• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.242-244
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• 2017

Excavation for construction is implemented in natural geographical terrain using a variety of construction equipment. Therefore, 3D excavation simulation requires integration of geographical and equipment modeling. This paper proposes a technique that integrates geographical and equipment modeling for 3D simulations of construction excavation. The geographical model uses a digital map to show ground surface changes during excavation and the equipment model shows equipment movement and placement. This combination produced a state of the art 3D simulation environment that can be used for machine guidance. An equipment operator can use the 3D excavation simulation to help construction equipment operators with decisions during excavation work and consequently improve productivity.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.739-744
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• 2002

Recently we have discovered that sediments should be separated from lithosphere, and soil should be separated from biosphere, both sediment and soil will be mixed sediments-soil-sphere (Seso-sphere), which is using particulate mechanics to be solved. Erosion and sediment both are moving by particulate matter with water or wind. But ancient sediments will be erosion same to soil. Nowadays, real soil has already reduced much more. Many places have only remained sediments that have ploughed artificial farming layer. Thus it means sediments-soil-sphere. This paper discusses sediments-soil-sphere erosion modeling. In fact sediments-soil-sphere erosion is including water erosion, wind erosion, melt-water erosion, gravitational water erosion, and mixed erosion. We have established geographical remote sensing information modeling (RSIM) for different erosion that was using remote sensing digital images with geographical ground truth water stations and meteorological observatories data by remote sensing digital images processing and geographical information system (GIS). All of those RSIM will be a geographical multidimensional gray non-linear equation using mathematics equation (non-dimension analysis) and mathematics statistics. The mixed erosion equation is more complex that is a geographical polynomial gray non-linear equation that must use time-space fuzzy condition equations to be solved. RSIM is digital image modeling that has separated physical factors and geographical parameters. There are a lot of geographical analogous criterions that are non-dimensional factor groups. The geographical RSIM could be automatic to change them analogous criterions to be fixed difference scale maps. For example, if smaller scale maps (1:1000 000) that then will be one or two analogous criterions and if larger scale map (1:10 000) that then will be four or five analogous criterions. And the geographical parameters that are including coefficient and indexes will change too with images. The geographical RSIM has higher precision more than mathematics modeling even mathematical equation or mathematical statistics modeling.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.197-205
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• 1994

본 논문에서는 여러 응용 분야의 GIS에서 기본 map으로 사용되는 지적도에 대하여 raster 영상데이타로부터 벡터(vector)영상을 구하는 벡터화 알고리즘 및 자동 지역 생성 알고리즘을 제시하고, 이들로부터 직선(edge)들로 이루어진 segment, region(polygon)등의 주요 지형 객체 인식 및 처리를 자동적으로 수행하는 고속 지형 객체 처리 소프트웨어 ARM(Automatic geographical en-tity Recognition and Modeling)에 대해서 설명한다.

• 대한지리학회지
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• 제39권3호
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• pp.444-456
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• 2004

최근 GIS 분야에서는 GIS와 동적 프로세스 모델링에 기반한 셀룰라 오토마타(CA)의 결합을 통한 공간모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 선행 연구에서의 CA 모델링은 해결하고자 하는 문제의 핵심이 되는 규칙을 찾아내는 기능은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS와 지식 발견 기법을 이용하여 공간 연관규칙을 추출하는 방법론을 제시하고 실제 사례에 적용하였다. 이러한 방법론의 제시는 CA 모델링의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사례로 적용한 도시지역 확장 외에 다양한 문제에 대한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국환경과학회지
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• 제11권7호
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• pp.697-703
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• 2002

In the present study, space allocation methods of pollutant emission from area and mobile sources are assessed by the actual application to air quality modeling of Pohang area. It is found that the TM-based modeling which allocates emission onto the 1km x 1km sized TM-grid system predicts almost the same mean ground-level concentration as that by the GIS-based modeling which uses geographical information of area and mobile sources directly, while maximum ground-level concentration by the TM-based modeling is predicted considerably lower than that by the GIS-based modeling. Moreover, the problem is found that the TM-based modeling causes deviation of mobile roads. In conclusion, it is anticipated to applying GIS-based modeling for a more accurate assessment of air quality in local scale.

