고해상도 위성영상을 이용한 토지피복도 제작기법 연구

구자용 국토지리학회 2007 국토지리학회지 Vol.41 No.1

Since the high resolution satellite image represents detailed features of earth surfaces, we can extract concrete geographic information from it. In this study the process to extract the land cover map from high resolution satellite images is developed. We process the high resolution image using texture analysis and compose the objects. Then these objects are classified in the land cover map by object-oriented classification. The texture analysis identifying spatial features is an effective technique to process the high resolution satellite image. Also, the object-oriented classification is useful for dealing with the objects aggregated by pixels. Test data from the study area is applied to generate the land cover map using texture analysis and object-oriented classification. This test reveals that the result of the processing method developed in this study is superior than that of previous pixel-based classification. 고해상도의 위성영상은 지표면의 다양한 모습들을 상세히 표현하고 있기 때문에 지표면의 구체적인 정보를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 지리정보를 효율적으로 추출하여 토지피복도를 작성하는 기법을 개발하였다. 고해상도 위성영상을 처리하기 위하여 베리오그램을 이용한 텍스쳐 분석을 실시하고 이를 이용하여 영상자료를 객체로 구성한 후 객체지향적 분류기법을 적용하여 토지피복 분류도를 제작하였다. 고해상도 위성영상은 공간차원으로 영상의 특성을 파악하는 텍스쳐 분석을 이용하는 것이 적절하다. 또한 영상에서 표현되는 화소들을 하나의 객체로 묶어서 처리하는 객체지향적 분류기법을 적용하는 것이 효과적이다. 사례지역의 고해상도 위성영상 자료를 이용하여 본 연구에서 개발한 위성영상 처리과정을 적용하여 토지피복 분류도를 작성한 결과, 기존의 화소기반 분광특성을 이용한 결과에 비하여 분류 정확도와 영상의 활용도 측면에서 우수한 것으로 나타났다.

위치기반 소셜 네트워크 데이터를 이용한 답사 경로 설정 - 서울미래유산 체험코스를 중심으로 -

구자용 국토지리학회 2020 국토지리학회지 Vol.54 No.4

Due to an economic development and expansion of leisure time, the demand for travel or tourism is greatly increasing, and various tourism contents are being developed to satisfy such demands. In this study, the future heritage of Seoul City was selected as an example of the development of tourism content, and a plan was sought to develop a field trip path by reflecting the opinions of the crowds. Using location-based social network data, which has been rapidly increasing in recent years, areas of high public interest were analyzed, and the results were reflected in the field trip path of future heritage in Seoul City to improve. Using the case of this study, it will be possible to develop new tourism content that reflects the public’s interest through big data analysis such as social network data. 경제적 발전과 여가 시간의 확대로 인하여 여행이나 관광에 대한 수요가 크게 증가하고 있으며, 이러한 수요를 만족하기 위하여 다양한 관광 콘텐츠가 개발되고 있다. 본 연구에서는 관광 콘텐츠의 개발 사례로 서울시의미래유산을 선정하고, 이를 효과적으로 활용하기 위하여 대중들의 의견을 반영하여 답사 경로를 개발하는 방안을모색하였다. 최근 이용자가 급속도로 증가하고 있는 위치기반 소셜 네트워크 데이터를 이용하여 대중들의 관심이높은 지역을 분석하고, 그 결과를 서울미래유산의 답사 경로에 반영하여 개선하였다. 본 연구의 사례를 활용하여소셜 네트워크 서비스 데이터와 같은 빅데이터 분석을 통해 대중의 관심을 반영한 새로운 관광 콘텐츠를 개발할수 있을 것이다.

