• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.66-71
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• 2009

최근 가상도시, 위치기반시스템 등 여러 분야에서 도심지역의 고해상도 DSM의 수요가 증가하고 있다. 고해상도 DSM을 획득하는데 항공 라이다 측량은 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 인정받고 있다. 그러나 레이저 펄스는 도시건물의 모서리와 코너보다는 주로 표면에서 반사되기 때문에 일반적으로 라이다 DSM은 명확한 수직 breakline을 포함하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터와 항공영상의 결합을 통해서 고품질의 도시지역 DSM을 생성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 (1) 서로 다른 두 센서에서 획득된 라이다 데이터와 영상의 기하 정합, (2) 라이다 데이터를 이용한 영상정합, (3) 영상정합을 통해 획득된 지상점과 라이다 데이터를 이용한 DSM 생성순으로 이루어진다. 영상 정합을 위한 지상점의 초기값으로 대상지의 평균고도를 높이로 사용하는 것이 아니라 라이다 데이터로부터 얻어진 높이를 사용한다면 영상 정합이 아주 정밀하게 이루어 질 수 있다. 이와 함께 정합된 영상으로부터 얻어진 지상점은 라이다 데이터 보다 더 높은 밀도를 갖게 된다. 따라서 DSM 생성을 위한 격자에 라이다 데이터와 영상정합의 결과로 얻어진 지상점 모두를 내삽에 이용하여 DSM을 생성하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.1D
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• pp.211-217
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• 2006

Growing urban areas modify patterns of local land use and land cover. Land use changes associated with urban expansion. One way to understand and document land use change and urbanization is to establish benchmark maps compiled from satellite imagery. Old satellite Imagery is useful data to extract urban information. CORONA is a photo satellite reconnaissance program used from 1960 to 1972 and its imagery was declassified and has been available to the public since 1995. Since CORONA images are collected with panoramic cameras, several types of geometric distortions are involved. In this study we proposed mathematical modeling method which use modified collinearity equations. After the geometric modeling, we mosaicked images. We can successfully extract urban boundaries using GLCM method and visual interpretation in CORONA (1972) and SPOT (1995) imagery and detect urban changes in Seoul quantitatively.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.441-442
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• 2021

본 논문에서는 고해상도의 시계열 위성영상을 딥러닝 알고리즘으로 학습하여 도시 변화탐지를 수행한다. 고해상도 위성영상을 활용한 서비스는 4 차 산업혁명 융합 신사업 중 하나인 스마트시티에 적용하여 도시 노후화, 교통 혼잡, 범죄 등 다양한 도시 문제 해결 및 효율적인 도시를 구축하는데 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도시 변화탐지를 위한 딥러닝 알고리즘으로 DeepLabV3+를 사용한다. 이는 인코더-디코더 구조로, 공간 정보를 점진적으로 회복함으로써 더욱 정확한 물체의 경계면을 찾을 수 있다. 제안하는 방법은 DeepLabV3+의 레이어와 loss function 을 수정하여 기존보다 좋은 결과를 얻었다. 객관적인 성능평가를 위해, 공개된 데이터셋 LEVIR-CD 으로 학습한 결과로 평균 IoU 는 0.87, 평균 Dice 는 0.93 을 얻었다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.3
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• pp.1-12
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• 2004

Nowadays, a satellite image is widely utilized in identifying and predicting urban spatial growth. It provides essential informations on horizontal expansion of urbanized areas. However, its usefulness becomes very limited in analyzing density of urban development. On the contrary, zonal data, typically census data, provides various density information such as population, number of houses, floor information within a given zone. The problem of the zonal data in analyzing urban growth is that the size of the zone is too big. The minimum administration unit, Dong, is too big to match the satellite images. This study tries to derive synergy effects by matching the merits of the two information sources-- image data and zonal data. For this purpose, basic statistical unit (census block size) is utilized as a zonal unit. By comparing the image and zonal data of 1985 and 2000 of Daegu metropolitan area, this study concludes that urban growth pattern is better explained when the two types of data are properly used.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.17-21
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• 2007

Recently, the satellite image is getting large spotlight as a way for getting necessary information of urban planning and management, but the satellite image is only used to explain the status or basemap instead of paper map in urban planning works. From this study we derived the detail indexes to fix the boundary of urban improvement project, for measuring these indexes used with satellite image and GIS. the linkage of GIS and satellite image let us to catch the indexes and contribute to improvement type deciding in Urban Improvement Project.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.16-17
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• 2008

