This research is primarily intended to investigate the potential of estimating green space threshold in terms of total volume control using degradation trends of green space derived from remote sensing and GIS. An empirical study for a case study site was conducted to demonstrate how a standard remote sensing and GIS technology can be used to assist in estimating the total control volume for green space in terms of area-wide information, spatial resolution and change detection etc. Guidelines for a replicable methodology are presented to provide a strong theoretical basis for the standardization of factors involved in the estimation of the green space threshold; the meaningful definition of land mosaic, redefinition of degradation trends for green space. It was demonstrated that the degradation trends of green space could be used effectively as an indicator to restrict further development of the sites since the visual maps generated from remote sensing and GIS can present area-wide visual evidences by permanent record. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to support more scientific and objective decision-making in introducing aggregate control of green space.
This study aims to spatialize the gap between obesity levels through the body mass index, an objective indicator of the level of health among vulnerable people. Thus, areas where the BMI showed cluster patterns with spatial high and low values were extracted and the characteristics of the region were analyzed. The analysis showed that the I statistics for the obesity rate were 0.07 and the z-score was 4.39, confirming spatial autocorrelation. For z-score, it was much larger than the maximum threshold of 2.57. This means that the rate of obesity among the socially vulnerable is regional, and this gap is spatially significant. The results of comparing and analyzing the local environment for these areas of obesity and health care were found to be areas with poor public transportation, less readily available parks, and a concentration of single and multi-generation housing. The analysis results of this study are meaningful in that they provide spatial implications for the health of the socially vulnerable class that previous studies have neglected.
KIM, Kwang-Il;KIM, Keun-Huyng;YOO, Sang-Lok;KIM, Seok-Jong
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.57
no.4
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pp.334-341
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2021
The fishery compensation by marine spatial planning such as routeing of ships and offshore wind farms is required objective data on whether fishing vessels are engaged in a target area. There has still been no research that calculated the number of fishing operation days scientifically. This study proposes a novel method for calculating the number of fishing operation days using the fishing trajectory data when investigating fishery compensation in marine spatial planning areas. It was calculated by multiplying the average reporting interval of trajectory data, the number of collected data, the status weighting factor, and the weighting factor for fishery compensation according to the location of each fishing vessel. In particular, the number of fishing operation days for the compensation of driftnet fishery was considered the daily average number of large vessels from the port and the fishery loss hours for avoiding collisions with them. The target area for applying the proposed method is the routeing area of ships of Jeju outer port. The yearly average fishing operation days were calculated from three years of data from 2017 to 2019. As a result of the study, the yearly average fishing operation days for the compensation of each fishing village fraternity varied from 0.0 to 39.0 days. The proposed method can be used for fishery compensation as an objective indicator in various marine spatial planning areas.
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.
This study was conducted to review data utilization plans and suggest solutions based on the need for tools that can objectively diagnose problems in rural areas. The study extracted items through prior research and was carried out as a process of reviewing data capable of constructing spatial data. The results performed in the above manner are as follows. First, prior research and expert surveys were conducted to select diagnostic items to derive details of a total of three items that should be considered for rural space plans such as regional revitalization and regeneration using regional characteristics such as environment, society, and culture. Second, as a result of listing data available for regional diagnosis, 6 types of environment, 15 types of society, and 18 types of culture were selected out of a total of 529. Finally, it was suggested to establish a national standard spatial unit by grasping the limitations of public data such as omission of spatial data and accuracy. This study is significant in that it presented implications for data utilization as well as selection of items for rural diagnosis and reviewed data utilization based on rural specialized districts of "The Act on Support for Restructuring and Regeneration of Rural Spaces" to be implemented in 2024. This is considered to be valuable as a study for sustainable rural diagnosis if processes such as spatial data construction and weight setting are carried out in the future.
