Research on the establishment of new governance aimed at efficient policy planning and the implementation thereof by the government has been conducted in response to social changes. Nonetheless, governance is comprehensive and encompasses different meanings; it takes various forms in the process of its actual application. Therefore, systematic classification of research on governance and analysis on its research trend are required. Accordingly, three researchers who majored in policy sciences, business informatics, and library and information science, respectively, searched for theses related to governance published since 2016 from Research Information Sharing Service and conducted a social network analysis (SNA) on them. According to their research results, the main research topics were largely classified into collaborative governance and local governance. Keywords throughout the topics included network, participation, conflict, and trust in line with the characteristics of governance. Representative subjects of governance included education, urban regeneration, and the environment. Further, measurement of betweenness centrality showed local governance was a main topic for convergent research. This study will lead to a greater understanding of research on governance and help activate such research. One limitation of this study is that it analyzed only theses with the keywords but not all theses on governance. Follow-up research should analyze all theses on governance and statistically verify them with SNA indexes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.67-78
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2017
Traffic congestion cost is increasing annually. Specifically congestion caused by the CDB traffic contains more than a half of the total congestion cost. Recent advancement in the field of Big Data, AI paved the way to industry revolution 4.0. And, these new technologies creates tremendous changes in the traffic information dissemination. Eventually, accurate and timely traffic information will give a positive impact on decreasing traffic congestion cost. This study, therefore, focused on developing both recurrent and non-recurrent congestion prediction models on urban roads by adopting Recurrent Neural Network(RNN), a tribe in machine learning. Two hidden layers with scaled conjugate gradient backpropagation algorithm were selected, and tested. Result of the analysis driven the authors to 25 meaningful links out of 33 total links that have appropriate mean square errors. Authors concluded that RNN model is a feasible model to predict congestion.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.196-207
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2023
As part of measures to address the climate crisis, buses are also being converted to electric and hydrogen buses. Local authorities need to prioritize carbon emissions when allocating newly introduced and converted electric and hydrogen buses, and as a method, consider the introduction of Low Emission Bus Zones (LEBZ) to propose the reduction of pollution from specific links. To introduce LEBZ, it is necessary to compare the carbon emissions before and after its implementation, yet there is a shortage of studies that focus solely on buses or analyze the effects of introducing LEBZ to specific links. In this paper, we utilized bus information system data to calculate and compare the effects of introducing LEBZ to bus priority lanes in Jeju. We categorized scenarios into five groups, with scenarios 1 through 4 involving the introduction of LEBZ, and scenario 5 designating cases where LEBZ was not introduced. Comparative results confirmed that in scenarios with LEBZ introduction, the reduction per km reached a maximum of 0.097t per km, whereas in cases without LEBZ, it amounted to 0.022t per km, demonstrating higher efficiency. It underscores the significance of conducting carbon emission calculations and comparing the effects of LEBZ introduction using bus information system data, which can be directly applied by local authorities to make informed and rational decisions.
Due to the cases of recent global warming and unusual weather etc., large-scale natural disasters such as typhoons, floods, snow damage occur frequently across the continents such as Southeast Asia and North America, South America etc. and risks of earthquakes and tsunami are also increasing gradually in Korea which has been regarded as a safe zone and disaster types are also being diversified such as typhoons, floods, heat waves, heavy snow and damage scale is also enlarged. In addition, due to geographical characteristics or lack of infrastructure, disasters tended to occur intensively around a specific region or city in the past but disasters occur throughout the country in recent years so preparation for disaster prevention has emerged as an urgent challenge issue. Therefore, considering that the plan of obtaining the effective feedback function of disaster Information is very important in the proactive and software aspects for disaster reduction, this paper analyzed this three aspects of contents, procedural and contextual aspects and proposed the plan. First, in the content aspect, building disaster prevention information communication Infrastructure, building urban and regional disaster prevention system, obtaining concurrency and sharing of information and second, in the procedural aspect, active utilization of ICT(Information and Communication Technology) of the prevention stage, disaster prevention information collection and analysis reinforcement of the preparation stage, improvement of decision-making structure and field command system of the response stage, recovery system related information promotion of the recovery stage were proposed as alternatives and finally, in the contextual aspect, if disaster prevention information is effectively managed through maintenance of disaster prevention information related systems, obtaining domainality by disaster prevention work, improvement of the ability to judge the situation, obtaining comprehensive and feedback function etc, it is considered to significantly contribute to reducing natural disasters.
In accordance with low carbon and green growth paradigm, a subway is one of major public transit systems for resolving traffic congestion and decreasing traffic accidents. In addition, as subway networks expand, passengers' travel pattern in the subway network change and consequently affect the urban structure. Generally, new subway route has been planned and developed, mainly considering a travel demand forecast. However, it is desired to conduct an empirical analysis on the forecast model regarding change of travel accessibility and passenger demand pattern according to new subway line. Therefore, in this paper, an alternative method, developed based upon a spatial syntax model, is proposed for evaluating new subway route in terms of passenger's mobility and network accessibility. In a case study, we constructed subway network data, mainly targeting the no 9 subway line opened in 2009. With an axial-map analysis, we calculated spatial characteristics to describe topological movement interface. We then analyzed actual modal shift and change on demand of passengers through the number of subway passenger between subway stations and the number of passenger according to comparative bus line from Smart Card to validate suggested methods. Results show that the proposed method provides quantitative means of visualizing passenger flow in subway route planning and of analyzing the time-space characteristics of network. Also, it is expected that the proposed method can be utilized for predicting a passengers' pattern and its impact on public transportation.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.3
no.2
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pp.1-10
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2000
The purpose of this study is to develope a parcel-based automatic simulation system of land price through the integration of urban mathematical model and GIS. The appraisal process of public land price by the local government is simple but is a great time-consuming task. Moreover, it doesn't provide any statistical analysis and spatial presentation tools. So, it is difficult for planners or administrative officials to analyze the variation of land price with spatial idea. From these, a system is developed combining two sub-systems, they are ANN(Artificial Neural Network) for the calculation of land price and GIS for visual presentation. Using Matlab application, ANN model was designed having 3-layer structure and was trained with the sample data taken from Chinju city. With the trained network, the impact of 'road', 'parks', 'height control district' and 'beauty district' on land price in 9 regions(dong) are simulated. The results of the simulation were visualized with ArcView GIS. The automatic simulation system operated through the DDE(Dynamic Data Exchange) conversation between two applications. ArcView was set as client and Matlab as server. Scripting in ArcView and customizing a window of ArcView, this system can execute the whole process of simulation by just clicking a button with mouse. As a conclusion, this system was proved to be an effective and easily controllable planning support system for the land price simulation.
