Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.4
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pp.65-76
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2017
The purpose of this study was to present a prediction model that reflects crime risk area analysis, including factors and spatial characteristics, as a precursor to preparing an alternative plan for crime prevention and design. This analysis of criminal cases in high-risk areas revealed clusters in which approximately 25% of the cases within the study area occurred, distributed evenly throughout the region. This means that using a multiple linear regression model might overestimate the crime rate in some regions and underestimate in others. It also suggests that the number of deserted houses in an analyzed region has a negative relationship with the dependent variable, based on the multiple linear regression model results, and can also have different influences depending on the region. These results reveal that closure signs in a study area affect the dependent variable differently, depending on the region, rather than a simple or direct relationship with the dependent variable, as indicated by the results of the multiple linear regression model.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.45
no.3
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pp.116-126
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2003
In this study, we research about the relationships of human longevity and environments, inducted the significant factors of longevity from the statistical analysis, and represented spatial distribution of longevity using geographic information system. The factors confining human longevity can be categorized by geography/geology, climate/weather, economy, and social welfare. After analyzing statistical data, dependent variable which means the longevity index is defined by the ratio of population more than 85 years old among population more than 65 years old. The results of analysis show that longevity are related with waterworks ratio, temperature, local tax ratio, and latitude. In this study we discussed about the spatial characteristics which are represented by variance of the longevity index and described a spatial relationship between the longevity index and significant factors which are chosen by statistical analysis. In the further study, in order to sustain the longevity of a region, it is necessary for the effective rural planning to propagate a longevity of rural areas.
We study an age-dependent s-i-s epidemic model with spatial diffusion. The model equations are described by a nonlinear and nonlocal system of integro-differential equations. Finite difference methods along the characteristics in age-time domain combined with finite elements in the spatial variable are applied to approximate the solution of the model. Stability of the discrete periodic solution is investigated.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.16
no.4
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pp.249-256
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2012
In this work, we analyze the spatial patterns of a predator-prey system with cross diffusion. First we get the critical lines of Hopf and Turing bifurcations in a spatial domain by using mathematical theory. More specifically, the exact Turing region is given in a two parameter space. Our results reveal that cross diffusion can induce stationary patterns which may be useful in understanding the dynamics of the real ecosystems better.
As the increasing interests of spatial information for different application area such as disaster management, there are many researches and development of indoor spatial data models and real-time evacuation management systems. The application requires to determine and optical paths in emergency situation, to support evacuees and rescuers. The optimal path in this study is defined to guide rescuers, So, the path is from entrance to the disaster site (room), not from rooms to entrances in the building. In this study, we propose a time-dependent optimal routing algorithm to develop real-time evacuation systems. The network data that represents navigable spaces in building is used for routing the optimal path. Associated information about environment (for example, number of evacuees or rescuers, capacity of hallways and rooms, type of rooms and so on) is assigned to nodes and edges in the network. The time-dependent optimal path is defined after concerning environmental information on the positions of evacuees (for avoiding places jammed with evacuees) and rescuer at each time slot. To detect the positions of human beings in a building per time period, we use the results of evacuation simulation system to identify the movement patterns of human beings in the emergency situation. We use the simulation data of five or ten seconds time interval, to determine the optimal route for rescuers.
Carreno, A.;Vidal-Ferrandiz, A.;Ginestar, D.;Verdu, G.
