적조정보시스템의 GIS데이터베이스화 연구

정종철,Jeong Jong-chul 한국공간정보학회 2004 한국공간정보학회지 Vol.12 No.3

본 연구의 목적은 GIS 분석기법에 의해 적조의 발생시기와 생물학적, 해양학적인 인자를 통해 적조의 발생 가능한 시-공간적인 분포를 분석하는 적조정보시스템의 개발이다. 적조의 발생은 1994년까지 남해안에서 산발적으로 일어났다. 그러나 1995년 이후로 남해안과 동해안 전 해역에 걸쳐서 빈번히 광역적인 범위로 적조가 발생하고 있다. 따라서 적조 연구 분야도 최근 중요한 변화가 이루어졌다. 적조 모니터링을 위한 원격탐사, GIS, 퍼지 모델 시스템 등과 같은 다양한 기술 분야가 수행되었다. 본 연구에서는 국내 연안에서 발생한 적조의 발생 범위와 적조 생물, 그리고 해양환경 요소 등을 하나의 지리정보시스템 기반에 의한 적조정보시스템으로 구축하기 위해 각각의 자료를 데이터베이스화하고 적조발생의 공간적 분포를 분석하는데 필요한 자료의 구축 방안을 제시하였다. The purpose of this study is to develop of red tide information system for spatial and temporal analysis of red tide including the outbreak season of red tide and biological-oceanography parameters using GIS techniques. The outbreaks of red tide were sporadic in the South Sea until 1994, but became frequent and widespread in whole coastal waters of the South Sea and East Sea since 1995. Therefore, the research fields of red tide has undergone a major changes. For monitoring of red tide, many kinds of techniques were carried out such as remote sensing, GIS and fuzzy model system. In this research, the development methods of red tide information system were suggested. For construction of the CIS based Red Tide database, spatial distribution area, species of red tide plankton and physical environment were analyzed.

기계학습 Adaboost에 기초한 미세먼지 등급 지도

정종철,Jeong, Jong-Chul 한국국토정보공사 공간정보연구원 2021 지적과 국토정보 Vol.51 No.2

미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO₂, CO, NO₂, O₃와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM₁₀과 PM_2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM₁₀과 PM_2.5의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다. Fine dust is a substance that greatly affects human health, and various studies have been conducted in this regard. Due to the human influence of particulate matter, various studies are being conducted to predict particulate matter grade using past data measured in the monitoring network of Seoul city. In this paper, predictive model have focused on particulate matter concentration in May, 2019, Seoul. The air pollutant variables were used to training such as SO₂, CO, NO₂, O₃. The predictive model based on Adaboost, and training model was dividing PM₁₀ and PM_2.5. As a result of the prediction performance comparison through confusion matrix, the Adaboost model was more conformable for predicting the particulate matter concentration grade. Although air pollutant variables have a higher correlation with PM2.5, training model need to train a lot of data and to use additional variables such as traffic volume to predict more effective PM₁₀ and PM_2.5 distribution grade.

다중시기 위성영상을 이용한 임하댐 부유사 변화탐지

정종철,Jeong, Jong-Chul 한국공간정보학회 2007 한국공간정보학회지 Vol.15 No.1

본 연구의 목적은 Landsat과 SPOT 5 위성자료를 이용하여 부유사 알고리즘을 적용한 결과를 바탕으로 임하댐의 수질을 시-공간적으로 평가하는데 연구의 목적이 있다. 임하댐의 부유사 농도 분포를 동시에 관측하기 위해서 위성관측 자료가 분석되었다. 본 연구의 중요한 과정은 위성에서 관측된 반사도와 부유사 농도와의 관계를 파악하는데 있다. 하지만, 부유사 알고리즘은 위성자료에서 계산된 부유사와 동일시점의 현장관측 자료와 비교되어야만 한다는 제한점이 있다. 위성관측 반사도로부터 도출된 상관식을 기초로 한 부유사 알고리즘은 부유사 농도 추정을 위한 경험식으로 유도되고 검증되었다. The purpose of this study is to assess spatio-temporal variation of Imha Dam water quality according to suspended sediment algorithm using Landsat and SPOT 5 data. In order to learn synchronous suspended sediment concentrations(SSC) in Imha Dam waters, the satellite remote sensing data are analyzed. The key procedure of this research is that we should know the relationships between suspended sediment concentrations and satellite-detected reflectance. However, the SSC algorithm has the limitation that it must be compared calculated SSC with synchronous ground-truth data in the Dam water. Based upon the linear response from satellite-detected reflectance, SSC algorithm validated an efficient algorithm to estimate proportional factor and then derived an empirical equation far SSC estimations.

