Park, Ji-Woong;Kim, Dong-Oh;Hong, Dong-Suk;Han, Ki-Joon
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.2
s.17
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pp.39-52
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2006
With the recent the use of spatio-temporal data mining which can extract various knowledge such as movement patterns of moving objects in history data of moving object gets increasing. However, the existing movement pattern extraction methods create lots of candidate movement patterns when the minimum support is low. Therefore, in this paper, we suggest the STMPE(Spatio-Temporal Movement Pattern Extraction) algorithm in order to efficiently extract movement patterns of moving objects from the large capacity of spatio-temporal data. The STMPE algorithm generalizes spatio-temporal and minimizes the use of memory. Because it produces and keeps short-term movement patterns, the frequency of database scan can be minimized. The STMPE algorithm shows more excellent performance than other movement pattern extraction algorithms with time information when the minimum support decreases, the number of moving objects increases, and the number of time division increases.
This study examines whether and how ages of child affect accessibility experiences of women and men differently. Space-time accessibility measures based on Time-geographic framework with activity-travel diary datasets in Portland Metro, US were calculated using GIS-based geocomputation, and spatial-temporal patterns of accessibility of dual-earner couples by ages of their youngest child were compared. The results are as follows. (1) Although more women than men work part-time, which would render women more spatial-temporal autonomy, accessibility levels of women are not higher than men's. It implies that there exists another constraint placed on women which largely stems from gender inequality. (2) It is distinctively women with child under age 6 of which accessibility spaces are found to be restricted doser to home compared to men. Women with no child or with child aged over 6, however, show more or less similar spatial-temporal patterns of accessibility with men's which are quite unvarying regardless of parental status and their child age. Women's accessibility experiences characterized by spatial-temporal entrapment, thus, can be seen as problems associated with gender rather than sex. (3) Intensified spatial-temporal entrapment of women with young child are associated with the significant spatial pegs shaping their accessibility spaces, which are located much closer to home compared to men's: workplaces and child's daycare centers.
Understanding vegetation structure and the relationship with environmental factors has been crucial for restoration and conservation of riparian zones. In this study, we conducted field survey in a riparian zone of Namhan River in South Korea both before and after flooding in order to understand temporal and spatial variations of riparian vegetation. There were significant temporal and spatial variations in species composition, and distribution patterns of vegetation were different along a gradient of elevation above the water level. At low elevation, Zizania latifolia was dominant throughout the field survey periods, and Bidens frondosa began to grow late and dominated both in post-flooding 1 and 2. Prior to flooding, Scirpus radicans and Polygonum thunbergii were widely distributed at middle elevation, while Artemisia vulgaris, Phragmites australis, and Miscanthus sacchariflorus were dominant at high elevation. After flooding, P. thunbergii was dominant at middle elevation with most other species decreasing, and more invasive or pioneer plants, including Artemisia princeps, H. scandens, and Sicyos angulatus, were observed at high elevation. Species composition and distribution patterns were homogeneous at low elevation, whereas dynamic variations of vegetation were observed both temporally and spatially at higher elevations. Elevation and distance from the water front were the most principal factors governing vegetation structure. Furthermore, soil physicochemical properties were also found to determine species composition and distribution patterns. These results indicate that vegetation structure in the riparian zones is formed by the combined effects of hydrological regime and soil physicochemical properties, inherent characteristics of species, and interspecific competition. Understanding of temporal and spatial variations of riparian vegetation may provide useful insights into ecological restoration and conservation of the vegetation within the riparian zones.
Efficient buffer management is closely related to system performance. Thus, much research has been performed on various buffer management techniques. However, many of the proposed techniques utilize the temporal locality of access patterns. In spatial database environments, there exists not only the temporal locality but also spatial locality, where the objects in the recently accessed regions will be accessed again in the near future. Thus, in this paper, we present a buffer management technique, called BEAT, which utilizes both the temporal locality and spatial locality in spatial database environments. The experimental results with real-life and synthetic data demonstrate the efficiency of BEAT.
MODIS images have a great advantage of high temporal resolution to monitor land cover changes in a large area. The moderate and low spatial resolution satellite images are incomparably economic than high resolution satellite images. As diverse satellite images are provided recently, strategies using satellite images are necessary for continuous, effective and long-term land monitoring. This research purposed to use MODIS images to monitor land cover in Korean peninsula for long-term and continuous change detection. To maximize the advantages of high temporal resolution, the change detection was based on the MODIS temporal profiles of the surface reflectance for one year. In this study as the reflectance patterns of year 2005 were compared with the reflectance patterns of year 2007, the changed pixels could be detected during two years. To set up the threshold value for the decision of change, ASTER images with the higher spatial resolution, 15m, were used for this study. The test area covered the suburban area of metropolitan city, Seoul, where the landcover changes have been frequently happened.
Purpose: This study reports the basic reference data of the specific gait parameters for Korean normal adults. Methods: The basic gait parameters were extracted from 73 Adults (35 men and 38 women), 18 to 33 years of age, using a Vicon MX motion analysis system. The segment kinetics, such as joint moment and power, was analyzed at the hip, knee and ankle. Results: The motion patterns are typically associated with a specific phase of the gait cycle. The temporal-spatial gait parameters of Korean normal adults, such as cadence, walking speed, stride length, single support and double support, were similar to the other western reference data. The kinetic parameters of Korean normal adults, such as joint moments of force, joint mechanical power generation or absorption and ground reaction forces, were also similar to other western reference datasets. Conclusion: This study demonstrates that objective gait analysis can be used to document the gait patterns of normal healthy adults. The techniques of 3-dimensional temporal-spatial gait parameters and kinematic parameters analysis can provide a detailed biomechanical description of a normal and pathological gait.
The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1260-1264
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2009
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
Currently, one of the most critical issues in developing the service support system for various spatio-temporal applications is the discoverying of meaningful knowledge from the large volume of moving object data. This sort of knowledge refers to the spatiotemporal moving pattern. To discovery such knowledge, various relationships between moving objects such as temporal, spatial and spatiotemporal topological relationships needs to be considered in knowledge discovery. In this paper, we proposed an efficient method, MPMine, for discoverying spatiotemporal moving patterns. The method not only has considered both temporal constraint and spatial constrain but also performs the spatial generalization using a spatial topological operation, contain(). Different from the previous temporal pattern methods, the proposed method is able to save the search space by using the location summarization and generalization of the moving object data. Therefore, Efficient discoverying of the useful moving patterns is possible.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5015-5022
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2010
Most of the existing pattern mining techniques are capable of searching patterns according to the continuous change of the spatial information of an object but there is no constraint on the spatial information that must be included in the extracted pattern. Thus, the existing techniques are not applicable to the optimal path search between specific nodes or path prediction considering the nodes that a moving object is required to round during a unit time. In this paper, the precision of the path search according to the spatial hierarchy is analyzed using the Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) (STOPM(FW)) algorithm which searches for the optimal moving path by considering the most frequent pattern and other weighted factors such as time and cost. The result of analysis shows that the database retrieval time is minimized through the reduction of retrieval range applying with the spatial constraints. Also, the optimal moving pattern is efficiently obtained by considering whether the moving pattern is included in each hierarchical spatial scope of the spatial hierarchy or not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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