The purposes of this study are to investigate the dimensions of the sensibility towards a spatial environment perceived by the general public and to present the characteristics of various spaces through empirical analyses. A set of words are selected to describe visitors' perception of a spatial environment based on previous studies, and then they are arranged according to the degree of understanding and suitability. The results of the survey on the sensibility measurement can be summarized as follows: Factor analyses and cluster analyses are conducted on the indicators measuring the general public's perception of the exhibition hall of the Deoksugung Museum, and the following five dimensions are obtained: spatial value, spatial aesthetic, spatial affinity, spatial freshness, and spatial materials. The satisfaction level of visitors regarding the space of the exhibition hall under study is also investigated. A regression analysis is conducted to find a relationship between the satisfaction level of visitors (DV) and the five dimensions (IVs), and the analysis shows that there is a significant relationship. Among the five factors, the 'Spacial Value' and 'Spacial Affinity' are found to Significantly affect visitors' satisfaction. The results of this empirical study show that visitors' affinity towards the exhibition hall of the Deoksugung Art Museum along with the surrounding garden, as well as visitors' appreciation of the social, historical, and cultural value of Deoksugung Palace, are found to greatly affect visitors' overall satisfaction with the spatial environment of the museum.
The primary purpose of this study is to compare and analyze the performance of local spatial autocorrelation techniques in identifying spatial distribution patterns of green spaces. To achieve the objective, this researcher uses satellite image analysis and spatial autocorrelation techniques. The result of the study shows that the LISA cluster map with the spatial outlier cluster is superior to other analytical methods in identifying the spatial distribution pattern of urban green space. This study can contribute to the related fields in that it uses several different research methods than the existing ones. Despite this differentiation and usefulness, this study has limitations in using low-resolution satellite imagery and NDVI among vegetation indices in identifying spatial distribution patterns of green areas. These limitations may be overcome in future studies by using UAV images or by simultaneously using several vegetation indices.
The purpose of this study is to identify areas in need of urban renewal by utilizing spatial data and analyzing their types and characteristics. For this, this research employed a kernel density function and K-means cluster analysis with spatial data, through which it sought ways to identify high-demand areas for urban renewal projects. The key findings and implications of the research are summarized as follows. Firstly, this research classified 587 target sites in Seoul based on development density (ratios) and an indicator for aged buildings. Approximately half of these areas were consistent with leading pilot project sites and Accelerated Integration Sites. Secondly, it was observed that residential environments in the designated leading pilot project sites, as decided by public sectors, were relatively poor compared to other areas. Lastly, the target areas for urban renewal were not clearly categorized through statistical analysis. Instead, it was found that categorization should be made depending on the requirements of each project.
Abell 2744 is a giant merging cluster, called the Pandora's Cluster, at the redshift of z=0.308 (corresponding to a distance of 1270 Mpc). Taking the advantage of the deep high resolution images in the Hubble Frontier Field program, we study the properties of compact stellar systems including globular clusters and ultracompact dwarfs (UCDs) as well as dwarf galaxies in this cluster. We find a rich population of globular clusters and UCDs in Abell 2744. The spatial distribution of these objects is consistent with the mass map derived from lensing analysis, while showing a significant offset from the X-ray map of hot gas. The faint end of the luminosity function of the galaxies in the red sequence is fit by a flat slope, showing no faint upturn. We discuss these finding in relation with the origin of UCDs, formation of red sequence dwarf galaxies, and formation of the Pandora's cluster.
We studied a cluster family in the northern part of the Carina Nebula (NGC 3372) a group of clusters near NGC 3324 (Tr 15, NGC 3293, Loden 165, Loden 153 and IC 2581). We used data from UCAC4 to determine the cluster's membership and the near infrared CMDs of each cluster. We analyzed the spatial density and elongation as a function of radius for each cluster and found a possible interaction between NGC 3293 and Loden153. However, the shape distortion of NGC 3324 cannot be evaluated because of the inhomogenity in the coverage of UCAC4 in the east part of NGC 3324.
