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      • 레이저레이더 시뮬레이션을 위한 3차원 공간DB 설계

        김근한(Geun-han Kim),김혜영(Hye-young Kim),전철민(Chul-min Jun) 대한공간정보학회 2008 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2008 No.6

        3차원 오브젝트의 위치 및 정보 획득을 위한 레이저레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서는 시뮬레이션의 결과로 획득되는 공간의 범위와 해당 사물의 정보를 정확하고 빠르게 획득해야 한다. 본 연구에서는 이러한 레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서 3차원 공간 데이터를 공간DB에 저장하고, 질의를 수행하여 해당 3차원 오브젝트의 정보를 효과적으로 추출해내는 방법론을 제시하였다.' 이를 위해 본 연구에서는 시뮬레이션에서 사용되는 3차원 지형지물(지형, 건물, 사물 등) 모델의 정보를 데이터모델링을 통해 토폴로지형태를 갖도록 하였으며, 이를 공간DB에 저장하고, 레이저 신호와의 연산 쿼리를 시행하는 과정을 예시하였다. 이러한 과정을 구현하기 위하여 OGC 기반의 공간 데이터 타입, 함수, 인덱스들을 제공하는 PostgreSQL과 PostGIS를 사용하였다. 지형, 건물, 탱크 등 이렇게 세 가지의 범주의 사물로 나누어 각각을 공간DB로 구현, 쿼리를 실시하였다. 지형정보는 TIN을 사용하였고, 건물의 좌표 값들은 도화원도에서 추출하였으며, 탱크와 같은 사물은 VRML 모델의 좌표 값을 사용하였다.

      • KCI등재

        레이저레이더 시뮬레이션을 위한 3차원 데이터 모델의 성능 테스트

        김근한(Kim Geun Han),김혜영(Kim Hye Young),전철민(Jun Chul Min) 대한공간정보학회 2009 대한공간정보학회지 Vol.17 No.3

        레이저레이더 탐색기를 장착한 유도무기를 개발하고 실험하기 위하여 실제로 레이저레이더 탐색기가 장착된 유도 무기를 사용하기는 현실적으로 어렵다. 따라서 레이저레이더 탐색기를 사용하여 표적을 촬영한 것처럼 시뮬레이션 할 수 있는 컴퓨팅 환경을 구축해야 하며, 이를 위해서는 지표의 지형, 지물에 대한 3차원 모델이 필요하다. 또한 레이저레이더 시뮬레이션은 대용량 데이터를 다뤄야 하고 벽면의 재질이나 반사도와 같은 속성을 저장, 검색, 분석하여야 한다. 그러나 현재 사용되고 있는 대부분의 3차원 모델은 파일 기반의 데이터 구조를 가지고 있으며 토폴로지 구조를 가지고 있지 않고, 가시화에 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구에서 테스트하고자 하는 레이저레이더 시뮬레이션에는 연산 속도나 가시화 성능 문제로 인하여 기존의 3차원 모델을 적용하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 공간 데이터베이스의 사용과 이를 위한 3차원 데이터 모델링 기법을 제시하였으며 이를 레이저레이더 시뮬레이션에 적용하였다. 기존에 연구되었던 3차원 모델은 서로 다른 목적에 맞도록 모델링 되었기 때문에 어떠한 모델이 레이저레이더 시뮬레이션에 가장 적합한 모델인지 알 수 없다. 따라서 본 연구에서는 레이저레이더 시뮬레이션을 위한 네 가지 종류의 3차원 데이터 모델을 정의하고 각각의 모델들에 대하여 성능 테스트를 수행하여 테스트 결과를 획득하였다. 네 가지 모델 중 레이저레이더 시뮬레이션에 가장 적합하다고 판단되는 Body-Face 모델을 선정하였다. Experiments using real guided weapons for the development of the LADAR(Laser radar) are not practical. Therefore, we need computing environment that can simulate tbe 3D detections by LADAR. Such simulations require dealing with large sized data representing buildings and terrain over large area. And they also need the information of 3D target objects, for example, material and echo rate of building walls. However, currently used 3D models are mostly focused on visualization maintained as file-based formats and do not contain such semantic information. In this study, as a solution to these problems, a method to use a spatial DBMS and a 3D model suitable for LADAR simulation is suggested. The 3D models found in previous studies are developed to serve different purposes, thus, it is not easy to choose one among them which is optimized for LADAR simulation. In this study, 4 representative 3D models are first defined, each of which are tested for different performance scenarios. As a result, one model, "Body-Face", is selected as being the most suitable model for the simulation. Using this model, a test simulation is carried out.

