오늘날 우리나라의 지적도면의 경우 2차원의 지적정보를 제공하고 있어서 일반인들이 이해하기가 어렵고 개별 필지의 경계나 면적 등에 대한 구체적 정보의 접근은 더욱 더 어렵다. 최근 각 지자체에서 항공사진과 지적도면을 연계한 3차원 지적정보를 제공하고 있어 아주 일반인에게 만족도가 높은 반면 지자체에서는 이러한 서비스를 제공하기 위해 항공사진의 구입을 위한 비용이 지출되고 있다. 최근 3치원의 지적구현을 위한 다양한 방법이 개발중에 있으나 일반인들에게 있어 현재까지 많이 이용되고 있는 서비스의 제공은 Google Earth의 3차원 영상이며 최근 각종 연구들이 Google Earth Image Maps을 이용하여 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 현실감 있는 3차원의 입체적인 정보를 실시간으로 제공하며, 그 사용 및 제공에 있어 지방자치단체에서의 예산적인 측면에서 더 경제성이 있는 Google Earth Web상의 영상을 이용하여 현재의 연속지적도와 Google Earth 영상과의 중첩을 통해 상이한 좌표체계간 중첩정확도를 비교분석하여 향후 지자체의 이용가능성이나 활용방안 및 방향을 제공하였다.
본 논문은 항공기의 비행정보를 효과적으로 시각화하기 위하여 Google Earth를 이용한 시스템 구현에 대해 기술한다. 이 시스템은 Google Earth 에서 제공하는 상세한 위성 영상 정보를 이용하기 위하여 COM API 를 이용하였다. 제안하는 시스템은 항공기의 다양한 장치에서 얻어진 비행정보를 OpenGL을 이용하여 각종 계기판에 표시하고 실제 비행모습을 가시화하기 위하여 Google Earth Map에 연동하여 표시하였다. 본 연구결과는 비행평가 및 개선에 이용될 수 있고 향후, 비행소프트웨어 개발에 적용될 수 있다.
항공사진이나 다중분광영상을 활용하여 도로 지도를 제작할 경우 최근에 건설된 도로에 대한 지도의 업데이트가 너무 늦어 일반 수요자의 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. Google Earth에서는 RGB값에 의거한 이미지가 아주 높은 주기 해상도를 가지고 무료로 제공되고 있기 때문에 도로를 추출하기 주요 데이터로 부상되고 있다. 본 연구는 Google Earth로 도로를 추출하기 위한 최적의 RGB 표준값과 범위값을 추적하는 의도로 출발하였다. 5개의 사례연구지역에 대해 Google Earth RGB 영상을 활용하여 도로를 추출할 수 있는 능력에 대해 검증이 이루어졌다. 수동 검출을 통해 Google Earth 이미지에서 RGB 대푯값을 각각 126, 125, 127을 도출하였고, 도로의 특성을 감안한 대푯값 범위를 분석하여 RGB값 각 25%, 30%, 19%가 최적인 것을 알 수 있었다. 아울러 Google Earth 이미지의 디스플레이 축척간에 RGB 표준값과 범위값이 큰 차이가 없음을 확인할 수도 있었다. 기존연구에서 활용된 다양한 알고리즘이 RGB 화소값의 최적구간을 추적할 수 있었으며 61cm 공간해상도를 가진 Quickbird RGB 데이터가 다양한 형태의 도로를 추출할 수 있다는 것이 확인되었다.
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
The aim of this paper is to investigate the applicability of high spatial resolution remote sensing images for conducting the rural amenity resources survey. There are a large number of rural amenity resources and field reconnaissance without a sufficient preliminary survey involves a big amount of cost and time even if the data quality cannot always be satisfied with the advanced study. Therefore, a new approach should be considered like the state-of-the-art remote sensing technology to support field survey of rural amenity resources as well as to identify the spatial attributes including the geographical location, pathway, area, and shape. Generally high-resolution satellite or aerial photo images are too expensive to cover a large area and not free of meteorological conditions, but recently rapidly-advanced internet-based image services, such as Google Earth, Microsoft Bing maps, Bluebirds, Daum maps, and so on, are expected to overcome the handicaps. The review of the different services shows that Google Earth would be the most feasible alternative for the survey of rural amenity resources in that it provides powerful tools to build spatial features and the attributes and the data format is completely compatible with other GIS(Geographic information system) software. Hence, this study tried to apply the Google Earth service to interpret the amenity resources and proposed the reformed work process conjugating the internet-based high-resolution images like satellite and aerial photo data.