GIS를 이용한 적조의 시-공간적 분포 분석

정종철,Jeong Jong-chul 한국공간정보학회 2005 한국공간정보학회지 Vol.13 No.3

The aim of this study is to analyze the temporal and spatial distribution aspects of red tide using GIS techniques. The damage caused by red tide appears various aspects according to the species, concentration and spatial distribution of red tide plankton. Therefore, in order to prevent the damage of red tide it is important to understand the distribution characteristics of red tide by each species according to time and space. In this perspective, we analyzed the beginning outbreak area, spatial occurrence frequency and spatial migration of red tide. The spatial data used by this study was constructed by digitizing the red tide quick report and coupled with various attributes such as species, concentration and water temperature for construction of red tide database. We used various spatial analysis methods such as union, intersect, tracking, buffer and spatial interpolation for analyzing temporal and spatial characteristics of red tide. From the result of these spatial analyses, we could get the spatial information on the temporal and spatial distribution characteristics of red tide at the Southern Sea. 본 연구의 목적은 GIS기술을 이용하여 적조의 시공간적인 분포를 분석하는 것이다. 적조에 의해 발생하는 피해는 적조 생물종에 따라 다양하게 나타난다 때문에 적조의 피해를 저감하기 위해서는 시-공간적인 적조 생물종의 분포특성을 파악하는 것이 중요하다. 이러한 관점에서 우리는 최초의 적조발생지역, 공간적 발생빈도, 적조의 이동 등을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 공간자료는 적조 속보 보고에 의해 공간분포를 디지타이징하였고, 적조데이터베이스를 구축하기 위해 적조 생물종, 생물 밀도, 수온 등의 다양한 속성자료를 구성하였다. 적조의 시-공간적 분포 특성을 분석하기 위해 다양한 공간분석기법을 적용하였다. 이러한 공간분석 결과로부터 남해에서의 시-공간 적이 적조 공간 정보를 얻을 수 있었다.

가로림만의 갯벌 지표온도와 식생지수에 의한 공간분석

정종철,Jeong, Jong-Chul 한국국토정보공사 공간정보연구원 2017 지적과 국토정보 Vol.47 No.1

Human activity such as agriculture, industrial development and urban sprawl has been the major threat to wetlands ecosystem, which have caused the greatest losses of coastal wetlands. The Garorim bay provides one of the most important wetland habitate and Ministry of Oceans and Fisheries designated Garorim bay to marine ecosystem protected area in July 2016. The purpose of this research is to analysis the spatial pattern of Garorim bay using Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI & TIRS). The surface temperature and NDVI of Garorim bay were processed with spatial analysis method and time series analysis were applied to 25 years Landsat satellite 19 images. The results of time series distribution map compared with the several wetland habitate on remotely sensed images. Landsat images showed the change area of wetland vegetation distribution from 1988 to 2014. The southern part habitate of Garorim bay have been changed with vegetation patterns on coastal wetland which were covered with tidal flat. 농경지, 공업지역 개발, 주거지 확장과 같은 인간의 활동은 갯벌생태계에 중요한 위협이 되어 왔고, 연안갯벌 감소의 가장 중요한 원인이었다. 가로림만은 가장 중요한 습지 서식처 중에 하나이며, 해양수산부는 가로림만을 2016년 7월 해양생태계보호구역으로 지정하였다. 본 연구의 목적은 Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI & TIRS)의 위성영상을 통해 가로림만의 공간적인 패턴을 분석하는 것이다. 가로림만의 표층온도와 NDVI는 공간분석기법에 의해 처리하였고, 시계열분석이 25년 동안의 Landsat 영상을 통해 적용되었다. 시계열 온도/식생 분포지도는 위성영상에 의해 몇 개의 갯벌 습지 서식처로 비교되었다. Landsat영상은 1988년부터 2014년까지 습지식생의 변화를 보여주었고, 가로림만 남부지역은 갯벌이 분포된 지역에 연안 습지에서 식생의 공간분포 변화되었음을 보여주고 있다.

