• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 드론으로 취득한 고해상도 정사영상 자료를 이용하여, 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한 딥러닝 기법을 통해 수종에 대한 자동분류 가능성을 분석해 보고자 하였다. 수종판독을 위한 분류항목을 소나무, 자작나무, 낙엽송, 잣나무 그리고 신갈나무 5개 수종으로 선정하였다. 고해상도 정사영상과 임상도를 이용하여 총 5,000개의 데이터셋을 구축하였다. 수종분류를 위한 학습모델로 CNN 기법을 적용하였고, 데이터셋을 5:3:2의 비율로 훈련데이터, 검증테이터, 테스트데이터를 구분하여 모델의 학습 및 평가에 사용하였다. 모델의 전체 정확도는 89%로 나타났으며, 수종별 정확도는 소나무 95%, 자작나무 89%, 낙엽송 80%, 잣나무 86%, 신갈나무 98%로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권4호
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• pp.1-13
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• 2005

수문순환 과정에서 증발산 현상은 수자원 개발을 위한 계획의 수립과 수자원시스템의 운영면에서 대단히 중요한 요소로서 작용한다. 본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 한강수계 경안천 유역으로 하였으며, 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수(LAI)를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 비식생영역인 수역은 Penman의 에너지수지 질량수송 조합방법에 의해 산정하였다. 잠재증발산량 산정에 필요한 입력자료 중 NDVI와 SR 그리고 알베도는 1986년부터 2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상자료로부터 분포형으로 생성하였다. NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다. 산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.8~3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6~4.9mm/day, 도시지역은 1.4~3.1mm/day, 나대지는 1.4~3.5mm/day, 초지는 1.7~3.7mm/day, 산림지역은 1.7~3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8~3.6mm/day로 산정되었다. 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.30-47
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• 2022

본 연구는 경상남도 창원시 도시지역을 대상으로 공간유형에 따른 찬공기 유동 특성을 분석하였다. 공간유형은 창원시 도시생태현황지도의 토지이용현황도와 건물 정보, 지형 특성을 활용하여 군집분석을 통해 분류하였다. 찬공기 유동은 KLAM_21 모델링을 활용하여 시간의 경과에 따른 찬공기 양과 풍속으로 분석하였다. 그 결과, 공간유형은 건물의 밀집도와 높이, 토지이용 유형, 그리고 지형 특성인 평지, 계곡, 능선, 경사지가 고려되어 총 14개 유형으로 분류되었다. 찬공기 유동은 도시 외곽의 산림지역 계곡부에서 찬공기가 생성되어 도로와 평지를 통해 이동하여 저지대인 창원국가산업단지에 축적되기 시작하고, 이후 도시지역 전반에 찬공기가 확산되는 것으로 나타났다. 건물이 높은 지역은 찬공기의 유동이 많았고, 경사지와 능선부는 찬공기 축적이 적어 유동량이 상대적으로 작았다. 본 연구결과는 건물 밀집도와 토지이용 유형, 지형 형태에 따른 찬공기 유동 특성 파악이 가능하였고, 이는 도시지역의 기후 완화 및 대기질 개선을 위한 도시 바람길 조성의 기초자료로 유용하게 활용될 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제40권3호
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• pp.296-309
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• 2005

본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권2호
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• pp.69-78
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• 2011

벼는 전 세계 주요 식량 자원 중 하나이며, 특히 아시아 지역에서 벼 경작이 활발히 이루어지고 있다. 벼를 경작하기 위한 논은 다른 작물과 달리 모내기전에 논에 물을 가둬두며, 많은 양의 물이 관개용수로 사용된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논의 탐지는 효율적인 수자원 관리 및 물 수지 분석을 위해 반드시 필요한 요소이다. 본 연구에서는 MODIS 자료로부터 산출된 개선된 식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)와 지표수분지수(Land Surface Water Index, LSWI)를 활용하여 관개시기와 논의 공간분포탐지를 실시했다. 한국의 이천 연구지와 일본 Mase 연구지를 대상으로 MODIS 기반의 관개시기 탐지 결과 관측자료와 각각 1일과 8일정도의 차이를 나타냈다. 이 결과는 MODIS 8일 단위 자료의 오차범위 내에서 신뢰도 있는 관개시기 탐지 결과를 나타낸 것으로 판단된다. 또한 관개시기 탐지 결과를 토대로 한국 전체를 대상으로 MODIS 기반의 논을 탐지하고 환경부 토지피복도의 논과 비교하였다. 그 결과, 논이 넓게 분포한 지역에서는 MODIS가 과대평가하는 결과를 나타냈으며, 규모가 작은 논에 대해서는 과소평가하는 결과를 나타냈다. 이는 MODIS 자료의 공간해상도(500m)가 한국 논의 규모를 표현할 정도로 세밀하지 못한 점과 산림, 도시, 호수 및 강 등을 제거하는 과정에서 오차가 발생했을 것으로 판단된다. 또한 Xiao et al.(2005)이 제안한 LSWI에 대한 임계값(+0.05)은 중국을 대상으로 개발된 값으로, 한국 논의 토지피복 복잡성을 잘 반영하지 못하여 오차를 발생시킨 것으로 사료된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논 탐지를 위해서는 한국 논의 규모 및 토지피복의 이질성을 체계적으로 고려한 LSWI의 임계값을 개발하여 적용할 필요가 있다.

