Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.12
no.2
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pp.50-60
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2009
A spatial decision making process is needed when a local government tries to make polices and plans for eco-tourism in urban and regional site scale. This study aimed to suggest an assessment model to support spatial decision making on planning and making polices for eco-tourism. The model composes 6 stages of 'setting up ecogeographic territories'. 'value analysis method as ecotourism resources' 'synthetic assessing', 'grading values', 'selecting main resources for ecotourism' and 'spatial decision making support'. Applying the model to Shiheung city in Kyounggi province, validity was secured. By using the model, it was possible to make some decisions effectively such as selection of ecotourism resources, decision of the priorities of polices for ecotourism, and setting up the type of ecotourism to be introduced. In addition, by visualizing high valued resources and areas for ecotourism it w possible to support to make plans and policies effectively.
The accumulation of spatial information - people, building, land and businesses- is required to make a rational decision successfully by utilizing the Spatial Decision Support Systems (SDSS). Many foreign countries have utilized the SDSS by defining the minimum unit of spatial area and implementing the spatial database based on it. Even though in Korea, National Basic Districts were created for the purpose of utilizing these districts as a basic area, they have not been utilized as a basic area of managing the spatial database due to the lack of attributes data. Therefore, the goal of this research is to suggest the strategies of building Spatial Decision Support Systems through the accumulation of the spatial data based on National Basic Districts. We propose the strategies in three different fields - legal system, database and application, services. We expect that the role of National Basic Districts w ill be strengthened by executing our strategies as a minimum spatial unit of Korea.
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.
GIS is a powerful toolbox in managing spatial data associated with attribute data. However GIS is short of spatial analysis function and graphic user interface(GUI) function in dealing with dynamic planning problems. Decision Support Systems(DSS) make up for the shortage of GIS by providing GUI function, modeling function and database function. Spatial Decision Support Systems(SDSS), a new kind of DSS, incorporate display function, basic spatial analysis function and manipulation function of spatial data and attribute data of GIS and GUI function, modeling function and database function of DSS in dealing with spatial planning problems. Planning Support Systems(PSS) add more advanced spatial analysis function and intertemporal function to the functions of SDSS. This study focuses on the modeling of a PSS for capacity expansion of water-distribution network depending upon land use planning by using GIS, value engineering(VE) and life cycle costing(LCC). The PSS shows a guideline about the investment of water-distribution networks related to urban growth management through generating certain numbers of dynamic alternatives to supply the amount of water caused by land use planning.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.435-440
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2004
Most of our GIS implementation activities have been focussed on the management of urban information in local municipalities. Management of urban facilities has been the major issue of concern and has little role in providing the decision maker with alternatives from which one can analyse and choose the optimum solution. For this reason, the spatial decision support system is in need. Business analysis software is effectively used for site analysis of new stores, customer prospecting and other issues of decision making for business purposes, The same geoprocessing module of business analysis software would be useful if put to use for the management of disaster management especially for storm surge management. Application of the business analysis model for disaster management has been reviewed. Specially in case of storm surge, where quick response is crucial, the spatial decision support system will be most effective.
Although Geographic Information Systems (GISs) have commonly been employed as powerful tools for manipulating and displaying spatial data in community-based tourism, a variety of GIS functions still lack the capabilities required to assist multiple decision makers to come to consensual decisions. In this study, I propose an alternative approach: spatial multicriteria decision analysis (SMCDA) that could reflect diverse decision makers' preferences by integrating GISs and multicriteria decision analysis (MCDA). I review the small number of case studies that have employed SMCDA, with a focus on the roles of GISs and MCDA. The methodological integration of GISs and MCDA into multi-spatial decision support systems offers the potential to implement participatory decision-making to solve complex spatial problems in community-based tourism planning, development, and management.
Ahmed O. Alzahrani;Hind Bitar;Abdulrahman Alzahrani;Khalaf O. Alsalem
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.6
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pp.49-58
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2023
Renewable energy is not a new terminology. One of the fastest growing renewable energies is solar energy. The implementation of solar energy provides several advantages including the reduction of some of the environmental risks of fossil fuel consumption. This research elaborated the importance of the adaption of solar energy by developing a spatial decision support system (SDSS), while the Residential Solar Energy Adoption (RSEA) is an instantiation artifact in the form of an SDSS. As a GIS web-based application, RSEA allows stakeholders (e.g., utility companies, policymakers, service providers homeowners, and researchers) to navigate through locations on a map interactively. The maps highlight locations with high and low solar energy adoption potential that enables decision-makers (e.g., policymakers, solar firms, utility companies, and nonprofit organizations) to make decisions. A combined qualitative and quantitative methodological approach was used to evaluate the application's usability and user experience, and results affirmed the ability of the factors of utility, usefulness, and a positive user experience of the residential solar energy adoption of spatial decision support system (RSEA-SDSS). RSEA-SDSS in improving the decision-making process for potential various stakeholders, in utility, solar installations, policy making, and non-profit renewable energy domains.
This study aimed to develop an effective decision support system for the locational decision of urban parks through integrating decision analysis techniques with spatial analysis functions of GIS, and by doing so, to improve the efficiency and quality of the decision-making process. The system provides an efficient management process by integrating analysis, alternative generation and evaluation procedures into a coherent system environment. Evaluation criteria used in the system includes Equity, Efficiency, Service population, Land cost, Park ratio buildings, and Connectivity of greenery. The system also improves the efficiency and rationality of the decision-making process by incorporating various decision analysis techniques such as MAUT, AHP, and ELECTRE into a decision-making process. The analysis and decision support methods used in the system can be utilized for the locational decisions of other urban public facilities, and the system can also be expanded to a comprehensive park management system by incorporating general management functions for urban parks.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.500-509
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2003
A land-speculation is to occur on a space. A purpose of this study interprets land speculation in a viewpoint of spatial, and to carry out effective decision-making about areas that land-speculation can be arise At the time of this, the focus of spatial interpretation Is recognition of a spatial continuity and consideration of a spatial association. In this study, I used fuzzy sets in order to recognize spatial continuity and. therefore a value in 0-1 was granted all area. And in order to consider spatial associations. carried out a local spatial association (Local Moran's I). Also. I introduced the spatial expert support systems (SESS) one of the computer-based decision support systems to dr efficient decision-making about a land-speculation in an object area. After that, as a case study I carried out decision-making about land-speculation's occurrence in the Seoul-Kyeonggi (2/4 quarter in 2001)
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.3
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pp.1-16
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2007
A spatial data warehouse is a system to support decision making using a spatial data cube. A spatial data cube is composed of a dimension table and a fact table. For decision support using this spatial data cube, the concept hierarchy of spatial dimension and the summarized information of spatial fact should be provided. In the previous researches, however, spatial summarized information is deficient. In this paper, the spatial aggregation for spatial summarized information in a spatial data warehouse is proposed. The proposed spatial aggregation is separated of both the numerical aggregation and the object aggregation. The numerical aggregation is the operation to return a numerical data as a result of spatial analysis and the object aggregation returns the result represented to object. We provide the extended struct of spatial data for spatial aggregation and so our proposed method is efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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