• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.141-153
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• 2000

본 연구는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 공간정보를 중심으로 한 산사태 공간 정보 시스템을 개발하고 활용하는 것을 목적으로 하였다. 항공사진 판독 및 현장조사로 산사태 위치를 탐지하고 , 지형도, 토양도, 임상도, 지질도 등이 연구지역인 용인지역에 대해 수집되고 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축되었다. 산사태 발생요인인 지형의 경사, 경상방향, , 곡률등은 지형 데이터베이스로부터 계산되었고 토질, 토양모재, 배수, 유효토심 등은 토양 데이터베이스로부터 추출되었고, 임상, 영급, 경급, 밀도 등은 임상 데이터베이스로부터 추출되었다. 그리고 역시 산사태 발생요인인 임상은 지질데이터베이스로부터 추출되었고, 토지이용은 Landsat TM 영상을 이용하여 추출되었다. 여기에 빌딩, 도로, 철도, 각종 시설물 등 산사태로 인해 피해를 받을 수 있는 요소에 대해서도 지형데이터베이스로부터 추출되었다. 산사태 취약성은 이러한 산사태 발생요인을 이용하여 확률, 로지스틱 회귀모델, 인공신경망 기법을 적용하여 분석되었다. 이러한 산사태 발생 요인 및 취약성 분석결과를 검색하기 위해 산사태 공간정보시스템이 개발되었다. 이 시스템은 ArcView 의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 메뉴방식을 사용하여 쉽게 개발되었다. 그리고 구축된 산사태 발생요인 및 취약성 분석결과를 인터넷 GIS 기술을 이용하여 인터넷 WWW 환경에서 검색할 수 있게 하였다.

• Spatial Information Research
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• 제12권3호
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• pp.285-298
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• 2004

교통주제도는 건설교통부와 교통개발연구원이 '국가교통DB구축사업'의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원이 항공사진을 기반으로 하여 작성한 NGIS(국가기본 수치지도)를 수정ㆍ보완하여 교통계획ㆍ투자분석 등 교통목적으로 재구축한 수치지도이다. 또한 교통부분 지리정보시스템(GIS-T)분야에서 교통정책 및 계획수립 등에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터이다. 이러한 교통주제도는 국가의 교통 정책결정과 연구분석에 활용되는 자료로 객관적이고 신뢰성 있는 데이터베이스이어야 한다. 또한 현실세계의 교통망을 모델링하여 반영한 것이므로 분석 기준년도에 대응되는 현재성과 정확성이 요구된다. 이를 위해 첫째, 조사 및 구축 지침을 통해 일관된 데이터의 생성 및 구축이 보장되어야하고 둘째, 데이터베이스를 구축함에 따라 발생할 수 있는 기하학적ㆍ논리적 오류를 파악하여야하며 셋째, 항목별 검수 방법과 절차에 대한 지침을 가지고 일관적이고 체계적인 점검을 하여야 한다. 본 연구에서는 교통주제도 데이터의 가장 기본이 되는 노드와 링크를 대상으로 항목별, 검수 절차와 방법에 대한 지침을 설정하고 일관적이고 체계적으로 데이터의 오류를 점검함으로써 교통 네트워크의 객관적이고 신뢰성 있는 품질확보가 가능하도록 하였다.

• 한국조경학회지
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• 제37권1호
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• pp.65-77
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• 2009