위치기반 소셜 네트워크 데이터를 이용한 서울시 상업공간 분포특성 연구

구자용 국토지리학회 2016 국토지리학회지 Vol.50 No.4

The technical advances of smart phone and information/communication have contributed to the increase of social network service (SNS) data production, and the interest of utilizing SNS data has been increased in the field of spatial information academia. Among the SNS, Foursquare generates the location-based data which include users’ interest and opinion about a particular location. This research aims at suggesting the potential of using location-based SNS data in spatial information domain by investigating the spatial distribution of Foursquare data in Seoul and comparing it with the real-world geographic distribution of commercial-purposed land use. In order to attain the purpose, this study utilized Foursquare API in collecting the SNS data of Seoul City. The categorization of the gathered data, in turn, was carried out based on land use classification scheme of the city particularly associated with commercial purpose. In addition, its results were compared with the survey of Seoul that specified the locations of individual businesses. According to this research, it was revealed that the analysis of spatial distribution on commercial business in Seoul was possible based on location-based SNS data. 스마트폰과 정보통신 기술의 발달로 등장한 소셜 네트워크 데이터는 공간정보 분야에서 관심이 증가하고 있는 주제이다. 포스퀘어로 대표되는 위치기반 소셜 네트워크 데이터는 특정한 위치를 대상으로 사용자의 관심과 의견을 표현하는 서비스이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 네트워크 데이터인 포스퀘어 자료를 이용하여 그 분포 특성을 파악하고, 서울시 상업공간의 분포와 비교함으로써 공간정보 분야에서 위치기반 소셜 네트워크 데이터의 활용 가능성을 제시하였다. 포스퀘어 API를 이용하여 서울시 지역의 위치기반 소셜 네트워크 데이터를 수집하고, 공간적 분포 특성을 파악하였다. 수집한 위치기반 소셜 네트워크 데이터를 범주별로 분석하고 서울시 사업체 조사 결과와 비교하여 서울시의 상업공간의 분포 특성을 파악하였다. 본 연구의 분석 결과 위치기반 소셜 네트워크 데이터를 이용하여 서울시 상업공간의 분포 특성을 파악할 수 있었으며, 서울시 지역에서 상업 활동이 집중적으로 나타나는 공간을 파악할 수 있었다.

스마트폰과 위성영상을 이용한 습지현황 조사에 관한 연구

구자용 국토지리학회 2014 국토지리학회지 Vol.48 No.1

It generally requires a lot of time and money to investigate the current status and spatial pattern of wetlands via a field survey. Therefore, this research presents an efficient methodology, based on smartphone and remote sensing imagery, to overcome the limitation. A mobile App was developed to collect and store the spatial and attribute data associated with a wetland. The gathered data were utilized in producing training sets for object-oriented thematic classification with a high spatial resolution satellite image. The result of the research revealed that the developed method would guarantee better thematic classification results for wetland inventory. 본 연구에서는 현지 조사에 많은 비용과 시간이 소요되는 습지 지역을 대상으로 스마트폰과 위성영상을 이용하여, 그 현황을 파악하는 방법을 제시하였다. 스마트폰을 이용하여 현지에서 위치 정보와 속성 정보를 입력하고 전송할 수 있는 애플리케이션을 개발하였고, 그 결과를 이용하여 고해상도 위성영상의 분류에 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 스마트폰으로 현지 조사를 실시하고, 고해상도 위성영상을 객체로 분할하고 분류하는 과정에서 스마트폰으로 수집한 현지 조사 자료를 훈련지역으로 활용하였다. 그 결과 보다 객관적이고 과학적인 영상 처리가 가능하게 되었다.

