• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.708-711
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• 2014

국민소득 증가와 고령화 사회에 진입하면서 다양한 의료소비가 의료서비스산업에 영향을 미치고 있으며, 이러한 사회 구조 및 환경변화에 따라 새로운 질병에 대한 대응 또한 절실히 요구되고 있다. 질병 예측을 위한 연구는 기후변화와 질병, 건강행태와 질병, 사회적 위치와 질병 등 질병에 영향을 주는 많은 요인들이 있다. 그러나 이러한 요인들을 통합, 분석 활용하는 데는 해결해야 할 문제들이 많이 있다. '정부3.0 공공데이터 개방 정책' 을 통해 질병에 관련된 자료가 공개 되면서 본 연구에서는 2010년부터 2012년까지의 질병에 영향을 주는 공공데이터를 연도별로 통합하여 지리정보시스템(GIS)기반 데이터베이스를 구축하고 활용 할 수 있게 하였다. 향후 기후변화에 민감한 질병을 찾기 위해 해당기관의 자료를 활용하여 월별로 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 의료서비스의 활성화 및 효율성에 기여 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.35-41
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• 2010

지적정보는 정보자체가 가지는 높은 보안과 고유의 특성으로 인해 유통 및 활용에 어려움이 있고, 타 기본공간정보와의 융복합을 위한 상호운영성이 미흡한 실정이다. 하지만, 정보의 개방과 통합은 당연한 시대적 흐름으로서 개방과 통합의 범위는 점차 확대되는 추세에 있다. 최근, 정보의 공개 및 유통을 효율적으로 지원하기 위해 공간정보에 대한 인프라 즉, 표준에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 정보간 융복합과 서비스 측면에서 다양한 분야별로 많은 표준들이 개발, 운영되고 있는데, 특히, 메타데이터 표준이 관심의 대상이 되고 있다. 정보의 유통 및 서비스를 효율적으로 지원하기 위한 메타데이터 표준은 정보에 대한 정확한 설명을 제공하고, 사용자가 정보를 선택하고 활용하는데 도움을 줄 수 있는 부가정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서, 본 연구에서는 지적정보가 다양한 분야에서 활용되고 수요가 창출될 수 있도록 한국의 환경에 맞는 지적정보 메타데이터 표준(안)을 설계하고자 한다. 지적정보의 특성을 감안한 메타데이터 표준의 구성을 통해 정보의 유통 및 서비스를 조기에 실현하고, 타 공간정보와의 융복합을 통한 시너지 창출 및 국가 기본공간정보로서의 역할을 충실히 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.4
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• pp.91-97
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• 2011

In this paper, we propose an architecture for geosemantic services. With the rapid progress of web services, wireless internet technologies and popularization of smart phone in recent years, a lot of applications based on geographic information are being developed. Moreover the search portals empowered by semantic web technologies are enabling general users to access on-line resources more easily. However, several studies in GIS domain have pointed out the practical limitation of existing service patterns, which are limited only to linking heterogenous spatial databases, insufficient for several important use cases. Hence we draw functional elements of geosemantic services from GIS and semantic web standards, and present the use cases and a new architecture for geosemantic services. This approach could set a foundation to implement geoemantic services.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.6
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• pp.613-620
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• 2008

Web on Web 2.0 paradigm is regarded as a kind of platform. Accordingly, users on web can use almost same applications like using certain applications on personal computer, to given purposes. For Web as platform, it needs web-based or web-recognizable file format to communicate or to exchange various information contents and data among applied applications. Text-based JSON is a practical format directly linked Javascript on Web, so that XML-typed data, being previously built, can be possible for tagging process containing JSON format. However, GeoJSON handling geo-spatial data sets is now fledgling stage in standards. Thus, it is not on the practical applicability level, and there are a few tools or open sources for this format. To adopt GeoJSON for the future Geo-web application, users implement GeoJSON parser or apply the server-based open source GIS for their purpose. In this study, a preliminary work for GeoJSON application in Geo-web service carried out using Google Maps API and openlayers library API.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.205-210
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• 2006

국가GIS사업과 지방자치단체의 지리정보 구축사업을 통해 많은 양의 지리정보가 구축 및 관리되고 있으며, 지리정보시장의 수요 또한 다양화되고 있다. 지리정보가 공개되어 활용될 수 있도록 하기 위해서는 지리정보 구축 보유기관이 데이터를 적극적으로 공급하고, 이를 통해 부가가치를 창출할 수 있는 환경을 조성할 필요가 있다. 또한 지리정보를 이용할 수 있는 매개체역할을 수행하는 지리정보유통수단 및 방법은 온라인과 오프라인의 다양한 경우가 존재하므로 지리정보의 활성화를 위한 분석 및 정비가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 법률을 근거로 하여 다양한 지리정보유통경로를 지리정보유통망을 중심으로 정비하는 방안을 제시하고, 공공부문의 역할모델을 수립하였다. 공공부문은 중앙정부와 지방자치단체 중심의 공급기관으로 구분하여 각각의 역할을 정립하였으며, 중앙정부는 홍보 유통을 위한 기반기술개발 민간과의 파트너십을 구축하고 지방자치단체는 지리정보의 공급과 갱신을 담당한다. 이를 통해 '공급-부가가치창출-유지관리'를 중심으로 중앙정부와 지방자치단체간의 상호작용을 통해 유통시장을 활성화시키고, 나아가 민간과의 협력을 통해 역할모델의 효율성을 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.616-619
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• 2016

