• 한국재난정보학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.1-5
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• 2017

지난 3년('13~'15)간 화학물질사고는 301건이 발생하였으며, 연평균 약 100건이 집계됐다. 이와 같은 화학사고는 인명과 환경에 많은 피해를 가져왔다. '13년~'15년에 발생한 운반차량 화학사고는 연평균 21건으로 전체 화학사고의 약 21%를 차지한다. 화학물질 운반차량의 사고는 지역에 관계없이 도로상에서 발생하고 있기 때문에, 관계기관의 대응 및 사후처리 등 체계적인 현장조사가 필요하다. 또한 화학물질 운반업자 및 화물주 등의 협조가 절대적으로 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 화학물질 운반차량의 사고발생에 대한 현장조사 및 처리 절차를 조사 분석하였다. 이를 통해 운반차량의 화학사고에 대한 원인을 분석하고 현장조사와 처리절차를 체계적으로 마련하는 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.267-275
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• 2020

연구목적: 본 연구에서는 공동 영역의 변화를 규명하기 위해 GPR 탐사장비, 유량계, 천공기, 공내 촬영장비, 공동 형상화 장비 등을 사용하여 공동 체적에 비례한 일정량의 물을 주입하고, 주입한 물이 빠짐에 따라 확대되는 공동 영역 변화를 정량적으로 평가하였다. 연구방법: 지하수 주입에 의한 공동 체적변화를 살펴보기 위해 실험공 2개소에 대한 주입시간-주입유량-체적증가량을 측정하였다. 연구결과: 주입시간이 증가할수록 체적증가량은 감소하고 있으며 1시간 정도 주입하면 더 이상의 체적증가가 없음을 알 수 있었다. 결론: 주입실험을 통해 체적변화 양상을 분석하여 공동생성의 원인이 주변 지중 매설물에 대한 영향 유무를 판단할 수 있었다. 그리고 지하수 주입 시, 공동이 확장되는 과정에서 주변의 이완된 지반이 일부 붕괴되거나 세립토가 주변 지반의 간극을 채우기 때문이며, 지하수 주입 유량이 증가할수록 체적변화가 증가하는 것으로 미루어, 공동의 확장은 지하수 유동에 큰 영향이 있음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.989-996
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• 2009

최근 도시 침수 방재를 위한 전자재해지도 시스템 구축을 위해 GIS(Geographic Information System)의 활용이 증가하고 있다. 전자재해지도 시스템은 과거 침수지역 및 침수예상지역을 수문학적 모델을 이용하여 분석하고, 침수 위험지역에 대한 정보를 지도를 통해 사용자에게 보석주기 위한 시스템으로 자연재해대책을 통해 작성 지침을 공시하고, 법제화를 추진하고 있다. 전자재해지도의 침수 예측시스템을 구축하기 위해서는 SWMM(Storm Water Management System)등의 유출모형과 침수예측모델을 통한 침수위험지역을 분석하고, 이를 가시화하는 모듈이 개발되어야 하며, 이를 위해서 도로, 건물 등의 도시시설물과 맨홀, 하수관 등의 도시 관거시스템에 대한 공간 데이터와 유출모형을 통한 수문분석 결과 데이터가 공간 데이터베이스에 구축되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 하수관거 및 도시시설물에 대한 공간 데이터를 구축하기 위해 수치지도 데이터로 가장 널리 사용되는 데이터 형식인 ESRI사의 Shape File을 이용하여 공간 데이터를 자동으로 생성하는 기법에 대한 연구를 수행한다. 이를 위해 ESRI Shape File을 오라클 공간 데이터베이스로 자동 변환하기 위한 알고리즘을 제시하고, 생성된 하수관거 공간 데이터베이스와 연계하여 침수위험지역정보를 가시화하는 프로토타입 시스템을 개발한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-10
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• 2000

본 연구의 목적은 도시내 필지 단위의 지가산정과 그 결과의 시각적 표현을 위한 자동화 시스템을 개발하는 것이다. 현재 필지별 공시지가는 건교부의 ALPAS 프로그램으로 매년 산정 되지만, 시스템이 매우 번잡하고, 도시공간분석과 도시계획을 지원하는 기능을 제공하지 못해 개선되어야 한다. 따라서 본 연구는 지가계산을 위해 뉴럴네트워크(Neural Network)이론을 도입하였으며, Matlab 4.0 어플리케이션으로 계산 프로그램을 작성하였다. 계산 결과의 공간표현을 위해 ArcView GIS를 도입하였으며, 두 어플리케이션의 통합은 DDE(Dynamic Data Exchange)방식으로 통합하였다. 이는 Matlab을 서버로 설정하고, ArcView를 클라이언트로 설정함으로써 가능하였다. 사례연구는 진주시를 대상으로 하였으며, ArcView창의 메뉴에서 동명을 선택하면, Matlab에서 해당 동의 네트워크 모형을 구축하고, 필지 속성자료로 네트워크를 교육한다. 그 다음 ArcView 창에 고도제한, 미관지구, 도로 및 공원지정에 의한 지가 변동을 시뮬레이션할 수 있도록 버튼을 추가하여, 자동적으로 계산과 결과의 시각화가 가능한 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 부수적인 보완을 거친다면, 도시계획을 지원하기 위한 시스템(Planning Support System)으로 활용 가능할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.174-187
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• 2011

