Forest fire occurrence in Korea is highly related to human activities and its spatial distribution shows a strong spatial dependency with cluster pattern. In this study, we analyzed spatial distribution pattern of forest fire with point pattern analysis considering spatial dependency. Distributional pattern was derived from Ripley's K-function according to causes and distances. Spatially clustered intensity was found out using Kernel intensity estimation. As a result, forest fires in Korea show clustered pattern, although the degrees of clustering for each cause are different. Furthermore, spatial clustering pattern can be classified into two groups in terms of degrees of clustering and distance. The first group shows the national-wide cluster pattern related to the human activity near forests, such as human-induced accidental fire in mountain and field incineration. Another group shows localized cluster pattern which is clustered within a short distance. It is associated with the smoker fire, arson, accidental by children. The range of localized clustering was 30 km. Beyond of this range, the patterns of forest fire became random distribution gradually. Kernel intensity analysis showed that the latter group, which have localized cluster pattern, was occurred in near Seoul with high densed population.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.23
no.3
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pp.477-485
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2011
For the identifying of spatial distribution pattern, Moran's Index(I) which has the range of values from -1 to +1 is common method for the spatial autocorrelation measurement. When I is close to 1, all neighboring features have close to the same value, indicating clustered pattern. Conversely, if the spatial pattern is dispersed, I is close to -1. And I closing to 0 means spatially random pattern. However, this index equation is influenced by how defining the neighboring features for target feature. To compare and understand the difference of neighborhood definition methods, fixed distance neighboring method and Gabriel Network method were used for I. In this study, these two methods were applied to two marine environments with water quality data. One is Gwangyang Bay which has complex geometric coastal structure located in South Sea of Korea. Another is Uljin area adjacent to open sea located in east coast of Korea. The distances between water quality observed locations were relatively regular in Gwangyang Bay, however, irregular in Uljin area. And for the fixed distance method popular Arc GIS tool was used, but, for the Gabriel Network, Visual Basic program was developed to produce Gabriel Network and calculate Moran's I and its Z-score automatically. According to this experimental results, different spatial pattern was showed differently for some data with using of neighboring definition methods. Therefore there is need to choose neighboring definition method carefully for spatial pattern analysis.
This study investigates the effects of the spatial elements of the mulit-purpose commercial complex on visitors' circulation pattern and wayfinding by employing method of space syntax, observation, and interview survey. Two commercial complexes were investigated; Techno-mart represented a vertical type and COEX mall rendered a horizontal one. Analysis of the spatial elements using space-syntax method provided a base line for comparing analyses by the two other methods. Analysis of the interview additionally survey identified the factors affecting wayfinding behavior and contributing satisfaction. The findings suggest that level of the effects of the spatial configuration on visitors' circulation pattern is greater in Techno-mart(vertically oriented) than COEX(horizontally). In COEX, for instance, specific route that connects sub-way station and cinema complex carries far more traffic than main route, even though the main route indicates higher degree of integration of spatial configuration. Similar with observation, the degree of integration is corresponding with the satisfaction and easiness of wayfinding behavior In COEX, specific place and feature seem to have more effects on visitors' wayfinding behavior and circulation pattern than the level of integration of spatial configuration.
Background: Spatial structure of plants in a population reflects complex interactions of ecological and evolutionary processes. For dioecious plants, differences in reproduction cost between sexes and sizes might affect their spatial distribution. Abiotic heterogeneity may also affect adaptation activities, and result in a unique spatial structure of the population. Thus, we examined sex- and size-related spatial distributions of old-growth forest of dioecious tree Torreya nucifera in extremely heterogeneous Gotjawal terrain of Jeju Island, South Korea. Methods: We generated a database of location, sex, and size (DBH) of T. nucifera trees for each quadrat ($160{\times}300m$) in each of the three sites previously defined (quadrat A, B, C in Site I, II, and III, respectively). T. nucifera trees were categorized into eight groups based on sex (males vs. females), size (small vs. large trees), and sex by size (small vs. large males, and small vs. large females) for spatial point pattern analysis. Univariate and bivariate spatial analyses were conducted. Results: Univariate spatial analysis showed that spatial patterns of T. nucifera trees differed among the three quadrats. In quadrat A, individual trees showed random distribution at all scales regardless of sex and size groups. When assessing univariate patterns for sex by size groups in quadrat B, small males and small females were distributed randomly at all scales whereas large males and large females were clumped. All groups in quadrat C were clustered at short distances but the pattern changed as distance was increased. Bivariate spatial analyses testing the association between sex and size groups showed that spatial segregation occurred only in quadrat C. Males and females were spatially independent at all scales. However, after controlling for size, males and females were spatially separated. Conclusions: Diverse spatial patterns of T. nucifera trees across the three sites within the Torreya Forest imply that adaptive explanations are not sufficient for understanding spatial structure in this old-growth forest. If so, the role of Gotjawal terrain in terms of creating extremely diverse microhabitats and subsequently stochastic processes of survival and mortality of trees, both of which ultimately determine spatial patterns, needs to be further examined.