본 연구는 한라산과 더불어 제주 고유의 자연경관이자 원경관(原景觀)이며 제주 이미지 정체성 요소의 본질이라고도 할 수 있는 '오름'경관의 보존과 제주 브랜드로의 활용을 목표로 내국인과 외국인이 느끼는 제주 '오름'에 대한 이미지 특성을 비교 분석하였다. 항공에서 촬영한 총 18개 '오름'의 부감사진을 대상으로 준예비조사와 예비조사를 거쳐 최종 선정된 4장의 사진슬라이드를 평가매체로 연구를 진행하였다. 평가집단은 내국인과 외국인으로 나누어 구성하고, 총 26개 형용사 어휘상에 대한 7단계 형용사 어의구별척도로 이미지 및 선호도를 측정하고 인자분석을 실시하였다. 인자분석을 통해 파악된 인자군은 내국인과 외국인 집단 구분 없이 전체적으로 평온성의 이미지 변인이 제주 '오름'의 경관 이미지를 대표하는 공통적인 이미지 정체성 변인으로 파악되었다. 그러나 이밖에 이미지 주요 변인으로 외국인은 "역동성", "특이성" 그리고 "웅혼성" 순으로 설명력이 높았으나, 내국인의 경우는 "매력성", "웅혼성", "특이성"으로 유형화된 것으로 보아 상대적으로 국내인은 '오름'의 '절대가치로서의 아름다움'을 매력으로 파악한 반면 외국인은 '오름'의 역동적 이미지와 상대적 특이성을 보다 주요한 이미지 변인으로 인식한 것으로 보인다. 요인점수와 선호도와의 다중회귀분석 결과, 국내인은 "평온성", "매력성" 그리고 "역동성"이 선호도를 설명하는 중요 변수로 나타난 반면, 외국인의 경우는 "역동성", "평온성" 이외에 "균일성", "특이성" 그리고 "단순성" 등으로 차이를 나타내, 이는 상대적으로 외국인에게는 '오름'의 형태적 특이함과 단순미 등이 선호도에 크게 영향을 미친 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권1호
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• pp.41-57
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• 2005

본 연구의 목적은 학생들로 하여금 실제 야외지질조사를 효과적으로 수행하기 위한 교육 자료를 개발하는 것이다. 이를 위하여 시대를 달리하는 다양한 암석과 지질구조를 가지고 있고 지리적으로 접근하기 편리한 음성분지의 남동부 두타산 일대를 대상으로 선정하였다. 음성분지의 야외지질 실습코스에는 13개의 관찰지점이 있으며 실제 현장에서 각 관찰 지점별로 학생들이 활동할 수 있도록 야외학습자료를 제시하였다. 이를 위해 일반 지형도나 수치 지형도를 이용하여 스스로 노선지질도를 작성하도록 하였으며 큰 구조나 서로 다른 암상과의 관계를 광역적으로 알 수 있도록 항공사진을 첨가하였다. 또한 각 관찰 지점마다 노두 및 편광 현미경 사진을 제시하여 야외학습에서 경험할 수 있는 환경으로 설계하여 실제로 야외에서 겪게 되는 갈등 요인을 최소화 할 수 있도록 하였다. 이렇게 구현된 야외지질조사자료는 충북대학교 사범대학 지구과학 수강자를 대상으로 학생들의 태도를 조사하였으며, 그 결과 정의적 측면에서 학생들이 야외학습을 수행하는데 도움이 된다는 긍정적인 변화를 보였으며, 특히 지구과학에 관한 구체적인 개념 형성에 많은 도움이 되는 것으로 분석되었다.

• 한국측량학회지
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• 제25권5호
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• pp.475-482
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• 2007

대부분의 골퍼들은 그린 공략을 위해 세컨샷 지점에서의 남은 거리에 관심이 많으며, 이에 대한 정확한 정보가 스코어 향상에 도움을 주는 요소중 필수적 사항이라고 생각하고 있으며, 클럽 선택을 위한 기초적 자료로 활용하고 있다. 하지만 단순히 도식 또는 숫자로 표현되는 정보는 세컨샷을 위한 정확한 자료로 사용하기에는 부적절하며 오히려 실수를 유발할 수 있으며 골프에 대한 만족감을 저해시키는 영향을 주기도 한다. 그래서 본 연구에서는 종래의 이미지 지도를 활용한 방법에 대한 현실적 대안으로서 실제 3차원 디스플레이가 가능한 렌티큘러 기술을 통한 코스맵 제작을 수행하였다. 본 기술은 항공영상 촬영된 영상을 기반으로 수치정사영상을 제작하고 좌우입체 스테레오 영상을 취득하고 렌티큘러 기술을 활용하여 코스맵을 제작함으로서 종래의 이미지 지도 표현의 한계를 극복하였다. 이러한 기술의 강점은 입체효과에 관한 융통적 접근이 기능한 점이 큰 특징이라 하겠다. 본 연구에서 렌티큘러 포일 기술의 간략한 개요를 제시하며 골프코스 3차원 야디지 북의 제작에 대해 설명하였으며, 연구수행을 위해 입체로 촬영된 영상을 활용하여 3차원 효과를 주기위한 합성 이미지를 제작하고 이를 렌티큘러 포일에 입체적으로 디스플레이 함으로서 3차원 입체 지도를 제작하였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권3호
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• pp.239-247
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• 2007

