서울시에서 시민들이 사용하는 미세먼지 앱은 위치기반으로 자신의 위치에서 가장 가까운 측정소의 미세먼지 농도를 제공받는다. 현재 환경부에서 고려하는 미세먼지 측정망 선정 방법은 측정소의 분포 및 인구밀도를 고려한 방식과 지도상의 표현방식이 주 결정방법이나 인위적인 변수 및 다른 환경요인을 고려하지 않는다. 본 연구에서는 미세먼지 측정소와 행정동의 대표성을 보여주는 행정동 중심점을 활용하여 측정소와 동중심의 거리에 대해 분석하였으며, 측정값을 제공하는 측정소의 개수를 확인하였다. 또한 보로노이 알고리즘과 헥사곤 격자를 활용하여 각 측정소의 제공범위를 면적으로 나타내며 현 측정소의 공간적인 위치의 문제점을 지적하였다. 공간분석을 위한 환경변수는 단독주택, 공동주택, 제1종 근린생활권, 제2종 근린생활권, 쓰레기처리장, 위험물처리시설, 공장이며 분석결과로 만들어진 신규 측정소 위치는 기존의 환경부에서 제공하는 선정기준이 아닌 추가적인 변수를 고려한 선정기준을 제시하였다.
급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.
도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.
본 연구는 2019년 4월 4일 강릉시 옥계면에서 발생한 산불 피해지역의 정확한 면적을 구하는 것을 목적으로 한다. 우리나라의 산림은 경사도가 존재하고 있으므로 평면적이 아닌 경사를 고려한 표면적을 구해야 한다. 국토지리정보원에서 제공하고 있는 DEM과 산림청에서 제공하는 제5차 수치임상도를 사용하였다. DEM에서는 각 화소의 중심점을 생성하고 모든 점을 연결하였다. 이때 연결선의 길이는 화소의 공간해상력과 cosine값을 통해 결정되며 높이값과 함께 표면적을 구하며, 이를 Slope-Aspect 알고리즘이라 한다. 산림의 표면적과 평면적을 나무의 수종, 산림의 종류에 따라 나타냈으며 이들의 정량적인 수치 차이를 통해 본 연구의 유효성을 입증하였다.
Recently, the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) is increasing in the field of land information acquisition and terrain exploration through high-altitude aerial photography. High-altitude aerial photography is suitable for large-scale geographic information collection, but has the disadvantage that it is difficult to accurately collect small-scale geographic information. Therefore, this study used low-altitude UAV to monitor changes in small rural spaces around rural resources, and the results are as follows. First, the low-altitude aerial imagery had a very high spatial resolution, so it was effective in reading and analyzing topographic features. Second, an area with a large number of aerial images and a complex topography had a large amount of point clouds to be extracted, and the number of point clouds affects the three-dimensional quality of rural space. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. In this study, the possibility of rural space analysis of low-altitude UAV was verified through aerial photography and analysis, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If data acquired by low-altitude UAV are used in various forms such as GIS analysis and topographic map production it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.
