• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.21-35
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• 2009

KOMPSAT-2(KOrean MultiPurpose SATellite-2)위성은 GSD(Ground sample distance) 1m급 전정색(panchromatic) 영상과 GSD 4m급의 다중분광(multispectral)영상을 동시에 제공하는 세계 7번째 고해상도(High-Resolution) 위성으로 지도제작, 국토모니터링, 환경 등 여러 분야에서의 다양한 활용이 기대된다. 그러나, KOMPSAT-2영상은 다중분광센서(MSC : Multi Spectral Camera)의 복잡성과 보안성에 의해 위성궤도 및 자세정보 등 영상 취득 시 기하학적 정보 및 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2의 스테레오 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상 제작실험을 수행하여 KOMPSAT-2 영상을 이용한 지형공간정보 생성 가능성을 타진하고자 하였다. KOMPSAT-2영상을 이용한 DEM(Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하기 위해서는 먼저 표정해석(orientation)을 수행하여야 한다. DEM을 제작하여 정확도를 분석한 결과, 전반적으로 수치지도에 비해 표고가 높게 추출되었다. 평지부에서는 평균 1.8m, 구릉지에서는 평균 7.2m, 산지에서는 평균 11.9m의 표고오차를 나타냈다. 본 연구를 통해 생성된 정사영상의 수평위치오차 평균은 ${\pm}3.081m$로 1:5,000 수치지도 수평위치오차 허용범위인 ${\pm}3.5m$ 준하는 것으로 나타났다. KOMPSAT-2호 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상을 제작한 결과, 1:5,000급의 수치지도제작 및 지형공간정보 생성에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.33-42
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• 2010

본 연구는 부산시에 위치한 하천퇴적물에 대한 현재의 오염상태와 혐기성 상태에서의 잠재메탄발생량을 평가하기 위해 실시하였다. 먼저 부산시 하천중 총 5곳을 선정하였고 대상하천의 퇴적물을 채집하였다. 그리고 퇴적물특성을 알아보기 위해 퇴적물의 화학적산소요구량, 강열감량, 총 유기탄소에 대해서 분석을 실시하였고 그 결과 각각 15.20~75.07mg $15.20{\sim}75.07mg\;g^{-1}$, 2.34~11.54%, 1.28~34.21%로 나타났다. 또한 실험실규모의 BMP Test를 실시하였고 그 결과 pH가 약간 증가하다가 약 7.11~7.35에서 평형을 이루었으며, C/N, 최종메탄 및 이산화탄소수율 그리고 생분해도는 각각 1.05~10.27, 10.1~179.4, 10.3~34.4, 4.0~30.1을 나타내었다. 그리고 최종메탄수율과 C/N비, 최종이산화탄소수율, COD, 강열감량, 총유기탄소와의 상관관계를 알아보기 위해 선형모델에 최소자승법을 적용해 평가하였고 그 결과, COD($r^2=0.7586$)와 강열감량($r^2=0.7876$)을 제외한 나머지 모든 항목에서 최종메탄수율과 높은 상관관계를 띔을 알 수 있었다($r^2=0.9795{\sim}0.9858$). 따라서 C/N 또는 TOC 분석결과를 통해 메탄발생수율을 예측 가능할 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.21-29
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• 2004

최근의 홍수재해는 막대한 인적 재산적 피해를 초래하는 자연재해로 인식되고 있다. 이러한 재해는 재해관리체계를 활용함으로서 잠재적 위험을 최소화시킬 수 있다. 최근 GSIS와 컴퓨터 모델링기술은 홍수재해평가를 수행하는 전문자들에게 많은 도움을 주고 있으며, 특히 GSIS기술은 공간분석 뿐만 아니라 홍수재해에 대한 모델링을 수행할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 홍수 방재분야에서 보다 현실에 가까운 현황분석을 통한 적극적인 재해 상황 대처와 체계적인 방재관리를 수행하기 위해 수리수문학적 자료와 수치지도, DEM, 고해상 위성영상을 이용하여 데이터베이스를 구축하고 3D GSIS를 활용하여 홍수재해를 효과적으로 관리할 수 있는 정보시스템 구축에 대한 방안을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5344-5356
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• 2018

