본 논문은 수도권 내 지역을 도시적 특성에 따라 군집 분석하여 수도권의 지역유형을 구분하고 그 특성을 파악하고자 하였다. 수도권 도시의 유형화를 위해 2005년을 시점으로 도시의 구성요소인 인구, 활동, 토지 및 시설을 나타내는 지표 10가지를 선정하였으며, 주성분분석을 통해 변수들의 공통된 특성이나 유사한 성질에 따라 공통인자를 추출하였다. 추출된 인자에 대한 인자득점을 이용하여 군집분석을 행하였고, 군집분석의 방법은 계층적 군집방법인 최단연결법, 최장연결법, 평균연결법, 와드법을 이용하였다. 그 결과 수도권을 5개의 군집으로 유형화 할 수 있었다.
A housing market in an urban area is not just a single market but a combination of regionally different submarkets. This study begins with a critical mind that previous researches did not consider the spatial autocorrelation of each area where the housings are located. The clustering analysis of housing submarket which considers spatial autocorrelation is performed as it follows. First, 4 housing market attribute variables are reducted to 1 variable by principle component analysis. Then, after calculating $Gi^*max$ by AMOEBA, 7 housing submarkets which have similar characteristics based on $Gi^*max$ are classified. The characteristics of each submarket are investigated, then political implication is deduced as the following. Different level of housing policy should be made to each cluster because each cluster has different level of spatial autocorrelation.
The goal of image merging techniques are to enhance the resolution of low-resolution images using the detail information of the high-resolution images. Among the several image merging methods, wavelet-based image merging techniques have the advantages of efficient decorrelation of image bands and time-scale analysis. However, they have no regard for spatial information between the bands. In other words, multiresolution data merging methods merge the same information-the detail information of panchromatic image-with other band images, without considering specific characteristics. Therefore, a merged image contains much unnecessary information. In this paper, we discussed this 'mixing' effect and, proposed a method to classify the detail information of the panchromatic image according to the spatial and spectral characteristics, and to minimize distortion of the merged image.
Morphological and positional characteristics of anchovy aggregations, confirmed by trawling, were examined in two locations of the southern part of theWest Sea (T1) and the western side of South Sea (T11) of South Korea. Morphological characteristics (mean length, height and area) of the anchovy aggregations at T1 were smaller than those at T11, however the positional characteristics (distributional depth and bottom depth) of the aggregations at T1 were larger than those at T11. Diverse dataset such as the ship's cruise track, the cruse map, and interpolated three-dimensional-like water temperature were visualized in multiple dimensions. For a comprehensive understanding of the anchovy aggregations within their surrounding circumstances, the interpolated water temperature transferred to the location of anchovy aggregations at both stations were visualized based on geospatial information. Using quantitative investigation, the overall range of change in water temperature and salinity of anchovy aggregations at stations was considerably small. However, the water temperature and salinity of anchovy aggregations at T11 were somewhat higher than those at T1.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 일반 유인 항공기나 위성에 비해 경제성이 크고, 대상물에 접근이 용이하여 군사적인 목적으로 많이 이용되어 왔다. 최근에는 IT 기술의 발전으로 다양한 센서를 탑재한 UAV가 출시되고 있으며 측량, 농업, 기상관측, 통신, 방송, 스포츠 등 광범위한 분야에서 이용이 증가하고 있으며, 공간정보를 제작하고 활용하는 분야에서 UAV를 활용하기 위한 다양한 연구와 시도가 증가하고 있다. 하지만 기존의 연구는 사진측량과 관련된 연구가 대부분이며, LiDAR(Light Detection And Ranging)에 대한 분석적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공간정보 분야 활용을 위한 UAV LiDAR 센서의 특징을 분석하고자 하였다. LiDAR 센서의 취득속도, 반사횟수 등 상용화된 LiDAR 센서의 성능을 조사하고, 비슷한 정확도와 데이터 취득 가능 거리를 가지는 Surveyor Ultra와 VX15 모델을 선정하여 데이터 취득 및 분석을 수행하였다. 연구를 통해 각 센서별로 연구대상지의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하고, 비교를 통해 데이터의 밀도, 정밀도, 식생지역에서 지면 데이터의 취득 등 특징을 제시하였다. UAV LiDAR 센서는 0.03m~0.05m의 정확도를 나타내었으며, 효과적인 활용을 위해서는 데이터의 특징들을 고려한 장비의 선정이 필요할 것으로 판단된다. 향후, 추가적인 연구를 통해 도심지역, 산림지역 등 다양한 지역에 대한 데이터 취득 및 분석이 이루어 진다면 UAV LiDAR의 활용성을 제시할 수 있을 것이다.
