• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.215-224
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• 2008

SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제22권4호
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• pp.619-625
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• 2006

Amount of soil loss is important information for the proper water quality management, In this research, annual average soil loss of the Geum River basin was estimated using RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) and GIS (Geographic Information System). Input data were manipulated using ArcGIS ver. 8.3. From crop field which constitute 8.2% of the Geum River Basin, annual average soil loss was estimated as 53.6 ton/ha/year. From the rice paddy field which constitutes 20% of the Geum River Basin, soil loss was estimated as 33.5 ton/ha/year, In comparison, forestry area which constitutes 61.8% of the basin discharged 2.8 ton/ha/year, It could be known from this research that appropriate measures should be implemented to prevent excessive soil loss from the agricultural areas.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.138-148
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• 2018

토지이용의 합리화를 위하여 도입된 토지이용규제는 사회경제적인 발전과 함께 복잡다기화 되면서 국민경제생활에 불편을 초래한다는 이유로 최근 규제 완화로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 본 연구에서는 CA 모델을 이용하여 시뮬레이션 함으로써 부산권 도시성장의 잠재지역을 도출하고, 토지이용 규제지역과 함께 공간적 특성을 분석하였다. 분석을 통해 토지이용규제 제도가 실제로 도시성장을 억제하고 토지이용의 효율화를 도모하고 있는지, 또는 국민생활에 불편을 초래할 수 있는 다른 요인이 있는지를 검토하였다. 분석결과 도시외부의 개발압력이 높은 지역에 존재하는 개발제한구역은 토지이용규제라는 역할을 수행하고 있었지만, 많은 지역에서 토지이용에 대한 다중규제가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 순기능을 하고 있는 토지이용규제는 최대한 유지하면서, 도시성장 잠재력이 높은 지역에 존재하는 다중규제를 재고하는 등 다양한 접근과 검토가 필요할 것으로 사료된다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.23-38
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• 2019

국토센서스 사업은 지목불일치 문제를 해결하고 실제 토지이용을 반영할 수 있도록 전국의 토지를 정기적으로 직접 조사하는 작업이다. 그에 따라 본 연구는 국토센서스 사업뿐만 아니라 관련된 토지·주택조사가 투입된 예산 대비 실제로 사회적 후생의 증대를 가져오는지 검토하고, 사업의 타당성을 점검하고자 하였다. 국토센서스 사업의 경제적 가치는 조건부 가치 추정법의 단일경계모형과 이중양분선택법을 동시에 활용하여 지적체계 개선 사업의 타당성을 추정하고자 하였다. 단일경계모형과 이중양분선택법에 의한 편익 가운데, 보수적인 결과가 나온 단일경계모형으로도 본 사업의 비용편익비율은 1을 상회한다. 향후 이 사업의 추진 과정에서 예상보다 비용이 증가하거나, 지금 본 연구에서 상정한 것과 달리 현실에서는 편익이 적게 나올 수도 있다. 미래의 사업추진에는 현재 우리가 모두 알기 힘든 불확실성이 있기 때문이다. 그러한 불확실성에 대해서는 앞으로 현명하게 대처하고, 비효율성을 통제하기 위한 진지한 노력이 필요하다.

• 한국측량학회지
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• 제12권2호
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• pp.141-146
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• 1994

현재 행정부서 지적계에서는 문서취급을 위한 데이타베이스만을 구축하고 있고, 그 외의 공시지가를 산정하기 위한 사항들은 직접 현장을 답사하여 기록하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 1개동을 모델 지역으로 선정하여 도형요소와 속성요소를 함께 처리하여 현황파악 뿐만 아니라 데이타베이스로 함께 볼 수 있도록 프로그램화하였다. 도형요소와 속성요소의 연결은 AutoCAD에서 만들었고 데이터베이스 구축시 AutoCAD 상에서의 한계로 인하여 독자적인 데이타베이스를 Clipper로 구축하여 AutoCAD와 Clipper의 데이타베이스를 AutoCAD의 메뉴파일에서 처리하여 연결하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.135-148
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• 2015

본 연구는 LiDAR DEM(Digital Elevation Model)과 다중시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용하여 4대강 정비사업이 시행되기 이전 및 이후에 낙동강 유역 내 발생한 토지피복 변화를 탐지 및 분석하기 위하여 수행되었다. 우선 LiDAR DEM으로부터 추출된 제방경계선을 이용하여 하천유역 폴리곤을 생성하고, 하천유역 폴리곤을 이용하여 다중시기에 촬영된 Landsat-5 TM(Thematic Mapper) 영상과 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상으로부터 4개의 하천유역 영상을 각각 추출하였다. 그리고 영상분류방법을 적용하여 각 하천유역 영상으로부터 하천유역의 주요 토지피복인 하천, 나지, 초지를 각각 분류하였고, 전체 면적에서 각 토지피복이 차지하는 비율을 계산하였다. 다중시기에 촬영된 하천유역 영상으로부터 분류된 각 토지피복의 변화량을 분석한 결과, 4대강 정비사업이 시행되기 이전과 4대강 정비사업이 완공된 이후에는 계절의 변화에 의해 나지와 초지의 면적은 큰 폭으로 변화하였으나, 하천의 면적은 큰 변화가 없었다. 반면에 4대강 정비사업 전후로, 낙동강 유역 내 저수량의 증가로 인해 하천의 면적이 큰 폭으로 증가하였다. 본 논문은 LiDAR DEM과 4대강 정비사업 이전과 이후에 촬영된 위성영상들을 이용하여 4대강 정비사업으로 인해 발생한 하천 유역 내 토지피복 변화를 탐지할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권1호
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• pp.115-127
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• 2024

