• 한국농촌건축학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.63-76
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• 1999

This paper is to clarify the spatial characteristics of settlements in rural area. Especially the study is viewed through the geographical language in Eumsung-Kun, which is one of typical rural settlements situated in Chung Buk. The number of geographical languages collected in Eumsung-Eup and Wonnam-Myun is 150. The geographical languages could be classified into 8 groups and 4 categories. The main results are as follows; 1) The study method by geographical language is effective to analyze the spatial organization of settlements as a living space. 2) The classification and categorization of geographical language showed clearly the formation process and spatial characteristics of settlements.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1326-1328
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• 2003

An elliptical basis function (EBF) network is proposed in this study for the classification of remotely sensed images. Though similar in structure, the EBF network differs from the well-known radial basis function (RBF) network by incorporating full covariance matrices and uses the expectation-maximization (EM) algorithm to estimate the basis functions. Since remotely sensed data often take on mixture -density distributions in the feature space, the proposed network not only possesses the advantage of the RBF mechanism but also utilizes the EM algorithm to compute the maximum likelihood estimates of the mean vectors and covariance matrices of a Gaussian mixture distribution in the training phase. Experimental results show that the EM-based EBF network is faster in training, more accurate, and simpler in structure.

• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2006년도 연례 학술대회
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• pp.181-183
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• 2006

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.15-15
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• 2004

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.197-198
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• 2005

• 대한지리학회지
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• 제39권2호
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• pp.283-296
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• 2004

화장의 증가에도 불구하고 묘지의 면적증가는 계속되고 있고 이로 인해 국토공간 가운데 산지를 효율적으로 활용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 위성영상을 이용한 사상추출(feature extraction) 방법은 이러한 문제점을 해결하고 묘지의 체계적인 관리를 가능하게 할 것으로 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 묘지의 반자동 혹은 자동추출을 위한 기초연구로서 묘지의 통계적인 분광특성과 유형분류에 관한 연구를 수행하였다. 연구를 위해 고해상도 위성영상인 IKONOS 영상을 이용하였다. 연구지역 내에서 24개의 대상묘지를 선정하여 해당 묘지의 통계적 분광특성을 조사하고, 경관 식생지수 군집분석 등에 의한 분류를 시도하였다. 그리고 사면이나 경사도가 묘지의 유형구분에 미치는 영향을 연구하였다. 연구결과, 식생지수와 군집분석에 의한 유형구분이 유사하게 나타났고 사면이나 경사도는 묘지의 유형구분에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 추계학술대회논문집
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• pp.3-8
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• 2003

Census data are usually provided at an aggregated level. However, the aggregated data are essentially arbitrary geographical areas. The areal units used to report census data have no natural or meaningful geographical identity. Unfortunately, this means that analyses of these area aggregations may be conditional upon the set of zones, which are presented. This effect is known as the modifiable areal unit problem (MAUP) and has two related aspects. First, scale effect is the variation in numerical results that occurs due to the number of zones used in an analysis. Second, results may also differ between different ways of aggregating exactly the same data to the same scale; this may be called the aggregation effect (Openshaw, 1984). This study aims to provide a practical tool for the study of MAUP. I have created a set of 91 areal units based on 280 basic units in Nonhyun-2 dong to solve zoning problem and scale problem. We can easily recognize the importance of areal classification as statistics were different according to areal classification.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제37권1호
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• pp.44-51
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• 2021

Rapid urbanization and population growth have caused substantial land use land cover (LULC) change in the Kathmandu valley. The lack of temporal and geographical data regarding LULC in the middle mountain region like Kathmandu has been challenging to assess the changes that have occurred. The purpose of this study is to investigate the changes in LULC in Chandragiri Municipality between 1996 and 2017 using geographical information system (GIS) and remote sensing. Using Landsat imageries of 1996 and 2017, this study analyzed the LULC change over 21 years. The images were classified using the Maximum Likelihood classification method and post classified using the change detection technique in GIS. The result shows that severe land cover changes have occurred in the Forest (11.63%), Built-up areas (3.68%), Agriculture (-11.26%), Shrubland (-0.15%), and Bareland (-3.91%) in the region from 1996 to 2017. This paper highlights the use of GIS and remote sensing in understanding the changes in LULC in the south-west part of Kathmandu valley.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2006년도 연례 학술대회
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• pp.35-36
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• 2006