• 제목/요약/키워드: 지리정보과학

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키워드 네트워크 분석을 이용한 지리공간정보의 글로벌 연구 동향 분석 (Global Research Trends on Geospatial Information by Keyword Network Analysis)

  • 김병선;정민우;전상은;신동빈
    • Spatial Information Research
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    • 제23권1호
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    • pp.69-77
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    • 2015
  • 본 연구는 1998년부터 2013년까지 지리공간정보와 관련된 연구 논문에 대해 키워드 네트워크 분석 기법을 적용하여 분석하고 글로벌 차원에서 지리공간정보 연구의 흐름을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 Web of Science 학술 자료 검색 엔진을 이용하여 지리공간정보와 관련된 논문과 주요 키워드를 추출하였다. 그리고 추출된 키워드를 이용해 키워드 네트워크 자료를 구축하고 시기별 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 근접중심성을 분석하였다. 그 결과 다양한 분야에서 지리공간정보가 활용되어 왔음을 확인할 수 있었고 관련된 기술의 연구 동향을 계량적으로 파악할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 지리공간정보에 대한 정책과 연구 개발 계획을 과학적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

GIS를 이용한 남한의 지질 및 지리적 중심에 관한 연구와 조사 (Survey and Research of Geographic and geologic centers in South Korea using GIS)

  • 황재홍;정원석;나기창
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
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    • 한국지구과학회 2005년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.437-445
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    • 2005
  • 지리 중심에 대해서 확실하게 정립된 정의와 이에 대한 여러 가지 방식이 존재하기 때문에 연구자들은 지리 중심을 산출하는데 있어 많은 어려움을 겪는다. 또한 지표면은 굴곡이 심하고 다양한 암상으로 구성되어 밀도 분포가 매우 불균질하고 그 경계 또한 불규칙한 굴곡이기 때문에 중심점을 구한다는 것이 매우 어렵다. 따라서 한 지역에 중심의 정의와 산출 방식에 따라서 여러 중심점이 존재 할 수 있는 것이다. 지리중심결정에 대한 유일한 해법은 없으며 어떤 과학자도 단정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 연구의 목적은 지리정보시스템 분석을 통하여 남한내륙의 지리적, 지질학적 중심지를 정확히 밝히고 학술적으로 정립하는데 있다. 이를 위하여 기존 연구된 사료 수집은 물론 자료 처리를 위한 수치 지형도, 수치 지질도 등의 자료 등을 수집하였다. 또한 지질 및 지리정보 시스템 구축을 위한 사전 준비 작업으로 한국에서 적용된 사례 및 외국의 적용 사례를 파악하고 데이터 수집 및 처리 과정을 적용해 보았다. 그리고 지리정보 시스템의 분석 개념을 설명함으로써 이 분석방법이 얼마나 타당한 분석방법인지에 대해서 고찰해보았다. 중심을 구하기 위해 적용된 조건은 지각이 등밀도 평면일 경우와 암상에 따라 불균질한 평면일 경우로 가정하였으며 이에 따른 남한 내륙의 무게중심점 및 기하학적인 중심점은 매우 다양하게 산출되었다. 그 결과 단순 남한내륙의 해안선 경계를 이용한 여러 중심점들은 대체적으로 충청북도 남부의 반경 20km 이내의 버퍼영역에 밀집하고 있음을 알 수 있었다.

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머신러닝 기반 아파트 주동형상 자동 판별 모형 개발 및 적용 - 주동형상에 따른 아파트 개발 특성분석을 중심으로 - (Application and development of a machine learning based model for identification of apartment building types - Analysis of apartment site characteristics based on main building shape -)

  • 한상욱;서정석;;;김정섭
    • 한국지리정보학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.55-67
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 GIS와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 아파트 단지의 주동형상을 자동으로 판별해주는 모형을 개발하고, 이를 주동형상과 단지특성 관의 관계 분석에 적용하는 것이다. 지리정보데이터를 사용하여 아파트단지별 주동 데이터베이스를 구축하고 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 단지 내 개별동을 형태에 따라 판상형, 탑상협, 혼합형으로 분류하였다. 또한, 아파트단지별 주동형상별 비중과 개발밀도, 층수 등 단지특성 정보간의 관계를 분석하여 부동산 분야 지리정보응용 가능성을 제안하였다. 본 연구는 인공지능 기반 건축물 유형 분류와 관련한 기초연구로서 다양한 공간분석 및 부동산 분석에 활용될 것으로 예상한다.