This paper proposes a geospatial data visualization system supporting validation of GML documents. GIS systems manage and use both of spatial and non-spatial data. Currently, most GIS systems represent spatial data in GML (Geography Markup Language) developed by OGC. GML is a language for representation and sharing of spatial information, and until now many systems have been developed in GML. GML does not support expression of non-spatial data, i.e., relational information of spatial objects, and thus most systems extend GML to describe non-spatial information. However, it causes an issue that the systems only accepting standard GML documents cannot process the extended documents. In this paper, we propose a new GIS data visualization system to resolve the aforementioned Issue. Our proposed system allows the representation of both types of data supporting independency of spatial data and non-spatial data. It enhances interoperability with other relevant systems. Therefore, we can develop a rich and high Quality geospatial information services.
In this paper, we suggest a new spatial information system called video GIS where video is used for spatial data construction and is integrated with map. We develop a prototype system of video GIS and apply it to roadside facility management. The main functions supported by the suggested system are data collection, coordinate calculation and conversion, data construction, analysis, searching, and browsing. The stereo images and corresponding position data are collected by a vehicle named 4S-Van that has GPS, IMU, and cameras. The 3-D coordinates of the objects in the images, such as road sign, signal lamp, and building, can be calculated and constructed from the collected data. The spatial objects are displayed on both image and map, and can be searched and browsed, which enables visual and realistic browsing and management of spatial objects. Compared to conventional field survey used in roadside facility management, the method enables faster, easier, and more efficient construction of spatial data. The suggested video GIS can be applied not only to roadside facility management but also to many similar projects of central or local governments that are related to GIS.
The growth of vacant housing has been problematic in both Korea and other countries as it causes various socio-economic problems and negatively affects residential environments. Despite the importance of effectively managing vacant housing, few studies have been undertaken regarding spatial patterns of vacant housing growth. This study aims to examine spatial dependence in vacant housing growth. We used 2005 and 2015 Population and Housing Census and employed spatial modeling. The empirical analysis shows that there is spatial dependence in vacant housing growth. Also, the spatial clusters of growing vacant housing are present in the non-capital region and nearby cities while the spatial clusters of declining vacant housing are present in the capital region. The policy implications of this study are as follows: First, local governments should make collaborate efforts with geographically proximate cities for more effective management of vacant housing. Second, given that vacant housing is more prevalent and growing in the non-capital region, it is necessary to employ differential policies to manage housing vacancy between the capital and non-capital regions.
The purpose of this study is to critically examine conventional spatial measures of individual accessibility, which are based on the notion of spatial proximity, the single reference location, and the unlinked travel model. Using space-time accessibility measures with the travel-activity diary data set of Portland Metro, US, three expectations from spatial measures on spatial patterns of individual accessibility were empirically examined: (1) does individual accessibility decrease with an increase of distance from the CBD?; (2) does the spatial pattern of accessibility resemble that of urban opportunity density pattern?; and (3) are spatial patterns of individual accessibility of different socio- demographic population groups basically similar as people in the same area share the same geographic characteristics regardless of gender, race, age, and so on? First of all, the results showed that spatial variations in individual accessibility were not directly determined by spatial proximity and opportunity density as suggested by previous accessibility measures. The spatial pattern of individual accessibility was dramatically different from that of urban opportunity density High peaks of accessibility level were found far away from the CBD and regional centers. This finding might be associated with the importance of multi-reference locations and linked travels in shaping accessibility in reality. Furthermore, this study found that spatial patterns of accessibility clearly differ between men and women. These findings suggest that access requires more than proximity, and that the interaction between person-specific space-time constraints and the consequential availability of urban opportunities in space-time renders different accessibility experiences to people even in the same region, which would be one of the key ingredients missing from conventional spatial measures of accessibility.
Recently, there has been much interest in the spatial query which energy-efficiently acquires sensor readings from sensor nodes inside specified geographical area of interests. The centralized approach which performs the spatial query at a server after acquiring all sensor readings, though simple, it incurs high wireless transmission cost in accessing all sensor nodes. In order to remove the high wireless transmission cost, various in-network spatial indexing schemes have been proposed. They have focused on reducing the transmission cost by performing distributed spatial filtering on sensor nodes. However, these in-network spatial indexing schemes have a problem which cannot optimize both the spatial filtering and the wireless routing among sensor nodes, because these schemes have been developed by simply applying the existing spatial indexing schemes into the in-network environment. Therefore, we propose a new distributed spatial indexing scheme of the GR-tree. The GR-tree which form s a MBR-based tree structure, can reduce the wireless transmission cost by optimizing both the efficient spatial filtering and the wireless routing. Finally, we compare the existing spatial indexing scheme through extensive experiments and clarify our approach's distinguished features.