• 대한환경공학회지
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• 제28권10호
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• pp.1082-1089
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• 2006

본 연구에서는 지리지형정보를 바탕으로 전국규모의 환경정보를 관리하고 환경모델링을 지원할 수 있는 환경지리지형정보시스템을 개발하였다. 이 시스템은 환경지리지형정보 DB(Database)와 이를 이용할 수 있는 소프트웨어(Software)를 통합하여 구성하였다. 환경지리지형정보 DB를 구축하기 위해서 기존의 지리지형정보로부터 환경관리에 필요한 여러 도형정보(점, 선, 면)를 선별하여 추출하였고, 이러한 도형정보에 환경정보를 연결하여 환경지리지형정보를 구축하였다. 환경지리지형정보를 쉽게 이용하기 위해서 비주얼 베이직(Visual Basic) 컴파일러를 이용하여 소프트웨어를 개발하였다. 이 소프트웨어는 DB를 가시화할 뿐만 아니라, 다양한 환경지리지형정보를 손쉽게 검색하고, 노출평가를 위한 환경거동모델링에 필요한 입력데이터를 자동으로 생성하기 위한 유용한 도구이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권1호
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• pp.127-139
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• 2010

Due to the development of information technology and business related to geographical location of customer, the need for the storage and analysis of geographical location data is increasing rapidly. Geographical location data have a spatio-temporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multi-dimensional data model and data visualization to analyze geographical location data efficiently and effectively. Purchase order data of an online farm products brokerage business was used to build prototype datamart. RFM scores are calculated to classify customers and geocoding technology is applied to display information on maps, thereby to enhance data visualization.

• 한국지역지리학회지
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• 제23권2호
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• pp.376-387
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• 2017

본 연구는 트위터를 대상으로 트윗 공간 데이터에서 지리적 의미를 탐색하기 위한 방법을 모색하였다. 트윗 공간 데이터의 구축 과정 및 지리적 분석의 프레임워크를 정립하고 지리적 연구 방법론을 제안하였다. 이를 위해 본 연구는 제주도의 GPS 좌표 참조 트윗(geotweet)을 대상으로 트윗의 내용적 특성과 트윗 발생 위치의 공간 분포 특성을 확인하였다. 제주도 좌표 참조 트윗에서는 지명 또는 장소명이 많이 출현하였는데, 이는 자신의 위치를 알리고자하는 의도로 파악하였다. 트윗의 공간 분포는 제주공항을 중심으로 한 일부 관광지 주변으로 핫스팟이 확인되었고, 이는 제주도 유동인구 핫스팟과 유사한 패턴을 보였다. 주제 중심의 트윗 분석을 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 주제의 지리적 위치와 트윗의 내용은 서로 관련이 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구는 토픽 모델링 분석을 통해 방대한 트윗 데이터의 내용에 상응하는 지역 분포 특성을 직관적으로 확인하는데 유용하게 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2001년도 춘계학술대회 요약집
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• pp.174-179
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• 2001

• Environmental Engineering Research
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• 제14권2호
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• pp.111-119
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• 2009

A prototype GIS-based decision support system (DSS) was developed by using a database management system (DBMS), a model management system (MMS), a knowledge-based system (KBS), a graphical user interface (GUI), and a geographical information system (GIS). The method of selecting a dispersion model or a modeling scheme, originally devised by Park and Seok, was developed using our GIS-based DSS. The performances of candidate models or modeling schemes were evaluated by using a single index(statistical score) derived by applying fuzzy inference to statistical measures between the measured and predicted concentrations. The fumigation dispersion model performed better than the models such as industrial source complex short term model(ISCST) and atmospheric dispersion model system(ADMS) for the prediction of the ground level $SO_2$ (1 hr) concentration in a coastal area. However, its coincidence level between actual and calculated values was poor. The neural network models were found to improve the accuracy of predicted ground level $SO_2$ concentration significantly, compared to the fumigation models. The GIS-based DSS may serve as a useful tool for selecting the best prediction model, even for complex terrains.