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Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies

  • : 한국지리정보학회
  • : 공학분야  >  토목공학
  • : KCI등재
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  • : 연속간행물
  • : 계간
  • : 1226-9719
  • : 2287-6952
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수록정보
수록범위 : 1권1호(1998)~21권4호(2018) |수록논문 수 : 1,039
한국지리정보학회지
21권4호(2018년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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1PaaS 클라우드 컴퓨팅 환경에서 전자정부 표준프레임워크 성능평가: 공간영상 정보처리 사례

저자 : 김광섭 ( Kwang-seob Kim ) , 이기원 ( Ki-won Lee )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 1-13 (13 pages)

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클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 PaaS(Platform as a Service)와 행정안전부 전자정부 표준프레임워크는 모두 웹 서비스 개발자가 개발 목적을 만족하는 핵심 기능 개발에 집중할 수 있도록 기본 공통자원을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경이다. 웹 기반 공간정보 서비스를 구축하는 경우에도 이러한 기술들을 사용하면 미들웨어 소프트웨어 또는 플랫폼 공통 기능들을 바로 활용할 수 있다. 그러나 공간정보 서비스 개발 분야에서 이러한 기반 기술들의 적용 가능성을 검토하거나 적용 시스템의 성능을 평가한 연구는 아직 발표된 사례가 없다. 따라서 이번 연구에서는 공간정보 서비스에 대한 적용 가능성을 살펴보고자 성능평가 실험을 수행하였다. 실험 대상 시스템은 OGC WPS 2.0 표준을 적용한 공간영상 정보처리 서비스를 대상으로 하였다. 실험 시스템은 Cloud Foundry 오픈소스를 이용한 PaaS 환경을 구축한 뒤 전자정부 표준프레임워크를 적용한 웹 서비스로 설계, 구축하였다. 실제 성능 평가실험은 영상처리 기능을 PaaS 클라우드 환경에서 구동하는 경우와 PaaS에 전자정부 표준프레임워크를 같이 적용한 경우를 비교하는 방식으로 수행하였다. 실험 조건은 300명과 500명에 해당하는 동시 사용자가 3,600초 동안 이 시스템에 접속하여 정보처리를 요청하고 실험 환경으로 구축한 웹 서비스가 이에 대하여 응답하는 시간을 기록하는 방식으로 하였다. 성능 측정 결과 PaaS 클라우드 환경에서 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 시스템 구축하였을 때 성능이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 공공 부분의 웹 기반 공간정보 응용 서비스 구축에서 PaaS 클라우드 컴퓨팅과 전자정부 표준프레임워크가 중요한 요소가 될 것으로 기대한다.


Both Platform as a Service (PaaS) as one of the cloud computing service models and the e-government (e-Gov) standard framework from the Ministry of the Interior and Safety (MOIS) provide developers with practical computing environments to build their applications in every web-based services. Web application developers in the geo-spatial information field can utilize and deploy many middleware software or common functions provided by either the cloud-based service or the e-Gov standard framework. However, there are few studies for their applicability and performance in the field of actual geo-spatial information application yet. Therefore, the motivation of this study was to investigate the relevance of these technologies or platform. The applicability of these computing environments and the performance evaluation were performed after a test application deployment of the spatial image processing case service using Web Processing Service (WPS) 2.0 on the e-Gov standard framework. This system was a test service supported by a cloud environment of Cloud Foundry, one of open source PaaS cloud platforms. Using these components, the performance of the test system in two cases of 300 and 500 threads was assessed through a comparison test with two kinds of service: a service case for only the PaaS and that on the e-Gov on the PaaS. The performance measurements were based on the recording of response time with respect to users'requests during 3,600 seconds. According to the experimental results, all the test cases of the e-Gov on PaaS considered showed a greater performance. It is expected that the e-Gov standard framework on the PaaS cloud would be important factors to build the web-based spatial information service, especially in public sectors.