본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문의 의도는 하이퍼스펙트럴 영상의 다량의 밴드를 사용하면서도 효율적인 분류기법의 개발에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분류에 있어 이론적으로 밴드수가 많아질수록 분류정확도가 높을 것이라 예상되는, 다변량 통계분석기법중의 하나인 정준상관분석을 적용한 분류기법을 제안한다. 그리고 기존의 대표적인 전통적 분류기법인 최대 우도분류 방법과 비교한다. 사용되는 하이퍼스펙트럴 영상은 2001년 9월 2일 취득된 EO1-Hyperion 영상이다. 실험을 위한 밴드수는 LANDSAT TM 영상에서 열밴드를 제외한 나머지 데이터의 파장대와 일치하는 부분을 감안하여 30개 밴드로 선정하였다. 지상실제데이터로서 비교기본도를 채택하였다. 이 비교기본도와 시각적으로 윤곽을 비교하고, 중첩분석하여 정확도를 평가하였다. 최대우도분류의 경우 수역 분류를 제외하고는 전혀 분류기법으로서의 역할을 하지 못하는 것으로 판단되며, 수역의 경우도 큰 호수 외에 작은 호수나 골프장내 연못, 부분적으로 물이 존재하는 작은 영역 등은 전혀 분류하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 정준상관분류결과는 비교기본도와 형태적으로 시각적 비교를 해볼 때 골프장잔디를 거의 명확히 분류해 내고 있으며, 도시역에 대해서도 고속도로의 선형 등을 상당히 잘 분류해내고 있음을 알 수 있다. 또한 수역의 경우도 골프장 연못이나 대학교내 연못, 기타지역의 연못, 웅덩이 등 까지도 잘 분류해내고 있음을 확인할 수 있다. 결과적으로 정준상관분석 알고리즘의 개념상 트레이닝 영역 선정시 시행착오를 겪지 않고도 정확한 분류를 할 수 있었다. 또한 분류항목 중에서 잔디와 그 외 식물을 구분해 내는 능력과 수역을 추출해 내는 능력이 최대우도분류기법에 비해 우수하였다. 이상의 결과로 판단해 볼 때 하이퍼스펙트럴영상에 적용되는 정준상관분류기법은 농작물 작황 예측과 지표수 탐사에 매우 유용하리라 판단되며, 나아가서는 분광적 고해상도 영상인 하이퍼스펙트럴 데이터를 이용한 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
GCI(Geospatial Correlative Integration) 중 Frequency ratio 모델을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 가리산리 지역의 산사태 취약성도를 작성하였다. 또한 연구지역의 미래 확률강우량을 적용하여 미래 목표연도별 산사태 취약성도를 작성하였다. 산사태 취약성와 관련된 요인으로는 기후노출은 확률강우량, 민감도는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심) 및 적응능력으로 는 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 470개소며 이 중 50%는 Frequency ratio 및 Neural network 모델의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 경사도가 다른 항목에 비하여 산사태 발생에 높은 가중치를 나타냈으며 경사도 항목의 세부 항목의 산사태 발생과의 상관관계에서는 경사도 $25{\sim}30^{\circ}C$인 지역이 높은 상관관계를 나타냈다. 또한 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 발생 가능성이 매우 높은 지역이 2006년을 기준으로 2100년까지 약 110% 증가하였다. 앞으로 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다. 기존에 확률강우량 변화에 따른 산사태 발생의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측결과를 반영한 연구지역 내 산사태 발생 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후 변화를 고려한 국내 산사태 관리 방안 수립을 위한 방향을 제시하기 위한 연구라고 할 수 있다. 앞으로 분석모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 산사태의 상관관계를 파악할 수 있으며, 산사태의 전반적인 관리 및 효율적인 운영 체제 구축을 위하여 기여할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.