      • KCI등재

        레이저레이더 시뮬레이션을 위한 3차원 객체 모델링

        김근한(Kim Geun Han),전철민(Jun Chul Min) 대한공간정보학회 2008 대한공간정보학회지 Vol.16 No.2

        레이저레이더 시뮬레이션의 성능을 향상시키기 위해서는 시뮬레이터의 레이저신호로 대응되는 공간의 범위와 해당 사물의 위치 및 속성정보를 정확하고 빠르게 획득해야 한다. 또한 시뮬레이션에 사용되는 데이터는 지형, 건물 및 차량과 같은 복잡한 3차원 객체들이며 광범위한 지역을 대상으로 하므로 가시화를 위한 일반적인 3차원 모델링 툴로는 빠르게 데이터를 추출하고 연산을 수행하기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 복합적인 형태의 3차원 객체를 데이터베이스에 저장하고 필요한 질의를 수행하며, 가시화 부분과 연동할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 위해 3차원 다면체를 토폴로지 기반으로 데이터모델링을 수행하는 과정과 이러한 객체를 공간 DBMS를 이용하여 구현하는 과정을 예시하였다. 또한 DB에 저장된 데이터를 접근하여 가시화하는 과정을 VRML을 이용하여 구현하고, 시뮬레이션 레이저신호와의 연산 테스트를 실시하였다. 향후 데이터모델에 대한 연구와 가시화 부분에서의 LOD 적용 등의 문제를 해결한다면 시뮬레이션뿐 아니라 보다 다양한 상황에 적용할 수 있을 것이다. The improvement of the performance in laser radar simulation requires fast retrievals of the spatial locations and attributes of objects in response to the laser signals of the simulators. Since the data used in simulation are complex 3D objects such as terrain, buildings and vehicles, and are of large sizes, commonly used 3D modeling tools are not suitable for this use. We proposed a method to store such 3D objects in a database, perform required queries and integrate with visualization tools. We showed the processes for the data modeling based on 3D topological concepts and then building a spatial DBMS. Also, we illustrated the process for accessing and visualizing the stored data using VRML and performed test computations using some laser signal data. With further enhancement on data modeling and LOD problems in visualization, the proposed method will be practically applied in different situations including laser simulation.

      • KCI등재

        공간 DBMS를 활용한 3차원 실내 대피 경로 안내 시스템

        김근한(Kim Geun Han),김혜영(Kim Hye Young),전철민(Jun Chul Min) 대한공간정보학회 2008 대한공간정보학회지 Vol.16 No.4

        현재 활용되는 대부분의 3차원 모델은 3차원 객체의 가시화에 중점을 두고 있고 토폴로지 구조를 가지고 있지 않아 3차원 공간분석 및 응용에 있어 한계가 존재한다. 그리고 실내 공간의 수많은 객체들간의 관계를 완전 토폴로지 기반으로 구현하는 것은 복잡도나 연산속도가 지나치게 증가하여 현실성이 떨어진다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 공간 DBMS를 이용하여 실내 3차원 공간을 보다 간단하게 구축하는 방안을 제시하였다. 건물 내 각 공간의 공간정보와 속성 정보를 테이블 단위로 저장하면 DBMS의 빠른 질의와 연산 및 분석이 가능하다. 또한 질의를 통해 추출한 공간 데이터를 이용하여 2차원 및 3차원으로 가시화할 수도 있다. 본 연구에서는 층별 CAD 데이터를 공간 DBMS로 저장하여 2차원상의 토폴로지를 구현하고, 이를 3차원으로 가시화 할 수 있는, 2D-3D Hybrid 데이터모델을 제시하였다. 이러한 모델을 공간 DBMS로 구축하고 공간 함수와 질의를 활용하여 2차원 및 3차원으로 가시화 하는 과정을 제시하였고, 이를 이용하는 사례로서 실내 대피 경로 안내 시스템을 구축하는 과정을 예시하였다. Currently used 3D models, which are mostly focused on visualization of 3D objects and lack topological structure, have limitation in being used for 3D spatial analyses and applications. However, implementing a full topology for the indoor spatial objects is less practical due to the increase of complexity and computation time. This study suggests an alternative method to build a 3D indoor model with less complexity using a spatial DBMS. Storing spatial and nonspatial information of indoor spaces in DB tables enables faster queries, computation and analyses. Also it is possible to display them in 2D or 3D using the queried information. This study suggests a 2D-3D hybrid data model, which combines the 2D topology constructed from CAD floor plans and stored in a spatial DBMS and the 3D visualization functionality. This study showed the process to build the proposed model in a spatial DBMS and use spatial functions and queries to visualize in 2D and 3D. And, then, as an example application, it illustrated the process to build an indoor evacuation simulator.

