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.

딥러닝을 이용하여 항공 및 위성 영상 속의 다양한 공간객체를 탐지하는 연구들이 증가하고 있다. 매년 급속하게 증가하는 위성 및 항공사진과 같은 원격탐사의 자료 속에서 특정 공간객체들을 수작업으로 탐지하는 것은 한계를 갖는다. 본 연구에서는 딥러닝의 객체 탐지기법을 이용하여 토지피복도 내 공간객체들에 대한 탐지를 시도하였다. 데이터는 국토지리정보원의 항공사진을 활용하였고 농경지에 해당하는 논, 밭, 하우스 재배지 등의 객체들을 탐지하였다. 토지피복을 구성하는 다양한 공간객체들에 대한 탐지를 통해 YOLOv5 모델의 활용 가능성을 탐색하였다.

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.

본 연구에서는 UAV를 활용한 사진측량에서 지상 기준점 배치에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 연구대상지역에 17개의 지상 기준점과 13개의 검사점을 설치하고 5가지 유형의 배치 형태를 만들었으며 검사점을 이용한 항공삼각측량의 성과분석과 산출물인 정사영상의 정량적, 정성적 분석 및 DSM을 이용한 공간분석을 수행하였다. 분석 결과 지상기준점 배치 시에는 삼각망 형태의 평면상의 배치형태도 중요하지만, 지형의 기복에 따른 지점의 높이 값을 고려하여 배치해야함을 확인하였다. 즉, 측량 대상 지역의 전체적인 평면상의 배치와 함께, 높이 값을 고려하여 지상기준점을 배치해야 더 높은 정확도를 확보할 수 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.

시스템 운영 및 유지보수의 간소화, 비용절감, 신속한 업무변화에 대한 대응을 위해 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도시계획정보체계(Urban Planning Information System)의 클라우드 도입에 있어서 운영과 적합성을 분석하였다. 분석결과, 기존 UPIS를 클라우드로 전환하는 것에 있어서 적용 가능성은 높지 않았으나, 현재 운영에 있어서 문제가 되고 있는 중복된 인프라에 대한 공유, 표준시스템 보급에 있어서 지자체 간에 상이한 환경에 대한 신속한 대응의 관점에서 클라우드의 필요성을 확인할 수 있었다.

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 자료들 은 토지이용의 상황을 반영하는 빅데이터로서, 머신러닝 방법론은 이들에 대한 자동화된 분석을 할 수 있게 한다. 본 연구에서는 LBSN 자료와 머신러닝 기법을 이용하여 토지이용을 예측하는 모델을 개발하여 실제 토지이용현황 자료와의 비교분석을 수행하였다. 이러한 분석을 통해 LBSN자료를 이용한 토지이용현황의 자동화된 분석 방안에 대해 연구하였다.

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.

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.

본 연구에서는 국내 트위터 이용의 공간분포 특징을 분석하였다. 2014년 11월 한달 동안 트위터 스트리밍 API를 통해 수집한 정보를 대상으로 좌표값을 갖는 지오트윗에 대한 분석을 하였다. 파이썬 프로그래밍을 이용하여 데이터의 수집 및 GIS데이터의 자료변환을 하여 분석을 수행하였다. 국내 트위터 이용은 서울을 중심으로 하는 대도시 지역에 집중하여 분포하고 있고 소수의 헤비유저들이 다수의 트윗을 작성하고 있음을 확인할 수 있었다. 트윗의 시계열 분석 결과는 하루 중에는 오후 2시에 최고점을 이루고 주말에 최고점을 이루고 있는 특징을 보여주었다. 이와 함께, 텍스트 분석을 통해 리트윗의 높은 비중과 지역마다 나타나는 콘텐츠의 차이점들도 확인할 수 있었다.

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.

최근 RDF(Resource Description Framework)를 기반으로 하는 시맨틱 웹의 활용이 급속하게 증가하고 보편화되었다. RDF의 새로운 변화라 할 수 있는 Linked Data는 기존 HTML의 표현 중심의 웹에서 데이터 중심의 웹으로 변화라고 할 수 있고, 이것은 보다 많은 기계화가 가능한 콘텐츠로서의 웹으로 발전이라고 할 수 있다. 이와 함께, 최근 다양한 무선통신기기의 발달에 따라 진화하고 있는 모바일 웹은 위치정보를 기반으로 하는 시맨틱서비스로서 지리정보의 중요성을 부각시키고 있다. 본 연구는 Linked Data의 특징을 살펴보고 Linked Data를 활용하는 해외 선진국의 정책과 활용사례를 분석하고 Linked Data를 기반으로 하는 지리정보의 활용방안을 제안하였다. 이러한 분석을 통해 시맨틱 서비스로 발전하고 있는 지리정보의 Linked Data 중요성을 검토하였다.

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.

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.