נױ ײדע ..... איך ײדע האדם

구자용 한국신학정보연구원 2010 성서학 학술세미나 Vol.2010 No.11

스마트폰을 이용한 위성영상 처리용 지상참조자료 생성

구자용 국토지리학회 2012 국토지리학회지 Vol.46 No.1

Managing the reference data collected in field trips is crucial in processing the satellite image. Under the notion that smart phones are useful since it is equipped with GPS and wireless internet connection, this study attempts to develop a mobile APP that enables the smart phone to collect and store the reference data. The newly developed APP here also allows the collected data to be easily applied to image processing system. Tests of the APP in real situation showed we can collect, store, mash up the field reference data more effectively, facilitating the process of satellite images. 위성영상을 처리하는 과정에서 연구자가 현장에서 직접 조사하여 작성하는 지상참조자료는 영상의 처리 결과를 결정할 수 있는 중요한 역할을 한다. 최근 급속도로 보급되고 있는 스마트폰은 GPS를 이용한 위치 수신 기능과 무선 인터넷 기능을 갖추고 있어 현장에서 조사한 지상참조자료를 수집하고 처리하기에 적합하다. 본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 지상참조자료를 수집할 수 있도록 모바일 앱을 개발하고, 수집된 자료를 위성 영상의 처리 과정에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 모바일 앱은 스마트폰에서 제공하는 기능과 지도 매쉬업 기능을 이용하여 현장에서 손쉽게 지상참조자료를 수집할 수 있도록 설계하였다. 수집된 지상참조자료를 이용하여 위성영상을 보다 효과적으로 처리할 수 있다.

기계학습 기법을 이용한 고해상도 위성영상의 분류에 관한 연구

구자용 국토지리학회 2009 국토지리학회지 Vol.43 No.4

The high resolution satellite image can provide more specific geographic information since it contains the details of the earth surface. As very precise images including high resolution images are more available, we have tried to have more effective techniques for the digital image processing. This research proposes to use the spectral and texture information to develop a new classification technique that can be applied to the object extracted from satellite image. The researcher set up a classification rule by taking the machine learning approach to the attribute data of the training set. And the rule is further used to classify the satellite image. A test with case study data shows this rulebased classification technique using machine learning approach could be useful since the approach allows us to consider the various spectral and textual information and the rule-based classification is simple and more effective than traditional classification. 고해상도 위성영상은 지표면의 모습을 자세하게 담고 있기 때문에 상세한 지리정보를 추출할 수 있다. 최근 고해상도 위성영상이 활발히 이용되면서, 새로운 영상분류 기법이 모색되고 있다. 본 연구에서는 영상에서 추출된 객체를 대상으로 분광 정보와 텍스쳐 정보를 이용한 새로운 분류 기법을 개발하였다. 훈련지역의 다양한 정보를 기계 학습 기법에 적용하고, 그로부터 도출된 규칙을 이용하여 규칙 기반 분류기법에 적용하였다. 사례 지역의 자료를 이용하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류에 적용한 결과, 기존의 분광 특성만을 이용한 영상보다 분류 결과의 정확도 측면에서 우수한 것으로 나타났다. 기계 학습 분류 기법과 규칙 기반 분류 기법은 분광 특성뿐만 아니라 다양한 텍스쳐 정보를 함께 고려하기 때문에 보다 간편하고 효과적인 영상분류 기법이라고 할 수 있다.

공간정보 빅 데이터의 지도화와 공간적 분포 특성에 관한 연구 - 서울시 지역의 트윗 데이터를 사례로 -

구자용 국토지리학회 2015 국토지리학회지 Vol.49 No.3

Many people utilize social network services with the increased use of smart phone recently, which can result in producing the various types of spatial big data. In addition, it has been possible to obtain useful information associated with personal favors and interests through the analysis of the data, particular in terms of geographic space. This research aims at investigating the spatial distribution and localized characteristics of data that has been generated by Twitter users in Seoul. To do so, it applied the techniques of data mining and spatial analysis to twitted big data. The study discovered that the spatial frequency of twitted data is proportional to the size of floating population and the degree of adjacency to roads. It also found that Twitter users tend to publish the information of environment and place around their location, which is anticipated to have possible relation between the location and information of twitted data. This research could confirm the potential of identifying spatial distribution of characteristics and phenomenon inherent to geographic location through the analysis of spatial big data. 스마트폰이 대중화되고 소셜 네트워크가 활성화되면서 다양한 종류의 공간정보 빅 데이터가 형성되고 있으며, 이러한 공간정보 빅 데이터의 분석을 통하여 각 지역의 사람들이 가지고 있는 취향이나 관심 분야 등을 파악할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 대표적인 공간정보 빅 데이터인 트윗 데이터를 GIS 데이터로 마이닝하고, 공간 분석 기법을 이용하여 트윗 데이터의 공간적 분포 특성과 내용의 지역적 특성을 파악하였다. 서울시 지역의 트윗 데이터를 이용하여 그 분포 특성을 파악하고, 지역별로 트윗 데이터 내용의 분포를 분석하였다. 트윗 데이터를 지도화하고 공간 분포를 파악한 결과, 트윗 데이터의 분포는 유동 인구가 많은 지역과 비례하며, 도로와 인접한 지역에서 주로 발생하였다. 또한 트윗 데이터의 내용을 분석한 결과, 트위터 사용자는 자신의 위치 주변의 환경이나 장소에 대한 언급을 많이 게시하고 있어, 트윗 데이터의 위치와 그 내용 간에는 어느 정도 관련이 있는 것으로 예측된다. 이와 같이 공간정보 빅 데이터의 분석을 통하여 그 지역에서 나타나는 현상이나 특성을 파악할 수 있다는 점을 확인하였다.

