공간가중회귀모형을 이용한 18대 대선 투표율 및 지지율과 인구사회학 변수들 간의 공간관계 분석

홍일영,전보애,이경주 한국지도학회 2014 한국지도학회지 Vol.14 No.3

본 연구의 목적은 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression, GWR)을 이용하여 2012년 대선 투표율 및지지율에 나타난 인구사회학적 변수들의 공간적 변이와 분포 특성을 살펴보는 것이다. 일반적으로 투표율 및 지지율과 관련성이 높다고 알려진 인구사회학 변수들인 연령, 교육수준 등을 독립변수로 통계청 온라인 데이터베이스를 활용하였고, 선거관리위원회의 2012년 18대 대선의 시군구별 투표율을 종속변수로 하여 보수적 성향의 그룹과 진보적 성향의 그룹간의 분포특성을 분석하였다. 모형 추정결과 2012년 선거는 투표율에 있어서 세대 및 교육수준에 따라 전반적으로 유의미한 차이가 나타나고 있지만, 지역과 지지하는 후보에 따라 공간적인 차이가 나타남을 확인하였다. 기존의 연구들이 일반회귀분석(OLS)을 이용하여 표본으로부터모집단 전체의 특성을 추정한 것과는 달리 이 연구에서는 GWR을 이용하여 통계청 및 선거관리위원회 통계자료로부터 시군구단위의 국지적 수준의 회귀계수를 추정함으로써 투표율에 영향을 주는 인구사회학적 변수들의 공간적 분포특성을 세부적으로 탐색할 수 있었다는 점에서 의의가 있다. In this study, we analyzed the spatial relationship between the 2012 presidential election turnouts, supportrates, and the demographic factors using Geographically Weighted Regression (GWR). Until recently, understandingthe voter behavior of election has been pursued through the traditional regression analysis with the selected sample data.On the contrary, this study investigated the 2012 election with the aggregated data at the national level using GWR withspatial variation. It is well known that the voter turnout and support rate are generally associated with demographic factors such as age and education level. Thus, we select these as the independent variables and turnout and support rateas the dependent variables. We also explore the regional variation of the model with conservative groups and progressivegroups. The data for the dependent variable were acquired from the National Election Commission web site and the data for independent variables from Statistics Korea web site. The results indicated that the GWR models predicted thepresidential election turnout and the each candidate's support rates better than the traditional OLS (Ordinary Least Squares) model at the goodness of fit of the model and also provided useful information regarding the spatial variationof the demographic factors such as the age and education level affecting the regional turnout rates and the each candidate's support rates.

국내 위치기반 소셜 네트워크(Location Based Social Network) 데이터의 공간분포

홍일영 한국지도학회 2016 한국지도학회지 Vol.16 No.2

본 연구에서는 국내 위치기반소셜 네트워크(LBSN)의 공간분포 특징을 분석하였다. LBSN에서 발생하는 정보의 특징은 사용자들이 작성한 콘텐츠가 지역과 밀접한 관계를 갖는 내용이기에 해당 지역이 갖는 특징들을 반영하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 가장 대표적인 서비스인 포스퀘어를 사례로 베뉴와 팁에 관한 정보를 수집하여 데이터의 지역 간의 특징 및 차이를 분석하였다. LBSN자료의 정량적인 특징인 베뉴 및 팁의 수와 함께 정성적인 특징인 베뉴의 범주, 팁의 콘텐츠에 대한 정성적인 분석을 통해 지역별로 나타나는 콘텐츠의 특징을 분석하였다. 분석결과 도시지역을 대표하는 서울특별시와 관광지역인 제주도에 있어, 베뉴의 범주와 팁 텍스트의 질적인 특징들을 확인할 수 있었다. In this study, the spatial distribution of Location Based Social Network data in Korea is analyzed. The key feature of LBSN data is that the contents, which are created by users, are tightly related to the regional features where the venues belong to. The Foursquare data are analyzed as a case study and the information of venues and tips are collected and analyzed to identify the regional features. The quantitative aspects of LBSN data such as number of venues and tips are analyzed with statistical methods. As a result, the urban city, Seoul and tourism place Jeju are the places that have highest number of venues and tips and the quantitative differences are clarified using text analysis method.

오픈소스 소프트웨어를 이용한 마이크로 UAV 영상 처리

홍일영 한국지도학회 2016 한국지도학회지 Vol.16 No.3

최근 마이크로 UAV가 대중화 되면서 영상 촬영 기능을 이용하여 지역 정보를 수집하고 분석하려는 다양한 영상처리 방안들이 등장하고 있다. 이러한 영상 처리에는 단순한 파노라믹 영상 제작에서부터 지도 제작을 위한 영상 모자익, 포인트 클라우드 생성을 통한 3D 모델링에 이르기까지 초보적 수준에서 전문적인 분야의 활용 방법들이 일반인들에게 공개 혹은 오픈소스 소프트웨어 형태로 나타나고 있다. 본 연구에서는 상업용으로 보급되고 있는 마이크로 UAV를 이용하여 영상을 촬영하고, 오픈소스 소프트웨어들을 이용하여 영상 처리를 하는 방안들을 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 참여형 GIS로서 UAV를 이용하여 공간 정보를 구축하려는 시도에 도움을 줄 것으로 기대한다. Recently, as micro UAV is popularized, a variety of image processing methods have been emerging to collect and analyze local information by using image capturing function. From the simple panoramic image production to the image mosaic for map production, to the 3D modeling through point cloud generation, the methods of using specialized fields are shown to the general public as free or open source software. In this study, we analyze the methods of image processing using micro UAV for commercial use and open source image processing. The results of this study are expected to contribute to the attempt to construct spatial information using UAV as a participatory GIS in the future.

