다중시기 위성영상을 이용한 임하댐 부유사 변화탐지

정종철,Jeong, Jong-Chul 한국공간정보학회 2007 한국공간정보학회지 Vol.15 No.1

본 연구의 목적은 Landsat과 SPOT 5 위성자료를 이용하여 부유사 알고리즘을 적용한 결과를 바탕으로 임하댐의 수질을 시-공간적으로 평가하는데 연구의 목적이 있다. 임하댐의 부유사 농도 분포를 동시에 관측하기 위해서 위성관측 자료가 분석되었다. 본 연구의 중요한 과정은 위성에서 관측된 반사도와 부유사 농도와의 관계를 파악하는데 있다. 하지만, 부유사 알고리즘은 위성자료에서 계산된 부유사와 동일시점의 현장관측 자료와 비교되어야만 한다는 제한점이 있다. 위성관측 반사도로부터 도출된 상관식을 기초로 한 부유사 알고리즘은 부유사 농도 추정을 위한 경험식으로 유도되고 검증되었다. The purpose of this study is to assess spatio-temporal variation of Imha Dam water quality according to suspended sediment algorithm using Landsat and SPOT 5 data. In order to learn synchronous suspended sediment concentrations(SSC) in Imha Dam waters, the satellite remote sensing data are analyzed. The key procedure of this research is that we should know the relationships between suspended sediment concentrations and satellite-detected reflectance. However, the SSC algorithm has the limitation that it must be compared calculated SSC with synchronous ground-truth data in the Dam water. Based upon the linear response from satellite-detected reflectance, SSC algorithm validated an efficient algorithm to estimate proportional factor and then derived an empirical equation far SSC estimations.

가로림만의 갯벌 지표온도와 식생지수에 의한 공간분석

정종철,Jeong, Jong-Chul 한국국토정보공사 공간정보연구원 2017 지적과 국토정보 Vol.47 No.1

Human activity such as agriculture, industrial development and urban sprawl has been the major threat to wetlands ecosystem, which have caused the greatest losses of coastal wetlands. The Garorim bay provides one of the most important wetland habitate and Ministry of Oceans and Fisheries designated Garorim bay to marine ecosystem protected area in July 2016. The purpose of this research is to analysis the spatial pattern of Garorim bay using Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI & TIRS). The surface temperature and NDVI of Garorim bay were processed with spatial analysis method and time series analysis were applied to 25 years Landsat satellite 19 images. The results of time series distribution map compared with the several wetland habitate on remotely sensed images. Landsat images showed the change area of wetland vegetation distribution from 1988 to 2014. The southern part habitate of Garorim bay have been changed with vegetation patterns on coastal wetland which were covered with tidal flat. 농경지, 공업지역 개발, 주거지 확장과 같은 인간의 활동은 갯벌생태계에 중요한 위협이 되어 왔고, 연안갯벌 감소의 가장 중요한 원인이었다. 가로림만은 가장 중요한 습지 서식처 중에 하나이며, 해양수산부는 가로림만을 2016년 7월 해양생태계보호구역으로 지정하였다. 본 연구의 목적은 Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI & TIRS)의 위성영상을 통해 가로림만의 공간적인 패턴을 분석하는 것이다. 가로림만의 표층온도와 NDVI는 공간분석기법에 의해 처리하였고, 시계열분석이 25년 동안의 Landsat 영상을 통해 적용되었다. 시계열 온도/식생 분포지도는 위성영상에 의해 몇 개의 갯벌 습지 서식처로 비교되었다. Landsat영상은 1988년부터 2014년까지 습지식생의 변화를 보여주었고, 가로림만 남부지역은 갯벌이 분포된 지역에 연안 습지에서 식생의 공간분포 변화되었음을 보여주고 있다.

가토 두개골 결손부에서 막성 및 연골성 탈회골기질의 재생능에 관한 연구

정종철,류선열 전남대학교 치과대학 1993 전남치대논문집 Vol.5 No.1

This study was done to examine the effect of demineralized allogenic bone matrix graft of membranous and endochondral origin compared with autogenous bone chips on healing response in rabbit skull defects. Four calvarial defects were made and demineralized allogenic bone matrix powder of membranous and endochondral origin and autogenous bone chips were implanted in each of three defects and leaving the fourth defect empty for control. Undifferentiated mesenchymal cells appeared in autogenous bone and both demineralized allogenic bone graft groups, but inflammatory cell infiltration appeared in control group at 1 week after graft. Two weeks after graft, new bone formation appeared in all grafted area expect control defect and the most active bone formation was observed in autogenous bone graft group and the least appeared in demineralized allogenic bone of membranous origin. Bone formation was not seen in central defect area of control group at 2 weeks after graft. Four weeks after graft, profuse bone formation appeared in entire surface of autogenous bone grafted area and trabecular foramtion appeared in both demineralized allogenic bone graft group, but the degree of trabeculation was smaller in membranous origin than in endochondral origin. Active bone formation was observed in control defect at 4 weeks after graft. Six weeks after graft, mature bone formation was seen at grafted area except control group. In control defect, trabecular formation was seen at the central defect area but outer and inner cortical bone formation was not completed at this time. Complete trabecular formation was observed in all experimental groups at 8 weeks after graft. Above results suggest that bone regeneration was improved by osteoinductive capacity of demineralized allogenic bone matrix and embryonic origin showed minor effect on the initial regenerative bone formation and bone marrow development.

