Recently metropolitan cities pursue multi centric urban spatial structure for sustainable development and efficient urban management. Thus, this study calculated population potential using data on population distributed among road nodes for the last 50 years, and based on the results. We measured the spatial variability of the multi centric structure of Busan Metropolitan City. According to the results, the multi centralization process has been continued up to recently in Busan Metropolitan City. As population potential is concentrated on sub centers, Hadan, Gupo and Haeundae areas were playing an increasingly powerful role as the center of the respective district, and Sasang and Dongrae had been losing their role as the center of their respective districts since 2000 and 1990, respectively. Additionally, in all the multi centric districts except Haeundae was observed the increase of oblongity, which is the change of spatial structure in an unbalanced way toward a specific area or direction.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.17
no.2
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pp.129-136
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1999
The quality of image classification results is not always uniform over entire image. Thus, this study proposes the concept of ISDd (Index of Spatial Distribution by distance) and ISDs (ISD by scatteredness) for the evaluation of unevenness of result quality, and spatial distribution of satellite image classification errors. The ISDd is indexed mean distance of misclassified pixels and the ISDs is statistical indicator of scatteredness of misclassified pixels. In this study, the ISDd and the ISDs are calculated and evaluated for some satellite images, then misclassified area is extracted and the reasons of misclassification are examined. As the result of this study, using both the ISDd and the ISDs, the basis of decision on adoption/rejection of classification results is offered at sub-image level by evaluation of the local aggregation of misclassified pixels. Using Index of Spatial Distribution. as well as overall classification accuracy, users can understand the spatial distribution of misclassified pixels, and can have the additional criterion of the judgement on suitability and reliability of classification results.
The purpose of this study is to find out the spatial characteristics of the multi-housing units in Seoul and Kyung-gi area since 2006. Literature review and content analysis were used for this study and 82units of the big size over $165m^2$ were analyzed to review such design characteristics as spatial composition, layout and linkage. Through this study, the following conclusions have been reached; 1) Most unit plans had 4LDK and 3bath types including family room as a public space. This results shows that family-room and bathroom has recently become more important than number of rooms in multi-housing units planning. 2) Diversity of plan figures such as mass-mixing, mass-separation and polygons(L, V-type)was showed in most unit plan, breaking from the standardized forms of box types. 3) Intermediated spaces such as foyers and halls in entrance zone were planned and sub-entrance into kitchen were planned for the various types of circulation and work-efficiency. Cases had private space separated from public space, the dispersion of rooms with the increase of connection by corridors, L-DK meaning the living room isolated from the dining and kitchen, partially located living room for a view in area distribution. The spatial planning of master-zone mostly consists of the types of two-rooms and an entry into a foyer(library, dress-powder room, bathroom and master bedroom). This study has a significant meaning on grasping current trend in Korean multi-housing and to provide information for future direction on housing-unit design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2488-2511
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2015
Data redundancy has high impact on Wireless Sensor Network's (WSN) performance and reliability. Spatial and temporal similarity is an inherent property of sensory data. By reducing this spatio-temporal data redundancy, substantial amount of nodal energy and bandwidth can be conserved. Most of the data gathering approaches use either temporal correlation or spatial correlation to minimize data redundancy. In Collective Prediction exploiting Spatio Temporal correlation (CoPeST), we exploit both the spatial and temporal correlation between sensory data. In the proposed work, the spatial redundancy of sensor data is reduced by similarity based sub clustering, where closely correlated sensor nodes are represented by a single representative node. The temporal redundancy is reduced by model based prediction approach, where only a subset of sensor data is transmitted and the rest is predicted. The proposed work reduces substantial amount of energy expensive communication, while maintaining the data within user define error threshold. Being a distributed approach, the proposed work is highly scalable. The work achieves up to 65% data reduction in a periodical data gathering system with an error tolerance of 0.6℃ on collected data.
In this paper, we propose a method of applying a lifting-based wavelet domain e-median filter (LBWDEMF) for image restoration. LBWDEMF helps in reducing the number of computations. An e-median filter is a type of modified median filter that processes each pixel of the output of a standard median filter in a binary manner, keeping the output of the median filter unchanged or replacing it with the original pixel value. Binary decision-making is controlled by comparing the absolute difference of the median filter output and the original image to a preset threshold. In addition, the advantage of LBWDEMF is that probabilities of encountering root images are spread over sub-band images, and therefore the e-median filter is unlikely to encounter root images at an early stage of iterations and generates a better result as iteration increases. The proposed method transforms an image into the wavelet domain using lifting-based wavelet filters, then applies an e-median filter in the wavelet domain, transforms the result into the spatial domain, and finally goes through one spatial domain e-median filter to produce the final restored image. Moreover, in order to validate the effectiveness of the proposed method we compare the result obtained using the proposed method to those using a spatial domain median filter (SDMF), spatial domain e-median filter (SDEMF), and wavelet thresholding method. Experimental results show that the proposed method is superior to SDMF, SDEMF, and wavelet thresholding in terms of image restoration.
