• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.177-177
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• 2021

우리나라는 최근 이상기후로 유발되는 여름철 태풍과 집중호우로 인해 매년 심각한 홍수피해가 발생되고 있다. 또한, 도시화에 따른 자산 및 인구의 집중화로 인해 홍수피해 규모도 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 재난 발생 시 위험도를 저감하기 위해서는 재난에 대한 예방이 선행되어야 한다. 한정된 예산에서 효율적인 재난관리의 일환으로 경제성 분석이 있는데, 이는 경제성이 높은 사업을 우선적으로 순위에 두고 시행하는 것이다. 다차원 홍수피해 산정법(이하 다차원법)은 2004년에 개발된 경제성 평가모형으로서, 예상피해액 산정 결과가 개선법에 비해 정확하다고 평가되고 있다. 하지만 다차원법에 적용되는 토지피복도는 동일한 구역에 있는 군집으로 나누어진 자료로 건물피해액 산정 시 도로면적까지 포함되는 경우가 있어 실제 피해액이 과대평가되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 도로명주소 전자지도를 활용해 다차원법을 보완하고자 하였다. 여기서 도로명주소 전자지도는 폴리곤 객체 단위로 건물이 구현되는 공간분석 자료로 건물피해액 산정 방법을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 경안천 유역의 홍수위험지도를 사용하여 도로명주소 전자지도와 토지피복도를 각각 적용했을 때 나타나는 경제성 분석 결과를 비교분석 하였다. 분석 결과, 기존의 토지피복도를 사용한 피해액 산정결과보다 개선된 공간분석 자료를 적용했을 때 더 정확한 예측피해액 산정결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 다차원법의 일반자산 피해항목 중 건물피해 산정방법만을 개선시켰는데, 향후 연구에서 농업지역, 산업지역, 공공시설물 피해 등의 산정방법의 보완이 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.71-71
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• 2021

현재 국내에서 사용되고 있는 지자체 단위 위험도 평가 기법들은 자연재난과 사회재난으로부터 유발되는 여러 위험성들을 함께 고려하여 평가에 반영하고 있다. 또한, 지자체 내에서 홍수위험에 노출될 수 있는 대상만을 선별하여 분석한 것이 아닌 지자체별 단순 통계값으로 평가가 이루어지기 때문에 홍수위험에 대한 정확한 평가가 어렵다는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Indicator Based Approach(IBA)에서 제시하는 평가 항목인 Hazard, Exposure, Vulnerability, Capacity 중 Exposure에 해당하는 건축물수를 대상으로 홍수위험지도와 중첩되는 건축물들을 선별하여 홍수위험도 평가를 수행하였다. 지자체별 건축물수 산정은 2018년 11월 기준 경기도 31개 시군별 도로명주소 전자지도(건물)와 500m × 500m 건축물수 격자자료를 사용하였다. 건축물수 격자자료는 도로명주소 전자지도의 건물 폴리곤 자료 대비 분석이 간편하다는 장점을 가지고 있다. 비교 분석을 통해 공간분석자료의 유형에 따라 발생하는 통계값의 차이는 격자자료에 보정계수를 적용하여 보완하였다. 보정된 경기도 지자체별 건축물수 격자자료로 세부지표 지수를 산정한 결과 단순히 자지체별 건축물수를 사용했을 때에는 화성시, 용인시, 평택시 순으로 지수가 크게 산정되었다, 하지만 홍수위험지도와 중첩된 건축물수를 사용했을 때에는 고양시, 광명시, 김포시 순으로 지수가 크게 산정되었다. 본 연구를 통해서 건축물수 격자자료와 홍수위험지도를 사용하여 위험도 평가를 수행했을 때 기존 방법론 대비 합리적인 평가결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.5
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• pp.435-444
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• 2012

Although the multi-scale map database should be constructed for the web map services and location-based services, much part of generation process is based on the manual editing. In this study, the map generalization methodology for automatic construction of multi-scale database from the primary data is proposed. Moreover, the generalization methodology is applied to the real map data and the prototype of multi-scale map dataset is generated. Among the generalization operators, selection/elimination, simplification and amalgamation/aggregation is applied in organized manner. The algorithm and parameters for generalization is determined experimentally considering T$\ddot{o}$pfer's radical law, minimum drawable object of map and visual aspect. The target scale level is five(1:1,000, 1:5,000, 1:25,000, 1:100,000, 1:500,000) and for the target data, new address data and digital topographic map is used.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.1
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• pp.59-65
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• 2012

In this paper, we proposed a method for automatic detection of a updating object from spatial data sets of different scale and updating cycle by using areal feature matching based on shape similarity. For this, we defined a updating object by analysing matching relationships between two different spatial data sets. Next, we firstly eliminated systematic errors in different scale by using affine transformation. Secondly, if any object is overlaid with several areal features of other data sets, we changed several areal features into a single areal feature. Finally, we detected the updating objects by applying areal feature matching based on shape similarity into the changed spatial data sets. After applying the proposed method into digital topographic map and a base map of Korean Address Information System in South Korea, we confirmed that F-measure is highly 0.958 in a statistical evaluation and that significant updating objects are detected from a visual evaluation.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.4
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• pp.413-420
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• 2011

This study is to extract landmark buildings for pedestrian navigation from the existing spatial data sets automatically. At first, we defined candidates for landmark based on sight of pedestrian, then extracted final landmark by evaluating attributes of each candidate. The attribute is evaluated with relative or absolute criteria depending on the nature of each attribute. Landmarks extracted through the proposed method are compared to existing landmarks for vehicle and assessment of the validity and the applicability is performed. As a result, extracted Landmarks are expected to help guiding pedestrian effectively.