지적측량의 경우 수치측량을 실시하는 지역에서는 사실상 면적오차를 허용하고 있지 않으며, 도해측량을 실시하는 지역에서는 필지 형상과 무관하게 면적오차를 규정하고 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 두 가지 문제점의 파악에 필요한 면적오차의 일반식을 도출하였다. 이 수식을 이용한 계산에 의하면, 현실적으로 지적재조사 사업의 필지경계점의 좌표오차를 5cm+10ppm으로 둘 경우, $100 m^2$ 필지라 해도 면적오차가 $0.71m^2$ 로서 무시할 수 없는 것으로 나타났다. 또, 지적법시행령에서 규정한 면적오차는 경계점 오차를 ${\sigma}_o=0.3mm{\times}$ 도면축척으로 둘 경우 변장 비율이 1:5인 직사각형의 면적오차와 일치하였다. 이러한 결과는, 다각형 필지의 면적오차는 경계점 좌표의 오차 크기를 지정함으로써 측량 방법을 구분하지 않고 하나의 수식에 의해 면적오차의 허용범위를 정할 수 있다는 것으로, 지적측량의 면적오차를 규정하는 현행 규정을 합리적으로 개정하는 데에 활용될 수 있다.
본 연구는 객체 정합 기법을 적용하여 건물 인허가 과정에서 제출되는 설계도면에 실세계의 좌표를 등록하는 방법을 제안한다. 일반적으로 설계도면에는 건물과 함께 건물이 위치할 필지 경계선이 포함되어 있다. 필지 경계선으로부터 얻어지는 폴리곤과 KLIS 연속지적도 상의 필지 폴리곤은 동일한 형상을 가지므로, 형상 정합 기법을 적용하여 좌표 등록에 필요한 변환 정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 설계도면에 존재하는 선형들의 기하학적 왜곡을 방지하기 위하여 상사 변환을 적용하였다. 이 변환에 필요한 평행 이동량, 축적 변화량 그리고 회전 변화량은 각각 건설도면과 연속지적도의 대응 폴리곤의 무게중심 차이, 면적비, 그리고 선회 함수를 이용한 형상 정합 과정에서 얻어지는 최적 회전 변화량으로 결정하였다. 제안된 방법을 경기도 수원시를 대상으로 세움터에 제출된 건설도면에 적용하였으며, 좌표 등록의 위치정확도를 평가하기 위하여 좌표 등록된 설계도면의 건물 객체와 항공사진을 중첩하여 건물 모서리의 좌표를 비교하였다. 평가 결과 좌표 등록에 참조한 연속지적도와 항공사진의 위치 오차의 크기에 따라 구도심지역에서는 RMSE 기준 2.37m의 정확도를, 신도심지역에서는 0.95m의 위치 정확도를 얻을 수 있었다.
다각형 필지의 면적오차계산에 대한 일반식으로부터 직사각형 필지의 면적오차계산식을 도출하고 관련 법률 시행령에서 정하고 있는 면적오차계산의 상수항 0.0262 × M(축척분모)이 갖는 의미를 분석하였다. 그 결과, 현행의 면적오차 공식은 직사각형 필지모형으로서 도해측량의 특성을 적절히 반영하고 있으나, 정량적으로는 면적오차를 비교적 크게 허용한다는 것을 알 수 있었다. 또, 면적이 같더라도 필지의 형상에 따라 정사각형 필지보다 50% 더 많은 면적오차가 산출될 수 있다는 문제, 필지 분할시 허용면적오차가 달라져야 하는 문제 등을 파악하였다. 이와 더불어, 본 연구에서 도출한 면적오차계산식으로써 지적측량의 관점에서 문제를 한꺼번에 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 필지의 크기와 형상을 반영하는 문제, 측량의 정확도를 반영하는 문제, 도해측량과 수치측량을 구분할 필요 없이 단일의 면적오차계산식을 채택하는 문제에 대한 해결책이다. 이들 문제를 해소하는 새로운 면적오차계산식의 채용은 많은 관련 요소들의 개선을 촉진하여 선진적 지적제도로의 발전을 강화할 것이다.
최근, 지적도 이용에 대한 요구사항이 공공기관과 민간부문에서 높아지고 있는 추세이다. 지적도를 웹 환경 또는 모바일 환경에서 활용하기 위해서는 원 지도자료를 임의 단계의 축척 별로 압축해 놓은 다축척 공간표현 데이터베이스로 구축되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존의 연속지적도를 다축척 공간표현 데이터베이스로 구축하는데 있어서 지형도와의 중첩과 폴리곤 지도 일반화 기법을 적용하는 방안에 대해서 제안하였다. 이 과정은 크게 지형도 네트워크 데이터 재구조화, 네트워크 위계에 따른 필지경계선 병합, 선형 단순화 기법 적용의 세 단계로 이루어져 있다. 본 연구에서 제안된 일반화 기법을 수원지역의 연속지적도에 적용한 결과, 1:5,000, 1:20,000, 1:100,000 세 축척의 연속지적도로 각각 일반화 되었으며, 데이터 압축률은 각각 15%, 8%, 1% 수준으로 나타났다.
