In general, spatial filtering method was proposed to simplify measurement system through parallel Processing hardware. Spatial filtering is a method of detection that we can get a spatial pattern information, as we process a special space pattern, to say, as we process spatial parallel process by using the spatial weighting function. The important processing characteristics will be depended in according to how ire design a spatial weighting function, a spatial sensitive distribution. The form of the weighting function which is realized from the generally used spatial filtering is fixed and the weighting value was already became a binary-value. In this paper, we propose a new method in order to construct adaptive measurement systems. This method is a weighting function design to make multi-valued and variable.
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.
This study was performed for exploring the spatial distribution pattern of Pinus densiflora and Quercus spp. in Korea. Firstly, the spatial distribution map of Pinus densiflora and Quercus spp. was prepared in grid of $100m{\times}100m$ at national level, using digital forest type map and actual vegetation map. And thematic maps for topography, climate, and soil were also prepared in the raster form of $100m{\times}100m$. Through GIS based spatial analysis of the digital distribution map of Pinus densiflora and Quercus spp. and thematic maps, the spatial characteristics of Pinus densiflora and Quercus spp. distribution was explored in relation to the environmental factors such as topography, climate, and soil. And the occurrence frequency models of Pinus densiflora and Quercus spp. were derived. Pinus densiflora occurs more often than Quercus spp. at low elevation, low slope gradient, and high temperature areas. In addition, Pinus densiflora is mainly distributed at shallow and well-drained loamy soil from igneous rocks. In contrast, Quercus spp. is more common at shallow and well-drained loamy soil from metamorphic rocks. As a result, the prediction model for the spatial distribution of Pinus densiflora and Quercus spp. by topographical variables has proven successful with high statistical significance. The result of this study can contribute to rational management of Pinus densiflora and Quercus spp. stand in Korea, considering environmental factors such as topography, climate, and soil.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.21
no.E3
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pp.95-105
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2005
The concentrations of sulfur dioxide ($SO_{2}$) were measured from seven major cities and nine provinces in Korea for the period covering 1998 to 2003. Its concentration data were analyzed to explore the possible influences of spatial and temporal factors on the $SO_{2}$ distribution characteristics. Examination of spatial trends of $SO_{2}$ distribution and behavior indicated several interesting features. Although its annual trends appeared to be affected by the changes in the surrounding environmental conditions (e.g., regulation on the use of S-containing fuels), the seasonal trends indicated a cyclic and systematic pattern that may be characterized as: a gradual decrease in concentrations across winter, spring, fall, and summer. The results showed the generally enhanced mean concentrations of $SO_{2}$ from Ulsan, Busan, and Daegu with 12.8, 10.1, and 8.80 ppb, respectively. On the other hand, notably reduced $SO_{2}$ concentrations were seen from Gwangju and Jeju sites with its mean values of 5.43 and 3.88 ppb, respectively. The overall results of our study indicate that a decrease in $SO_{2}$ concentration levels continued through time, while its spatial distribution appears to be affected most sensitively by such factor as city scale and industrial activities.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.4
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pp.60-74
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2007
For quantitative analysis of spatio-temporal distribution pattern on marine environment, spatial autocorrelation statistics on the both global and local aspects was applied to the observed data obtained from Gwangyang Bay in South Sea of Korea. Global indexes such as Moran's I and General G were used for understanding environmental distribution pattern in the whole study area. LISAs (local indicators of spatial association) such as Moran's I ($I_i$) and $G_i{^*}$ were considered to find similarity between a target feature and its neighborhood features and to detect hot spot and/or cold spot. Additionally, the significance test on clustered patterns by Z-scores was carried out. Statistical results showed variations of spatial patterns quantitatively in the whole year. Then all of general water quality, nutrients, chlorophyll-a and phytoplankton had strong clustered pattern in summer. When global indexes showed strong clustered pattern, the front region with a negative $I_i$ which means a strong spatial variation was observed. Also, when global indexes showed random pattern, hot spot and/or cold spot were/was found in the small local region with a local index $G_i{^*}$. Therefore, global indexes were useful for observing the strength and time series variations of clustered patterns in the whole study area, and local indexes were useful for tracing the location of hot spot and/or cold spot. Quantification of both spatial distribution pattern and clustering characteristics may play an important role to understand marine environment in depth and to find the reasons for spatial pattern.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.3
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pp.377-393
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2011
