• 한국조경학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-10
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• 2002

The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.423-432
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• 2018

Surface water mapping has been widely used in various remote sensing applications. Water indices have been commonly used to distinguish water bodies from land; however, determining the optimal threshold and discriminating water bodies from similar objects such as shadows and snow is difficult. Deep learning algorithms have greatly advanced image segmentation and classification. In particular, FCN (Fully Convolutional Network) is state-of-the-art in per-pixel image segmentation and are used in most benchmarks such as PASCAL VOC2012 and Microsoft COCO (Common Objects in Context). However, these data sets are designed for daily scenarios and a few studies have conducted on applications of FCN using large scale remotely sensed data set. This paper aims to fine-tune the pre-trained FCN network using the CRMS (Coastwide Reference Monitoring System) data set for surface water mapping. The CRMS provides color infrared aerial photos and ground truth maps for the monitoring and restoration of wetlands in Louisiana, USA. To effectively learn the characteristics of surface water, we used pre-trained the DeepWaterMap network, which classifies water, land, snow, ice, clouds, and shadows using Landsat satellite images. Furthermore, the DeepWaterMap network was fine-tuned for the CRMS data set using two classes: water and land. The fine-tuned network finally classifies surface water without any additional learning process. The experimental results show that the proposed method enables high-quality surface mapping from CRMS data set and show the suitability of pre-trained FCN networks using remote sensing data for surface water mapping.

• 대한원격탐사학회지
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• 제8권1호
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• pp.27-43
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• 1992

The purpose of this study is to detect and evaluate the change of urban vegetation of Seoul during 1980s. Large areas covered with agricultural crops or forests were converted to residential and commercial areas, roads, schools, sports complexes, etc. There were also widespreas concerns on the deterioration of the quality of urban vegetation due to severe air pollution, overcrowding of nature parks, and idling of farm lands by land speculators. The image used for this study were MSS(Oct. 4, 1979) and TM(Apr. 26, 1990). The Green Vegetation Index of Kauth & Thomas(1976) was for the analysis. The GVI were resampled with 75$\times$75m grids and overlaid with the jurisdictional boundaries of 22 districts of Seoul. The results were reclassified to 6 classes, class 6 representing grids with the most vigorous vegetation or the best vegetation improvement in 1980s. The finding of this study can be summarized as follows : First, the most vigorous vigorous vegetation, in terms of GVI, of the 1979 image can be found at paddy fields located on alluvial near Han River. Broad-leaf forests located on hilly terrains have higher GVI than conifers located on the upper-parts of mountains. The average GVI of the northern part and southern part of Han River are 3.56 and 3.74, respectively. The main reason why the southern part has higher GVI is that there are more prime agricultural lands. Districts of Kangseo, Yangcheon, and Songpa have the highest percentage of grids of GVI class 6, and the percentages are 3.55 %, 3.47 %, and 2.69 %, respectively. Second, the most vigorous vegetation of the 1990 image can be found at the grass lands of the Yongsan golf club and the Sungsu horse racing track. The GVI of farm lands is lower than forest because most agricultural crops are at the early stage of growing season when the TM image was taken. The size of built-up area is much larger than of 1979. On the other hand, vegetation patches surrounded by developed area become smaller and have stronger contrast to surrounding area. The average GVI of the northern part and southern part of Han River are 3.57 and 3.51, respectively. The main reason why the southern part has lower GVI is the at more large-scale urban development projects were carried out in there during 1980s. Districts of Tobong, Nowon, and Seocho have the highest percentage of class 6, and the perecentages are 16.58 %, 10.14 %, and 8.50% respectively. Third, the change of urban vegetation in Seoul during 1980s are significant. Grids of GVI change classes 1 and 2, which represent severe vegetation loss, occupy 15.97% of Seoul. Three districts which lost the most vegetation are Yangcheon, Kangseo, and Songpa, where the percentages of GVI class 1 are 13.42%, 13.39% and 9.06%, respectively. The worst deterioration was mainly caused by residential developments. On the other hand, the vegetation of some part of Seoul improved in this period. Grids of GVI change classes 5 and 6 occupy 9.83 % of Seoul. Distircts of Jung, Yongsan, and Kangnam have the highest percentage of grids with GVI change classes 5 and 6, and their percentages are 22.31%, 19.17%, and 13.66%, respectively. The improvement of vegetation occurred in two areas. Forest vegetation is generally improving despite of concerns based on air pollution and heavy use by recreationists. Vegetation in open spaces established in riverside parks, large residential areas, and major public facilities are also improving.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.34-43
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• 2018

