• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.151-166
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• 2024

해안쓰레기 문제는 전 세계적으로 환경에 대한 심각한 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 원격탐사 기술을 활용하여 해안쓰레기의 모니터링 방법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델을 이용한 객체 탐지 기법을 적용하여 우리나라 주요 해안쓰레기 11종에 대한 대규모 이미지 데이터셋을 구축하고, 실시간으로 쓰레기를 탐지 및 분석할 수 있는 프로토콜(Protocol)을 제안한다. 낙동강 하구에 위치한 신자도를 대상으로 드론 이미지 촬영 및 자체 개발한 YOLOv8 기반의 분석 프로그램을 적용하여 해안쓰레기 성상별 핫스팟을 식별하였다. 이러한 매핑(Mapping) 및 분석 기법의 적용은 해안쓰레기 관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.251-265
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• 2017

지진으로부터 안전지대로 인식되어온 한반도에 2016.09.12. 규모5.8의 강진이 발생했다. 더 이상 한반도가 지진으로부터 안전지대가 아니라는 사실이 확인되었다. 따라서 본 연구는 우리사회의 지진 대비상태를 점검하고 지진발생시 직접적 피해객체인 건물의 속성을 파악하여 그 현황을 지진 안전지도구축을 통하여 효율적 지진방재정책을 위한 정책의사결정에 도움을 주고자 함에 그 목적이 있다. 지진 안전지도는 GIS툴을 활용하여 공간분석을 통해 작성된다. 지진 안전지도구축이 지진방재정책의 전부는 아니지만 부실한 지진대비체계를 보완하여 효율적으로 바꾸는 시발점이라는 것에 의미를 두고자한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.57-65
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• 2008

레이저레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서는 시뮬레이터의 레이저신호로 대응되는 공간의 범위와 해당 사물의 위치 및 속성정보를 정확하고 빠르게 획득해야 한다. 또한 시뮬레이션에 사용되는 데이터는 지형, 건물 및 차량과 같은 복잡한 3차원 객체들이며 광범위한 지역을 대상으로 하므로 가시화를 위한 일반적인 3차원 모델링 툴로는 빠르게 데이터를 추출하고 연산을 수행하기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 복합적인 형태의 3차원 객체를 데이터베이스에 저장하고 필요한 질의를 수행하며, 가시화 부분과 연동할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 3차원 다면체를 토폴로지 기반으로 데이터모델링을 수행하는 과정과 이러한 객체를 공간 DBMS를 이용하여 구현하는 과정을 예시하였다. 또한 DB에 저장된 데이터를 접근하여 가시화하는 과정을 VRML을 이용하여 구현하고, 시뮬레이션 레이저신호와의 연산 테스트를 실시하였다. 향후 데이터모델에 대한 연구와 가시화 부분에서의 LOD적용 등의 문제를 해결한다면 시뮬레이션뿐 아니라 보다 다양한 상황에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.65-76
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• 2004

본 연구는 이동체와 지도정보의 출력을 위한 XML 엔코딩 표준인 GML(geography markup language)을 이용하여 이동체 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. OGC(OpenGIS consortium) 웹매핑 기술인 WFS(web feature service) (OpenGIS, 2002) 개념을 응용하여 공간 데이터와 이동체 정보를 통합하며, 통합 과정에서 요구되는 표준화된 데이타 모델과 인터페이스는 OGC가 제안한 표준화된 개념을 사용한다. 데이터는 별도의 응용스키마를 정의하여 적용하였다. GML은 공간데이터와 비공간데이터의 저장과 전송을 위한 XML 엔코딩 표준이므로, 데이터 공유를 위한 확장성 및 상호운용성을 확보할 수 있다. 뿐만 아니라 컴포넌트 기반 개발 방법론을 통해 이동체 위치정보 Web/Mobile 인터페이스를 컴포넌트화 함으로써 시스템 구현 시 보다 효과적인 개발 환경을 제공하며, 이동체 정보 관리 플랫폼과 모바일 시스템 사이에 새로운 응용 서비스를 추가하거나 기존 응용 서비스의 교체 시 보다 용이한 장점이 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.107-121
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• 2023

실시간으로 변하는 국토를 광범위하게 취득하고, 이를 빠르고 정확하게 파악하기 위해 최근 공개 된 고해상도 국토위성 영상자료와 인공지능(AI; Artificial Intelligence)을 활용하고자 한다. 기존 위성 영상에 비해 국토위성의 경우 분광 및 주기 해상도가 높아져, 국토의 변화상을 주기적으로 모니터링하는 데 보다 적합한 자료원이 되었다. 따라서 본 연구는 국토위성을 취득하여 국토 변화를 탐지하기 위한 객체 8종을 선정하고, 이에 대한 데이터 셋 구축 및 AI 모델을 적용하여 분석하고자 한다. 다양한 유형의 객체 8종을 탐지하기 위한 최적의 모델과 변수 조건들을 확인하기 위해 여러 실험을 수행하고, AI 기반의 영상분석을 기술적으로 검토해보고자 한다.

