). 점군 데이터를 처리하여 비지반(non-ground) 점을 제거하고, TIN 보간을 사용하여 0.25 m 해상도의 DEM을 생성하였다. 총 7개의 돌린(doline)을 탐지하고 경계를 구획하였으며, 면적, 둘레, 장축 및 단축, 고도 등 형태계측학적 특성을 분석하였다. 이러한 결과는 2013년 국가기본도에서 도출된 1:5000 규모 DEM과 비교하였다. 시각적 및 수치적 비교를 통해 UAV LiDAR를 사용한 공간 해상도 및 특징 경계 구획의 유의미한 향상이 확인되었다. 1:5000 규모의 DEM은 일반적인 돌린 탐지에는 유용하지만, UAV LiDAR는 보다 정밀한 경계 추출과 형태계측학적 분석을 가능하게 한다. 본 연구는 복잡한 카르스트 지형에서 상세한 지형도화를 위한 UAV LiDAR의 효과를 보여주며, 향후 자동화된 분류 및 시간에 따른 변화 분석을 위한 기반을 제공한다.

전통적인 지형 분석은 국가 기관이 생산한 디지털 지형도와 Airborne LiDAR로 생성된 디지털 고도모델(Digital Elevation Models, DEMs)에 의존해 왔다. 그러나 이러한 방법은 원하는 시점과 정밀도로 데이터를 획득하기 어렵고, 비용이 높다는 등의 중대한 단점을 가진다. 최근 LiDAR 기술의 발전과 소형화로 인해 LiDAR를 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)에 통합할 수 있게 되었으며, 이는 고정밀 지형 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이 접근법은 기존 UAV 사진측량의 장점을 결합하면서도 특정 시점과 위치에서 데이터를 취득할 수 있는 유연성을 제공하여, 보다 다양한 연구를 가능하게 한다. 이러한 발전에도 불구하고, 지형 분석에서 UAV LiDAR의 적용은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구는 카르스트 지형 내 돌리네(doline) 특징에 초점을 맞추어, 지형 분석을 위한 UAV LiDAR의 유용성을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 돌리네 지형을 세 가지 유형의 데이터로 분석하였다: (1) 대한민국 국가지도정보기관(National Geographic Information Institute, NGII)이 제공한 축척 1:5000 디지털 지형도, (2) UAV 사진측량을 통해 획득한 디지털 표면모델(Digital Surface Models, DSMs), (3) UAV LiDAR 측량으로 획득한 DEMs. 분석 결과, UAV LiDAR는 연구 대상지 전체에 대해 가장 정밀한 3차원 공간 정보를 제공하였고, 그에 따라 가장 상세한 분석 결과를 산출하였다. 이러한 결과는 UAV LiDAR가 향후 지형 특징을 보다 정밀하게 표현하는 데 활용될 수 있음을 시사하며, 등고선을 생성하는 데뿐만 아니라 연구 대상지의 면적과 경사와 같은 보다 상세한 지형 분석을 수행하는 데도 매우 유용할 것으로 기대된다.

전통적인 지형 분석은 국가 기관이 제작한 디지털 지형도와 Airborne LiDAR를 이용해 생성한 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model, DEM)에 의존해 왔다. 그러나 이러한 방법은 원하는 시점과 정밀도로 데이터를 획득하기 어렵고, 비용이 많이 드는 등 상당한 단점을 지닌다. 최근 LiDAR 기술의 발전과 소형화로 인해 LiDAR를 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)에 통합할 수 있게 되었으며, 이를 통해 고도로 정밀한 지형 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 이 접근법은 기존 UAV 광측량의 장점과 특정 시점 및 위치에서 데이터를 확보할 수 있는 유연성을 결합하여, 보다 다양한 연구를 가능하게 한다. 이러한 발전에도 불구하고 지형 분석에서의 UAV LiDAR 적용은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구의 목적은 석회암 지형(카르스트) 내의 돌린(doline) 특징에 초점을 맞추어, 지형 분석을 위한 UAV LiDAR의 유용성을 평가하는 데 있다. 본 연구에서는 세 가지 유형의 데이터를 사용하여 돌린 지형을 분석하였다: 1:5000 축척의 국가공간정보인프라(국가지형정보) 기관인 대한민국 국립지리정보원(National Geographic Information Institute, NGII)이 제공한 디지털 지형도, UAV 광측량을 통해 획득한 디지털 표면 모델(Digital Surface Models, DSM), 그리고 UAV LiDAR 조사를 통해 획득한 DEM). 분석 결과, UAV LiDAR는 전체 연구 부지에 대해 가장 정밀한 3차원 공간 정보를 제공하였으며, 그에 따라 가장 상세한 분석 결과를 산출하였다. 이러한 결과는 향후 UAV LiDAR가 지형 특징을 보다 높은 정밀도로 표현하는 데 활용될 수 있음을 시사하며, 이는 등고선 생성뿐만 아니라 연구 부지의 면적과 경사와 같은 보다 상세한 지형 분석을 수행하는 데에도 매우 유용할 것으로 기대된다.