본 연구는 토지이동에 따른 현장조사 시 지형 지세나 환경 동의 영향에 따라 현장접근이 어려운 지역에 대해 시간적 경제적인 비용절감효과를 위해 Google Earth Web을 이용하여 실제지목과 대장상의 지목이 상호 일치하지 않는 불부합 지역을 판독하여 분석하였다. 판독결과 현장조사의 경우 전과 답 지목의 8필지의 판독오류가 발생하였으나 현장조사에 따른 시간적 경제적 비용 및 접근불가지역, 미등록 묘지등과 비교한 결과 영상판독 정확도는 96%로 현장조사시(지적공부)보다 정확도를 20% 향상시킬 수 있었고, 조사(40필지 기준)시 소요되는 약 5일의 작업량을 약 1일로 줄일 수 있어 소요되는 인력, 시간 및 예산을 최소화 할 수 있었다. 특히, 임야와 전에 사용 중인 미등재 묘지는 47개소로 등록전환 및 필지분할 등이 필요한 지역으로 확인되었다. 개별 필지단위의 토지이동과 관련한 지목불부합과 분할, 합병등을 Google Earth Web상에서 쉽게 육안분석이 가능하므로 향후 지자체의 행정업무의 신뢰성 제고에 있어 시간적 경제적인 비용효과를 줄일 수 있어 아주 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
세계화의 빠른 진행과 더불어 외국에 대한 정확한 인식과 더불어 한국에 대한 외국인의 정확한 인식은 매우 중요한 문제로 등장하였다. 지명과 관련하여 아직도 사실적 오류와 더불어 국제관계에서의 미묘한 역학관계로 인하여 많은 오류가 남아 있는 점도 사실이다. 그 가운데 미국의 위성영상서비스들 가운데 대표적인 구글사의 검색서비스와 미국지리정보국의 지명데이터베이스에 관한 내용을 분석함으로서 문제의 뿌리가 어디인지를 밝히고자 하였다. 이미 구글에 관련된 논문은 Science Direct 검색결과 2008년 5월 현재 213편의 연구가 검색될 만큼 전세계적으로 문화적 영향력을 가지고 있다. 또한 구글과 연구란 단어로 검색하면 무려 414만여개의 자료가 검색될 만큼 방대한 내용을 포함하고 있다. 따라서 구글 위성영상 서비스의 정확한 지명표기는 어느 때보다 중요하다. 본고에서는 전 세계의 지명을 영어로 서비스하고 있는 구글사의 구글어스와 미국의 지명 DB내에 있는 오류사례를 찾아내어 그 유형을 분석하였다. 우리나라의 경우 이칭이라는 형태로 일본식 발음을 가진 지명이 등재되어 있으며 그 숫자도 많다. 1946년에 발간된 미군의 지도에는 일본식 표기가 많으나, 1954년도에 발간된 1:250,000 축척의 지도에는 나타나지 않았다.
The North Korean government conducted its first nuclear test in 2006 and more recently the sixth nuclear test on September 3, 2017. In order to identify how North Korea's nuclear tests have affected the environment, a scientific approach is required. Although North Korea's nuclear tests and their environmental destruction are not a severe threat to the environment of the Korean Peninsula at this time, identifying environmental damage and taking countermeasures in advance are essential to minimize their potential threats to the environments. The purpose of this study is to study the environmental impact of North Korea's nuclear tests using Google Earth image analysis. As a method of the study, we compare Google Earth images taken before and after each nuclear test was conducted in North Korea. To overcome limitations of the suggested comparison method, we cross-checked our results with those of previous scientific research. After the 1st-3rd nuclear tests, green spaces were found to be considerably reduced. In particular, when comparing the Google Earth images before and after the second nuclear test, some ground subsidences were observed. Such subsidences can cause tunnels on the mountainsides and cracks in rocks around the mountains, leading to the release of radioactive materials and contaminating groundwater. Besides, after the 4th-6th nuclear tests, decay and deforestation were observed not in the nuclear test sites, but in their surrounding areas. Especially after the 5th and 6th nuclear tests, the topography and the forests of the surrounding areas were severely damaged. In relation to North Korea's nuclear tests and their impact on the natural environment, we need to prepare various policy measures to reduce North Korea's environmental pollution and natural environment destruction. Those policy measures include the establishment of various cooperative governance between the Korean government, the private sector, the academia, NGOs, and international organizations.
전자기후도의 대중홍보 및 사용자 접근성 개선을 위해 개방구조의 Google Earth 플랫폼 상에서 전자기후도를 시연할 수 있는 시스템을 구축하였다. 전국 56개 기상관서에서 1971-2000 기간 중 관측한 일 최고 및 최저기온자료를 토대로 270 m 해상도로 규모를 축소시킨 평년 전자기후도와 2011-2100 기간 중 예상 기온편차를 더한 미래 전자기후도, 이 자료에 근거하여 추정한 벚꽃개화기 분포도, 충북 청원지역에 한해 미세지형의 효과를 반영한 30 m 해상도 전자기후도 및 벚꽃개화일 예상도 등을 이미지 파일로 변환하였다. 이들을 이용하여 사용자와 상호작용 없이 현재, 20년후, 50년후, 80년후의 벚꽃개화일, 최저기온, 최고기온을 표현하는 시스템을 KML로 제작하였다. 이 시스템을 구현하기 위해 Windows XP 환경에서 Google Earth 4beta를 사용하였으며 Apache 2.2.3과 PHP 5.1.6 기반의 웹 서버를 구동하였다. 효과적인 시연을 위해 30인치 크기의 고해상도 대형 모니터를 사용하였으며 중첩될 이미지들도 이러한 해상도에 맞추어 제작되었다. 이 시스템을 이용한 전자기후도 시연회가 여러 차례 성공적으로 개최되었다.
A major obstacle to classify and validate Land Cover maps is the high cost of generating reference data or multiple thematic maps for subsequent comparative analysis. In case of inaccessible area such as North Korea, the high resolution satellite imagery may be used as in situ data so as to overcome the lack of reliable reference data. The objective of this paper is to investigate the possibility of utilizing QuickBird (0.6m) of North Korea obtained from Google Earth data provided thru internet. Monthly NDVI images of nine months from the summer of 2004 were classified into L=54 cluster using ISODATA algorithm, and these L clusters were assigned to 7 classes; coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy field, dry field, water and built-up area. The overall accuracy and Kappa index were 85.98% and 0.82, respectively, which represents about 10% point increase of classification accuracy than our previous study based on GCP point data around North Korea. Thus we can conclude that Google Earth may be used to substitute the traditional in situ data collection on the site where the accessibility is severely limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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