• Spatial Information Research
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• 제2권1호
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• pp.3-14
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• 1994

본 연구는 서울 수도권계획에서, 종합적 토지이용모형 및 교통계획모형을 적용하여 1995년 이전에 4개의 신도시건설을 제안한 논문이다. 서울 수도권에는 1천만이 넘는 인구가 거주하여 수도권과 같은 대도시권의 거대공간구조에 의하여 외부불경제가 가속화되고있다. 이에 대한 주 요인은 여러 종류의 도시 및 지역기능의 과잉집중에 의하여 설명될 수 있다. 본 연구는 상기에 기록된 대로 수도권의 현황을 계량적으로 분석하고 그리고 장래인구추세를 추정하였고, 권역인구 증가분의 소요도는 가용토지배분과 수도권 시스템내에 신도시 위치선정을 제시하였다. 이들은 기술통계모형으로 컴퓨터 알고리즘에 의하여 추정되는데, 단순회귀, 증회구분석모형, 중력모형과 평탄위상에서의 도시시설임지모형등이 사용되었다. 대도시권계획의 목적과 실제는 지역성장관리를 적정수준으로 분산시키는데 있다 하겠으며, 이것은 그 지역의 경제성장을 방해하지 말아야 하겠으나, 본 연구의 결과로는 우리는 서울 수도권의 기능적 집중을 억제하기 어려우므로 우리는 적절한 신도시건설로서 수도권 성장에 대처하여야 한다는 사실이 판명되었다. 아울러 본 논문에서는 수도권지도를 GIS로 도면화하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.405-412
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• 2010

기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.

• Spatial Information Research
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• 제18권4호
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• pp.89-98
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• 2010

최근들어 대표적인 위치기반 서비스인 내비게이션은 기존 차량 중심의 서비스에서 보행자 중심의 서비스로 그 대상이 확대되고 있다. 이에 따라 최근에 보행자 내비게이션 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다 하지만, 내비게이션에서 가장 중요한 경로 서비스에 있어 대부분의 경우 차량 내비게이션에서 널리 활용되고 있는 노드/링크 네트워크 모델을 그대로 활용함으로써 한계점을 드러내고 있다. 그 이유로는 보행자는 차량과 달리 이동 공간이 도로로 한정되어 있지 않으며, 회전 규제, 방향 등에 제약을 받지 않고 보행이 가능한 공간에서 자유롭게 이동하는 등 보행 관련 특성들을 제대로 반영하지 못하기 때문이다. 특히, 공원, 광장 등의 오픈 페이스(open space)는 보행자기 많이 활용하는 공간임에도 불구하고 이에 대한 대안을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 게임 및 로보틱스 분야에서 객체의 이동을 계획하는 모션 플래닝(motion-planning) 기법을 응용하여 보행자 내비게이션 서비스에 적합한 경로 생성 기법을 제시하고, 그 활용 가능성을 테스트하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.447-454
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• 2018

본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1004-1010
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• 2021

선박의 해양사고 중 부유물 감김사고는 운항지연에 그치지 않고 대형 인명 피해사고까지 이어질 수 있어 이에 대한 예방책이 요구되고 있다. 이에 본 연구는 영해와 베타적경제수역 등을 포함한 해역의 최근 5년간 선박의 부유물 감김사고 데이터를 시·공간적 측면에서 분석하고, 관련 연구 분야에 기초 자료를 제공하고자 한다. 부유물 감김사고의 상대적 밀도 분포를 시각화하기 위하여 이차원 평활 히스토그램을 적용하였으며, 시간대, 주·야간, 계절에 따른 각 변수가 감김사고에 미치는 영향을 분석하기 위해 다항 로지스틱 회귀모형을 적용하였다. 공간적 분석결과 전체 사고에 대해 평활화된 밀도 값이 높은 곳은 진해만을 포함한 거제도~통영 해상이었으며, 서해 전곡항 인근 해상, 제주도 북부 해상으로 나타났다. 시간적 분석결과 부유물 감김사고는 주간에 71.4%로 가장 많이 발생하였으며, 계절별로는 가을철이 다른 계절에 비해 가장 많이 발생한 것으로 분석되었다. 또한, 어선, 수상레저기구, 낚시어선의 감김사고 발생 가능성이 화물선 보다 높은 것으로 조사되었다. 본 연구의 시·공간적 분석결과는 향후 부유물에 대한 단속강화 및 제거를 위한 해양경찰함정 배치와 시간별·계절별 사고방지를 위한 부유물 사전 제거작업 대책 마련의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.