서울시 토지이용과 교통량에 따른 미세먼지의 공간분포

정종철,이상훈,Jeong, Jong-Chul,Lee, Peter Sang-Hoon 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1

서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다. To sustainably monitor air pollution in Seoul, the number of Air Pollution Monitoring Station has been gradually increased by Korea's Ministry of Environment. Although particulate matters(PM), one of the pollutants measured at the stations, have an significant influence on human body, the concentration of PM in Korea came in second among 35 OECD member countries. In this study, using the data of PM concentration from the stations, distribution maps of PM10 and PM2.5 concentrations over Seoul were generated, and spatial factors potentially related to PM distribution were investigated. Based on a circumscribed hexagon about a circle in radius of 500 meters created as a basic unit, Seoul was sectionalized and PM concentration map was generated using the interpolation technique of 'inverse distance weighting'. The distributions of PM concentrations were investigated with commuting time by administrative district and the outcome was related with land-use type and volume of traffic. Results from this analysis indicated distribution pattern of PM10 concentration was different from that of PM2.5 by administrative district and time. The distribution of PM concentration was strongly related to not only the size of business and trafficked areas among the land-use type, but also the existence of urban green. Further analysis of the relationship between the PM concentration and detailed land-use and urban green maps can be helpful to identify spatial factors which have an impact on the PM concentration on the regional scale.

Multi-temporal Remote Sensing Data Analysis using Principal Component Analysis

정종철,Jeong, Jong-Chul The Korean Association of Geographic Information S 1999 한국지리정보학회지 Vol.2 No.3

본 연구의 목적은 Landsat TM 자료를 이용하여 시화호로부터 황해로 방류되는 오염된 시화호물의 방류범위를 해석하는 것이다. 본 연구지역은 Case 2 water에 속하는 지역이기 때문에 엽록소와 부유사의 정량적인 해석을 위한 알고리듬을 적용하는데는 한계가 있다. 본 연구의 초점은 다중시기의 Landsat TM 자료를 이용하는데 있다. 즉, 시화호로부터 방류되는 방류수의 공간적인 확산범위를 관측하기 위해 주성분분석을 적용하였다. 주성분분석의 결과는 엽록소, 부유사, 투명도, 표층수온, SeaWiFS 채널의 수중광학 측정결과인 반사치와 비교하였다. 그리고, PRR-600에 의해 얻어진 수중 광학 반사치는 Landsat TM 자료에서 얻어진 주성분분석 결과와 함께 분석되었다. 이러한 현장관측자료를 바탕으로 비록 다른 현장관측 측정변수가 낮은 상관관계를 나타냈음에도 불구하고 투명도(Secchi Disk Depth)와 주성분분석의 제 1 성분이 $R^2$=0.7631의 좋은 상관관계를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 다중시기의 원격탐사자료를 사용하여 주성분분석을 할 때 나타나는 여러 문제를 토의하였다. The aim of the present study is to define and tentatively to interpret the distribution of polluted water released from Lake Sihwa into the Yellow Sea using Landsat TM. Since the region is an extreme Case 2 water, empirical algorithms for detecting concentration of chlorophyll-a and suspended sediments have limitations. This work focuses on the use of multi-temporal Landsat TM data. We applied PCA to detect evolution of spatial feature of polluted water after release from the lake Sihwa. The PCA results were compared with in situ data, such as chlorophyll-a, suspended sediments, Secchi disk depth(SDD), surface temperature, remote sensing reflectance at six channel of SeaWiFS. Also, the in situ remote sensing reflectance obtained by PRR-600(Profiling Reflectance Radiometer) was compared with PCA results of Landsat TM data sets to find good correlation between first Principal Component and Secchi disk depth($R^2$=0.7631), although other variables did not result in such a good correlation. Therefore, Problems in applying PCA techniques to multi-spectral remotely sensed data were also discussed in this paper.

