• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.766-773
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• 2021

본 논문은 숲속 야외 마루의 실시간 이용 현황을 제공할 뿐만 아니라 기계학습을 통한 예측 서비스를 제공하는 야외 마루 관리 서비스의 구현 및 성능 평가 결과를 담고있다. 개발한 하드웨어 프로토타입은 모션 감지 센서를 이용해 야외 마루의 점유 여부를 감지한 후 위치 정보, 날짜 및 시간, 온도 및 습도 데이터와 함께 클라우드 기반 데이터베이스로 전달한다. 수집된 야외 마루의 실시간 이용 현황은 이용자들에게 모바일 애플리케이션을 통해 제공된다. 성능 평가 결과 하드웨어 모듈에서부터 모바일 애플리케이션까지 평균 1.9초의 응답 시간을 보여주었으며, 정확도는 99%를 보여주고 있음을 확인하였다. 아울러 수집 데이터에다 기계학습 기반의 SVM(Support Vector Model) 모델을 적용한 야외 마루의 가용성 예측 서비스를 구현하고서 이를 모바일 및 웹 애플리케이션을 통해 제공할 수 있도록 하였다.

• Spatial Information Research
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• 제23권4호
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• pp.47-56
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• 2015

최근 스마트폰 내비게이션의 그룹주행, 위치공유 등 다양한 최신 기능을 사용하기 위해서 스마트폰 내비게이션을 이용하는 사람들이 많이 증가하였다. 하지만, 스마트폰에는 다양한 목적을 가진 많은 앱이 설치되기 때문에 하나의 앱이 사용할 수 있는 저장 공간이 한정적이다. 그래서 내비게이션 전용기기에서 맵매칭을 수행하기 위해 사용되는 용량이 큰 도로네트워크 데이터를 스마트폰에 저장할 수 없기 때문에 맵매칭을 할 수 없다. 또한, 외부 GPS 장치를 사용하지 않는 스마트폰의 경우 내비게이션 전용기기에 비해 GPS 위치측위가 부정확하다. 이러한 문제점으로 스마트폰 내비게이션은 정확한 위치 안내를 하지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 스마트폰 내비게이션에서 정확한 위치 안내를 위해 내비게이션 전용기기에서 사용되는 도로네트워크 정보를 새로운 도로네트워크 포맷 설계 및 변환으로 용량을 감소시키고 운전자의 운전 패턴 데이터를 데이터베이스화하여 기존 내비게이션 전용기기 맵매칭 보다 정확한 맵매칭을 하는 것이다. 결과적으로 맵매칭이 어려운 여러 도로가 만나는 교차로, 고속도로에 인접한 좁은 도로, GPS 오차가 많이 발생하는 빌딩 숲 등에서 내비게이션 전용기기와 비교분석을 통해 스마트폰에서 기존 내비게이션 전용기기보다 80% 이상의 작은 저장 공간의 사용으로 보다 정확한 맵매칭이 가능했으며 향후 내비게이션뿐만 아니라 GPS 위치측위와 지도를 사용하는 다양한 앱에서 더욱 정확한 위치기반 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.484-491
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• 2015

항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.

• 한국환경과학회지
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• 제18권11호
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• pp.1189-1197
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• 2009

The purpose of this research was develop tailored landslide hazard assessment table (LHAT) in Gyeongsangbuk-do Province and propose building strategies on environmental information system to estimate landslide hazard area according to LHAT. To accomplish this purpose, this research investigated factors occurring landslide at 172 landslide occurred sites in 23 city and county of Gyeongsangbuk-do Province and analyzed what factors effected landslide occurrence quantity using the multiple statistics of quantification method(I). The results of analysis, factors affecting landslide occurrence quantity were shown in order of slope position, slope length, bedrock, aspect, forest age, slope form and slope. And results of the development of LHAT for predict mapping of landslide-susceptible area in Gyeongsangbuk-do Province, total score range was divided that 107 under is stable area(IV class), 107~176 is area with little susceptibility to landslide(III class), 177~246 is area with moderate susceptibility to landslide(II class), above 247 area with severe susceptibility to landslide(I class). According to LHAT, this research built landslide attribute database and made 7 digital theme maps at mountainous area located in Goryeong Gun, Seongju-Gun, and Kimcheon-City. The results of prediction on degree of landslide hazard using environmental information system, area with little susceptibility to landslide(III class) occupied 65.56% and severe susceptibility to landslide(I class) occupied 0.51%.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.38-47
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• 2002

본 연구에서는 구미시를 연구지역으로 하여 GIS를 이용한 광역적인 산사태 발생가능성을 분석하고자 하였다. 우선 산사태 예측을 위한 자연환경과 인문환경 인자들에 관련된 평가기준을 검토한 후, 수치지형도의 등고선 레이어로부터 생성된 수치고도모형을 통하여 경사도와 사면방향도를 추출하고, 위성영상자료의 영상처리를 통하여 정규식생지수(NDVI) 분포도와 토지피복 현황도를 얻었다. 구축된 공간데이터베이스로부터 자료들을 중첩시켜 발생가능지수를 산정하고 위험도 분포도를 작성하였다. 산사태의 발생가능성이 높은 몇 개 지역이 추출되었으며, 경사도가 30% 내외, 사면방향이 남동, 동, 남서, 북동향의, 수역 인접지 및 수계첨단부, 그리고 단층지역 인접부, 식생 활력도가 중간정도인 지역에서 산사태 발생가능성이 높게 나타남을 확인할 수 있었다. 본 연구에 포함하지 못한 토양, 임상, 지하수위, 기상관측 등의 자료 등을 데이터베이스에 추가한다면 더 정확하고 종합적인 분석을 도모할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권4호
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• pp.85-98
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• 2003

