According to the 「Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Support Act」, enacted on March 29, 2024, all local governments are required to establish a 'Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Plan' (hereinafter referred to as the 'Rural Spatial Plan'). In order for the 'Rural Spatial Plan' to be appropriately established, this study analyzed the supply and demand of spatial data from the perspective of user stakeholders and derived implications for improving rural spatial planning data utilization. In conclusion, three key recommendations come from this result. Firstly, it is necessary to establish an integrated DB for rural spatial planning data. This can solve the problem of low awareness of scattered data-providing websites, reduce the processing time of non-GIS data, and reduce the time required to acquire data by securing the availability of data search and download. In particular, research should be conducted on the establishment of a spatial analysis simulation system to support stakeholders' decision-making, considering that many stakeholders have difficulty in spatial analysis because spatial analysis techniques were not actively used in rural projects before the implementation of the rural agreement system in 2020. Secondly, research on how to improve data acquisition should be conducted in each data sector. The data sector group with the lowest ease of receiving are 'Local Community Domain', 'Changes in Domestic and International Conditions', and 'Provision and Utilization of Daily Life Services'. Lastly, in-depth research is needed on how to raise each rural spatial planning data supply stakeholder to the position of player. Stakeholders of 'University Institutions' and 'Public Enterprises and Research Institutes' should give those who participate in the formulation of rural spatial plans access to the raw data collected for public work. Stakeholders of 'Private company' need to come up with realistic measures to build a data pool centered on consultative bodies between existing private companies and then prepare a step-by-step strategy to fully open it by participating various stakeholders. In order to induce 'Village Residents and Associations' stakeholders to play a leading role as owners and producers of data, personnel should be trained to collect and record data related to the village. In addition, support measures should be prepared to continue these activities.
This study aims to derive basic living service facility items in rural areas and construct related spatial data. To do this, a literature review on the laws and systems related to the residential environment and services in rural areas, rural spatial planning, and the 'Rural Convention' strategic plan reports for the Jeolla and Gyeongsang Region in 2021 was conducted. Primary data collection and review on the list of basic living service items in rural areas derived from the analysis were conducted. After data collection, 12 sectors and 44 types of rural basic living service items were derived; the data selection was carried out based on the clarity of the subject of data management, whether it was established nationwide, whether it was disclosed and provided, whether it was periodically updated, and whether it was an underlying law. Afterwards, data on the derived rural basic living service items were constructed. Afterwards, spatial data on the derived rural basic living service items were constructed. Because open data provided through various institutions were employed, data structure unification such as data attribute values and code names was needed, and abnormal data such as address errors and omissions were refined. After that, the data provided in text form was converted into spatial data through geocoding, and through comparative review of the distribution status of the converted data and the provided address, spatial data related to rural basic living services were finally constructed for about 540,000 cases. Finally, implications for data construction for diagnosing rural living areas were derived through the data collection and construction process. The derived implications include data unification, data update system establishment, the establishment of attribute values necessary for rural living area diagnosis and spatial planning, data establishment plan for facilities that provide various services, rural living area analysis method, and diagnostic index development. This study is meaningful in that it laid the foundation for data-based rural area diagnosis and rural planning, by selecting the basic rural living service items, and constructing spatial data on the selected items.
본 연구는 풍수해로부터 발생 가능한 피해를 추정하기 위한 공간정보 DB 활용 방안과 공간정보의 품질 점검 기준을 제안하고자 하였다. 국가재난관리정보시스템, 국가공간정보통합체계 공개자료 목록을 대상으로 공간정보 DB 중 풍수해 피해 추정을 위해 활용될 수 있는 데이터를 피해유형별로 매핑하였으며, 해당 데이터를 활용하여 피해 분석을 위한 품질 점검 기준 항목을 제안하였다. 본 연구를 통해 풍수해 피해 추정을 위한 공간정보 DB 활용이 가능할 것이며, 품질 점검 기준을 통해 분석 결과의 신뢰성을 담보할 수 있을 것이다.