본 연구에서는 현행 국공유지 필지 관리에 관한 현황 및 문제점을 분석하고, 이를 기초로 국공유지 필지의 효율적 관리를 위한 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국공유지 관리의 현황과 문제점을 분석하였다. 분석된 문제점으로, 필지 관리 미흡에 따라 필지 수가 지속적으로 증가하고 있는 것으로 나타났다. 증가량은 2008년 기준으로 매년 평균적으로 128,520필이 증가하고 있는 것으로 분석되었다. 그리고 현황과 지적공부의 토지이용상황이 불일치하는 문제가 나타나고 있는 것으로 분석되었다. 이와 같은 문제점에 기초해 군소필지가 난립되고, 이는 필지 관련 통계자료 조사 산정시 오류가 포함되어 통계정보의 신뢰성에 문제가 있을 수 있는 것으로 나타났다. 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방안으로 합병을 통한 필지수 감소, 지적확정측량을 통한 지적정보 관리의 신뢰성 확보, 현황 중심의 국공유지 필지의 등록 관리를 제시하였다.
이 연구는 수도권 주변지역을 대상으로 토지이용변화의 결정변수를 찾는 과정에서 인접하고 있는 필지들이 당해필지의 토지이용변화에 어느 정도 영향을 미치는가 하는 것을 분석하기 위해 수행되어졌다. 그리드 셀(Cell)과 달리 지적을 기본도로 해서 인접필지를 추출할 경우 불규칙적인 필지형상과 필지면적 그리고 당해 필지에 면하고 있는 길이 또한 다양하기 때문에 일반적인 원칙을 가지고 접근하기가 어렵다 연구수행중 인접필지를 어떻게 추출하느냐 하는 것이 큰 관건이었다. 그래서 이 논문은 별도로 인접필지를 추출하는 방법을 정리하고 과 결과를 활용하여 실제 사례지역의 토지이용변화패튼과 인접필지 토지이용분포패튼을 살펴보고자 한다. 이 연구는 우선 Avenue프로그램을 응용하여 수치지적도 폴리곤(이하 필지)이 기본적으로 가지고 있는 ID와 인접필지 ID를 찾아내었다. 그리고 인접필지 ID를 현재 이용되고 있는 토지용도로 바꾸었다 이것을 위해서 이 연구는 EXCEL의 Lookup기능을 사용했다. 인접필지의 토지용도를 얻은 후, 다음 단계는 당해필지에 영향을 푸는 인접필지 토지용도 감을 어떻게 정하느냐 하는 것이다 이것을 위해서 이 연구는 Visual Basic을 사용하였다. 인접하고 있는 필지들의 토지용도를 모두 다 합하고 각 해당용도마다 전체필지 중에 차지하는 비율을 구하였다. 최종적으로 이 연구는 당해필지에 인접하고 있는 총 인접필지 중에 도시적 용도 즉 대지, 공장, 공공시설로 이용되고 있는 비율감의 합을 인접필지의 토지이용과 관련된 종속변수 감으로 정하였다. 이 분석은 대도시 주변지역의 토지이용변화패튼을 이해하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 자방자치단체가 행정구역내에 일어나고 있는 토지이용변화현상을 이해하고 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 마련하는 데도 활용될 수 있을 것이다.
지적 필지를 구성하고 있는 폴리곤 집합은 현실세계의 국토를 반영하는 가장 기반이 되는 데이터 집합이다. 따라서 지적 필지는 서로 간에 겹쳐있거나 공백을 가지지 않는 위상적 무결성이 보장되어야하는 데이터이다. 하지만, 여러 가지 이유로 필지들 간의 겹침과 공백의 문제가 발생하고 있고, 이러한 경우 폴리곤의 경계들은 주변의 폴리곤과 정확하게 인접하고 있지 못하기 때문에 의도하지 않은 겹침 영역과 공백 영역이 생산되고 있다. 이와 같이 정확하게 인접되어 있지 않은 경계가 불확실한 모서리를 하나 이상 포함하고 있는 경우, 이 폴리곤을 불확실한 영역이라고 부른다. 본 논문에서는 이러한 영역을 탐색하기 위한 TTA 기법을 제안하고자 한다. TTA 처리 순서는 우선 폴리곤 데이터 집합으로부터 포인트와 폴리라인을 추출하여 제한된 델로네 삼각분할을 수행한다. 다음으로 각 삼각형마다 데이터 집합과 중첩되는 면의 수를 세어 삼각형에 태깅을 수행한다. 태깅 값이 0 또는 1 이상인 삼각형을 추출한 후 연결성을 가지고 있는 삼각형끼리 병합을 수행하여 위상적 모순이 있는 영역들을 발견한다. 본 실험에서는 제안하는 알고리즘을 자동화하여 실세계에서 경계가 교차하는 지적 데이터에 적용하여 실험을 하였다.
본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.
쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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