본 논문은 제2의 금융중심지로 부상하고 있는 강남구를 사례로 GIS 기법을 활용하여 은행점포의 입지를 분석하였다. 금융자율화 이후 급격한 증가추세를 보이고 있는 은행점포의 수는 상당한 지역적인 편재현상을 나타내고 있다. 통계기법을 활용하여 은행 입지에 영향을 주는 입지요인을 추출하였고, 은행이용 고객들에 대한 설문조사를 통하여 은행점포의 상권을 조사하였다. 이러한 기초자료를 바탕으로 하여 GIS기법을 활용하여 입지분석을 실시하였다. 먼저 은행이용고객들에게 최적의 서비스를 공급할 수 있는 목적함수를 토대로한 입지-배분 모델을 적용하여 추출된 입지와 현재의 은행점포의 입지를 비교하였다. 또한 그리드 연산 기법을 활용하여 잠재 수요력과 잠재 공급력의 차이를 통해 앞으로 은행점포의 신규 설립이 가능한 지구를 추출하였다. 본 연구를 통해 GIS기법을 활용하여 입지분석을 실시하는 경우 제한점과 앞으로 해결되어야 할 문제점에 대해 논하였다.
개방형 GIS 협회(Open GIS Consortium 또는 OGC)에서는 상호연동성과 재사용성을 지닌 시스템 객체기술인 OLE/COM을 위한 단순개체 사양을 제시하고 있다. 본 연구에서는 OGC의 기준에 따라 ATL(Active Template Library)을 이용한 공간 기준 좌표계 컴포넌트를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 공간 기준 좌표계 컴포넌트는 44개 종류의 지구 투영법과 서로 다른 공간 좌표계 간의 변환기능을 제공한다. 공간 좌표계 변환방법은 7 매개변수 변환법(Bursa-Wolf) 좌표변환과 몰로덴스키(Molodensky) 좌표변환을 모두 포함한다. 또한 사용자는 공간 좌표계 설정에 필요한 모든 구성 요소와 그 속성값을 설정함으로써 사용자가 원하는 공간 좌표계를 설정할 수 있다. 그리고 미리 정의된 텍스트(WellKnownText)를 이용한 공간 기준 좌표계의 객체 생성 및 저장이 가능하다. 연구에서 구현한 공간 기준 좌표계 컴포넌트는 다양한 GIS 응용프로그램에서 재사용됨으로써 시스템 개발시간을 단축시키고 사용자가 원하는 공간 좌표계를 쉽게 정의할 수 있게 한다.
제주도는 독특한 경관과 자연·인문환경을 관광자원으로 하는 우리나라 제1의 관광지이다. 지금까지는 각종 관광시설들이 해안지역을 중심으로 발달되어 왔으나, 근래에 이르러서는 해안지역의 도시가격의 상승, 관광객의 다양한 관광활동 요구 등으로 인하여 표고 200∼600m의 중산간지역에 대한 개발압력이 가중되고 있다. 그러나 중산간지역은 토양과 지질구조가 지하수 오염에 매우 취약하며, 제주도의 생태계를 유지시키는 완충지대의 역할을 하고 있고, 제주도의 대표적인 경관지역이기 때문에 환경보전적 토지이용이 절실히 요구되고 있다. 이 연구는 일차적으로 제주도 전역에 대한 각종 조사를 시행하고 그 결과를 GIS로 구축하였다. 여기에는 자연·인문·지하수·경관 등에 걸쳐 15개 항목에 대한 조사가 이루어졌으며, 42개 주 제도가 구축되었다. 두 번째 단계에서는 구축된 GIS를 이용하여 지하수, 생태계, 경관보전을 위한 토지이용계획을 수립하고 이에 따른 관리방안이 제시되었다. 이러한 환경보전적 토지이용계획은 장래 중산간지역의 난개발을 미연에 방지하고 환경에 부담을 주지 않으면서 개발을 유도 할 수 있을 것이다.
Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.
