• 한국측량학회지
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• 제31권6_2호
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• pp.611-623
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• 2013

Point cloud data (i.e., LiDAR; Light Detection and Ranging) collected by Airborne Laser Scanner (ALS) system is one of the major sources for surface reconstruction including DEM generation, topographic mapping and object modeling. Recently, demand and requirement of the accurate and realistic Digital Building Model (DBM) increase for geospatial platforms and spatial data infrastructure. The main issues in the object modeling such as building and city modeling are efficiency of the methodology and quality of the final products. Efficiency and quality are associated with automation and accuracy, respectively. However, these two factors are often opposite each other. This paper aims to introduce correction scheme of incorrectly determined Model Key Points (MKPs) regardless of the segmentation method. Planimetric and height locations of the MKPs were refined by surface patch fitting based on the Least-Squares Solution (LESS). The proposed methods were applied to the synthetic and real LiDAR data. Finally, the results were analyzed by comparing adjusted MKPs with the true building model data.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.82-89
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• 2008

최근, GIS 분야에서 RFID와 GPS 센서 같은 위치 및 공간 데이타를 포함하는 다양한 GeoSensor의 활용으로 수집되는 공간 데이타가 크게 증가하면서, 대용량 공간 데이타의 빠른 처리를 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 대표적인 공간 인덱스인 R-Tree를 기반으로 검색 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구는 R-Tree에서 노드의 MBR 간의 겹침이나 트리 높이를 어느 정도 줄임으로써 다소 검색 성능을 향상시켰지만, 트리 검색에서 발생하는 불필요한 노드 접근 비용 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 R-Tree에서 대용량 공간 데이타의 빠른 검색을 제공하는 인덱스인 HR-Tree(Hash based R-Tree)를 제시한다. HR-Tree는 트리 검색 없이 R-Tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 해시 테이블을 이용함으로써 R-Tree의 검색 성능을 높인다. 해시 테이블은 데이타 영역을 차원에 따라 반복적으로 분할한 Partition과 대응되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터들로 구성된다. 각 Partition은 생성 과정에서 고유의 식별 코드를 갖기 때문에 Partition 코드가 주어지면 해시 테이블에서 해당 레코드를 쉽게 접근할 수 있다. 또한, HR-Tree는 R-Tree구조의 변경없이 다양한 R-Tree 변형 구조에 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 실험을 통하여 HR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.64-78
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• 2013

다양한 단위사업안이 고려되는 유역치수계획에서 경제적 효율성이 높고 최적규모를 나타내는 최적 투자대안의 결정은 사업의 시행여부를 판단하는 매우 중요한 절차이다. 치수계획 수립시 투자대안은 다수의 단위사업간 관계를 고려하여 1개 이상의 단위사업으로 조합된 의사결정안을 의미하며, 이때 홍수저감시설의 종류와 규모별로 구성되는 단위사업의 수가 많아 최적 투자대안을 결정하는 것은 어려운 것이 현실이다. 따라서 본 연구는 경제적인 측면에서 최적 투자대안을 결정하기 위하여 홍수저감시설 중 댐증고사업을 대상으로 경제성 분석을 통해 최적규모를 결정하는 방안을 제시하고자 한다. 영산강 유역의 4개 댐의 증고높이를 결정하기 위해 단위사업별 홍수저감량을 산정하는 '시나리오1'과 단위사업의 조합에 의해 구성된 투자대안별 홍수저감량을 산정하는 '시나리오2'를 비교하였다. 연구결과 '시나리오2'에 의해 최적 규모를 결정하는 것이 '시나리오1'을 이용하는 것에 비해 유역 전체의 상황이 종합적으로 고려된 경제적인 규모결정에 적합한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.318-321
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• 2004

The damage scale and damage area in the coast have been increased dramatically because of calamities such as typhoon. tidal wave. flood and storm. Especially. 409 cases. which reach to about $40.9\%$ of natural disasters of 1,000 cases for the recent 15 years have happened on coast area. More than $40\%$ of natural disasters also occurred every year is happening in coastland. Therefore, there is a great need to construct all related GIS database such as atmospheric phenomena (typhoon. tidal wave, flood and storm). harbor facility, harbor traffic and ebb and flow. Furthermore. the certain system should be developed and integrated with NDMS (National Disaster Management System) by using 3D web GIS technology. In this study. the coast disaster area management system was designed and developed by using 3D web GIS technique so that the coast disaster area could be monitored and managed in real time and in visual. Finally. the future disaster in coast area could be predicted scientifically.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권3호
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• pp.30-38
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• 2023

