• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_1호
• /
• pp.1367-1377
• /
• 2020

본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.268-279
• /
• 2021

지형기후학을 기반으로 한 소기후모형은 전자기후도를 제작하기 위해 개발되었고 농림업 현장의 농장단위로 적용이 가능한 고해상도 규모로 발전하였다. 본 총설에서는 이러한 소기후모형의 미래 발전방향을 제시하고자, 그동안의 개발 및 발전과정을 다시 조망하였다. 우리나라 농산촌의 특징은 지형이 복잡 다양하며, 소규모로 구성되어 있어 기상과 기후의 공간적인 변이가 크다. 식물의 생육을 지배하는 농림기후는 공간 규모에서 소기후로 분류되어, 중규모인 기상청 종관기상관측(ASOS) 정보만으로는 활용이 제한된다. 이에 농림업에서 활용 가능한 기후정보를 효과적으로 모의하기 위해 소기후모형이 개발되고 발전되어 왔다. 작은 집수역을 대상으로 연구된 전자기후도는 전산처리 기술의 발전과 더불어 전국 범위의 고해상도 분포도 제작이 가능하게 되었으며, 과거 평년뿐 아니라, 미래 기후변화 시나리오, 나아가 실황과 예보자료를 실시간으로 처리하는 데 이르렀다. 최종적으로 상세화된 기상예보를 바탕으로 농장 단위로 재배작물의 생육진행과 재해예보를 제공할 수 있는 농업기상재해 조기경보서비스로 완성되었다. 기후위기 시대에 재해로 인한 피해를 경감하기 위해 세계적으로 조기경보시스템의 확대를 추진하고 있는 바, 진보된 소기후모형을 적용한 농업기상재해 조기경보서비스는 기술발전을 통해 적용대상 지역을 확대해 나아가야 할 것이다. 조기경보서비스가 디지털 기반의 지속가능한 농림생태-사회시스템에 기여하는 핵심 기술이 되기 위해서는, 실측 기반의 다양한 검보정 자료가 구축되어 적용되어야 하며, 사용자들과 농림업 현장의 목소리를 반영하여 지속가능발전의 패러다임을 담아내는 유기적인 플랫폼이 되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.2730-2736
• /
• 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
• /
• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
• /
• pp.49-55
• /
• 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
• /
• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.77-82
• /
• 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
• /
• 제12권4호
• /
• pp.1-10
• /
• 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
• /
• 제34권1호
• /
• pp.45-74
• /
• 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
• /
• 제9권4호
• /
• pp.251-273
• /
• 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
• /
• 제11권2호
• /
• pp.3-16
• /
• 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
• /
• 제19권6호
• /
• pp.484-491
• /
• 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.