대학원74 Li, X., Ratti, C., & Seiferling, I. (2018). Quantifying the shade provision of street trees in urban landscape: A case study in Boston, USA, using Google Street View. Landscape and Urban Planning, 169, 81-91. Li, X., Ratti, C., & Seiferling, I. (2018). Quantifying the shade provision of street trees in urban landscape: A case study in Boston, USA, using Google Street View. Landscape and Urban Planning, 169, 81-91. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2017.08.011 1. Introductionresearch necessitya study on how to increase thermal comfort levels in urban spaces, particularly under global warming and r.. 2025. 4. 12. Advanced Geographic Information Systems W1Yuan, Y., Lu, Y., Chow, T. E., Ye, C., Alyaqout, A., & Liu, Y. (2021). The missing parts from social media-enabled smart cities: who, where, when, and what?. Smart Spaces and Places (pp. 130-142). Routledge. https://doi.org/10.1080/24694452.2019.1631144Yuan, Y., & Raubal, M. (2016). Exploring Georeferenced Mobile Phone Datasets–A Survey and Reference Framework. Geography Compass, 10(6), 239-25.. 2025. 3. 19. [미국 지리학 박사 준비] 6-1. SOP 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 2. 24. [미국 지리학 박사 준비] 6. SOP, PS 작성 6. SOP, PS 작성(1) Statement of purpose (SOP)Statement of purpose (SOP) 작성은 입학 지원 과정에서 가장 중요한 작업이 아닐까 합니다. SOP는 거의 모든 대학에서 요구하는 입학 지원 에세이이며 간단하게 '에스오피'라고 부릅니다. 학업 계획서라고 부르기도 하는데, 미래 계획에만 국한되지는 않습니다. 과거에 어떤 학업 경험을 했었는지, 이 경험을 미래 학업 과정에 어떻게 활용할지를 유기적으로 연결해서 작성해야 합니다. SOP 대신 Research statement (RS), Personal statement (PS)라고 부르는 곳도 있는데 작성해야 하는 내용은 비슷합니다.SOP 작성은 시간이 오래 걸리기 때문에 최대한 일찍 시작하는 것을 추천합니다. 학교.. 2025. 2. 24. Advanced Geographic Research Design CHAPTER 1 The Selection of a Research Approach더보기CHAPTER 1 The Selection of a Research ApproachIntroducing Key Terms in This ChapterResearch approaches (or methodologies) are procedures for research that span the steps from broad assumptions to detailed methods of data collection, analysis, and interpretation.Keywords:Philosophical assumptions: point of view and a set of beliefs about the resear.. 2025. 1. 29. Jang, K. M., Suh, H., Haddad, F. G., Sun, M., Duarte, F., & Kim, Y. (2024). Urban street clusters: unraveling the associations of street characteristics on urban vibrancy dynamics in age, time, and day. Urban Informatics, 3(1), 27. AbstractIntroductionUnderstanding urban vibrancy is vital to promoting human activities or interactions in public open spaceStreets are the center stage of human activitiesThis study describes the scale, function, and topology of street segments in SeoulInvestigate street typology characteristics are associated with urban vibrancy with age, time, day typesData and methodStreet networks of two di.. 2025. 1. 25. Umsted, L., Liu, J., Trujillo, P., Burrell, E., Baracaldo Lancheros, L., Ruiz, T., ... & Dodge, S. (2023, June). Understanding and Modeling Human Mobility Response to California Wildfires. In In Proceedings of 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Disco Research Objective:To address changes in human movement patterns using self-supervised learningStudy Area:Lake Fire area in Los Angeles County in 2020Data:Geospatial coordinates of the fire burn edges attained from FRAPHuman mobility data from SafeGraph and MapBoxMethods:Self-supervised learningSpatio-temporal density-based clustering to group POIsBinary segmentation to detect change points in t.. 2025. 1. 22. Yang, A., Yang, J., Yang, D., Xu, R., He, Y., Aragon, A., & Qiu, H. (2021). Human mobility to parks under the COVID‐19 pandemic and wildfire seasons in the Western and Central United States. GeoHealth, 5(12), e2021GH000494. Research Objective:To study the correlation between the COVID-19 pandemic, wildfires and human mobilityStudy Area:Twelve states in the western and central US (Washington, Oregon, California, etc.) during June – September 2020Data:Human mobility data by County from SafeGraph42,211 park-related POI locationsWildfire-related covariates (Carbon monoxide (CD), Sulfur dioxide (SO_2), Nitrogen dioxid.. 