본 연구는 Transformer 모듈을 기반으로 다양한 구조의 모델을 구성하고, 토지피복 분류를 수행하여 Transformer 모듈의 활용방안 검토를 목적으로 하였다. 토지피복 분류를 위한 딥러닝 모델은 CNN 구조를 가진 Unet 모델을 베이스 모델로 선정하였으며, 모델의 인코더 및 디코더 부분을 Transformer 모듈과 조합하여 총 4가지 딥러닝 모델을 구축하였다. 딥러닝 모델의 학습과정에서 일반화 성능 평가를 위해 같은 학습조건으로 10회 반복하여 학습을 진행하였다. 딥러닝 모델의 분류 정확도 평가결과, 모델의 인코더 및 디코더 구조 모두 Transformer 모듈을 활용한 D모델이 전체 정확도 평균 약 89.4%, Kappa 평균 약 73.2%로 가장 높은 정확도를 보였다. 학습 소요시간 측면에서는 CNN 기반의 모델이 가장 효율적이었으나 Transformer 기반의 모델을 활용할 경우, 분류 정확도가 Kappa 기준 평균 0.5% 개선되었다. 차후, CNN 모델과 Transformer의 결합과정에서 하이퍼파라미터 조절과 이미지 패치사이즈 조절 등 다양한 변수들을 고려하여 모델을 고도화 할 필요가 있다고 판단된다. 토지피복 분류과정에서 모든 모델이 공통적으로 발생한 문제점은 소규모 객체들의 탐지가 어려운 점이었다. 이러한 오분류 현상의 개선을 위해서는 고해상도 입력자료의 활용방안 검토와 함께 지형 정보 및 질감 정보를 포함한 다차원적 데이터 통합이 필요할 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제5권2호
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• pp.177-183
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• 1997

토지이용 분류 체계상에서의 종류라는 개념은 토지이용 변화의 분류 체계성에 그대로 적용시킬 수가 있다. 본 연구에서는 선형 판별 함수를 원용하는 최우법(Maximum likelihood method)으로 산출되는 토지이용분류의 공간적 결과와 Markov 전이 행렬 방법으로 산출되는 정량적 결과가 상호 보완하는 의미에서 합성모형으로 통합되었다. 본 연구에서는 다변수 판별 함수의 계산법과 Markov 연쇄행렬 계산법에 관하여 토의되고 그 합성 모형을 대상 지역에 실제 적용하여 그 결과 '90년, '95년 토지이용도가 예측 작성되었다. 모형화의 문제 및 예측의 정확도 역시 더욱 토의 되어야 하며 추후 개선의 여지를 남긴다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.373-380
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• 2022

The field of land surveying is changing dramatically due to the way data is processed, analyzed and presented. Also, there is a growing demand for digital spatial information, coming primarily from the GIS (Geographical Information System) user community. Such a demand has created a strong development potential for a new land surveying software. An overview of the development and capabilities of a land surveying software platform based on the Windows system, SurveyingMap, is presented. Among its many features, SurveyingMap provides a lot of adaptability for networks adjustment, geodetic and plane coordinates transformation, contouring, sectioning, DTM (Digital Terrain Model) generation, and large scale mapping applications. The system output is compatible with well known computer aided drafting (CAD) /GIS packages to expand its scope of applications. SurveyingMap is also suitable for non-technical users due to the user-friendly graphic user interface. The system could be used in engineering, architecture, GIS, and academic teaching and research, among other fields. Two applications of SurveyingMap, extension of field control and large scale mapping, for the case study area are established. The results demonstrate that the system is adaptable and reasonably priced for use by college and university students.

• 토지주택연구
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• 제7권1호
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• pp.19-29
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• 2016

본 논문은 우리나라의 빅데이터 정책과 활용사례 조사, 공간 빅데이터의 토지주택 활용분야를 제시함으로써 토지주택분야의 미래 사업을 발굴하고, 정부정책에 선제적으로 대응하기 위한 공간 빅데이터 기반 활용분야를 제안하였다. 연구결과, 첫째, 우리나라의 빅데이터 관련 정책과 사례를 살펴보았다. 우리나라는 정부3.0 추진위원회를 중심으로 정부부처의 각 정보를 빅데이터 기반 체계로 구축하고 있으며, 국토교통부에서는 국가공간정보 플랫폼을 통한 빅데이터의 적극적 활용, 일자리 창출을 지원하기 위하여 2013년부터 공간 빅데이터 체계 구축을 추진 중이다. 둘째, LH에서 구축 및 운영하고 있는 정보시스템을 중심으로 국토정보의 현황과 토지주택분야에서의 활용방안을 살펴보았다. 먼저, 정보시스템은 크게 공사업무지원, 통계조회, 부동산정보조회, 온라인민원, 국가정책지원 분야로 구분되며, 주요 활용분야 도출의 기본방향으로는 국토정보(DB), 활용수요(업무영역), 수익창출(사업모델) 측면을 고려하였다. 이러한 기본방향 설정 후 접근방법으로서 업무분야와 업무절차 측면에서 살펴본 결과, 지역개발사업 후보지 선정, 임대주택 운영 및 관리, 토지비축 우선순위 설정, 도시재생 우선순위 설정 등 4개의 활용분야를 도출하였다. 셋째, 도출한 4개의 활용분야에서 공간 빅데이터 활용체계를 구현하기 위하여 필요한 데이터와 적용방법, 각 활용분야별 분석절차를 제시하였으며, 공간 빅데이터 활용방안을 구현하기 위하여 LH에 요구되는 개선사항과 향후 검토방향을 제시하였다.