SeaWiFS 밴드역에 의한 연안해역의 엽록소 밴드비율 알고리듬 검증

정종철 ( Jong Chul Jeong ),유신재 ( Sin Jae Yoo ) 大韓遠隔探査學會 2000 大韓遠隔探査學會誌 Vol.16 No.1

해양관측위성으로 1997년에 발사된 SeaWiFS 센서는 해양의 엽록소 분포와 대기환경 등 다양한 지구관측 자료를 제공하고 있고, 현재까지 수신된 많은 자료는 해양뿐만 아니라 육상관측에도 이용되고 있다. 하지만, SeaWiFS 센서는 1 km의 공간해상력으로 인해 연안해역의 관측이 어렵고, 연안역에서의 대기보정 문제가 아직 정립되지 않아 연안해역의 관측에는 아직 활발히 적용되지 못하다. 특히, 서.남해 연안해역은 부유사 농도가 높고, 육상에서 비롯되는 용존유기물의 흡광으로 엽록소 분포를 분석하기에 적합한 알고리듬이 개발되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 해양의 엽록소 농도분포를 분석하는데 활용되어온 경험적인 알고리듬을 바탕으로 연안해역의 엽록소 분포를 분석하기에 적합한 경험식을 도출하였으며, 이러한 경험식을 도출하는 과정에서 연안해역의 엽록소 농도 관측을 위해서는 레드영역의 밴드 (665nm)가 활용되어야 한다는 결론을 얻었다. Since being launched for ocean observing in 1997, the SeaWiFS sensor has supplied data on ocean chlorophyll distribution and environmental conditions of the atmosphere. Until now, a lot of SeaWiFS data have been archived and utilized for ocean monitoring and land observation. The SeaWiFS sensor has 1km spatial resolution, therefore, it is difficult to obtain data at the coastal zone. Since atmospheric correction algorithms at the coastal area have not been confirmed for chlorophyll algorithm, the ocean color data analysis for coastal zone is not common. In particular, domestic coastal areas have high suspended sediments concentrations and higher absorption influence of colored dissolved organic matter (CDOM), released from in-land, than open-sea. Thus, a useful algorithm for analysis of chlorophyll distribution in domestic coastal areas has not been developed. In this study, empirical algorithms, using data from the ocean color sensor, were developed for monitoring of chlorophyll distribution of coastal areas. In the process of the development of the algorithms, we can find that the red band (665nm) should be used for analyzing of domestic coastal areas near the Yellow Sea.

