Spatial clustering, which groups similar objects based on their distance, connectivity, or their relative density in space, is an important component of spatial data mining. Density-based and grid-based clustering are two main clustering approaches. The former is famous for its capability of discovering clusters of various shapes and eliminating noises, while the latter is well known for its high speed. Clustering large data sets has always been a serious challenge for clustering algorithms, because huge data set would make the clustering process extremely costly. In this paper, we propose an enhanced Density-Grid based Clustering algorithm for Large spatial database by setting a default number of intervals and removing the outliers effectively with the help of a proper measurement to identify areas of high density in the input data space. We use a density threshold DT to recognize dense cells before neighbor dense cells are combined to form clusters. When proposed algorithm is performed on large dataset, a proper granularity of each dimension in data space and a density threshold for recognizing dense areas can improve the performance of this algorithm. We combine grid-based and density-based methods together to not only increase the efficiency but also find clusters with arbitrary shape. Synthetic datasets are used for experimental evaluation which shows that proposed method has high performance and accuracy in the experiments.
Tides caused by the Galactic gravitational field affect the current dynamical structure of globular clusters in the Galaxy. Indeed, the observed feature of tidal tails stretching beyond globular clusters' tidal radii provides a key information of interaction with the gravitational field of the Galaxy and kinematical orbit of the clusters, which can be an evidence of the merging scenario of the Galaxy formation and evolution. To find such a tidal feature, we have studied spatial density distribution of stars around five globular clusters in the Galactic halo and one cluster in the Galactic bulge, for which we have used wide-field deep photometric data of gri and JHK bands obtained from the MegaCam and WIRCam of the CFHT. Applying the statistical contrast filtering of field stars in the color-magnitude plane of detected stars around five halo clusters, we have found features of tidal tails for four clusters M53, M15, NGC 5053, and NGC 5466. The detected over-density tidal features are well aligned with the cluster's orbits and stretched into the direction of the Galactic center. Statistical analysis indicate that these tidal tails are believed to be cluster stars that have escaped due to the tidal effects to the clusters. A similar tidal feature to that of halo clusters is also detected for the bulge cluster NGC 6626, while the over-density feature seems to be extended into the Galactic plane rather than into the orbital direction and the Galactic center. Conclusively, our result adds further observational evidence of the merging scenario of the Galaxy formation and evolution.
Five different calibrations of metal abundances of globular clusters are examined and these are compared with metallicity ranking parameters such as $(Sp)_c$, . Q39 and IR-indices. Except for the calibration $[Fe/H]_H$ by the high dispersion echelle analysis. the other calibration scales are correlated with the morphological parameters of red giant branch. In the $[Fe/H]_H$-scale. the clusters later than ${\sim}F8$ have nearly a constant metal abundance. $[Fe/H]_H{\simeq}-1.05$, regradless of morphological characteristics of horizontal branch and red giant branch. By the two fundamental calibration scales of $[Fe/H]_L$ (derived by the low dispersion analysis) and $[Fe/H]_{{\Delta}s}$ (derived by the spectral analysis of RR Lyrae stars). the globular clusters are divided into the halo clusters with [Fe/H]<-1.0 and the disk clusters confined within the galactocentric distance ${\tau}_G=10\;kpc$ and galactic plane distance |z|=3 kpc. In this case the abundance gradient is given by d[Fe/H]/$dr_G{\approx}-0.05\;kpc^{-1}$ and d[Fe/H]/$d|z|{\simeq}-0.08\;kpc^{-1}$ within ${\tau}_G=20\;kpc$ and |z|=10 kpc, respectively. According to these characteristics of the spatial distribution of globular clusters. the chemical evolution of the galactic globular clusters can be accounted for by the two-zone (disk-halo) slow collapse model when the $[Fe/H]_L$-or $[Fe/H]_{{\Delta}s}$-scale is applied. In the case of $[Fe/H]_H$-scale, the one-zone fast collapse model is preferred for the evolution of globular clusters.
To investigate the transmission pattern of geographical area and temporal trends of the 2010~2011 foot-and-mouth disease (FMD) outbreaks in Korea, and to explore temporal intervals at which spatial clustering of FMD cases space-time analysis based on georeferenced database of 3,575 burial sites, from 30 November 2010 to 23 February 2011, was performed. The cases represent approximately 98.1% of all infected farms (n = 3,644) during the same period. Descriptive maps of spatial patterns of the outbreaks were generated by ArcGIS. Spatial Scan Statistics, using SaTScan software, was applied to investigate geographical clusters of FMD cases across the country. Overall, spatial heterogeneity was identified, and the transmission pattern was different by province. Cattle have more clusters in number but smaller in size, as compared to the swine population. In addition, spatiotemporal analysis and the comparison of clustering patterns between the first 7 days and days 8 to 14 of the outbreak revealed that the strongest spatial clustering was identified at the 7-day interval, although clustering over longer intervals (8~14 days) was also observed. We further discussed the importance of time period elapsed between FMD-suspected notice and the date of confirmation, and emphasized the necessity of region-specific and species-specific control measures.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.4
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pp.613-630
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2013
This study attempts to analyze the spatial characteristics of organic agriculture in Korea during the period of 2000~2010, focusing on women's labor contribution to agricultural operations. Spatial distribution and concentration of organic farming have been investigated using Location Quotient(LQ) and Local Indicator of Spatial Association(LISA), it was found that the specialized organic farmland in the Seoul Metropolitan area has decreased significantly over the past decade, while in Chungnam and Kyungpook province it has been rapid growth in the same period. Multilinear regression analysis was also carried out to find out whether the spatial clusters in organic farming depends on women farmers. Results describing the correlation between organic farming and women farmers within identified clusters suggest that the possibility of the transition towards sustainable agriculture and farmland restructuring in Korea, by women.