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2한국과 일본 고속철도역 주변 집적 공간구조에 대한 관측 연구

저자 : 김경택 ( Kyung-taek Kim ) , 김정훈 ( Jung-hoon Kim )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 14-25 (12 pages)

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고속철도(HSR)의 운영은 집적이익에 영향을 미치며, 개별 경제활동들은 경제적 이익을 극대화 할 수 있는 곳으로 이전한다. 이러한 측면에서 볼 때, 고속철도역과의 인접성은 고속철도 네트워크를 통한 이익 극대화를 영위할 수 있는 핵심구역으로 간주할 수 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 한국과 일본의 서비스 산업 핫스팟 분석을 통해 고속철도역 주변에 대한 집적효과를 분석하고자 하였다. 한국과 일본의 집계구 데이터를 활용하여 분석을 수행하였으며, 일정 규모 이상 도심에 위치하고 있는 고속철도역이 입지하고 있는 한국 8개, 일본 큐슈신칸센 4개역을 대상으로 하였다. 분석결과 구포역과 카고시마츄오역 등 2개 역을 제외한 나머지 10개 역들 반경 1km 이내에서 서비스산업의 집적이 관측되었다. 여가, 레저, 협회 및 특정 전문 서비스산업들의 경우 고속철도승객을 통한 관광객 유입 혹은 지식교류 등의 효과를 영위함으로써 사회경제적 이익을 얻을 수 있다. 이를 고려했을 때, 역 주변에 대한 핫스팟의 도출은 역 접근성과의 관련성을 보여줄 수 있을 것이다. 분석결과를 정책적으로 보았을 때, 향후 역 주변 개발에 있어서 서비스 산업과 관련 산업들의 사회경제적 이익을 극대화할 수 있도록 지원 또한 필요할 것이다.


The operation of high-speed rail (HSR) has an effect on the agglomeration economies, and the impact is shown as a relocation of individual firm and worker to where business activity can be maximized. The proximity to the HSR station could be considered as a core district to maximize the industrial benefit through the HSR network. From this perspective, this study considers the agglomeration effect of HSR within the HSR station-area and analyzed the agglomerated spatial pattern through hotspot analysis by service industry in the cases of Korea and Japan using GIS. This study analyzed the service industry within 1km distance from 8 HSR stations of Korea and 4 Kyushu Shinkansen stations of Japan. The results suggest that the hotspot patterns are observed in the service industry within 1km distance from the HSR station of Korea and Japan, except for two HSR stations of Gupo station and Kagoshima-Chuo station. Leisure, amusement, association, and other specific service industries could be affected by HSR passengers and knowledge-spillovers through HSR station. Therefore, the observed hotspot districts near the HSR station-area could explain an agglomeration pattern of the service industry through a closeness to the HSR station. Further, we could expect that the impact of HSR affects the service industry, and the impact could attract business activities of the service-area to maximize their benefit from HSR travelers. With the result, it is required to build up a supportive policy to maximize the HSR's impact on the service industry when considering the HSR station-area development.

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3고밀도 주거지역에서의 복사플럭스 영향 연구 - 서울시 중랑구 지역을 대상으로 -

저자 : 이채연 ( Chae-yeon Yi ) , 권혁기 ( Hyuk-gi Kwon ) , 프레드릭린드버그 ( Fredrik Lindberg )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 26-49 (24 pages)

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본 연구는 도시지역을 대상으로 태양복사모델링을 수행하고 검증하여, 도시 내 열스트레스 완화에 대한 적용 가능성을 논의하였다. 이를 위해 연구지역은 항공 LiDAR 자료를 기반으로 실제 건물과 식생의 형태와 높이가 구현되었고, 보행자높이에서의 단파 및 장파복사 플럭스가 모의될 수 있도록 해상도를 향상시켰다. 고층 및 저층 건물이 고밀도로 존재하는 주거지역 4㎢에서 SOLWEIG 모델을 이용하여 복사플럭스를 모의하고, 지표에너지수지시스템의 Net radiometer를 이용한 복사플럭스 관측자료로 검증하였다. 그 결과 여름철 맑은 날 가장 높은 정확도를 나타냈고, 같은 날에 대한 평균복사온도를 모의한 결과, 그림자영향이 적은 저층 건물지역과 도로표면에서 가장 높은 수치를 나타냈으며, 고층 건물지역과 식생지역에서는 그림자의 영향으로 상대적으로 낮은 수치를 나타냈다. 본 연구에서 제안된 방법은 보행자높이에서 도시 내 열스트레스 지역 관리를 위한 높은 신뢰도를 보여주었다. 더욱 확장되고 있는 도시재생 및 재개발에 있어서, 새로운 주거환경을 도입하기 위해 도시 기반시설을 계획할 때 자연 및 인공 도시환경 설정과 관련된 많은 기능이 적용될 수 있다.