Small-scale UAS(Fusion technique of Unmanned Aerial Vehicles platform and Sensors, 'sUAS') opens various new applications in construction fields and so becoming progressively common due to the considerable potentials in terms of accuracy, costs and abilities. The purpose of this study is that the investigation of the validation on the utilization of sUAS for earth stockpile volume calculations on sites. For this, generate 3D models(DSM) with sUAS aerial images on an cone shaped soil stockpile approximately $270m{\times}300m{\times}20m$, which located at Baegot Life Park in Siheung-si, compared stockpile volume estimates produced by sUAS image analysis, against volume estimates obtained by GNSS Network-RTK ground surveying method which selected as the criteria of earth stockpile volume. The result through comparison and examination show(demonstrate) that there was under 2% difference between the volume calculated with the GNSS Network RTK data and the sUAV data, especially sUAS imaged-based volume estimate of a stockpile can be greatly simplified, done quickly, and very cost effective over conventional terrestrial survey methods. Therefore, with consideration of various plan to assess the height of vegetation, sUAS image-based application expected very useful both volume estimate and 3D geospatial information extraction in small and medium-sized sites.
As GIS analysis method began to be introduced in late 1980's, studies of land development applying the GIS also started to be proceeded in various fields. Since 2003, Land Suitability Assesment has been adopted in order to prevent national land from development thoughtless for the environment and to plan appropriate national land management in terms of green development. Land Suitability Assessment System II based on diverse GIS analysis method such as Contour Analysis, Overlay Analysis, Network Analysis was particularly adopted to draft plans of specifying and altering of exclusionary zoning as well as installing and maintaining of urban planning facilities. But there has been a lot of problem, like an inaccurate basic data and assessment indicators, unmatched threshold, and contradicted evaluation result between each evaluating systems. Even though it is suited to an evaluation criteria, grade distribution is applied to start at 20, and development-centered evaluation result is offered. Now, we observed how suitability values and grading were changed, ordering to change grade distribution system from $20{\sim}100$ to $0{\sim}100$. In result, it showed changes of grades in some parcels. And in case of suitability values, 87% of parcels decreased to minimum 1 point, maximum 70 points. It means that changing grade distribution system of assessment system II doesn't have only influence on suitability values and grading but it is also an empirical analysis because of considering both development and maintenance.
Because of abnormal weather, a heavy snow on the Northern latitudes occurs frequently. This has resulted in significant damage and recovery costs. In korea, it has been declared a special disaster area due to heavy snowfall in Gangneung and Pohang 2004, 2005 and 2011, so there was a revision of action instruction for the road snow removal. Although, in our current system, snow removing methodology, regional equipment holdings, and snow responsible interval, respectively, has been classified by the National Highway, near cities and provinces support system not yet prepared. Only, if snow removing is not possible within the region itself, which contained the contents of "support and assistance to military or nearby offices requests". In this thesis, we studied the disaster scenario development according to heavy snow and the response and support system to the features of each regional. For the scenario deduction, we preferentially collected day snowfall and disaster yearbook data to regionals, classified similar pattern and plotted GIS snow map. We also classified heavy snow disaster by region and type and we deduced five-step scenario. The five-step scenario is nationwide(1st-stage), the National Capital region(2nd-stage), the Chungcheong Provinces(3rd-stage), the Kangwon province(4th-stage) and the Ch?l a provinces(5th-stage). Therefore we build near provinces support system according to five-step scenario.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.2
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pp.39-48
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2015
Lately, Unmanned Aerial Vehicles(UAV), Unmanned Aerial Systems(UAS) or also often known as drones, as a data acquisition platform and as a measurement instrument are becoming attractive for many photogrammetric surveying applications, especially generation of the high density point clouds(HDPC). This paper presents the performance evaluation of a low-cost rotary wing quadrocopter UAS for generation of the HDPC in a test bed environment. Its performance was assessed by comparing the coordinates of UAS based HDPC to the results of Network RTK GNSS surveying with 62 ground check points. The results indicate that the position RMSE of the check points are ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ in Horizonatal plane, and ${\sigma}_V={\pm}0.209m$ in vertical, and the maxium deviation of Elevation was 0.570m within block area of ortho-photo mosaic. Therefore the required level of accuracy at NGII for production of ortho-images mosaic at a scale of 1:1000 was reached, UAS based imagery was found to make use of it to update scale 1:1000 map. And also, since this results are less than or equal to the required level in working rule agreement for airborne laser scanning surveying of NGII for Digital Elevation Model generation of grids $1m{\times}1m$ and 1:1000 scale, could be applied with production of topographic map and ortho-image mosaic at a scale of 1:1000~1:2500 over small-scale areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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