• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.149-156
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• 2006

기존의 토지이용 분류방법은 현장조사에 의존하거나 항공사진 판독기법을 사용하므로 상대적으로 시간과 비용의 소요가 큰 편이다. 특히나 도시지역은 토지이용이 복잡하고 집약적이므로 위성영상을 활용해 분류하는데 한계가 있는 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 1:1,000 수치지형도와 IKONOS 위성영상을 혼합 활용하는 토지이용 분류기법을 제기하였다. 본 연구에서 제기한 분류기법의 활용가능성을 파악하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석을 수행하였으며, 그 결과 95%의 전체정확도와 14개의 토지이용 항목이 분류되었다. 실험분석의 결과로 미루어 본 연구에서 제기한 분류기법은 도시지역 토지이용분류에 적용 가능한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture International Edition
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• 제2호
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• pp.51-56
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• 2004

This paper discussed the use of the urban greening space beside nature land----special sites of urban Greening. Consider: the special sites of urban greening are referred to the space formed by urban building and framing, where plants can grow under natural or artificial condition. Filly using those spaces will efficiently increase green area, improving ecological environment and landscape in urban area. A classification to special sites of urban greening was put forward, which are the habits of plant combine with the form of buildings. The present status and future trends on urban greening at special sites was discussed and analyzed. Consider: there are two developing trends of the research of urban greening at special sites. Firstly, it is more naturalize and ecologize greening landscape. Secondly, It will take form a techologize in the process of constructing and materials.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.213-217
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• 1998

This study overviews existing evaluation methods of classification accuracy using confusion matrix proposed by Cohen in 1960's, and proposes ISDd(Index of Spatial Distribution by distance) and ISDs(Index of Spatial Distribution by scatteredness) for the evaluation of spatial distribution of satellite image classification errors, which has not been tried yet. Index of spatial distribution offers the basis of decision on adoption/rejection of classification results at sub-image level by evaluation of distribution, such as status of local aggregation of misclassified pixels. So, users can understand the spatial distribution of misclassified pixels and, can have the basis of judgement of suitability and reliability of classification results.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.436-443
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• 2011

Recognition of structures in urban environments is a fundamental ability for unmanned ground vehicles. In this paper we propose the geometrical featured voxel which has not only 3-D coordinates but also the type of geometrical properties of point cloud. Instead of dealing with a huge amount of point cloud collected by range sensors in urban, the proposed voxel can efficiently represent and save 3-D urban structures without loss of geometrical properties. We also provide an urban structure classification algorithm by using the proposed voxel and machine learning techniques. The proposed method enables to recognize urban environments around unmanned ground vehicles quickly. In order to evaluate an ability of the proposed map representation and the urban structure classification algorithm, our vehicle equipped with the sensor system collected range data and pose data in campus and experimental results have been shown in this paper.

• Spatial Information Research
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• 제19권6호
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• pp.43-54
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• 2011

본 연구는 위성영상 자료(2000-2009)를 이용하여 성남-용인 인근지역의 지표변화를 시계열 분석하기 위해 규칙기반 영상분류 방법을 제안하였다. 도시지역의 연도별 변화 패턴을 파악하기 위해 통계적/수학적 기반의 규칙에 따라 11개 클래스로 구분하였다. 훈련지역을 설정하지 않는 무감독분류 방법으로서 규칙을 적용할 수 있도록 알고리즘을 일반화 하였다. 분석 결과, 택지개발 등에 의하여 연구범위 내 도시지역면적이 약 1.45배 증가하였으며, 2009년 영상의 분류정확도는 98%로 나타났다. 방법 검증을 위하여 선분류 후비교법을 이용한 토지피복 변화분석 결과와 비교하였다. 다중영상 내 가용한 데이터를 최대한 이용할 수 있었고, 목적에 최적화된 분류가 가능해져, 분류정확도의 향상을 기대할 수 있었다. 본 규칙기반 영상분류 방법은 향후 도시개발 주제도 제작 및 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 적용될 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권3호
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• pp.83-94
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• 2003

위성영상 자료는 도시의 물리적 확장을 분석하는데 있어 매우 유용하게 활용된다. 도시의 물리적 확장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며, 지속가능한 도시성장을 위해서는 토지이용을 중심으로 한 지속적인 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상 해상도 등에 따라서도 그 기준이 달라질 수 있다. 따라서 도시 확장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용의 분류를 시행하고, 시기별 토지이용의 변화와 영상을 분석함으로써 확장의 형태와 패턴을 파악하여, 이를 기반으로 향후의 도시 확장을 예측할 수 있는 모델 개발이 가능해진다. 그러므로 본 연구에서는 도시 확장 예측모델 개발의 전 단계로써 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 분류기준의 검토를 통해, 원격탐사 자료를 이용한 토지이용 분류기준을 도시확장 분석의 측면에서 설정하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권6호
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• pp.671-682
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• 2012

Strong backscattering features from high-resolution Synthetic Aperture Rader (SAR) image provide useful information to analyze earth surface characteristics such as man-made objects in urban areas. The SAR image has, however, some limitations on description of detail information in urban areas compared to optical images. In this paper, we propose a new classification method using a fused SAR and Electro-Optical (EO) image, which provides more informative classification result than that of a single-sensor SAR image classification. The experimental results showed that the proposed method achieved successful results in combination of the SAR image classification and EO image characteristics.

• 상하수도학회지
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• 제26권5호
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• pp.637-647
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• 2012

Recent series of flooding events in urban area has brought a growing concern on storage facilities as a major stormwater management method. The Korean Ministry of Environment has announced diverse plans to tackle the problem, including plans for multi-purpose storages which deal both the stormwater and wastewater. Even though storages can be categorized for different perspectives, classification of possible storages in urban area has not been throughly studied so far. This study investigated diverse references of urban storages and suggested systematic classifications on structural, functional and some other basis. Structural classification mainly concerns structural shape of facilities and includes (1)Cisterns & Rain barrels, (2)Forebays, (3)Dry basins, (4)Wet basins and (5)Constructed wetland. Those functions can be (1)flood prevention (2)water quality control and (3)reuse of stored water. Other criteria that categorize storages depend on (1)height, (2)location, (3)configuration, (4)depth, (5)site of the installation and (6)shape.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.1-4
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• 2001

Landsat TM 위성영상을 대상으로 인공신경망 모형과 RBF 신경망 모형의 토지피복분류 정확도를 평가하였다. 토지피복의 특성에 따라 세 개의 연구지역(복합토지이용, 농경지, 도시지역)을 대상으로 RBF 신경망 모형의 입력밴드 조합 및 분류 항목의 변화에 따른 민감도 분석이 수행되었다. 오염부하 원단위의 신뢰구간 및 분포를 추정하기 위하여 붓스트랩기법이 적화하였으며, 특히 토지이용이 다양한 도시지역에서 가장 큰 변화폭을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.42-57
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.