The purpose of this study was to verify the reliability of the solar radiation model and discuss its applicability to the urban area of Seoul for summer heat stress mitigation. We extended the study area closer to the city scale and enhanced the spatial resolution sufficiently to determine pedestrian-level urban radiance. The domain was a 4 km2 residential area with high-rise building sites. Radiance modelling (SOLWEIG) was performed with LiDAR (Light Detection and Ranging)-based detailed geomorphological land cover shape. The radiance model was evaluated using surface energy balance (SEB) observations. The model showed the highest accuracy on a clear day in summer. When the mean radiation temperature (MRT) was simulated, the highest value was for a low-rise building area and road surface with a low shadow effect. On the other hand, for high-rise buildings and vegetated areas, the effect of shadows was large and showed a relatively low value of mean radiation temperature. The method proposed in this study exhibits high reliability for the management of heat stress in urban areas at pedestrian height. It is applicable for many urban micro-climate management functions related to natural and artificial urban settings; for example, when a new urban infrastructure is planned.

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4하천 건천화 평가를 위한 GIS 기반의 시계열 공간자료 활용에 관한 연구

저자 : 유재현 ( Jae-hyun Yoo ) , 김계현 ( Kye-hyun Kim ) , 박용길 ( Yong-gil Park ) , 이기훈 ( Gi-hun Lee ) , 김성준 ( Seong-joon Kim ) , 정충길 ( Chung-gil Jung )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 50-63 (14 pages)

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급격한 도시화를 겪으면서 자연적인 물순환 체계의 왜곡을 초래하였다. 이러한 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천 건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 건천화 평가 및 예측이 가능한 하천 건천화 영향 평가 기술이 필요하다. 하천 건천화 영향평가 기술 수행을 위해서는 기초자료로써 GIS 기반의 공간자료 구축이 필수적이나, 관련 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하천 건천화 평가를 위한 GIS 기반의 시계열 공간자료 활용에 대한 연구를 수행하였다. 이에 6개 하천 건천화 영향요소(기상, 토심, 산림밀도 및 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용)을 대상으로, 과거 수십년 간의 변화과정을 전국 단위 GIS 자료로 구축하여 연속수문모형 운용에 대한 기초자료로 활용하였다. 이러한 영향요소를 대상으로 시계열에 따라 하천 건천화 원인을 분석하고 해석할 수 있는 분포형 연속수문모형 기반의 DrySAT을 활용하여 하천 건천화 영향요소별 연유출량 및 건천화 평가를 수행하였다. 그 결과, 다른 요소들은 고려하지 않고 주어진 기상 조건하에 연유출량은 기본값 977.9㎜로 산출되었다. 반면, 토심 감소, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 연평균 유출량은 각각 1,003.5㎜, 942.1㎜, 961.9㎜, 915.5㎜, 1003.7㎜로 산출되었다. 산출된 결과는 하천건천화의 주요 원인으로서 지표유출량을 증가시켜 하천유량을 감소시키는 토심의 감소, 지표유출량을 감소시키는 산림 밀도의 증가, 지표하유출량을 감소시키는 도로의 증가, 기저유출량을 감소시키는 무분별한 지하수 개발과 지하수이용량의 증가, 지표유출량을 증가시키는 불투수지역의 증가를 들 수 있다. 또한, 하천 건천화 정의 및 등급 범위를 통해서 건천화 등급에 따라 표준유역별로 나타내었으며, 기상, 토심 감소 고려, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 건천화 등급은 각각 2.1, 2.2, 2.5, 2.3, 2.8, 2.2로 나타났다. 기본값인 강우조건을 제외한 5개 하천 건천화 영향요소에 대한 건천화 영향순위는 지하수 이용량 변화에 대한 건천화 영향이 제일 컸으며, 산림 밀도 변화, 도로 건설 변화, 토지이용 변화 및 토심 변화 순으로 나타났다. 향후 전국 하천 건천화 평가시스템 개발을 통해 6개 하천 건천화 영향요소에 대한 미래 자료 변화 및 이에 대한 건천화의 진행전망 등 시스템에 의한 평가결과를 토대로 맞춤형 하천 건천 관리 및 방지 방안을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.