고해상도 위성영상을 이용한 도시지역 인구추정에 관한 연구

구자용 국토지리학회 2008 국토지리학회지 Vol.42 No.1

Aerial photos and satellite images have been used to estimate the population of urban areas. This study explores the possibility of estimating population with high resolution satellite images. The object-oriented classification is applied to high resolution satellite images to estimate population as well as the pixel-based land cover classification already developed. Regression analysis is used to estimate the population from the result of the land cover classification. An estimated population is compared to population census data in order to evaluate properness of the population estimation model. In this study, it turns out that the object-oriented classification is more correct than the pixel-based classifcation in terms of population estimation and that the allometric growth is the most appropriate one of the regression models. 도시지역의 인구를 추정하기 위하여 항공사진이나 위성영상을 이용한 인구추정 기법이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 인구자료를 추정하는 기법을 검토하였다. 지금까지 개발되었던 화소기반 토지피복분류를 이용한 인구추정 기법을 고해상도 위성영상에 적용하였고, 객체기반 분류기법을 적용한 고해상도 위성영상 처리과정을 함께 연구하였다. 위성영상을 토지피복 분류한 결과 자료를 인구추정을 위한 회귀식에 적용하여 인구를 추정하였다. 추정된 인구는 실제 센서스 인구와 비교하여 인구추정 모형의 적절성을 평가하였다. 그 결과 화소기반 분류보다는 객체지향적 분류과정을 거친 자료가 더욱 정확한 인구를 추정하고 있었고, 회귀모형 중에서는 로그변환 회귀모형이 가장 적절한 인구추정 모형으로 평가된다.

해상도별 위성영상을 이용한 체계적 토지피복 분류에 관한 연구

구자용 국토지리학회 2011 국토지리학회지 Vol.45 No.3

위성 영상에 저장되고 표현되는 지리정보는 공간 해상도에 따라 그 내용이나 상세한 정도가 다르게 나타난다. 본 연구에서는 다양한 종류의 공간 해상도를 가진 위성영상을 체계적으로 관리하고 처리할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 객체 지향 분류기법에서 활용되고 있는 다중 해상도 영상 분할 기법을 적용하여 고해상도 위성영상인 IKONOS 영상과 중해상도 위성영상인 LANDSAT 영상을 처리하고, 그 결과를 비교하였다. 그 결과 다중 해상도 영상 분할 기법을 이용하여 서로 다른 해상도의 영상을 통합하고 체계적으로 관리할 수 있었으며, 분류 정확도 역시 향상된 결과를 얻을 수 있었다. Detail geographic information stored in satellite image is varying with the spatial resolution. This study aimed to manage and process the variety of satellite image in different spatial resolution. The multi-resolution image segmentation from the object oriented classification technique was used to manage and process those images. The IKONOS high resolution image and LANDSAT ETM+ middle resolution image were processed and compared. Multi-resolution image segmentation was the best to integrate and manage the images in different spatial resolution.