• 한국게임학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.131-138
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• 2011

최근 지형렌더링에서 사용되는 DEM(digital elevation map) 데이터들은 일반 컴퓨터에서 처리 가능한 메모리 용량을 초과하기 때문에 밉맵(mipmap)을 이용한 상세단계(LOD : level-of-detail) 기법들을 사용하는 외부 메모리 처리(out-of-core) 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 밉맵을 이용한 상세단계 기법들은 높은 레벨의 상세단계에서 데이터의 간략화에 따른 기하오차가 발생한다. 이러한 기하오차는 시점이 이동할 때 상세단계가 변화하는 부분에서 기하파핑(geometry popping) 현상을 유발한다. 본 논문에선 기하오차를 줄이기 위해 정점 응집맵을 제안한다. 전처리 단계에서 생성되는 정점 응집맵은 벡터를 저장한 텍스쳐이다. 이 벡터들은 상대적으로 기울기 변화량이 큰 위치로 주변의 정점들을 응집시켜 지형의 기하오차를 줄이기 때문에 단순히 밉맵을 이용하여 지형을 렌더링 했을 때 나타나는 기하파핑 현상을 효과적으로 줄일 수 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.3-12
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• 2004

The need to predict the rate of soil erosion, both under existing conditions and those expected to occur following soil conservation practice, has been led to the development of various models. In this study Morgan model especially developed for field-sized areas on hill slopes was applied to assess the rate of soil erosion using RS/GIS environment in the Dukchun river basin, one of two tributaries flowing into Jinyang lake. In order to run the model, land cover mapping was made by the supervised classification method with Landsat TM satellite image data, the digital soil map was generated from scanning and screen digitizing from the hard copy of soil maps, digital elevation map (DEM) in order to generate the slope map was made by the digital map (DM) produced by National Geographic Information Institute (NGII). Almost all model parameters were generated to the multiple raster data layers, and the map calculation was made by the raster based GIS software, IL WIS which was developed by ITC, the Netherlands. Model results show that the annual soil loss rates are 5.2, 18.4, 30.3, 58.2 and 60.2 ton/ha/year in forest, paddy fields, built-up area, bare soil, and upland fields respectively. The estimated rates seemed to be high under the normal climatic conditions because of exaggerated land slopes due to DEM generation using 100 m contour interval. However, the results were worthwhile to estimate soil loss in hilly areas and the more precise result could be expected when the more accurate slope data is available.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.21-35
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• 2009

KOMPSAT-2(KOrean MultiPurpose SATellite-2)위성은 GSD(Ground sample distance) 1m급 전정색(panchromatic) 영상과 GSD 4m급의 다중분광(multispectral)영상을 동시에 제공하는 세계 7번째 고해상도(High-Resolution) 위성으로 지도제작, 국토모니터링, 환경 등 여러 분야에서의 다양한 활용이 기대된다. 그러나, KOMPSAT-2영상은 다중분광센서(MSC : Multi Spectral Camera)의 복잡성과 보안성에 의해 위성궤도 및 자세정보 등 영상 취득 시 기하학적 정보 및 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2의 스테레오 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상 제작실험을 수행하여 KOMPSAT-2 영상을 이용한 지형공간정보 생성 가능성을 타진하고자 하였다. KOMPSAT-2영상을 이용한 DEM(Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하기 위해서는 먼저 표정해석(orientation)을 수행하여야 한다. DEM을 제작하여 정확도를 분석한 결과, 전반적으로 수치지도에 비해 표고가 높게 추출되었다. 평지부에서는 평균 1.8m, 구릉지에서는 평균 7.2m, 산지에서는 평균 11.9m의 표고오차를 나타냈다. 본 연구를 통해 생성된 정사영상의 수평위치오차 평균은 ${\pm}3.081m$로 1:5,000 수치지도 수평위치오차 허용범위인 ${\pm}3.5m$ 준하는 것으로 나타났다. KOMPSAT-2호 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상을 제작한 결과, 1:5,000급의 수치지도제작 및 지형공간정보 생성에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.5-19
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• 2001

