• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.43 no.3
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• pp.101-113
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• 2015

The purpose of this study is increasing ventilation network usability for urban green space planning by enhancing its practicality and detail. A ventilation network feature extraction technique using roughness length($z_0$) was proposed. Continuously surfaced DZoMs generated from $z_0$(cadastral unit) using three interpolations(IDW, Spline, and Kriging) were compared to choose the most suitable interpolation method. Ventilation network features were extracted using the most suitable interpolation technique and studied with land cover and land surface temperature by spatial overlay comparison. Results show Kriging is most suitable for DZoM and feature extraction in comparison with IDW and Spline. Kriging based features are well fit to the land surface temperature(Landsat-7 ETM+) on summer and winter nights. Noteworthy is that the produced ventilation network appears to mitigate urban heat loads at night. The practical use of proposed ventilation network features are highly expected for urban green space planning, though strict validation and enhancement should follow. (1) $z_0$ enhancement, (2) additional ventilation network interpretation and editing, (3) linking disconnected ventilation network features, and (4) associated dataset enhancement with data integrity should technically preceded to enhance the applicability of a ventilation network for green space planning. The study domain will be expanded to the Seoul metropolitan area to apply the proposed ventilation network to green space planning practice.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.341-347
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• 2008

본 연구에서는 대전광역시를 대상으로 지가의 중심성을 측정 하고 분포특성을 파악하여 도시의 계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 기초자료로 제공하고자 한다. 지가분포에 대한 관련이론 및 선행연구를 통해 지가가 중심지에 미치는 영향을 고찰하였으며, 지가의 분포특성에 따라 중심지가 어떻게 분포 되어있는지를 파악할 수 있었다. 분석방법으로는 ArcGIS 9.2버전 Spatial Analysis를 사용하여 공간내삽(interpolation)을 통해 등치선도를 작성하여 시각화 하였으며, 축별 3차원 경향도면을 작성하여 중심지 범위를 파악하였다. 그 결과 대전광역시의 중심부이자 신시가지인 둔산지역과 구시가지인 은행동 지역이 중심지역으로 나왔으며, 이 외에 부도심지역인 유성과 신탄진 그리고 주거중심지역인 노은동으로 나타났다. 중심지 범위는 신시가지가 상당히 넓게 분포되어 있었으며, 그 외 지역은 좁게 분포되었다. 도시의 계획적 관리를 위해서는 매년 지가를 분석하여 모니터링을 한 후 야기된 문제점을 보완해야 할 것으로 사료된다. 향후 시계열적 분석을 통한 중심지의 과거 변화특성을 통해 미래의 문제점을 미리예측하고 예방할 수 있는 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.187-187
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• 2010

공간자료를 다루는 일반적인 과정은 연구자의 정의에 따라 달라질 수 있지만, 일반적으로 자료 수집, 자료 구축, 분석 및 결과 도출의 일반적인 과학/공학적 분석 절차와 유사하다. 산업체의 관점에서 볼 때, 1990년대 초기 국가GIS 사업이 시작될때부터 현재까지는 공인된 자료 구축에 많은 주안점을 두어서 기존 아날로그 자료의 디지털화, 자료 가공, 데이터베이스 구축, 자료의 시각화 등의 일반적인 자료 구축 및 도시에 주안점을 두어왔다. 또한 다양한 공간해상도의 원격탐사 자료와 같이 다중 근원 자료의 이용이 빈번해짐에 따라 공간자료의 갱신 또한 중요한 부분을 차지하고 있다. 그러나, 공간자료를 다루는 일련의 과정이 궁극적으로는 특정 분야에서의 의사 결정보조자료의 제공 등을 지향한다고 간주할 때, "from data to information to knowledge"의 중간 혹은 최종 단계의 결과물을 산출하기 위한 적절한 분석 기술의 개발 및 적용 또한 중요한 부분을 차지한다. 공간분석을 별도의 학문분야로 간주하느냐 아니냐의 문제와는 상관없이, 최근 20년간 공간분석은 GIS 및 원격탐사 분야뿐만 아니라 기본적으로 공간자료를 다루는 많은 응용분야에서 공간자료의 이해와 부가정보의 생산을 위한 중요한 기술 분야로 간주되어 왔다. 공간분석의 여러 응용 분야중에서 환경분야에의 적용 연구는 또한 환경과학이라는 별도의 분야 뿐만 아니라, 기존 학문들인 지리학, 생태학, 지구과학, 사회학, 경제학, 도시 계획 등의 하위분야에서 중요한 방법론으로 자리 잡고 있다. 이 기술 세미나에서는 환경분야에 직간접적으로 활용이 가능한 공간정보 분석 기술의 동향을 지구통계학을 중심으로 소개하고자 한다. 국내에서 크리깅으로 대표되어온 지구통계학은 적용하는 학문 분야에 따라 보다 넓은 의미를 가지는 공간 통계학이라는 용어로 사용되고 있지만, 보다 학문적/기술적 의미로 살펴보면 공간분석의 특화된 분야로 간주할 수 있다. 1950년대 알려진 광상의 위치 정보를 이용하여 은둔 광상의 위치를 추정하기 위해 기본 개념이 소개된 이후에 수학적으로 이론이 1960년대 정립된 지구통계학은 많은 발전을 이루어 현재 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그러나 외국과 달리 국내에서는 크리깅을 고급 내삽 기법으로만 간주하여 단순 주제도 작성에 제한적으로 사용하고 있다. 이 기술 세미나에서는 특정 학문분야에서 적용되기 보다는 일반적으로 통용될 수 있는 지구통계학의 기본 개념을 우선 소개한 후에, 국내외 학계에서의 환경주제도 제작과 관련된 주요 응용분야를 소개하고자 한다. 이후에 지구통계학이 적용될 수 있으면서, 다학제적 관점에서의 이슈가 될 수 있는 분야를 제시하고자 한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_1
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• pp.1739-1756
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• 2021