항공 LiDAR 측량으로 토석류 발생 전 후의 지형자료를 취득하는 경우 토석류로 인하여 유출된 토사량을 알 수 있다. 그러나 토석류 발생지를 미리 예측하여 촬영하기가 힘들고, 토석류 발생 지역의 과거 항공 LiDAR 자료는 존재가능성이 낮아 토석류 발생이전 지형자료를 이용하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 토석류 발생지역의 토사량 추정을 위해 발생전 지형을 복원하고, 토사유출의 공간적 범위를 파악할 수 있는 지형복원기법을 개발하였다. 지형복원기법은 토석류 발생지역에서 추출한 선형 및 비선형 횡단면을 가우시안혼합모델로 수식화하고 중심점 추정방법과 근사정확도로 근사결과를 평가하여 토석류 발생이전의 지형을 복원한다. 지형복원기법은 토석류 발생 전 후의 항공 LiDAR 자료를 이용하여 두 가지 방법으로 검증하였다. 먼저 토석류 발생구간에서 추출한 각 횡단면을 지형복원하여 발생전 항공 LiDAR 자료와 비교하였다. 또한 토석류 발생지역에 지형복원기법을 적용한 뒤 지형자료를 제작하여 토석류 발생전 항공 LiDAR DEM과 비교하여 검증하였다. 지형복원기법의 검증한 결과 전반적으로 근사정확도가 0.5m에 가까운 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.102-113
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• 2016

본 연구는 지리산국립공원에 서식하는 반달가슴곰의 겨울철 서식지 환경을 체계적으로 관리하기 위해 GIS 및 기계학습 모형으로 서식환경을 분석하여 지리산국립공원의 겨울철 동면기 서식지인 동면 장소 출현과 비동면기 동안의 서식지 환경과의 관계를 파악하였다. 그 결과 환경요인 중 동면 장소 선택에 가장 큰 영향을 준 요인은 경사로 41.4%, 그 다음으로 고도가 20.4%, 탐방로로부터 거리 10.9%, 영급 7.7% 순으로 나타났다. 한편, 반달가슴곰 서식지와 동면지역 서식지 평가결과를 비교해 본 결과, 평균 고도는 동면지역이 63m가 높았으며 최적 고도는 400m 이상 높게 나타났다. 평균 경사는 $7^{\circ}$가 높고 최적 경사는 $12{\sim}43^{\circ}$ 더 급한 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 도로와의 거리는 동면지역이 평균 300m 이상 더 떨어져 있었으며, 최적 이격 거리의 범위는 1,300~2,400m 더 떨어져 있는 것으로 나타났다. 이는 겨울철 동면의 메커니즘을 위한 동면 지역선택 시 조금 더 외부의 침입으로부터 안전하고, 인간과의 접촉에서 멀어지려는 습성에 의한 것으로 판단된다. 본 연구는 반달가슴곰이 동면기간 동안 혹독한 추위와 많은 위협요인을 피할 수 있는 동면 장소를 선택하는 서식환경요소를 분석함으로써, 반달가슴곰의 동면 생태 기작과 서식지 관리를 위한 기초적 자료를 제공하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.23-33
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• 2012

최근 들어 집중호우 및 태풍과 국지성 집중호우로 인한 산사태 피해가 자주 보고되고 있다. 국내 지형특성상 산지 인근에서 도시가 발달되고 도로 철도 등의 기간시설물이 건설된 경우가 많기 때문에 산사태로 인한 인명 및 재산피해는 매우 심각하다. 이러한 피해를 효과적으로 방지하기 위해서는 건설계획 단계부터 산사태 위험이 높은 지역을 파악하고 적절한 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 산사태 발생에 영향을 미칠 수 있는 지형학적 특성, 토질의 특성, 강우 정보, 나무의 종류 정보 등의 자료를 재해대장 분석, 항공사진 분석, 현장조사를 실시하여 구축한 423 지점의 산사태 데이터에 대한 통계학적 분석을 수행하여 산사태 위험도 예측식을 제안하였다. 제안된 예측식으로 예측된 결과와 실제 산사태 발생여부를 비교해 본 결과 약 92%의 분류 정확도를 보였다. 예측식에 필요한 입력치들은 단 시간 내에 저비용으로 획득할 수 있도록 구성하였다. 또한 예측결과의 경우 재해지도 형식으로 표현하기 용이하기 때문에 제안된 산사태 위험도 예측식은 광범위한 지역의 산사태 발생 위험도를 산정하는데 효과적으로 활용될 수 있다고 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권3호
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• pp.550-557
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• 2020

연구목적:온실가스는 전 세계적인 재난인 지구 온난화의 주요 원인 중 하나이다.본 연구에서는 도로부문 온실가스 배출량 산정을 기존의 구간평균속도에서 개별차량의 속도기반으로 정밀하게 산정할 때 영향을 주는 우선순위를 판별할 수 있는 요인을 찾아내는 목적을 가진다. 연구방법:고속도로의 일반 통행구간, 휴게소 구간, 진입구간, 합류부 구간의 기존 방법과 개별차량의 속도기반 배출량 산정 방법의 비교 분석을 진행한다. 연구결과:경부 고속도로의 총 6 구간에 대해 분석을 진행한 결과 속도의 표준편차와 구간의 혼잡이 큰 영향을 주는 결과가 나왔다. 결론: 기존의 온실가스 배출량 산정 방법과 개별차량의 속도기반 배출량 산정 방법을 비교하면 개별차량의 속도기반 방법이 더 정밀한 것은 확실하다. 하지만 이를 전국에 일괄 적용하기는 어렵기 때문에 본 연구에서는 기존 방법과 개별차량의 속도기반 방법을 비교하여 크게 차이가 나게 영향을 주는 요인을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1139-1149
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• 2017

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.353-360
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• 2006

본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.