최근 3차원 도시 모델의 활용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단일 고해상도 위성영상으로부터 3차원 도시 모델을 생성하는 연구를 수행하였다. 3차원 도심 모델은 크게 인공지물 정보와 지형정보가 필요하다. 본 연구에서 인공지물 정보는 단일 고해상도 위성영상으로부터 건물의 그림자를 이용한 방법으로 추출하였으며, 지형정보는 기존에 구축된 수치지도로부터 수치표고자료를 생성하여 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.279-285
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• 2004

도시라는 광역지역의 확장을 분석하는데 위성자료는 매우 유용한 정보를 제공한다. 특히 한국항공우주연구원에서 운용중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호 영상자료는 해상도가 높아 도시지역의 분석에 유용한 정보를 제공하고 있으며, 과거의 항공사진 등을 복합적으로 활용한다면 도시의 확장 과정에 대한 시계열 분석이 가능하다. 도시의 확장 과정을 분석하여 그 정보를 추출하는 것은 새로운 도시계획을 위한 필수적인 기본 자료를 구축하는 중요한 역할을 할 수 있으며, 특히 2003년 개정 시행중인 국토의 계획 및 이용에 관한 법률은 도시기본계획 수립에 있어 도시의 성장 경향 등에 관한 기초조사를 의무화한 토지적성평가 제도를 도입하고 있다. 본 연구에서는 다목적 실용위성 1호 EOC 영상과 기타 원격탐사 자료를 복합적으로 활용하여 대전광역시 도시화 지역의 확장 추이를 분석하고 그 경향과 특성을 도출해 도시계획 수립에 원격탐사 자료를 활용할 수 있는 가능성을 제시해 보고자 한다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.6 no.4
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• pp.73-80
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• 2005

The domestic Remote Sensing field uses mainly Landsat TM image that is used to the monitoring of the wide area. In this study, it is analyzed the land cover change of rural and urban area by time series using satellite images and is proposed the vision for a urban balanced development. It execute an analysis for urban change which is a fundamental data of city planning through the integration of the spatial analysis technique of GIS and Remote Sensing using satellite data.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.232-237
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• 2008

지하시설물은 상수, 전력, 가스를 공급하고, 하수를 처리하는 동시에 정보통신망을 구축하는 중요한 도시기반시설이기 때문에 지하시설물에 관한 정보가 상당히 중요하게 대두되고 있다. 기존의 도시시설물들은 지상에 설치되어 왔으나 도시의 집중화에 따른 건설안전, 도시 미관, 유지 관리의 용이성을 위하여 시설물을 지하에 매설하는 경향이 높아짐에 따라 이러한 지하시설물의 효과적인 유지관리가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 지하시설물 중 상 하수도 정보의 3차원 영상 가시화 기능을 개발하여 도시 지하시설물의 체계적인 관리 기술 및 안전성 확보하고자 하였다. 연구 대상으로 한 3차원 영상 가시화 항목은 현행 도시 관리 체계에서 다루고 있는 지리적 범위내의 지하시설물 중 상 하수도 시설물이다. 도시 지하시설물의 3차원 시각화를 위하여 지하시설물의 항목 별 분류를 수행하였으며 지하시설물의 3차원 시각화 적용 방안에 대한 연구를 수행하였다. 또한 지하시설물 항목별 데이터 관리 방안을 수립하여 3차원 관리 대상 데이터를 제시하였으며 가시화 테스트를 통하여 3차원 영상 가시화 기능을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 지하시설물의 3차원 시각화 기능은 도시 지하시설물 관리 기술의 혁신을 선도한 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.197-202
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• 2004

도시의 변화탐지와 예측을 위한 기존의 중력모델은 주로 벡터기반 거리와 면적척도를 사용하였다. 위성영상이 폭넓게 활용되는 추세를 보이고 있는 최근에는 이 위성영상을 이용한 효과적인 래스터GIS기반 중력모델에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 래스터GIS기반 중력모델 방법을 제안하여 이를 전북 군산시 도시변화탐지에 적용하고 지표온도, 토지피복, 식생 변수를 검증하여 지표온도와 코지피복, 식생지수와의 +0.794의 강한 정의 상관관계를 검출함으로써 제안한 위성영상을 이용한 래스터GIS기반 중력모델이 육상 도시변화탐지 모니터링에 매우 효과적임을 입증할 수 있었다.