• 대한지리학회지
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• 제38권5호
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• pp.667-685
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• 2003

미국 캔자스주 정부와 연방정부가 필요로 하는 상세한 지표피복 수치지도제작을 위해, Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 전체를 대상으로 43가지로 분류된 식생군단(vegetation alliance) 수준의 자연식 생지도를 제작하였다. 지도제작 방법으로는 봄, 여름, 가을의 계절별 위성자료를 이용하여 두 단계 분류절차를 거치는 이른바 '하이브리드(hybrid)' 방식을 채택하였다. 이 접근 방법은 첫 단계로 unsupervised classification을 이용, 자연녹지를 농경지로부터 분리해 낸 다음. 두 번째 단계에서 supervised classification, 현장확인조사. 그리고 분류 후 다양한 보강자료를 이용하여 최종적으로 자연식생을 구분ㆍ분류해 내는 것이다. 정확도 평가는 세 가지 분류 수준에서 실행되었는데, 이는 앤더슨 분류단계 I(Anderson level I), 식생군계(vegetation formation), 그리고 식생군단 수준을 포함한다. 확인결과 전반적인 정확도는 51.7%에서 89.4%에 이르는 것으로 조사되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.771-783
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• 2023

This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.

• Spatial Information Research
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• 제17권2호
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• pp.243-249
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• 2009

최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년 1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해를 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고를 목적으로 과학적 방법론 개발 및 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도 (Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축 (Inventory) 및 피해대상의 취약도 (Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 고도 및 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료 항목을 분류하여 지리정보시스템을 활용한 태풍 위험 평가 방안을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.883-896
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• 2023

인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권3호
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• pp.454-461
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• 2015

본 연구에서는 시가화지역의 서로 다른 토지이용을 대상으로 식물군집에 기초한 비오톱 유형분류를 실시하고 비오톱 지도를 작성하였다. 군집분류법에 의한 비오톱 유형화는 생물군집의 서식지인 비오톱의 특성을 잘 반영한다고 할 수 있었다. 연구대상지의 비오톱유형 분류 지표는 이용강도, 토지이용형태, 토지피복유형과 같은 인간행태적 요인으로 나타났다. 유형분류는 4단계 위계로 상위의 Biotope Class를 시작으로 Biotope Group, Biotope Type, Biotope Sub-Type으로 위계를 두어 구분하였다. Biotope Class는 인간간섭여부에 따른 가장 상위 분류로 인간간섭지역과 미간섭지역으로 구분되었다. 인간의 간섭지역은 투수여부에 따라 Biotope Group으로 분류되었고 틈새투수지역은 넓은 틈새와 좁은 틈새의 Biotope Type으로, 투수식생지역은 평지식생지와 사면식생지의 Biotope Type으로 분류되었다. 각 비오톱 유형의 식별종은 감태나무(Lindera glauca), 망초(Conyza canadensis), 주름잎(Mazus pumilus), 얼치기완두(Vicia tetrasperma), 뽀리뱅이(Crepidiastrum sonchifolium), 잔디(Zoysia japonica), 개소시랑개비(Potentilla supina), 큰김의털(Festuca arundinacea)이었다. 본 연구의 검증결과는 기존의 토지이용 현황에 기반하며 연구자의 주관적인 측면이 개입되는 비오톱 유형분류 기준에 대해서 식물사회학적 접근을 통한 유형 분류의 방법론이 유용함을 제시하고 있다. 또한 향후 제작될 수 있는 다양한 형태의 자연환경 지도 유형분류에 있어 보다 객관적이고 과학적인 방법의 적용가능성을 제시한 것에 의의를 갖는다.

• 환경영향평가
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• 제31권4호
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• pp.214-225
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• 2022

본 연구는 사업시행이 환경에 미치는 부정적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 강구하기 위해 환경영향평가 토양 부문을 강조하였다. 영향평가 절차에 대한 일련의 노력으로서 도시개발사업을 대상으로 하는 국가 인벤토리 기반 데이터베이스를 구축하였으며, 세 가지 기계학습 모델 성능 평가 및 토양오염물질 농도분포 매핑을 진행하였다. 여기에서, 가장 우수한 성능을 보여준 Random Forest 모델을 사용하여 대한 민국 수도권 지역을 대상 9가지 토양오염물질을 매핑하였다. 본 연구의 결과는 도시화가 가장 활발한 서울지역에서 아연(Zn), 불소(F) 및 카드뮴(Cd) 농도가 상대적으로 우려되는 것을 발견하였다. 또한, 수은(Hg)과 크롬(Cr6+)의 경우 농도가 기준 이하로 검출되었는데, 이는 중금속 농도에 영향을 미치는 산업 및 공업단지와 같은 오염원 부족이 원인으로 도출되었다. 토양오염물질 공간분포 매핑을 통해 토양특성 및 토지이용 유형과 오염물질 간의 유의한 상관관계를 유추하였다. 이를 통해 사업 현장 위치에 관한 토양오염 최소화 및 계획 결정에 대한 효율적인 토양관리 방안을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.127-143
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• 2016