수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)은 지형공간 영역의 기본 데이터로서, 다양한 데이터로부터 다양한 방법으로 만들어진다. 수치표고모델이 파생됨에 따라, 적용 분야에서의 그 정밀도 또한 다양하게 변화한다. 본 연구에서는, 대한민국 경상남도 연안의 섬 주변에서 광범위하게 사용되는 있는 두 가지 DEM, 즉 육역관측기술위성 월드 3D 30m(ALOS World 3D 30m) 및 셔틀레이더지형미션 글로벌 30m(SRTM Global 30m)를 비교하였다. 우선 DEM의 첫 번째 통계를 계산한 다음, 해발표고 0을 기준으로 높고 낮은 지역을 시각적으로 비교하기 위하여 Landsat 이미지에 중첩하였다. 연구 결과, DEM은 서로 높은 상관관계가 있으며, 유사한 통계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 구릉지에서는 높은 차이가 거의 없었을 뿐만 아니라, 해안선을 나타낼 수 있었다. 또한 DEM은 많은 음의 값을 가지고 있다는 점이 확인되었으며, 싱크를 채운 후에도 표고가음으로 측정되는 것을 방지하기 위해, 해안 지역 전체를 포함하는 연구 지역을 신중하게 선택해야 할 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1273-1283
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• 2019

이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 합성곱 신경망 구조에 다중 규모의 입력 영상으로부터 추출가능한 다양한 공간특징을 가중 결합하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 합성곱 계층에서 서로 다른 크기의 입력패치를 이용하여 공간특징을 추출한 후, squeeze-and-excitation block을 통해 추출한 공간특징의 중요도에 따라 가중치를 부여한다. 제안 모델의 장점은 분류에 유용한 특징들을 추출하고 특징의 상대적 중요도를 분류에 이용하는데 있다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 미국 일리노이 주에서 수집한 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 작물 분류 사례연구를 수행하였다. 유용한 패치 크기 결정을 위해 먼저 단일 패치 모델에서 패치 크기가 작물 분류에 미치는 영향을 분석하였다. 그 후에 단일 패치 모델과 특징의 중요도를 고려하지 않는 다중 패치 모델과 분류 성능을 비교하였다. 비교 실험 결과, 제안 모델은 연구지역에서 재배하는 작물의 공간 특징을 고려함으로써 오분류 양상을 완화시켜 비교 모델들에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 분류에 유용한 공간특징의 상대적 중요도를 고려하는 제안 모델은 작물뿐만 아니라 서로 다른 공간특성을 보이는 객체 분류에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제46권3호
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• pp.27-35
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• 2018

