Farkoushi, Mohammad Gholami;Choi, Yoonjo;Hong, Seunghwan;Bae, Junsu;Sohn, Hong-Gyoo
대한원격탐사학회지
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제36권5_3호
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pp.1067-1076
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2020
In this paper, an unsupervised saliency guided change detection method using UAV and aerial imagery is proposed. Regions that are more different from other areas are salient, which make them more distinct. The existence of the substantial difference between two images makes saliency proper for guiding the change detection process. Change Vector Analysis (CVA), which has the capability of extracting of overall magnitude and direction of change from multi-spectral and temporal remote sensing data, is used for generating an initial difference image. Combined with an unsupervised CVA and the saliency, Principal Component Analysis(PCA), which is possible to implemented as the guide for change detection method, is proposed for UAV and aerial images. By implementing the saliency generation on the difference map extracted via the CVA, potentially changed areas obtained, and by thresholding the saliency map, most of the interest areas correctly extracted. Finally, the PCA method is implemented to extract features, and K-means clustering is applied to detect changed and unchanged map on the extracted areas. This proposed method is applied to the image sets over the flooded and typhoon-damaged area and is resulted in 95 percent better than the PCA approach compared with manually extracted ground truth for all the data sets. Finally, we compared our approach with the PCA K-means method to show the effectiveness of the method.
본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.
스마트 서울 정책의 일환으로 도시 빅데이터 활용의 중요성이 부각되고 있으며, 미세먼지, 소음과 같이 교통과 관련된 도시환경 요소가 시민들의 삶의 질에 미치는 영향에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 IoT 도시 빅데이터와 교통 빅데이터를 매칭하여 통합 DB를 구축하고, 이를 활용하여 특정 공간이 도로 영향권 내에 포함되는지 여부에 따라 미세먼지, 소음 피해에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 또한 시계열 클러스터링을 통하여 도로교통특성 및 환경요인들이 유사한 특성을 가지는 공간 단위들을 군집화하였으며, 이 결과를 통하여 미세먼지 또는 초미세먼지 hot-spot, 소음 hot-spot 등 도시공간 단위의 환경위험 관리를 체계적으로 구축하는 기반을 마련하고자 하였다.
This study is to evaluate the drought-related bigdata characteristics published from South Korean by developing crawler. The 5 years (2013 ~ 2017) drought-related posted articles were collected from Korean internet search engine 'NAVER' which contains 13 main and 81 local daily newspapers. During the 5 years period, total 40,219 news articles including 'drought' word were found using crawler. To filter the homonyms liken drought to soccer goal drought in sports, money drought economics, and policy drought in politics often used in South Korea, the quality control was processed and 47.8 % articles were filtered. After, the 20,999 (52.2 %) drought news articles of this study were classified into four categories of water deficit (WD), water security and support (WSS), economic damage and impact (EDI), and environmental and sanitation impact (ESI) with 27, 15, 13, and 18 drought-related keywords in each category. The WD, WSS, EDI, and ESI occupied 41.4 %, 34.5 %, 14.8 %, and 9.3 % respectively. The drought articles were mostly posted in June 2015 and June 2017 with 22.7 % (15,097) and 15.9 % (10,619) respectively. The drought news articles were spatiotemporally compared with SPI (Standardized Precipitation Index) and RDI (Reservoir Drought Index) were calculated. They were classified into administration boundaries of 8 main cities and 9 provinces in South Korea because the drought response works based on local government unit. The space-time clustering between news articles (WD, WSS, EDI, and ESI) and indices (SPI and RDI) were tried how much they have correlation each other. The spatiotemporal clusters detection was applied using SaTScan software (Kulldorff, 2015). The retrospective and prospective cluster analyses were conducted for past and present time to understand how much they are intensive in clusters. The news articles of WD, WSS and EDI had strong clusters in provinces, and ESI in cities.
지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.
GIS 기술의 발달로 많은 양의 공간 데이터가 축적됨에 따라 공간 데이터 마이닝의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템 SD-Miner를 제안한다. SD-Miner는 크게 입력과 출력을 담당하는 사용자 인터페이스, 공간 데이터 마이닝 기능을 처리하는 데이터 마이닝 모듈, DBMS를 이용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데이터 저장 모듈의 세 부분으로 구성된다. 특히, 데이터 마이닝 함수 모듈에서는 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공 간 연관규칙 탐사 기능을 제공한다. SD-Miner는 다음과 같은 특징을 가진다. SD-Miner는 사용자로 하여 금 공간 데이터 마이닝뿐만 아니라 비 공간 데이터에 대한 마이닝도 가능하게 하며, 각 마이닝 함수들을 라이브러리 형태로 제공하기 때문에 다른 시스템에서도 쉽게 사용 가능하다. 또한, 마이닝 매개 변수들을 테이블의 형태로 입력받기 때문에 시스템의 범용성이 높다. 개발된 SD-Miner의 실용성을 규명하기 위하여 실제 공간 데이터를 이용한 데이터 마이닝을 수행함으로써 여러 가지 의미있는 결과를 도출한다.
패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다.