This study aims to indicate the spatial characteristics of the changes in the Korean farm land. In particular, we analyze the spatial diffusion patterns of organic farms increasing rapidly with the growth in the agricultural product markets as well as the demand for safe food and sustainable growth. For the purpose, we examine the changes in the distribution patterns of organic farms between year 2000 and 2005. We analyze the agglomeration pattern by Location Quotient (LQ) and Local indicator of spatial association (LISA). Organic farms have been spread out from the outscuirts of Seoul, the capital city, to the traditional agriculture spetilized area in the southern parts of the nation. In order to analyze the relationships between organic farm distribution and the geographical variables affecting the organic farming, we develop multivariate regression models. Our findings indicate that organic farming is related with the number of agriculture-based business and information technique adaptation as well as the level of education and farmers age.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2001.04a
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pp.73-76
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2001
We have simulated the effect of fracture characteristics on reduction of effective permeability of the fractured rocks due to in-situ bacteria growth. A nutrient is injected continuously for growth of in-situ bacteria. We used a power law for fracture length distribution and a fBm for fracture aperture spatial distribution. The results show that in-situ bacteria growth reduces the Permeability hyperbolically, but the porosity of backbone fracture does not change significantly. It shows that reduction of the permeability proceeds at faster speed for smaller value of length exponent(a) and for larger value of Hurst exponent(H). The fracture length distribution has stronger effect on speed of reduction than the aperture spatial distribution. The time needed to reduce permeability is inversely proportional to the hydraulic gradient.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1880-1884
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2007
The Natural Resource Conservation Service Curve Number(NRCS-CN) method is one of the widely used methods for computation of runoff from a basin. However, NRCS-CN method has weak point in that the spatial land use distribution characteristics are ignored by using area weighted CN value. This study developed a program which can estimate runoff by considering spatial distribution of CN and flow accumulation at the outlet of the watershed by appling Moglen's method. Comparisons between the results from NRCS-CN method and this study showed good agreement with measured data of experimental watersheds. The developed program predicted lower runoff than the conventional NRCS-CN method. As a conclusion, this study proposes a new design direction which can simulate real runoff phenomena. And the developed program could be applied into runoff minimization design for a basin development.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.29
no.2
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pp.152-161
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1993
This paper deals with the effect of spatial distribution of material properties on its statistical characteristics and numerical estimation method of reliability of fatigue sensitive structures with respect to the fatigue crack growth. A method is proposed to determine experimentally the probability distribution functions of material parameters of Paris law. da/dN=C(ΔK/K sub(0) ) super(m), using stress intensity factor controlled fatigue tests. The result with a high tensile strength steel shows that the distribution of the parameter m is approximately normal and that of 1/C, is a 3-parameter Weibull. The main result obtained are : (1) The theoretical autocorrelation of the resistance, 1/C, to fatigue crack growth are almost same for different lengths. (2) The variance decreases with the increasing a averaging length. When spatial correlation length is very small. the variane decreases significantly were the averaging length. (3) The probability distribution of load cycles or the number for a crack to reach a certain length can be estimated using these functions by simulation of non-Gaussian(expecially Weibull) Stochastic Process.
This study investigates the distribution characteristics and relationship of water quality, and analyzes the spatial and temporal variation and distribution of the pollutant loads at Yeong-il Bay. The results of these analysis, the concentrations of nutrient loads (T-N and T-P), both appeared to be at the maximum value in November, while most small values were taken in May for the T-N, and in August for the T-P. For COD, the maximum concentration was in August, which has much precipitation during the same season, T-N was at the mean, and T-P was at the minimum value. Using the cluster analysis to develop the division of the sea basin by the dendrogram, before and after construction of Pohang New-port, the variation characteristics of water quality of Yeong-il Bay were discussed. The in flowing pollutant loads were transported to the landward by the high-density salinity water volume of the bottom layer therefore, it formed nutrient trap or coastal trapping areas of the pollutant load. By this mechanism, it is clear that the water volume with high-density nutrient exists on both sides of the Pohang New-port. Thus, the sea basins increasing concentration of the pollutant load at Yeong-il Bay are most prevalent at Hyeong-san estuary, the Pohang Old, and New-port. To improve water quality of this sea basin, the reduction of these nutrients loads should be the highest priority.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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