• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.76-76
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• 2021

물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.57-58
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• 2023

우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.4
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• pp.89-101
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• 2017

Crime occurs differently based on not only place locations and building uses but also the characteristics of the people who use the place and the spatial structures of the buildings and locations. Therefore, if spatial big data, which contain spatial and regional properties, can be utilized, proper crime prevention measures can be enacted. Recently, with the advent of big data and the revolutionary intelligent information era, predictive policing has emerged as a new paradigm for police activities. Based on 7420 actual crime incidents occurring over three years in a typical provincial city, "J city," this study identified the areas in which crimes occurred and predicted risky areas. Spatial regression analysis was performed using spatial big data about only physical and environmental variables. Based on the results, using the street width, average number of building floors, building coverage ratio, the type of use of the first floor (Type II neighborhood living facility, commercial facility, pleasure use, or residential use), this study established a Crime Incident Prediction Model (CIPM) based on Bayesian probability theory. As a result, it was found that the model was suitable for crime prediction because the overlap analysis with the actual crime areas and the receiver operating characteristic curve (Roc curve), which evaluated the accuracy of the model, showed an area under the curve (AUC) value of 0.8. It was also found that a block where the commercial and entertainment facilities were concentrated, a block where the number of building floors is high, and a block where the commercial, entertainment, residential facilities are mixed are high-risk areas. This study provides a meaningful step forward to the development of a crime prediction model, unlike previous studies that explored the spatial distribution of crime and the factors influencing crime occurrence.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.149-150
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• 2018

지능정보사회가 도래하면서 주거공간인 홈에서 건강관리, 가사/편의, 쇼핑, 보안/안전, 여가/엔터테이먼트, 에너지 등 다양한 홈에서의 활동이 인공지능, 빅데이터, 모바일 등 지능정보기술과 접목되어 단순 주거 공간에서 지능형 모바일 환경의 허브 공간으로서 홈의 역할에 대한 중요성이 증대하고 있다. 이에 본고에서는 Intelligence life구현을 위한 공간으로 부각되고 있는 스마트홈 서비스 활성화를 위해 스마트홈의 핵심 수요를 파악하고 R&D 이슈를 고찰하여 시사점을 제시하고자 한다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.59 no.3
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• pp.57-64
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• 2017

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.141-156
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• 2023

This study aims to improve understanding of freight movement, crucial for logistics facility investment and policy making. It addresses the limitations of traditional freight truck traffic data, aggregated only at city and county levels, by developing a new methodology. This method uses trip chain data for more detailed, facility-level analysis of freight truck movements. It employs DTG (Digital Tachograph) data to identify individual truck visit locations and creates H3 system-based polygons to represent these visits spatially. The study also involves an algorithm to dynamically determine the optimal spatial resolution of these polygons. Tested nationally, the approach resulted in polygons with 81.26% spatial fit and 14.8% error rate, offering insights into freight characteristics and enabling clustering based on traffic chain characteristics of freight trucks and visited facility types.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.46 no.2
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• pp.269-281
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• 2016

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.145-147
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• 2021

도시에 인접한 섬마을은 농어촌지역의 섬마을과는 차별화된 해양문화콘텐츠가 필요하나, 섬마을 내 농어업을 영위하는 주민들의 생업 형태는 대부분 유사한 실정임. 본 연구에서는 도시에 인접한 섬마을의 해양공간환경 데이터를 분석하여 실리도만의 특색있는 해양문화콘텐츠 계획안을 제시하고자 함

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.30-30
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• 2021

우리나라 수리시설물 중 30년 이상 경과된 수리시설물은 전체의 61%를 차지하며, 특히 저수지의 경우 저수지의 약 84% 정도는 50년 이상 된 노후 저수지로 분류되고 있어 지속적인 보수·보강 필요하며 향후 기후변화에 취약할 것으로 예상된다. 이수측면에서 설계기준이 되는 설계한발빈도는 농업용 저수지의 내한능력을 나타내는 것으로 수리시설의 규모를 결정하는 기준이 된다. 국내의 경우 1982년 농지개량사업계획 설계기준 댐편에 한발빈도 10년 기준을 채택하여 사용되고 있으며, 현재 농업용 저수지의 이수안전도는 한발빈도 설계기준을 대신하여 사용하고 있다. 농업용 저수지의 이수안전도는 기존 설계기준에 의한 물수지법에 따른 저수지의 설계빈도로 산정되어 기후 및 영농변화, 용수수요의 변화, 농법의 변화 등 현장의 물관리 여건을 반영하는데 한계가 있다. 실제 저수지의 이수능력은 한발빈도 설계기준으로 대변되는 공급가능량 및 평야부 용배수로의 형상에 따라 농업용수 공급역량이 상이하므로, 평야부를 포함하는 농촌유역, 농촌공간의 이수안전도 개념이 도입되어야 한다. 또한 국가의 유관기관들은 특성 및 용도에 맞는 용수공급 정보를 생산하여 모니터링 자료를 제공하고 있지만, 실제 현장에서 체감하는 물 부족 및 이수관련 문제 해결을 위해 현장기반 데이터 활용이 필요하다. 본 연구에서는 기존 경험에 의한 관행적인 물관리 자료, 저수지 관련 계측 자료, 위성영상 자료, 비정형 미디어 데이터 등 이수 관련 분야의 빅데이터를 통합 구축하여 농촌유역 이수안전도의 개념을 정의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.71-72
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• 2023

해양 디지털 트윈 구축을 위해서는 바다와 인접한 육상공간, 해상 및 해저 공간 등의 공간 정보와 시시각각 변하는 해양 환경 데이터, 그리고 해양 생태계 및 해양 자원 등 관련된 해양 데이터를 수집하고 이를 트윈에 적용하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 해양 디지털트윈 구축을 위해 필요한 해양 데이터의 국내 제공 현황을 정리하였다.