Atmospheric nitrogen dioxide (NO₂) is mainly caused by anthropogenic emissions. It contributes to the formation of secondary pollutants and ozone through chemical reactions, and adversely affects human health. Although ground stations to monitor NO₂ concentrations in real time are operated in Korea, they have a limitation that it is difficult to analyze the spatial distribution of NO₂ concentrations, especially over the areas with no stations. Therefore, this study conducted a comparative experiment of spatial interpolation of NO₂ concentrations based on two linear-regression methods(i.e., multi linear regression (MLR), and regression kriging (RK)), and two machine learning approaches (i.e., random forest (RF), and support vector regression (SVR)) for the year of 2020. Four approaches were compared using leave-one-out-cross validation (LOOCV). The daily LOOCV results showed that MLR, RK, and SVR produced the average daily index of agreement (IOA) of 0.57, which was higher than that of RF (0.50). The average daily normalized root mean square error of RK was 0.9483%, which was slightly lower than those of the other models. MLR, RK and SVR showed similar seasonal distribution patterns, and the dynamic range of the resultant NO₂ concentrations from these three models was similar while that from RF was relatively small. The multivariate linear regression approaches are expected to be a promising method for spatial interpolation of ground-level NO₂ concentrations and other parameters in urban areas.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.19 no.2
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• pp.27-46
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• 2016

In this study, the parameter-elevation regressions on independent slopes model-Kongju National University(PRISM-KNU) system was developed to interpolate monthly precipitation data. One of the features of PRISM-KNU is that it can adjust the allowable range of slope according to the elevation range in the equation representing a linear relationship between the precipitation and elevation. The parameter value of the model was determined by using the optimization technique, and the result was applied to produce monthly precipitation data with a spatial resolution of $1{\times}1km$ from 2000 to 2014 in South Korea. In the result, the Kling-Gupta Efficiency for model evaluation was over 0.7 in 86% of the total cases simulated. In addition, a dramatic change in the spatial pattern of precipitation data was observed in the output of the Modified Korean PRISM, but such a phenomenon did not occur in the output of the PRISM-KNU. This study confirmed the appropriateness of the PRISM-KNU, and the result showed that the spatial consistency of the data produced by the model improved compared with that produced by the Modified Korean PRISM. It is expected that the PRISM-KNU and its output will be utilized in various studies in the future.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.179-188
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• 2008

This study aims for generating a city spatial model required for the creation of a 3D noise map. In this study, we propose an efficient method to generate 3D models of the terrain and buildings using only a digital map and draft maps previously established without using any sensory data. The terrain model is generated by interpolating into a grid the elevation values derived from both the contour lines and the elevation point of the digital map. Building model is generated by combining the 2D building boundaries and the building elevations extracted from the digital map and the draft map, respectively. This method has been then applied to a digital map and three sets of draft maps created in the different times. covering the entire area of Yeongdeungpo-gu. The generated city spatial model has been successfully utilized for the noise analysis and the 3D visualization of the analysis results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.30-30
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• 2015