본 연구는 지방하천의 하류구간을 대상으로 위성항법시스템(GNSS)과 드론 RGB (D-RGB), 드론 LiDAR (D-LiDAR) 측량성과 비교를 통해 측량방법의 정확도와 수공 실무의 드론 실용화를 검증하고자 한다. 이를 위해 지상기준점(GCP)과 검사점(CP) 좌표 값 측량결과의 우수성을 확인하고 그 결과를 HEC-RAS 모형에 적용하여 수리특성을 분석하고자 한다. 본 연구는 소유역인 연구대상지역을 세 방법의 정확도 비교를 위해 6개 GCP와 3개 CP를 설치하고 측량오차의 정확도 평가를 수행함으로써 D-LiDAR 측량성과가 우수한 것을 확인하였다. 이들 방법에 의한 소하천 수로구간의 100년 빈도 계획 홍수량에서 평균 하상고의 D-RGB와 D-LiDAR 성과는 2.30 m, 1.80 m, 평균 홍수위 성과는 4.73 m, 4.25 m로 D-LiDAR 성과가 우수하였다. 따라서 소하천 수로구간의 지형공간정보 획득에 드론 장비를 이용한 측량기법으로 D-LiDAR 측량이 유용한 방법이며 효율적인 방안으로 추천한다.
지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있다. 이 특징적 요인들은, 공간해상도에 따라 정도의 차이가 있겠지만, 수집된 위성영상에도 반영된다. 이러한 요인들 중에서는 영상분류에 활용될 경우 영상 분류의 정확도를 높혀주고, 때로는 이것이 거의 물체인식의 수준까지 기여할 수 있는 것들이 있다. 이 연구에서는 텍스춰 및 지형지물의 배열에 있어서 특징적 현상을 보이는 비닐하우스를 대상으로 spatial auto-corelation 개념을 기반으로 자동적으로 이를 인지하는 방법을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 디지타이징과 같은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 비닐하우스의 특정한 패턴이 반복적으로 나타나는 것을 감지할 수 있도록 개발되었다. 패틴의 인식에 더하여 비닐하우스의 기하학적 모양을 고려하는 방법도 도입하였다. 그럼으로써 비닐하우스의 추출에 단순히 화소 단위의 분석이 아닌 보다 객체지향적인 방법으로 비닐하우스를 추출하도록 하였다. 개발된 방법을 제주지역의 IKONOS에 적용시켜 본 결과 연구대상지역내의 비닐하우스가 매우 정확하게 적출되었다.
During emergencies, the time from symptom onset to definitive treatment determines the final outcome. Therefore, the emergency medical service (EMS) system in Korea, aims to transfer patients requiring emergency care to appropriate medical facilities within 30 minutes. This is in an attempt to improve the chances of survival and reduce sequelae. We attempted to locate areas vulnerable to prehospital transportation and identify hot spots with high demand for emergency medical helicopters in Jeju, by using a grid-based geospatial analysis. This retrospective cross-sectional observational study employed EMS data of 119 ambulance run sheets spanning from January 1, 2010 to September 30, 2018 in Jeju. The location data of emergency patients was superimposed on the spatial analysis frame using the geographic information system (GIS). Subsequently, the locations of long-distance transfer and delayed transfers to the hospital were analyzed, to identify hot spots where the demand for helicopter emergency services would be high. Of the total analysis targets, 42.2% (20,288 people) took more than 30 minutes from reporting to 119 dispatchers to hospital transfer. As the transfer time interval increased, the patient occurrence time increased in the city of Jeju, increased in Seogwipo, and the ratio of patients/guardians to select a transfer hospital rose with significant differences. This study identified the characteristics related to time delays in prehospital transfer of emergency patients in Jeju, and the areas vulnerable to prehospital emergency care were derived and visualized through spatial analysis using the GIS.
격자화 자료변환에서는 격자절점의 보간과정에서 경중률을 산정하는 수학적 알고리즘과 이산자료의 특성에 따라 격자화 기법들간에 상이한 보간결과를 제시하므로 격자화기법의 최종선정에 앞서 탐색거리, 탐색영역, 탐색옵션에 따른 격자화기법들의 사전 검토가 요망된다.; 이를 위해 본 연구에서는 해석 입체도화기로부터 획득한 이산지형정보에 6가지 격자화기법을 동일한 검색기준에 따라 적용하고 원자료의 보존성 및 입체도화기로부터 제작된 등고선도와의 비교를 통하여 격자화 기법에 따른 3차원 이산지형정보의 보간특성을 고찰하였으며 아울러 격자화된 DEM의 임의 종단방향에 대한 단면선형의 검토 및 토공량 산정을 통하여 격자화기법의 실 응용면도 고찰하였다.
도시의 계획적 관리를 위해서는 매년 지가 분석을 통해 문제점들을 발견하고 보완해야 한다. GIS를 이용한 지가의 분포 특성과 중심지의 파악은 도시계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 기초자료로 많은 역할을 할 수 있다. 이 연구에서는 사례지역인 대전광역시의 개별공시지가를 토대로 한 중심성 측정, 분포도 작성, 등치선도 등을 분석하고, 이와 중심지와의 관련성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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