• 제목/요약/키워드: Geospatial Big Data

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수치항공사진을 이용한 해안선 침퇴적변화에 관한 연구 (Research on the Variation of Deposition & Accumulation on the Shorelines using Ortho Areial Photos)

  • 최철웅;이창헌;오치영;손정우
    • 대한공간정보학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.23-31
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    • 2009
  • 국가에서 해안선의 경계는 국토의 경계를 결정하는 중요한 요소지만, 최근 온난화로 인한 해수면 상승과 수십 년간에 걸친 성장위주의 경제정책으로 인해 우리나라의 해안선은 급격히 변하고 있다. 본 연구는 인근지역에 위치하면서 서로 동일한 해양조건을 가지고 있는 두 개의 해수욕장에서 해안선이 자연모습 그대로 보존된 지역과 인공구조물로 인해 주변의 해안선이 훼손된 지역을 중심으로 이루어 졌다. 먼저 1947년에서 2007년까지의 항공사진을 이용하여 해안선을 추출하고, 이를 후처리 Kinematic GPS 측량방식을 적용하여 획득한 육상부의 지형자료와 선박을 이용해 단빔음향측심기(Echotrac 3100)와 DGPS(Beacon)로 구성된 수로측량자동화시스템을 통해 획득한 수심측량 자료를 이용해 조위를 보정했다. 그리고 결정된 해안선을 이용해 60년간의 변화와 면적 변화량을 5개의 구간으로 나눠서 구했다. 그 결과 1947년에 비해 2007년에 해운대 해수욕장은 서쪽지역을 중심으로 급격히 면적이 감소하면서 총 -29%의 면적 감소율을 보였고, 광안리 해수욕장은 양끝의 인공구조물에 의한 유속의 감소로 인한 퇴적이 이루어지면서 총 69% 면적이 증가해 동일해양조건임에도 불구하고 주변 환경에 따라 해빈의 침 퇴적 경향에 큰 차이가 있음을 알 수 있었다.

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화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법 (3D Visualization Techniques for Volcanic Ash Dispersion Prediction Results)

  • 윤준희;김호웅;김상민;김태훈
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.99-107
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    • 2016
  • 대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.

가중 경사 커널 기반 LiDAR 미추출 지형 분류 개선 (LiDAR Ground Classification Enhancement Based on Weighted Gradient Kernel)

  • 이호영;안승만;김성수;성효현;김창헌
    • 대한공간정보학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.29-33
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    • 2010
  • 항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.