유역에 내린 강우의 총량은 홍수나 갈수 측면에서 매우 중요하다. 점 강우량에 의해 측정된 강우량을 이용하여 유역 총강우량으로 환산하는 과정에 많은 오차가 포함되어 있다. 선행연구에 따르면, 우량계를 통한 강우관측에서 언더캐치(undercatch)에 의한 계통오차는 일반적으로 5~16%, 우연오차는 약 5%가 발생된다고 보고하였으며, 점 우량계 자료를 내삽하여 공간자료로 변환할 경우 0.1km 규모에서 표준오차가 4~14%, 1km 규모에서는 33~45%, 10km 규모에서는 약 65% 정도 발생된다고 한다. 이러한 우량계 관측오차 및 강우자료 처리과정에서 발생되는 오차는 유역의 유출량 계산에 영향을 주어 홍수예보 정확도를 크게 떨어뜨릴 수 있다. 우리나라에서는 지금까지 유역 총강우량 산정 측면에서 지점강우량의 불확실성에 대한 연구가 많이 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 우리나라에서 주로 사용되고 있는 전도형 우량계를 이용하여 소규모 구역에서 관측되는 강우관측의 불확실성을 분석하고자 하였다. 연구에 사용된 우량계는 0.5mm 급 표준 전도형 우량계로 정밀도는 시간당 1~100mm 기준으로 ${\pm}1%$를 기록하여 기상검정규격인 ${\pm}3%$를 만족하고 있다. 이 우량계는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터 내에 장애물이 없는 평지에 60m 간격으로 총 6대($2{\times}3$)를 설치하여 2014년 7월 11일부터 9월 2일까지 54일간 관측을 수행하였다. 관측기간 동안 2대의 우량계가 수일동안 강우가 기록되지 않아서 분석에서 제외하였다. 우량계 상호 간의 누적강우량(54일간)을 비교한 결과 2.5~25.5mm의 차이를 나타냈다. 강우강도별 강우량 합계를 비교한 결과 시간당 1mm 이상에서는 약 1%의 차이가 났으며, 시간당 15mm 이상에서는 7.4%의 차이를 나타내어 강도가 큰 강우사상에서 우량계 간의 관측오차가 더 크게 나타났다. 또한 우량계 상호 간의 상관계수를 분석한 결과, 우량계 간의 거리가 가까울수록 그리고 누적시간이 길수록 상관계수는 커지는 것을 확인할 수 있었다. 도출된 결과를 토대로 하면 앞서 언급한 바와 같이 점 우량계 자료를 내삽하거나 유역 또는 계산격자의 대푯값으로 사용하여 1시간 이하 단위로 유출모의를 할 경우 심각한 오차를 발생시킬 수 있음을 시사한다. 보다 신뢰성 있는 홍수예보와 효율적인 유역관리를 위해서는 점 중심의 강우 관측이 아닌 면적 우량에 대한 관측이 이루어져야 하며 이를 위한 기술의 개발이 필요하다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.4 no.4
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• pp.203-212
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• 2002

This study was conducted to remove the urban heat island effects embedded in the interpolated surfaces of daily minimum temperature in the Korean Peninsula. Fifty six standard weather stations are usually used to generate the gridded temperature surface in South Korea. Since most of the weather stations are located in heavily populated and urbanized areas, the observed minimum temperature data are contaminated with the so-called urban heat island effect. Without an appropriate correction, temperature estimates over rural area or forests might deviate significantly from the actual values. We simulated the spatial pattern of population distribution within any single population reporting district (city or country) by allocating the reported population to the "urban" pixels of a land cover map with a 30 by 30 m spacing. By using this "digital population model" (DPM), we can simulate the horizontal diffusion of urban effect, which is not possible with the spatially discontinuous nature of the population statistics fer each city or county. The temperature estimation error from the existing interpolation scheme, which considers both the distance and the altitude effects, was regressed to the DPMs smoothed at 5 different scales, i.e., the radial extent of 0.5, 1.5, 2.5, 3.5 and 5.0 km. Optimum regression models were used in conjunction with the distance-altitude interpolation to predict monthly normals of daily minimum temperature in South Korea far 1971-2000 period. Cross validation showed around 50% reduction in terms of RMSE and MAE over all months compared with those by the conventional method.conventional method.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.416-420
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• 2003

In this paper, we implemented a dual-resolution image database system for the fast naked-eye retrieval using interpolation. This system can solve two conventional problems : a blocking noise at zoom-out image in single high resolution method and a big storage to store in simple dual-resolution image database system. The proposed method makes a subsampled image by subsampling a original image, and then a interpolated image of it using interpolation. After that, a hybrid dual-resolution image database is composed based on the differential image between the interpolated image and the original image. Experimental results of simulating through 60 sample images shows that the proposed method is 0.011 second faster than simple high-resolution method in the retrieval time - one is 0.003 second, the other is 0.014 second, respectively. Also, that improves 14.7% more than simple dual-resolution method in the stored size - one is 19,821 byte, the other is 16,910 byte, respectively.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.4
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• pp.321-338
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• 2009

The objective of this paper is to compare spatial prediction capabilities of univariate kriging algorithms for generating GIS-based thematic maps from ground survey data with asymmetric distributions. Four univariate kriging algorithms including traditional ordinary kriging, three non-linear transform-based kriging algorithms such as log-normal kriging, multi-Gaussian kriging and indicator kriging are applied for spatial interpolation of geochemical As and Pb elements. Cross validation based on a leave-one-out approach is applied and then prediction errors are computed. The impact of the sampling density of the ground survey data on the prediction errors are also investigated. Through the case study, indicator kriging showed the smallest prediction errors and superior prediction capabilities of very low and very high values. Other non-linear transform based kriging algorithms yielded better prediction capabilities than traditional ordinary kriging. Log-normal kriging which has been widely applied, however, produced biased estimation results (overall, overestimation). It is expected that such quantitative comparison results would be effectively used for the selection of an optimal kriging algorithm for spatial interpolation of ground survey data with asymmetric distributions.