• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.91-98
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• 2013

우리나라는 2004년부터 오염총량관리가 가능한 수질오염총량관리제를 도입하였으며 지방자치단체는 수질모델을 이용하여 소유역별 기준배출부하량을 산정하고 있다. 그러나 수질모델의 입력자료 중 하천 모식도 작성은 대부분 수작업으로 이루어지고 있어 많은 시간과 비용이 투자된다. 따라서 본 연구에서는 하천 네트워크 분석이 가능한 한국형 Reach File을 이용하여 수질모델의 모식도 작성을 자동화하는 알고리듬을 개발하고자 하였다. 또한 GIS를 활용하여 직선형태의 기존 모식도 대신 하천형태를 가지고 있는 모식도를 작성하였다. 이것은 오염원, 취수원 등 다양한 공간정보와 중첩하여 분석이 가능하다. 본 연구에서는 우선적으로 한국형 Reach File의 선형 도형자료를 이용하여 동일한 거리를 가진 요소를 분할할 수 있는 요소 자동 분할 알고리듬을 개발하였다. 이후 한국형 Reach File의 점형 도형자료를 이용하여 수질모델 모식도의 순서와 유형을 자동으로 입력할 수 있는 요소 속성 자동입력 알고리듬을 개발하였다. 알고리듬을 검증하기 위해 개발된 알고리듬을 경안천 유역에 적용하고 그 결과를 확인하였다. 본 연구 결과 모식도 작성의 자동화가 가능하였으며 이는 수질모델링의 비용과 시간을 절약할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 모식도를 이용한 수질모델 입력자료 자동작성 시스템 개발이 이루어진다면 빠르고 편리한 수질모델링이 가능할 것으로 판단된다.

• 상하수도학회지
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• 제33권1호
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• pp.43-53
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• 2019

In the Geumho River, 4-nitrophenol has been detected, thus it is necessary to investigate the contamination sources in order to prevent the release of this compound. However, the research to estimate the potential source is regarded as complicated research. In this study, the distributions of 4-nitrophenol were simulated and the contribution of the potential sources was estimated using a numerical model(HydroGeoSphere; HGS) and the measuring data of 4-nitrophenol from 2013 to 2017. The altitude data, the land cover data, the flow rates of the tributaries and wastewater treatment plants, and the decay rate of 4-nitrophenol was used as the input data. The results of this research showed that the contribution rates of potential contamination sources in the upstream area were higher than that of the downstream area. Most of the upstream area is the agricultural area, it seemed that 4-nitrophenol was originated from the pesticides. In order to achieve more specific location of sources, an intensive investigation in the upstream is required.

• 한국지형학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-89
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• 2020

The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.141-149
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• 2010

3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2～3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.71-73
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• 2019

차량이 얼마나 존재하고 어디에 존재하는지는 교통정보를 반영하는 GeoAI 기반 도시 환경의 구현에서 필수적으로 파악되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추출에 유용한 딥러닝 모델인 Mask R-CNN을 이용하여 차량 데이터를 학습시키고 드론으로 촬영한 실제 항공 영상에서 차량 검출 유무를 검증하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.131-140
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• 2019

This study compares and analyzes the spatial distribution of people in two cities using location information in twitter data. The target cities were selected as Paris, a traditional tourist city, and Dubai, a tourist city that has recently attracted attention. The data was collected over 123 days in 2016 and 125 days in 2018. We compared the spatial distribution of two cities according to the two periods and residence status. In this study, we have found a hot place using a spatial statistical model called dart-shaped space division and estimated the urban area by reflecting the distribution of tweet population. And we visualized it as a CDF (cumulative distribution function) curve so that the distance between all the tweets' occurrence points and the city center point can be compared for different cities.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.101-108
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• 2011

우리나라에서 남극에 장보고기지를 건설하는 계획을 추진하고 있으며 이를 위해 기지 부근 지형에 대한 상세한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 장보고기지 건설을 위한 지형도를 제작하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 이를 위해 장보고기지 주변의 현지측량 및 장비의 사전테스트를 수행하였다. 또한 GeoEye-1 위성영상의 센서모델링을 위해 RPC-편의 보정을 수행하였으며 최소 두 점의 기준점이 실질적으로 필요한 것으로 나타났다. 지형도 제작은 영상의 해상도와 현지 보완측량이 불가능한 점을 고려하여 약 1/2,500의 도화축척이 적합하였다. 장보고기지 주변의 상세한 지형정보 제공을 위하여 영상정합에 의하여 수치표고모델을 생성하였으며 현지측량한 GPS-RTK 자료와 비교하였으며 약 0.6m의 수직위치정확도를 나타내었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.15-20
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• 2019

확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.229-240
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• 2019

건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.1-8
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• 2014

정보통신기술(ICT: Information Communication Technology) 분야의 시장을 주도하는 모바일, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등과 같은 트렌드 기술들은 공간정보 분야를 포함한 대부분의 응용분야에 지대한 영향을 미치고 있다. 이중에서 클라우드 컴퓨팅은 비록 우리나라에서는 초기 적용단계 수준이지만 다른 트렌드 기술들 간의 연계를 위한 플랫폼 역할을 담당한다. 특히 모바일과 클라우드 컴퓨팅이 결합된 형태인 모바일 클라우드는 모바일 단말 환경의 제한점들을 보완하고 기존의 모바일 앱에 비하여 더 많은 정보처리기능의 제공이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. 이번 연구에서는 모바일 클라우드 환경을 OpenStack 및 다양한 오픈소스를 활용하여 구축하고, 이를 플랫폼으로 하여 공간영상정보 필터링 기능을 수행하는 시스템을 시험적으로 설계 및 구현하였다. 한편 공간영상정보 처리는 빅데이터 분석기술로 각광받고 있는 R 환경을 적용하여 필터링 처리를 수행하였다. 이러한 시도는 향후 R을 활용한 공간영상정보 분석서비스 개발과 다양한 공간정보와 연계되는 새로운 서비스 모델 개발에 적용될 것으로 기대한다.