• 한국지리정보학회지
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• 제11권4호
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• pp.193-202
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• 2008

본 연구에서는 1990~1991년과 2000~2001년에 걸친 두 시기 디지털 항공사진 영상을 이용하여 시기별 묘지위치를 추출하고 통계분석을 통해 도로변 묘지의 분포변화양상과 입지특성을 분석 하였다. 이 결과에 의하면 묘지의 위치는 시간이 지남에 따라 도로 및 마을에 가까워지고 있었으며 대체로 완만한 구릉지의 남향, 동향 혹은 남동향의 사면을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 묘지의 발생 가능성을 계량화하기 위해 로지스틱 회귀분석기법을 적용하여 묘지발생예측모형을 개발 하였다. 개발된 모형은 74.7%의 예측정확도를 나타내었고 분석에 사용된 고도, 경사도, 경사향, 도로 마을 하천으로부터의 거리의 6개 독립변수 모두 묘지발생을 예측하는데 있어 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 따라서 지형조건 및 묘지로의 접근성이 묘지입지선택에 중요한 영향을 미치는 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제10권4호
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• pp.501-513
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• 2002

Eurasian otter (Lutra lutra) is one of endangered wildlife species whose population size is declining in Korea. To manage and conserve habitat for Eurasian otter, it is crucial to understand which habitat components affect otter habitat qualities. The objectives of this study were to develop a habitat suitability model of Eurasian otter in Soraksan National Park, to validate the model in Odaesan National Park. The research methods of this study were as follows. First, trace data and characters of Eurasian otter habitat were collected with Geographic Information System (GIS) data and Global Positioning System (GPS) receivers between 2000 and 2002. Second, the habitat use factors were identified as habitat characteristics of Eurasian otter and classified with habitat use and availability analyses. Third, significant factors of habitat model were extracted by Chi-square test. The last, Eurasian Otter Habitat Suitability Model (EOHSM) was employed by logistic regression method. Otter habitat use was positively associated with the reeds and shrubs areas adjacent to streams, the size of boulders, and low human disturbance in Soraksan National Park by EOHSM. This model had a classification accuracy of 74.4% at cutoff value of 0.5. Model validation showed a classification accuracy of 86.6 % at cut off value of 0.5 for otter habitat in Odaesan National Park.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.64-64
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• 2003

The aim of this study is to apply and verify of logistic regression at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database.13${\times}$1ure, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter and density of forest were extracted from the forest database. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the logistic regression coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping. Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1047-1060
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• 2017

현대사회에서 지속적으로 진행되고 있는 지구 온난화 현상은 비정상적인 기상 현상을 빈번히 발생시키고 있다. 특히 21세기에는 폭우와 같이 수문학적 측면에서 물의 특성이 전과 다르고, 수문학적 재해의 강도와 빈도가 증가하고 있다. 그 중 도시 지역에서는 재해로 인한 피해가 극대화될 가능성이 크기 때문에 피해를 대비하기 위한 재해에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 도시 자연 재해인 산사태를 로지스틱 회귀(Logistic regression, LR) 모델을 이용하여 분석하고 현장조사를 통해 산사태 이후의 관리 현황을 조사 및 검증하였다. 현장조사 대상 지역은 기존에 산사태 발생지역 및 본 연구의 연구결과로부터 산사태 취약성이 높게 나타난 지역을 중심으로 수행하였다. 기존 산사태 발생지 데이터는 2011년 우면산 산사태 당시의 현장조사 자료 및 항공사진 비교분석을 통해 추출하였다. 산사태 관련 요인은 항공사진으로부터 제작된 지형도와 임상도에서 추출하였다. 산사태 취약성 지도는 산사태에 영향을 미치는 총 13개 요인을 통해 구성된 공간 데이터베이스에 LR 모델을 적용하여 제작되었다. 마지막으로 ROC(Receiver operating characteristic) 곡선을 이용해 산사태 취약성 지도를 검증한 결과 77.79%의 정확도를 나타냈다. 추가적으로, 연구결과에 나타난 산사태 취약지역에 대해 2011년 산사태 이후 산사태가 어떻게 관리되었는지를 확인하기 위해 현장조사를 수행하였다. 본 연구의 결과는 국내 도시 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 과학적 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.777-786
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• 2018

본 연구에서는 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형과 의사결정나무 모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일(918개)을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 로지스틱 회귀모형은 약 97%의 분류 정확도를 보였으며, 의사결정나무 모형은 약 86%의 분류 정확도를 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.85-99
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• 2000