본 연구는 OSM 데이터를 활용하여 북한 도시별 도로망 데이터를 수집하고 OSMnx을 적용하여 도로망 네트워크의 공간패턴을 분석하였다. 분석 결과, 도로망의 특성에 있어서 도시 간의 격차를 확인하였다. 이와 함께 도로 밀도를 이용한 군집분석을 통해 유사한 특징을 갖는 도시들을 확인하였고, 도로망의 방향성 분석을 이용해서 많은 도시가 무질서함이 높은 방사형 패턴을 확인하였 다. 그동안 분석이 어려웠던 북한의 도로망에 대해, 본 연구는 OSM 데이터를 이용하여 자료를 수집하고 북한 도시들의 도로망 패턴을 분석했다는 점에서 연구의 의미가 있다.

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.

본 연구의 목적은 보행자 사고 지점의 공간적 특성을 학습 자료로 구축하고, 이를 딥러닝으로 학습하는 모델을 개발하며, 유사 지역의 위험도를 예측하는 것이다. 보행자 사고 지점을 위한 학습 자료를 구축하기 위해 사고 지점과 관련된 보행자 사고의 기하학적 요인 특성을 공간 분석을 통해 정량적으로 분석하였다. 연구 결과, 딥러닝 패턴 분석에서 중간 계층을 변경하고 매개변수를 조정함으로써 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 향후 취약한 교통사고 지점을 재검토하여 사고 다발 지점에 대한 대책을 마련함으로써 보행자 사고율을 낮추는 데 기여할 것으로 기대된다.

Foursquare는 위치 데이터(position data)를 사용하는 대표적인 위치기반 소셜 네트워크(LBSN) 서비스이자 널리 알려진 웹 서비스이다. 히트맵(heatmap)은 위치적 값을 갖는 사회 데이터를 분석하기 위한 지리시각화(geovisualization) 수단으로 널리 활용된다. 지금까지 LBSN의 히트맵 분석은 정량적 분포와 패턴을 식별하는 데 초점이 맞춰져 왔으며, 데이터 내용의 질적 분석에 대해서는 거의 고려되지 않았다. 본 연구는 미국 워싱턴주 시애틀의 Foursquare 장소(venues)와 이용자가 생성한 콘텐츠를 사례로 하여, 시애틀 광역권의 커피숍에 대해 정량적 공간 분포와 질적 특성 모두를 평가하는 분석을 수행한다. 구체적으로 본 연구는 ‘코드 클러스터(code cluster)’라고 지칭되는 새로운 분석 방법을 제안하며, 이는 정량적 접근과 질적 접근을 동시에 활용하도록 설계되었다. 이 방법의 의의는 클러스터 영역에서의 질적 특성에 관해 지리적 차이를 설명할 수 있을 뿐 아니라, 그들의 공간적 특성과 분포를 분석하는 데에도 있다는 점이다. 본 새로운 하이브리드 접근을 도입함에 있어, 연구 전 과정에서 데이터의 원래 의도와 핵심을 반영하고, 맥락화된 의미를 분석하고 해석하기 위한 추가적인 노력을 기울이는 것을 우리의 목표로 한다. 이는 빅데이터에 기반한 현행의 지리 및 지리시각화 연구를 토대로, 고급 공간 분석, 지리시각화, 질적 연구를 통합함으로써 가능할 것이다.

). 점군 데이터를 처리하여 비지반(non-ground) 점을 제거하고, TIN 보간을 사용하여 0.25 m 해상도의 DEM을 생성하였다. 총 7개의 돌린(doline)을 탐지하고 경계를 구획하였으며, 면적, 둘레, 장축 및 단축, 고도 등 형태계측학적 특성을 분석하였다. 이러한 결과는 2013년 국가기본도에서 도출된 1:5000 규모 DEM과 비교하였다. 시각적 및 수치적 비교를 통해 UAV LiDAR를 사용한 공간 해상도 및 특징 경계 구획의 유의미한 향상이 확인되었다. 1:5000 규모의 DEM은 일반적인 돌린 탐지에는 유용하지만, UAV LiDAR는 보다 정밀한 경계 추출과 형태계측학적 분석을 가능하게 한다. 본 연구는 복잡한 카르스트 지형에서 상세한 지형도화를 위한 UAV LiDAR의 효과를 보여주며, 향후 자동화된 분류 및 시간에 따른 변화 분석을 위한 기반을 제공한다.

