현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.
소하천은 지역주민에게 아름다운 경관과 놀이공간 및 휴식장소를 제공할 뿐만 아니라 중요 용수원이자 배수로로 활용되는 지역주민의 가장 밀접한 생활공간의 일부이며 수변의 각종 식물이나 동물이 인간과 가장 조화롭게 공존하는 공간이라 할 수 있다. 이런 소하천에 대한 정비 계획을 수립하는데 여러 가지의 방향과 모델이 제시 되어왔으나, 소하천은 다양한 변화와 많은 재원이 투입해야 하는 어려움이 있다. 소하천 정비계획은 일반하천의 정비계획과 달리 관할구역내 모든 소하천을 대상으로 일시에 수립해야 하는 계획으로 정비 우선순위 결정이 선행되어야 한다. 현재 소하천 우선순위 결정을 실시한 지역은 아직 미미한 편이며, 처리를 했다 할지라도 처리 작업이 모두 수작업으로 많은 시간이 소요되고 있다. 그러므로 지리정보시스템은 공간 자료의 분석과 관리를 위한 도구로, 소하천에 대한 정비 우선순위 결정을 위해 사용된다면 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 이 연구의 목적은 지형공간정보체계를 사용함으로써 소하천 정비에 있어 효율적인 우선순위 결정을 위한 것으로 소하천의 빈번한 우선순위 결정인자 변화에 신속히 대응할 수 있도록 하였다.
도시화가 진행되면서 상대적(相對的)으로 삼림면적(森林面積)이 감소(減少)되어 환경(環境)이 파괴(破壞)되고 있다. 사진영상에 있는 대상물을 알아내기 위하여 일반적으로 형상 및 크기, 음영, 색조, 색채, 질감, 모양 등으로 판독한다. 촬영시간대에 따른 다양한 정보를 가지고 있는 항공사진(航空寫眞)의 판독(判讀)에 의한 지형정보(地形情報)를 자료기반화하면 경년(經年)의 자연환경변화(自然環境變化)를 알 수 있다. 본 연구에서는 부산직할시 금정구에 위치한 부산대학교(釜山大學校)를 모형지역으로 선정하였다. 경련(經年)의 삼림감소율(森林減少率)을 알기 위해 1980년과 1990년 10년 간격의 삼림면적(森林面積)을 비교(比較)한 결과 감소율(減少率)이 41%에 달하였으며 건설에 있어 단순한 계획이 아닌 보존적(保存的) 차원(次元)의 고려(考慮)가 있어야 함을 알 수 있었다.
쓰나미라 불리는 지진해일은 드물게 일어나는 현상이지만 일어날 경우 대피할 수 있는 시간이 촉박하며, 엄청난 인명, 재산피해를 유발하므로 이에 대한 대비는 매우 중요하다. 쓰나미는 자연재해로 그 피해를 원상 복구하는것은 거의 불가능하나 조기경보체계 등을 통하여 대피함으로서 인명피해를 최소화 할 수 있다. 이러한 자연재해에 대한 피해경감과 재난관리를 위하여 GIS의 지오프로세싱 기능과 분석기능은 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구는 쓰나미의 경우에 있어서 GIS의 지리정보 프로세싱 기능을 이용하여 대피계획 수립에 필요한 관련정보 통합 프로세싱 모형을 구축하고자 하는데 그 목적이 있다. 쓰나미의 경우 주된 대피는 인구를 발생지역으로부터 수평적, 또는 수직적으로 이동시키는 것과 관련이 있으며, 이를 위한 대피와 대응의 과정을 4단계로 구분 하였으며, 각 단계마다 필요한 입력데이터를 정하였다. 최종모형은 이러한 4단계를 통합하여 최종모형으로 제시하였다. 본 연구에서 설정된 모델은 매 단계의 입력데이터를 달리하여 쓰나미 발생이 예상되는 해안도시에 적용할 경우 인구의 대피와 관련한 의사결정에 활용될 수 있다.