Building Information Models(BIM) provides rich geometric and attribute information throughout the entire life cycle of a building and infrastructure object, while Geographic Information System(GIS) enables the detail analysis of urban issues based on the geo-spatial information in support of decision-making. The Integration of BIM and GIS data makes it possible to create a digital twin of the land in order to effectively manage smart cities. In the perspective of integrating BIM data into GIS systems, this study performs literature reviews on georeferencing techniques and identifies limitations in carrying out the georeferencing process using attribute information associated with absolute coordinates probided by Industry Foundation Classes(IFC) as a BIM standard. To address these limitations, an automated georeferencing process is proposed as a pilot study to position a IFC model with the Local Coordinate System(LCS) in GIS environments with the Reference Coordinate System(RCS). An evaluation of the proposed approach over a BIM model demonstrates that the proposed method is expected to be a great help for automatically georeferencing complex BIM models in a GIS environment, and thus provides benefits for efficient and reliable BIM and GIS integration in practice.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.152-161
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• 2017

모바일 매핑 시스템(Mobile Mapping System: MMS) 센서를 이용한 3차원 정밀지도의 구축은 자율주행 자동차 개발에 필요한 기술이다. 본 논문은 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 이용하여 획득한 점군자료를 이용하여 도로주변의 3차원 객체 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선, MMS LiDAR 점군자료 이용하여 수치표면모형(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고, 생성된 DSM을 기반으로 경사도 지도를 제작하였다. 추출된 경사도 정보를 이용하여 도로주변의 3차원 객체를 식별하였고, 모폴로지 필터링 기법을 이용하여 도로주변의 3차원 객체 중 총 97%의 객체를 추출하였다. 본 연구는 MMS 센서를 이용하여 획득한 공간정보자료를 기반으로 도로 주변의 3차원 객체를 추출함으로써 최근 주목받고 있는 자율주행기술의 활용성에 관한 방안을 제시하였다는데 의의가 있다.

• Spatial Information Research
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• 제17권2호
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• pp.171-181
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• 2009

구글, 마이크로소프트, 야후 등의 대형업체들이 플랫폼을 기반으로 전 세계 위성사진과 지도 서비스를 선보이고 있는데 반해, 국내의 경우 뛰어난 지도 서비스들을 보유하고 있음에도 플랫폼으로 발전시키지는 못하여 경쟁에서 밀리고 있다. 웹을 통해 국토정보를 효과적으로 활용하기 위해서는 다양한 원천자료와 소프트웨어를 통합해 줄 플랫폼이 필요한 현실에서, 차세대 유비쿼터스 웹 환경에서 공공 및 민간의 공간정보를 통합하여 맞춤형 국토정보의 활용을 극대화할 수 있는 기술로서 맞춤형 국토정보 플랫폼기술이 개발되고 있다. 스트리밍, 매쉬업, 검색의 크게 세 가지로 나뉘어 2D/3D Hybrid 스트리밍엔진, u-GIS 서비스 매쉬업엔진, 차세대 국토정보 검색엔진 등이 그것이다. 이에 맞춤형 국토정보 플랫폼기술의 효과적인 개발을 위해 관련 Geospatial Web 플랫폼기술이 구현되고 있는 기존의 제품 및 시장동향을 분석하고, 이를 토대로 목표시장중심 및 플랫폼의 기술 특성에 따라 맞춤형 국토정보 플랫폼기술개발전략을 모색하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.175-194
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• 2014