      • KCI등재

        의사결정나무를 활용한 2030년 도시 확장 예측

        김근한 ( Kim Geun-han ),최희선 ( Choi Hee-sun ),김동범 ( Kim Dong-beom ),정예림 ( Jung Yee-rim ),진대용 ( Jin Dae-yong ) 한국환경복원기술학회(구 한국환경복원녹화기술학회) 2020 한국환경복원기술학회지 Vol.23 No.6

        The uncontrolled urban expansion causes various social, economic problems and natural/environmental problems. Therefore, it is necessary to forecast urban expansion by identifying various factors related to urban expansion. This study aims to forecast it using a decision tree that is widely used in various areas. The study used geographic data such as the area of use, geographical data like elevation and slope, the environmental conservation value assessment map, and population density data for 2006 and 2018. It extracted the new urban expansion areas by comparing the residential, industrial, and commercial zones of the zoning in 2006 and 2018 and derived a decision tree using the 2006 data as independent variables. It is intended to forecast urban expansion in 2030 by applying the data for 2018 to the derived decision tree. The analysis result confirmed that the distance from the green area, the elevation, the grade of the environmental conservation value assessment map, and the distance from the industrial area were important factors in forecasting the urban area expansion. The AUC of 0.95051 showed excellent explanatory power in the ROC analysis performed to verify the accuracy. However, the forecast of the urban area expansion for 2018 using the decision tree was 15,459.98㎢, which was significantly different from the actual urban area of 4,144.93㎢ for 2018. Since many regions use decision tree to forecast urban expansion, they can be useful for identifying which factors affect urban expansion, although they are not suitable for forecasting the expansion of urban region in detail. Identifying such important factors for urban expansion is expected to provide information that can be used in future land, urban, and environmental planning.

      • KCI등재

        기후변화 리스크의 지역 불평등 모니터링 : 폭염을 중심으로

        김근한 ( Kim Geun-han ) 한국환경복원기술학회 2021 한국환경복원기술학회지 Vol.24 No.6

        Abnormal climate caused by climate change causes enormous social and economic damage. And such damage and its impact may vary depending on the location and regional characteristics of the region and the social and economic conditions of local residents. Therefore, it is necessary to continuously monitor whether there are indicators that are weaker than other regions among the detailed indicators that constitute the risk, exposure and vulnerability of climate change risk. In this study, the concept of climate change risk was used for heatwave to determine regional inequality of climate change risk. In other words, it was judged that inequality in climate change risk occurred in regions with high risk but high exposure and low vulnerability compared to other regions. As a result of the analysis, it was found that 13 local governments in Korea experienced regional inequality in climate change risk. In order to resolve regional inequality in climate change risks, the current status of regional inequality in climate change should be checked based on the analysis proposed in this study, there is a need for an evaluation and monitoring system that can provide appropriate feedback on areas where inequality has occurred. This continuous evaluation and monitoring-based feedback system is expected to be of great help in resolving regional inequality in climate change risks.

      • KCI등재

        공간 빅데이터의 개념 및 요구사항을 반영한 서비스 제공 방안

        김근한(Kim, Geun Han),전철민(Jun, Chul Min),정휘철(Jung, Hui Cheul),윤정호(Yoon, Jeong Ho) 대한공간정보학회 2016 대한공간정보학회지 Vol.24 No.4

        본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다. By reviewing preceding studies of big data and spatial big data, spatial big data was defined as one part of big data, which spatialize location information and systematize time series data. Spatial big data, as one part of big data, should not be separated with big data and application methods within the system is to be examined. Therefore in this study, services that spatial big data is required to provide were suggested. Spatial big data must be available of various spatial analysis and is in need of services that considers present and future spatial information. Not only should spatial big data be able to detect time series changes in location, but also analyze various type of big data using attribute information of spatial data. To successfully provide the requirements of spatial big data and link various type of big data with spatial big data, methods of forming sample points and extracting attribute information were proposed in this study. The increasing application of spatial information related to big data is expected to attribute to the development of spatial data industry and technological advancement.

