• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2730-2736
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• 2010

최근 차량에는 내 외부로 다양한 네트워크가 도입되고 있으며, 이는 각 네트워크의 장치 제어나 정보 조회 서비스를 제공하는 하나의 HMI(Human Machine Interface)로 통합되고 있다. GPS 기반의 차량 측위 서비스를 제공하는 기존의 차량 네비게이션 시스템 또한 이러한 통합 네트워크에 기본 사양으로 포함되고 있다. GPS는 위성 신호를 이용하여 위치 정보를 제공하는 가장 보편적인 장치로 이용되고 있지만, 터널 빌딩 숲 등의 지역에서 위성 신호를 수신 받지 못해 위치 정보 제공이 불가능한 문제점을 가진다. 이에 본 논문은 통합된 차량 네비게이션 환경의 차량 내부 CAN 네트워크와 차량 외부의 Wi-Fi 네트워크의 센싱 데이터를 이용하여 GPS가 작동하지 않는 곳에서 차량의 위치를 측정하는 기법에 대해 제안하고, 구현한다. 제안한 기법은 구성된 맵 DB와 맵 매칭하여 구현함으로써 원활하게 동작함을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.49-55
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• 2001

본 연구에서는 GIS를 이용하여 산불관련 데이터베이스를 구축하고 효과적인 산불 현황정보 검색시스템을 개발하녀 산불 관리자에게 효율적인 공간분석 도구를 제공함으로서 산불에 관한 종합적인 공간정보를 빠른 시간 내에 분석하여 속성을 갱신·추출 할 수 있도록 하는 효과적인 GUI(Graphic User Interface)를 개발하였다. 이를 위하여 최근 10년간의 산불현황 통계자료를 이용한 전국 시·군단위의 공간분포도를 작성하여 전국 산불 발생현황을 시·공간적으로 분석하고 산불 발생에 미치는 다양한 요인들과의 상관성을 분석 가능하였다. 특히 최근 산불발생이 빈번한 삼척시의 지형도 및 임상도, 위성영상, 현지사진을 이용하여 GIS 데이터베이스를 구축함으로서 산불 발생위험지역에 대한 보다 상세한 정보를 얻을 수 있다. 본 시스템은 응용프로그램 개발을 위한 플랫폼은 IBM호환 PC에서 Windows 98을 운영체 제로 하여 DBMS는 Access 2000을 이용하였고 프로그래밍 언어로는 객체지향언어인 Visual Basic 6.0과 GIS 기능을 구현하기 위해서 Component GIS인 MapObjects 2.0을 사용 하였다. 그 결과 산불관리자는 진화에 필요한 관리구역내의 정보를 신속하게 제공받을 뿐만 아니라 산불방제사업에 대한 효과적인 의사결정지원과 함께 실무자 중심의 산불관리행정을 도모하 고 산림자원관리비가 효율적으로 이용될 것이다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.77-82
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• 2003

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and to apply the developed techniques to the study area of janghung in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of satellite image and field survey data, and a spatial database of the topography, soil, forest and land use were consturced. The 13 landslide-related factors were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods, and the susceptibility map was made with a e15 program. For this, the weights of each factor were determinated in 5 cases by the backpropagation method, which is a type of artificial neural network method. Then the landslide susceptibility indexes were calculated using the weights and the susceptibility maps were made with a GIS to the 5 cases. A GIS was used to efficiently analyze the vast amount of data, and an artificial neural network was turned out be an effective tool to analyze the landslide susceptibility.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제12권4호
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• pp.1-10
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• 2009

This study has intended to build ecological networks in consideration of life-zones inside Cheongju city through biotope grade, GIS network analysis etc. This study consisted of following three steps. First, we selected core districts and core spot districts using land use patten and biotope grade. The core district included the first grade of biotope and forest land. The core district consisted of two sectors : east axis core, Uam mountain; west axis core, Bumo mountain. The core spot district included the first grade of biotope. The core spot districts consisted of two sectors : north axis base core, Myongshim park; south axis base core, Guryong park. Second, the base district included the second grade of biotope and park and school. We used buffering analysis within 500m of the base district and selected the new base district. Third, we connected core districts and base core districts using least cost analysis of GIS. Thus we built comprehensive ecological networks in consideration of life-zones through GIS.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.45-74
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• 2018

Landslide is a natural hazard that threats lives and properties in many areas around the world. Landslides are difficult to recognize, particularly in rainforest regions. Thus, an accurate, detailed, and updated inventory map is required for landslide susceptibility, hazard, and risk analyses. The inconsistency in the results obtained using different features selection techniques in the literature has highlighted the importance of evaluating these techniques. Thus, in this study, six techniques of features selection were evaluated. Very-high-resolution LiDAR point clouds and orthophotos were acquired simultaneously in a rainforest area of Cameron Highlands, Malaysia by airborne laser scanning (LiDAR). A fuzzy-based segmentation parameter (FbSP optimizer) was used to optimize the segmentation parameters. Training samples were evaluated using a stratified random sampling method and set to 70% training samples. Two machine-learning algorithms, namely, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), were used to evaluate the performance of each features selection algorithm. The overall accuracies of the SVM and RF models revealed that three of the six algorithms exhibited higher ranks in landslide detection. Results indicated that the classification accuracies of the RF classifier were higher than the SVM classifier using either all features or only the optimal features. The proposed techniques performed well in detecting the landslides in a rainforest area of Malaysia, and these techniques can be easily extended to similar regions.