본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Massive amount of satellite image processing such asglobal/continental-level analysis and monitoring requires automated and speedy georegistration. There could be two major automated approaches: (1) rigid mathematical modeling using sensor model and ephemeris data; (2) heuristic co-registration approach with respect to existing reference image. In case of ETM+, the accuracy of the first approach is known as RMSE 250m, which is far below requested accuracy level for most of satellite image processing. On the other hands, the second approach is to find identical points between new image and reference image and use heuristic regression model for registration. The latter shows better accuracy but has problems with expensive computation. To improve efficiency of the coregistration approach, the author proposed a pre-qualified matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with correlation coefficient. Throughout the pre-qualification approach, the computation time was significantly improved and make the registration accuracy is improved. A prototype was implemented and tested with the proposed algorithm. The performance test of 14 TM/ETM+ images in the U.S. showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.47 dependent upon terrain and features; (2) the number average matching points were over 15,000; (3) the time complexity was 12 min per image with 3.2GHz Intel Pentium 4 and 1G Ram.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.803-803
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2002
Several environmental problems have occurred and extremely affected throughout the East Asia region. Satellite imageries and spatial information have been used in the applications of environmental and natural hazard management for years. Sharing these data and resources in the community is considered as one of the optimal solution. It would consequently bring cost saving to all participated countries and eventually be beneficial to mankind as a whole. Encouraged by these factors, ASEAN+3 Satellite Image Archive for Environmental Study project was submitted by Thailand in the 3rd Senior Official Meeting between ASEAN, China, Japan and Korea (SEOM+3 Meeting) and approved by the SEOM+3. The main objectives of this project are to share satellite images, information related to natural resources and environmental issues, and to provide data information services to all ASEAN+3 countries. The proposed system is basically embedded by distributed system. The network of data users, data providers, and the center will be established using the Internet. User can access, navigate, display, and even download some archived contents. Its service site can be generally categorized into two parts, which are environmental related data archive and the Integrated satellite image catalogue. The extension of web based GIS is also planned for future development so that GIS users can conduct some preliminary analysis directly on line. This presentation will indicate scope of work, system, working scenario, and work plan of the project.
Improvement of the classification accuracy is one of the major concerns in the field of remote sensing application research in recent years. Previous research shows that the accuracy of the conventional classification methods based only on the original spectral information were usually unsatisfied and need to be refined by manual edit. This present paper describes a method of combining the image processing, ancillary data (such as digital elevation model) and expert knowledge (especially the knowledge of local professionals) to improve the efficiency and accuracy of the satellite image classification in hilly land. Firstly, the Landsat TM data were geo-referenced. Secondly, the individual bands of the image were intensitynormalized and the normalized difference vegetation index (NDVI) image was also generated. Thirdly, a set of sample pixels (collected from field survey) were utilized to discover their corresponding DN (digital number) ranges in the NDVI image, and to explore the relationships between land use type and its corresponding spectral features . Then, using the knowledge discovered from previous steps as well as knowledge from local professionals, with the support of GIS technology and the ancillary data, a set of conditional statements were applied to perform the TM imagery classification. The results showed that the integration of image processing and spatial analysis functions in GIS improved the overall classification result if compared with the conventional methods.
Building Information Models(BIM) provides rich geometric and attribute information throughout the entire life cycle of a building and infrastructure object, while Geographic Information System(GIS) enables the detail analysis of urban issues based on the geo-spatial information in support of decision-making. The Integration of BIM and GIS data makes it possible to create a digital twin of the land in order to effectively manage smart cities. In the perspective of integrating BIM data into GIS systems, this study performs literature reviews on georeferencing techniques and identifies limitations in carrying out the georeferencing process using attribute information associated with absolute coordinates probided by Industry Foundation Classes(IFC) as a BIM standard. To address these limitations, an automated georeferencing process is proposed as a pilot study to position a IFC model with the Local Coordinate System(LCS) in GIS environments with the Reference Coordinate System(RCS). An evaluation of the proposed approach over a BIM model demonstrates that the proposed method is expected to be a great help for automatically georeferencing complex BIM models in a GIS environment, and thus provides benefits for efficient and reliable BIM and GIS integration in practice.
최근 도심지 공사에 있어서는 공간부족 및 주변환경의 영향으로 기성파일의 시공이 불가능한 경우가 많다. 이러한 경우에 소형 장비로 시공이 가능하고 기존 파일의 지지능력을 발휘할 수 있는 소구경 파일 공법이 많이 사용되고 있다. 소구경 파일공법은 현장타설말뚝의 한 종류로서 파일의 직경이 75mm~300mm인 정도로 주변 구조물이나 지반 그리고 공간적인 장애물이 있는 경우에도 시공의 어려움이 거의 없으며 모든 종류의 토질조건에서 시공이 가능하다. 또한 시공과정에서 진동과 소음이 적고 건물 천장이 낮은 곳에서도 시공이 가능하므로 기존 건물의 기초보강에도 많이 이용된다. 이러한 마이크로파일이 압축력이나 인장력을 받았을 때 혹은 시공된 지반특성에 따라 변화되는 거동 특성에 대해서는 연구가 많지 않은 실정이다. 따라서 이 연구에서는 현장에 시공된 마이크로파일에 대한 현장재하시험 자료 분석을 통하여 마이크로 파일에 압축력 및 인장력을 가했을 경우 지반을 구성하는 성분과 파일의 근입조건에 따른 침하 및 지지력 특성을 규명하고 통계분석프로그램인 SAS를 활용하여 마이크로파일의 침하와 지지력에 영향을 미치는 주요한 인자에 대한 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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