http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
홍순헌(Hong Soon Heon),김영종(Kim Young Jong),최현(Choi Hyun) 대한공간정보학회 2009 대한공간정보학회지 Vol.17 No.4
최근 경제적, 시간적 여유의 증가로 인해 건강에 대한 관심이 높아지면서 취미 생활과 운동의 목적으로 생활권 주위의 산을 이용하는 등산인구가 증가하고 있는 추세이다. 등산인구의 증가에 비해 기존의 탐방로들의 대부분은 예전부터 이용되던 동선을 그대로 사용하여 단지 산 정상에 도달하기 위해 자연적으로 만들어진 것들이 대부분이라 최근 등산을 즐기는 이용객들의 다양한 신체적 특성과 목적에는 충족시키지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 수치지도 및 TotalStation으로 자료를 구축하고 GIS를 활용하여 각각의 탐방로를 분석한 뒤 탐방로에 따른 정보를 이용자에게 제공함으로써 탐방시 효율적으로 이용할 수 있도록 하였다. 연구대상지역은 경상남도에 소재한 검암산을 대상으로 하였다. 연구 결과 산을 이용하는 주 연령대인 30~50대의 운동강도에 따른 적정 경사도는 HG1과 JG1-JG2-JG3구간으로 나타났으며, 연령별 최적구간을 제시 하였다. The increased person interests in health in accordance with improved living standards result in the booming population who enjoy mountain climbing. Although there are more climbers than ever, most existing mountain paths are those which have been made naturally by people utilizing them to get to the peak and therefore cannot meet the various needs of emerging mountain climbers. Thus, this study that establish a data using numerical map and TotalStation aimed to provide them with beneficial information on mountain paths, analyzing each path using GIS. The subjects of this study are limited to Kum-Am which is in Kyungnam province, Korea. According to out research, proper slopes for the majority of mountain climbers, mostly in their from 30s to 50s, are turned out to be HG1 and JG1-JG2-JG3.
최현(Choi Hyun),안창환(Ahn Chang-Whan),홍순헌(Hong Soon-Heon) 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.5 No.1
위성영상의 분류작업은 원격탐사에서 가장 기초적인 부분이다. 위성영상을 분류하는데 있어 분리도 특성에 따른 분류는 영상을 분류하는데 있어 아주 효과적인 방법이다. 위성영상 분류작업에서는 분류 클래스에 대한 샘플화소의 대표성은 분류 정확도에 많은 영향을 미치기 때문에 분류 정확도 향상을 위해서는 분류이전단계의 최적화가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 고해상도 위성 중 활용빈도가 가장 높은 IKONOS 영상에 대한 영상특성을 파악한 후 기존의 중ㆍ저 해상도위성영상의 분리도 특성에 대하여 비교 분석하여 고해상도영상의 분류 정확도에 미치는 영향에 대하여 분석하는데 그 목적이 있다. The classification of the satellite images is basic part in Remote sensing. In classification of the satellite images, class separability feature is very effective accuracy of the images classified. For improving classification accuracy, It is necessary to study classification methode than analysis of class separability feature deciding classification probability. In this study, IKONOS were resampled to sizes 1m grid. Above images were calculated the class separability prior to the step for classification of pixels. This Study concludes, each image was measured by the rate of class separability, values classified were showed highly about 1.600~2.000. As consideration about side of class separability, Not only mean for the measurement of class separability in statistical methods and divergence but also pixel's values of training affect the statistical feature. IKONOS image was showed that bands are high relation. It is better that images are as classifically as possible. The results of the study were valued necessary process in geometric information building. This study help to improve accuracy of classification as feature of class separability in the class through optimizing previous classification steps.