Rattanasing, Wannaporn;Kaewpitoon, Soraya J;Loyd, Ryan A;Rujirakul, Ratana;Yodkaw, Eakachai;Kaewpitoon, Natthawut
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권14호
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pp.5903-5906
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2015
Background: Cholangiocarcinoma (CCA) is a serious public health problem in the Northeast of Thailand. CCA is considered to be an incurable and rapidly lethal disease. Knowledge of the distribution of CCA patients is necessary for management strategies. Objectives: This study aimed to utilize the Geographic Information System and Google $Earth^{TM}$ for distribution mapping of cholangiocarcinoma in Satuek District, Buriram, Thailand, during a 5-year period (2008-2012). Materials and Methods: In this retrospective study data were collected and reviewed from the OPD cards, definitive cases of CCA were patients who were treated in Satuek hospital and were diagnosed with CCA or ICD-10 code C22.1. CCA cases were used to analyze and calculate with ArcGIS 9.2, all of data were imported into Google Earth using the online web page www.earthpoint.us. Data were displayed at village points. Results: A total of 53 cases were diagnosed and identified as CCA. The incidence was 53.57 per 100,000 population (65.5 for males and 30.8 for females) and the majority of CCA cases were in stages IV and IIA. The average age was 67 years old. The highest attack rate was observed in Thung Wang sub-district (161.4 per 100,000 population). The map display at village points for CCA patients based on Google Earth gave a clear visual deistribution. Conclusions: CCA is still a major problem in Satuek district, Buriram province of Thailand. The Google Earth production process is very simple and easy to learn. It is suitable for the use in further development of CCA management strategies.
본 연구는 심양성의 도시평면에 대한 형태학적 분석을 토대로 심양 도성형태의 형성 변화과정에서 표출되는 형태적 특성을 도출하는 한편, 이를 정치 사회 문화적 여건변화와 문화적 상호작용 측면에서 해석해보고자 하는데 목적이었다. 이를 위해 심양의 도시구조를 시계열 적으로 고찰하고, 이를 표현할 수 있는 지도정보와 도면정보를 GIS DB로 구축하여 시계열별로 중첩비교하여 역사적인 관점에서 해석해보고자 하는 것이다. 연구를 통해 도출된 심양의 도시 형태적 특성은 첫째 개방적인 도성구조에서 폐쇄적인 도성구조로의 변화과정, 둘째 횡축기반의 수평적 공간구조의 종축기반의 수직적 공간구조의 결합, 셋째 실용적인 도성 구조로부터 축과 중심성에 기초한 상징적인 도성구조로의 변화, 넷째, 자연에 순응한 도성구조로부터 중국고대도성제에 기초한 도성구조로의 변화, 다섯째 만족 고유의 문화적 전통의 보존 등의 다섯 가지 측면으로 파악되었다.
본 연구의 목적은 강릉지역에 대해 산사태 취약성을 GIS와 원격탄사를 이용하여 평가하는 것이다. 이를 위해 산사태 위치는 위성영상 해석 및 현지 조사를 통해 확인되었고, GIS와 원격탐사를 이용하여 지형도, 토양도, 지질도, 선구조도, 토지피복도 등이 수집되고, 처리된 후 공간 데이터베이스로 구축되었다. 확률 기법인 빈도비 모델을 이용하여 산사태와 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등 산사태 발생 요인들과의 관계를 계산하여 빈도비를 구하였다. 그리고 이러한 빈도비를 모두 더하여 산사태 취약성 지수를 계산하였으며, 이러한 취약서 지수를 모두 더하여 취약성도를 작성하였다. 그 결과는 실제 산사태 위치자료를 이용하여 검증 및 교차 검증되었고, 그 검증 결과는 산사태 취약성도와 산사태 위치와 밀접한 관계가 있었다.
