• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1156-1170
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• 2019

In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studied by researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliably find the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has become an important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the power model in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out for the processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clustering algorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of the DBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification shows that the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantly improving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid's theoretical line loss.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권2호
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• pp.385-401
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• 2014

본 연구는 3개년 2,065,177건의 수능 결과 전수 자료를 이용하여 학교별, 구별 단위의 과목별 평균, 1등급비율, 표준편차 등의 교육 성과의 공간적 시간적 특성을 연구하였다. 데이터베이스관리시스템(DataBase Management System)과 지리정보시스템을 활용하였다. 서울시 25개 구의 인문계 고등학교를 대상으로 1999년 11월 17일에 시행된 2000학년도 대학수학능력시험 원자료 868,029건과 2004년 11월 17일에 시행된 2005학년도 대학수학능력시험 원자료 609,258건 그리고, 2008년 11월 13일에 시행된 2009학년도 대학수학능력시험 원자료 587,890건을 바탕으로 시간적 교육 성과와 교육 격차의 공간적 특성을 알아보았다. 분석 결과 서울시내 구(區) 간 교육성과의 격차가 매우 상당하며, 시간이 흐름에 따라 그 격차의 폭이 매우 크게 증가하였다. 해당 기간 동안 서울 교육성과가 전국 평균대비 향상되고 있음에도 구(區) 간 격차가 증가하는 것은 교육의 공간적 불평등이 시간이 흐름에 따라 심화되고 있는 것을 의미한다. 특이한 점은 구(區) 간 교육격차의 차이가 큼에도 불구하고, 구(區) 내 교육격차의 차이(구 내 일반계 고등학교의 성적 표준편차의 범위)는 거의 없고, 시간이 흐름에도 일정하게 유지되고 있다는 점이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제18권4호
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• pp.539-555
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• 2015

본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.1-9
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• 2016

도로표지 안내지명은 운전자의 경로안내를 목적으로 도로표지에 사용되는 행정구역명, 시설물명, 도로명 등을 말하며, 도로표지 간의 연계성 확보를 위하여 안내지명의 선정방법과 공간적 영향권에 대한 기준 설정이 매우 중요하다. 하지만 도시부 주요시설물에 대한 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준이 제대로 설정되어 있지 않아 주요 시설물의 신규건립 또는 이전으로 인한 해당 주변 도로표지들의 신규 설치 및 안내지명 정비 범위를 정하기가 어려운 실정이다. 또한 정부 3.0의 빅데이터 활용이라는 측면에서도 현재 운영 중인 도로표지관리시스템 데이터베이스의 적극적인 활용이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 도시 규모에 따른 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준을 설정하기 위하여 기존의 통상적인 설문조사 방법이 아닌 도로표지관리시스템 데이터베이스 기반의 공간적 영향권 기준 설정 방법론을 제안하였다. 도로표지 안내지명의 이용 빈도가 가장 높은 "시청"이라는 주요시설물을 이용하여 전국 84개 도시를 대상으로 해당 안내지명의 공간적 영향권 기준을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.29-37
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• 2005

우리나라 정부나 지방자치단체에서는 댐이나 도로건설로 편입되는 토지나 지장물에 대한 보상관련 지급여부 및 지급관련데이터를 문서형태 혹은 엑셀파일 형태로 보관/관리하여 왔다. 사업지구의 보상관련 데이터 관리는 대단위 관급공사의 경우 보상금 지급 및 입력 정보 확인 등의 업무에 문서와 인력에 의존함으로써 시간이나 경제적으로 비효율적으로 운영되고 있으며 보상 물건이 방대해짐에 따라 그 자료의 저장 및 보관도 큰 문제로 대두되게 되었다. 이에 문서로만 관리해 왔던 보상관련 위치정보와 속성정보를 연계한 지리정보시스템과 보상관련 업무처리 응용프로그램을 개발하여 보상자료에 대한 입력, 저장, 검색, 처리의 효율성을 도모하고자 한다. 본 연구에서는 도면(지적도면, 수치지형도 등)과 문서(토지대장 등)형태의 보상정보를 보다 효율적으로 관리할 수 있는 보상관련 데이터베이스를 바탕으로 한 수몰지구 보상관리 지리정보시스템을 개발하였다. 보상관리 지리정보시스템은 경계측량 필요지역, 실태조사 실시여부, 미 보상지역, 이중 보상지역 등의 검색 및 표시기능과 도면갱신 기능을 포함하고 있어 보상관리에 신속하고 신뢰성 있는 정보를 관리자와 민원인에게 제공하여 다양한 정보화 효과를 창출할 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제19권3호
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• pp.1-9
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• 2011