CPTED 기법을 의무적으로 적용함에 있어서 공원 녹지의 부정적인 부분만 반영되었기 때문에, 본 연구는 공원 녹지의 긍정적 효과를 제시하고자 하였다. 연구의 목적은 서울특별시를 대상으로 CPTED 요소로써 공원 녹지의 효과를 이론과 데이터에 근거한 실증과 이를 통하여 계획적 함의를 제시하는 데 있다. 연구에 사용된 자료로는 통계청과 지자체에서 제공하는 통계자료와 USGS의 Landsat8 위성영상을 활용하였으며, 사용된 분석 도구로는 ArcGis와 통계 프로그램 SPSS, Microsoft Excel, R을 사용하였다. 분석방법은 회귀분석을 하였으며, 공간통계분석, 상관분석, 문헌분석을 추가로 사용하였다. 본 연구의 회귀분석의 결과는 총인구(${\beta}=.663$), 풍속대상업소 수(${\beta}=.447$), 관할구역의 면적(${\beta}=.395$)은 범죄율과 양(+)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 공원녹지의 효과를 보여주는 유동인구(${\beta}=-.241$)와 수목활력(NDVI, ${\beta}=-.281$)은 음(-)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 또한 공원 녹지가 유동인구를 높이는 데 기여하는 것으로 나타났다. 수목활력(NDVI)은 심리적 안정을 통해 폭력성을 낮추고, 영역성 강화와 이미지 개선 효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 이를 바탕으로 본 연구는 CPTED 요소로써 공원 녹지의 물리적 공간배치와 프로그램 및 관리방안에 관한 계획적 함의를 제시했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.167-178
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• 2020

2015년 발사된 이후 KOMPSAT-3A 영상정보가 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 실제 육상 환경의 분석에 필요한 지표 반사도를 얻을 수 있는 도구 개발이 이루어지지 않아서 식생 지수 산정 등과 같이 이러한 자료를 적용하는 과학적 분석과 응용 분야의 확산에는 한계가 있었다. 지표 반사도는 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. 이 연구에서는 OTB 오픈 소스 확장 프로그램으로부터 KOMPSAT-3A 영상정보의 대기 반사도와 지표 반사도를 구하고, 국제 검보정 포털 RadCalNet에서 제공하는 대기 반사도와 지표 반사도 현장 측정 자료를 이용하여 정확도를 비교 검증하고자 한다. 또한 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상으로부터 지표 반사도를 구하고 비교 검증 실험에 같이 적용하였다. 검증 실험 결과로 KOMPSAT-3A 영상의 대기 반사도는 같은 분광대역에 해당하는 RadCalNet 자료의 평균값과 비교했을 때 0.00에서 1.00까지의 범위에서 최대 ± 0.02 차이가 보이는 것을 확인할 수 있었다. KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 산출 결과는 RadCalNet 자료와 0.02에서 0.04까지의 차이 값을 갖는 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 이 결과들은 KOMPSAT-3A 영상의 분석대기자료(Analysis Ready Data)로서의 활용 가능성을 증가시키는 기본 자료로 사용할 수 있다. 또한 이 연구에서 개발된 도구와 연구 방법은 향후 국토, 농업, 산림 활용을 위한 차세대 중형 위성 영상자료의 각 센서 모델에 맞는 확장 프로그램 개발과 검증에도 적용이 가능할 것으로 생각한다.

• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.141-153
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• 2000

본 연구는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 공간정보를 중심으로 한 산사태 공간 정보 시스템을 개발하고 활용하는 것을 목적으로 하였다. 항공사진 판독 및 현장조사로 산사태 위치를 탐지하고 , 지형도, 토양도, 임상도, 지질도 등이 연구지역인 용인지역에 대해 수집되고 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축되었다. 산사태 발생요인인 지형의 경사, 경상방향, , 곡률등은 지형 데이터베이스로부터 계산되었고 토질, 토양모재, 배수, 유효토심 등은 토양 데이터베이스로부터 추출되었고, 임상, 영급, 경급, 밀도 등은 임상 데이터베이스로부터 추출되었다. 그리고 역시 산사태 발생요인인 임상은 지질데이터베이스로부터 추출되었고, 토지이용은 Landsat TM 영상을 이용하여 추출되었다. 여기에 빌딩, 도로, 철도, 각종 시설물 등 산사태로 인해 피해를 받을 수 있는 요소에 대해서도 지형데이터베이스로부터 추출되었다. 산사태 취약성은 이러한 산사태 발생요인을 이용하여 확률, 로지스틱 회귀모델, 인공신경망 기법을 적용하여 분석되었다. 이러한 산사태 발생 요인 및 취약성 분석결과를 검색하기 위해 산사태 공간정보시스템이 개발되었다. 이 시스템은 ArcView 의 스크립트 언어인 Avenue를 이용하여 개발되었고 풀다운 메뉴 및 아이콘 메뉴방식을 사용하여 쉽게 개발되었다. 그리고 구축된 산사태 발생요인 및 취약성 분석결과를 인터넷 GIS 기술을 이용하여 인터넷 WWW 환경에서 검색할 수 있게 하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권6호
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• pp.952-959
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• 2012