The rapid urbanization had led to a distortion of natural hydrological cycle system. The change in hydrological cycle structure is causing streamflow depletion, changing the existing use tendency of water resources. To manage such phenomena, a streamflow depletion impact assessment technology to forecast depletion is required. For performing such technology, it is indispensable to build GIS-based spatial data as fundamental data, but there is a shortage of related research. Therefore, this study was conducted to use the use of GIS-based time series spatial data for streamflow depletion assessment. For this study, GIS data over decades of changes on a national scale were constructed, targeting 6 streamflow depletion impact factors (weather, soil depth, forest density, road network, groundwater usage and landuse) and the data were used as the basic data for the operation of continuous hydrologic model. Focusing on these impact factors, the causes for streamflow depletion were analyzed depending on time series. Then, using distributed continuous hydrologic model based DrySAT, annual runoff of each streamflow depletion impact factor was measured and depletion assessment was conducted. As a result, the default value of annual runoff was measured at 977.9㎜ under the given weather condition without considering other factors. When considering the decrease in soil depth, the increase in forest density, road development, and groundwater usage, along with the change in land use and development, and annual runoff were measured at 1,003.5㎜, 942.1㎜, 961.9㎜, 915.5㎜, and 1003.7㎜, respectively. The results showed that the major causes of the streaflow depletion were lowered soil depth to decrease the infiltration volume and surface runoff thereby decreasing streamflow; the increased forest density to decrease surface runoff; the increased road network to decrease the sub-surface flow; the increased groundwater use from undiscriminated development to decrease the baseflow; increased impervious areas to increase surface runoff. Also, each standard watershed depending on the grade of depletion was indicated, based on the definition of streamflow depletion and the range of grade. Considering the weather, the decrease in soil depth, the increase in forest density, road development, and groundwater usage, and the change in land use and development, the grade of depletion were 2.1, 2.2, 2.5, 2.3, 2.8, 2.2, respectively. Among the five streamflow depletion impact factors except rainfall condition, the change in groundwater usage showed the biggest influence on depletion, followed by the change in forest density, road construction, land use, and soil depth. In conclusion, it is anticipated that a national streamflow depletion assessment system to be develop in the future would provide customized depletion management and prevention plans based on the system assessment results regarding future data changes of the six streamflow depletion impact factors and the prospect of depletion progress.

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5머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측

저자 : 허선영 ( Sun-young Heo ) , 김주영 ( Ju-young Kim ) , 문태헌 ( Tae-heon Moon )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 64-80 (17 pages)

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우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교·분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 250 x 250m 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.


In Korea, citizens can only know general information about crime. Thus it is difficult to know how much they are exposed to crime. If the police can predict the crime risky area, it will be possible to cope with the crime efficiently even though insufficient police and enforcement resources. However, there is no prediction system in Korea and the related researches are very much poor. From these backgrounds, the final goal of this study is to develop an automated crime prediction system. However, for the first step, we build a big data set which consists of local real crime information and urban physical or non-physical data. Then, we developed a crime prediction model through machine learning method. Finally, we assumed several possible scenarios and calculated the probability of crime and visualized the results in a map so as to increase the people's understanding. Among the factors affecting the crime occurrence revealed in previous and case studies, data was processed in the form of a big data for machine learning: real crime information, weather information (temperature, rainfall, wind speed, humidity, sunshine, insolation, snowfall, cloud cover) and local information (average building coverage, average floor area ratio, average building height, number of buildings, average appraised land value, average area of residential building, average number of ground floor). Among the supervised machine learning algorithms, the decision tree model, the random forest model, and the SVM model, which are known to be powerful and accurate in various fields were utilized to construct crime prevention model. As a result, decision tree model with the lowest RMSE was selected as an optimal prediction model. Based on this model, several scenarios were set for theft and violence cases which are the most frequent in the case city J, and the probability of crime was estimated by 250x250m grid. As a result, we could find that the high crime risky area is occurring in three patterns in case city J. The probability of crime was divided into three classes and visualized in map by 250 x 250m grid. Finally, we could develop a crime prediction model using machine learning algorithm and visualized the crime risky areas in a map which can recalculate the model and visualize the result simultaneously as time and urban conditions change.