• Advances in environmental research
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• 제9권4호
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• pp.251-273
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• 2020

Soil degradation has become a major worldwide environmental problem, particularly in arid and semi-arid climate zones due to irregular rainfall and the intensity of storms that frequently generate heavy flooding. The main objective of this study is the use of geographic information system and remote sensing techniques to quantify and to map the soil losses in the Wadi Saida watershed (624 ㎢) through the revised universal soil loss equation model and a proposed model based on the surface erosive runoff. The results Analysis revealed that the Wadi Saida watershed showed moderate to moderately high soil loss, between 0 and 1000 t/㎢/year. In the northern part of the basin in the region of Sidi Boubkeur and the mountains of Daia; which are characterized by steep slopes, values can reach up to 3000 t/㎢/year. The two models in comparison showed a good correlation with R = 0.95 and RMSE = 0.43; the use of the erosive surface runoff parameter is effective to estimate the rate of soil loss in the watersheds. The problem of soil erosion requires serious interventions, particularly in basins with disturbances and aggressive climatic parameters. Good agricultural practices and forest preservation areas play an important role in soil conservation.

• 환경정책연구
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• 제11권2호
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• pp.3-16
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• 2012

국토환경성평가지도는 종합적인 환경정보를 이용하여 환경적 가치를 평가한 지도로서 친환경적인 토지이용 및 관리를 유도하기 위해 제작되었다. 2001년 평가항목 및 평가기준에 대한 연구를 시작으로 2003년부터 2005년까지 전국 국토환경성평가지도가 제작되었으며, 국토환경의 변화를 반영하여 매년 지도를 갱신하고 있다. 이처럼 지도의 정확도 개선을 위해 매년 타당성 연구를 기반으로 평가기준을 변경하였기 때문에 동일한 기준으로 국토의 환경성을 평가할 수 있는 모니터링 지표로서 국토환경성평가지도를 활용하기에 한계가 있는 상황이다. 따라서 본 논문은 2005년부터 현재까지 국토환경성평가지도에 사용된 데이터를 현재 평가기준으로 재평가하여 6년 동안의 국토환경성평가지도 변화 내역을 분석하고, 본 지도가 국토환경 모니터링 지표로 활용될 수 있는지 검토하였다. 분석 결과 국토환경성평가 1등급 지역은 꾸준히 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 등급 변화는 10년 단위로 갱신되는 4차 임상도 갱신(2008), 백두대간 보호지역 등 신규 법정 보호지역 반영(2010), 광역생태축 등 환경생태적 평가항목 자료 추가(2009) 등에 의한 것으로 분석되었다. 이는 국토환경성평가지도가 산림지역의 지속적인 관리로 인한 영급 증가, 신규 환경생태적 보전지역 추가 지정 등과 같은 개별적인 환경지표를 통합적으로 평가하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 지속적인 국토환경성평가지도 제작은 국토환경 및 정책 변화의 통합 모니터링 지표로서 활용 가능성이 높다. 향후 국토환경성 평가지도가 보다 정확한 모니터링 자료로 활용되기 위해서는 평가항목으로 활용되는 환경 주제도의 정확도 확보, 갱신주기 단축이 요구된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.484-491
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• 2015

항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.83-101
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• 2022

Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.56-70
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• 2017

본 연구는 태화강 유역을 중심으로 다중영상정보 등을 이용하여 비점오염원 분포도 제작 및 분석을 하였다. 자료취득을 위하여 하이퍼센서와 항공사진, 그리고 지상분광센서를 통하여 자료를 수집하였고, 각 자료들에 대하여 영상보정과정을 거쳐 정사영상을 제작하였다. 그리고 지상분광측정을 통하여 분류등급별 분광스펙트럼을 분석하고 토지피복도와 비점오염원 분포도를 제시하였다. 태화강 유역의 비점오염원 분석에서 발생부하량 분포도는 산림과 농경지가 주로 분포하는 서쪽 지역의 경우 BOD($kg/km^2{\times}day$)가 1.0~2.3, TN($kg/km^2{\times}day$)이 0.06~9.44, TP($kg/km^2{\times}day$)는 0.03~0.24의 낮은 부하량 분포를 보이는 것으로 나타났다. 그리고 도시화가 진행된 동쪽 지역의 경우 토지이용을 대지로 분류한 결과 BOD 85.9, TN 13.69, TP 2.76의 비교적 높은 부하량 분포도가 나타남을 알 수 있었다.