• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.237-243
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• 2003

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 추계학술대회논문집
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• pp.57-64
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• 2003

필지는 지번, 지목, 경계, 면적이라는 기본적인 구성요소를 가지고 있다. 그 가운데 토지의 가치는 대부분 지목에 의해 결정된다. 때문에 많은 수익이나 산출이 기대되는 용도로 토지를 이용하려는 욕구의 증가로 토지이용의 전환이 많이 이루어지고 있다. 결국, 이것은 토지의 불법형질변경, 난개발 등의 원인이 되고 있고, 지목불부합의 발생을 가중시키고 있다. 그러나 이에 대한 대처나 정리는 상대적으로 미흡한 편이다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상과 수치지형도를 이용하여 지목을 기반으로 한 필지별 토지이용/토지피복을 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고, 이렇게 분류된 필지별 토지이용/토지피복도와 편지지적도상의 지목을 비교·분석하여 지목불부합 정도를 통계적으로 측정하였다. 그 결과 연구지역의 불부합 정도에 대한 통계적인 해석이 가능하여, 향후 지적불부합지를 정량적으로 자동 해석할 수 있는 가능성을 제시할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.35-45
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• 2018

항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.501-509
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• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제7권1호
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• pp.35-50
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• 2001

공간상의 지리현상은 축척에 따라 공간적 분포패턴이 다르게 표현되고 측정될 수 있다. 특정한 지리현상은 특정한 축척에서 보다 선명하게 관찰될 수 있다. 지표면의 정보를 담고 있는 위성영상 역시 공간해상도의 영향에 의해 독특한 특성을 보이고 있다. 위성영상의 분석을 위한 적정해상도를 모색하기 위해서는 영상으로부터 분류되는 속성의 특성을 파악하여야 한다. 본 연구에서는 순천만 해안습지를 대상으로 위성영상으로부터 토지피복 정보를 추출하고, 공간 해상도의 변화에 따른 변화를 살펴보았다. 순천만 영상을 대상으로 토지피복 분류정확도를 파악한 후 30m 해상도부터 480m 해상도까지 30m 간격의 16가지 해상도로 영상을 제작하여 분류정확도의 변화를 살펴보았다. 순천만 해안습지는 다양한 토지유형이 다양한 크기로 분포하고 있어 해상도의 변화에 따라 토지피복 특성이 변화하고 있으며, 순천만의 위성영상 역시 축척 효과에 의해 해상도에 따라 속성정보의 특성의 변화가 뚜렷하게 나타난다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.443-453
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• 2011

본 연구는 소유역별 토지피복특성을 분석하고, 각 소유역로부터 발생되는 비점오염원 부하 특성을 분석하여 각 소유역별로 토지피복특성에 적합한 오염부하 저감 대책을 수립할 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역은 무심천 유역으로 하였으며, 사용된 수질모형은 HyGIS-SWAT을 이용하였다. 토지피복도 분석에서 특정 분류항목이 50%이상의 토지피복 비율을 갖는 토지피복에 따라 시가화지역, 농업지역, 그리고 산림지역으로 구분하여 유출부하 특성을 분석하였다. 분석결과 유사량 및 영양염류의 연간 발생부하량의 크기는 농업지역, 산림지역, 시가화지역의 순서로 발생되는 것으로 분석되었다. 2번 소유역에 대해서 하천을 중심으로 버퍼구역을 설정하고 버퍼구역내 농업지역을 자연초지로 토지피복을 변화시켜 발생부하량을 분석하였다. 분석결과 토지피복변화는 변경전과 비교하여 토지피복변화는 농경지 면적이 소유역내 36.6%에서 27.9% 및 15.3%로 변화되는 것으로 나타났다 2번 소유역에 대한 유사발생량 및 영양염류 발생량 분석결과 유사발생량은 52%에서 약 46% 정도 감소하는 것으로 분석되었고, 영양염류의 경우에도 변경전보다 49% 34% 정도 감소하는 것으로 분석되었다. 향후 추가적인 연구는 각 소유역별로 다양한 오염부하 저감 대책 시나리오를 수립한 후 어떠한 저감대책이 효과적인지를 평가하는 연구를 수행하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.871-884
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• 2021

본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.457-466
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• 2011

본 연구의 목적은 Level 3 type 북한 토지피복도를 작성하고 생물계절 특성을 파악 하는 데 있다. 2008년과 2009년에 촬영된 88장과 8장의 MODIS NDVI를 MVC 하여 질이 향상된 영상에 ISODATA 알고리즘을 적용하였다. 생물계절 상 분석을 기반으로 북한의 토지피복도를 구축하고 중분류에 대해서는 정확도 검정을 하였다. 결과, 총 27개 클래스의 북한 토지피복도가 생산되었다. 토지피복은 17개의 산림 서식지, 토지이용은 7개의 농경지와 2개의 시가지, 그리고 한 개의 수역을 포함한다. Level 3 type 생물계절 특성은 휴지기(${\sigma}^2$ = 0.348)와 식생이 급격히 생장하는 봄철(${\sigma}^2$ = 0.347)의 역동성이 가장 컸다. Level 2 type에 대한 정확도 검정에서, 전체 정확도는 85.85%(851/955), Kappa 계수는 0.84 였다. 현장 접근이 불가능한 북한의 토지피복도 구축에 생물계절 상 분석기법 적용은 오분류를 최소화하고 분류정확도를 향상시키는데 기여하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.496-500
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• 2009

