Maps contain and effectively visualize a number of spatial information. Advances in GIS enable researchers to analyze and represent spatial information through digital maps. Choropleth maps represent different quantities showing usually rates, percentages or densities. Generally, researchers make choropleth maps using raw rates. But, if the events are rare, raw rates cannot be sufficient in representing spatial phenomena. That is to say, if the population is large and events are rare, we cannot be sure that the raw rate is correct. The objective of this study is to make choropleth maps by several rate calculation methods and compare them. We use three methods in choropleth mapping; a raw rate, empirical Bayesian method, and spatial rate method which use prior probabilities. The experiments reveal that maps are somewhat different by used methods. We suggest that a raw rate method can not be an only way to make a rate map and researchers should choose an appropriate method for their objectives.
지적과 건축은 서로 밀접한 관계가 있음에도 불구하고 국가 사무로서 업무영역이 다르고 소관부처가 달라 그동안 등록사항이 별도로 관리되어왔다. 대지 내 건축물의 정확한 위치를 기록하고 관리하기 위해서는 현황측량성과도의 제출을 의무화하고 이를 지적도상에 등록하는 등 이제라도 정보의 공동 구축과 이용으로 업무 협조체계를 만들어 나가야 할 것이다. 본 연구에서는 지적도 상에 건축물을 정위치 등록하기 위한 법제도적 개선방안 제시하는데 목적을 두고 현행 건축행정업무의 분석을 통해 국민의 불편을 줄이고 건축정보의 신뢰를 높이기 위한 방법을 찾고자 한다.
최근 공간정보표현을 위해 벡터데이터 기반 디지털 맵의 활용도의 증가와 측량기술의 발전에 기인하여 높은 수준의 해상도를 갖는 고용량의 GIS(geographic information service) 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 방대한 범위에서 높은 해상도를 갖는 1cm(센티미터) 단위의 정밀 벡터맵의 효율적인 압축을 위해 공간 영역 상에서의 에너지 집중 기법(spatial energy compaction, SEC)을 이용한 벡터맵 압축 기법을 제안한다. 제안 기법은 벡터맵에서 공간정보를 표현하기 위해 주로 사용되는 폴리곤(polygon) 및 폴리라인(polyline) 오브젝트에 대해 압축을 수행한다. 제안 기법에서는 전체 벡터맵을 국부영역으로 나눈 후, 각 국부영역 내의 오브젝트 인접성 및 방향성을 이용하여 세 가지 종류의 빈으로 분류하여 에너지 집중을 수행하며, 미리 정의된 가변길이부호화를 이용해 부호화하여 압축한다. 실험결과 동일한 벡터맵에 대해 1m 정밀도의 벡터간소화 기법이 약 13%의 압축율을 갖는 데 반해, 제안 기법은 1cm 단위의 정밀도에서 원본 데이터의 80%이상 압축이 수행됨을 확인하였다. 또한 이것은 기존에 제안한 SEC 기반 압축 기법보다 높은 압축율을 가지면서 낮은 계산 복잡도를 유지하며, 기존의 벡터 근사화 기법보다 높은 정밀도에서 높은 압축률로 압축할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.169-174
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2002
In this paper, we suggest a new spatial information system called video GIS where video is used for spatial data construction and is integrated with map. We develop a prototype system of video GIS and apply it to roadside facility management. The main functions supported by the suggested system are data collection, coordinate calculation and conversion, data construction, analysis, searching, and browsing. The stereo images and corresponding position data are collected by a vehicle named 4S-Van that has GPS, IMU, and cameras. The 3-D coordinates of the objects in the images, such as road sign, signal lamp, and building, can be calculated and constructed from the collected data. The spatial objects are displayed on both image and map, and can be searched and browsed, which enables visual and realistic browsing and management of spatial objects. Compared to conventional field survey used in roadside facility management, the method enables faster, easier, and more efficient construction of spatial data. The suggested video GIS can be applied not only to roadside facility management but also to many similar projects of central or local governments that are related to GIS.
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.
Recently, various geographic information systems have been used based on spatial information of geographic information systems. Accordingly, it is essential to produce a large-scale map as a small-scale map for various uses of spatial information. However, maps currently being produced have inconsistencies between data due to production timing and limitations in expression, and productivity efficiency is greatly reduced due to errors in products or overlapping processes. In order to improve this, various efforts are being made, such as publishing research and reports for automating domestic mapping, but because there is no specific result, it relies on editors to make maps. This is mainly done by hand, so the time required for mapping is excessive, and quality control for each producer is different. In order to solve these problems, technology that can be automatically produced through computer programs is needed. Research has been conducted to apply the rule base to geometric generalization. The algorithm tolerance setting applied to rule-based modeling is a factor that greatly affects the result, and the level of the result changes accordingly. In this paper, we tried to study the effectiveness of mapping according to tolerance setting. To this end, the utility was verified by comparing it with a manually produced map. In addition, the original data and reduction rate were analyzed by applying generalization algorithms and tolerance values. Although there are some differences by region, it was confirmed that the complexity decreased on average. Through this, it is expected to contribute to the use of spatial information-based services by improving tolerances suitable for small-scale mapping regulations in order to secure spatial information data that guarantees consistency and accuracy.