Nowadays with the help of Location-Based Social Networks (LBSNs), users of Point-of-Interest (POI) recommendation service in LBSNs are able to publish their geo-tagged information and physical locations in the form of sign-ups and share their experiences with friends on POI, which can help users to explore new areas and discover new points-of-interest, and promote advertisers to push mobile ads to target users. POI recommendation service in LBSNs is attracting more and more attention from all over the world. Due to the sparsity of users' activity history data set and the aggregation characteristics of sign-in area, conventional recommendation algorithms usually suffer from low accuracy. To address this problem, this paper proposes a new recommendation algorithm based on a novel Preference-Content-Region Model (PCRM). In this new algorithm, three kinds of information, that is, user's preferences, content of the Point-of-Interest and region of the user's activity are considered, helping users obtain ideal recommendation service everywhere. We demonstrate that our algorithm is more effective than existing algorithms through extensive experiments based on an open Eventbrite data set.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 1999년도 추계학술대회 발표요약문
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• pp.66-71
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• 1999

For given 3D geographic data which is usually of DEM(Data Elevation Model) format, we have to represent and manipulate the data in various ways. For example, we have to draw a part of them in drawing canvas. To do this we give users a way of selecting area they want to visualize. And we have to give a base tool for users to select the local area which can be chosen for some geographic operation. In this paper, we propose a 3D data processing method for representation and manipulation. The method utilizes the major properties of DEM and TIN(Triangular Irregular Network), respectively. Furthermore, by approximating DEM with a TIN of an appropriate resolution, we can support a fast and realistic surface modeling. We implement the structure with the following 4 level stages. The first is an optimal resolution of DEM which represent all of wide range of geographic data. The second is the full resolution DEM which is a subarea of original data generated by user's selection in our implemeatation. The third is the TIN approximation of this data with a proper resolution determined by the relative position with the camera. And the last step is multi-resolution TIN data whose resolution is dynamically decided by considering which direction user take notice currently. Specialty, the TIN of the last step is designed for realtime camera navigation. By using the structure we implemented realtime surface clipping, efficient approximation of height field and the locally detailed surface LOD(Level of Detail). We used the initial 10-meter sampling DEM data of Seoul, KOREA and implement the structure to the 3D Virtual GIS based on the Internet.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.273-283
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• 2020

지하수자원의 변동성 및 취약성 평가를 위한 지하수위의 정량적 예측은 매우 중요하다. 이를 위해 다양한 시계열 분석 기법과 머신러닝 기법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 제주도 한경면 지역에 설치된 11개 지하수위 관측정의 일 수위자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘의 하나인 Long short term memory (LSTM)에 기반한 예측 모델을 개발하였다. 제주도의 지하수위는 일반적으로 조석에 의한 자기상관성이 높고 강수에 의한 영향이 잘 반영되는 것으로 알려져 있다. 이러한 자료 특성을 고려한 입출력 텐서를 구성하기 위해 각 지하수 관측정의 수위변동 관측 자료와 같은 기간의 강수량 자료를 추가 입력자료로 선택하였다. 4계절을 나타내는 초기 365일 자료를 이용하여 LSTM 모델을 학습시켰으며 나머지 자료를 검증에 활용하여 예측 모델의 적합도를 평가하였다. 모델의 개발은 Python기반 딥러닝 프레임워크인 Keras를 이용하였고, 학습속도를 향상시키고자 NVIDIA CUDA 아키텍처를 도입하였다. LSTM 모델을 이용하여 지하수위 변화를 학습시키고 검증한 결과 결정계수가 평균 0.98로 나타나 개발된 예측모델의 적합성이 매우 높은 것으로 확인되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.25-35
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• 2006