최근 물환경에 관련된 광범위한 문제들을 해결하기 위한 대안으로 유역관리의 관심이 증대되고있는 시점에서, 본 연구는 금호강 유역을 모니터링하기 위한 환경정보의 구축과 소유역 단위의 환경특성이 하천 수질에 미치는 영향을 분석하였다. 소유역 단위의 환경특성을 분석하기 위한 GIS 데이터베이스는 축척 1:25,000의 지형도, 정밀토양도, 토지이용도, 10m 해상도의 DEM, 도로망도, 수계망도, Landsat TM 영상에서 산출된 식생지수(NDVI), 강우량, 그리고 RUSLE 모형에 의한 토양유실량으로 구성되었다. 소유역 단위의 환경특성과 하천 수질간의 상호관련성을 분석한 결과에 따르면, 유역의 도시화 또는 산업화에 관련된 주거 상업지역, 공업지역, 도로지역에 관련된 변수들은 BOD, COD, SS, T-N, T-P의 수질자료와 음(-)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 이와는 달리, 자연환경상태와 관련된 산림피복과 식생상태 변수들은 수질자료와 양(+)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 그러나, 농업적 토지이용과 농약 및 비료사용량, 토양유실량은 수질자료와 유의한 상관성을 가지지 않는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2938-2956
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• 2020

Objective image quality assessment (IQA) models have been developed by effective features to imitate the characteristics of human visual system (HVS). Actually, HVS is extremely sensitive to color degradation and complex texture changes. In this paper, we firstly reveal that many existing full reference image quality assessment (FR-IQA) methods can hardly measure the image quality with contrast and masking texture changes. To solve this problem, considering texture masking effect, we proposed a novel FR-IQA method, called Texture and Color Quality Index (TCQI). The proposed method considers both in the masking effect texture and color visual perceptual threshold, which adopts three kinds of features to reflect masking texture, color difference and structural information. Furthermore, random forest (RF) is used to address the drawbacks of existing pooling technologies. Compared with other traditional learning-based tools (support vector regression and neural network), RF can achieve the better prediction performance. Experiments conducted on five large-scale databases demonstrate that our approach is highly consistent with subjective perception, outperforms twelve the state-of-the-art IQA models in terms of prediction accuracy and keeps a moderate computational complexity. The cross database validation also validates our approach achieves the ability to maintain high robustness.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.35-45
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• 2019

The objective of this study is to analyze habitat distribution on tiger, wolf, and leopard in Joseonwangjosilok. Nowaday, we only come to meet these kind of animals at the historical records because of haman-induced habitat encroachment. Historically, extinct animal became an object of game by people. So, we try to get distribution information for restoration on historical extinct animals. We made distribution map by constructing 402 counts on tiger(350), leopard(51) and wolf(1) recordsfrom 14th to Early 20th century for study. Analyzing historical materials, criteria for data analysis took into account objectivity, location information, accuracy for extinct animals. We carried out location identification of animals by using geocoding comparing with geographical name of the Joseon Dynasty period, topographic map of time under the rule of Japanese imperialism, present place name and historical materials. Database items are constructed 20 types for example appearance year of animal, population, location, damage, etc. As a result of analysis for appearance regions, tigers were recorded in capital area of higher density population intensively, and also were frequently seen at Daegu, Andong etc. Leopard and wolf were founded at regionally Gyeonggi-do and Jinju with limitation, relatively seen a few number. The reason of the appearance records like this, tiger prefer game of open and water-front area in near human residential area, there are lots of historical records such as 'Hosang'(mourning someone who killed by Tiger) and hunting. But leopard and wolf inhabit rocky area and dense forest, the reason why they made a few contact with human. Results of this are expect to be applicable restoration research for extinct animal by providing for populations, habitat environments and distribution information.

• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.85-99
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• 2000

보호동물사에 대한 서식지 분포정보는 개발압력이 심한 우리나라에서는 서식지 관리에 있어 매우 중요하다. 본 연구는 GIS와 로지스틱 회귀분석을 이용하여 멧돼지의 서식지 적합성모형을 개발하여 서식지 분포도를 작성하고 본 연구의 결과를 토대로 현재 우리나라의 멸종위기종과 야생동물보호종들의 서식지 관리를 위한 기초를 마련하고자한다. 서식지 모형을 구현하기 위한 연구내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 특성을 파악하기 위하여 GIS 자료를 구축하였다. 멧돼지의 위치파악을 위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다. 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기 위해 χ²검정(Chi-square test)을 실시하였다. 마지막으로, 최적 서식지의 분포를 예측하기위한 서식지 적합성모형 개발을 위해 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 이용특성 분석의 결과, 성별 그리고 활동유형별에서는 뚜렷한 차이를 볼 수 없으나, 계절별 그리고 서식지 유형별에서는 서식지 이용특성의 차이가 뚜렷한 것을 볼 수있었다. 둘째, 서식지 유용성 분석의 결과 멧돼지의 서식환경에 영향을 미치는 자연적인 환경요인으로 표고, 향, 임상 그리고 영급이 유의성이 있는 인자로 나타났다. 반면에, 경사, 능선/계곡 , 물 그리고 일사량의 경우 통계적 유의성이 적어 전반적으로 서식지를 결정하는 환경인자라고 볼 수 없었다. 마지막으로, 개발된 서식지 적합성모형의 결과 예측확률 0.5를 기준으로 전제서식지는 75.00%, 커버서식지는 84.26% 의 높은 분류정확도를 나타내었다. 모형검증의 결과 대상지 내부의 경우 전체서식지가 75.00%로 나타나 본 모형이 신뢰성이 있는 것으로 판단되었다.

• 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.