보호동물사에 대한 서식지 분포정보는 개발압력이 심한 우리나라에서는 서식지 관리에 있어 매우 중요하다. 본 연구는 GIS와 로지스틱 회귀분석을 이용하여 멧돼지의 서식지 적합성모형을 개발하여 서식지 분포도를 작성하고 본 연구의 결과를 토대로 현재 우리나라의 멸종위기종과 야생동물보호종들의 서식지 관리를 위한 기초를 마련하고자한다. 서식지 모형을 구현하기 위한 연구내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 특성을 파악하기 위하여 GIS 자료를 구축하였다. 멧돼지의 위치파악을 위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다. 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기 위해 χ²검정(Chi-square test)을 실시하였다. 마지막으로, 최적 서식지의 분포를 예측하기위한 서식지 적합성모형 개발을 위해 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 이용특성 분석의 결과, 성별 그리고 활동유형별에서는 뚜렷한 차이를 볼 수 없으나, 계절별 그리고 서식지 유형별에서는 서식지 이용특성의 차이가 뚜렷한 것을 볼 수있었다. 둘째, 서식지 유용성 분석의 결과 멧돼지의 서식환경에 영향을 미치는 자연적인 환경요인으로 표고, 향, 임상 그리고 영급이 유의성이 있는 인자로 나타났다. 반면에, 경사, 능선/계곡 , 물 그리고 일사량의 경우 통계적 유의성이 적어 전반적으로 서식지를 결정하는 환경인자라고 볼 수 없었다. 마지막으로, 개발된 서식지 적합성모형의 결과 예측확률 0.5를 기준으로 전제서식지는 75.00%, 커버서식지는 84.26% 의 높은 분류정확도를 나타내었다. 모형검증의 결과 대상지 내부의 경우 전체서식지가 75.00%로 나타나 본 모형이 신뢰성이 있는 것으로 판단되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1353-1364
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• 2018

본 연구에서는 불균형 데이터 환경에서 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수 해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 이 때, 청수와 탁수에 비해 자료 수가 상대적으로 적은 적조의 분광 프로파일에 백색 잡음을 추가하여 오버샘플링을 하여 불균형 데이터 문제를 해결하였다. 정확도 평가 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 약 94%의 분류 정확도를 보였다.

• 지역연구
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• 제36권4호
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• pp.57-67
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• 2020

최근 대도시를 중심으로 주택가격의 급격한 상승에 따라 서민들의 주거안정도 크게 위협받고 있다. 본 연구는 대도시 거주자들의 주거불안정성에 주목하여 이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 특히, 기존의 선행연구들이 주거비부담능력이 낮은 가구들의 주거불안 경험과 이에 따른 그들의 삶의 변화를 보여주는 데 주목해온 것과 달리, 본 연구에서는 거주지역의 공간적 개방성, 커뮤니티 특성 등 지역특성이 거주자들의 주거불안 경험을 완화 또는 심화시킬 수 있다는 점에 주목하여 이에 대한 영향력을 실증분석하였다. 대도시 거주자들의 주거불안정 영향요인을 분석하기 위한 자료로 2017년도 주거실태조사를 활용하여 다층로짓모형(Multi-level Logistic Model)을 통해 분석하였다. 분석 결과는 가구의 주거비 부담능력과 같은 가구특성뿐만 아니라 주택 재고, 저렴한 주택 가격, 사회적 관계망 등 지역 특성의 영향력 또한 확인하였다. 이러한 결과는 지역의 공간적 포용성 증진이 주민들의 주거불안정을 완화하는 데 긍정적인 영향을 미칠 것임을 시사한다. 논의를 바탕으로 본 연구는 주거불안정을 도시정책 차원에서 주목하고, 이를 완화해나가기 위한 정책적 노력이 필요함을 제안한다.

• 한국조경학회지
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• 제33권2호
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• pp.71-82
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• 2005

A large scale of riverside rearrangement has been recently done in the major rivers in Korea. So inundation possibility in agricultural area closed by these rivers has been higher than the possibility a few years ago. However, land use in this area has not been adjusted to a change of this situation near the rivers. Therefore, when typhoon or heavy rain is happened on this area, it can cause a large damage in agricultural area. This study analyzed inundation potentiality in agricultural area at Ibang-myeon, Changnyeong-gun, Kyeongnam-province, Korea by using the logistic regression model and the piecewise regression model. The first thing we did was to transfer the inundation area per elevation to the accumulated inundation area per elevation. This accumulated inundation area per elevation as an distribution function could be described by the logistic regression model(LRM), and piecewise regression model(PRM) could make it much more accurate to analyze the inundation area per elevation. As a result, the regression models derived from LRM and PRM showed $R^2$ over 0.950. The models derived from LRM and PRM in Ibang-myeon noted that frequently inundated area(FIA) was shown up to 12.12m in elevation, and potentially inundated area(PIA) was shown up to 14.60m in elevation. In FIA, regular agricultural activity would be impossible. And It would be not easy to continue the regular agricultural activity in PIA. So, this land should be rearranged to be used for a buffer zone for ecosystem protection, landscape conservation and things like that in riverside.

• Earthquakes and Structures
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• 제26권2호
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• pp.87-96
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• 2024

This paper proposes a logistic multinomial regression approach to model the spatial cross-correlation of damage probabilities among different damage states in an expanded transportation network. Utilizing Bayesian theory and the multinomial logistic model, we analyze the damage states and probabilities of bridges while incorporating damage correlation. This correlation is considered both between bridges in a network and within each bridge's damage states. The correlation model of damage probabilities is applied to the seismic assessment of a portion of Tehran's transportation network, encompassing 26 bridges. Additionally, we introduce extra daily traffic time (EDTT) as an operational parameter of the transportation network and employ the shortest path algorithm to determine the path between two nodes. Our results demonstrate that incorporating the correlation of damage probabilities reduces the travel time of the selected network. The average decrease in travel time for the correlated case compared to the uncorrelated case, using two selected EDTT models, is 53% and 71%, respectively.