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6초연결 시대 공간정보 패러다임 변화와 대응전략

저자 : 사공호상 ( Ho-sang Sakong )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 81-90 (10 pages)

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사람과 사물, 장소 등 공간상의 모든 객체가 네트워크로 서로 연결되어 정보를 공유하는'초연결 시대'가 점차 현실로 다가오고 있다. 이와 같은 정보통신 환경의 변화에 따라 공간정보도 중요한 도전에 직면해 있다. 정부는 자율주행자동차, 드론, 3차원 공간정보 등'초연결'로 인한 공간정보의 사회적 수요에 부응하기 위해 노력하고 있지만 근본적인 대응책을 마련하지 못하고 있다. 초연결 시대가 필요로 하는 공간정보의 수요에 효과적이고 능동적으로 대응하기 위해서는 근본적인 변화를 이끌어 낼 수 있는 중장기 전략이 필요하다. 본 연구는'초연결 시대'라는 커다란 패러다임의 변화에 직면한 공간정보의 미래 수요변화와 활용특성을 분석하고, 이를 기반으로 미래 사회의 공간정보 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 전략을 모색하는데 목적이 있다.


The 'Hyper-connected society'in which all objects such as people, device, place are connected via networks and share information being realized. As the information and communication environment changes, spatial information also faces a significant challenge. Korean government is striving to meet the social demand for spatial information that will bring 'Hyper-connectivity'such as autonomous vehicles, drones. Until now, however, it has only partially responded to urgent demand and has not prepared a fundamental countermeasure. In order to effectively and actively respond to the demand for spatial information that is needed in the Hyper-connected society, a strategy that can lead to mid- to long-term fundamental changes is needed. The purpose of this study is to analyze the future demand and application characteristics of spatial information confronted with a big paradigm shift called 'Hyper-connected society', and to search spatial information strategy that can cope with the demand of spatial information in future society.

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7위성영상기반 튀니지 사막화 모니터링 및 평가에 관한 연구

저자 : 김지원 ( Ji-won Kim ) , 송철호 ( Chol-ho Song ) , 박은빈 ( Eun-been Park ) , 이종열 ( Jong-yeol Lee ) , 최솔이 ( Sol-e Choi ) , 이은정 ( Eun-jung Lee ) , 이우균 ( Woo-kyun Lee )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 91-107 (17 pages)

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최근 튀니지는 국토 남쪽의 사하라 사막이 북상하는 추세로 사막화 모니터링과 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 원격탐사 자료를 활용하여 토지피복 변화를 관찰하고, 정규화식생지수, 표토입자크기지수, 알베도를 산출하여 튀니지의 사막화를 모니터링하였다. 또한, 평가 지표 간 우선순위를 파악하여 Decision Tree (DT)를 구성하였고, 각 사막화 평가 지표, 사막화 등급, 토지피복의 변화빈도와 경향을 확인하였다. 이후, 연구에서 활용한 세 평가 지표와 강수량 간의 상관관계 분석을 수행하였다. 빈도와 경향 분석결과, 튀니지에서는 사막화가 전반적으로 심화되고 있으며, 사막화 정도가 심한 지역이 지리적으로 북상하는 것으로 나타났다. 사막화 평가 지표와 강수량의 상관관계 분석을 시행한 결과, 세 지표 모두 강수량과 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타나 강수량의 변화가 튀니지 사막화에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 위성영상에 기반한 사막화 지표와 이를 조합하여 평가하는 방식인 Decision Tree, 그리고 토지피복 변화 경향을 고려하는 다양한 방법론의 활용성이 제고되었다.