LBSN(Location-Based Social Network) 데이터와 머신러닝 기법을 이용한 토지이용 분류

홍일영 한국지도학회 2017 한국지도학회지 Vol.17 No.3

최근 머신러닝은 빅데이터에 대한 분석방법으로서 학습을 통한 지능화된 문제해결 방안으로서 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 LBSN 데이터와 머신러닝 방식을 이용하여 토지이용현황을 파악하는 분석을 시도하였다. 도시계획에 있어서 토지이용현황의 파악은 직접적인 현장 조사에 의존해 왔다. 최근 스마트폰 사용자가 증가하면서 등장하고 있는 위치기반 소셜미디어의 자료들은 토지이용의 상황을 반영하는 빅데이터로서, 머신러닝 방법론은 이들에 대한 자동화된 분석을 할 수 있게 한다. 본 연구에서는LBSN 자료와 머신러닝 기법을 이용하여 토지이용을 예측하는 모델을 개발하여 실제 토지이용현황 자료와의 비교분석을 수행하였다. 이러한 분석을 통해 LBSN자료를 이용한 토지이용현황의 자동화된 분석 방안에 대해 연구하였다. Recently, machine learning is an analytical method for big data, and interest is increasing as an intelligent problem solving method through learning. In this paper, we tried to analyze land use status using LBSN data and machine learning method. The identification of land use status in urban planning has relied on direct field surveys. Recently, the data of location - based social media emerging as users of smartphone are big data reflecting the situation of land use, and machine learning methodology enables automated analysis of these. In this study, a model for predicting land use was developed using LBSN data and machine learning technique and compared with actual land use data. Through this analysis, an automated analysis method of land use status using LBSN data was studied.

전이학습과 항공사진을 이용한 토지이용변화 탐지

홍일영,이경주 한국지도학회 2022 한국지도학회지 Vol.22 No.3

The purpose of this study is to prepare a method to detect changes in land use status by comparing aerial photos and land use status maps using a transfer learning model of deep learning. For this purpose, a spatial analysis function that compares the image prediction model of deep learning and raster and vector data was used. A method of detecting changes in land use was proposed using the prediction results for commercial, agricultural, forest, and rivers on the land use status map through the establishment of a transfer learning model. This analysis method can be used as a method to confirm the change of data by comparing the latest information in the raster format with the existing data in the vector format. 본 연구의 목적은 딥러닝의 전이학습 모델을 이용하여 항공사진과 토지이용현황도 간의 비교를 통해 토지이용현황의 변화를 탐지하는 방안을 마련하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 딥러닝의 이미지 예측모델과 라스터와 벡터 자료를 비교하는 공간분석 기능을 이용하였다. 학습모델 구축을 통해 토지이용현황도의 상업지, 농지, 임지 및 수계에 대한 예측결과를 이용하여 토지이용의 변화를 탐지하는 방안을 제시하였다. 이러한 분석 방안은 라스터 형태의 최신 정보와 벡터 형태의 기존 자료와의 비교를 통해서 자료의 변화를 확인하는 방안으로 활용이 가능하다.

WiFi의 공간분포와 이용특성

홍일영 한국지도학회 2010 한국지도학회지 Vol.10 No.1

최근 무선 인터넷의 확산에 따라 WiFi Access Points(AP)의 활용이 급속하게 증가하고 보편화되었다. WiFi 무선통신은 표준 무선랜 기술(IEEE 802.11)을 기반으로 이루어지는 통신 네트워크로서 건물의 실내만이 아닌 도심의 실외 환경까지 사용범위가 확대되어 가고 있다. 이와 함께, WiFi의 활용영역은 단순한 인터넷 통신만이 아니라 이동성을 활용한 마이크로 스케일의 위치기반 서비스로 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 국내 무선 AP의 공간분포 및 무선랜 활용의 특성을 분석하였다. 상업지역과 거주지역을 사례지역으로 하여 무선 AP의 밀도, 보안, 공간범위 등의 특징을 중심으로 WiFi 네트워크를 비교분석하였다. 이러한 분석을 통해 표준 무선랜 기술을 기반으로 하는 서비스의 현황과 유비쿼터스 공간의 위치인식 서비스를 위해 증가하고 있는WiFi 공간분포를 검토하였다. At present, WiFi Access Points are widely used and spread to the general public as the wireless Internet become popular. WiFi based wireless communication, which is following IEEE 802.11 standard, is applied not only to indoor environment but also the outdoor urban places for wireless Internet. In addtion to this, the application area of WiFi is utilized as the micro-scale location-based services. This study analyzied the spatial distribution and the utilization features of WiFi Accesss Points. The case study is applied to the commercial and residential places and the density, secutiy, and spatial features are analyzied and compared. Based on these analysis, the spatail characteris of WiFi are overviewed in the perspective of future ubiquitous services.

