GIS is a powerful toolbox in managing spatial data associated with attribute data. However GIS is short of spatial analysis function and graphic user interface(GUI) function in dealing with dynamic planning problems. Decision Support Systems(DSS) make up for the shortage of GIS by providing GUI function, modeling function and database function. Spatial Decision Support Systems(SDSS), a new kind of DSS, incorporate display function, basic spatial analysis function and manipulation function of spatial data and attribute data of GIS and GUI function, modeling function and database function of DSS in dealing with spatial planning problems. Planning Support Systems(PSS) add more advanced spatial analysis function and intertemporal function to the functions of SDSS. This study focuses on the modeling of a PSS for capacity expansion of water-distribution network depending upon land use planning by using GIS, value engineering(VE) and life cycle costing(LCC). The PSS shows a guideline about the investment of water-distribution networks related to urban growth management through generating certain numbers of dynamic alternatives to supply the amount of water caused by land use planning.
One of the fundamental components important to the analysis of spatial objects is to represent topological relationships between spatial features. Users of geographic information systems retrieve a lot of objects from spatial database and analyze their condition by means of topological relationships. The existing methods that represent these relationships have the disadvantage that they have limited information in $R^2$. In this paper, we represent and define the topological relationships between 3-dimensional spatial objects using the several representing methods of 2-dimensional features. We use the diverse representing methods, which include the 4-, 9-intersection, dimension extended and calculus-based method. Furthermore, we discuss OGC's topological relationships and operators for 3-dimensional spatial data.
A spatial object changes its states over time. However, existing spatial and temporal database systems cannot fully manage time-varying data with both spatial and non-spatial attributes. To overcome this limitation, we present a framework for spatio-temporal databases that can manage all time-varying historical information and integrate spatial and temporal relationship operators into the select statement in SQL3. For the purpose of our framework, we define three referencing macros and a history aggregate operator and classify the existing spatial and temporal relationship operators into three groups: exclusively spatial relationship operators, exclusively temporal relationship operators, and spatio-temporal common relationship operators. Finally, we believe the integration of spatial and temporal relationship operators into SQL3 will provide a useful framework for the history management of time-varying spatial objects in a uniform manner.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.10
no.1
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pp.44-63
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2007
The purpose of this study is to propose mining processes in the large trip-transaction database of the Metropolitan Seoul area and to analyze the spatial characteristics of travel behavior. For the purpose. this study introduces a mining algorithm developed for exploring trip patterns from the large trip-transaction database produced every day by transit users in the Metropolitan Seoul area. The algorithm computes trip chains of transit users by using the bus routes and a graph of the subway stops in the Seoul subway network. We explore the transfer frequency of the transit users in their trip chains in a day transaction database of three different years. We find the number of transit users who transfer to other bus or subway is increasing yearly. From the trip chains of the large trip-transaction database, trip patterns are mined to analyze how transit users travel in the public transportation system. The mining algorithm is a kind of level-wise approaches to find frequent trip patterns. The resulting frequent patterns are illustrated to show top-ranked subway stations and bus stops in their supports. From the outputs, we explore the travel patterns of three different time zones in a day. We obtain sufficient differences in the spatial structures in the travel patterns of origin and destination depending on time zones. In order to examine the changes in the travel patterns along time, we apply the algorithm to one day data per year since 2004. The results are visualized by utilizing GIS, and then the spatial characteristics of travel patterns are analyzed. The spatial distribution of trip origins and destinations shows the sharp distinction among time zones.
The newly adopted Korea Geodetic Datum (a.k.a. KGD2002) calls for massive reengineering work on geospatial dataset. The main focus of our study is placed on the strategy and system implementations of the required data reengineering with a keen attention to integrated approaches to interoperability, standardization, and database utilization. Our reengineering strategy includes file-to-file, file-to-DB, DB-to-file, and DB-to-DB conversion for the coordinate transformation of KGD2002. In addition to the map formats of existing standards such as DXF and Shapefile, the newly recommended standards such as GML and SVG are also accommodated in our reengineering environment. These four types of standard format may be imported into and exported from spatial database via KGD2002 transformation component. The DB-to-DB conversion, in particular, includes not only intra-database conversion but also inter-database conversion between SDE/Oracle and Oracle Spatial. All these implementations were carried out in multiple computing environments: desktop and the Web. The feasibility test of our system shows that the coordinate differences between Bessel and GRS80 ellipsoid agree with the criteria presented in the existing researches.
Retrieval of images from image databases by spatial relationship can be effectively performed through visual interface systems. In these systems, the representation of image with 2D strings, which are derived from symbolic projections, provides an efficient and natural way to construct image index and is also an ideal representation for the visual query. With this approach, retrieval is reduced to matching two symbolic strings. However, using 2D-string representations, spatial relationships between the objects in the image might not be exactly specified. Ambiguities arise for the retrieval of images of 3D scenes. In order to remove ambiguous description of object spatial relationships, in this paper, images are referred by considering spatial relationships using the spatial location algebra for the 3D image scene. Also, we remove the repetitive spatial relationships using the several reduction rules. A reduction mechanism using these rules can be used in query processing systems that retrieve images by content. This could give better precision and flexibility in image retrieval.
Lee Yang Koo;Jung Young Jin;Park Mi;Kim Hak Cheol;Lee Chung Ho;Ryu Keun Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.337-340
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2005
Context-awareness techniques in ubiquitous computing environment provide various services to users who need to get information via the analysis of collected information from sensors in a spatial area. Context-awareness has been increased in ubiquitous computing and is applied to many different applications such as disaster management system, intelligent robot system, transportation management system, shopping management system, and digital home service. Many researches have recently focused on services that provide the appropriate information, which are collected from Internet by different kinds of sensors, to users according to context of their surrounding environment. In this paper, we propose an abstraction model to manage the large-scale contextual information and their metadata which are collected from different kinds of in-situ sensors in a spatial area and are presented them on the web. This model is composed of the modules expressing functional elements of sensors using sensorML(Sensor Model Language) based on XML language and the modules managing contextual information, which is transmitted from the sensors.
The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslideoccurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.64-64
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2003
The aim of this study is to apply and verify of logistic regression at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database.13${\times}$1ure, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter and density of forest were extracted from the forest database. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the logistic regression coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping. Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.65-70
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2003
The weight-of-evidence model one of the Bayesian probability model was applied to the task of evaluating landslide susceptibility using GIS. Using the location of the landslides and spatial database such as topography, soil, forest, geology, land use and lineament, the weight-of-evidence model was applied to calculate each factor's rating at Boun area in Korea where suffered substantial landslide damage fellowing heavy rain in 1998, The factors are slope, aspect and curvature from the topographic database, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, and topographic type from the soil database, forest type, timber diameter, timber age and forest density from the forest map, lithology from the geological database, land use from Landsat TM satellite image and lineament from IRS satellite image. Tests of conditional independence were performed for the selection of the factors, allowing the 43 combinations of factors to be analyzed. For the analysis, the contrast value, W$\^$+/and W$\^$-/, as each factor's rating, were overlaid to map laudslide susceptibility. The results of the analysis were validated using the observed landslide locations, and among the combinations, the combination of slope, curvature, topographic, timber diameter, geology and lineament show the best results. The results can be used for hazard prevention and planning land use and construction
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[게시일 2004년 10월 1일]
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