인터넷 기술의 발전에 따라 분산 지리정보 시스템 환경이 웹 기반 서비스로 변화되고 있는 추세이다. 기존의 웹 지리정보 서비스의 지리정보는 다양한 지도 포맷을 지원하여 상호운용하지 못하도록 독립적으로 개발되어 왔다. 동일한 지리정보임에도 불구하고 이러한 정보는 서로 다른 목적에 따라 개별적인 지리정보 시스템에 의해 중복된다 이는 중복된 지리정보 객체를 식별하는 문제와 중복된 지리정보 객체들 중에 클라이언트에게 가장 적합한 복사본을 선정하기 위한 지능적인 전략이 요구되고 있다. 그리고 중복 객체를 관리하기 위해 OMG와 GLOBE 그리고 GRID 컴퓨팅에서 관련 프레임워크를 제안하고 있다. 그러나 지리정보 객체에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서 이름 또는 속성으로 중복된 서비스 객체들의 효율적인 관리와 중복 서비스 객체들 중 가장 적합한 객체를 선정하기 위한 위치 서비스 모델을 제시하였다. 위치 서비스 모델은 세 개의 주요 서비스로 구성되어 있다. 첫 번째로 바인딩 서비스는 사용자가 객체의 이름과 속성으로 정의하여 서비스 오퍼 단위로 저장하고 클라이언트가 서비스 오퍼를 검색 할 수 있다. 두 번째는 위치 서비스로 컨택 레코드를 갖는 위치 정보를 관리한다. 그리고 컨택 주소를 갖는 독립적인 시스템상의 LSF에 의해 성능 정보를 획득한다. 세 번째는 지능형 선정 서비스로 바인딩/위치 서비스로부터 기본/성능 정보를 획득하고, 러프집합 기반의 지능형 모델에 의한 규칙에 의해 보다 빠르게 접근하고 성능이 우수한 특징을 제공한다. 본 논문에서 제시한 위치 서비스 모델에 대한 검증을 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 서비스의 처리 과정을 보였다.효과를 나타냈다.\alpha}-amylase$ 활성을 고려한 적정 종자수분 함량은 단옥수수는 15%, 초당옥수수는 12%이었다.미관련(食味關聯) 미질특성(米質特性)을 이용한 토요식미치 추정(推定) 중회귀식(重回歸式)에 채택(採擇)된 주요 특성은 단백질함량, 알칼리붕괴도 및 최저점도(最低粘度)였으며 결정계수(決定係數)로 보아 약 49%의 적중율(的中率)을 나타내었다. 생물학적 기능의 상관관계를 이해하는데 활용될 수 있을 것이다.V는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.>$300^{\circ}C$ 이하, 공정압력 1 Torr, 그리고 bias전압과 기체 혼합비를 변화시키면서 증착하였다. 증착시 in-situ OES 분석결과 플라즈마 내의 질소종의 함유량 변화에 따라 증착속도가 크게 변화됨을 알 수 있었고, 많은 질소기체를 인입하면 질소종이 많아지지만 증착률은 급격히 감소하였고 박막내 탄소의 함량이 커지면서 막질이 비정질로 바뀌고 미세경도 또한 감소함을 알 수 있었다. 이는 in-situ 플라즈마 진단분석이 전체 PEMOCVD 공정에 있어서 대단히 중요하고, Ti(C,N)과 Hf(C,N) 코팅막의 탄소함량과 미세경도는 플라즈마내의 CH과 CN radical종의 세기에 크게 의존함을 의미한다. 그리고 Hf(C,N) 박막의 경우도 Ti(C,N) 박막의 경우와 유사하게 최대 미세경도값$(2460\;Hk_{0.025})$이 -600 V bias 전압과 10% 질소기체 혼합비를 사용한 경우에 얻어졌고, 이는 박막이 주로(111) 방향으로 성장됨에 기인한 것으로
낙동강 하구는 세계적 철새 서식지로 부산의 관광명소인 해운대와 광안리의 모래 공급지로 다양한 역할을 하고 있다. 본 연구는 낙동강 하구(진우도, 신자도, 도요등, 다대포) 해안의 장기간 지형변화를 탐지 해석 하였다. 34년간의 위성영상 분석 결과 진우도의 전면과 후면의 중간부분이 증가하고, 신자도는 1970년 띠 형태로 양분, 80년대 이후 하나의 섬으로 형성하여 서쪽 방향으로 길게 형성된다. 1990년대 이후 백합등 전면의 소규모 섬들이 급격히 발달하여 90년대 후반 도요등을 형성하여 성장하고 있었다. 낙동강 하구역 해안지도 제작을 위해 1975년부터 2009년간 Landsat 영상 112매 중 조위가 $99{\pm}13cm$인 영상 12매를 선택하고 NDVI값을 이용해 수역과 육역을 구분하였다. 그리고 GIS의 DSAS 4.0(Digital Shoreline Analysis System)과 MATLAB을 이용해 EPR(End Point Rate), LRR(Linear Regression Rate)등 해안선 변화율을 산정하였다. 지형변화탐지결과 EPR은 진우도 전면과 후면은 -0.93~2.56m/yr로 남진하고 해안선과 면적변화는 적고 안정적이며 신자도 전면과 후면은 1~4m/yr로 북진하나 서측은 2~3m/yr로 안정되고 동측은 10m/yr이상 북진하고 있다. 도요등 전면과 후면은 18~27m/yr로 북진, 면적은 증가하고 다대포해안은 7m/yr로 서진하며 확대되었다. LRR 또한 EPR과 유사한 경향을 나타내었다. 위성영상과 GIS 분석을 통해 지형변화 탐지와 자연현상의 정량적 분석이 가능하였지만 자연현상의 지속적인 관찰과 다양한 분석 방법이 필요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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