본 연구의 목적은 센서스자료를 수치지도와 결합하여 도시 환경분석에 활용하기 위하여 이들의 보완 및 활용에 대한 기초연구를 수행하는데 있다. 센서스자료의 보완을 위하여 가구소득과 주택가격을 조사항목에 첨가할 것과 미국의 PUMS와 같은 1~5%의 표본조사를 제안하였으며, 센서스 최소분석단위를 현재의 읍 면 동 단위에서 이를 5~10지역 정도로 세분화한 인구 5,000명 정도를 기준으로한 센서스트랙을 제안하였다. 수치지도의 빠른 제작과 원활한 활용을 위해서는 지자체들이 1:1000 혹은 1:1200 축척 수치지도들을 자체 제작하려고 노력하는 대신에 국립지리원 제작의 1:5000 축척의 수치지도를 기본도로 활용하여 재정상의 부담을 줄이면서 빠르게 TIGER File화 할 것을 제안하였다.
공간데이터자원이 많아 질수록 그들끼리 불일치가 일어날 확률은 높아지고 있다. 이러한 불일치는 같은 지역을 커버하는 같은 종류의 공간데이터사이에서도 일어날 수 있다. 그러므로, 이런 공간데이터를 효율적으로 연결시켜 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌 새로운 공간데이터를 생성시키는 일의 중요성은 증가 할 것이다. 이러한 공간데이터중의 하나로서 미국 인구통계국의 TIGER파일을 예로 들 수 있다. 현재 인구통계국 지도들은 지방정부의 지도 레이어들과 공간적으로 일치 하지 않기 때문에 인구적, 경제적인 많은 유용한 정보가 지방정부의 레이어들과 연계되어 공간적으로 충분히 활용되어지고 있지 않고 있다. 그러므로, 인구통계국 지도의 위치정보는 좀 더 정확한 위치정보를 가지고 있는 지방정부의 레이어들과 융합되어 Geometry 및 Topology측면에서 새로운 정보로 대체되어져야 한다. 이 논문은 참고맵을 이용하여 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌지도를 만들기 위한 개념적인 프레임과 두가지 맵모델을 제시한다. 첫번째 모델은 셀 모델인데 맵은 0셀, 1셀, 그리고 2셀로 구성되어진다. 두번째 모델은 수학적으로 다른 원형을 가진 물체는 지도 일반화후에도 유사성을 가지고 있다는 것이다. 새롭게 제시된 계층적인 맵 융합은 물리적, 수학적, 논리적 경계에 바탕을 두고 있고 복잡성과 계산적인 부담을 감소시킬 수 있다. 반복성을 가진 맵 융합 원리는 인구통계지도를 예로하여 형성되었다. 이것들은 속성 매치, 의미있는 노드발견, 지도학적인 0-cell 매치. 지도학적인 1-cell 매치, 그리고 맵 변형으로 구성된다.