서울시 토지이용과 교통량에 따른 미세먼지의 공간분포

정종철,이상훈,Jeong, Jong-Chul,Lee, Peter Sang-Hoon 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1

서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다. To sustainably monitor air pollution in Seoul, the number of Air Pollution Monitoring Station has been gradually increased by Korea's Ministry of Environment. Although particulate matters(PM), one of the pollutants measured at the stations, have an significant influence on human body, the concentration of PM in Korea came in second among 35 OECD member countries. In this study, using the data of PM concentration from the stations, distribution maps of PM10 and PM2.5 concentrations over Seoul were generated, and spatial factors potentially related to PM distribution were investigated. Based on a circumscribed hexagon about a circle in radius of 500 meters created as a basic unit, Seoul was sectionalized and PM concentration map was generated using the interpolation technique of 'inverse distance weighting'. The distributions of PM concentrations were investigated with commuting time by administrative district and the outcome was related with land-use type and volume of traffic. Results from this analysis indicated distribution pattern of PM10 concentration was different from that of PM2.5 by administrative district and time. The distribution of PM concentration was strongly related to not only the size of business and trafficked areas among the land-use type, but also the existence of urban green. Further analysis of the relationship between the PM concentration and detailed land-use and urban green maps can be helpful to identify spatial factors which have an impact on the PM concentration on the regional scale.

보로노이 기법과 밀도분석을 활용한 미세먼지 측정소 공간적 위치 문제 연구

정종철 한국국토정보공사 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.2

In the Seoul Metropolitan City, the PM(pariculate matter) application used by the citizens provides the PM concentration of the nearest monitoring stations located on the PM monitoring stations. Currently, the selecting method of the PM monitoring network considered by the Ministry of Environment is based on considering the monitoring station distribution and population density only. In this study, we analyzed the distance between PM monitoring station and the administrative center point in addition to the above considerations. The number of test sites was verified and the range of coverage of each monitoring stations was indicated by using the Voronoi algorithm and hexagon grid. The spatial position problem of the PM monitoring station was suggested by spatial data analysis. The variables of spatial data analysis are single-family houses, apartments, 1st class neighborhood, 2nd class neighborhood, garbage disposal plant, hazardous material disposal facility, factory, and the density map. The analysis result of the selection criterion considering the additional variables for new PM monitoring stations was presented, in addition to the selection criteria provided by the Ministry of Environment. 서울시에서 시민들이 사용하는 미세먼지 앱은 위치기반으로 자신의 위치에서 가장 가까운 측정소의 미세먼지 농도를 제공받는다. 현재 환경부에서 고려하는 미세먼지 측정망 선정 방법은 측정소의 분포 및 인구밀도를 고려한 방식과 지도상의 표현방식이 주 결정방법이나 인위적인 변수 및 다른 환경요인을 고려하지 않는다. 본 연구에서는 미세먼지 측정소와 행정동의 대표성을 보여주는 행정동 중심점을 활용하여 측정소와 동중심의 거리에 대해 분석하였으며, 측정값을 제공하는 측정소의 개수를 확인하였다. 또한 보로노이 알고리즘과 헥사곤 격자를 활용하여 각 측정소의 제공범위를 면적으로 나타내며 현 측정소의 공간적인 위치의 문제점을 지적하였다. 공간분석을 위한 환경변수는 단독주택, 공동주택, 제1종 근린생활권, 제2종 근린생활권, 쓰레기처리장, 위험물처리시설, 공장이며 분석결과로 만들어진 신규 측정소 위치는 기존의 환경부에서 제공하는 선정기준이 아닌 추가적인 변수를 고려한 선정기준을 제시하였다.

