• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.195-202
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• 2006

침투경로분석은 지형공간정보 기술을 활용한 군사응용분야 중 하나이다. 분석결과는 잠재적인 적의 침투에 대해 취약한 경로를 보여줄 것이다. 가능한 침투경로를 찾기 위하여 탐지확률의 합으로 표현되는 비용함수를 최소화하는 최적경로알고리듬(다익스트라 및 $A^*$)을 사용하였다. 열상장비의 성능, 수치고도모형을 이용한 가시선분석 결과와 지형분석도(VITD)에 포함된 지형공간정보 커버리지(coverage) 중 2개의 관련된 커버리지를 사용하여 비용함수를 계산하였다. $50m{\times}50m$ 셀(cell) 크기 단위로 각각의 비용이 계산되고 저장되었으며, 최적경로로서 경로상의 모든 비용의 합을 최소화하는 경로를 찾아내었다. 제안된 방법은 대한민국의 대전지역을 대상으로 실험하였다. 실험 결과 다익스트라와 $A^*$ 알고리듬은 큰 차이가 없었으며, 다만 $A^*$ 알고리듬의 수행시간 측면에서 유리하였다. 이러한 응용분야는 침투와 감시의 두 가지 측면에서 모두 활용될 수 있다. 열상장비의 위치를 바꿔서 시뮬레이션을 수행하면, 가장 취약한 경로를 침투목적으로 찾아낼 수 있다. 다른 측면으로 보면 열상장비의 최상의 위치를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 군사응용분야에 대한 강력한 지형공간정보 활용 해법의 한 가지 예제가 될 것이다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2002년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.281-284
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• 2002

Geographic Information System (GIS) has advantage of analyzing spatial distributed data and handling spatial data for hydrologic analysis. Hydrologic Engineering Center's Hydrologic Modeling System(HEC-HMS) with HEC-GeoHMS was used to analyze flood runoff at agricultural small watershed. HEC-GeoHMS, which is an ArcView GIS extension designed to process geospatial data for HEC-HMS, is a useful tool for storing, managing, analyzing, and displaying spatially distributed data. Hydroligical component including peak discharge, time to peak, direct runoff, baseflow for Balhan study watershed, which is located in Whasung city, Kyunggi province, having an area of $29.79km^2$, were calculated using the HEC-HMS model with HEC-GeoHMS.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.23-29
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• 1996

본 연구에서는 토지정보체계(GIS)의 도형정보 처리를 위한 객체지향 데이타베이스를 개발하고, 이를 위하여 사용된 프로그램 개발방법을 설명하였다. 본 연구의 결과, 도형자료를 저장하고 관리하기 위한 자료모델을 개발하였으며, 개체지향 프로그래밍기법에 의한 도형자료 관리를 실현하였다. 도형자료 처리를 위한 자료모델을 개발함에 있어서, 관망해석을 하지 않는 자료관리만을 목표로 하였기 때문에 위상학적(topology) 자료구조를 갖지 않는 단순한 벡터모델을 사용하였다. 차후에 관거의 연결망을 기초로 하는 분석기능을 개발할 경우에는, 도형자료 처리를 위한 자료구조 부분에 대하여 수정 또는 추가 개발이 필요할 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.23-31
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• 2007

The objective of the study is to prepare input data for FIA (Flood Inundation Analysis) & FDA (Flood Damage Assessment) through rainfall-runoff simulation by HEC-HMS model. For HwaOng watershed (235.6 $km^{2}$), HEC-HMS was calibrated using 6 storm events. Geospatial data processors, HEC-GeoHMS is used for HEC-HMS basin input data. The parameters of rainfall loss rate and unit hydrograph are optimized from the observed data. HEC-HMS was applied to simulate rainfall-runoff relation to frequency storm at the HwaOng watershed. The results will be used for mitigating and predicting the flood damage after river routing and inundation propagation analysis through various flood scenarios.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.67-73
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• 2016

본 연구에서는 하의도 남쪽 연안지역을 대상으로 자연적 및 인공적 지형에 의한 일조차단의 영향을 평가하였다. 지리정보시스템 자료를 이용하여 대상지역의 지형공간자료를 생산하고, 태양의 방위각과 고도각을 기반으로 3차원 일조환경평가 모델링을 수행하였다. 주간시간대에는 대상지역의 약 80~90% 이상의 영역에서 일조가 형성되었으며, 특히 하지(여름철)의 경우가 일조환경이 가장 우수한 것으로 평가되었다. 산악지형에 의한 일조차단의 영향은 일몰에 가까운 늦은 오후 시간대에 북쪽 주거지역에서 나타났다. 성토건설에 따라 형성되는 인공지형의 경우, 이른 오전 시간대에는 남쪽 주거지역의 일조환경에 영향을 미쳤으며, 늦은 오후 시간대에는 염전의 남서쪽 지역에 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.79-88
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• 2015

측량기준점은 측량을 포함한 지형공간정보의 생산 및 구축과정에 있어서 기본이 되는 매우 중요한 지형공간정보이다. 현재 우리나라의 측량기준점은 국가기준점, 공공기준점, 지적기준점으로 분류되며 생산, 관리, 운영의 주체가 측량기준점의 종류에 따라 다르다. 또한 측량기준점에 대한 일관된 형식 또는 표준이 정의되지 않아 측량기준점에서 제공되는 기본적인 정보가 상이하고, 측량기준점 간의 연계, 통합 활용 및 관리, 운영이 어려운 실정이었다. 따라서 측량기준점의 효율적인 생산, 관리, 운영, 유통을 위한 표준의 제정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 측량기준점의 운영현황을 조사하여 표준의 작성을 위한 측량기준점의 대상을 선정하고, 국내 외의 측량기준점의 성과항목을 조사하여 측량기준점의 표준화 항목과 관리 데이터모델을 결정함으로써 기관표준 및 TTA표준을 제정하고 이를 활성화 할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.111-126
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• 2022

Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.

• 대한산업공학회지
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• 제41권4호
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• pp.396-407
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• 2015

The literature about intelligence assets allocation focused on mainly single or partial assets such as TOD and GSR. Thus, it is limited in application to the actual environment of operating various assets. In addition, field units have generally vulnerabilities because of depending on qualitative analysis. Therefore, we need a methodology to ensure the validity and reliability of intelligence asset allocation. In this study, detection probability was generated using digital geospatial data in MGIS (Military Geographic Information System) and simulation logic of BCTP (Battle Commander Training Programs) in the R.O.K army. Then, the optimal allocation mathematical model applied concept of simultaneous integrated management, which was developed based on the partial set covering model. Also, the proposed GA (Genetic Algorithm) provided superior results compared to the mathematical model. Consequently, this study will support effectively decision making by the commander by offering the best alternatives for optimal allocation within a reasonable time.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.516-518
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• 2012

일반적으로 표적에 대한 탐지는 감시장비의 성능과 지형지물의 차폐 여부가 가장 큰 영향을 준다. 본 연구는 SRTM DSM (Digital Surface Model)과 국방지형정보단 DEM (Digital Elevation Model) 그리고 여기에 수목고를 고려한 DCM (Digital Canopy Model)고도를 기반으로 탐지확률 실험을 하였다. 실험결과 DCM과 DEM 기반의 탐지확률 결과가 가장 유사성이 높았고, SRTM과 DEM 기반의 탐지 확률은 차이가 나는 것으로 확인하였다. 따라서 SRTM이 이론적으로 DSM으로 고려되지만, 향후 추가적인 연구를 통해 이에 대한 분석이 더 필요할 것으로 사료된다.