본 연구는 경기도 내 남북한 접경지역인 파주시와 연천군에서 1990년부터 2007년까지 17년 동안 진행된 서식지 파편화를 경관지수를 이용해 분석하였다. 분석은 1990년과 2007년에 수집된 Landsat TM영상을 이용하여 초지 및 경작지 서식지와 산림 서식지를 분류한 후 각 시기별 서식지 면적비, 패치밀도, 평균 패치면적, 평균 패치면적 대비 둘레길이를 계산하여 비교하였다. 분석 결과 초지 및 경작지 서식지에 대한 패치밀도는 47% 증가, 평균 패치면적은 42% 감소하였고 산림 서식지의 패치밀도와 평균 패치면적도 각각 36% 증가, 28.7% 감소한 것으로 분석되어 두 유형의 서식지 모두 지난 17년간 급격히 파편화된 것으로 나타났다. 평균 패치면적 대비 둘레길이는 초지 및 경작지 서식지는 7%, 산림 서식지는 5% 감소하여 남아있는 서식지라 하더라도 서식지 주변지역의 경계효과에 영향을 받아 서식지 내부종이 서식할 수 없는 지역이 많아진 것을 알 수 있었다. 앞으로 늘어날 접경지역에 대한 개발에 대비해 서식지 파편화를 최소화할 수 있도록 하는 생태계 보전계획 수립이 필요할 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제46권2호
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• pp.105-121
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• 2013

본 연구에서는 원격탐사, 전기비저항탐사, 전기전도도탐사(전자기탐사), 시추공 영상촬영법을 융합하여 효과적인 제방의 안정성 및 누수 평가 방법을 서산 A지구 방조제에 적용하여 제시하였다. Landsat ETM+열적외선 밴드를 사용하여 방조제 부근에서 다른 온도의 해수와 담수가 혼합되는 양상을 통해 누수의 존재, 규모 및 기간을 유추하였다. 전기비저항탐사를 방조제를 따라 실시하여 평균비저항 값 83.197 ${\Omega}$-m이하를 보이는 이상대의 수평적 수직적 분포를 확인하였다. 간조와 만조 시의 전기전도도 값의 분석을 통해 배경치의 영향을 최소화한 수평적 이상대 분포를 확인하였다. 시추공영상촬영을 통해 파쇄대의 수직적 분포양상과 기존 탐사법의 정확도를 확인하였다. 그 결과 전체 제방의 연장 중 41.7%에서 세 수평적 이상대 탐사법의 중첩구간이 확인되었으며, 시추공에서 확인된 수직적 파쇄양상을 고려할 때 누수구간이 제방단면의 중심부를 따라 상당부분 수평적으로 연장이 되어 방대한 양의 누수가 존재할 가능성이 높을 것으로 사료된다. 네 탐사법의 융합적 접근은 각 탐사방법이 가지고 있는 장점을 부각하고 단점을 보완하여 수평적 및 수직적인 누수구간과 기간의 확인 및 판별이 가능하고, 시추공에서 확인된 수직적 파쇄양상의 수평적 연장성을 예측하는데 높은 신뢰도를 보인다 할 수 있다.