• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.637-643
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• 2020

In this study, the information from environmental impact statements was converted into spatial data because environmental data from development sites are collected during the environmental impact assessment (EIA) process. Spatiotemporal big data were built from environmental spatial data for each environmental medium for 2,235 development sites during 2007-2018, available from public data portals. Comparing air-quality monitoring stations, 33,863 measurement points were constructed, which is approximately 75 times more measurement points than that 452 in Air Korea's real-time measurement network. Here, spatiotemporal big data from 2,677,260 EIAs were constructed. In the future, such data might be used not only for EIAs but also for various spatial plans.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.801-803
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• 2003

In this paper, we present a method for generating and providing spatially encoded video data that can be effectively used by GIS applications. We collect the video data by a mobile mapping system called 4S-Van that is equipped by GPS, INS, CCD camera, and DVR system. The information about spatial object appearing in video, such as occupied region in each frame, attribute value, and geo-coordinate, are generated and encoded. We suggest methods that can generate such data for each frame in semi-automatic manner. We adopt standard MPEG-7 metadata format for representation of the spatially encoded video data to be generally used by GIS application. The spatial and attribute information encoded to each video frame can make visual browsing between map and video possible. The generated video data can be provided and applied to various GIS applications where location and visual data are both important.

• Spatial Information Research
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• 제22권4호
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• pp.21-38
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• 2014

지도를 검색하는 사용자는 특정 장소에 대한 정식 명칭보다는 자신이 알고 있는 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭을 이용해 검색을 수행하기 때문에 원하는 장소를 찾는데 빈번히 실패하게 된다. 또한 지도의 공간검색에 있어서 대표적인 웹 지도 서비스에서는 '근처'와 '주변'이라는 공간어휘를 가지고 공간상 인접 장소를 탐색하는데 2km 이상 떨어진 장소까지 검색되어 원하지 않는 위치의 장소 정보를 제공하기도 한다. 본 연구에서는 SNS 중 트위터를 이용하여 POI 데이터를 추출하고, 기구축되어 있는 기존POI로부터 공간관계를 구축해 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 산정하였다. 그 결과, 다양한 장소 명칭을 획득하여 기존 POI 데이터의 다른 이름의 명칭으로 활용할 수 있었고, 기존에 없는 새로운 POI 데이터는 POI 변화가 많은 지역을 파악하는데 활용하여 POI 데이터 구축을 위한 지역선정에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 공간검색에 사용될 수 있는 다양한 공간어휘와 사람이 인지할 수 있는 공간범위를 이용해 보다 효율적인 공간검색을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.85-95
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• 2021

Recently, as data mining and artificial neural network techniques are developed, analyzing large amounts of data is proposed to reduce the dimension of the data. In general, empirical orthogonal function (EOF) used to reduce the dimension in the ocean data and recently, Self-organizing maps (SOM) algorithm have been investigated to apply to the ocean field. In this study, both algorithms used the monthly Sea level anomaly (SLA) data from 1993 to 2018 around the East Asia Coasts. There was dominated by the influence of the Kuroshio Extension and eddy kinetic energy. It was able to find the maximum amount of variance of EOF modes. SOM algorithm summarized the characteristic of spatial distributions and periods in EOF mode 1 and 2. It was useful to find the change of SLA variable through the movement of nodes. Node 1 and 5 appeared in the early 2000s and the early 2010s when the sea level was high. On the other hand, node 2 and 6 appeared in the late 1990s and the late 2000s, when the sea level was relatively low. Therefore, it is considered that the application of the SOM algorithm around the East Asia Coasts is well distinguished. In addition, SOM results processed by SLA data, it is able to apply the other climate data to explain more clearly SLA variation mechanisms.

• Spatial Information Research
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• 제14권3호
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• pp.321-334
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• 2006

3차원 공간정보는 2차원에 비해 공간적 현실감이 뛰어나기 때문에 최근 경관분석, 도시계획 및 웹(Web)을 통한 지도 서비스 분야 등에서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 3차원 공간 정보는 기하학적 특성상 2차원 공간정보에 비해 데이터 양이 크다. 그러므로 데이터 전송과 시각화를 위한 보다 효율적인 방법이 필요하다. 시각화 분야에서 이미 많은 연구가 진척된 세밀도 개념은 이를 해결하기 위한 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 국제 표준 공간 데이터 모델을 기반으로 데이터 전송에 있어서 효율적인 두 가지 세밀도 모델을 제시한다 첫 번째는 객체 단위에 세밀도 단계를 부여하는 객체단위세밀도 모델이고, 두 번째는 객체를 이루는 구성요소에 세밀도 단계를 부여하는 요소선택세밀도 모델이다. 본 논문에서는 제시된 위 두 가지 세밀도 모델을 이용하여 데이터 전송의 효율성을 비교해 보았다.