Water quality characteristics and their spatial variations in the Nakdong River were statistically analyzed by multivariate techniques including correlation analysis, CA, and FA/PCA based on water quality parameters for 17 sites over 2017-2019, yielding PI values for primary factors. Site 10 indicated the highest parameter concentrations, and results of pearson's correlation analysis suggest that non-biodegradable organic matter had been distributed on the site. Five clusters were identified in order of descending pollution levels: I (Ib > Ia) > II (IIa > IIb) > III. Spatial variations started from sub-cluster Ib in which Daegu city and Geumho-river are joined. T-P, PO4-P, SS, COD, and TOC corresponded to VF 1 and 2, which were found to be principal components with strong influence on water quality. Sub-cluster Ib was strongly influenced by NO3-N and T-N compared to other clusters. According to the PIs, water quality pollution deteriorated due to non-biodegradable organic matter, nitrogen- and phosphorus-based nutrient salts in the middle and lower reaches, illustrating worsening water pollution due to inflows of anthropogenic sources on the Geumho-river, i.e., sewage and wastewater, discharged from Site 10, at which there is a concentration of urban, agricultural, and industrial areas.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.10
no.1
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pp.19-43
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2007
The purpose of this study is to distinguish industrial clusters in Korea. Based on I/O table in 2000, coefficient matrix was calculated and factor analysis was performed on the matrix. Among 38 derived industrial clusters, 5 of them were unreported clusters, which were indistinguishable. Once these 38 industrial clusters were differentiated according to I/O table, final results of clusters were produced as I/O table was converted into KSIC (Korean Standard Industry Code). Since existing studies on industrial cluster have been focused on qualitative methods such as case studies and interviews, it is expected that this study could contribute to carry out more systematic and efficient methodology.
Based on N-body simulations, we find out that significant fraction of dynamically formed BH-BH (10 $M_{\odot}$ and NS-NS (1.4 $M_{\odot$ ecah) binaries are ejected from globular clusters. About 30 percent of compact stars are ejected in the form of binary. The merging time of ejected binary depends on the velocity dispersion of globular cluster. Some of ejected binaries have merging time-scales shorter than Hubble time and are expected to produce gravitational waves that can be detectable by the advanced ground-based interferometers. The merger rates of ejected BH-BH and NS-NS binaries per globular cluster are estimated to be 3.5 and 17 per Gyr, respectively. Assuming the spatial density of globular clusters as 8.4 $h^3$ clusters $Mpc^{-3}$ and extrapolating to the horizon distance of the advanced LIGO-Virgo network, we expect the detection rates solely attributed to BH-BH and NS-NS with cluster origin are to be 42 and 1.7 $yr^{-1}$, respectively. Besides, we find out that BH-NS binary ejection hardly occurs in globular clusters and dynamically formed compact binaries may possibly be the source of short GRBs whose locations are far from host galaxies.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.2
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pp.89-96
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2015
Location-based social media data have high potential to be used in various area such as big data, location based services and so on. In this study, we applied a series of analysis methodology to figure out how the important keywords in location-based social media are spatially distributed by analyzing text information. For this purpose, we collected tweet data with geo-tag in Gangnam district and its environs in Seoul for a month of August 2013. From this tweet data, principle keywords are extracted. Among these, keywords of three categories such as food, entertainment and work and study are selected and classified by category. The spatial clustering is conducted to the tweet data which contains keywords in each category. Clusters of each category are compared with buildings and benchmark POIs in the same position. As a result of comparison, clusters of food category showed high consistency with commercial areas of large scale. Clusters of entertainment category corresponded with theaters and sports complex. Clusters of work and study showed high consistency with areas where private institutes and office buildings are concentrated.
In order to support the basic information for planning and performing the environment management such as Total Maximum Daily Loads (TMDLs), it is highly recommended to understand the spatial distribution of water quality and runoff data in the unit watersheds. Therefore, in the present study, we applied Self-Organizing Map (SOM) to detect the characteristics of spatial distribution of Biological Oxygen Demand (BOD) concentration and runoff data which have been measured in the Yeongsan, Seomjin, and Tamjin River basins. For the purpose, the input dataset for SOM was constructed with the mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of the respective data measured from the stations of 22-subbasins in the rivers. The results showed that the $4{\times}4$ array structure of SOM was selected by the trial and error method and the best performance was revealed when it classified the stations into three clusters according to the basic statistics. The cluster-1 and 2 were classified primarily by the skewness and kurtosis of runoff data and the cluster-3 including the basic statistics of YB_B, YB_C, and YB_D stations was clearly decomposed by the mean value of BOD concentration showing the worst condition of water quality among the three clusters. Consequently, the methodology based on the SOM proposed in the present study can be considered that it is highly applicable to detect the spatial distribution of BOD concentration and runoff data and it can be used effectively for the further utilization using different water quality items as a data analysis tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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