• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.150-150
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• 2011

최근 수자원분야에서 원격탐사(RS) 및 지형정보시스템(GIS)의 비중이 높아짐에 따라 이를 이용하여 1,2 차원 수리분석 향상을 위한 활용이 증가하고 있다. 그러나 현재 사용하고 있는 일반적인 DEM은 하천부분에 대한 고도의 불일치로 인해 수리분석시 정밀한 분석을 하기에는 어려움이 따르므로 이에 대한 개선이 필요하다. 본 연구에서는 현재 사용하고 있는 USGS DEM과 낙동강 측량 자료를 이용하여 낙동강 유역 정밀 DEM 제작 방안을 제시하고자 한다. 측량자료를 이용하여 하천의 DEM을 생성한 후, 자체적으로 개발한 알고리즘을 이용하여 하천 DEM과 USGS DEM을 접합하여 낙동강 유역의 정밀 DEM을 제작한다. 이는 1,2차원 수리모델을 이용하여 분석할 때 결과를 더욱 향상시킬 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.5 no.2
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• pp.24-33
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• 1987

This study aims at obtaining more effective image processing techniques and more accurately classified image in the sphere which uses remotely sensed data. For this practice, the result of land use classification compounding summer scene with winter scene and the classified result of summer scene were compared, analyzed. From the upper analysed results, we found that Bitemporal Classification technique and $tan^{-1}$transformation were effective. Particularly, dividing crop class into two classes of farmland and field was more possible by appling Bitemporal Classification technique.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2006.04a
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• pp.375-380
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• 2006

본 연구의 목적은 GIS를 활용하여 환경홈닥터와 관련된 정보를 관리하고 활용할 수 있는 환경홈닥터 관리시스템을 구축하는데 있다. 환경홈닥터 관리시스템은 환경홈닥터 DB관리시스템, 사이버 환경컨설팅시스템, 환경홈닥터 WebGIS 시스템, 원격 현장조사시스템으로 구성하였다. 원격 환경홈닥터 DB 관리시스템은 사용자 DB, 환경홈닥터 DB, 환경컨설팅 DB를 구축하고 관리할 수 있도록 개발하였다. 원격 환경홈닥터 서비스시스템은 홈페이지를 이용하여 환경컨설팅 업무를 수행할 때 발생하는 홈페이지 관련일반정보와 환경홈닥터 관련 정보를 통합하여 관리할 수 있도록 개발하였다. 환경홈닥터 WebGIS 시스템은 지원업체에 대한 공간정보 및 속성정보, 도로 및 주요 건물들에 대하여 GIS DB화하고 ESRI사의 ArcIMS를 이용하여 사용자가 언제 어디서나 웹을 통하여 검색하고 이를 활용할 수 있도록 개발하였다. 사이버 환경컨설팅 시스템은 지원요청 업체와 환경홈닥터가 직접 만나지 않고도 환경컨설팅 업무를 수행할 수 있으므로, 환경홈닥터 서비스 지원도구로 활용할 수 있다. 또한 환경홈닥터 제도 운영시 발생하는 방대한 양의 데이터를 체계적으로 관리하고 진단이력 및 유사사례 검색 등의 기능을 신속하게 수행할 수 있으므로, 효율적인 환경컨설팅 업무 수행에 활용할 수 있을 것이다. 또한 WebGIS에 의해 환경홈닥터를 관리함으로써 공간정보와 속성정보를 쉽게 관리하고 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.17 no.2
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• pp.189-196
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• 1999

Until now, Many approach to use the layer or attribute items in GIS the classification results of remotely sensed images is going on, but It was rarely ever tried to use the results of fuzzy classification in GIS. The fuzzy classification can be accurate than any other classification methods of remotely sensed images and can separately extract the result for each classification items. In this study, We applied to GIS database implementation with fuzzy classification result. In the process of this study, We convert the fuzzy classification image into the grid of GIS database, and Membership Grade Value files transformed to table database into the GIS. And then Membership Grade Values related to each grid-cell of database be able to verify with pointer layer. Finally, we can use the fuzzy classification images in GIS database.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.19 no.2
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• pp.163-172
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• 2001

This study present the quadratic programming as the classification method of remote sensed data applying to the extraction of landcover and examine it's applicable capability by comparing the classification accuracy of quadratic programming with that of neural network and maximum likelihood method which are used in the extraction of thematic layer. As the results, as drawing the more improved classification results by 6% than maximum likelihood method, we could discern that the method of quadratic programming is appliable to classifying the remote sensed data. Also, in the classification of quadratic programming method, we could definitely indicate the results which was ignored in the previous extreme(binary) classification method by affecting the class decision with the class composition proportion.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.4
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• pp.205-211
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• 2018