ESR 연대를 이용하여, 울산광역시 울주군 삼남면 일대에 발달하는 양산단층대의 시간-공간적 활동 형태에 대해 연구하였다. 연구지역에서 일부 단층비지대는 기 형성된 단층비지 옆에 새로운 단층비지가 단층활동 형태 I에 의해 첨가되어 있다. 이럴 경우 각각의 단층비지에서 얻은 ESR 연대로부터 여러 번의 단층활동 시기를 해석하였다. 단층비 지대에서 일부분은 단층활동 형태 III에 의해 단층비지대 전체가 재 활동 하였다. 이와 같은 단층비지대는 이전의 활동 정보는 모두 지워지고 마지막 활동 시기만 기록되어 있다. 연구지역에서 양산단층대의 제4기 단층운동은 주기성을 가지며 활동기와 휴식기로 구분된다. ESR 연대 및 트렌치 조사 자료에 의하면, 연구지역에서 양산단층대의 단층활동은 이동하는 경향을 나타낸다. 약 75~85만 년 전을 기준으로 이전에는 서쪽분절로부터 북쪽분절까지, 약 75~85만년 전에는 동쪽분절로부터 북쪽분절까지 활동하였으며, 약 63~66만 년 전 및 48~54만 년 전에는 북쪽분절만 활동하였으며, 약 34만 년 전 이후에는 서쪽분절로부터 북쪽분절까지 다시 활동하였다.
기념성을 구현하기 위한 형태와 기법들이 다양하게 나타나는 가운데 지난 2014년 동학농민혁명 기념공원 설계 공모가 진행되었다. 이는 집단의 기억을 강요하던 기념(記念) 사업에 대한 재고의 과정이며, 현재 우리나라에서 계획하고 있는 메모리얼 설계에 대한 동시대 설계가들의 인식을 고찰할 수 있는 의미 있는 소재이다. 본 연구는 동일한 대상지에서 이뤄졌던 동학기념사업들에 대해 시계열적으로 그 형성 배경을 살펴보고, 기존의 문헌 연구 등을 통해 설계공모를 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해, 과거 정치적 목적의 수단으로써 조성되던 기념물이 공개공모를 통해 다양한 의견 수렴과 형태를 모색하는 방향으로 변하였음을 알 수 있었다. 다층적 분석을 통해 마련된 분석의 틀은 일상성, 상호작용 및 자발성, 추상성, 임시성, 장소성, 통합성 그리고 조화성이다. 이를 통해 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 일상 속에서 기념성을 전달하기 위해 기존의 특수성을 갖는 산재한 기념공간들을 일상적 활동 프로그램과 연계하였다. 둘째, 기념물과의 상호작용을 위하여 직접적인 참여와 감성적인 체험 방법을 사용하였다. 셋째, 추상적 재현을 위해 색상, 수직요소, 군집화, 공원의 틀 조작 등의 기법을 사용하였다. 넷째, 임시성과 변화성을 추구하기 위하여 식물을 이용한 애도의 방식과 물리적 변화가 가능한 건축물과 구조물들을 도입하였다. 다섯째, 대상지를 장소성이 있는 공간으로 만들기 위하여 과거 지형을 복원하고, 현장의 모습을 재현하였다. 여섯째, 기존 기념물들과의 연계성을 증진시키기 위하여 순환동선과 축선 조작 기법을 사용하였다. 일곱째, 주변과의 조화를 위하여 지형에 순응하는 동선과 건물을 배치하였다.
금왕단층(Keumwang fault)을 따라 실시한 자세한 지질조사를 통해 쥐라기 후기 및 백악기 초기에 발생한 연성 전단작용 이후에 취성단층 특징을 보이는 재활동이 여러 번 일어났음이 밝혀졌다. 금왕단층은 단층비지로 이루어진 약 10~50 m 폭의 단층핵과 이를 둘러싸고 있는 약 30~100 m 폭의 단층손상대로 이루어져 있다. 연구지역 내 선캠브리아 누대 편마암과 쥐라기 화강암 내에서는 서로 다른 변형환경, 변형시기, 변형기작에 의해 구별되는 최소 6단계의 단층운동이 관찰된다. 첫 번째 단계의 전단운동은 쥐라기 후기 및 백악기 초기에 일어났으며, 좌수향 연성 전단에 의해 압쇄암 계열이 금왕전단대를 따라 형성되었다. 두 번째 단계에서는 주로 취성변형 환경에서 금왕단층을 따라 파쇄암 계열이 압쇄암 계열 위에 중첩되었다. 모암에서 초파쇄암으로 가까워질수록 반상변정의 원마도와 기질의 함량이 증가한 것은 단층의 중심으로 갈수록 파쇄유동이 증가한 것을 지시한다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계에 형성된 파쇄암대에 단층비지대가 중첩되었으며, 좌수향 주향이동 운동에 의해 단층을 따라 퇴적 분지(음성, 풍암분지)들이 형성되었다. 단층비지에 떠있는 파쇄암 잔유물들은 취성변형 환경에서 금왕단층이 여러 번 재활동 했음을 지시한다. 네 번째 단계에서는 금왕단층이 재활동하여 퇴적 분지 내에 안행상의 습곡, 절리 및 단층 등이 형성되었다. 대부분의 전단변형이 엽리 및 전단면을 따라 집중된 반면, 퇴적 분지 내 이암에서는 전반적으로 변형이 단층손상대에 분산된 양상을 보인다. 네 번째 단계 동안 세립의 안산암이 관입을 하였다. 다섯 번째 단계에서는 안산암에 우수향 주향이동 단층운동을 지시하는 전단면과 전단띠가 발달하였다. 단층비지의 ESR(Electron Spin Resonance) 연대 자료에 의하면, 여섯 번째 단계에서는 활동기에 단층운동이 집중적으로 일어나고 휴지기에는 일어나지 않았으며, 주향방향을 따라 단층운동이 이동하는 경향을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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