소하천은 하천 네트워크의 최상류에 넓게 소재하는 하천이다. 본 연구의 목적은 올바른 소하천 수생태계 관리방안을 도출하기 위하여 소하천의 건강성을 분석하고 현행 소하천 관리제도의 개선점을 모색하는 것이었다. 본 연구에서는 다음과 같은 분석방법을 이용하였다. 첫째, 2007년 한강수계 소하천 28개 지점에서의 부착조류($DAI_{PO}$, TDI), 저서성 대형무척추동물(KSI), 어류(IBI), 서식환경, 수변환경 등 6개 항목에 대한 수생태 건강성 조사결과를 토대로 공간적 분포와 수질현황을 조사하여 소하천에 대한 종합적인 건강성 평가를 실시하였다. 둘째, 분석대상지역을 각각 소하천 구간스케일(28개 지점)과 유역스케일(팔당호, 안성천 유역)로 선정, 하천차수도(1:25,000)를 활용하여 해당 구간과 유역의 소하천도를 작성하였다. 셋째, 작성된 소하천도 는ArcGIS(ver. 9.3)에서 30, 60, 90, 120, 150-m Buffering을 하였다. 다음으로 소하천 구간은 중분류(23개 항목, $2000{\sim}2006$ 또는 2007년) 토지피복도를, 팔당호 및 안성천 유역의 소하천은 대분류(8개 항목, $1975{\sim}2000$년) 토지피복도를 적용하여 분류항목별 면적변화비율을 산정하였다. 끝으로 소하천 정비에 대한 제도적 문제점을 분석하여 소하천 관리의 개선점을 연구하였다. 그 연구 결과, 첫째 연구대상 소하천(28개)의 건강성은 도심 소하천에서 가장 낮게 조사되었고, 일부 소하천은 비록 상류에 위치함에도 불구하고 부착조류의 유기물, 영양염류 평가가 낮게 평가되었다. 둘째, 소하천 구간 스케일의 수변토지피복변화 분석결과 소하천 수생태 건강성은 거시적으로 산림, 도시화, 밭 등의 피복변화에 민감한 것으로 나타났으며 도시화 피복변화의 영향은 수변 30m에서 60m보다 3배 정도 큰 것으로 나타났다. 유역 스케일 분석에서는 상대적으로 도시화가 많이 진행된 안성천 유역의 소하천이 팔당호 유역보다 낮은 건강성일 것으로 예측되었다. 결론적으로 적절한 소하천 수변관리는 지역 하천의 건강성을 온전히 회복시키고 개선 유지하기 위한 중요한 수단들 중에 하나이며 수변토지피복의 변화율은 (소)하천 건강성 또는 유역관리의 지표로 활용될 수가 있는 것으로 조사되었다. 이와 더불어 본 연구를 통해 소하천 복원 및 관리는 소하천 특성을 고려한 장기적인 계획과 관리대상의 우선순위를 바탕으로 점진적인 대안마련이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.12-25
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• 2021

토지피복도는 도시의 확장과 개발에 있어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 태화강 수계지역을 중심으로 멀티센서 정보를 이용하여 시계열적 토지피복 변화량을 분석하였다. 정확도가 높은 항공 초분광 영상을 적용하기 위하여 지상분광 스펙트럼과의 패턴을 검토하고, 시계열 수치지형도와 비교하였다. 초분광 영상은 13개의 토지피복 등급을 설정하였고, 시계열 수치지형도는 7개, 그리고 수계지역을 중심으로는 각각 5~6개 등급으로 분류하여 분석하였다. 1990년대에서 2010년까지 수치지형도의 토지피복 변화량 분석결과 산림지역이 빠르게 감소하고 농경 및 초지가 도시화되고 있는 것을 알 수 있었다. 초분광 영상을 통한 수계지역(500m 설정)의 토지피복변화(2010~2019)는 농업, 산림, 초지가 각각 1.4㎢, 1.0㎢, 0.8㎢가 시가지화 건조지역으로 변화되었으며 태화강 수계를 중심으로 도시화가 가속화되고 있음을 알 수 있었다. 최근 고정밀 위성영상과 항공 초분광 영상을 이용하여 토지피복도 제작에 대한 연구가 많이 이루어지고 있기 때문에 더욱 세분화되고 정밀한 토지피복도를 제작하여 활용할 수 있을 것으로 기대된다.