• Spatial Information Research
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• 제9권1호
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• pp.125-135
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• 2001

집중호우로 인한 산사태, 낙석, 지반침하 등으로 인한 지반붕괴로 인명 및 재산 피해가 계속되고 있으며, 이러한 특히 댐, 교량, 도로, 터널, 공단 등 국가 주요 시설물에 대한 피해가 우려되고 있다. 따라서 이러한 지역에 대한 지반 안정성 평가가 우선적으로 이루어져야 하고 이러한 평가에 근거에 대책마련을 해야한다. 본 연구에서는 기존의 산사태 취약성 분석 및 검증 결과를 이용하여 주요 시설물인 전국 40개 댐 주변지역에 대해 지형, 지질, 토양, 임상, 토지 이용, 확률강우량도, 인공위성 영상 등 공간자료를 수집, 공간 DB로 구축하였다. 그리고 구축된 공간 DB를 검색 및 안정성 분석을 할 수 있는 공간 정보시스템을 개발하였다. 이 시스템은 ArcView 3.2의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 메뉴방식을 사용하여 사용하기 쉽게 개발되었다. 개발된 시스템의 활용성을 검증하기 위해 안동댐 주변 지역의 광역적 지반 안정성 평가를 실시하였다. 구축된 DB 및 개발된 시스템은 광역적 지반 안정성 평가 및 관리에 활용될 수 있으며, 지반 안정성 평가 결과는 댐 등 주요 시설물의 지반 안정성을 평가함으로서 재해예방 및 지반관리에 기초자료로 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국환경과학회지
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• 제23권11호
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• pp.1919-1927
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• 2014

In order to decide the location of appropriate onshore wind farm with higher potential wind energy, several decision processes using Geographic Information System (GIS) including Digital Elevation Map (DEM) were proposed and we also estimated the wind resources through the proposed decision process. Decision process consists with three steps. First step is excluding inappropriate location geographically using DEM data including SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) terrain data, landslide, land-use, roadway, and forest road data. And the second step of decision process is consideration of the difficulty caused by the natural environmental problem. This step is carried out using ECVAM (Environmental Conservation Value Assessment Map) data. And final step is determination of the most suitable location through the Moving Suitability Identification Method (MSIM) based on the moving potentially estimated wind resources area. Proposed decision process was applied over the Korean Peninsula. Wind resource potential estimated by the first and the second step is cases shows 35.09 GW and 7.17 GW, respectively, and the total evaluated energy from the all proposed step were 0.43 GW and 1.87 GW for the 3 km and 1.5 km geographical grid size, respectively.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제2권1호
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• pp.29-37
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• 1999

Land cover classification is an essential basic information in natural environment management; however, land cover classification studies in Korea have not yet been proceeded to a sufficient level. At the present, only a limited number of the precedent studies that only cover definite city area has been conducted. Furthermore, there is almost no research conducted on the land cover classification schemes that could accurately classify the Korea's land cover conditions. This study primarily focuses on the land cover classification scheme which carries the most urgent priority in order to classify and to map out the Korean land cover conditions. In order to develop the most suitable land cover classification scheme, many foreign land cover classification cases and projects that are being carried out were reviewed in depth. The land cover classification scheme this study proposes comprises 3 levels : The first level consists of 7 different classes; the second level consists of 22 different classes; and the third level is made up of 50 classes. The land cover classification map will serve many important roles in natural environment management, such as the conjecture of natural habitats and estimation of oxygen production or carbon dioxide absorption capability of a forest. In water pollution modelling, the land cover classification data can be used to estimate and locate non-point sources of water pollution. If applied to a watershed, modelling it will allow to estimate the total amount of pollution from non-point sources of pollution in the water shed. The land cover classification data will also be good as a barometer data that determines defusion of air pollutants in air pollution modelling.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제23권5호
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• pp.45-58
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• 2020

This study was conducted to comprehend the spatial distribution characteristics, habitats and appearances of Hydropotes inermis by using the biotope mapping in Daebudo Island, Ansan-si. The result is base data to understand status and manage potential inhabitation of Hydropotes inermis in Daebudo Island through the Maximum Entropy model. The study used 105 traces from the primary investigation and 452 traces in the secondary investigation. The biotope types were distinquished Hydropotes inermis habitats largest from the order of natural forest (15.1%), natural coast (13.7%), marshy cultivated land (12.6%), and dry cultivated land (11.7%), and from the inhabitation trace results. Hydropotes inermis appearanced biotope types were the greatest in the order of cultivated land (49.73%) > forest (18.85%) > coast (7.00%) > grassland (6.28%). Since forests in Daebudo Island have low slope and altitude, it was concluded that Hydropotes inermis would live in most of the forests. A high number of Hydropotes inermis was found to appear in areas where the grassland is formed including cultivated lands (include unused paddies and fields) and marshy grasslands, which would result in direct damage of crops. According to the Maxent modeling analysis that used location information of Hydropotes inermis, the AUC value was 0.635 based on the ROC curve. In Daebudo Island, areas with over 0.635 potential inhabitation value are distributed all over the place, and it was concluded that each population would have a different scope of influence and home range. Hydropotes inermis living in Daebudo Island have high habitat suitability mainly around the cultivated lands near the roads, but due to the bare lands and roads, it is expected that their habitats would be fragmented and damaged, which would have a direct and indirect effect in maintaining the Hydropotes inermis population. Also, considering habitat disturbance, diverse methods for reducing damage including capturing some individuals within the limit that does not disperse Hydropotes inermis population in Daebudo Island must be carried out.