• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.537-543
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• 2003

도시의 물리적 성장을 분석하기Hl 원격탐사 자료는 매우 유용한 도구를 제공한다 할 수 있다. 도시의 물리적 성장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며 지속 가능한 도시성장을 위하여서는 토지이용을 중심으로 한 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상의 해상도 등에 따라 달리 그 기준이 정해질 수 있다. 도시의 성장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용 분류를 수행하고 시기별 토지이용 변화와 양상을 분석함으로써 성장요인을 추출하고 이를 기반으로 향후의 도시 성장을 예측할 수 있는 성장모델 개발이 가능해 진다. 따라서 본 연구에서는 도시성장 예측모델 개발의 전 단계로써 도시의 성장관리를 위해 사용되는 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 다양한 분류기준의 검토를 통해 토지이용 분류 기준을 도시 성장관리의 측면에서 설정하고자 한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.22 no.1
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• pp.129-139
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• 2019

Mapping urban areas using the earth observation satellites is useful for monitoring urban expansions and measuring urban developments. In this research, the different thresholds for detecting the urban areas separately from the remote-sensing index images (normalized-difference built-up index(NDBI) and urban index(UI) images) generated from the Landsat-8 image acquired in Daegu, South Korea were evaluated through the following steps: (1) the NDBI and UI images were separately generated from the given Landsat-8 image; (2) the different thresholds (-0.4, -0.2, and 0) for detecting the urban areas separately from the NDBI and UI images were evaluated; and (3) the accuracy of each detected urban area was assessed. The experiment results showed that the threshold -0.2 had the best performance for detecting the urban areas from the NDBI image, while the threshold -0.4 had the best performance for detecting the urban areas from the UI image. Some misclassification errors, however, occurred in the areas where the bare soil areas were classified into urban areas or where the high-rise apartments were classified into other areas. In the future research, a robust methodology for detecting urban areas, including the various types of urban features, with less misclassification errors will be proposed using the satellite images. In addition, research on analyzing the pattern of urban expansion will be carried out using the urban areas detected from the multi-temporal satellite images.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.625-628
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• 2009

Busan was wasteland of visual industry, But It has been undergo a complete change visual industry city since It was started 1st Busan International Film Festival(PIFF) in 1996. It promoted Cineport Busan, 1st step. promotion age 'good city film' 2004, 2nd step. settlement age 'good city produce movie' from 2005 to 2007, now 3rd step. development age settle down visual industry and progressing project for make importance place produce movie. so, employment problem of region visual human resources. It is indispensable element for become real region industry in visual industry. So that, this study analyzes what is problem of visual industry and human resources in Busan city. Then inquired what will happen supply region visual human resources through visual importance city Busan development plan.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.6 no.3
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• pp.83-94
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• 2003

All the urban planning process require land use informations, which should be obtained after through intensive investigation and accurate analysis about the past and current situations and conditions of a city. Until now, the generation of land use informations from remotely sensed imagery has had many limitation because of its spatial resolution. It is now expected that the availability of high resolution satellite imagery whose spatial resolution less than 10m will reduce these limitations. For the purpose of urban growth monitoring we must first establish a urban land use classification nomenclature. In this study, we would like to establish a land use nomenclature for land use classification using remotely sensed data, especially using KOMPSAT EOC imagery.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.517-521
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• 2007

최근 위성영상의 해상도가 증가함에 따라, 하천을 대상으로 한 연구 사례가 많이 보고되고 있다. 하지만 대부분이 환경 생태학적 분야에서 이루어진 연구 결과들이고, 수자원 관리 분야에서의 위성영상 활용 사례는 아직 그 예를 찾아보기가 어렵다. 갑천은 1988년 이후 급속도로 도시화가 진행되어 현재는 잘 정비되어 있는 전형적인 도시하천의 모습을 갖추고 있다. 그러나 아직까지 하천 내에는 많은 양의 초지나 사주가 분포하고 있으며, 이러한 초지나 사주의 존재는 자연형 하천으로서의 역할을 담당하지만 이수 및 치수차원에서는 많은 양의 저수량 손실을 야기하는 문제도 함께 공존해 있다. 본 연구에서는 도시하천을 효율적으로 관리하기 위한 방안으로서 영상을 이용한 수자원 관리 기법을 제안하였다. 다시 말해 본 연구에서 수행한 "도시하천에서의 저수량 평가"는 보와 보사이의 흐름에 의한 유량변화가 전체 저수량에 크게 영향을 미치지 않는다는 가정 하에 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 현하천을 사주구역, 초지구역 및 그 외 구역으로 구분한다. 둘째, 현장조사를 실시하여 사주나 초지가 수면과 이루는 경사각을 조사하고, 적절한 통계적 기법을 이용하여 대상 하천의 대표 경사 값을 구한다. 또한 현장조사 시 사주나 초지로부터 충분히 떨어진 지점들의 수심을 측량하여 그 외 지역의 평균 수심을 구한다. 셋째, 영상을 해석할 수 있는 도구를 이용하여 구분된 각 구역의 면적을 계산한 후, 두 번째 단계에서 구한 경사각과 수심을 이용하여 저수량을 산정한다. 본 연구에서는 도시하천을 효율적으로 관리하기 위한 방안으로서 영상을 이용한 수자원 관리 기법을 제안하였다. 특히 도시하천에서의 저수량 산정을 위한 기초연구로서 사주 및 초지가 수면과 이루는 방위별 경사각을 조사하였으며, 그 결과를 분석하여 사주와 초지 각각의 경우에 대한 거리와 수심 간의 회귀곡선식을 구하였다. 하지만 세 번째 단계인 "저수량 산정"은 영상의 확보가 어려워, 본 연구에서는 수행되지 못하였다. 향후, 대상지역 뿐만 아니라 전국 어느 곳이라도, 하루빨리 고해상도의 위성영상이 저가에 보급되어 지기를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.175-180
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• 2006