• 유통과학연구
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• 제16권7호
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• pp.47-56
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• 2018

Purpose - This study aims to not only investigate spatial pattern of immigrants' residence and crime occurrences in South Korea, but shed light on how geographic distribution of immigrants and immigrant segregation affect crime rates. Research design, data, and methodology - Th unit of analysis is Si-Gun-Gu municipal level entities of South Korea. The crime data was obtained by Korea National Police Agency and two major types(violence and property) of crime were measured. Most demographic, social, and economic variables were derived from Korean Census Data in 2015. In order to examine spatial patterns of immigrants' distribution and crime rates in South Korea, the present study utilized GIS mapping technique and Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) tools. The causal linkage was investigated by a series of regression models using STATA. Results - Spatial inequality between urban metropolitan vs rural areas was visualized by mapping. Assuming large Moran's I value, spatial autocorrelation appeared to be quite strong. Several neighborhood characteristics such as residential stability and economic prosperity were found to be important factors leading to crime rate change. Residential distribution and segregation for immigrants were negatively significant in the regression models. Conclusions - Unlike the traditional arguments of social disorganization theory, immigrant segregation appeared to reduce violent crime rate and the high proportion of immigrants also turned out to be a crime prevention factor.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2020

In managing building facilities, spatial information is the basic data for decision making. However, the method of acquiring spatial information is not easy. In many cases, the site and drawings are often different due to changes in facilities and time after construction. In this case, the site data should be scanned to obtain spatial information. The scan data actually contains spatial information, which is a great help in making space related decisions. However, to obtain scan data, an expensive LiDAR (Light Detection and Ranging) device must be purchased, and special software for processing data obtained from the device must be available.Recently, SLAM (Simultaneous localization and mapping), an advanced map generation technology, has been spreading in the field of robotics. Using SLAM, 3D spatial information can be obtained quickly in real time without a separate matching process. This study develops and tests whether SLAM technology can be used to obtain spatial information for facility management. This draws considerations for developing a SLAM device for real-time remote scanning for facility management. However, this study focuses on the system development method that acquires spatial information necessary for facility management through SLAM technology. To this end, we develop a prototype, analyze the pros and cons, and then suggest considerations for developing a SLAM system.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.133-142
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• 2009

최근 무선 인터넷이 발전하고 모바일 단말기 사용이 증가함에 따라 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 증가되고 있으며, 모바일 단말기 환경에서 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 공간 데이타를 저장 및 관리하는 공간 인덱스의 연구가 필수적으로 요구되고 있다. 플래시 메모리는 모바일 단말기에서 대용량의 공간 데이타를 효율적으로 저장하기 위한 보조 저장 장치로 많이 사용된다. 그러나 플래시 메모리에 기존 공간 인덱스를 그대로 적용할 경우 빈번한 노드 갱신에 의한 쓰기 연산 증가로 인덱스 성능이 저하된다. 이러한 문제점을 해결하고자 최근 플래시 메모리 기반 공간 인덱스가 연구되고 있지만 버퍼와 플래시 메모리의 공간 활용도가 낮아 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 플래시 메모리 기반 공간 인덱스들의 문제점을 해결하기 위해 노드 압축 기법과 쓰기 연산 지연 기법을 적용한 FR-Tree(Flash-Memory based R-Tree)를 제안하였다. FR-Tree의 노드 압축 기법은 공간 데이타의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 상대 좌표값과 MBR 크기 값을 이용해 압축함으로써 플래시 메모리의 공간 활용도를 높였다. 그리고 쓰기 연산 지연 기법은 공간 데이타의 삽입, 갱신, 삭제시 플래시 메모리에 저장된 공간 인덱스에 바로 반영하지 않고 버퍼에 임시적으로 저장한 후 일괄적으로 플래시 메모리에 반영하여 플래시 메모리의 쓰기 연산 횟수를 줄였다. 특히, 버퍼내 동일한 공간 데이타들의 중복 저장을 방지하여 버퍼의 공간 활용도를 높였다. 마지막으로, 본 논문에서는 다양한 성능 평가를 통해 FR-Tree가 플래시 메모리에서 기존 공간 인덱스들에 비해 성능이 우수함을 입증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.132-144
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• 2018

건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간정보 모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재 공간정보 데이터가 다양한 형식과 저장구조로 구성되어 관리되고 있어 저비용 고효율의 3차원 공간정보 서비스가 어려운 상황이다. 실제로 활용도 높은 3차원 모델을 구축하기 위한 기술은 관측과 처리에 고액의 비용이 발생하지만, 대부분의 수요처에서는 이러한 고비용의 공간정보 구축에 어려움을 느끼는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 3D 공간정보 모델을 구축하기 위한 효율적인 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 현재의 3D 모델의 구축 방법 중 가장 효율적인 방법으로는 기존에 구축되어 있는 Point Cloud, UAV 관측영상 등의 원시데이터를 활용하여 비용을 절감시키는 방법이 있지만, 이는 관리하는 기관이 분리되어 있고 사용하기 위해 요청하는 절차가 복잡하여 활용에 제한이 있었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 도로대장 관리 분야를 대상으로 3D 구축에 필요한 기반데이터를 통합하여 연계하고 관리 할 수 있는 통합관리 시스템 개발을 수행하였으며, 다양한 형태의 원시자료를 Point Cloud 형식으로 구성하여 도로대장 관리에 적용할 경우 6개의 주요 관리항목을 효과적 구축 및 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.