Background: This study purposed to analyze the spatial accessibility of women in childbearing age to the healthcare organizations (HCOs) providing delivery services in Gangwon-do. Methods: Network analysis was applied to assess the spatial accessibility based on the travel time and road travel distance. Travel time and travel distance were measured between the location of HCOs and the centroid of the smallest administrative areas, eup, myeon, and dong in Gangwon-do. Korean Transport Database Center provided road network GIS (Geographic Information System) Database in 2015 and it was used to build the network dataset. Two types of network analysis, service area analysis and origin-destination (OD)-cost matrix analysis, applied to the created network dataset. Service area analysis defined all-accessible areas that are within a specified time, and OD-cost matrix analysis measured the least-cost paths from the HCOs to the centroids. The visualization of the number of the HCOs and the number of women in childbearing age on the Ganwon-do map and network analysis were performed with ArcGIS ver. 10.0 (ESRI, Redlands, CA, USA). Results: Twenty HCOs were providing delivery services in Gangwon-do in 2016. Over 50% of the women in childbearing age were aged more than 35 years. Service area analysis found that 89.56% of Gangwon-do area took less than 60 minutes to reach any types of HCOs. For tertiary hospitals, about 74.37% of Gangwon-do area took more than 60 minutes. Except Wonju-si and Hoengseong-gun, other regions took more than 60 minutes to reach the tertiary hospital. Especially, Goseong-gun, Donghae-si, Samcheok-si, Sokcho-si, Yanggu-gun, Cheorwon-gun, and Taebaek-si took more than 100 minutes to the tertiary hospital. Conclusion: This study provided that the accessibility toward the tertiary hospital was limited and it may cause problems in high-risk delivery patients such as over 35 years. Health policy makers will need to handle the obstetric accessibility issues in Gangwon-do.
Quantification of carbon absorption and understanding the human induced land use changes (LUC) forms one of the major study with respect to global climatic changes. An attempt study has been made to quantify the carbon absorption by LUC through remote sensing technology. The Landsat imagery four time periods was classified with the hybrid classification method in order to quantify carbon absorption by LUC. Thereafter, for estimating the amount of carbon absorption, the stand biomass of forest was estimated with the total weight, which was the sum of individual tree weight. Individual tree volumes could be estimated with the crown width extracted from digital forest cover type map. In particular, the carbon conversion index and the ratio of the $CO_2$ molecular weight to the C atomic weight, reported in the IPCC guideline, was used to convert the stand biomass into the amount of carbon absorption. Total carbon absorption has been modeled by taking areal estimates of LUC of four time periods and carbon factors for land use type and standing biomass. Results of this study, through LUC suggests that over a period of construction, 7.10 % of forest and 9.43 % of barren were converted into urban. In the conversion process, there has been a loss of 6.66 t/ha/y (7.94 %) of carbon absorption from the study area.
A comprehensive mapping project for agroclimatic zoning in South Korea will end by April 2010, which has required 4 years, a billion won (ca. 0.9 million US dollars) and 22 experts from 7 institutions to complete it. The map database from this project may be categorized into primary, secondary and analytical products. The primary products are called "high definition" digital climate maps (HD-DCMs) and available through the state of the art techniques in geospatial climatology. For example, daily minimum temperature surfaces were prepared by combining the climatic normals (1971-2000 and 1981-2008) of synoptic observations with the simulated thermodynamic nature of cold air by using the raster GIS and microwave temperature profiling which can quantify effects of cold air drainage on local temperature. The spatial resolution of the gridded climate data is 30m for temperature and solar irradiance, and 270m for precipitation. The secondary products are climatic indices produced by statistical analysis of the primary products and includes extremes, sums, and probabilities of climatic events relevant to farming activities at a given grid cell. The analytical products were prepared by driving agronomic models with the HD-DCMs and dates of full bloom, the risk of freezing damage, and the fruit quality are among the examples. Because the spatial resolution of local climate information for agronomic practices exceeds the current weather service scale, HD-DCMs and the value-added products are expected to supplement the insufficient spatial resolution of official climatology. In this lecture, state of the art techniques embedded in the products, how to combine the techniques with the existing geospatial information, and agroclimatic zoning for major crops and fruits in South Korea will be provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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