기후변화로 인해 폭염 발생 빈도 및 강도가 심해지고 있다. 도시지역은 도시열섬현상과 맞물려 폭염에 의한 피해가 더욱 심하기 때문에 면밀한 대비가 필요하다. 국외 많은 지자체에서는 폭염 대비 및 대책을 위해 다양한 공간정보를 이용하여, 열 지도를 구축 및 도시 내 서로 다른 공간적 특징을 가지는 지역별 적합한 폭염 대책을 세워 대비를 하고 있다. 열지도 구축은 폭염 대비를 위해 우선적으로 수행되어야 할 단계이며 중요하다. 열지도 구축 및 열 환경 분석 사례는 넓은 면적을 가지는 도시단위부터 좁은 면적을 가지는 지역단위까지 다양한 면적 분포를 가진다. 열지도 구축 방법은 원격탐사를 통한 방법부터 시뮬레이션을 활용하는 방까지 다양하지만, 공간적 규모에 따른 차별화된 공간정보 활용 기준은 잡혀져 있지 않아 연구자마다 각기 다른 방법을 통해 열 지도를 구축 및 열 환경을 분석하고 있다. 전술된 사유로 인해 분석 규모에 적합한 열지도 구축에 필요한 공간정보 기준이 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시 열지도 구축을 위해 활용되는 공간정보 활용 효율화 방안을 제시하기 위해 국내외 폭염 및 도시 열 환경 분석 연구를 공간정보, 분석방법론, 최종결과물을 살펴보았다. 분석결과 공간정보 활용에 있어서는 원격탐사를 활용한 열지도 구축을 위해서는 기본 해상도인 공간, 시간, 분광해상도가 필요한 것으로 파악되었다. 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건 정보인 기상데이터의 종류와 공간해상도가 분석 대상지의 규모별 상이함이 있음이 파악되었다. 따라서 원격탐사를 활용한 열지도의 경우는 공간·분광·시간 해상도를 고려해야 하며, 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건인 공간해상도와 입력하는 기상정보의 조건을 사전에 고려해야 할 것으로 사료된다. 그리고 폭염 분석을 위한 모니터링 요소의 종류를 파악한 결과 토지피복, 도시 공간적 특징, 건축물, 지형, 식생, 그림자 관련 19가지 요소 종류를 파악했으며 규모별 요소의 종류가 차이가 있는 것이 파악되었다. 본 연구를 통해 폭염 분석 시, 수행하려는 연구 대상지의 면적 규모에 적합한 공간정보 활용 및 모니터링 요소 설정에 있어 연구의 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
2004년에 실제적인 서비스가 시작된 국토통계지도는 각종 국가 통계를 바탕으로 다양한 정보를 제공하였지만 기존 국토통계지도 시스템은 안정성과 다양한 기능성이 부족하였다. 이를 개선해 2005년에 개선된 국토통계지도 시스템은 기존의 약 8배의 공간데이터를 처리하면서도 단 하나의 통합지도만을 사용하며 다양한 기능을 추가할 수 있는 확장성을 가지고 있으면서 안정성 면에서도 개선 되게 되었다. 여러 사정들로 인해 기존 파일구조 시스템을 근본적으로 개선할 수 있는 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 도입할 수는 없었지만 기존 시스템에서 개선된 형태의 파일시스템을 개발하였다. 공간자료와 동적으로 연결되어 각 공간자료들을 각각의 인덱스(연도, 지표, 지역 등)만을 가지는 자료로 독립시켰으며 이를 통해 인덱스 관리, 검색 시스템 등 DBMS에서 기본적으로 사용하는 구조를 파일시스템에 적용할 수 있었다. 공간자료가 각 단위 시스템에 자료를 요청하면 각 시스템 엔진들이 자료를 제공함으로써 새로운 시스템은 향후 DBMS도입을 위한 중간자적인 역할을 수행하게 되었다. 마지막으로 독도를 포함한 우리 지도를 보다 상세히 수정하여 보다 현실적인 국토의 모습을 보여주었다.
컴퓨터의 사용과 인터넷이 발달로 인해 데이터의 사용과 공유가 매우 증가하고 있으며, 그에 따라 불법적인 데이터의 보급도 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 불법적인 데이터의 복제 문제를 해결하기 위해 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 특히, GIS에서 많이 사용하고 있는 데이터인 벡터데이터에 워터마크를 삽입하고, 소유권을 주장할 수 있는 워터마킹 방법을 제안한다. 연구에서 제안한 방법은 벡터데이터의 좌표에 이진 연산을 이용하여 워터마크를 직접 삽입을 하고, 워터마크를 삽입하는 역과정을 통해 워터마크를 추출하는 것이다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 벡터데이터에 대한 다양한 공격에 대해 강인함을 알 수 있었다.
RGB-D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) refers to the technology of using deep camera as a visual sensor for SLAM. In view of the disadvantages of high cost and indefinite scale in the construction of maps for laser sensors and traditional single and binocular cameras, a method for creating three-dimensional map of indoor environment with deep environment data combined with RGB-D SLAM scheme is studied. The method uses a mobile robot system equipped with a consumer-grade RGB-D sensor (Kinect) to acquire depth data, and then creates indoor three-dimensional point cloud maps in real time through key technologies such as positioning point generation, closed-loop detection, and map construction. The actual field experiment results show that the average error of the point cloud map created by the algorithm is 0.0045m, which ensures the stability of the construction using deep data and can accurately create real-time three-dimensional maps of indoor unknown environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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