      • KCI등재
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        보존지역의 합리적 관리를 위한 철새 서식 확률지도 구축 - 부산 Eco Delta City (EDC)를 중심으로 -

        김근한 ( Kim Geun Han ),공석준 ( Kong Seok Jun ),김희년 ( Kim Hee Nyun ),구경아 ( Koo Kyung Ah ) 한국환경복원기술학회 2023 한국환경복원기술학회지 Vol.26 No.6

        In some areas of the Republic of Korea, the designation and management of conservation areas do not adequately reflect regional characteristics and often impose behavioral regulations without considering the local context. One prominent example is the Busan EDC area. As a result, conflicts may arise, including large-scale civil complaints, regarding the conservation and utilization of these areas. Therefore, for the efficient designation and management of protected areas, it is necessary to consider various ecosystem factors, changes in land use, and regional characteristics. In this study, we specifically focused on the Busan EDC area and applied machine learning techniques to analyze the habitat of regional species. Additionally, we employed Explainable Artificial Intelligence techniques to interpret the results of our analysis. To analyze the regional characteristics of the waterfront area in the Busan EDC district and the habitat of migratory birds, we used bird observations as dependent variables, distinguishing between presence and absence. The independent variables were constructed using land cover, elevation, slope, bridges, and river depth data. We utilized the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) model, known for its excellent performance in various fields, to predict the habitat probabilities of 11 bird species. Furthermore, we employed the SHapley Additive exPlanations technique, one of the representative methodologies of XAI, to analyze the relative importance and impact of the variables used in the model. The analysis results showed that in the EDC business district, as one moves closer to the river from the waterfront, the likelihood of bird habitat increases based on the overlapping habitat probabilities of the analyzed bird species. By synthesizing the major variables influencing the habitat of each species, key variables such as rivers, rice fields, fields, pastures, inland wetlands, tidal flats, orchards, cultivated lands, cliffs & rocks, elevation, lakes, and deciduous forests were identified as areas that can serve as habitats, shelters, resting places, and feeding grounds for birds. On the other hand, artificial structures such as bridges, railways, and other public facilities were found to have a negative impact on bird habitat. The development of a management plan for conservation areas based on the objective analysis presented in this study is expected to be extensively utilized in the future. It will provide diverse evidential materials for establishing effective conservation area management strategies.

      • KCI등재

        의사결정트리를 이용한 북한 지역의 환경생태적 우수 지역 평가

        김근한(Kim, Geun Han),류정우(Ryu, Joung Woo),윤다영(Yoon, Da Young),강병진(Kang, Byung Jin),김진형(Kim Jin Hyeong) 대한공간정보학회 2018 대한공간정보학회지 Vol.26 No.3

        통일 이후 국토의 보전과 이용을 고려하는 계획의 수립을 위해서는 객관적이고 과학적인 국토 환경성평가 결과가 필요하다. 하지만 북한 지역에 구축되어 있는 환경공간정보가 제한적이기 때문에 기존 환경성평가 기법을 적용한 환경성평가 결과의 도출은 어렵다. 본 연구는 남한 지역의 식생지수들과 토지피복지도, 지형 자료에 의사결정트리기법을 적용하여 환경생태적 우수 지역을 분류하는 모델을 구축하고 이를 북한 지역에 적용함으로써 북한 지역의 환경생태적 우수 지역을 평가하였다. 모델의 검증을 위한 ROC 분석 결과 AUC가 0.85621로 높게 나타나 제안한 모델의 실용적 사용이 가능함을 확인하였다. 또한 본 연구의 모델을 적용하여 도출한 남한지역의 환경생태적 우수지역과 국토환경성평가지도의 환경생태적 평가 1등급 지역을 중첩 분석한 결과 80.04%의 높은 일치율을 확인하였다. 본 연구가 제안한 방법으로 구축한 북한 지역의 환경생태적 우수 지역은 향후 통일 이후 환경의 보전과 국토의 이용과 관련된 계획 수립에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다. In order to establish a plan considering the conservation and utilization of the land after the reunification, objective and scientific evaluation of the environmental quality of the land is necessary. However, it is difficult to derive the results of the environmental assessment using the existing environmental assessment method because the environmental spatial information constructed in North Korea is limited. This study was conducted to build a model to classify environmental and ecological hot spots by applying decision tree method to vegetation indices, land cover maps and topographic data in South Korea, and to evaluate North Korea region by applying the model to the data in North Korea. As a result of the ROC analysis for the verification of the model, the AUC was as high as 0.85621, confirming the practical use of the proposed model. In addition, the result of overlay analysis between the environmental and ecological hot spots derived from the proposed model and the first grade area of the Environmental Conservation Value Assessment Map in South Korea showed a high agreement rate of 80.04%. The environmental and ecological hot spots in North Korea constructed by the proposed method can contribute to the planning of environmental preservation and utilization of land after unification.

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