Chung, Sun-Ok;Sudduth, Kenneth A.;Drummond, Scott T.;Kitchen, Newell R.
Journal of Biosystems Engineering
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제39권4호
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pp.377-388
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2014
Purpose: Determining the spatial structure of data is important in understanding within-field variability for site-specific crop management. An understanding of the spatial structures present in the data may help illuminate interrelationships that are important in subsequent explanatory analyses, especially when site variables are correlated or are a combined response to multiple causative factors. Methods: In this study, correlation, principal component analysis, and single and nested variogram models were applied to soil electrical conductivity and chemical property data of two fields in central Missouri, USA. Results: Some variables that were highly correlated, or were strongly expressed in the same principal component, exhibited similar spatial ranges when fitted with a single variogram model. However, single variogram results were dependent on the active lag distance used, with short distances (30 m) required to fit short-range variability. Longer active lag distances only revealed long-range spatial components. Nested models generally yielded a better fit than single models for sensor-based conductivity data, where multiple scales of spatial structure were apparent. Gaussian-spherical nested models fit well to the data at both short (30 m) and long (300 m) active lag distances, generally capturing both short-range and long-range spatial components. As soil conductivity relates strongly to profile texture, we hypothesize that the short-range components may relate to the scale of erosion processes, while the long-range components are indicative of the scale of landscape morphology. Conclusion: In this study, we investigated the effect of changing active lag distance on the calculation of the range parameter. Future work investigating scale effects on other variogram parameters, including nugget and sill variances, may lead to better model selection and interpretation. Once this is achieved, separation of nested spatial components by factorial kriging may help to better define the correlations existing between spatial datasets.
본 연구에서는 현재 제작되고 있는 자동차 항법용 수치지도의 GIS 툴로의 변환과 공유가 가능함을 확인하고, GIS에서 사용되는 수치지도 데이타베이스 구조의 연구를 통해 사용자의 관점에서 수치지도의 적용 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 먼저 기구축된 수치지도의 데이타 구조를 분석하여 GIS 툴-ARC/INFO-로의 효과적인 변환을 하기 위해 데이타 모델을 설계하였고, 기존 수치지도 데이타의 변환을 위한 프로그램을 작성함으로써 기구축된 수치지도와 GIS 툴의 데이타베이스와 연결할 수 있는 변환 툴을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.261-270
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2002
Recently, the demand of the Intelligent Transportation System(ITS) has been increased to a large extent, and a real-time traffic information service based on the internet system became very important. When ITS companies carry out real-time traffic services, they find some traffic data missing, and use the conventional method of reconstructing missing values by calculating average time trend. However, the method is found unsatisfactory, so that we develop a new method based the spatial and spatial-temporal models. A cross-validation technique shows that the spatial-temporal model outperforms the others.
Background: As the impact of climate change intensifies, exposure to heat stress will grow, leading to a loss of work capacity for vulnerable occupations and affecting individual labor decisions. This study estimates the future work capacity under the Representative Concentration Pathways 8.5 scenario and discusses its regional impacts on the occupational structure in the Republic of Korea. Methods: The data utilized for this study constitute the local wet bulb globe temperature from the Korea Meteorological Administration and information from the Korean Working Condition Survey from the Occupational Safety and Health Research Institute of Korea. Using these data, we classify the occupations vulnerable to heat stress and estimate future changes in work capacity at the local scale, considering the occupational structure. We then identify the spatial cluster of diminishing work capacity using exploratory spatial data analysis. Results: Our findings indicate that 52 occupations are at risk of heat stress, including machine operators and elementary laborers working in the construction, welding, metal, and mining industries. Moreover, spatial clusters with diminished work capacity appear in southwest Korea. Conclusion: Although previous studies investigated the work capacity associated with heat stress in terms of climatic impact, this study quantifies the local impacts due to the global risk of climate change. The results suggest the need for mainstreaming an adaptation policy related to work capacity in regional development strategies.