전통적인 지형 분석은 국가 기관이 생산한 디지털 지형도와 Airborne LiDAR로 생성된 디지털 고도모델(Digital Elevation Models, DEMs)에 의존해 왔다. 그러나 이러한 방법은 원하는 시점과 정밀도로 데이터를 획득하기 어렵고, 비용이 높다는 등의 중대한 단점을 가진다. 최근 LiDAR 기술의 발전과 소형화로 인해 LiDAR를 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)에 통합할 수 있게 되었으며, 이는 고정밀 지형 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이 접근법은 기존 UAV 사진측량의 장점을 결합하면서도 특정 시점과 위치에서 데이터를 취득할 수 있는 유연성을 제공하여, 보다 다양한 연구를 가능하게 한다. 이러한 발전에도 불구하고, 지형 분석에서 UAV LiDAR의 적용은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구는 카르스트 지형 내 돌리네(doline) 특징에 초점을 맞추어, 지형 분석을 위한 UAV LiDAR의 유용성을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 돌리네 지형을 세 가지 유형의 데이터로 분석하였다: (1) 대한민국 국가지도정보기관(National Geographic Information Institute, NGII)이 제공한 축척 1:5000 디지털 지형도, (2) UAV 사진측량을 통해 획득한 디지털 표면모델(Digital Surface Models, DSMs), (3) UAV LiDAR 측량으로 획득한 DEMs. 분석 결과, UAV LiDAR는 연구 대상지 전체에 대해 가장 정밀한 3차원 공간 정보를 제공하였고, 그에 따라 가장 상세한 분석 결과를 산출하였다. 이러한 결과는 UAV LiDAR가 향후 지형 특징을 보다 정밀하게 표현하는 데 활용될 수 있음을 시사하며, 등고선을 생성하는 데뿐만 아니라 연구 대상지의 면적과 경사와 같은 보다 상세한 지형 분석을 수행하는 데도 매우 유용할 것으로 기대된다.

전통적인 지형 분석은 국가 기관이 제작한 디지털 지형도와 Airborne LiDAR를 이용해 생성한 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model, DEM)에 의존해 왔다. 그러나 이러한 방법은 원하는 시점과 정밀도로 데이터를 획득하기 어렵고, 비용이 많이 드는 등 상당한 단점을 지닌다. 최근 LiDAR 기술의 발전과 소형화로 인해 LiDAR를 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)에 통합할 수 있게 되었으며, 이를 통해 고도로 정밀한 지형 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 이 접근법은 기존 UAV 광측량의 장점과 특정 시점 및 위치에서 데이터를 확보할 수 있는 유연성을 결합하여, 보다 다양한 연구를 가능하게 한다. 이러한 발전에도 불구하고 지형 분석에서의 UAV LiDAR 적용은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구의 목적은 석회암 지형(카르스트) 내의 돌린(doline) 특징에 초점을 맞추어, 지형 분석을 위한 UAV LiDAR의 유용성을 평가하는 데 있다. 본 연구에서는 세 가지 유형의 데이터를 사용하여 돌린 지형을 분석하였다: 1:5000 축척의 국가공간정보인프라(국가지형정보) 기관인 대한민국 국립지리정보원(National Geographic Information Institute, NGII)이 제공한 디지털 지형도, UAV 광측량을 통해 획득한 디지털 표면 모델(Digital Surface Models, DSM), 그리고 UAV LiDAR 조사를 통해 획득한 DEM). 분석 결과, UAV LiDAR는 전체 연구 부지에 대해 가장 정밀한 3차원 공간 정보를 제공하였으며, 그에 따라 가장 상세한 분석 결과를 산출하였다. 이러한 결과는 향후 UAV LiDAR가 지형 특징을 보다 높은 정밀도로 표현하는 데 활용될 수 있음을 시사하며, 이는 등고선 생성뿐만 아니라 연구 부지의 면적과 경사와 같은 보다 상세한 지형 분석을 수행하는 데에도 매우 유용할 것으로 기대된다.

본 연구는 OSM 데이터를 활용하여 북한 도시별 도로망 데이터를 수집하고 OSMnx을 적용하여 도로망 네트워크의 공간패턴을 분석하였다. 분석 결과, 도로망의 특성에 있어서 도시 간의 격차를 확인하였다. 이와 함께 도로 밀도를 이용한 군집분석을 통해 유사한 특징을 갖는 도시들을 확인하였고, 도로망의 방향성 분석을 이용해서 많은 도시가 무질서함이 높은 방사형 패턴을 확인하였 다. 그동안 분석이 어려웠던 북한의 도로망에 대해, 본 연구는 OSM 데이터를 이용하여 자료를 수집하고 북한 도시들의 도로망 패턴을 분석했다는 점에서 연구의 의미가 있다.