3차원 공간정보구축 사업은 현재 다양하게 진행되고 있으며, 많은 분야에 걸쳐 활용되고 있지만, 3차원 국가기본도로서의 역할을 할 수 있는 3차원 수치지도에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존 2차원 수치지도 제작의 원시자료인 도화원도의 문제점을 분석하고, 3차원 수치지도 제작을 위한 도화원도의 수정 및 활용방안을 제시하였으며, 도화원도, 수치지도, DEM, 항공영상 등의 2차원 벡터 및 래스터 자료로부터 3차원 수치지도를 제작 및 편집할 수 있는 3차원 수치지도 편집 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 본 시스템은 ISO/TC211과 OGC의 표준안인 기하 및 속성객체의 자료구조를 수용하여 설계하였으며, 입체시 기반의 3차원 입체(stereo 3D) 편집기능, 투영 기반의 3차원 뷰(2.5D) 편집 기능 및 3차원 공간연산자에 대해 설계 구현 하였다. 또한 본 연구에서 개발된 3차원 수치지도 편집시스템을 활용하여 기존에 제작된 도화원도를 이용한 3차원 수치지도의 제작과 기존 도화원도를 수정 편집하여 3차원 수치지도를 제작하였으며, 각각의 적용 결과에 대하여 비교 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.565-574
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• 2006

넓은 면적의 유역에 대한홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지피복이 혼재하는 공간에서는 보다 세분화된 토지피복 정보가 필요하나, 기존의 다중분광영상을 이용한 수문학적 토지피복분류에는 한계가 있다. 이 연구에서는 초분광영상을 이용하여 도시지역의 수문학적 토지피복 분류에 있어서 기존의 다중분광영상 보다 분류등급을 세분화하고 분류정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 밝히고자 한다. 미국 농무부 토양보전국(USDA SCS)의 도시지역 수문학적 토지피복분류를 목표로 서울지역의 Hyperion 영상을 분석하였다. 도시지역의 피복특성을 감안한여 투수성 및 불투수성 표면특성을 대표하는 8개의 endmember를 선정하여 분광혼합분석을 수행하였다. 분광혼합분석 결과 얻어진 각 endmember의 점유비율을 조합하여 17개 등급의 수문학적 토지피복도를 제작하였다. 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 토지피복도의 정확도를 10곳의 표본점에 대한 항공사진 판독 결과를 통하여 검정한 결과, 미국 농무부에서 제시한 수문학적 토지피복등급이 비교적 정확하게 분류되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.841-850
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• 2019

본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1731-1738
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• 2021

본 연구에서는 드론 정사영상과 객체추출 기법을 융합하여 개체목을 선별함과 더불어 수고를 추정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 충청남도 예산군 공주대학교 학술림에 위치한 리기다소나무림으로 간벌을 강도별로(40%, 20%, 10%, 대조구)로 조성한 시험지이다. 정사영상취득은 DJI사의 MAVIC2 PRO 드론을 이용하였으며, 촬영 범위 내 가장 높은 지형지물을 고려하여 고도를 180 m로 설정하였다. 영상왜곡을 방지하기 위하여 지상기준점 설치 및 내중첩(End lap)과 옆중첩(Side lap)을 각각 80%로 설정하였다. 영상분석 통하여 수치표면모델(DSM)과 수치지형 표고모델(DTM)을 추출하고 두 모델의 고도차를 이용해 수고모델(DCHM)을 생성하였다. 본 연구결과에 의하면, 간벌강도별 개체목 추출율은 간벌강도 40%는 109.1%, 간벌강도 20% 87.1%, 간벌강도 10% 63.5%, 대조구 56.0% 수준이었다. 개체목 별 수고특성을 추출한 결과, 간벌강도 40%는 현장조사 결과보다 약 1.43 m 낮았으며, 간벌강도 20%는 1.73 m, 간벌강도 10%는 1.88 m, 대조구는 2.22 m 낮게 측정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.229-239
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• 2019

모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.