• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-60
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• 2000

본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.51-59
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• 2003

본 연구에서는 기존 지형도나 준공도면 자료에서 상세정보가 누락되거나 갱신이 이루어지지 않아 시설물관리체계에 필요한 수치지도의 체계적인 구축이 요구되는 지역에 적용할 수 있도록 지상사진, 항공사진 등 영상자료에 다양한 사진해석 기법을 적용하여 수치지도를 생성하고 공간 및 속성정보를 추출하였다. 본 연구에서는 다중사진 촬영에 의하여 대상물의 3차원 모델을 생성하고, 촬영된 사진영상을 이용하여 대상물의 형태와 특징을 파악하는데 유용한 3차원 사진영상모델을 생성하였다. 또한, 소축척 항공사진을 이용하여 대상지역의 벡터라이징을 실행한 결과, 각 건물과 도로시설물의 위치와 형태 등 공간정보의 추출이 가능하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.85-93
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• 2015

This paper mainly introduces the methods of extracting landslide information using ALOS(Advanced Land Observing Satellite) images and GIS(Geographical Information System) technology. In this study, we classified images using three different methods which are the unsupervised the supervised and the PCA(Principal Components Analysis) for extracting landslide information based on characteristics of ALOS image. From the image classification results, we found out that the quality of classified image extracted with PCA supervised method was superior than the other images extracted with the other methods. But the accuracy of landslide information extracted from this image classification was still very low as the pixels were very similar between the landslide and safety regions. It means that it is really difficult to distinguish those areas with an image classification method alone because the values of pixels between the landslide and other areas were similar, particularly in a region where the landslide and other areas coexist. To solve this problem, we used the LSM(Landslide Susceptibility Map) created with ArcView software through weighted overlay GIS method in the areas. Finally, the developed LSM was applied to the image classification process using the ALOS images. The accuracy of the extracted landslide information was improved after adopting the PCA and LSM methods. Finally, we found that the landslide region in the study area can be calculated and the accuracy can also be improved with the LSM and PCA image classification methods using GIS tools.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.51-57
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• 2008

본 연구는 현재 국내에서 노선설계나 각종 공사의 설계과정에서 적용하고 있는 유출계수의 정확한 기준을 규명하기 위하여 수행하였다. 지구 온난화로 인하여 기상이변 및 국지성 집중호우가 발생되고 있는 상황에서 건설공사에서 정확한 유출계수 적용은 매우 중요하다. 그러나 우리나라는 유출계수 적용에 대한 기준이 명확하지 않고, 실제 적용에서도 대상지역의 지형분포에 따라 설계자의 주관적 판단으로 유출계수를 적용하여 설계에 반영하고 있기 때문에 많은 문제점들이 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 GIS 기법을 이용하여 지형분석을 수행하고, 정확한 강우유역을 산정하여 지형특성과 토지피복에 따른 유출계수 적용기준을 정립하였다. 본 연구 결과를 과거 침수지역에 적용한 결과 만족할 수 있는 성과를 얻을 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.79-87
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• 2002

항공사진에 포함된 사진 지표의 방사 및 기하 특성을 이용하여 지표의 중심 위치를 자동으로 인식하기 위한 접근 방법을 제안한다. 방사 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여, 입력된 영상을 이진화한 다음 형태 연산자를 적용시켜 사진 지표가 있는 후보 영역을 추출한다. 기하 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여 ${\bigtriangledown}^G$ 필터링과 대칭성 강조 필터링을 적용시킨 후, 대칭이 가장 강하게 나타나는 위치인 지표의 중심 위치를 구한다. 사진 지표를 포함하고 있는 66매의 영상에 대한 평가 결과 중심 위치가 수동으로 관측한 결과와 비교할 때 1 화소 정도의 차이로 얻어질 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.81-92
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• 1997