한국에서 제작되고 있는 수치지도들은 종류도 다양하고 담고 있는 내용도 매우 많은데, 제작비용과 갱신상의 어려움을 줄이기 위하여 이미 전국적으로 완성된 1:5,000축척의 수치지도를 전국적인 기본도로 하고 포함되어 있는 속성정보를 되도록 많이 축소시켜서 미국의 타이거화일과 같이 간편히 이용될 수 있도록 하는 것이 좋다고 본다. 수치지도에 포함되어 있는 속성정보들은 많은 부분이 토지이용자료라고 볼 수 있는데, 이들은 각 지방자치단체에서 따로 토지이용정보시스템을 구축하여 전산화시키고 자주 갱신시켜서 필요에 따라 수치지도에 결합시키면 더 나을 것이라고 본다. 또한 시대의 흐름에 따라 센서스의 내용, 방법, 종류가 다양화되어야 한다고 보는데, GIS가 센서스와 결합됨으로 인하여 센서스가 좀더 신뢰성있고 효율적으로 이루어 질 수 있다고 보며, 또한 중요한 것은 인구주택총조사의 기본 발표단위를 현재의 읍, 면, 동에서 좀더 세분화된 센서스트랙과 블락그룹으로 결정하고 이용하는 것이 도시분석에 있어서나 공공서비스공급계획 등을 세우는데 있어서 좀 더 유용할 수 있다는 것이다. 이러한 분석단위의 결정은 인구수, 물리적 경계, 경제사회적 요소, 전통 등을 감안하여 신축성있게 결정하되 센서스트랙은 인구를 5,000명, 블락그룹은 1,500명 정도를 기준으로 하고, 한 개의 센서스트랙에 1~9개의 블락그룹이 포함되도록 한다. GIS와 결합되어 도시분석에 이용될 수 있는 자료들은 그 이외에도 각종 경제사회센서스, 행정기관의 각종 토지이용 및 인허가자료, 또한 여러 종류의 표본조사자료가 있을 수 있다. 이러한 자료들이 GIS의 여러 기능과 함께 수치지도와 결합되어 여러 가지로 연산이 되고 표현이 되며 각종 도시분석에 이용될 수 있도록 그 방법들이 많이 개발되고 있는데, 센서스트랙과 블락그룹의 존재는 이러한 도시분석 뿐만이 아니라 공공서비스제공의 효율성을 위해서도 필요하다고 본다.
본 연구의 결과에 의하면, 첫째, 수치지도 개발이 완결되고, 센서스트랙제도가 채택되고, 각종 연관자료들이 전산화되면 GIS의 갖가지 표현, 연산, 중첩기능을 통하여 지형, 인구, 주택을 비롯한 각종 경제, 사회자료들이 센서스트랙 내지는 블락그룹 등 소규모 지역 단위의 주제도 혹은 주소 단위의 점묘도로 알아보기 쉽게 화면에 나타내어져 각종 도시현황분석에 신뢰성 있게 쓰일 수 있다. 둘째, 시설물의 입지결정은 사회가 다원화 될수록 시간이 오래 걸리고 구설수를 피할 수 없는데, GIS는 수치지도를 포함한 도시의 각종 자료들을 그대로, 변형하여, 모델링시키며, 또한 다양한 의사결정방법들과 결합하여 화면상에 표현하며 신속하고도 과학적인 의사결정을 이루는데 큰 역할을 담당할 수 있다고 본다. 결론적으로, GIS와 센서스를 비롯한 각종 도시정보들이 이와같이 결합되고 활용된다면 신속하고도 신뢰성 있는 도시현황분석과 시설물입지분석을 가능케하고, 궁극적으로 보다 나은 행정서비스를 이룰 수 있다고 본다.
본 논문에서는 지리정보데이타베이스 구축과정에서 자원이 많이 소요되는 벡터화 작업을 최소화하면서도 센서스지도제작 업무를 효과적으로 지원할 수 있는 데이타베이스 구조에 대해 연구하였다. 센서스지도의 기본이 되는 전국지형도를 스캐닝하여 래스터자료형태로 저장하고 센서스작업을 위해 필요한 조사고경계 등의 일부자료 항목에 대해서만 벡터형태로 변환하여 이를 문자형태의 각종 관리정보와 결합시킴으로써 지도의 제작 및 검색시 필요한 요소들을 추출.결합할 수 있는 구조로 데이타베이스를 설계하였다. 센서스용 기본지도들은 데이타베이스내부에서 논리적으로 한장의 커다란 연속지도(Continuous Map)로 구성할 수 있도록 타일(Tile) 형식의 저장 구조를 갖게 하였고, 이미지자료와 벡타자료 그리고 이와 관련된 문자 속성정보들의 연결 미 통합을 위해 다중계?(Multi-Layer)구조를 갖게 하였다. 또한 축척이 상이한 지도의 종류에 따라 서로 다른 계층구조를 가지면서 물리적으로 분리된 데이타베이스 구조를 갖도록 하였으며 이들간의 연결을 위해서는 소축적 데이타베이스가 대축척 데이타베이스의 색인(Inedex)데이타베이스 역할을 하도록 설계하였기 때문에 사용자 관점에서는 전체가 하나로 통합될 수 있게 하였다. 상기 방법에 의하여 센서스매핑시스템을 구축할 경우, 예산, 인력 및 비용 측면에서 괄목할 만한 기대효과를 예측할 수 있었으며, 활용면에서도 고품질의 실용적인 지도제작이 가능한 것으로 나타나, 향후 본 시스템이 실제 구축되면 각종 통계조사는 물론, 통계자료를 이용하는 각 기관 및 개인에게 다양한 정보를 제공할 수 있게 될 것이다.