고병원성 조류 인플루엔자는 빠른 확산과 높은 치사율로 인하여 발병 초기에 질병의 확산경로 및 확산범위를 예측한다는 것은 매우 어려운 문제이면서 동시에 반듯이 해결해야만 하는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 공개된 법정 고병원성 조류인플루엔자의 발병데이터를 기반으로 순차패턴 마이닝을 적용하여 질병의 순차적인 확산경로 규칙을 도출한 후, 그 결과를 바탕으로 지역개념계층(location concept hierarchy)에 따른 추상화 레벨의 점진적인 조절을 통하여 지역 원도우의 확대와 축소를 적용함으로써 도시(city)레벨부터 리(street)레벨까지의 질병확산경로 그래프와 GIS기반의 질병확산경로에 대한 분석을 시도하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.561-564
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• 2016

If using crime map which represents criminal section that violent crimes targeting women frequently happened, the police could prevent additional crimes by positioning themselves intensively in expected crime zones and each individual could avoid being damaged by referring information of criminal zones. In this paper, by analyzing crimes targeting women and offender information which is provided in public-opened datum portal, we suppose a system which prevents crimes that calculates locational danger and, by considering location and age group of users, provides user-customized information of danger. By crawling the criminals datum which is provided in public-opened datum portal, It collects them. About the areas which happened sexual crimes, calculating danger of crime based on statistical crime information including criminal information, residence of offenders, areas which happened sexual crimes, sentences and the number of crime, this system is able to visualize the areas which sexual crimes happened based on information of danger grade representing on user's location. The score of danger calculated in location unit can provide criminal information according to location and ages of users by interacting GIS.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.5
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• pp.449-456
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• 2022

This study proposes a deep learning algorithm to predict crop yield using GIS (Geographic Information System) to extract soil properties from Soilgrids and soil suitability class maps. The proposed model modified the structure of a published CNN-RNN (Convolutional Neural Network-Recurrent Neural Network) based crop yield prediction model suitable for the domestic crop environment. The existing model has two characteristics. The first is that it replaces the original yield with the average yield of the year, and the second is that it trains the data of the predicted year. The new model uses the original field value to ensure accuracy, and the network structure has been improved so that it can train only with data prior to the year to be predicted. The proposed model predicted the yield per unit area of autumn cabbage for kimchi by region based on weather, soil, soil suitability classes, and yield data from 1980 to 2020. As a result of computing and predicting data for each of the four years from 2018 to 2021, the error amount for the test data set was about 10%, enabling accurate yield prediction, especially in regions with a large proportion of total yield. In addition, both the proposed model and the existing model show that the error gradually decreases as the number of years of training data increases, resulting in improved general-purpose performance as the number of training data increases.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.26 no.3
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• pp.37-51
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• 2023

Spatial information is essential for interpreting urban phenomena. Methodologies for spatializing urban information, especially when it lacks location details, have been consistently developed. Typical methods include Geocoding using structured address information or place names, spatial integration with existing geospatial data, and manual tasks utilizing reference data. However, a vast number of documents produced by administrative agencies have not been deeply dealt with due to their unstructured nature, even when there's demand for spatialization. This research utilizes the natural language processing model BERT to spatialize public documents related to urban planning. It focuses on extracting sentence elements containing addresses from documents and converting them into structured data. The study used 18 years of urban planning public announcement documents as training data to train the BERT model and enhanced its performance by manually adjusting its hyperparameters. After training, the test results showed accuracy rates of 96.6% for classifying urban planning facilities, 98.5% for address recognition, and 93.1% for address cleaning. When mapping the result data on GIS, it was possible to effectively display the change history related to specific urban planning facilities. This research provides a deep understanding of the spatial context of urban planning documents, and it is hoped that through this, stakeholders can make more effective decisions.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.2 no.2 s.4
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• pp.99-115
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• 2000

A geographic information system (GIS) generally has a great deal of geographic data and has a singular storage structure individually. It is very hard to exchange geographic data between geographic information systems which store their geographic data with incompatible formats. Moreover, since it needs large amount of storage space to store geographic data and expensive cost to input them. In this paper, we designed and implemented a SDTS (Spatial Data Transfer Standard) Data Conversion System for Gothic which is an existing geographic information system. In order to convert geographic data without loss of information, we first carefully define a mapping between SDTS data and Gothic data. Especially, since SDTS data are in the format of ISO8211, the FIPS123 library is used to access them. Because the internal data format of Gothic is not open to the public, we also use the Gothic library to access Gothic data. The SDTS data conversion system developed in this paper uses an intermediate file to convert geographic data efficiently. In addition, we use UIL (User Interface Language) to implement a graphic user interface (GUI) of our system.