Imgook Jung;Sungwon Choi;Daeseong Jung;Jongho Woo;Suyoung Sim;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.3
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pp.269-274
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2024
High-quality precipitation data are crucial for various industries, including disaster prevention. In South Korea, long-term high-quality data are collected through numerous ground observation stations. However, data between these stations are reprocessed into a grid format using interpolation methods, which may not perfectly match actual precipitation. A prime example of real-time observational grid data globally is the Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (GPM IMERG) from National Aeronautics and Space Administration (NASA), while in South Korea, ground radar data are more commonly used. GPM and ground radar data exhibit distinct differences due to their respective processing methods. This study aims to analyze the characteristics of GPM and Constant Altitude Plan Position Indicator(CAPPI),representative real-time grid data, by comparing them with ground-observed precipitation data. The study period spans from 2021 to 2022, focusing on hourly data from Automated Synoptic Observing System (ASOS) sites in South Korea. The GPM data tend to underestimate precipitation compared to ASOS data, while CAPPI shows errors in estimating low precipitation amounts. Through this comparative analysis, the study anticipates identifying key considerations for utilizing these data in various applied fields, such as recalculating design rainfall, thereby aiding researchers in improving prediction accuracy by using appropriate data.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.26
no.3
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pp.1-17
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2023
Korea's natural parks are managed by dividing them into four use districts: nature preservation district, natural environment district, cultural heritage district, and park village district within the park under the goal of 'conservation and sustainable use of natural parks'. However, the use districts divided in this way are designated by reflecting the results derived from the simple drawing overlapping method, and there is a limit in that objective and scientific evidence for this is insufficient. In addition, in Taeanhaean National Park, the case of this study, only a very small area of less than 1% of the nature preservation district is designated, and the natural environment district that serves as a buffer space is designated on an excessively wide scale, making it difficult to efficiently manage the national park. Therefore, the use district is not fulfilling its role. In this study, the purpose of this study was to present a method for analyzing the spatial characteristics of natural parks using environmental indicators and unsupervised learning analysis methods to set the use districts of natural parks. In this study, evaluation indicators that can evaluate the natural and human environments were derived, and the distribution patterns for each indicator were analyzed. Afterwards, by applying Self-Organizing Map (SOM) analysis, one of the unsupervised learning analysis methods, districts with similar characteristics were derived in Taeanhaean National Park, and the characteristics of each district were analyzed. As a result of the study, 7 districts with different characteristics were derived in Taeanhaean National Park, and by examining the contribution of each indicator together, it was possible to reveal that each district had different representative characteristics even though it was an adjacent area. This study evaluated natural parks by comprehensively considering the indicators of the natural and human environments. In addition, the SOM method used in the study is meaningful in that it can provide scientific and objective grounds for the existing zoning and apply it to the management plan.
The timing of the canopy phenology onset (CPO hereafter) indicates the initiation of the growing season, with rapid increases in exchange rates of carbon dioxide and water vapor between vegetation and atmosphere. The CPO is regarded as a potential indicator of ecosystem responses to global warming, but the CPO shows considerable spatial variation depending on the species composition and local temperature regime. at a given geographic location. In this study, we evaluated the utility of satellite observation data for detection of the timing of the CPO. Leaf area indices (LAI) obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectrora-diometer (MODIS) were utilized to detect and map the onset dates from 2001 to 2006. The reliability of MODIS-based onset dates was evaluated with ground measured cherry blossom flowering data from national weather stations. The MODIS onset dates preceded the observed flowering dates by 8 days and were linearly related with a correlation coefficient of 0.58 (p < 0.05). In spite of the coarse spatial (1 km) and temporal (8 days) resolutions of MODIS LAI, the MODIS-based onset dates showed reasonable ability to predict flowering dates.
Lumbres, Roscinto Ian C.;Palaganas, Jennifer A.;Micosa, Sheryll C.;Besic, Elvira D.;Laruan, Kenneth A.;Yun, Chung-Weon;Lee, Young-Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.99
no.5
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pp.770-776
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2010
This study was conducted to assess the existing flora and fauna, and to develop a spatial map of Alapang communal forest located in the province of Benguet, Philippines. A total of 52 species belonging to 27 families were identified during the inventory in this communal forest using the quadrat method while a total of 30 species belonging to 18 families were recorded using line intercept technique for the assessment of grasses, herbs, vines and other low-lying vegetation. The diversity index of the species in Alapang communal forests using the quadrat method was 2.6649 while for the line intercept technique it was 2.5446. The most dominant species in this area was found to be Pinus kesiya Royle ex Gordon (Benguet pine) under Family Pinaceae with an importance value of 106.74%. In the faunal assessment, four species of birds and a small mammal particularly a rodent were identified during the study. Aside from the high species diversity of this communal forest, the presence of endemic and indicator species in the area denotes that this forest was still in good condition hence must be protected. Spatial maps and database system were generated based from data gathered in the field using Geographic Information System (GIS).
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.10
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pp.1467-1474
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2004
In this study, a new damage identification method for beam-like structures with a fatigue crack is proposed. which does not require comparative measurement on an intact structure but require several measurements at different level of excitation forces on the cracked structure. The idea comes from the fact that dynamic behavior of a structure with a fatigue crack changes with the level of the excitation force. The 2$^{nd}$ spatial derivatives of frequency response functions along the longitudinal direction of a beam are used as the sensitive indicator of crack existence. Then, weighting function is employed in the averaging process in frequency domain to account for the modal participation of the differences between the dynamic behavior of a beam with a fatigue crack at the low excitation and one at the high excitation. Subsequently, a damage index is defined such that the location and level of the crack may be identified. It is shown from the analysis of vibration measurements in this study that comparison of frequency response characteristics of a beam with a single fatigue crack at different level of excitation forces enables an effective detection of the crack.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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