본 연구는 센서스와 GIS가 어떻게 연계활용 될 수 있는지, 센서스 자료의 원할한 활용을 위한 전용의 수치지도가 왜 필요하며 그 제작은 어떠하여야 할지, 인구주택센서스 자료들의 발표기본단위가 될 센서스트랙과 블락 그룹이 왜 필요하며 어떻게 결정되어야 할 지에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구의 결론에 의하면: 첫째, 센서스와 GIS가 결합됨으로 인하여 센서스의 방법이며 절차가 좀더 명확히 효율적으로 진행될 수 있고, 각종 분석과 표현이 다양해지고 용이해질 수 있으므로 이에 대한 고려와 연구가 요구되며, 둘째, 한국에서 제작되고 있는 각종의 수치지도들은 방대한 정보들을 포함하고 있어 제작기간이 길고 갱신상의 어려움이 존재하므로 센서스만을 위한 간결한 수치지도를 간략히 개편하여 활용하여도 좋다고 보며, 셋째, 센서스자료의 기본발표단위를 현재의 읍, 면, 동 보다 좀더 세분화된 센서스트랙과 블락그룹 등으로 지정하여야 자료의 유용도가 높아질 것으로 본다. 이들 경계선응 현재 인구주택총조사에 쓰이고 있는 조사구의 경계와 근린주구 이론과 아울러 여러 가지 물리적, 사회적, 경제적, 행정적 요소들을 감안하여 결정하는데, 한 개의 센서스트랙에 인구를 4,000명 정도로 하고 블락그룹은 1,500명 정도로 하되, 한 개의 센서스트랙에 1-9개의 블락그룹이 탄력성 있게 포함되도록 하면 좋을 것으로 본다.
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.
This study aims to develop the Extended Urban Land Information System (EULIS) which can support the sustainable urban management. Although the existing Urban Land Use Information system (ULUIS) that aids the micro-level land use information is a good means for the understanding of urban spatial structure and district-level planning and management (such as urban design, redevelopment planning and district-level transportation planning, etc.), it has some limitations in supplying the information for sustainable urban management, such as environmental and traffic analysis, urban infrastructure's carrying capacity analysis, etc. The EULIS is designed to efficiently supply the information for sustainable urban management. For the successful construction of EULIS, the followings have to be considered. 1) the integration of topographic maps which contain the building's footprints and cadastral maps which contain the parcel's boundary, 2) the integration of EULIS and FM (Facility Management) system for the full utilization of information about capacity analysis of infrastructure, 3) the construction of standardized georeferencing system and spatial unit for the combined use of environment and traffic census data. This study shows 1) why EULIS is needed for the sustainable urban management and which elements are needed for the system,2) the E-R data model for the EULIS, 3) the strategies for the construction of EULIS and 4) the conclusion.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권3호
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pp.194-200
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2020
Cities in Indonesia include diverse scattered industrial centers comprising industries that can sustain the existing economic pace. For industrial data collection, the city government still relies on census that consumes extensive time and money. The public are unfamiliar with industries owing to their lack of industry information; therefore, the market share is not optimal. In addition, the opportunity to procure investors for business development is limited. A Geographic Information System (GIS) is a computer system that can record, store, write, analyze, and display geographical data. Using the Rapid Application Development (RAD) method, GIS was developed on a website platform to provide information on industry profiles, types of production, investment values, industry maps, and industrial locations in each village and sub-district to a wider community. The RAD method was chosen compared to the waterfall method because it could accelerate website development process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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