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.12
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pp.3861-3878
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2021
The steady-state simplified spherical harmonics equations (SPN equations) are a higher order approximation to the neutron transport equations than the neutron diffusion equation that also have reasonable computational demands. This work extends these results for the analysis of transients by comparing of two formulations of time-dependent SPN equations considering different treatments for the time derivatives of the field moments. The first is the full system of equations and the second is a diffusive approximation of these equations that neglects the time derivatives of the odd moments. The spatial discretization of these methodologies is made by using a high order finite element method. For the time discretization, a semi-implicit Euler method is used. Numerical results show that the diffusive formulation for the time-dependent simplified spherical harmonics equations does not present a relevant loss of accuracy while being more computationally efficient than the full system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.1
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pp.9-16
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2010
The sampling design for the spatial population studies needs a model assumption of a dependent relationship, where the interesting parameters can be the population mean, proportion and area. We know that the study of an interested spatial population, which is stratified by a geographical condition or shape, and the degree of distort of an estimation area is much useful. In light of this, if auxiliary information of the target variable such as wasted area contaminated by some material and the degree of distribution of animal or plants is available, then the spatial estimator might be improved through the calibration procedure. In this research, we propose the calibration procedure for the spatial stratified sampling in which we consider the one and two-dimensional auxiliary information.
We propose a method to synthesize a color non-hogel-based computer-generated-hologram (CGH) from light field data of a three-dimensional scene with a hologram pixel pitch shared for all color channels. The non-hogel-based CGH technique generates a continuous wavefront with arbitrary carrier wave from given light field data by interpreting the ray angle in the light field to the spatial frequency of the plane wavefront. The relation between ray angle and spatial frequency is, however, dependent on the wavelength, which leads to different spatial frequency sampling grid in the light field data, resulting in color aberrations in the hologram reconstruction. The proposed method sets a hologram pixel pitch common to all color channels such that the smallest blue diffraction angle covers the field of view of the light field. Then a spatial frequency sampling grid common to all color channels is established by interpolating the light field with the spatial frequency range of the blue wavelength and the sampling interval of the red wavelength. The common hologram pixel pitch and light field spatial frequency sampling grid ensure the synthesis of a color hologram without any color aberrations in the hologram reconstructions, or any loss of information contained in the light field. The proposed method is successfully verified using color light field data of various test or natural 3D scenes.
Sound propagation in a sloping sea bed ocean environment demonstrates ray curvature in a direction parallel to the shoreline. The theoretical analysis of this shows that an ensonified region and a shadow region are formed, and their spatial extents depend on the spatial coordinates of source and receiver, a sloping angle and sourece frequency. The purpose of this experimental study using a sloping sea bed model is to check the theoretical prediction as a part of an ongoing investigation in the ocean environment. The sloping sea bed model used in this experiment had an ideal pressure-release boundaries and a sloping angle of $220.5{\circ}$ A single frequency signal and an impulsive signal were used as omnidirectional point sources. The spatial acoustic field characteristics in the across slope direction were measured using the former and the frequency dependent field characteristics in a specific point were obtained using the latter. It has been found that the analysis for the spatial extent of shadow zone and the frequency dependent field characteristics in the across slope direction, has a good agreement with the theoretical solution.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.1
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pp.31-39
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2017
The goal of this study was to efficiently analyze the relationships of the number of thefts with related factors, considering the spatial patterns of theft crimes. Theft crime data for a 5-year period (2009-2013) were collected from Haeundae Police Station. A logarithmic transformation was performed to ensure an effective statistical analysis and the number of theft crimes was used as the dependent variable. Related factors were selected through a literature review and divided into social, environmental, and defensive factors. Seven factors, were selected as independent variables: the numbers of foreigners, aged persons, single households, companies, entertainment venues, community security centers, and CCTV (Closed-Circuit Television) systems. OLS (Ordinary Least Squares) and GWR (Geographically Weighted Regression) were used to analyze the relationship between the dependent variable and independent variables. In the GWR results, each independent variable had regression coefficients that differed by location over the study area. The GWR model calculated local values for, and could explain the relationships between, variables more efficiently than the OLS model. Additionally, the adjusted R square value of the GWR model was 10% higher than that of the OLS model, and the GWR model produced a AICc (Corrected Akaike Information Criterion) value that was lower by 230, as well as lower Moran's I values. From these results, it was concluded that the GWR model was more robust in explaining the relationship between the number of thefts and the factors related to theft crime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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