A method of synthetic time series generation was developed and applied to the simulation of homogeneous turbulence in a periodic 3 - D box and the hourly wind data simulation. The method can simulate almost exact sample auto and cross correlations of multiple time series and control non-Gaussian distribution. Using the turbulence simulation, influence of correlations, non-Gaussian distribution, and one-direction anisotropy on homogeneous structure were studied by investigating the spatial distribution of turbulence kinetic energy and enstrophy. An hourly wind data of Typhoon Robin was used to illustrate a capability of the method to simulate sample cross correlations of multiple time series. The simulated typhoon data shows a similar shape of fluctuations and almost exactly the same sample auto and cross correlations of the Robin.
Due to the convergence and complexity of the 4th Industrial Revolution, the boundaries between industries have become unclear and ambiguous. Consequently, there is a lack of research on how firms engaged in this industry are changing their location behavior. Recently, some attempts to classify the industrial groups of the 4th Industrial Revolution and their detail occupations have been made, and this study adopts the classification of Lee and Jung (2020) of the Korea Institute for Industrial Economics & Trade. In this study, the 18 detailed industries commonly included in multiple industrial groups are defined as 'core industries' and are classified into manufacturing and service industries to explore the spatial patterns of firms' location. Specifically, this study aims to examine how the location behavior of firms in core industries of the 4th Industrial Revolution has changed from 2010 to 2019 in the Seoul metropolitan area, using the 「National Business Survey」 data. We employed two methods based on spatial auto-correlation: (i) spatial kernel density estimation analysis and (ii) local Moran's Ii analysis. The results indicate that the core industry firms form more distinct and larger clusters in 2019 based on the clusters formed in 2010. Specifically, manufacturing industry firms tended to concentrate in the southern region of Gyeonggi and parts of Seoul, while serivce industry firms were more concentrated in Seoul. These core industries play a critical role in industries and are closely related to the ICT industries, which generate high-added value and increase productivity in the front and rear industries. This study reveals that the agglomeration of these industries in specific regions is intensifying and may exacerbate regional inequality.
Reliability analysis of structures based on fracture mechanics requires knowledge on statistical characteristics of the parameter C and m in the fatigue crack growth law, $da/dN=C({\Delta}K)^m$. The purpose of the present study is to investigate if it is possible to predict fatigue crack growth rate by only the fluctuation of the parameter C. In this study, Paris-Erdogan law is adopted, where the author treat the parameter C as random and m as constant. The fluctuation of crack growth rate is assumed only due to the parameter C. The growth resistance coefficient of material to fatigue crack growth (Z=1/C) was treated as a spatial stochastic process, which varies randomly on the crack path. The theoretical crack growth rates at various stress intensity factor range are discussed. Constant ${\Delta}K$ fatigue crack growth tests were performed on the structural steel, SM45C. The experimental data were analyzed to determine the autocorrelation function and Weibull distributions of the fatigue crack growth resistance. And also, the effect of the parameter m of Paris' law due to variation of fatigue crack growth resistance was discussed.
음악산업은 창의산업의 한 영역으로 간주되며 문화적 측면 뿐 아니라 사회경제적으로 그 영향력이 크다. 또한 다른 산업과의 융복합을 통하여 부가가치 창출에 중요한 역할을 한다. 이러한 음악산업은 창의적인 인력과 문화 소비인구가 집중되어 있는 도시에서 주로 나타나고 있기에, 음악산업 전반에 대한 연구와 도시 공간 내의 입지에 대한 연구는 매우 중요하다. 서울시를 대상으로 음악산업 가치사슬 내 각 가치체계별 도시공간내 입지를 GIS와 공간통계기법을 이용하여 분석하였다. 음악산업은 기획, 제작, 유통, 판매, 그리고 음악공연업으로 가치 체계를 정의할 수 있다. 이러한 음악산업 가치사슬은 도시 공간 내에서 클러스터링을 이루며 공간적 자기상관을 보이는데, 가치사슬별로 주요 집적지역은 다르나 강남, 구로, 마포, 종로 일대 지역에 집중적으로 위치한다.
미국 대통령 예선은 선거인단이 시차를 두고 여러 회에 걸쳐 진행되는 특징이 있음에도 많은 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 다양한 자기로지스틱 모형을 통해 미국 대통령 예비선거 결과와 사회경제적 변수간의 시공간 의존성의 관계를 파악하고자 한다. 2016년 데이터에 적용한 분석결과 각 카운티의 노년층, 흑인, 여성 그리고 히스패닉 인구 비율이 높은 지역일수록 힐러리 클린턴을 지지할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한, 주변 카운티에서 많은 지지를 받은 후보가 이웃 지역에서도 많이 지지를 받을 확률이 높고 이전 선거에서 많은 지지를 받는 것과 다음 선거 지역의 결과 간의 상관관계도 확인되었다. 시공간 의존성을 알아보기 위한 모형 중에서 슈퍼화요일의 선거 결과가 이후 선거와 관련이 있다고 가정한 모형의 설명력이 가장 높은 것으로 판명되었다.
This study examines the relationship between three-dimensional urban built environment and urban surface temperature using LANDSAT 8 satellite image data in Seoul city. The image was divided into 600m×600m grid units as an unit of analysis. Due to the high level of spatial dependency in surface temperature, this study uses spatial statistics to take into account spatial auto-correlation. The spatial error model shows the best goodness of fit. The analysis results show that the three-dimensional built environment and transport environment as well as natural environment have statistically significant associations with surface temperature. First, natural environment variables such as green space, streams and river, and average elevation show statistically significant negative association with surface temperature. Second, the building area shows a positive association with surface temperature. In addition, while sky view factor (SVF) has a positive association with surface temperature, surface roughness (SR) shows a negative association with it. Third, transportation related variables such as road density, railway density, and traffic volume show positive associations with surface temperature. Moreover, this study finds that SVF and SR have different effects on surface temperature in regard to the levels of total floor areas in built environment. The results indicate that interactions between floor area ratio (FAR) and three-dimensional built environmental variables such as SVF and SR should be considered to reduce urban surface temperature.