Remote estimation of water quality via radiometric instruments provides a convenient means for monitoring environmental changes in water bodies in wide areas. Combined with platforms such as satellite, manned/unmanned vehicles, it reduces the measurement cost and time for acquiring water quality information on the interested target areas. To develop accurate retrieval algorithms, however, acquisition of in-situ measurements from various optical environment is critical. In this study, hyperspectral radiometric measurements, the coincident water quality variables, and its optical properties were obtained to analyze the optical environment of the study area. Field data collected around the Tongyeong area showed that the area has optically complex environment, with occasional outbreak of red tide in summer seasons. Effect of water constituents on the optical variables (remote sensing reflectance and absorption coefficients) were qualitatively analyzed.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.437-456
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• 2021

In the field of remote sensing in Korea, starting in 2017, deep learning has begun to show efficient research results compared to existing research methods. Currently, research is being conducted to apply deep learning in almost all fields of remote sensing, from image preprocessing to applications. To analyze the research trend of deep learning applied to the remote sensing field, Korean domestic journal papers, published until October 2021, related to deep learning applied to the remote sensing field were collected. Based on the collected 60 papers, research trend analysis was performed while focusing on deep learning network purpose, remote sensing application field, and remote sensing image acquisition platform. In addition, open source data that can be effectively used to build training data for performing deep learning were summarized in the paper. Through this study, we presented the problems that need to be solved in order for deep learning to be established in the remote sensing field. Moreover, we intended to provide help in finding research directions for researchers to apply deep learning technology into the remote sensing field in the future.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.181-186
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• 2006

오늘날 토목공사에서 토량을 산정하기 위해서는 많은 지형정보를 필요로 한다. 지형정보 획득의 한 방법으로 라이다측량을 실시하여 지형의 표고를 획득 할 수 있으며, 라이다 데이터는 기존의 일반측량, 사진측량, 원격탐측과 비교하여 좀 더 빠르고 정확한 지표의 표고를 획득할 수 있다. CPS 데이터와 함께 획득한 라이다 데이터는 지상의 수치표고모델 및 등고선 추출이 가능하며, 이 수치표고모델을 이용하여 토량을 산정하고 기존의 1:1000 수치지형도에서 산정한 토량과 정량적 비교를 수행하였다 비교결과 라이다 데이터가 수치지형도 상에서의 토량 산정 보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.291-292
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• 2009

항공레이저측량(LiDAR)는 대상물에 반사되어 오는 레이저를 이용하여 멀리 위치한 대상물의 정보를 측정하는 광학원격탐사기술이다. 항공기에 레이저센서를 장착, 지표면에 레이저 펄스를 주사하여 반사된 펄스의 도달시간을 측정, 반사지점의 3차원 위치좌표를 계산하여 지표면의 정보를 추출한다. 항공레이저측량(LiDAR)는 재난재해관리, 도로 및 교통, 시설물계획관리, 지역지구 계획 등에 활용할 수 있다. 또한 항공사진과 GIS를 활용함으로서 실세계의 3차원 표현이 가능하며 실세계를 인터넷, PDA 및 핸드폰 등에 3차원으로 표현하는데 필요한 데이터베이스를 제공할 수 있다. 이는 도래하는 유비쿼터스 시대에 필요한 정확하고 정교한 데이터기반을 구성한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.324-329
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• 2005

최근 정부에서는 디지털 국토를 수치지도와 영상지도로 만들기 위한 본격적인 작업에 임하고 있다. 기존의 항공사진측량 방식에서 인공위성에 의한 원격탐사측량 방식으로 고해상도의 디지털 영상취득이 가능해지면서 이를 이용한 다양한 활용을 고려하고 있어, 본 연구에서는 기존의 지역영상자료와 위성영상자료를 조사하고 이를 보다 더 구체적으로 이용할 수 있는 영상지도 콘텐츠 생성을 실험 한 것이다. 그 결과 현지조사 및 측량에 의한 좌표변환방식을 보완하여 보다 효율적인 방법을 도출하였으며, 다양한 속성 콘텐츠와의 결합에 의한 보다 구체적인 지형 분석 모델링을 시도하여 일반인들이 활용 가능한 영상콘텐츠를 제작할 수 있는 방안을 얻었다.