In general, spatial filtering method was proposed to simplify measurement system through parallel Processing hardware. Spatial filtering is a method of detection that we can get a spatial pattern information, as we process a special space pattern, to say, as we process spatial parallel process by using the spatial weighting function. The important processing characteristics will be depended in according to how ire design a spatial weighting function, a spatial sensitive distribution. The form of the weighting function which is realized from the generally used spatial filtering is fixed and the weighting value was already became a binary-value. In this paper, we propose a new method in order to construct adaptive measurement systems. This method is a weighting function design to make multi-valued and variable.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.11
no.2
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pp.53-63
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1995
Changes in transport are reflected in the accessibility of a place, which is denoted as the inherent advantageous characteristics of a place with respect to overcoming spatial friction, and affect the land use ultimately. A composite accessibility measurement scheme is developed and applied to the subway network in Seoul, which has been constructed in 1972. Changes in the transport network are reflected in the spatial structure of accessibility and affect ultimately the land use pattern. Therefore, it is of relevance to examine the changes in the spatial structure of accessibility, which allows to forecast the direction of changes in the land use pattern.
The process of spatial big data, such as social media, is being paid more attention in the field of spatial information in recent years. This study, as an example of spatial big data analysis, analyzed the spatial and temporal distribution of Tweet data based on the location and time information. In addition, the characteristics of its spatial pattern by times were identified. Tweet data in Busan city are collected, processed, and analyzed to identify the characteristics of the temporal and spatial pattern. Then, the results of Tweet data analysis were compared with the characteristics of the land type. This study found that spatial pattern of tweeting in the city was associated with given time periods such as daytime and nighttime in both weekdays and weekends. The spatial distribution patterns of individual time periods were compared with the characteristics of the land for the spatially concentrated area. The results of this study showed that tweeted data would be related to different spatial distribution depending on the time, which potentially reflects the daily pattern and characteristics of the land type of urban area to some extent. This study presented the possible incorporation of social media data, e. g. Tweet data, into the field of spatial information. It is expected that there will be more advantage to use a variety of social media data in areas such as land planning and urban planning.
The optimum blasting pattern to excavate a quarry efficiently and economically can be determined based on the minimum production cost, which is generally estimated according to rock fragmentation. Therefore, it is a critical problem to predict fragment size distribution of blasted rocks over an entire quarry. By comparing various prediction models, it can be ascertained that the result obtained from Kuz-Ram model relatively coincides with that of field measurements. Kuz-Ram model uses the concept of rock factor to signify conditions of rock mass such as block size, rock jointing, strength and others. For the evaluation of total production cost, it is imperative to estimate 3-D spatial distribution of rock factor for the entire quarry. In this study, a sequential indicator simulation technique is adopted for estimation of spatial distribution of rock factor due to its higher reproducibility of spatial variability and distribution models than Kriging methods. Further, this can reduce the uncertainty of predictor using distribution information of sample data. The entire quarry is classified into three types of rock mass and optimum blasting pattern is proposed for each type based on 3-D spatial distribution of rock factor. In addition, plane maps of rock factor distribution for each ground level are provided to estimate production costs for each process and to make a plan for an optimum blasting pattern.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.3
no.5
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pp.79-85
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1997
This study aims at evaluating the spatial configuration of general hospitals in terms of Visitors' movement pattern. In doing so, the study deals with three hospitals which are recently built and are generally considered to show recent trends in their spatial configuration. First, the Space Syntax method is used in order to systematically describe and analyse the spatial configurations, and thus to find out the spatial characteristics of each hospital in terms of movement pattern. Second, the spatial characteristics reflected on the 1st floor plan are compared with the planning concepts considered at early stage of the design. It can be said that the concept of hospital street and the spatial hierarchy should be carefully taken into account and tested the spatial configuration by the completed floor plan in order to satisfy the planning concepts.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.1
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pp.29-40
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2021
Risk factors that threaten public safety such as crime, fire, and traffic accidents have spatial characteristics. Since each region has different dangerous environments, it is necessary to analyze the spatial pattern of risk factors for each sector such as traffic accident, fire, crime, and living safety. The purpose of this study is to analyze the spatial distribution pattern of local safety level index, which act as an index that rates the safety level of each sector (traffic accident, fire, crime, living safety, suicide, and infectious disease) for basic local governments across the nation. The following analysis tools were used to analyze the spatial autocorrelation of local safety level index : Global Moran's I, Local Moran's I, and Getis-Ord's G⁎i. The result of the analysis shows that the distribution of safety level on traffic accidents, fire, and suicide tends to be more clustered spatially compared to the safety level on crime, living safety, and infectious disease. As a result of analyzing significant spatial correlations between different regions, it was found that the Seoul metropolitan areas are relatively safe compared to other cities based on the integrated index of local safety. In addition, hot spot analysis using statistical values from Getis-Ord's G⁎i derived three hot spots(Samchuck, Cheongsong-gun, and Gimje) in which safety-vulnerable areas are clustered and 15 cold spots which are clusters of areas with high safety levels. These research findings can be used as basic data when the government is making policies to improve the safety level by identifying the spatial distribution and the spatial pattern in areas with vulnerable safety levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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