It is required to monitor and assess the desertification in Tunisia, where the Sahara Desert, which is located in the southern part of Tunisia, is recently expanding northward. In this study, by using remote sensed data, land cover changes were examined, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Topsoil Grain Size Index (TGSI) and Albedo are used to monitor and assess desertification in Tunisia. Decision Tree was constructed, and the frequencies and trends of each assessment indicator, desertification degree and land cover were identified. In addition, we analyzed the correlation between assessment indicators and precipitation. As a result, desertification is generally intensifying northward, especially in areas with high levels of desertification. Also, bivariate correlation analysis showed that Albedo, NDVI and TGSI were all highly correlated with precipitation. It indicates that changes in precipitation have also been shown to affect Tunisian desertification. In conclusion, this study has improved the usability of various methodologies considering the assessment indicators based on satellite imagery, Decision Tree, which is a method of evaluating them complexly, and trends of land cover change.

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8항공사진측량을 이용한 채소주산단지 재배면적 추정 연구

저자 : 배경호 ( Kyoung-ho Bae ) , 함건우 ( Geon-woo Ham ) , 이정민 ( Jeong-min Lee )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 108-118 (11 pages)

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최근 4차산업혁명으로 대두되는 기술혁명 변화에 농업분야도 환경변화에 효율적으로 대응하기 위해 ICT 기술을 적용한 스마트팜 구현 등의 혁신을 추구하고 있다. 하지만 이러한 혁신을 위한 변화기술은 다양한 공간정보에 기반한 농작물 현황에 대한 분석과 예측 기법이 필요하다. 이러한 분석기법은 주기적이고 과학적인 공간정보에 기반할 때 보다 과학적인 결과를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 기상변화에 따라 민감하게 반응하는 배추, 무, 마늘, 양파, 고추를 선정하여 항공사진 측량을 이용한 재배면적 추정, 채소 작황 현황 및 연도별 변화를 분석하였다. 본 연구 결과로 농업분야의 원격탐사를 활용한 재배면적 산정 및 작황현황 분석 가능성을 제시하였으며, 공간정보 기반의 채소주산단지 시계열 정보는 효율적인 농업환경 관측 자료로 활용될 것으로 예측된다.


Recently, agricultural sector apply ICT technology such as Smart Farm to pursue innovation in the changing situation that is emerging as the fourth industrial revolution. However, this innovation requires techniques for forecasting and analyzing in various data bases and spatial information provides such infrastructure data. In this study, the cultivation area of Chinese cabbage, radish, garlic, onion, and red pepper were calculated and analyzed by year. The purpose of this analysis is to cope with sudden changes in vegetable crops and changes in cultivated area caused by weather changes to supply and demand of major vegetables and price instability. As a result of this study, spatial information based on time series information of vegetable complex will be used as efficient agricultural environment observation data, as well as interpretation of various spatial ranges such as the estimation of cultivation area using remote sensing.

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9클라우드 컴퓨팅 기반 공간분석의 연산 효율성 분석

저자 : 최창락 ( Changlock Choi ) , 김예린 ( Yelin Kim ) , 홍성연 ( Seong-yun Hong )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 119-131 (13 pages)

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휴대용 기기와 다양한 위치 기반 서비스의 확산으로 공간데이터의 양적 팽창이 가속화됨에 따라 대용량의 공간데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지, 메모리, 애플리케이션 등 다양한 전산 자원을 공유할 수 있는 서비스 환경으로, 최근 이를 활용해 대용량의 공간데이터를 처리, 분석하는 방법과 그 필요성에 관한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 아직까지 대용량 공간데이터의 분석에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용했을 때 어느 정도의 성능 향상을 기대할 수 있는지에 대한 실증적 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았으며, 본 연구의 목표는 이러한 논의의 공백을 채우는 것이다. 이를 위해 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 연산을 사용했을 때 모란지수와 지리가중회귀분석의 연산 속도가 어느 정도 향상되는지 살펴보았으며, 그 결과를 통해 클라우드 컴퓨팅을 활용한 공간분석의 효율성을 평가하였다. 실험 결과, 중앙처리장치의 클록 수가 더 높은 로컬 컴퓨터에 비해 병렬 연산에 적합한 환경을 갖춘 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 좀 더 효율적인 연산이 가능했으며, 데이터의 규모가 클수록 격차가 더욱 크게 나타났다.