본 연구는 상이한 셀 크기에 따라 밀도구분적 인구추정의 정확성이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 미국 조지아주 풀턴 카운티를 사례로 한 밀도구분적 인구 지도가 지능적인 밀도구분적 지도제작기법, 인구자료, 원본 및 모의된 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 30m에서 420m의 해상도까지 매 30m 간격으로 생성되었다. 밀도구분적 인구 지도의 정확성은 RMSE 및 수정 RMSE 통계치를 이용하여 평가되었다. 프랙털 차원 값은 TPSA 방법을 사용하면서 30m에서 420m의 해상도까지 생성된 밀도구분적 인구 지도에 대해 각각 계산되었다. 연구결과에 따르면, 속성의 정확성 측면에서 인구를 보다 정확하게 추정하기 위해서 210m 이하의 격자 셀 크기가 적절하였나, 사례지역에서 밀도구분적 인구추정의 허용가능한 공간적 정확성을 충족시키기 위해 30m의 격자 셀 크기가 적절하였다. 또한, 프랙털 분석은 120m의 격자 셀 크기가 사례지역에서 밀도구분적 인구추정을 위한 최적의 해상도 이다는 것을 보여준다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권1호
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• pp.75-87
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• 1994

원격탐사(遠隔探査), 지리정보(地理情報)시스템 및 산림경영기술(山林經營技術)의 발달(發達)과 함께 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에 있어서 신경향(新傾向)이 대두(擡頭)되고 있다. 이러한 기술(技術)들은 서로간에 개별적(個別的)인 것은 아니다. 컴퓨터의 자료처리능력(資料處理能力)이 증대(增大)되고 가격(價格)이 감소(減少)함으로 해서 수치원격탐사(數値遠隔探査)는 보다 실질적(實質的)으로 응용(應用)되어질 수가 있다. 이러한 발달(發達)로 화상분석(畫像分析)시스템 및 지리정보(地理情報)시스템 등은 마이크로컴퓨터를 이용(利用)하여 처리(處理)할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 이러한 원격탐사기술(遠隔探査技術)과 지리정보(地理情報)시스템은 점차적(漸次的)으로 접목(接木)되어져, 중앙기관(中央機關) 및 지방부서(地方部暑)에서도 이를 이용(利用)한 실질적(實質的)인 업무활용(業務活用)이 시도(試圖)되고 있다. 본교(本橋)에서는 원격탐사기술(遠隔探査技術)의 현황(現況)과 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에의 응용(應用)에 관하여 고찰(考察)하였다. 지역적(地域的) 생물다양성분석(生物多樣性分析)을 위해 가용(可用)한 원격탐사자료(遠隔探査資料)에 대한 상대적(相對的) 장단점(長短點)을 요약(要約)하였으며, 토지이용(土地利用) 및 피복도(被覆圖) 작성(作成)에 적합(適合)한 랜샛 MSS와 TM 그리고 SPOT 등의 자료(資料)에 국한(局限)하여 고찰(考察)하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권3호
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• pp.57-69
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• 2004

본 연구는 낙동강 하구 일대의 생태계 변화와 생태 관련자료를 GIS DB로 구축하고 생태지도를 작성하였다. 생태지도 작성을 위해 1984년 11월 21일, 1997년 5월 17일에 촬영된 공간해상도 30m의 Landsat TM 위성영상과 국립지리원에서 발행된 1:25,000 수치지형도, 부산시에서 조사한 생물현황 자료를 바탕으로 DB를 구축하였다. 생태지도를 작성하기 위해, 첫째, 낙동강 하구 생태계 조사 보고서와 현재까지 진행된 생태지도에 대한 문헌 연구, 둘째, 시계열적 토지피복분류도 제작, 셋째, 동 식물상, 수질 등 생태계 항목별 DB 구축과 3단계 방식에 의한 생태계 평가, 최종적으로는 이러한 분석 결과를 바탕으로 생태계 관리를 위한 생태지도를 작성하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.66-80
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• 2012

원격탐사 방법을 활용한 변화지역 탐지, 재난재해 지도 작성, 작황 모니터링 등 다중시기의 위성영상을 활용한 결과를 도출하기 위해서는 시계열 영상 정보를 서로 비교할 수 있는 공통의 스케일로 정규화 하는 것이 필요하다. 다중시기 영상에 대한 정규화 방법은 절대복사보정과 상대복사 보정으로 나눌 수 있으며, 본 연구에서는 상대복사 보정을 통한 시계열 위성영상처리 기법을 다루고자 한다. 2011년 3월 해일 피해가 발생했던 일본 센다이 지역을 연구대상지로 선정하였고, KOMPSAT-2 다중분광영상을 이용한 사고 전, 후의 피해지역 탐지에 있어 상대복사 보정의 실효성을 분석하였다. 다양한 상대복사 보정 기법 중에서 정준상관분석을 통해 PIFs(Pseudo Invariant Features) 지역을 자동으로 추출하는 MAD(Multivariate Alteration Detection) 기법을 적용하였다. 본 사례연구 분석결과 MAD 방식에 의한 자동 PIFs 지역의 추출은 비교적 높은 정확도 수준에서 이루어짐을 확인할 수 있었으며, 상대복사 보정된 시계열 위성영상을 사용함으로써 변화지역 자동탐지의 신뢰수준을 높일 수 있는 것으로 나타났다.