본 연구는 낙동강 수계 내 청수성 부착조류(Achnanthes convergens)의 분포 특성을 기반으로 이들의 서식에 영향을 미치는 환경 및 서식 수변 요인 등을 규명함으로 실제적인 보전, 복원에 대한 기준 또는 준거 등의 정보를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 환경부 국립환경과학원에서 수행하고 있는 '수생태계 건강성 조사 및 평가(V)' 사업 자료 중 낙동강 대권역의 총 250개 지점을 대상으로 2012년 4월(1차)과 9월(2차)에 구축된 부착조류 및 이화학적 요인, 서식 수변환경 등의 결과들을 활용하였다. 또한, 각 환경요인들의 결과들을 연계시켜 Kriging, Hotspot, LISA 등의 공간분석을 실시하였으며, 특히 조사구간별 Achnanthes convergens의 출현이 10% 이상인 지점을 청정수역으로 구분하여 그 외 지역(비청정수역)과의 공간 특성들을 비교 분석하였다. 연구 결과, 낙동강 대권역 250개 구간 중 청수성 부착조류인 Achnanthes convergens가 10% 이상 우점종으로 출현한 구간은 1차 조사에서는 총 56개 지점으로 나타났으며, 2차 조사에서는 다소 적은 지점인 41개 지점으로 나타났다. 청정수역에 대한 물리 화학적 특성들을 분석한 결과, 모든 지표들이 청정수역에 비해 비청정수역에서 더 악화된 수질 특성을 가지는 것으로 나타났으며, 전기전도도(청정수역: 평균 $101.83{\mu}s/cm$, 비청정수역: 평균 $598.48{\mu}s/cm$)와 탁도(청정수역: 평균 1.95NTU, 비청정수역: 5.58NTU) 등은 최대 5배 이상 악화된 수질 특성을 보이는 것으로 나타났다. 낙동강 대권역 내 청정수역의 서식 수변 환경 특성을 분석한 결과, 자연적 종횡사주, 유속 다양성, 저질상태, 제방하안재료, 제외지 토지이용 등이 지표생물인 청수성 부착조류 Achnanthes convergens에 주요한 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. Hotspot 및 LISA 분석을 통해 Achnanthes convergens 높은 출현을 보여 청정수역으로 구분된 안동댐 상류, 임하댐 상류, 위천, 밀양강, 남강, 황강 등의 유역들은 Coldspot 및 LL 등급으로, 낙동강 본류 및 하류, 안동댐 하류, 금호강 유역 등은 Hotspot 및 HH 등급으로 분류되었다.

• 한국측량학회지
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• 제19권3호
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• pp.219-228
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• 2001

사회 기반시설에 대한 관리의 중요성이 높아지고, 국가적인 지형공간정보체계의 구축이 활발해짐에 따라 도로 시설물 정보의 정확한 구축을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지는 도로 시설물 정보 취득에 기존의 지상측량 방법에 의한 현장 조사측량 방법이 사용되어 왔으나 본 연구에서는 수치사진측량 기법에 의하여 제작한 정사투영영상을 활용하여 도로상의 각종 시설물 정보를 취득하고자 하였다. 연구의 결과 제작된 정사투영영상으로부터 취득된 도로 시설물 정보는 1:1,000수치지도와 비교했을 때 약 12cm정도의 정확도를 가지고 있었으며, 수치지도에 표현되어 있는 도로 관련 시설물 뿐만 아니라 표현되어 있지 않은 각종 정보의 취득이 가능하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.277-280
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• 2010

There is a need to convert the old low- or medium-resolution satellite image-based thematic mapping to the high-resolution satellite image-based mapping of GSD 1m grade or lower. There is also a need to generate middle- or large-scale thematic maps of 1:5,000 or lower. In this study, the DEM and orthoimage is generated with the KOMPSAT-2 stereo image of Yuseong-gu, Daejeon Metropolitan City. By utilizing the orthoimage, automatic extraction experiments of land cover information are generated for buildings, roads and urban areas, raw land(agricultural land), mountains and forests, hydrosphere, grassland, and shadow. The experiment results show that it is possible to classify, in detail, for natural features such as the hydrosphere, mountains and forests, grassland, shadow, and raw land. While artificial features such as roads, buildings, and urban areas can be easily classified with automatic extraction, there are difficulties on detailed classifications along the boundaries. Further research should be performed on the automation methods using the conventional thematic maps and all sorts of geo-spatial information and mapping techniques in order to classify thematic information in detail.