Population is important as a fundamental element of local industry and economy, and census data is essential to regional planning and policy making. Although there have been many researches on population and regional planning, there are few studies on population considering spatial unit. In this study, the population of three spatial scales were compared in order to establish the spatial unit suitable for the rural planning. The study area is Gangwon, Chungcheong-Nam, Chungcheong-Buk, Jeolla-Nam, Jeolla-Buk, Gyeonsang-Nam, Gyeonsang-Buk and Jeju province. Population were compared using statistical data analysis, GIS visualization, and spatial statistics. The mean, maximum, minimum, and variance of population were calculated and the coefficient of variation according to spatial unit was compared. The mean, maximum, minimum, and variance of population were calculated and the coefficient of variation according to spatial unit was compared. As the results, the census output area unit is difficult to interpret spatial analysis results. Administrative district unit has the limit that includes areas where the population does not live. The grid unit is well suited to the geographical characteristics but has many disadvantages of the grid with small population. Therefore, It is necessary to complement the limits of the Eup and Myeon-dong administrative district through the grid unit data.
Spatial time series data can be viewed as a set of time series simultaneously collected at a number of spatial locations. This paper studies Bayesian inferences in a spatial time bilinear model with a Gibbs sampling algorithm to overcome problems in the numerical analysis techniques of a spatial time series model. For illustration, the data set of mumps cases reported from the Korea Center for Disease Control and Prevention monthly over the years 2001~2009 are selected for analysis.
Dengue Fever(DF) and Dengue haemorrhagic fever(DHF) has become a major international public health concern. Dengue Fever(DF) and Dengue haemorrhagic Fever (DHF) is also still the major health problem of Thailand, although many campaigns against it have been conducted throughout the country. GIS and Remotely Sensed data are used to evaluate the relationships between socio-spatial, environmental factors/indicators and the incidences of viral diseases. The aim of the study is to identify the spatial risk factors in Dengue and Dengue Haemorrhagic Fever in Sukhothai province, Thailand using statistical, spatial and GIS Modelling. Preliminary results demonstrated that physical factors derived from remotely sensed data could indicate variation in physical risk factors affecting DF and DHF. The present study emphasizes the potential of remotely sensed data and GIS in spatial factors affecting Dengue Risk Zone analysis. The relationship between land cover and the cases of incidence of DF and DHF by information value method revaluated that highest information value is obtained for Built-up area. A negative relationship was observed for the forest area. The relations between climate data and cases of incidence have shown high correlation with rainfall factors in rainy season but poor correlation with temperature and relative humidity. The present study explores the potential of remotely sensed data and GIS in spatial analysis of factors affecting Dengue epidemic, strong spatial analysis tools of GIS. The capabilities of GIS for analyst spatial factors influencing risk zone has made it possible to apply spatial statistical analysis in Disease risk zone.
Purpose - This study aims to not only investigate spatial pattern of immigrants' residence and crime occurrences in South Korea, but shed light on how geographic distribution of immigrants and immigrant segregation affect crime rates. Research design, data, and methodology - Th unit of analysis is Si-Gun-Gu municipal level entities of South Korea. The crime data was obtained by Korea National Police Agency and two major types(violence and property) of crime were measured. Most demographic, social, and economic variables were derived from Korean Census Data in 2015. In order to examine spatial patterns of immigrants' distribution and crime rates in South Korea, the present study utilized GIS mapping technique and Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) tools. The causal linkage was investigated by a series of regression models using STATA. Results - Spatial inequality between urban metropolitan vs rural areas was visualized by mapping. Assuming large Moran's I value, spatial autocorrelation appeared to be quite strong. Several neighborhood characteristics such as residential stability and economic prosperity were found to be important factors leading to crime rate change. Residential distribution and segregation for immigrants were negatively significant in the regression models. Conclusions - Unlike the traditional arguments of social disorganization theory, immigrant segregation appeared to reduce violent crime rate and the high proportion of immigrants also turned out to be a crime prevention factor.
The major reason that spatial data warehousing has attracted a great deal of attention in business GIS in recent years is due to the wide availability of huge amounts of spatial data and the imminent need for turning such data into useful geographic information. Therefore, this research has been focused on designing and implementing the pilot tested system for spatial decision making. The purpose of the system is to predict targeted marketing area by discriminating the customers by using both transaction quantity and the number of customer using credit card in department store. Focused on the analysis methodology, the case study is aiming to use GIS and clustering for knowledge discovery. The system is a key section of the research of multi-dimensional and spatio-temporal analysis in the internet environment.
본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.
최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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