우리나라는 국가기본지리정보(NGIS) 사업에 의해 전국적인 수치지형도가 구축되어 있어 어느 지역에서나 수치표고자료를 제작하여 활용이 가능하게 되었다. 정확한 수치표고모형을 제작하기 위해서는 적용되는 보간 방법과, 적합한 격자크기의 선정이 중요하다. 수치표고모형 제작과 관련된 국내의 기존 연구는 여러 번 있었으나, 우리나라의 다양한 지형적 특색을 고려하지는 못하였다. 본 연구에서는 우리나라의 수치표고모형 구축을 위하여 지형별로 적합한 보간 방법과 알맞은 격자크기를 제시하였다. 이를 통해 풍기지역을 산악지, 구릉지, 도심지, 농경지의 특성 지역으로 나누고, 축척 1/5000의 수치지형도를 이용하여 다양한 보간 방법과 격자크기로 수치표고모형을 제작하였으며 항공측량을 통해 추출한 고도 데이타를 이용하여 정확도를 검증하였다. 연구 결과 지형적 특성에 적합한 보간 방법을 비교 분석한 결과, Kriging방법이 모든 지형에서 TIN방법에 비하여 우수하게 나타났으며, 지형특성별로 격자크기를 실험한 결과 DEM을 구축할 경우에 산악지나 구릉지는 10m 격자간격으로, 그리고 도심지나 농경지는 30m 격자간격으로 DEM을 구축하는 것이 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.343-348
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• 1999

Delineation of watersheds is one of the most basic steps for water resource management and National Park management. The purpose of this study is to investigate how to utilize Thematic Mappers scenes to compare watersheds created by running a model with those produced by digitizing topographic maps of Keum River basin. A methodology is designed and tested using Geographic Information Systems (GIS) and remote sensing to map areas with various thematic maps. A CAD data on watersheds from the Decision Support system for Water Quality is converted into GIS format. The digital elevation model with 100-meter resolution is used to create watershed by cumulative watershed method. TM scenes are also classified by new procedures including stacking method, NDVI, NDWI, and unsupervised classification methods. To evaluate the relative correctness Kyerongsan National Park was studied intensively whose area was divided into 6 watersheds in both cases. The boundaries of watershed from the model are less correct than those of the topographic maps. This result shows that automated watershed creating system needs higher-resolution digital elevation model than 100-meters.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1111-1116
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• 2009

모바일 GIS 환경에서 등고선을 표현하기위해서는 지형도와는 별도로 서버로부터 해당 수치 데이터를 전송받아야 한다. 이때 전체 데이터를 전송받는 것은 모바일 환경의 특성상 받아들일 수 없다. 그리고 대표 지점들의 값을 전송받아 보간법으로 중간 데이터를 생성하는 기법은 계산 오버헤드와 등치선의 정확도 문제가 있다. 이 논문에서는 고도정보를 이용하여 생성하는 등고선 정보를 모바일 클라이언트로 효율적으로 전송하기 위한 자료구조와 알고리즘을 소개하고 구현 결과를 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권4호
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• pp.357-366
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• 1997

3차원 수치고도지도 및 TIN모듈을 이용하여 SCS법에 의한 유효강우량 산정방법을 제안하였다.유역사면경사 $10^{\circ}$ 증가에 대한 유출곡선지수의 증분치(2%, 3%)를 고려하여 유효강우량을 산정한 결과, 호우사상에 따라 약 5.90%~12.0%의 차이를 나타내었다. 따라서 우리나라 대부분의 하천유역과 같ㅇ. 고도차가 큰 일반 산지하천유역에서 SCS법에 의한 유효강우량 산정시에는 유역사면경사를 고려한 해석이 보다 합리적인 것으로 판단되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.168-175
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• 2007

기상이변으로 매년 발생하는 홍수는 산사태를 유발한다. 그리고 지진으로 인해 발생하는 지형의 변화는 기존의 수치지도로 지형분석이 불가능하게 된다. 본 논문은 지형의 변화가 발생하였을 경우 신속하게 항공사진을 수치화 한 후 수치표고모형을 생성하고 그 활용방안에 관한 연구를 수행하였다. 항공사진을 수치화 하여 수집된 입체영상으로 수치표고모형의 생성이 가능하였으며 생성된 수치표고모형의 표준편차는 0.864m로 다소 높게 나타났으나 실제 지형을 반영하고 있는 것으로 나타났다. 연구결과 지형변화가 발생했을 경우 항공사진으로 수치표고모형의 생성이 가능할 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.117-117
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• 2020

The main objective of this study was to setup model and evaluate the model performance for streamflow simulation in Burundi using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The total area of Burundi is 27,834 ㎢. The elevation of Burundi ranges from 780 m to 2,700m. The West and East are low lands, while the Central part is high land. The topographic data (30 meters Digital Elevation Model) and land use and land cover data of Burundi were obtained respectively from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and the Regional Centre for Mapping of Resources for Development (RCMRD). The soil data used was obtained from Food and Agriculture Organization (FAO). The local weather data and discharge data were provided by Burundi Hydro meteorological Service (IGEBU). Mean Areal Precipitation (MAP) and Mean Areal Temperature (MAT) were estimated. The streamflow simulation was done for the period 1980-2017. The calibration and validation of river discharge was performed at a daily time step from 2005 through 2011 as the calibration period and 2012 up to 2017 as the validation period. The findings show that streamflow decreases during Jun to September and increases during March to May and October to December.