Climate change has resulted in the urban heat island (UHI) effect throughout the globe, contributing to heat-related illness and fatalities. In order to reduce such damage, it is necessary to improve the climate observation network for precise observation of the urban thermal environment and quick UHI forecasting system. Purpose: This study analyzed the effective range of the climate observation network and the distribution of the existing Automatic Weather Stations (AWS) in Seoul to propose optimal locations for additional installment of AWS. Method: First, we performed quality analysis to pinpoint missing values and outliers within the high-density temperature data measured. With the result from the analysis, a spatial autocorrelation structure in the temperature data was tested to draw the effective range and correlation distance for each major time period. Result: As a result, it turned out that the optimal effective range for the climate observation network in Seoul in July was a radius of 2.8 kilometers. Based on this result, population density, and temperature data, we selected the locations for additional installment of AWS. This study is expected to be used to generate urban temperature maps, select and move measurement locations since it is able to suggest valid, specific spatial ranges when the data measured in point is converted into surface data.
Shuttle Radar Topography Mission Digital Elevation Model (SRTM DEM) offers opportunities to make advances in many research areas including hydrology by providing near-global scale elevation measurements at a uniform resolution. Its wide coverage and complimentary online access especially benefits researchers requiring topographic information of hard-to-access areas. However, SRTM DEM also contains inherent errors, which are subject to propagation with its manipulation into analysis outputs. Sensitivity of hydrologic analysis to the errors has not been fully understood yet. This study investigated their impact on estimation of hydrologic derivatives such as slope, stream network, and watershed boundary using Monte Carlo simulation and spatial moving average techniques. Different amount of the errors and their spatial auto-correlation structure were considered in the study. Two sub-watersheds of Geum and Deadong River areas located in South and North Korea, respectively, were selected as the study areas. The results demonstrated that the spatial presentations of stream networks and watershed boundaries and their length and area estimations could be greatly affected by the SRTM DEM errors, in particular relatively flat areas. In the Deadong River area, artifacts of the SRTM DEM created sinks even after the filling process and then closed drainage basin and short stream lines, which are not the case in the reality. These findings provided an evidence that SRTM DEM alone may not enough to accurately figure out the hydrologic feature of a watershed, suggesting need of local knowledge and complementary data.
자료가 부족한 지역에서의 타당성 높은 공간 자료 해석을 위해서는 추정의 기본 자료인 공간 분포 특성에 대한 올바른 분석이 선행되어야 한다. 공간 추정과 관련해서 자료에 내재된 공간적 특성 척도로 이용 가능한 베리오그램은 자료의 공백을 보완하는 여러 추정 기법의 기초 자료로 그 이용 영역이 제한되어 있는 경향이 있었다. 이에 보다 신뢰성 있는 자료 추정을 위해서는 베리오그램 값이 갖는 의미에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다. 이 연구에서는 베리오그램 값이 공간 분포 상에서 갖는 의미에 대하여 고찰하고, 베리오그램 분석을 통해 얻을 수 있는 자료의 공간 분포 특성에 대해 연구하였다. 베리오그램은 방향과 분리거리에 따른 자료간의 상관관계 정보를 제공하며, 거리에 따른 상관관계의 변화 정도에 대한 특성을 알려줄 수 있다. 이를 이용하여 베리오그램의 문턱값과 상관거리를 분석하고, 자기상관 값을 이용한 유사거리 개념을 도입하여 선형성 분석의 가능성을 검증하였으며, 화산칼데라 지역에서 획득된 중력 자료 및 자력 자료의 공간 분포 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 자료의 분포 폭과 변동 폭에 따라 나타나는 중력 자료와 자력 자료의 상이한 특성 패턴을 확인할 수 있었으며, 화산칼데라 지역에서 중력 및 자력의 선형성 방향이 지형의 선형성 방향과 유사하게 나타나고 있어 중력 및 자력 이상체의 지표 연장성이 좋은 것으로 나타났다.
본 연구는 서울의 영화산업과 방송산업 공간분포를 분석하고 집적지 변화에 작용하는 산업 성장과 도시 특성에 주목하여 서울 영상산업 클러스터의 공간적 특성을 파악하고자 한다. 1994년, 2004년, 2014년, 2021년의 서울시 사업체 조사를 분석자료로, 산업의 성장을 확인하고 공간적 자기상관성 분석(Moran's I와 LISA분석)을 수행해 영상산업의 공간분포와 집적지 변화를 확인했다. 또한 현직 종사자 인터뷰의 질적자료 수집과 분석으로 영상산업의 현황과 집적지 형성 요인 등을 파악하여 종합적인 분석을 시도했다. 분석 결과 영화산업과 방송산업 집적지는 서울에 분산되어 다핵형태로 성장하고 있다. 1994년에 영화산업 집적지는 충무로와 강남, 방송산업은 여의도로 집적지 구분이 뚜렷했던 반면, 2021년에는 마포와 강남이 영화산업과 방송산업의 공통 집적지로 나타났다. 그 외 여의도, 강서-영등포 일대의 방송산업 집적지와 성수 일대의 영화산업 집적지가 확인되었다. 끝으로 본 연구에서는 서울의 영상산업 성장과 공간적 분포 변화에 작용한 요인들을 영상산업의 특성과 도시환경의 변화와 연관시켜 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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