• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.507-516
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• 2007

Segmentation and organization of the LiDAR (Light Detection and Ranging) data of the Earth's surface are difficult tasks because the captured LiDAR data are composed of irregularly distributed point clouds with lack of semantic information. The reason for this difficulty in processing LiDAR data is that the data provide huge amount of the spatial coordinates without topological and/or relational information among the points. This study introduces LiDAR data segmentation technique by utilizing histograms of the LiDAR height image data and analyzing roof shape for 3D reconstruction and visualization of the buildings. One of the advantages in utilizing LiDAR height image data is no registration required because the LiDAR data are geo-referenced and ortho-projected data. In consequence, measurements on the image provide absolute reference coordinates. The LiDAR image allows measurement of the initial building boundaries to estimate locations of the side walls and to form the planar surfaces which represent approximate building footprints. LiDAR points close to each side wall were grouped together then the least-square planar surface fitting with the segmented point clouds was performed to determine precise location of each wall of an building. Finally, roof shape analysis was performed by accumulated slopes along the profiles of the roof top. However, simulated LiDAR data were used for analyzing roof shape because buildings with various shapes of the roof do not exist in the test area. The proposed approach has been tested on the heavily built-up urban residential area. 3D digital vector map produced by digitizing complied aerial photographs was used to evaluate accuracy of the results. Experimental results show efficiency of the proposed methodology for 3D building reconstruction and large scale digital mapping especially for the urban area.

• 한국측량학회지
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• 제19권4호
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• pp.327-335
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• 2001

본 연구는 수치지도와 VGIS를 이용한 3차원지도 제작기법에 관한 연구이다. 기존의 GIS는 2차원이기 때문에 고해상도에 대한 상호관계에 대하여서는 평가를 할 수가 없었다. 현재 지형공간정보시스템은 공간적 지형 자료임에도 불구하고 수치지도 및 지형도, 지질도, 토양도, 지적도, 지하시설물도등이 대부분 부호로 표시되는 2차원 지도로 나타내기 때문에 주요 의사결정 때 오차가 많이 발생하고 있다. 수치지도 역시 주요지형에 대한 등고선, 수치, 점등의 표시가 되어있기 때문에 3차원표현이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 수치지도를 3차원화하여 가시화 시킨다면 도시계획, 입안 교통 및 환경영향 평가 등 각종 의사결정에 있어 보다 시각적 효과를 증진시켜 효율적인 의사결정이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제40권3호
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• pp.296-309
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• 2005

본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.65-75
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• 2014

버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.5-19
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• 2009

지진으로 인한 지반 재해의 대부분은 토사 두께나 기반암 심도 그리고 토사 강성과 같은 국부적 지질 조건에 따라 크게 영향을 받는 지반 운동 증폭과 관련된 부지 효과로 인해 발생되어 왔다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS-기반의 정보 시스템인 지반 정보 시스템(GTIS)이 국내 연구 개발의 거점 도시인 대진 지역에서의 지진 유발 재해에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축되었다. 관심 대상 영역에 대한 지반 정보 시스템 구축을 위하여, 연구 대상 영역을 포함하는 확장 영역에 대해 기존 지반공학 관련 자료 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 실질적 적용 목적으로 부지 주기에 관한 지진재해 구역지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 연구 대상 영역 내 임의 부지에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 주기의 공간 분포 따른 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 대전 지역에서의 지진재해 구역화로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템이 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정에서의 높은 유용성을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제41권1호
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• pp.21-33
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• 2013

