• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.451-462
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• 2009

최근 고해상도 위성 영상의 보급에 따라 이를 활용한 서비스가 증가하고 있다. 특히, $Google\;Earth^{TM}$와 $Virtual\;Earth^{TM}$와 같은 전 지구 차원 의 3차원 가시화 서비스나 최근 일부 도시에 대하여 제공되고 있는 3차원 GIS 서비스는 지형과 지물에 대한 사실적인 기하정보를 제공하고 있다. 이러한 서비스들은 도시 개발 계획의 수립, 도로망의 개선, 엔터테인먼트 사업, 군사 시뮬레이션, 재난 및 재해 관리 등의 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이러한 활용을 위해서는 고해상도 위성 영상을 이용하여 지형 및 지물 정보를 효과적으로 추출하는 연구가 요구된다. 본 논문 에서는 단일 위성 영상으로부터 건물의 3차원 모델을 추출하기 위한 요구사항을 살펴본 뒤 이를 기반으로 효과적인 모델 추출을 위한 시스템 을 제안한다. 제안하는 시스템은 영상의 특징 정보와 건물, 위성, 태양의 기하 관계를 이용하여 최소한의 사용자 조작으로 건물의 3차원 모델을 추출한다. 마지막으로 실제 위성 영상으로부터 건물의 3차원 모델 추출을 수행하고 효과적으로 3차원 모델을 획득할 수 있음을 보인다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.420-422
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• 2007

In order to support wind power development in Jejudo, the island of winds, the wind resource database KIER-WindJeju has been established by meteor-statistical analysis on met-mast measurements of KIER. The analysis includes tower shading, exposure category, wind profile exponent for wind speed extrapolation to hub height of wind turbine, and correlation matrix between neighboring sites to assist choice of appropriate reference site for long-term correlation. KIER-WindJeju will be provided as an add-on of Google $Earth^{TM}$ and will be used as a guideline of future wind resource assessment in Jejudo.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권14호
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• pp.5903-5906
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• 2015

Background: Cholangiocarcinoma (CCA) is a serious public health problem in the Northeast of Thailand. CCA is considered to be an incurable and rapidly lethal disease. Knowledge of the distribution of CCA patients is necessary for management strategies. Objectives: This study aimed to utilize the Geographic Information System and Google $Earth^{TM}$ for distribution mapping of cholangiocarcinoma in Satuek District, Buriram, Thailand, during a 5-year period (2008-2012). Materials and Methods: In this retrospective study data were collected and reviewed from the OPD cards, definitive cases of CCA were patients who were treated in Satuek hospital and were diagnosed with CCA or ICD-10 code C22.1. CCA cases were used to analyze and calculate with ArcGIS 9.2, all of data were imported into Google Earth using the online web page www.earthpoint.us. Data were displayed at village points. Results: A total of 53 cases were diagnosed and identified as CCA. The incidence was 53.57 per 100,000 population (65.5 for males and 30.8 for females) and the majority of CCA cases were in stages IV and IIA. The average age was 67 years old. The highest attack rate was observed in Thung Wang sub-district (161.4 per 100,000 population). The map display at village points for CCA patients based on Google Earth gave a clear visual deistribution. Conclusions: CCA is still a major problem in Satuek district, Buriram province of Thailand. The Google Earth production process is very simple and easy to learn. It is suitable for the use in further development of CCA management strategies.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2022

최근 도시화에 따른 토지 피복 변화와 열섬현상 등의 원인으로 상승하는 도시의 기온이 식물 계절에 미치는 영향에 관한 연구들이 다수 진행되고 있다. 본 연구는 수도권인 서울과 경기도 지역을 대상으로 도시 내 열섬현상으로 인한 기온 상승과 도시 지역 내 식생 생장기간 변화의 관계성을 분석하였다. 식물계절 모니터링에 사용한 개량식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 30 m 해상도의 2000-2021년 NASA-USGS Landsat 위성(TM5, ETM+7, OLI8)의 지표면 반사율(surface reflectance, SR) 자료에서 도출하여 생장기간 산정에 사용하였다. 또한 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 각 기상관측지점의 일별 지상 기온 자료에 적용하여 30 m 해상도로 생성한 격자형 지표면 온도의 공간적 패턴을 분석하였다. 연구 지역 내 도시화 정도(magnitude)를 도심으로부터의 거리와 환경부 토지피복도 및 인구 밀도를 종합하여 특정하였고, 최종적으로 기후변화 및 도시화 정도와 생장기간 변화의 특징을 분석하였다. 비선형 로지스틱 회귀를 사용하여 EVI 데이터를 종합하여 분석한 결과, 수도권 지역에서 전반적으로 식물계절 개엽일(Start of Season)은 앞당겨지며 낙엽일(End of Season, EOS)은 늦춰져 생장기간(Length of Growing Season, LOS)이 길어짐을 발견하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제17권6호
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• pp.591-599
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• 2008

In order to support the development of wind farms in Jejudo, a wind resource database for Jejudo has been established using a meteor-statistical analysis of KIER(Korea Institute of Energy Research) met-mast measurements and KMA(Korea Meteorological Administration) weather data. The analysis included wind statistics, tower shading, an exposure category classification using satellite images, the effect of atmospheric stability on the wind profile exponent, and a correlation matrix of wind speed to gain an understanding of the meteorological correlation between long-term weather observation stations and short-term met-mast measurements. The wind resource database for Jejudo, is to be provided as an add-on to Google $Earth^{TM}$, which is expected to be utilized as a guideline for the selection of an appropriate reference site for long-term correction in the next wind farm development project.