토지적합성 분석을 위한 유전자 알고리즘 적용 가능성 탐색

정종철(Jeong, Jong Chul) 한국부동산원 2017 부동산분석 Vol.3 No.1

토지적합성 분석은 공간 데이터를 분류하는 일반적 방법이며, 토지개발의 상대적 가중치를 결정하는 전통적인 기법으로 사용되어 왔다. 소규모 토지개발은 토지 법률 지식에 의해 결정되거나 분석가의 주관적 견해에 의한 개발로 결정되어 왔다. 본 연구에서는 소규모 토지개발을 위해 유전자 알고리즘과 지리정보시스템을 활용한 토지적합성 분석 방법을 제안하는데 목적이 있다. 유전자 알고리즘은 토지개발자의 요구사항과 공간자료와의 융합을 통해 효과적인 토지적합성을 결정할 수 있는 장점을 가지고 있다. 소규모 토지개발의 적합성 분석 연구결과들은 도로와 미개발토지로 구성된 샘플 연구지역에서 토지적합성과 최적의 토지개발 패턴을 제시하였다. 이론적 관점에서 토지개발의 적합성분석 방법은 유전자 알고리즘과 지리정보시스템의 공간자료를 사용하여 공간구조와 입지의 관점에서 개발 적합지역을 선정하는데 가능성을 보여주었다. The analysis of land suitability has been used as a conventional method for classifying spatial data and deciding the relative weight of land development suitability. Small-scaled land development has been determined according to land law-based knowledge or land analysts’ subjective views. The purpose of this study was to suggest a method of land suitability analysis for small-scaled land development, using a genetic algorithm(GA) and a geographic information system(GIS). The genetic algorithm has a merit that it can rationally decide effective land suitability by integrating spatial data sets and developers’ requests. The findings showed land suitability and the optimum land development pattern at a sample site consisting of roads and undeveloped land. In theory, the analysis of land suitability showed the possibility of selecting a suitable development site in terms of location and spatial structure, using GIS spatial data and the genetic algorithm.

Landsat TM을 이용한 표층수온 분석 오차

정종철 ( Jong Chul Jeong ),유신재 ( Sin Jae Yoo ) 大韓遠隔探査學會 1999 大韓遠隔探査學會誌 Vol.15 No.1

위성자료를 이용한 표층수온 분포에 관한 연구는 AVHRR을 이용하여 해양이나 내륙의 거대 호수에 적용되어 왔다. 하지만, AVHRR은 공간적인 해상력이 낮아(1.1 Km) 연안해역이나 시화호에 AVHRR을 적용하여 표층수온을 분석하기는 어렵다. 반면에 Landsat TM은 6번 밴드(10.4-12.5 ㎛)를 이용하여 표층수온을 추출할 수 있으며, 120m의 공간해상력을 가지고 있어서 시화호와 인근 해역의 표층수온 분포를 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Landsat TM의 공간해상력이 가지는 장점을 이용하여 연안해역과 시화호의 표층수온을 분석하였다. 또한, 표층수온을 파악하기 위해 영상에서 얻은 신호에 경험적 방법, NASA, RESTEC, Quadratic 방법을 적용하여 휘도온도(Brightness Temperature; ℃)를 구하고 이들을 실측치와 비교하였다. 각각의 방법을 적용하여 얻은 계산치는 실측치 보다 1-5℃ 낮게 나타났으며, NASA 방법은 R2=0.9343, RMSE=3.5876℃, RESTEC방법은 R2=0.8937, RMSE=3.76℃, Quadratic방법은 R2=0.8967, RMSE=2.949℃의 결과를 보여주었다. Landsat TM은 단일밴드에 의해 표층수온을 추출하므로 대기중의 수증기에 따른 오차를 보정하기 어렵다. 따라서, TM 자료에 의한 표층수온 분포는 실측치보다 낮게 추정될 수 있다. 하지만, 연안해역과 시화호의 표층수온 분석에 있어서 공간해상력이 가지는 장점을 이용하기 위해서는 대기중의 수증기과 에어로졸에 의한 대기영향을 감소시킬 수 있는 방법이 제시되어야 할 것이다. The estimation technique of surface water temperature by satellite remote sensing has been applied to ocean and large lakes using AVHRR. However, the spatial resolution of AVHRR is not adquate for coastal region and small lakes. Landsat 5 TM has 120 m spatial resolution, which suits better. We carried out analysis of surface water temperature in Lake Sihwa and near coastal area using Landsat 5 TM. To relate digital number to the brightness temperture, we applied Empirical, NASA, RESTEC, Quadratic methods. Comparing calculated and observed value, we obtained as follows; NASA method, R2=0.9343, RMSE (Root Mean Square Error)=3.5876℃; RESTEC method, R2=0.8937, RMSE=3.76℃; Quadratic method, R2=0.8967, RMSE=2.949℃. Because Landsat TM has only one band for extracting surface temperature, it was difficult to correct for the atmospheric errors. For improving the accuracy of surface temperature detection using Landsat TM, there is a need for a method to decrease the effect of atmospheric contents.