The increase of high-resolution spatial data and methodological developments in recent years has enabled a detailed analysis of individual experiences in space and over time. However, despite the increasing availability of data and technological advances, such individual-level analysis is not always possible in practice because of its computing requirements. To overcome this limitation, there has been a considerable amount of research on the use of high-performance, public cloud computing platforms for spatial analysis and simulation. The purpose of this paper is to empirically evaluate the efficiency and effectiveness of spatial analysis in cloud computing platforms. We compare the computing speed for calculating the measure of spatial autocorrelation and performing geographically weighted regression analysis between a local machine and spot instances on clouds. The results indicate that there could be significant improvements in terms of computing time when the analysis is performed parallel on clouds.

KCI등재

10Point Cloud 기반의 고해상도 원시데이터 연계 및 관리시스템 개발

저자 : 김재학 ( Jae-hak Kim ) , 이동하 ( Dong-ha Lee )

발행기관 : 한국지리정보학회 간행물 : 한국지리정보학회지 21권 4호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 132-144 (13 pages)

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건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간정보 모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재 공간정보 데이터가 다양한 형식과 저장구조로 구성되어 관리되고 있어 저비용·고효율의 3차원 공간정보 서비스가 어려운 상황이다. 실제로 활용도 높은 3차원 모델을 구축하기 위한 기술은 관측과 처리에 고액의 비용이 발생하지만, 대부분의 수요처에서는 이러한 고비용의 공간정보 구축에 어려움을 느끼는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 3D 공간정보 모델을 구축하기 위한 효율적인 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 현재의 3D 모델의 구축 방법 중 가장 효율적인 방법으로는 기존에 구축되어 있는 Point Cloud, UAV 관측영상 등의 원시데이터를 활용하여 비용을 절감시키는 방법이 있지만, 이는 관리하는 기관이 분리되어 있고 사용하기 위해 요청하는 절차가 복잡하여 활용에 제한이 있었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 도로대장 관리 분야를 대상으로 3D 구축에 필요한 기반데이터를 통합하여 연계하고 관리 할 수 있는 통합관리 시스템 개발을 수행하였으며, 다양한 형태의 원시자료를 Point Cloud 형식으로 구성하여 도로대장 관리에 적용할 경우 6개의 주요 관리항목을 효과적 구축 및 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.


3D Geo-spatial information models have been widely used in the field of Civil Engineering, Medical, Computer Graphics, Urban Management and many other. Especially, in surveying and geo-spatial field, the demand for high quality 3D geospatial information and indoor spatial information is so highly increasing. However, it is so difficult to provide a low-cost and high efficiency service to the field which demand the highest quality of 3D model, because pre-constructed spatial data are composed of different formats and storage structures according to the application purpose of each institutes. In fact, the techniques to construct a high applicable 3D geo-spatial model is very expensive to collect and analyze geo-spatial data, but most demanders of 3D geo-spatial model never want to pay the high-cost to that. This study, therefore, suggest the effective way to construct 3D geo-spatial model with low-cost of construction. In general, the effective way to reduce the cost of constructing 3D geo-spatial model as presented in previous studies is to combine the raw data obtained from point cloud observatory and UAV imagery, however this method has some limitation of usage from difficulties to approve the use of raw data because of those have been managed separately by various institutes. To solve this problem, we developed the linking & management system for unifying a high-Resolution raw geo-spatial data based on the point cloud DB and apply this system to extract the basic database from 3D geo-spatial mode for the road database registration. As a result of this study, it can be provided six contents of main entries for road registration by applying the developed system based on the point cloud DB.

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