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.
Kim, Hyun-Joong;Kang, Dong-Woo;Cho, Deok-Ho;Lee, Seong-Woo
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.16
no.4
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pp.61-75
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2010
Daily living area can be delimited differently depending on what area is to be focused. Based on regional interaction, the present study empirically analyzed the difference between living areas focusing on rural area and ones relying on urban area. We established two types of living areas in Busan-Ulsan mega city with different focus areas (rural versus urban), using travel OD data (2006). According to the result, the fonn of spatial clusters in urban living area differed from that of spatial clusters in rural area; the boundaries of living area were not fit to those of administrative areas in both types; and living areas in both types tended to extend over more than two administrative areas. The results cast some implications concerning spatial planning and policy for living area delimitation. First, since the spatial structure and interconnection of urban area differs to those of rural area, it is required to delimit living areas discriminatively depending on the objectives of the spatial plan. Additionally, the living area should be established more specifically and systematically by further subdividing the form of spaces depending on the objectives and types of the plan. Second, the administrative areas should be consolidated now that the difference of boundaries of administrative and living areas lead to inconvenience of residents, increased administration costs and scale diseconomy. Lastly, the living areas should be delimited by the metropolitan or mega city planning and thus be reflected to its offsprings.
Unplanned land use, that is, unplanned development, causes various negative externalities. In the past, Korea has experienced significant socio-economic costs due to reckless development centered on the boundary between urban and non-urban areas.. Unplanned land use can be viewed as a result of the interaction of various factors.. Therefore, it is difficult to develop in areas where unplanned land use occurs intensively. It is necessary to strengthen legal and institutional measures so that negative externalities do not persis. In this study, we present a spatial analysis methodology to effectively find spatial clusters where unplanned land use is concentrated. By demonstrating and applying this to individual development activities that occurred in Asan City, we examine the usefulness of information to support decision making when establishing mid-to-long-term growth management strategies at the local government level.
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.
It is believed that the current census of star clusters in the Milky Way is far from being complete, because of high extinction. Taking advantage of recent wide-field infrared surveys (the WISE as well as 2MASS, UKIDSS GPS, and VVV), we search for new star clusters in the central region of the Milky Way (720 $deg^2$-wide area at |1| < $30^{\circ}$ and |b| < $6^{\circ}$). We find 1840 candidates by visual inspection of the WISE images. The spatial distribution of these candidates show a strong concentration along the Milky Way, showing that most of them belong to the Milky Way. Among them, 26 are probably star clusters, considering their morphology, color-magnitude diagrams, and the degree of central concentration of stars. Eighteen of them appear to be very young in the embedded phase, and six of them are considered to be relatively old, showing a developed red giant branch. Implications of the primary results will be discussed.
We analyzed the properties of shock waves in galaxy clusters, by using the data of simulations for the large-scale structure of the universe with the spatial resolution of up to 25 kpc/h. In a substantial fraction of clusters, we found that strong shocks with Mach number of several or larger exist in outskirts within the virial radius. They are produced by the accretion of warm gas flowing from filaments to clusters, and generate large cosmic-ray fluxes. The cosmic rays advect into cluster cores, but may temporally induce the population inversion, that is, larger population at larger radius, suggested by recent radio and ${\gamma}$-ray observations.
The aim of this paper is to identify Korean agricultural and agri-manufacturing cluster using a multi-regional input-output model. This paper derives a representative set of five agricultural and agri-manufacturing clusters in Korea in terms of spatial and industrial interdependency. The results show that agriculture and agri-manufacturing clusters agglomerated in Seoul Metropolitan Area and Chungcheong Area are linked both production and manufacture functions, whereas Gangwon Area is more focused on production and Jeolla Area is more concentrated on manufacture.
The formation and evolution of galaxies is known to be fundamentally linked to the local environment in which they reside. In the highest-density cluster environments, galaxies tend to be more massive, have lower star formation rates and dust content, and a higher fraction have elliptical morphologies. The stellar populations of these cluster galaxies are older implying that they formed the bulk of their stars much earlier and have since evolved passively. Quantifying the specific environmental factors that contribute to shaping cluster galaxies over the Hubble time and measuring their early evolution can only be accomplished by directly tracing the galaxy growth in young clusters and forming porto-clusters. In this talk, I will present a novel technique designed to map out the total dust obscured star formation relative to where existing stars lie. I will demonstrate that this technique can be used 1) to determine if/where/when the activity is heightened or suppressed in dense cluster environment; 2) to measure the total mass and spatial distribution of stellar populations; and 3) to better inform theoretical models. Our ongoing work to extend this analysis out to protoclusters (z~2-4) will be discussed.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.3
s.15
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pp.119-130
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2005
A spatial data warehouse is a system that stores geographical information as a subject oriented, integrated, time-variant, non-volatile collection for efficiently supporting decision. This system consists of a builder and a spatial data warehouse server. A spatial data warehouse server suspends user services, stores transferred data in the data repository and constructs index using stored data for short response time. Existing methods that construct index are bulk-insertion and index transfer methods. The Bulk-insertion method has high clustering cost for constructing index and searching cost. The Index transfer method has improper for the index reconstruction method of a spatial data warehouse where periodic source data are inserted. In this paper, the efficient index reconstruction method using a partial index in a spatial data warehouse is proposed. This method is an efficient reconstruction method that transfers a partial index and stores a partial index with expecting physical location. This method clusters a spatial data making it suitable to construct index and change treated clusters to a partial index and transfers pages that store a partial index. A spatial data warehouse server reserves sequent physical space of a disk and stores a partial index in the reserved space. Through inserting a partial index into constructed index in a spatial data warehouse server, searching, splitting, remodifing costs are reduced to the minimum.
The purpose of this study is to analyze spatial patterns of traffic accidents and to investigate spatial relations among neighboring spatial objects by applying GIS and spatial data mining methods. This study investigated traffic accident data in Kangnam-gu, Seoul, as a case study. As a result, four clusters were emerged based on individual attributes of traffic accidents. Each cluster showed distinctive properties. In spatial associations between individual attributes of traffic accidents and neighboring spatial objects, there were many rules according to concept hierarchy and definition of spatial relations. Although all rules were not be interesting and significant, they could be a clue to investigate more.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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