• 대한공간정보학회지
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• 제15권2호통권40호
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• pp.43-49
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• 2007

본 연구는 퍼지개념을 적용한 GIS 공간분석법을 도입하고 이를 통해 쓰레기 매립장 입지 평가를 수행하였다. 기존 연구는 GIS의 공간 중첩 분석법을 적용하여 입지분석이나 적지선정 등을 수행하였으나 공간 중첩분석은 보통집합의 불린 논리를 바탕으로 공간자료를 처리하였기 때문에 공간자료의 불확실성과 자료분류 기준의 부적합성을 고려하여 분석할 수 없었다. 그러므로 신뢰할 수 있는 분석결과를 제시할 수 없어 실제 문제에서 적극 활용되지 못하였다. 본 연구는 쓰레기 매립장을 대상 시설로 선정하고 객관적인 접근법으로 퍼지 공간분석 법을 적용하였으며, 구체적인 적용과정으로서 연속형 공간자료에 대한 소속함수의 정의방법과 퍼지분석을 위한 퍼지입력값의 생성, 그리고 쓰레기 매립장 입지평가를 위한 분석인자의 선정기준 및 자료분류기준을 검토하여 이것으로부터 소속함수를 결정하는 매개변수를 추출하는 방법을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1647-1651
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• 2009

The uncertainty or imprecision associated with vague parameters and weighting sets, reduces the ability to decide what alternative is better for a particular location. To efficiently reduce the effect of imprecision frequently arising in available information, fuzzy theory has been used to improve consideration of imprecision in a Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) problem. Fuzzy logic offers a way to represent and handle imprecision present in continuous real world applications. A GIS implementing fuzzy set theory, (referred to in this paper as the "Spatial Fuzzy Approach") enables decision makers to express imprecise concepts associated with geographic data and provides decision makers the ability to have even more definition and discrimination in terms of the best alternatives for a particular spatial location. This study is focused on addressing questions pertaining to the methodology of floodplain analysis using GIS and Spatial Fuzzy MCDA to evaluate flood damage reduction alternatives. The issues will be examined in a case study of the Suyoung River Basin in Pusan, Korea.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1317-1320
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• 1993

We are concerned with developing a robust method for comprehensive scene analysis. In particular, we address the problem of representing spatial relations between regions in a segmented 2D image. Spatial relations are modeled as fuzzy sets. The method has two aspects, symbolic and quantitative, consisting of assigning labels for spatial relations and numeric degrees to which a relation holds respectively. The procedure of deriving a spatial relation is hierarchical taking into account geometric/physical characteristics of the regions in question.

• 대한지리학회지
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• 제30권3호
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• pp.296-310
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• 1995

본 연구는 퍼지이론을 공간분석에 적용하기 위한 이론적인 배경을 고찰하고, 퍼지 분류법의 특성에 대해 살펴본 것이다. 이를 위해 필자는 공간정보의 모호성에 대해 살펴보 고, 퍼지공간분석의 전제를 설정한 다음 퍼지분류법을 소개하였다. 그리고 퍼지분류법의 특 성을 명확히 하기 위해 경상남도 읍급이상 도시의 산업별 고용비율을 대상으로 퍼지분류를 행한 후, 퍼지분류와 전통적인 군집분석의 결과를 비교하였다. 그 결과, 공간정보의 모호성 은 구체성의 부족, 인간행태, 인내치문제, 분류기준의 부족 등에 의해 발생하는데 기존의 공 간분석기법으로는 공간의 모호성을 반영할 수 없으므로 퍼지기법을 도입한 퍼지공간분석의 필요성이 있음을 확인하였다. 퍼지분류법 중, 퍼지이산분류는 계산절차는 상대적으로 간단하 나 분류결과가 집단간의 점이성을 고려하지 못하며, 퍼지중첩분류는 분류집단간의 점이성은 고려하나 분류결과가 지나치게 많아 적절한 분류수준을 선택하기 어렵고 결과해석이 상대적 으로 난해하다는 문제점이 있음이 밝혀졌다, 또 경남의 도시기능분류는 분류기법에 따라 다 르게 이루어졌지만 창원, 울산, 마산, 진해, 김해, 양산, 웅상, 장승포, 신현으로 구성된 제조 업 군집과 단독군집 충무의 존재가 세 가지 분류 모두에서 공통적으로 확인되었다.

• 한국측량학회지
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• 제17권2호
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• pp.177-187
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• 1999

현재까지 GSIS를 이용하는 많은 응용분야에서 각종 공간자료의 추출 및 분석을 위해 벡터형 공간중첩(spatial overay)이나 격자형 공간연산(spatial algebra)기능이 주로 사용되었다. 하지만 이런 방법에 내재하고 있는 개념은 전통적인 보통집합이론에 근거하고 있기 때문에 많은 종류의 공간자료들이 구간설정에 있어서 예리한 경계로 분할되는 것으로 다루어지고 있다. 이것은 현실 세계에 존재하는 실제 자료들의 공간분포패턴과 일치하지 않는다. 즉, 공간상에 일정영역이나 실체들이 오직 한가지 속성으로 한정되는(one-entity-one-value)오류를 그대로 포함하고 있다. 본 연구는 이러한 보통집합의 개념하에서 공간자료를 다루어 왔던 종래의 방식을 개선하기 위해서 공간자료가 지니는 모호함 내지 경계의 애매성을 잘 표현할 수 있는 퍼지집합의 개념을 두 가지 방법을 통해 공간중첩과정에 도입하였다. 첫 번째 방법은 공간적으로 연속성을 갖는 자료에 대해서 퍼지부분집합에 의한 퍼지구간분할법이며, 두 번째 방법은 범주형 자료에 대해서 적용한 퍼지경계집합법이다. 사례연구로서 신시가지 개발입지선정을 위한 적지분석을 수행을 함으로서 기존의 부울분석방법과 퍼지 공간 중첩법의 결과를 비교하였으며 그 결과, 퍼지공간중첩법에 의한 적합도면이 신시가지 개발입지에 대한 보다 타당성 있는 정보를 제공하며, 더불어 정보표현측면에서도 더욱 적절한 형태임을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.717-720
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• 2006