우리나라의 도시화는 서구나 미국, 그리고 개발도상국의 경우와는 다른 양상을 보이며 진행되어 왔다. 도시성장의 구조를 밝히는 노력은 도시문제 해결과정에서 가장 기본이 되고 있다. 특히 앞으로의 도시성장을 예측하고 관리하기 위해서는 도시성장요인을 바로 규명하는 것이 요체라고 할 수 있다. 이 연구에서는 1980년부터 15개년에 걸쳐 총 806개의 전국시급도시(全國市級都市)의 자료를 분석하였다. 이들 인구변화 및 성장요인 변수관련 자료의 분석을 통하여 우리나라 도시성장유형과 특성을 파악하고 사회적 경제적 환경적 요인이 도시성장에 어떻게 영향을 미쳤는지를 각 도시별 횡단자료를 사용한 표준화된 부분회귀계수를 구하여 분석한다. 이 연구는 우리나라 도시성장모형을 정립하기 위한 기초로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.443-453
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• 2020

The automatic land category extraction method was proposed, and the accuracy was evaluated by learning the aerial photo characteristics by land category in the border area with various restrictions on the acquisition of geospatial data. As experimental data, this study used four years' worth of published aerial photos as well as serial cadastral maps from the same time period. In evaluating the results of land category extraction by learning features from different temporal and spatial ranges of aerial photos, it was found that land category extraction accuracy improved as the temporal and spatial ranges increased. Moreover, the greater the diversity and quantity of provided learning images, the less the results were affected by the quality of images at a specific time to be extracted, thus generally demonstrating accurate and practical land category feature extraction.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권5호
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• pp.53-65
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• 2002

The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and SAR interferometry(InSAR) for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. This study is associated with improvements of accuracy with consistency of image's characteristics between two different DEMs coming from stereoscopy for the optical images and interferometry for SAR images. The MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition) and HPF(High-Pass Filtering), which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. DEM fusion is tested with two sets of SPOT and ERS-l/-2 satellite imagery and for the analysis of results, DEM generated from digital topographic map(1 to 5000) is used. As a result of an integration of DEMs, it can more clearly portray topographic slopes and tilts when applying the strengths of DEM of SAR image to DEM of an optical satellite image and in the case of HPF, the resulting DEM.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권5호
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• pp.75-80
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• 2002

Depending upon geographical features and surrounding errors in the survey field, inaccurate positioning is inevitable in a kinematic DGPs survey. Therefore, a data inaccuracy detection algorithm and an interpolation algorithm are essential to meet the requirement of a digital map. In this study, GPS characteristics are taken into account to develop the data inaccuracy detection algorithm. Then, the data interpolation algothim is obtained, based on the feature type of the survey. A digital map for 20km of a rural highway is produced by the kinematic DGPS survey and the features of interests are lines associated with the road. Since the vertical variation of GPS data is relatively higher, the trimmed mean of vertical variation is used as criteria of the inaccuracy detection. Four cases of 0.5%, 1%, 2.5% and 5% trimmings have been experimented. Criteria of four cases are 69cm, 65cm, 61cm and 42cm, respectively. For the feature of a curved line, cublic spine interpolation is used to correct the inaccurate data. When the feature is more or less a straight line, the interpolation has been done by a linear polynomial. Difference between the actual distance and the interpolated distance are few centimeters in RMS.

• 한국기후변화학회지
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• 제7권4호
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• pp.507-512
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• 2016

This study was conducted to classify agroclimatic zones in South Korea. To classify the agroclimatic zones, such climatic factors as amount of rainfall from April to May, amount of rainfall in October, monthly average air temperature in January, monthly average air temperature from April to May, monthly average air temperature from April to September, monthly average air temperature from December to March, monthly minimum air temperature in January, monthly minimum air temperature from April to May, Warmth Index were considered as major influencing factors on the crop growth. Climatic factors were computed from monthly air temperature and precipitation of climatological normal year (1981~2010) at 1 km grid cell estimated from a geospatial climate interpolation method. The agroclimatic zones using k-means cluster analysis method were classified into 6 zones.