항공사진과 YOLOv5를 이용한 토지피복 객체 탐지

홍일영 한국지도학회 2023 한국지도학회지 Vol.23 No.2

Research on detecting various spatial objects in aerial and satellite images using deep learning is increasing. There is a limit to manually detecting specific spatial objects in remote sensing data such as satellites and aerial photographs that rapidly increase every year. In this study we tried to detect spatial objects in the land cover map using the object detection technique of deep learning. For the data aerial photographs of the National Geographic Information Institute were used and objects such as paddy fields, fields and greenhouse to farmland were detected. The applicability of the YOLOv5 model was explored through the detection of various spatial objects constituting the land cover.

인문지리정보 통합시스템 구축을 위한 온톨로지 연구

홍일영,오충원 한국지도학회 2010 한국지도학회지 Vol.10 No.2

본 연구는 인문지리정보 통합시스템 구축에 있어서 온톨로지 지식기반 구축에 관한 연구로서 인문지리정보의 통합적 활용방안에 대해 논의하였다. 온톨로지 모델링의 방법을 이용하여 수집된 지리정보들을 조직화하고, 재사용가능한 정보로서 데이터들간의 관계를 설정하였으며 온톨로지를 활용하여 사용자 중심의 시나리오에 기반한 검색을 가능하게 하였다. 시범연구지역인 제주도를 사례로하여 다양한 지역지리정보를 수집하여 온톨로지 모델링을 통해 정의한 클래스에 맞추어 온톨로지 인스턴스를 구축하여 사용자를 위한 통합DB를 활용한 시맨틱 검색을 가능하게 하였다. In this research, it is discussed how to develop ontology for the human-oriented geographic information. Ontology modeling methodology is applied to develop the knowledge base, using the collected geographic information which is related to the other data as a reusable dataset. Ontology is also developed for the semantic search based on the user’s experience and the previously developed scenario. Cheju-Do is the case study region to apply ontology of the human-oriented geographic information. Ontology modeling is applied and the classes and relationships among collated dataset are developed and ontology instance is created and the semantic search system is developed for case study region.

감성분석을 이용한 트위터 데이터의 공간분포 분석

홍일영 한국사진지리학회 2019 한국사진지리학회지 Vol.29 No.4

본 연구에서는 감성분석과 공간분석을 적용하여 감성지수를 포함하는 지오트윗에 대한 공간분포를 분석하였다. 2015년 7월 한 달 간 수집한 트윗 정보를 사용하였고 데이터를 정제하고 감성분석을 적용하여 긍정 및 부정의값을 포함하는 지오트윗의 공간자료를 구축하였다. 공간분석 및 지오비주얼라이징 등을 이용하여 대도시 지역에 집중하여 분포하는 긍정 및 부정 트윗의 시계열 및 공간분포를 확인하였다. 이와 함께 본 연구에서는 파이썬 GIS를 활용하여 데이터 수집, 전처리, 분석, 가시화 등과 같은 일련의 자료처리에 과정에 있어서 파이썬 GIS 분석이 갖는 장점을 확인하였다.

보급형 드론과 오픈소스를 활용한 참여형 지도제작

홍일영,전보애 한국지도학회 2020 한국지도학회지 Vol.20 No.1

본 연구에서는 보급형 드론과 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 참여형 지도를 제작하는 과정을 통해 지역 정보를 수집하고 활용하는 방안을 모색하였다. 드론의 활용 수준과 사용자 참여의 방식을 구분하여 환경조사, 토지이용변화 조사, 지형특성조사 등의 사례 연구를 수행하였다. 연구결과, 참여자의 수준에 따라 드론을 활용한 지도제작의 차이점들을 확인할 수 있었다. 보급형 드론은 저비용으로, 신속한 자료 수집이 가능하다는 장점이 있으며, 오픈 소스 소프트웨어는 자동화와 편의성이 점차 증가하고 있다. 따라서, 드론을 활용한 참여형 지도제작은 지역사회의 변화를 모니터링하는 중요한 방안으로 확산될 것으로 기대된다. In this study, we tried to collect and utilize local information through the process of making participatory maps using low-cost drone and open source software. Case studies such as environmental survey, land use change survey, and terrain characteristics survey were conducted by classifying the level of drone utilization and user participation. Through the case study, differences in cartography using drones could be identified according to the level of participants. Results show that low-cost drone can easily and quickly collect local data and open source software can promote automation and convenience. Therefore, commercial drones using open source software are expected to have an important role to monitor community changes in participatory mapping.