• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.383-387
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• 2007

The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2002년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.287-291
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• 2002

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.501-504
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• 2003

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2002년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.157-163
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• 2002

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.479-484
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• 2003

The renewal of digital map takes much time and the manual process. LiDAR data allows reduction of time, automatic manner, and acquisition of the precise position. So it is used to renew the digital map of 1:5,000 scale. From the accuracy test results using aerial imagery and digitizing, renewal of digital map are feasible in automatic manner to some extent.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.235-238
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• 2010

Since the mid 1990s airborne LiDAR data have been widely used, automation of building modeling is getting a central issue. LiDAR data processing for building modeling is involved with extracting surface patch elements by segmentation and surface fitting with optimal mathematical functions. In this study, simulation LiDAR data were generated with complex polyhedral roofs of buildings and an automatic modeling approach was proposed.

• 한국측량학회지
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• 제11권2호
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• pp.89-100
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• 1993

본 연구는 CAD와 LISP(LIST Processing)을 이용한 도로노선 결정에 있어서의 토공량 산정에 관한 연구이다. 컴퓨터의 비약적인 발전과 산업분야에서의 이용증대는 CAD/CAM/CAE 기술의 발전으로 이어져 자동설계 및 자동제작을 가능케 하고 있으며 또한 토목설계의 자동화도 꾸준히 추진되어 오고 있는 실정이다. 이러한 자동화 작업의 일환으로 본 연구에서는 도로노선 결정시 각 노선의 토공량 산정을 자동화하여 토목설계업무의 효율성을 높이고자 하였다. 연구의 방법으로 지형도에 DTM(Digital Terrain Model) 개념을 도입하여 지형정보를 자동독취할 수 있도록 프로그램화 한 후 이 데이타를 가지고 LISP 언어를 이용하여 체계적인 알고리즘을 만든 후 CAD 시스템과 접목시켜 종·횡단 면적과 토공량을 산정해서 유토곡선을 출력하는 자동설계 시스템을 시험적으로 구축하는 데 그 목적을 두고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제22권4호
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• pp.375-381
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• 2004

본 연구는 기존의 지도 도식을 분석하여 편리한 지도제작과 쉬운 지도 특성 인식, 자동지도제작율 향상 등을 위해 연구하였다. 이를 위해 수치지도 Ver 2.0(1/5,000)을 가지고 수행하였으며, 지도제작에 필요한 정보를 수치지도 및 지형도에서 획득하고, 지도 도식은 현재의 지형도 도식규정에서 표현하는 정보를 비교 $.$분석하여 지도제작 자동화에 유리하면서 기존 지형도와 유사한 형태, 단순 $.$명료한 형태의 도식이 되도록 고안하였다. 본 연구의 지도제작 자동화처리 결과 약 7%의 자동화율이 향상되었으며, 대상물 특성에 가까운 도식을 고안하여 지도특성을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.277-280
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• 2010

There is a need to convert the old low- or medium-resolution satellite image-based thematic mapping to the high-resolution satellite image-based mapping of GSD 1m grade or lower. There is also a need to generate middle- or large-scale thematic maps of 1:5,000 or lower. In this study, the DEM and orthoimage is generated with the KOMPSAT-2 stereo image of Yuseong-gu, Daejeon Metropolitan City. By utilizing the orthoimage, automatic extraction experiments of land cover information are generated for buildings, roads and urban areas, raw land(agricultural land), mountains and forests, hydrosphere, grassland, and shadow. The experiment results show that it is possible to classify, in detail, for natural features such as the hydrosphere, mountains and forests, grassland, shadow, and raw land. While artificial features such as roads, buildings, and urban areas can be easily classified with automatic extraction, there are difficulties on detailed classifications along the boundaries. Further research should be performed on the automation methods using the conventional thematic maps and all sorts of geo-spatial information and mapping techniques in order to classify thematic information in detail.

• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.407-414
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• 2020

SVM (Support vector machine) analysis was performed after applying a deep learning technique based on an Inception-based model (GoogLeNet). The accuracy of automatic image classification was analyzed using an SVM with multiple virtual grid sizes. Six classes were selected from a standard land cover map. Cars were added as a separate item to increase the classification accuracy of roads. The virtual grid size was 2-5 m for natural areas, 5-10 m for traffic areas, and 10-15 m for building areas, based on the size of items and the resolution of input images. The results demonstrate that automatic classification accuracy can be increased by adopting an integrated approach that utilizes weighted virtual grid sizes for different classes.