• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1996.11a
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• pp.46-59
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• 1996

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2008.06a
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• pp.743-744
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• 2008

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2007.04a
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• pp.205-207
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• 2007

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2007.10a
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• pp.203-219
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• 2007

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 1999.03a
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• pp.28-29
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• 1999

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.229-230
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• 2010

향후 u-City의 지능화된 도시시설물 관리를 위해서는 상세한 서비스모델 및 시나리오의 구현이 필요하다. u-City에서는 각종 센싱데이터를 실시간으로 전송받아 모니터링하고 이벤트 상황을 인식하며, 공간정보를 기반으로 분석 및 처리, 결과가 제공되어지는 능동형 도시시설물관리시스템으로 변화될 것이다. 이러한 관리시스템은 기존의 DB관리 중심의 UIS(도시정보시스템)와는 차별화된 차세대 시스템으로, 본 연구에서는 이러한 시스템에서 제공되어질 서비스 시나리오 중 공동구관리 시나리오를 개발하여 관련 시스템 설계 및 개발에 활용할 수 있는 기반을 마련하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.119-122
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• 2008

u-City는 우리나라에서 최초로 개념이 수립되어 현재 32개 도시에서 건설중이거나 계획되어 있다. u-City는 도시건설에 있어 첨단 IT기술을 적용함으로서 도시내의 사물과 정보가 연결됨으로서 완성될 수 있다. 이러한 환경을 구축하기 위해서는 제도가 만들어져야 하고, 기술의 표준이 이루어져야 하며, 무엇보다도 첨단 IT 기술이 도시라는 변화를 예측할 수 없는 환경에서 안정적으로 작동될 수 있어야 한다. 따라서 도시공간에서 각 사물간의 정보를 연결할 수 있으면서도 안정적인 센서와 센서네트워크를 개발을 위해서는 기술개발 단계에서 실증실험이 필요하며, 본 연구에서는 도시 지상시설물 및 지하시설물의 센서 및 센서네트워크 기술을 검증할 수 있는 Test Lab의 조건과 역할에 대하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.510-517
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• 2008

본 연구에서는 u-City 건설에 따른 도시 기반시설물의 관리 중 특히 교통시설물의 관리를 위한 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 서비스 모델을 구축하기 위하여 관련 현황을 분석하고 이에 대한 전 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국 내외의 ITS(Intelligent Transport System)의 추진현황을 살펴보고, 이를 통해 제공되는 교통시설물 관련 서비스를 교통흐름관리, 교통정보제공, 대중교통 활성화 3개 부문으로 나누어 분석하였다. 또한 USN 기술의 발전 동향을 살펴보아 미래의 u-City 건설 지역에 교통시설의 이용효율을 극대화하고, 교통 이용편의와 교통안전을 제고하기 위한 USN 기반의 교통시설물 관련 서비스 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.401-404
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• 2008

u-GIS 환경에서 발생하는 시공간 데이터는 지속적으로 발생하는 데이터 스트림의 특성을 갖으며, 그런 특성으로 인하여 데이터 발생량이 급격히 증가함에 따라 데이터 손실 및 시스템 성능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하 분산 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 그러나 기존의 연구 방식인 랜덤 부하 분산 방식과 의미적 부하 분산 방식은 현 u-GIS 환경에서 부하 분산 속도 및 질의 결과의 정확도 측면에 만족스럽지 못한 결과를 준다. 그래서 본 논문에서는 우선순위를 이용한 차등적 부하 분산(DLSM : Different Load Shedding using MAP table)기법을 제안한다. DLSM 기법은 등록된 공간질의의 공간연산을 통해 영역의 우선순위를 미리 부여하고, 데이터가 발생하여 질의 처리기로 유입되기 전 우선순위를 파악한다. 데이터는 우선순위 단계에 따라 유입량을 확인 후 삭제 여부가 결정된다. 결과적으로 부하 분산 속도와 질의 결과의 정확도를 향상시켰다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• v.2
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• pp.590-593
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• 2006

Timber inventory management includes to measure and update forest attributes, which is crucial information for private companies and public organizations in property assessment and environment monitoring. Field measurement would be accurate, but time-consuming and inefficient. For the reason, remote sensing technology has been an alternative to field measurement from an economic perspective. Among several sensors, LiDAR and Radar interferometry are known for their efficiency for forest monitoring because they are less influenced by weather and light conditions, and provide reasonably accurate vertical/horizontal measurement for a large area in a short period. For example, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and National Elevation Dataset (NED) in the U.S. can provide tree height information and DSM. On the other hand, LiDAR DSM (the first return) and DEM (the last return) can also present tree height estimation. With respect to project site of loblolly pine plantation in Louisiana in the U.S., the accuracy of SRTM C-Band approach estimating tree height was assessed by the LiDAR approaches. In addition, SRTM X-Band and NED were also compared with the results. Plantation year in inventory GIS, which is directly related to forest age, is high correlated with the difference between SRTM C-Band and NED. As a byproduct, several stands of age mismatch could be recognized using an outlier detection algorithm, and optical satellite image (ETM+) were used to verify the mismatch. The findings of this study were (1) the confirmation of usefulness of the SRTM DSM for forest monitoring and (2) Multi-sensors- Radar, LiDAR, ETM+, MODIS can be used for accuracy improvement of forest inventory GIS altogether.