The propose of this study is to analyze the optimum spatial resolution of the urban spatial thermal environment structure and to evaluate of the possibility detection using aerial photographs and thermal satellite images. The proper techniques of the optimum spatial resolution for the urban spatial thermal environment structure were analyzed. Thermal infrared satellite image of Seoul city were used for the change rate of surface temperature variation and suggested to the spatial extent and effects of urban surface characteristics and spatial data was interpreted as regions. To extract the surface temperature, Landsat thermal infrared satellite image compared with an automatic weather station data and in the field of the measured temperature and surface temperature by thermal environment affects, the spatial domain has been verified. The surface temperature of the satellite images to extract after adjusting surface temperature isotherms were constructed. The changes in surface temperature from 2008 to 2012 the average surface temperature observation images of changing areas were divided into space. The results of this study are as follows: Through analysis of satellite imagery, Seoul city surface temperature change due to extraction comfort indices were classified into four grades. The comfort index indicative of the temperature of Gangnam-gu, $23.7{\sim}27.2(^{\circ}C)$ range and Songpagu, a $22.7{\sim}30.6(^{\circ}C)$ respectively, the surface temperature of Yeouido $25.8{\sim}32.6(^{\circ}C)$ were in the range.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1225-1239
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2016
We investigate pediatric tumor incidence data collected by the Florida Association for Pediatric Tumor program using various models commonly used in disease mapping analysis. Particularly, we consider Poisson normal models with various conditional autoregressive structure for spatial dependence, a zero-in ated component to capture excess zero counts and a spatio-temporal model to capture spatial and temporal dependence, together. We found that intrinsic conditional autoregressive model provides the smallest Deviance Information Criterion (DIC) among the models when only spatial dependence is considered. On the other hand, adding an autoregressive structure over time decreases DIC over the model without time dependence component. We adopt weighted ranks squared error loss to identify high risk regions which provides similar results with other researchers who have worked on the same data set (e.g. Zhang et al., 2014; Wang and Rodriguez, 2014). Our results, thus, provide additional statistical support on those identied high risk regions discovered by the other researchers.
본 논문은 지식 기반 객체지 향 공간 데이터베이스시스템 KOBOS를 제안한다. 객체지향 공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 근접 질의답변에 지식기반 접근법을 도입한다. 공간객체와 근접 공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 세 단계 객체지향 데이터 모델을 제안하고 있다: (1) 공간 형상 모델; (2) 공간 객체 모델: (3) 내부 기술 모델. 근접 공간 연산자의 범위는 공간 타입 추상 계층으로 알 수 있다. 또한 객체지향 공간 질의어인 SOQL을 제안한다. SOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다. 효율적인 혼합 질의 처리를 위하여, 하향 공간 질의 처리 방법을 이용하여 처리해 준다.
This paper is an analysis of the Category Individual Residence urban spatial structure along the National Route BO (Koushu-Kaido), one of the major roads in Japan, and the degree of differences between locations and its changes between the points of time. The analysis was based on the GIS technique. Whilst, previous studies were based on municipal boundaries or mesh units as sources of data, GIS allowed the use of variable geographical units, Roadside zone, Inner zone, North zone, South zone, Blocks. As an example to apply the technology of GIS, 1986's and 1991's building polygon data of the Urban Planning Bureau of Tokyo Metropolitan Government are used. The layers referred to the analyses is the building polygons with the amount of stories, building area, floor area and the material of the building. Two statistical analysis are executed; one is the test of the regional equality about the number of story of building, building area, floor area and fireproof building ratio.
본 논문에서는 다단계 공간 데이터베이스 시스템에서 비빌 위상 경로(covert topology channel)를 해결할 목적으로 공간 다중인스턴스화(polyinstantiation fur spatial data)에 대해 연구한다. 위상 구조를 갖는 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터와 서로 인접한 공간 데이터를 이용하여 다양한 공간 분석을 수행하여야 한다. 그러나, 공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 위상 정보를 지원하는 경우 위상관계 의한 정보의 노출(information flow)이 문제가 된다. 즉, 공간 데이터베이스를 갖는 지리정보시스템의 경우 대부분의 응용업무가 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하고 있기 때문에 기밀이 요구되어지는 공간 데이터베이스의 경우, 출력되어진 객체들의 위치 정보나 인접한 객체와의 위상관계를 통해서 많은 정보가 노출되어질 위험이 있으므로 엄격한 사용자의 접근제어가 요구되어진다. 본 논문에서는 이러 한 문제점을 해결하기 위해 MLS/SRDM(Multi Level Security/Spatial Relational Data Model)켤 설계하고 공간 데이터의 위 상관계로 인해 생기는 정보 유출을 방지하기 위해 공간 다중인스턴스화를 제안한다
최근 국토 정보를 다루는 지적측량분야의 수익성은 악화되고 있다. 수익구조를 강화하기 위해서는 지적측량 외의 사업분야에 진출해야할 필요가 존재한다. 현재의 국토 정보를 효과적으로 다루기 위해서는 공간정보 플랫폼 설계가 필수적이다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 빅데이터 기반 공간정보 플랫폼을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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