공간정보 응용 분야에서 표준화 및 표준화 관련 연구와 기술 개발은 최근 중요한 현안중의 하나로 간주되고 있다. 국내외에서 다양한 표준안과 관련 기술 사양들이 발표되고 있으나 현실적으로는 이러한 표준사양을 수용하고 실무적으로 활용할 수 있는 개발 사례는 그리 많지 않다. 본 연구에서는 OGC에서 제안한 XML 기반의 지리정보 엔코딩 표준 방식인 Geography Markup Language(GML) 3.0과 한국정보통신기술협회(TTA)에서 개발한 우리나라 표준 교통데이터 모델을 연동하여 공간자료를 편집, 관리하고 유통할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 실무 적용성을 고려하여 ESRI shapefile 자료구조로 구축된 기본 교통데이터를 입력 대상 자료로 하여 표준 교통데이터 모델의 기본 엔터티를 GML로 직접 변환 및 편집할 수 있도록 한다. 한편 웹 기반 운영 환경에서 GML로 변환된 GIS 정보의 가시화를 위하여 SVG 형식을 지원하는 출력 기능을 구현하였다. 현재 본 시스템에서는 TTA 표준 교통 데이터 모델을 시범적으로 적용하였으나 기본적인 범용적인 GIS 자료의 입력 및 GML 편집 기능을 제공하므로 교통데이터 모델외에 다른 응용 분야에서의 표준 데이터모델이 개발되면 별도의 작업 없이 직접 적용할 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발된 GML 기반의 공간정보 편집 시스템은 표준 데이터 모델의 실무 적용성, 시험 운영 및 사양 검증을 위한 실무적인 도구로도 활용이 가능하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.23-29
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• 2019

기존의 균열 검출 방법은 많은 인력과 시간, 비용이 소모되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 차량이나 드론을 이용하여 취득한 영상에서 균열 정보를 파악하고 정보화하는 자동검출시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영한 도로 영상에서의 균열 검출 연구를 진행한다. 획득한 항공영상은 전처리와 라벨링(Labeling) 작업을 통해 균열의 형태정보 데이터셋(data set)을 생성한다. 생성한 데이터셋을 Mask R-CNN(regions with convolution neural network) 딥러닝(deep learning) 모델에 적용하여 다양한 균열 정보가 학습된 새로운 모델을 획득하였다. 획득 모델을 이용한 실험 결과, 제시된 항공 영상에서 균열을 평균 73.5%의 정확도로 검출하였으며 특정 형태의 균열 영역도 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.133-149
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• 2022

벼 수량 추정에 대한 기존의 국내 연구는 주로 저해상도인 MODIS 위성영상을 사용하여 우리나라 전역을 대상으로 시군 단위에서 수행되었다. 기존 연구와 달리, 본 연구는 전북 김제시를 사례로 중해상도인 Sentinel-2 위성영상과 강우 및 토양자료를 활용하여 읍면동 단위에서 벼 수량을 추정하고 그 정확성을 평가하였다. 전북 김제시를 대상으로 2018년 8월 1일에 촬영된 Sentinel-2 영상으로부터 산출된 NDVI, LAI, EVI2, MCARI1, MCARI2의 다섯 가지 식생지수와 강우량 및 논 토양 유형 자료를 읍면동별로 집계하고 종속변수의 비정규성 문제를 해결하기 위해 다중회귀분석을 확장한 감마 일반화 선형모형으로 벼 수량을 추정하였다. 벼 수량 추정 모형에서 EVI2, 9월 강우일수, 염해답 비율이 유의한 독립변수로 선정되었다. 모형의 적합도를 나타내는 결정계수는 0.68이었고, 모형의 정확성을 나타내는 RMSE는 62.29kg/10a였다. 이 모형으로 2018년 김제시 전역의 쌀 생산량을 추정한 결과는 96,914.6M/T으로 통계연보의 94,470.3M/T과 비교해 0.46%의 오차를 보여 매우 근접한 결과가 도출되었다. 또한, 김제시의 단위면적당 쌀 생산량은 552kg/10a로 도출되어 통계자료의 550kg/10a와 거의 일치하였다. 이러한 결과는 기존 연구들과 유사한 결과로 국내에서 시군 이하 단위에서 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 벼 수량을 추정하는 것이 가능하다는 것을 입증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.65-75
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• 2014

버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.