• Title/Summary/Keyword: 지리정보과학

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Global Research Trends on Geospatial Information by Keyword Network Analysis (키워드 네트워크 분석을 이용한 지리공간정보의 글로벌 연구 동향 분석)

  • Kim, Byeongsun;Jeong, Minwoo;Jeon, Sangeum;Shin, Dongbin
    • Spatial Information Research
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    • v.23 no.1
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    • pp.69-77
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    • 2015
  • The aim of this study is to examine the research trends of global scientific production of Geospatial Information (GI) papers from 1998 to 2013 by using keyword network analysis. This study constructed keyword network model through papers and keywords related to GI research retrieved from the Web of Science DB and performed keyword network analysis such as Degree Centrality, Betweenness Centrality, and Closeness Centrality. The results show that GI has been steadily applied to various fields, and also the research trends of GI techniques could be quantitatively characterized through keyword network analysis. This study result can be applied to establish the policies and the national R&D planning of geospatial information.

Survey and Research of Geographic and geologic centers in South Korea using GIS (GIS를 이용한 남한의 지질 및 지리적 중심에 관한 연구와 조사)

  • Hwang, Jae-Hong;Jeong, Won-Seok;Na, Gi-Chang
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
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    • 2005.09a
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    • pp.437-445
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    • 2005
  • 지리 중심에 대해서 확실하게 정립된 정의와 이에 대한 여러 가지 방식이 존재하기 때문에 연구자들은 지리 중심을 산출하는데 있어 많은 어려움을 겪는다. 또한 지표면은 굴곡이 심하고 다양한 암상으로 구성되어 밀도 분포가 매우 불균질하고 그 경계 또한 불규칙한 굴곡이기 때문에 중심점을 구한다는 것이 매우 어렵다. 따라서 한 지역에 중심의 정의와 산출 방식에 따라서 여러 중심점이 존재 할 수 있는 것이다. 지리중심결정에 대한 유일한 해법은 없으며 어떤 과학자도 단정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 연구의 목적은 지리정보시스템 분석을 통하여 남한내륙의 지리적, 지질학적 중심지를 정확히 밝히고 학술적으로 정립하는데 있다. 이를 위하여 기존 연구된 사료 수집은 물론 자료 처리를 위한 수치 지형도, 수치 지질도 등의 자료 등을 수집하였다. 또한 지질 및 지리정보 시스템 구축을 위한 사전 준비 작업으로 한국에서 적용된 사례 및 외국의 적용 사례를 파악하고 데이터 수집 및 처리 과정을 적용해 보았다. 그리고 지리정보 시스템의 분석 개념을 설명함으로써 이 분석방법이 얼마나 타당한 분석방법인지에 대해서 고찰해보았다. 중심을 구하기 위해 적용된 조건은 지각이 등밀도 평면일 경우와 암상에 따라 불균질한 평면일 경우로 가정하였으며 이에 따른 남한 내륙의 무게중심점 및 기하학적인 중심점은 매우 다양하게 산출되었다. 그 결과 단순 남한내륙의 해안선 경계를 이용한 여러 중심점들은 대체적으로 충청북도 남부의 반경 20km 이내의 버퍼영역에 밀집하고 있음을 알 수 있었다.

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Application and development of a machine learning based model for identification of apartment building types - Analysis of apartment site characteristics based on main building shape - (머신러닝 기반 아파트 주동형상 자동 판별 모형 개발 및 적용 - 주동형상에 따른 아파트 개발 특성분석을 중심으로 -)

  • Sanguk HAN;Jungseok SEO;Sri Utami Purwaningati;Sri Utami Purwaningati;Jeongseob KIM
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.26 no.2
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    • pp.55-67
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    • 2023
  • This study aims to develop a model that can automatically identify the rooftop shape of apartment buildings using GIS and machine learning algorithms, and apply it to analyze the relationship between rooftop shape and characteristics of apartment complexes. A database of rooftop data for each building in an apartment complex was constructed using geospatial data, and individual buildings within each complex were classified into flat type, tower type, and mixed types using the random forest algorithm. In addition, the relationship between the proportion of rooftop shapes, development density, height, and other characteristics of apartment complexes was analyzed to propose the potential application of geospatial information in the real estate field. This study is expected to serve as a basic research on AI-based building type classification and to be utilized in various spatial and real estate analyses.