The main purpose of the research is to illustrate the value of the spatial statistical approach to residential differentiation by providing a framework for exploratory spatial data analysis (ESDA) using a local spatial separation measure. ESDA aims, by utilizing a variety of statistical and cartographic visualization techniques, at seeking to detect patterns, to formulate hypotheses, and to assess statistical models for spatial data. The research is driven by a realization that ESDA based on local statistics has a great potential for substantive research. The main results are as follows. First, a local spatial separation measure is correspondingly derived from its global counterpart. Second, a set of significance testing methods based on both total and conditional randomization assumptions is provided for the local measure. Third, two mapping techniques, a 'spatial separation scatterplot map' and a 'spatial separation anomaly map', are devised for ESDA utilizing the local measure and the related significance tests. Fourth, a case study of residential differentiation between the highly educated and the least educated in major Korean metropolitan cities shows that the proposed ESDA techniques are beneficial in identifying bivariate spatial clusters and spatial outliers.
MOLIT (Minister of Land, Infrastructure and Transport) authorized Indoor Spatial Information as Basic spatial information in 2013. It became a legal evidence for constructing and managing Indoor Spatial Information. Although it has a little advantage to utilize as service level that Indoor Spatial Information by laser scan or measurement, it has a lot of problems such as consuming many resources, requiring additional progresses for inputting Object Information. In conclusion, it is inefficient to utilize for the maintenance and domestic AEC/FM field. The purposes of this study is to output Indoor Spatial Information by operating IFC model which based on open BIM and to improve availability of Indoor Spatial Information with data visualization. The open-sources of IFC Exporter, a inner program of Revit (Autodesk Inc), is used to output Indoor Spatial Information. Directs 3D Library is also operated to visualize Indoor Spatial Information. It is possible to inter-operate between XML format and the objects of Indoor Spatial Information. It can be utilized in various field as well. For example COBie linkage in facility management, construction of geo-database using air-photogrammetry of UAV (Unmaned Areal Vehicle), the simulation of large-scale military operations and the simulation of large-scale evacuation. The method that is purposed in this study has outstanding advantages such as conformance with national spatial information policy, high level of interoperability as indoor spatial information objects based on IFC, convenience of editing information, light level of data and simplifying progress of producing information.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.8
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pp.181-188
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2016
Recently, as the amount of spatial information increases, an interest in the study of spatial information processing has been increased. Spatial database systems extended from the traditional relational database systems are difficult to handle large data sets because of the scalability. SpatialHadoop extended from Hadoop system has a low performance, because spatial computations in SpationHadoop require a lot of write operations of intermediate results to the disk, resulting in the performance degradation. In this paper, Spatial Computation Spark(SC-Spark) is proposed, which is an in-memory based distributed processing framework. SC-Spark is extended from Spark in order to efficiently perform the spatial operation for large-scale data. In addition, SC-Spark based on the GPGPU is developed to improve the performance of the SC-Spark. SC-Spark uses the advantage of the Spark holding intermediate results in the memory. And GPGPU-based SC-Spark can perform spatial operations in parallel using a plurality of processing elements of an GPU. To verify the proposed work, experiments on a single AMD system were performed using SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark for Point-in-Polygon and spatial join operation. The experimental results showed that the performance of SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark were up-to 8 times faster than SpatialHadoop.
Spatial distribution analysis of industrial locations plays a very important role in the establishment of relevant spatial policies and plans. The first thing to consider in this analysis is what analysis indicators and spatial units are used, because the interpretation of the analysis results may vary depending on the analysis indicators and the spatial units. Therefore, this study first examines various industrial integration indicators considering spatial autocorrelation and suggests the classification of regional types of industrial aggregation through the combination of related indicators. And then, this paper aims to empirically analyze the root industry by presenting a methodology for analyzing industrial integration by various spatial units such as individual locations, grids, and administrative districts. The results of the empirical analysis show that the grid in the spatial unit can be analyzed in more detail than the administrative unit. In addition, it is expected to overcome the limitations such as differences in interpretation that may occur due to the setting of spatial units. In the classification of regional types, the south-eastern region of Ulsan, Busan, and Changwon, and the western region of the SMA of Incheon, Hwaseong, and Ansan were analyzed as the industrial cluster type.
This paper is to build a spatial decision support system designed to solve problems relevant to the decision-making for retail center locations. For construction of the system this paper discusses the primary procedures of spatial modeling and issues of data, which are required for integrating spatial interaction models to GIS having capability of managing, analyzing and visualizing spatial data sets. Lexington, Kentucky, is selected as a case study to implement the spatial decision support system based on the spatial modeling module. This system for retail center locations is useful of estimating the catchment areas more accurately and analyzing resultant flow patterns. And this system can make spatial analysis efficiently for what-if scenarios such as an intended retail center or changing demand. The benefits of adopting this system allow the decision makers to plan the investment strategies and search for stable market structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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