본 연구는 연구대상지의 위성영상을 이용하여 물, 산림, 인공구조물, 나대지, 경작지, 초지의 6항목으로 토지피복 분류를 수행하였으며, 인공위성 영상에 나타난 시계열적인 도시피복의 변화 현상을 파악하였다. 이러한 각각의 결과를 통하여 종합적인 도시지역 내의 공간현상을 파악하고자 하였고, 시간의 경과에 따라 각각의 항목별 변화에 대한 통계량을 추출하기 위해 GIS의 GRID 연산을 수행하여 도시 내 공간적인 변화를 분석하였다. 연도별 위성영상을 분석한 결과 체계적인 도심의 모습으로 발전시키는데 중요한 기초자료로 이용될 수 있고, 도시계획 수립 및 개발을 위한 의사결정 자료로 이용할 수 있으며, 도시의 향후 발전 형태를 예측하고 과거자료들을 분석하여 주요지역에 필요한 제반시설물들의 위치를 결정하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.240-245
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• 2006

오늘날 도시인구집중화 현상에 따른 대규모 도시개발과 도시역의 확대로 지표면의 피복 변화가 극심하게 이루어지고 있는 한편 이러한 현상으로 인해 도시의 내 외적 경관변화 뿐만 아니라 지형 및 기온상승, 바람장의 변화 등 복합적인 국지기후 변화를 초래하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 도시의 기후 변화에 따라 청계천 복원 전의 도시 지표 열 환경 특성을 분석을 수행하고자 한다 도시지역의 열환경 분석을 위하여 기존에는 주로 Landsat TM/ETM+ 위성영상 자료를 사용하였으나 2003년 5월 위성 센서의 고장으로 위성영상 자료의 사용이 불가피하게 되었다. 이에 대체 방안으로 ASTER 영상 열적외 센서에서 취득한 지표온도 값과 현장에서 취득한 AWS자료와의 상관성 분석을 실시하였으며, 이를 기반으로 청계천 주변의 근접성 분석 및 토지이용별 지표온도 분포 패턴 등 도시 열 환경 변화 탐지 및 분석을 위하여 GIS 및 RS 분석을 실시하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.3-8
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• 2001

인공위성 영상이나 항공영상에서 도로를 추출하는 시스템을 구현하는 연구는 지난 20년 동안 많이 진행되어 왔다. 본 논문은 해상도가 1m-2m 정도되는 도시영상에서 직각으로 구성된 도로를 추출하는 시스템의 구현에 관한 것이다. 도시영상에서는 도시내의 가로수나 건물들이 도로를 가리게 되고, 또한 높은 건물의 그림자에 의하여 도로의 많은 부분이 가려지게 되는데, 이러한 경우에 고로를 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 또한 도로상의 중앙 분리선이나 차선 분리선은 건물의 외곽선에 비하여 매우 약하게 나타나므로 영상에서 상대적으로 약하게 나타나는 이러한 도로의 표식을 검출하여 도로를 추출하는 기법에 대하여서도 기술한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.4
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• pp.455-461
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• 2010

It is one among very important works to detect change in urban area for effectively maintaining city. But, recently it is become more difficult to extract various changes using traditional method based on orthophotos because objects in urban area get higher and become more complex. To resolve these problems, we introduce new digital imagining system Pictometry which can acquire images of five directions (oblique and nadir). In this study, we compared the digital interpretation results based on Pictometry to the results from traditional method. As a result, Pictometry showed the good results in change detection of urban area.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.191-198
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• 2003

서울은 인구 1000만이 넘는 세계적인 대도시로 발전하였다. 1970년대 이후로 급속적인 경제발전과 더불어 서울의 도시화는 급속히 이루어졌으며 이에 따른 인구집중 역시 빠른 속도로 진행되었다. 본 연구에서는 서울과 그 주변 도시를 대상으로 인구자료와 행정구역도 그리고 Landsat 위성영상을 사용하여 인구밀도의 변화에 따른 도시의 성장형태를 분석하여 도시의 관리와 발전계획을 위한 기초 자료로 활용하고자 한다. 도시성장 분석을 위한 기존의 연구방법은 행정구역에 따른 인구밀도를 통해 수행되었으나 이는 행정구역 내에 일률적인 인구데이터의 분배로 실제 경우와 다른 해석이 가능할 수 있는 오류를 포함하고 있다. 이에 본 연구에서는 실질적인 대부분의 인구가 도시지역에 거주한다는 가정 하에 1985년부터 2000년까지의 5년 간격의 Landsat 위성영상을 사용하여 도시지역을 추출하고 이를 기초로 행정구역 내에 포함되어 있는 도시지역에만 인구를 배분하는 새로운 방식으로 인구밀도의 변화 추이를 나타내었다. 연구결과 기존에 방법에서는 발견되지 않았던 서울의 확장형태를 알 수 있었으며 또한 인구데이터의 경계현상을 Pycnophylactic 보간 알고리즘을 통해 제거함으로써 보다 실질적인 도시지역 인구밀도의 변화를 알 수 있었다. 이러한 인구밀도의 변화는 도시의 성장과 밀접한 상관관계를 갖기 때문에 이를 통해 서울 및 주변도시의 성장 형태를 확인할 수 있었다. 마지막으로 4장의 서울-경기 도시지역의 인구밀도 변화도를 제작하여 GIS를 이용한 관련 분야의 활용에 도움이 되고자 한다.