Satellite-based land surface temperature (LST) has been used as one of the major parameters in various climate and environmental models. Especially, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST is the most widely used satellite-based LST product due to its spatiotemporal coverage (1 km spatial and sub-daily temporal resolutions) and longevity (> 20 years). However, there is an increasing demand for LST products with finer spatial resolution (e.g., 10-250 m) over regions such as urban areas. Therefore, various methods have been proposed to produce high-resolution MODIS-like LST less than 250 m (e.g., 100 m). The purpose of this review is to provide a comprehensive overview of recent research trends and challenges for the downscaling of MODIS LST. Based on the recent literature survey for the past decade, the downscaling techniques classified into three groups-kernel-driven, fusion-based, and the combination of kernel-driven and fusion-based methods-were reviewed with their pros and cons. Then, five open issues and challenges were discussed: uncertainty in LST retrievals, low thermal contrast, the nonlinearity of LST temporal change, cloud contamination, and model generalization. Future research directions of LST downscaling were finally provided.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1133-1146
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2016
Counts or averages over arbitrary regions are often analyzed using conditionally autoregressive (CAR) models. The spatial neighborhoods within CAR model are generally formed using only the inter-distance or boundaries between the sub-regions. Kyung and Ghosh (2009) proposed a new class of models to accommodate spatial variations that may depend on directions, using different weights given to neighbors in different directions. The proposed model, directional conditionally autoregressive (DCAR) model, generalized the usual CAR model by accounting for spatial anisotropy. Bayesian inference method is discussed based on efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling of the posterior distributions of the parameters. The method is illustrated using a data set of median property prices across Greater Glasgow, Scotland, in 2008.
This study was to identify the spatial and functional characteristics of kitchen and utility space plan in apartment housing. For this purpose, spatial arrangement and function of kitchen and utility space were analyzed according to the size of apartment unit. The results of this study were as follows; 1) The level of spatial separation among living room, dining room, and bedroom is higher in large-sized apartment. And diverse plans were applied for the kitchen of large-sized apartment. 2) To find out functional characteristics of kitchen space, furniture arrangement was analyzed. The I-type kitchen furniture is dominant for small-sized and medium-small apartment, and L-type furniture for medium-large and large sized apartment. 3) For most of the unit plans utility space is located on the balcony outside the kitchen. 4) Sub-kitchen and laundry are major function of utility space, but in case of balcony extention, the function of utility space is minimized. Recent plans for apartment housing shows various spatial arrangement and functions for kitchen and utility space.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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1998.11a
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pp.20-25
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1998
In order to support effective decision-making related to inter-sewage planning, this study proposes the spatial distribution method of inter-sewage treatement area using spatial analysis of GIS, Communication system of database, spatial interaction of Gravity model. Evalution Indexs are consist of economic, social/political and environmental condition value which are explained by the analysis of AHP algorithm ,based on opinion of related experts. Network module in Arc/Info is applied in order to find out minimum pipeline root in Miho river watershed, one of the sub-basin of Geum river basin. This value also is utilized for the construction of cost decay function in gravity model.
This paper intends to identify the structure of homogeneous regions and functional regions in Seoul based on B.J.L. Berry's ‘general field theory of spatial behavior’. The structure of homogeneous regions by using socio-economic variables can explain how the structural elements of the city are arranged. It can be ssid that Seoul has shifted towards more complicated and differentiated features in terms of homogeneous regions. The different patterns are found between the northern part to Han River where old torn areas are located and the southern part to Han River where newly urbanized areas are located. Usually, the concentric pattern and the sectoral pattern coexist, which is enhanced moving from CBD to the outskirt area. The distribution of different social classes shows irregular pattern similar to the variation of living environment. The social gap is expected to be more widening between new towns and old towns. The analysis of spatial movement pattern shows no clear hierarchical order because of current shifts towards both multi-nuclear pattern and spatial dispersion. The functional regions show duplicated structure overlapping their boundaries each other. The ‘general field theory of spatial behavior’ strongly suggests that spatial interactions among sub-areas in the city are differentiated from the basic characteristics and function of each sub-area. The attributes of homogeneous regions and functional regions are interrelated in the characteristics of isomorphic nature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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