In this study, we predicted locations vulnerable to ground subsidence hazard using fuzzy logic and geographic information system (GIS). Test was carried out at an abandoned underground coal mine in Samcheok City, Korea. Estimation of relative ratings of eight major factors influencing subsidence and determination of effective fuzzy operators are presented. Eight major factors causing ground subsidence were extracted and constructed as a spatial database using the spatial analysis and the probability analysis functions. The eight factors include geology, slope, landuse, depth of mined tunnel, distance from mined tunnel, RMR, permeability, and depth of ground water. A frequency ratio model was applied to calculate relative rating of each factor, and the ratings were integrated using fuzzy membership function and five different fuzzy operators to produce a ground subsidence susceptibility map. The ground subsidence susceptibility map was verified by comparing it with the existing ground subsidences. The obtained susceptibility map well agreed with the actual ground subsidence areas. Especially, ${\gamma}-operator$ and algebraic product operator were the most effective among the tested fuzzy operators.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권5호
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• pp.393-404
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• 2005

As multi-source spatial data fusion mainly deal with various types of spatial data which are specific representations of real world with unequal reliability and incomplete knowledge, proper data representation and uncertainty analysis become more important. In relation to this problem, this paper presents and applies an advanced data representation methodology for different types of spatial data such as categorical and continuous data. To account for the uncertainties of both categorical data and continuous data, fuzzy boundary representation and smoothed kernel density estimation within a fuzzy logic framework are adopted, respectively. To investigate the effects of those data representation on final fusion results, a case study for landslide hazard mapping was carried out on multi-source spatial data sets from Jangheung, Korea. The case study results obtained from the proposed schemes were compared with the results obtained by traditional crisp boundary representation and categorized continuous data representation methods. From the case study results, the proposed scheme showed improved prediction rates than traditional methods and different representation setting resulted in the variation of prediction rates.

• 한국지구과학회지
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• 제26권2호
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• pp.114-128
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• 2005

Fuzzy information representation of multi-source spatial data is applied to landslide hazard mapping. Information representation based on frequency ratio and non-parametric density estimation is used to construct fuzzy membership functions. Of particular interest is the representation of continuous data for preventing loss of information. The non-parametric density estimation method applied here is a Parzen window estimation that can directly use continuous data without any categorization procedure. The effect of the new continuous data representation method on the final integrated result is evaluated by a validation procedure. To illustrate the proposed scheme, a case study from Jangheung, Korea for landslide hazard mapping is presented. Analysis of the results indicates that the proposed methodology considerably improves prediction capabilities, as compared with the case in traditional continuous data representation.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.57-66
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• 2011

이 연구의 목적은 퍼지 소속함수와 GIS 공간분석을 이용하여, 국공유지의 도로현황을 중심으로 토지이동현황조사시 지목변경 대상필지를 선정하는 방법을 연구하는데 있다. 인천 중구의 구도심지역과 계양구의 신도심 임야지역을 연구 대상지역으로 선정하여, 연속지적도, 한국토지정보시스템의 도시계획 도로 레이어, 도로명주소관리시스템의 실폭도로 레이어, 토지대장 전산자료를 GIS 공간분석 하였다. 도로 및 실폭도로 레이어에 편입된 연속지적도 각 필지의 면적 비율을 임계값으로, 퍼지소속함수를 이용하여 지목변경 대상필지 적합지수를 계산하였다. 마지막으로 적합지수를 시각화한 화면과 정사항공사진을 참조자료로 활용하여, 실제 이용현황과 지목이 상이한 필지를 지목변경 대상필지로 최종선정 하였다. 최종선정 결과, 이 연구에서 제안한 퍼지 GIS 공간분석방법은 기존의 수기 방법에 비하여, 선정기간이나 방법론적으로 효율적인 것으로 판단되며, 임야지역보다는 도심 지역에, 도심지역 중에서도 구도심보다는 신도심에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제14권6호
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• pp.387-402
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• 2005

In this study, we tried to predict the change of future land-cover and relationships between land-cover change and geo-spatial information in the Gongju area by using fuzzy logic operation. Quantitative evaluation of prediction models was carried out using a prediction rate curve using. Based on the analysis of correlations between the geo-spatial information and land-cover change, the class with the highest correlation was extracted. Fuzzy operations were used to predict land-cover change and determine the land-cover prediction maps that were the most suitable. It was predicted that in urban areas, the urban expansion of old and new towns would occur centering on the Gem-river, and that urbanization of areas along the interchange and national roads would also expand. Among agricultural areas, areas adjacent to national roads connected to small tributaries of the Gem-river and neighboring areas would likely experience changes. Most of the forest areas are located in southeast and from this result we can guess why the wide chestnut-tree cultivation complex is located in these areas and the possibility of forest damage is very high. As a result of validation using the prediction rate curve, it was indicated that among fuzzy operators, the maximum fuzzy operator was the most suitable for analyzing land-cover change in urban and agricultural areas. Other fuzzy operators resulted in the similar prediction capabilities. However, in the prediction rate curve of integrated models for land-cover prediction in the forest areas, most fuzzy operators resulted in poorer prediction capabilities. Thus, it is necessary to apply new thematic maps or prediction models in connection with the effective prediction of changes in the forest areas.