2025. 1. 22. Chen, Q., Wang, B., & Crooks, A. (2024). Community resilience to wildfires: A network analysis approach by utilizing human mobility data. Computers, Environment and Urban Systems, 110, 102110. 1. Introduction연구 목적: Human mobility 데이터를 활용하여 산불에 대한 장기간 resilience 연구Resilience triangle2. Methodology2.1. Study areaMendocino complex (MC), Camp wildfiresJanuary 2018 – December 20192.2. Data collectionSafegraph human mobility by Census Block Group2.3. Centrality measurement2.3.1. Outlier detectionMahalanobis distance2.3.2. Degree centrality analysis흐름에 의해 재난에 영향을 주거나 받을 수 있는 기회를 의미In-degree .. 2025. 1. 15. Nature and Philosophy of Geography 1 What Is Geography?지리학은 자연환경(physical environment)과 인간 활동(human activity)의 상호작용을 연구하는 학문공간(space), 장소(place), 환경(environment), 경관(landscape)등의 핵심 개념 소개공간: 물리적이거나 추상적인 위치와 거리를 포함한 개념으로, 사물이나 현상이 존재하고 상호작용하는 범위장소: 특정한 의미와 감정이 부여된 공간으로, 개인이나 집단의 경험과 문화적 배경에 따라 특별한 정체성을 갖는 위치환경: 인간과 자연이 상호작용하는 물리적·자연적 조건과 사회적 맥락을 모두 포함하는 주변의 모든 요소경관: 자연적 요소와 인간 활동이 결합되어 형성된 지표면의 외형적 모습으로, 시각적·문화적 특성이 드러나는 공간의 형태자연지.. 2025. 1. 12. Bach, X., Miralles-Guasch, C., & Marquet, O. (2023). Spatial Inequalities in Access to Micromobility Services: An Analysis of Moped-Style Scooter Sharing Systems in Barcelona. Sustainability, 15(3), 2096. https://doi.org/10.3390/su15032096 Abstractaccessibility and spatial coverage 3. Methodology 2024. 11. 11. Su, L., Yan, X., & Zhao, X. (2024). Spatial equity of micromobility systems: A comparison of shared E-scooters and docked bikeshare in Washington DC. Transport Policy, 145, 25–36. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2023.10.008 Abstract저소득층 사용 촉진에서 bikeshare system의 equity program이 e-scooter equity program보다 더 효율적으로 보임 1. Introductionspatial access, unaffordability, lack of digital literacy to access micromobility services, or without a bank account, smartphone, or data plan 때문에 소외계층이 shared micromobility를 이용하지 못하는 경우가 많음the equity of micromobility services의 이해는 교통 계획자와 정책 입안자가 서비스 격차를 줄이는 데 중요연구 질문dockless e-scooter p.. 2024. 11. 11. Spatiotemporal trajectory similarity papers Hu, D., Chen, L., Fang, H., Fang, Z., Li, T., & Gao, Y. (2023). Spatio-temporal trajectory similarity measures: A comprehensive survey and quantitative study. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 36(5) 2191-2212. doi: https://doi.org/10.1109/TKDE.2023.3323535trajectory 클러스터링 전에 similarity 계산 필요. trajectory similarity 분석을 위한 다양한 방법론 비교 2024. 10. 30. Yuan, Y., & Medel, M. (2016). Characterizing International Travel Behavior from Geotagged Photos: A Case Study of Flickr. PLOS ONE, 11(5), e0154885. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0154885 Flickr의 지오태그된 사진 데이터를 활용하여 국제 여행 행동을 분석한 연구입니다. 이들은 중력 모델을 사용해 국가 간 여행 패턴을 설명하며, 사람들이 특정 국가로 이동하는 빈도를 예측했습니다. 분석 결과, 특정 국가 간의 거리와 문화적 유사성이 여행에 영향을 미치는 주요 요소임을 확인했습니다. 이 연구는 소셜 미디어 데이터를 통해 국가 간 이동의 공간적, 문화적 요인을 연구하는 데 기여하며, 여행 및 관광 연구에 새로운 통찰을 제공합니다. 1. 서론연구는 소셜 미디어 데이터를 활용하여 국제 여행 행동을 이해하려는 필요성을 강조합니다. 기존 연구는 주로 전통적인 설문조사나 인터뷰를 통해 데이터 수집이 이루어졌지만, Flickr 같은 소셜 미디어 데이터를 통해 더 많은 정보를 효율적으로 얻을 수 있는 가.. 2024. 10. 29. Yuan, Y., Liu, Y., & Wei, G. (2017). Exploring inter-country connection in mass media: A case study of China. Computers, Environment and Urban Systems, 62, 86–96. 시공간에 따라 중국과 다른 나라의 관계가 어떻게 달라지는지 분석하는데 Mass media (The Global Data on Events, Location and Tone; GDELT) 데이터가 효율적이라는 데 초점을 둔 연구. 1. Introduction대부분의 기존 연구는 시공간 패턴 인식과 같은 이벤트 마이닝의 방법론적 관점에 중점을 두고 있음매스 미디어 데이터를 사용하여 서로 다른 지리적 지역 간의 연결을 탐색하거나 시간이 지남에 따라 이러한 연결이 어떻게 진화하는지 조사한 경험적 연구는 상대적으로 적음그러나 이러한 연구의 내부적인 한계 존재:첫째, 운송 및 무역 흐름과 같은 집계된 사회 경제적 데이터는 종종 일방적이므로 개념적으로 두 개체 간의 공간적 연결에 대한 제한된 측면만 제공둘째, 이러.. 2024. 10. 29. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