이 연구는 대구광역시에 위치한 중심상업지역을 포함한 국채보상운동공원과 2.28공원지역을 대상지로 미기후 실측과 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 여름철 인간 열환경 지수를 분석하고, 그 지수를 토대로 인간 생기후지도를 제작하여 향후 도시 조경계획 및 디자인에 이용할 방안을 모색하는데 목적을 두었다. 인간 열환경 지수를 분석하기 위해 필요한 자료들로서 기후자료(기온, 습도, 풍속, 태양 및 지구 복사에너지)와 도시공간 구성자료(건물의 위치와 높이; 수목의 위치와 높이; 수목의 종류와 건물 벽, 지표면의 재질; 태양 복사에너지 반사율과 지구 복사에너지 방사율)를 지리정보시스템 자료와 실측을 통해 구축하였다. 그 결과, 풍속이 약할수록 도시중심상업지역이 공원보다 높은 기온을 나타냈으며, 습도는 반대의 현상을 보였다. 특히, 주풍 방향의 길들은 지역풍의 영향으로 주풍과 직각방향의 길들보다 더 낮은 기온을 나타냈다. 여름철 열환경 지수에서 가장 큰 영향을 미치는 기후요소는 태양직사광선으로 나타났으며, 도시공간에서 그늘 조성이 가장 효과적인 열환경 개선 방법이었다. 그 방법 중 파고라에 수목그늘을 이중적으로 조성하는 방법이 가장 효과적이었으며, 북향의 건물 벽 앞에 수목그늘을 조성하는 것이 그 다음으로 효과적이었다. 또한, 수종 선택뿐만 아니라 식재방식에도 중점을 두어야 하는 것으로 나타났다. 양지의 열환경 지수는 따뜻한 정도(warm)에서 매우 더운 정도(very hot)로 나와, 음지의 중간(neutral)에서 따뜻한 정도(warm)에 비해 불쾌한 열환경이 조성되었다. 특히, 양지는 넓은 광장형태의 지역들이 좁은 길보다 더 불쾌한 결과를 보였다. 재질의 반사율을 건물 벽 0.15, 지표면 0.1 낮췄을 때, 열환경 지수가 음지에서는 한 단계 중 1/6만큼, 양지에서는 1/3만큼 감소됨을 알 수 있었다. 이와 같은 미기후적 접근방식이 도시 열환경 개선방안을 찾는데 효과적일 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제21권5호
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• pp.33-41
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• 2013

최근, 각종 자연재해와 산업재해로 인한 피해규모의 증가와 이에 따른 대책 수립의 필요성이 증가하고 있으며 재난 규모 역시 대형화, 거대화됨에 따라 피해규모는 점점 더 심각해지고 있다. 이러한 각종 재난 시 재난대피계획의 핵심은 재난대피에 소요되는 시간추정, 병목지점 파악 등을 포함하며 이러한 재난대피계획의 수립과 평가를 위해서는 적절한 재난대피모델이 필요하다. 또한, 기존 연구가 주로 건축물 실내를 대상으로 재난 시 대피경로분석이 주를 이루기 때문에, 자연재해 시 지역을 대상으로 하는 재난대피모델에 관한 연구가 미진하여 도시 내의 재해영향권에 대한 재난대피모델 구축 사례가 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 Cube Avenue를 이용하여 거시통행 수요모형을 설계하고 미국 노스 다코다(North Dakota)주의 파고(Fargo)시의 도로 네트워크를 대상으로 재난 대피 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 중규모 재난대피모델은 기존 통행수요모형의 네트워크와 입력 변수들을 이용하여서 동적 분석을 할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있는 재난대피 시뮬레이션 분석에 활용 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후, 국내 대도시권에 적용이 가능하며 시나리오를 기반으로 한 다양한 재난모의 실험 및 평가가 가능한 모델 개발에 활용 가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1605-1613
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• 2023

해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R²)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R²의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제29권
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• pp.12.1-12.8
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• 2014

Objectives Cohort studies of associations between air pollution and health have used exposure prediction approaches to estimate individual-level concentrations. A common prediction method used in Korean cohort studies is ordinary kriging. In this study, performance of ordinary kriging models for long-term particulate matter less than or equal to $10{\mu}m$ in diameter ($PM_{10}$) concentrations in seven major Korean cities was investigated with a focus on spatial prediction ability. Methods We obtained hourly $PM_{10}$ data for 2010 at 226 urban-ambient monitoring sites in South Korea and computed annual average $PM_{10}$ concentrations at each site. Given the annual averages, we developed ordinary kriging prediction models for each of the seven major cities and for the entire country by using an exponential covariance reference model and a maximum likelihood estimation method. For model evaluation, cross-validation was performed and mean square error and R-squared ($R^2$) statistics were computed. Results Mean annual average $PM_{10}$ concentrations in the seven major cities ranged between 45.5 and $66.0{\mu}g/m^3$ (standard deviation=2.40 and $9.51{\mu}g/m^3$, respectively). Cross-validated $R^2$ values in Seoul and Busan were 0.31 and 0.23, respectively, whereas the other five cities had $R^2$ values of zero. The national model produced a higher cross-validated $R^2$ (0.36) than those for the city-specific models. Conclusions In general, the ordinary kriging models performed poorly for the seven major cities and the entire country of South Korea, but the model performance was better in the national model. To improve model performance, future studies should examine different prediction approaches that incorporate $PM_{10}$ source characteristics.