자연 및 인간 시스템에 큰 영향을 주고 있는 해양 부문의 기후변화 적응 대책 수립을 위해서는 기본적으로 해양에 대한 기후변화 취약성 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 해양 부문의 취약성 평가를 위해 민감성, 적응성, 노출 등의 규준을 설정하고, 각 규준에 적합한 평가지표를 선정 후 지표별 공간자료를 구축하였다. 해양부문에서는 평가지표 자료가 육지영역과 해양영역으로 구분되어 있었으나, 본 연구에서는 행정구역별 육지영역 자료를 해양 영역으로 외삽을 통해 통합하였다. 그 결과, 해양부 문의 취약성을 해양영역에서 공간별로 다양하게 나타낼 수 있었다. 민감성의 경우, 남서쪽 해역이 동해와 서해에 비하여 월등히 높은 값이 나타났고, 노출의 경우 서해와 서 남해 해역이 변화율이 높게 나타났다. 반면 적응성의 경우, 동해가 적응성이 가장 높게 나타났으며 전라남도와 제주도 북쪽 해역 또한 다른 행정구역에 비하여 적응성이 높게 나타났다. 이 세 가지 규준을 통하여 평가한 결과 상대적으로 적응성이 높지만 노출과 민감성은 월등히 높은 값을 나타낸 남서쪽 해역이 두드러지게 취약성이 높게 평가되었다. 하지만 본 연구에서 진행된 해양 부문의 취약성 평가는 제한적인 지표를 사용하였기 때문에 적절한 취약성 평가에 필요한 지표들의 자료구축이 필요하다.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권1호
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• pp.98-113
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• 2014

본 연구의 목적은 2000년대 이후 수도권 광역철도망 확충에 따른 서울 대도시권 접근성의 변화를 분석하는 것이다. 이를 위하여 수도권 광역철도망과 같이 노선의 신설이나 확충으로 지속적으로 변화하는 비고정성 교통망의 세 가지 거리비용을 중심으로 하는 접근도 산출모형을 제시한다. 특히 도시민의 통행에서 중요하게 작용하지만 자료 구득의 한계로 제한되었던 시간거리 접근도를 산출하기 위하여 교통카드 통행거래 빅데이터를 이용하여 역과 역 사이의 시간거리(time distance)산출 알고리즘을 제시한다. 수도권 지역에서 교통카드가 본격적으로 도입된 이후의 두 시점 2005년과 2011년의 동일한 조건을 가진 주중 평일 하루치 교통카드 통행자료를 이용하여 수도권 광역철도체계의 세 가지 거리비용 접근성을 산출하고 그 결과를 비교분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5095-5111
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• 2019

A multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system is developed to solve the manhole cover detection problem for the infrastructure maintenance in the suburbs of big city. The visible light sensor is employed to collect the ground image data and a series of image processing and machine learning methods are used to detect the manhole cover. First, the image enhancement technique is employed to improve the imaging effect of visible light camera. An imaging environment perception method is used to increase the computation robustness: the blind Image Quality Evaluation Metrics (IQEMs) are used to percept the imaging environment and select the images which have a high imaging definition for the following computation. Because of its excellent processing effect the adaptive Multiple Scale Retinex (MSR) is used to enhance the imaging quality. Second, the Single Shot multi-box Detector (SSD) method is utilized to identify the manhole cover for its stable processing effect. Third, the spatial coordinate of manhole cover is also estimated from the ground image. The practical applications have verified the outdoor environment adaptability of proposed algorithm and the target detection correctness of proposed system. The detection accuracy can reach 99% and the positioning accuracy is about 0.7 meters.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.91-98
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• 1996

교통영향평가는 일정규모 이상의 사업시행으로 교통에 심각한 영향을 초래할 수 있는 사업에 대하여 교통의 영향을 분석, 그 결과에 따라 사업계획을 조정 또는 교통시설을 확충하여 교통문제점을 사전에 예방하는 제도로, 교통계획에서 뿐 만 아니라 교통관리체계에서도 중요한 과정이다. 그래서 교통영향평가는 그 대상지역을 광범위하고 상세하게 막대한 양의 자료를 수집, 편집, 분석해야 하기 때문에 수집된 대단위 자료의 처리가 가능해야만 한다. 교통영향평가에 있어서 GIS는 평가에서 요구되어지는 위와 같은 여러 가지 측면에서 상당히 만족할 만한 경과를 얻게한다. 그래서 본 연구에서는 GIS를 이용하여 정확하게 그래픽과 통계적 수치, 그리고 속성자료를 결합하여 주변지역 토지이용 및 개발계획 현황, 교통시설 이용현황, 교통개발 공공계획, 교통수요 등을 종합적이며 유기적으로 취급 가능하게 하며, 또한 수집된 자료를 통한 조사분석, 예측, 문제점 제시 등에서 여러 가지의 통합적 분석을 통한 종합적인 문제점을 제시하여 교통영향평가에 있어서 GIS가 효과적으로 이용될 수 있는지를 살펴보고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.819-834
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• 2022

인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.