For the effective management of forest fire, understanding of regional forest fire patterns is needed. In this paper, forest fire ignition and spread characteristics were analyzed based on forest fire statistics. Fire occurrences, burned area, rate of spread, and burned area per fire between 1991 and 2007 were parameterized for the cluster analysis, which results were displayed using GIS to detect spatial patterns of forest fire. Administrative districts such as cities and counties were classified into 5 clusters by fire susceptibility. Metropolitan areas had fire characteristics that were infrequent, slow rate of spread, and small burned area. However, 4 cities and counties showing fast rate of spread, and large burned area, in the eastern regions of Taeback Mountain range, were the most susceptible areas to forest fire. The next vulnerable cities and counties were located in the West and South Coast area.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.1
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pp.83-88
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2010
This paper has analyzed Seoul metropolitan area on the basis of cluster characteristics and it is to understand the traits of each clusters. In order to modelize the area, 10 different indicators were selected among components of a city such as population, activities, land and facilities. Also through principal component analysis, similar characteristics or congenialities of the variables were derived as a common factor. The result was organized by factor score from hierarchical clustering method and as a final result, metropolitan area was clustered into five areas.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.5
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pp.487-496
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2020
This study introduces how GISs (Geographic Information Systems) are used to assess spatial disparities in urban green spaces in the Chicago. Green spaces provide us with a variety of benefits, namely environmental, economic, and physical benefits. This study seeks to explore socioeconomic relationships between green spaces and their surrounding communities and to evaluate spatial disparities from a variety of perspectives, such as health-related, socioeconomic, and physical environment factors. To achieve this goal, this study used spatial statistics, such as optimized hotspot analysis, network analysis, and space-time cluster analysis, which enable conclusions to be drawn from the geographic data. In particular, 12 variables within the three factors are used to assess spatial disparities in the benefits of the use of green spaces. Finally, the variables are standardized to rank the community areas and identify where the most vulnerable community areas or parks are. To evaluate the benefits given to the community areas, this study used the z- and composite scores, which are compared in the three different combinations. After identifying the most vulnerable community area, crime data is used to spatially understand when and where crimes occur near the parks selected. This work contributes to the work of urban planners who need to spatially evaluate community areas in considering the benefits of the uses of green spaces.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.2
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pp.59-71
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2022
This study considered regional differences in the university-industry collaboration of Korean universities and performed cluster analysis to identify the spatial range with high university-industry collaboration connectivity. By university establishment type, it was found that the university-industry collaboration capacity of the major national university was superior overall, especially in the technology transfer & commercialization sector and the infrastructure sector, compared to private universities and general national universities. The spatial pattern of university-industry collaboration capacity showed relatively clear differences by city and province. In terms of university-industry collaboration capacity by sector, it was confirmed that the regional gap was not large in the talent training sector and the infrastructure sector, but the regional gap was relatively large in the technology transfer & commercialization sector and the start-up sector. As a result of the cluster analysis to identify a spatial range with high connectivity in terms of similarity and spatial proximity of university-industry collaboration patterns, it is divided into 15 clusters. It is found that most of major national universities are included in one of 15 clusters where all sectors of university-industry collaboration are strong. Therefore, as a policy measure to achieve regional innovative growth through enhancing the effectiveness of university-industry collaboration, we propose the establishment of a hub & spoke network-type collaboration system in which a major national university acts as a hub and nearby local universities play a spoke role.
Regional frequency analysis is often used to overcome the limitation of point frequency analysis to estimate probability rainfall depths. However, point frequency analysis is still used in drought analyses. This study proposed a practical method to categorize the homogeneous regions of drought characteristics for the analyses of regional characteristics of droughts in Korea. Using rainfall data from 58 observation stations managed by the Korea Meteorological Administration, this study calculated drought attributes, i.e., mean drought indices for various durations using the Standardized Precipitation Index (SPI) and drought severities expressed by durations, depth, and intensity. The drought attributes provided useful information for categorizing stations into the hydrological homogeneous regions. This study introduced a cluster analysis with K-means techniques to group observation stations. The cluster analysis grouped observation stations into 6 regions in Korea. The data in the hydrological homogeneous region would be used in spatial analysis of drought characteristics and drought regional frequency analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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