지리정보시스템(GIS)은 다양한 공간 데이터를 수집, 저장, 분석, 시각화하는 핵심 기술로, 현대 사회의 도시 계획, 환경 관리, 교통, 재난 대응 등 다양한 분야에서 필수적으로 활용되고 있습니다. 본 연구실은 GIS를 기반으로 한 공간 데이터의 정밀 분석 및 응용에 중점을 두고 있으며, 최신 공간정보기술을 활용하여 도시 및 지역의 다양한 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다. 특히, UAV(무인항공기) 기반 LiDAR, SfM(Structure from Motion), 수치지형도 등 다양한 데이터 소스를 융합하여 고해상도 3차원 지형 데이터의 정밀도와 특성을 비교 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 각 지형 조건과 분석 목적에 따라 최적의 공간 데이터 활용 방안을 제시하고, 공간정보의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 이와 더불어, 오픈스트리트맵(OSM)과 같은 오픈소스 공간 데이터를 활용한 도로망 네트워크 분석, 도시 공간 패턴 분석 등도 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 북한 도시의 도로망 분석과 같이 기존에 접근이 어려웠던 지역의 공간 구조를 밝히는 데에도 중요한 역할을 하고 있으며, 공간정보의 사회적 활용 가치를 극대화하고 있습니다.

본 연구실은 딥러닝 및 인공지능 기술을 공간정보 분야에 접목하여, UAV 영상 및 항공사진을 활용한 다양한 지상 객체 탐지와 토지이용 변화 분석 연구를 선도하고 있습니다. YOLO(You Only Look Once)와 같은 최신 신경망 모델을 적용하여, 도로, 건물, 횡단보도, 태양광 패널 등 다양한 지상 객체를 고정밀도로 탐지하고 분할하는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 고해상도 UAV 영상과 디지털 지형도 데이터를 결합하여, 객체의 크기, 형태, 위치 정보를 정확하게 추출하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, 전이학습(Transfer Learning) 기법을 도입하여, 제한된 학습 데이터에서도 높은 예측 정확도를 달성하고, 다양한 공간 해상도와 데이터 스케일 변화에 따른 모델의 성능 변화를 체계적으로 분석하고 있습니다. 토지이용 변화 탐지, 토지피복 객체 탐지, 교통 표지판 분류 등 실제 응용 분야에서의 활용 가능성을 높이고 있으며, 공간정보와 인공지능의 융합을 통해 스마트 시티, 도시 관리, 환경 모니터링 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있습니다.