• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.849-854
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• 2013

본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시의 다양한 통계 정보를 제안된 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 분석할 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 2차원 지도 데이터에서 특징데이터 값에 대해 색을 이용하여 표현하는 기법인 히트 맵 분석 (Heat Map Analysis)기법과 공간적 근접성을 정의할 때 이용되는 버퍼링 분석 (Buffering Analysis) 기법을 활용한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 분포된 다양한 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동생성기능을 활용한다면 표현된 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제35권5호
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• pp.349-356
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• 2017

In this study, we propose a method to investigate topographic characteristics by applying machine learning which is an artificial intelligence analysis method based on the spatial data constructed using UAV and the training data created through spatial analysis. This method provides an alternative to the subjective judgment and accuracy of spatial data, which is a problem of existing topographic characteristics survey for officially assessed land price. The analysis method of this study is expected to improve the problems of topographic characteristics survey method of existing field researchers and contribute to more accurate decision of officially assessed land price by providing more objective land survey method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.750-759
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• 2020

The wide application of various integrated location-based services (LBS social) and tourism application (app) has generated a large amount of trajectory space data. The trajectory data are used to identify popular tourist attractions with high density of tourists, and they are of great significance to smart service and emergency management of scenic spots. A hot spot analysis method is proposed, based on spatial clustering of trajectory stop points. The DBSCAN algorithm is studied with fast clustering speed, noise processing and clustering of arbitrary shapes in space. The shortage of parameters is manually selected, and an improved method is proposed to adaptively determine parameters based on statistical distribution characteristics of data. DBSCAN clustering analysis and contrast experiments are carried out for three different datasets of artificial synthetic two-dimensional dataset, four-dimensional Iris real dataset and scenic track retention point. The experiment results show that the method can automatically generate reasonable clustering division, and it is superior to traditional algorithms such as DBSCAN and k-means. Finally, based on the spatial clustering results of the trajectory stay points, the Getis-Ord Gi* hotspot analysis and mapping are conducted in ArcGIS software. The hot spots of different tourist attractions are classified according to the analysis results, and the distribution of popular scenic spots is determined with the actual heat of the scenic spots.

• Spatial Information Research
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• 제23권6호
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• pp.19-29
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• 2015

본 연구는 공간 빅데이터 서비스 활성화를 위한 정책과제 도출을 목적으로 수행하였다. 이를 위해 관련 선행연구를 검토하고, 국내 외 공간 빅데이터 관련 추진체계 및 정책현황을 분석하였다. 그 결과 미래 공간정보 융 복합 대응정책 미흡, 개인정보 보호 및 서비스 활성화 제도적 기반 미흡, 관련 기술 정책 마련 미흡, 공간 빅데이터 구축 활용을 위한 추진체계 미흡, 공공정보의 품질저하와 공유체계 미흡 등의 문제점이 도출되었다. 다음으로 도출된 문제점을 해결하기 위해 정책 추진방향을 설정하고, 공간 빅데이터 추진체계 마련, 관련 법 제도 개선, 공간 빅데이터 관련 기술 개발, 공간 빅데이터 지원 사업 추진, 공공DB 융 복합 공유체계 마련 총 5가지의 정책과제를 제시하였다.

• 환경영향평가
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• 제19권1호
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• pp.91-97
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• 2010

The systematic data management system in the area of river flow analysis has not yet constructed, even though the need is evident due to the complicated process of tremendous input/output data in the modeling study and the importance of visualization of spatial flow variation. The objectives of this study are to suggest the method for analysis of changing river sections affecting ecological habitat characteristics. The effects of ecological habitat characteristics are assessed with respect to changing river sections. A GIS special analysis is created representing in the past section of Nonsan-river using historical data. Topographic surfaces are subject to erosional and depositional forces that a specific set of surface characteristics unique to elevation data. GIS spatial analyst is used to generate surface grids from historical point data. Using the GIS spatial analyst can be constructed sections for anywhere of river. The change of depth between 1979 and 1988, the left bank elevations of a river are increased about 1.5m. But the right bank elevations of a river are decreased about 2.3m caused by erosion. In addition, the change of spatial between 1988 and 2002, the regions of a river from upper stream to midstream are decreased the elevation. But the downstream regions are increased the elevation. These changes are analyzed in GIS program to assess methods for affecting ecological habitat.

• Spatial Information Research
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• 제18권1호
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• pp.69-76
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• 2010

센서로부터 획득되는 데이터 스트림들 중에 특히 이동 객체에 대한 공간 정보를 담은 데이터 스트림은 상황 인지의 여러 응용 분야에 매우 유용하다. 하지만, 실시간으로 공간 스트림을 처리하는 것과 공간 상황 인지를 위한 복잡한 연산 처리 사이에는 중요한 기능적인 격차가 존재하는데, 이는 공간 스트림 처리와 상황 인지를 통합하는데 매우 큰 어려움을 준다. 본 논문에서는, 공간 스트림 처리와 공간 상황 인지 사이에 존재하는 기능적인 격차를 해결하기 위한 공간 데이터 스트림 처리 시스템인 SCONSTREAM(Spatial CONtext STREAm Management)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 불필요한 공간 데이터 스트림을 전처리하고 상황 인지에 용이한 형태로 가공한다. 실험을 통해, 본 시스템이 공간 스트림 처리와 공간 상황 인지 사이에 존재하는 기능적인 격차를 해소할 수 있음을 보인다.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.269-281
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• 2016

최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.89-96
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• 2016

본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.143-151
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• 2011

Since it is important to understand data acquiring characteristics through relationship between spatial types and spatial elements and apply it to spatial plans for smooth communication between designer and user of space, the conclusions gained from analysis of data acquiring characteristics of spatial elements through image evaluation by types of interior space can be summarized as in the followings: First, for the amount of acquired data by types of interior space, it shows that the acquired amount of data is to change by types and data acquiring method (phrase and image) even though the spatial elements are same. Second, for the data acquiring process of spatial types by gender, it shows that there is a big difference in acquiring of data according to the evaluation method by phrase and image. Third, for the amount of acquired data of spatial types by gender, it shows that there is a difference between male and female, which is by "classic ${\rightarrow}$ modern ${\rightarrow}$ natural" in case of male and "classic ${\rightarrow}$ natural ${\rightarrow}$ modern" in case of female. regarding both of phrase and image. Fourth, for the evaluation by gender, it shows that there is a deviation in the value of difference according to the elements by which data acquiring characteristics evaluate space. It is considered that this deviation characteristic is in need of reflection in the process of spatial evaluation. This study analyzed data acquiring characteristics of space user's spatial elements through image evaluation by types of space to understand how data acquiring would be changed of spatial elements according to type and gender. Through this study, it expects to make clear that, when a designer is planning a certain space, if the space can be a space for the user by understanding of which elements should be exposed to users by types to acquire more data.

• 한국측량학회지
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• 제35권2호
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• pp.81-90
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• 2017

This study aimed to construct an integrated database using the same spatio-temporal unit by employing various public-data types with different real-time information provision cycles and spatial units. Towards this end, three temporal interpolation methods (piecewise constant interpolation, linear interpolation, nonlinear interpolation) and a spatial matching method by district boundaries was proposed. The case study revealed that the linear interpolation is an excellent method, and the spatial matching method also showed good results. It is hoped that various prediction models and data analysis methods will be developed in the future using different types of data in the analysis database.