• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.459-471
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• 2023

본 연구는 국립산림과학원에서 수행한 황폐지 모니터링 자료를 이용하여 북한 주요 지역(개성, 고성, 평양, 혜산·삼수)에 대한 산림면적 변화의 특성 파악을 목적으로 하였다. 1999년~2018년까지의 모니터링 자료를 교차분석하여 토지피복 변화의 흐름을 파악하였으며, 핫스팟(Hotspot) 분석을 통하여 산림 면적변화에 대한 밀집도를 공간적으로 표현하고 특성을 분석하였다. 북한 주요 지역의 산림면적은 1999년~2008년까지 산림에서 타 토지로의 변화가 많이 발생하였으나, 2008년~2018년에는 산림면적의 변화폭이 감소하였으며, 일부 지역에서 산림으로 회복하는 지역도 확인되었다. 그러나, 핫스팟 분석결과, 2008년~2018년까지 도시 외곽지역 및 임연부는 1999년~2008년보다 집중적으로 핫스팟이 발생된 것으로 분석되었다. 특히, 북한의 산림면적 변화는 지역의 특성 및 사회적 요인에 따라 변화 원인이 다양하였으며, 핫스팟 분석을 통하여 경향을 파악할 수 있었다. 본 연구는 남북 산림협력에 있어 기초적인 산림복구 대상지 선정 및 복구방법의 선택을 위한 의사결정의 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.100-118
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• 2015

본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.175-194
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• 2014

본 연구는 낙동강 수계 내 청수성 부착조류(Achnanthes convergens)의 분포 특성을 기반으로 이들의 서식에 영향을 미치는 환경 및 서식 수변 요인 등을 규명함으로 실제적인 보전, 복원에 대한 기준 또는 준거 등의 정보를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 환경부 국립환경과학원에서 수행하고 있는 '수생태계 건강성 조사 및 평가(V)' 사업 자료 중 낙동강 대권역의 총 250개 지점을 대상으로 2012년 4월(1차)과 9월(2차)에 구축된 부착조류 및 이화학적 요인, 서식 수변환경 등의 결과들을 활용하였다. 또한, 각 환경요인들의 결과들을 연계시켜 Kriging, Hotspot, LISA 등의 공간분석을 실시하였으며, 특히 조사구간별 Achnanthes convergens의 출현이 10% 이상인 지점을 청정수역으로 구분하여 그 외 지역(비청정수역)과의 공간 특성들을 비교 분석하였다. 연구 결과, 낙동강 대권역 250개 구간 중 청수성 부착조류인 Achnanthes convergens가 10% 이상 우점종으로 출현한 구간은 1차 조사에서는 총 56개 지점으로 나타났으며, 2차 조사에서는 다소 적은 지점인 41개 지점으로 나타났다. 청정수역에 대한 물리 화학적 특성들을 분석한 결과, 모든 지표들이 청정수역에 비해 비청정수역에서 더 악화된 수질 특성을 가지는 것으로 나타났으며, 전기전도도(청정수역: 평균 $101.83{\mu}s/cm$, 비청정수역: 평균 $598.48{\mu}s/cm$)와 탁도(청정수역: 평균 1.95NTU, 비청정수역: 5.58NTU) 등은 최대 5배 이상 악화된 수질 특성을 보이는 것으로 나타났다. 낙동강 대권역 내 청정수역의 서식 수변 환경 특성을 분석한 결과, 자연적 종횡사주, 유속 다양성, 저질상태, 제방하안재료, 제외지 토지이용 등이 지표생물인 청수성 부착조류 Achnanthes convergens에 주요한 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. Hotspot 및 LISA 분석을 통해 Achnanthes convergens 높은 출현을 보여 청정수역으로 구분된 안동댐 상류, 임하댐 상류, 위천, 밀양강, 남강, 황강 등의 유역들은 Coldspot 및 LL 등급으로, 낙동강 본류 및 하류, 안동댐 하류, 금호강 유역 등은 Hotspot 및 HH 등급으로 분류되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.233-254
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• 2017

본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.36-49
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• 2019

본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 현장조사 기반(Field Survey Based)에 의한 감염목(FSB_감염목)과 객체분류기반(Object Classification Based)에 의한 감염목(OCB_감염목)을 추출하고 감염목에 대한 공간적 분포특성 및 발생강도 평가를 목적으로 하였다. OCB 최적 가중치는 Scale 11, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.9, Smoothness 0.1로 선정되었으며, 전체 분류정확도는 약 94%, Kappa 계수는 0.88로 매우 높았다. OCB_감염목 지역은 약 2.4ha로 전체 면적의 약 0.05% 발생하였다. OCB_감염목와 FSB_감염목의 임분구조 분포특성 및 지형 지리적 요인을 비교 하면, OCB_감염목 영급은 IV영급의 분포비율이 약 44%로 가장 높았으며, FSB_감염목의 영급도 IV영급의 분포비율이 약 55%로 가장 높았다. OCB_감염목의 IV영급 비율은 FSB_감염목보다 약 11% 낮았다. OCB_감염목 경급은 소경목과 중경목이 약 93%로 대부분을 차지한 반면, FSB_감염목 경급은 중경목과 대경목이 약 87%로 전체 대상지의 경급 분포와 상이하였다. 한편, OCB_감염목 표고 분포비율은 401-500m에서 약 30%로 가장 높은 반면, FSB_감염목은 301-400m에서 약 45%로 상이하였으며, 임도로부터 접근성 분포 비율은 OCB_감염목과 FSB_감염목 모두 100m이하에서 각각 약 24%와 31%로 가장 높아 임도로부터 접근성이 높을수록 감염목이 높았다. OCB_감염목 핫스팟은 31임반과 32임반으로 영급과 경급이 높은 지역에서 높게 분포하였다.