• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.23-29
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• 2015

본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.

• 한국측량학회지
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• 제34권2호
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• pp.185-194
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• 2016

The purpose of this study is to present a method to provide environment information based on spatial information document. At present, a lot of spatial information, including environment information, is being produced, but separate software or system is required for the user to acquire the information. In particular, in the case of environment information, various types of information are being produced, such as ecology, vegetation and measurement network data. Therefore, it is necessary to present the form and the making method of spatial information document that allows using environment information as spatial information without separate software or system. To provide spatial information document-based environment information, types and forms of environment information, data format and offering methods produced by the government, in particular, the Ministry of Environment and the local governments, are analyzed. 12 fields are classified and the form of produced data is GIS DB, measurement network data, text data and so on. With decrease of paper maps, spatial information document that offers display by layer, coordinate data, attribute data, distance and area measurement, location search by coordinates, GPS location linkage and location display on the map is presented to increase utilization of geo-environment information maps. Finally, the standard document specification based on spatial information document is presented in consideration of usability and readability in order to provide a variety of environment information without separate software or system.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.12-36
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• 2023

그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.120-120
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• 2020

Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권1호
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• pp.41-53
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• 2020

The production of near- and off-shore fisheries in South Korea is decreasing due to rapid changes in the fishing environment, particularly including higher sea temperature in recent years. To improve the competitiveness of the fisheries, it is necessary to provide fish catch information that changes spatiotemporally according to the sea state. In this study, artificial intelligence models that predict the CPUE (catch per unit effort) of mackerel, anchovies, and squid (Todarodes pacificus), which are three major fish species in the near- and off-shore areas of South Korea, on a 15-km grid and daily basis were developed. The models were trained and validated using the sea surface temperature, rainfall, relative humidity, pressure,sea surface wind velocity, significant wave height, and salinity as input data, and the fish catch statistics of Suhyup (National Federation of Fisheries Cooperatives) as observed data. The 10-fold blind test results showed that the developed artificial intelligence models exhibited accuracy with a corresponding correlation coefficient of 0.86. It is expected that the fish catch models can be actually operated with high accuracy under various sea conditions if high-quality large-volume data are available.

• Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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• 제4권1호
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• pp.11-23
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• 2000

Photochemical air quality models are essential tools in predicting future air quality and assessing air pollution control strategies. To evaluate air quality using a photochemical air quality model, emission inventories are important inputs to these models. Since most emission inventories are provided at a county-level, these emission inventories need to be geographically allocated to the computational grid cells of the model prior to running the model. The conventional method for the spatial allocation of these emissions uses "spatial surrogate indicators", such as population for mobile source emissions and county area for biogenic source emissions. In order to examine the applicability of such approximations, more detailed spatial surrogate indicators were developed using Geographic Information System(GIS) tools to improve the spatial allocation of mobile and boigenic source emissions, The proposed spatial surrogate indicators appear to be more appropriate than conventional spatial surrogate indicators in allocating mobile and biogenic source emissions. However, they did not provide a substantial improvement in predicting ground-level ozone(O3) concentrations. As for the carbon monoxide(CO) concentration predictions, certain differences between the conventional and new spatial allocation methods were found, yet a detailed model performance evaluation was prevented due to a lack of sufficient observed data. The use of the developed spatial surrogate indicators led to higher O3 and CO concentration estimates in the biogenic source emission allocation than in the mobile source emission allocation.llocation.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제27권1호
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• pp.39-46
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• 2011

This study purposed to analyze the spatial pattern and the amount of carbon emission at the deforestation area in Gangwondo. Forest geographic information system(FGIS) and administrative data were used in the analysis. The area size and spatial patterns of deforestation area were analyzed according to the article 3.3 of Kyoto protocol. Forest administration data for 9 years from 2000 to 2008 were entered into a database. Fifty-nine percent of deforestation area was found within 200m of the road network, and seventy-five percent of the area was found within 500m. Theoretical carbon emission based on deforestation area was estimated at 6,968tc. Carbon emission of national forest was 5.7times higher than that of private forest.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.433-446
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• 2019

환경적 가치를 보존하고 개발로 인한 부정적 영향을 최소화하기 위하여 환경영향평가 제도가 수행되고 있다. 현재의 환경영향평가의 객관성 강화하기 위해 데이터 기반으로 전환이 필요한 시점이다. 또한 국가 차원의 다양한 공간정보 제공 및 환경영향평가에 공간정보 연계 가능성을 통해 환경영향평가제도의 공간정보 활용 확대가 요구되고 있다. 그러나 현재 환경영향평가에서 공간정보가 체계적으로 활용되고 있지 않는다. 또한 환경영향평가 업무 종사자(담당 공무원, 환경영향평가서 대행기관, 검토기관 등)들은 공간정보 개념에 대한 이해도가 부족하여 효율적으로 활용하는데 한계가 있다. 이러한 공간정보 활용의 한계점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 공간정보 표준화(좌표, 속성 테이블) 방안을 제안하였다. 이를 위해, 국가 공인의 좌표계 및 표준을 기반으로 표준 좌표계를 제안하였으며, 환경매체별 조사 항목의 데이터 테이블의 기본항목을 9개로 설정하였다. 마지막으로, 전술된 표준화를 실제 환경영향평가 사업에 대하여 시범 적용하였다. 본 연구에서 제안한 표준화 방안은 환경영향평가에서의 공간정보 활용 활성화 및 평가 분야의 범위 확장에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.251-253
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• 2008

Erosion and landslide cause serious damage to forest areas. As a consequence, partial or complete destruction of vegetation occurs, which leads to many cascading problems. In this study, an attempt has been made to identify the forest areas, which are under different risk categories of erosion and landslide, in part of Eastern Ghats of Tamil Nadu. Relevantthematic maps were generated from satellite data, topographical maps, primary and secondary data and weights to each map were assigned appropriately. Weighted overlay analysis was carried out to identify the erosionprone forest areas. The result of erosion and landslide prone model reveals that 4712 ha(17%) of forest area is under high risk category and 15879 ha(58.65%) isunder medium risk category. The results of spatial modeling would be very much useful to the forest officials and conservationist to plan for effective conservation.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권3호
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• pp.327-354
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• 2019

본 논문에서는 한국의 미세먼지 발생원인을 분석하는 과정에서 기존 논문에서는 고려하지 않았던 지역 간 공간상관성(Spatial correlation)을 고려한 패널계량분석을 진행하였다. 기존 환경쿠즈네츠곡선(EKC, Environmental Kuznets Curve)에 대한 연구들에서, 인접한 국가 및 지역 간에 오염물질의 상호영향이 존재할 가능성이 있음에도 각 유닛이 독립이라고 가정한다. 본 논문에서는 한국의 미세먼지농도에 대한 지역 패널데이터를 이용하여 기존 EKC가 지역의 상호상관성을 고려하는 때도 성립할 수 있으며, 이러한 영향을 고려하지 않았을 때 미세먼지농도의 원인에 대해 과소 혹은 과대 추정될 수 있음을 규명하였다.