Fusion technology is a key to maximize innovative potential of geoscience for many challenging issues today that require integrated multi-disciplinary approach. Successful fusion technological advance can be achieved when interdisciplinary cooperation is firmly established. In order to establish firm the context of inter-disciplinarity that is still feeble, it is urgent to continuously develop geoscientific models and systematic infra for interdisciplinary cooperation such as well-prepared geo-spatial database and knowledge base network that can support multi-lateral cooperation between multiple disciplines and multi-phase international cooperation.
Environmental issues had arisen following industrialization with rapid physical growth of city and its consequences: widened metropolitan areas, uncontrolled reconstructions of new metropolitan areas, many social issues, such as declines of existing metropolitan areas. Due to these issues, new development policies have been made in order to find identities and reconstruct new images of cities. This research aims to remind the meaning of conservation of modern construction and building re-use, and to identify values of modern architectures in the context of a city. Regeneration of cities is not only finding national identities, but also expecting to increase inflow of foreign travellers. However, this regeneration hasn't stayed sustainable, focusing only on short-term curing of the problem in limited areas. This work analyzes cases of modern architecture, historic buildings from various cultures: Western, Japanese, Chinese. The result of the analysis shows that the value of existing buildings and citizen participation is necessary to revitalize cities. Four characteristics have been also identified: historic relationship, spatial identity, spatial presence, and approachable efficiency. For a potential solution, cities need to be viewed from multiple perspectives to find a method to generate new vitality for a city whose values should be recognized as an asset through sustainable re-use, by transforming modern construction as a heritage.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.23
no.1
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pp.129-146
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1997
In traditional approaches to scheduling problems, a single dispatching rule was used by all machines in a system. However, since the situation of each machine generally differs from those of other machines, it is reasonable to apply a different dispatching rule to each machine responding to its given situation. In this regard, we introduce the concept of spatial adaptation and examine its effectiveness by simulation. In the spatial adaptation, each machine in a system selects an appropriate dispatching rule in order to improve productivity while it strives to be in harmony with other machines. This study proposes an adaptive procedure which produces a reliable dispatching rule for each machine beginning with the bottleneck machine. The dispatching rule is composed of several criteria of which priorities are adaptively weighted. The weights are learned for each machine through systematic simulations. The simulations are conducted according to a Taguchi experimental design in order to find appropriate sets of criteria weights in an efficient and robust way in the context of environmental variations. The proposed method was evaluated in an application to a semiconductor wafer fabrication system. The method achieved reliable performance compared to traditional dispatching rules, and the performance quickly approached the peak after learning for only a few bottleneck machines.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.4
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pp.28-32
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2009
For the ubiquitous web environment internet, as an one of the R&D projects by Korean Land Spatialization Group, the project for platform technologies was initiated to provide customized land information and geospatial service. The platform technologies can be categorized for streaming, mashup and geosearch. More specifically, the 2D/3D hybrid streaming engine, mashup engine for u-GIS service and next generation search engine for land information have been developed. In this context, the patent analyses are required to propose the strategies for efficient development and use of these technologies. This study searches the related patents in Korea, US and EU, analyzes the trend of them for customized spatial information technologies, and finally proposes proper strategies.
Analyzing morphological evolution over a long period of time is deemed an effective way to identify problems occurring in the process of urban development, in addition to achieving a fundamental understanding of socio-cultural changes and growth rooted from the context. As far as the urban morphology is concerned, Hong Kong is characterized by its unique high-density and compact layout patterns, which have aroused the interest of a number of authors in the urban design domain. Whilst an increasing number of redevelopment projects in Hong Kong were criticized for ignoring and destroying the old urban fabric, there is a need for research to investigate the origins and changes of various urban patterns and their implications for society. By employing the theories and techniques of space syntax, this paper accordingly provides a morphological analysis based on the Wanchai District - a 'Segment-line' city, which particularly epitomizes various urban grids of Hong Kong and may have different implications for functional aspects. By axial-mapping the urban layouts of five stages of growth since 1842 and subsequently investigating their spatial and functional transformation over the past 170 years, this paper identifies a series of spatial characteristics underlying different grid patterns, as well as achieves a precise understanding of their ever changing relationship. Based on these understandings, this paper intends to provide valuable reference and guidance for upcoming spatial development in Hong Kong and other regions.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
A practical statistical approach that can be used to model various sources of uncertainty systematically is presented in the context of reliability analysis of slope stability. New expressions for probabilistic characterization of soil properties incorporate sampling and measurement errors, as well as spatial variability and its reduced variance due to spatial averaging. The stochastic nature of seismic loading is studied by generating a large series of hazard-compatible artificial motions, and by using them in subsequent response analyses. The analyses indicate that in a seismically less active region such as the Korean Peninsular, a moderate variability in soil properties has an effect as large as the characterization of earthquake hazard on the computed risk of slope failure and excessive slope deformations.
Temporal and spatial variation of soil moisture is important for understanding patterns of climate change, for developing and evaluating land surface models, for designing surface soil moisture observation networks, and for determining the appropriate resolution for satellite-based remote sensing instruments for soil moisture. In this study, we measured several soil moistures in upland soil using Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) Soil Moisture Content (SMC) during eight-month period in Chungbuk province. The upland soil moisture properties were expressed by simple statistical methods (average, standard deviation and coefficient of variation) from the monthly context. Supplementary studies were also performed about the effect of top soil texture on the soil moisture responses. If the results from this study were utilized well in specific cities and counties in Korea, it would be helpful to establish the countermeasures and action plans for preventing disasters because it was possible to compare with the relationship between soil moisture and top soil texture of each region. And it would be the fundamental data for estimating the effect of future agricultural plan.
Purpose: This research proposes a new modified Recency-Frequency-Monetary (RFM) model by extending the model with spatial analysis for supporting decision-makers in discovering the promotional target market. Research design, data and methodology: This quantitative research utilizes data-mining techniques and the RFM model to cluster a university's provider schools. The RFM model was modified by adapting its variables to the university's marketing context and adding a district's potential (D) variable based on heatmap analysis using Geographic Information System (GIS) and K-means clustering. The K-prototype algorithm and the Elbow method were applied to find provider school clusters using the proposed RFM-D model. After profiling the clusters, the target segment was assigned. The model was validated using empirical data from an Indonesian university, and its performance was compared to the Customer Lifetime Value (CLV)-based RFM utilizing accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Results: This research identified five clusters. The target segment was chosen from the highest-value and high-value clusters that comprised 17.80% of provider schools but can contribute 75.77% of students. Conclusions: The proposed model recommended more targeted schools in higher-potential districts and predicted the target segment with 0.99 accuracies, outperforming the CLV-based model. The empirical findings help university management determine the promotion location and allocate resources for promotional information distribution and student recruitment.
In this paper, we proposed an encoder-decoder model utilizing residual learning to improve the accuracy of the U-Net-based semantic segmentation method. U-Net is a deep learning-based semantic segmentation method and is mainly used in applications such as autonomous vehicles and medical image analysis. The conventional U-Net occurs loss in feature compression process due to the shallow structure of the encoder. The loss of features causes a lack of context information necessary for classifying objects and has a problem of reducing segmentation accuracy. To improve this, The proposed method efficiently extracted context information through an encoder using residual learning, which is effective in preventing feature loss and gradient vanishing problems in the conventional U-Net. Furthermore, we reduced down-sampling operations in the encoder to reduce the loss of spatial information included in the feature maps. The proposed method showed an improved segmentation result of about 12% compared to the conventional U-Net in the Cityscapes dataset experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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