GIS기법을 이용한 강원도 야생동물 서식지 공간분석

정종철 남서울대학교 2016 남서울대학교 논문집 Vol.22 No.-

서울시 미세먼지 관측망 위치 적정성 평가를 위한 공간정보 활용방안

정종철 한국국토정보공사 2017 지적과 국토정보 Vol.47 No.2

Recently, PM10 is becoming a main issue in Korea because it causes a variety of diseases, such as respiratory and ophthalmologic diseases. This research studied to spatial information application cases for evaluating the feasibility of the location for PM10 observation stations utilizing Geogrphic Information System(GIS) spatial analysis. The spatial Information application cases for optimal location assessment were investigated to properly manage PM10 observation stations which are closely related with public spatial data and health care. There are 31 PM10 observation stations in Seoul city and the observed PM10 data at these stations were utilized to understand the overall assessment of PM10 stations to properly manage using interpolation methods. The estimated PM10 using Inverse Distance Weighted(IDW) and Kriging techniques and the map of PM10 concentrations of monitoring stations in Seoul city were compared with public spatial data such as precipitation, floating population, elementary school location. On the basis of yearly, seasonal and daily PM10 concentrations were used to evaluate the feasibility analysis and the location of current PM10 monitoring stations. The estimated PM10 concentrations were compared with floating population and calculated 2015 PM10 distribution data using zonal statistical methods. The national spatial data could be used to analyze the PM10 pollution distribution and additional determination of PM10 monitoring sites. It is further suggested that the spatial evaluation of national spatial data can be used to determine new location of PM10 monitoring stations. 최근 미세먼지는 국내에서 중요한 사안으로 되어가고 있다. 왜냐하면 미세먼지는 호흡기 질환, 안과 질환과 같은 수많은 질병을 불러일으키기 때문이다. 본 연구는 GIS 공간분석 기술을 이용하여 PM10 관측소의 위치에 대한 적정성을 평가하기 위하여 공간정보의 활용 사례를 제시하였다. 미세먼지 측정소 최적 위치를 평가하기 위한 공간정보 활용사례는 국가 공간자료와 건강위해성과 밀접하게 관련있는 PM10 측정자료의 최적 위치와 함께 조사되었다. 서울시에는 31개 관측소가 있으며, 이들 측정소에서 관측된 PM10 자료를 가지고 추정된 PM10 농도는 공간보간기법을 적용하여 적정한 측정소 위치평가기법을 제시하는데 적용하였다. 서울시에서 PM10 측정망의 농도지도와 IDW와 크리깅 방법으로 추정된 농도는 강우량, 유동인구, 초등학교 위치정보와 같은 국가공간정보와 비교하였다. 일평균, 계절평균, 연평균 등의 PM10 농도는 현재의 PM10 측정소 위치와 위치적정성을 분석하는데 사용하였다. PM10농도는 2015년 유동인구와 지역 통계분석법에 적용된 계산된 PM10 분포와 비교하였다. 국가공간데이터는 PM10 오염분포와 부가적인 PM10 모니터링 사이트를 분석하는데 적용 가능하였다. 본 연구의 향후 연구과제는 PM10 모니터링 측정소의 새로운 위치를 선정하는데 사용된 국가공간정보의 활용성을 제안하는데 있다.

서울시 PM10과 PM2.5의 공간적 분포 변이분석

정종철 한국환경영향평가학회 2018 환경영향평가 Vol.27 No.6

미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 PM10과 PM2.5의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 PM10과 PM2.5의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, PM10의 배출량이 많은 지역과 PM2.5의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 PM10과 PM2.5의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 PM10과 PM2.5의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 PM10과 PM2.5를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 PM10은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. PM(Particulate Matter) cause serious diseases of air pollution. Most of the studies have analyzed local distribution trends using satellite images or modeling techniques. However, the method using the spatial interpolation method based on the meteorological value is insufficient in Korea. In this study, monthly spatial distribution of PM10 and PM2.5 in January, February, March, and April of 2018 Seoul Metropolitan City were analyzed based on 39 PM monitoring networks. In addition, a distribution map showing the difference between PM10 and PM2.5 was based on the distribution obtained through this study. The regions of high PM10 and PM2.5 emissions were selected. In addition, the correlation between PM10 and PM2.5 was confirmed through the distribution map. This study analyzed the spatial distribution variation results of analyzing PM10 and PM2.5 in Seoul through spatial analysis technique. As a result of this study, it was confirmed that PM10 shows high measured value on the roadside measurement station.

SVM 교차검증을 활용한 토지피복 ROI 선정

정종철,윤형진 한국국토정보공사 2020 지적과 국토정보 Vol.50 No.1

This study examines machine learning cross-validation to utilized create ROI for classification of land cover. The study area located in Sejong and one KOMPSAT-3A image was used in this analysis: procedure on October 28, 2019. We used four bands(Red, Green, Blue, Near infra-red) for learning cross validation process. In this study, we used K-fold method in cross validation and used SVM kernel type with cross validation result. In addition, we used 4 kernels of SVM(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid) for supervised classification land cover map using extracted ROI. During the cross validation process, 1,813 data extracted from 3,500 data, and the most of the building, road and grass class data were removed about 60% during cross validation process. Based on this, the supervised SVM linear technique showed the highest classification accuracy of 91.77% compared to other kernel methods. The grass’ producer accuracy showed 79.43% and identified a large mis-classification in forests. Depending on the results of the study, extraction ROI using cross validation may be effective in forest, water and agriculture areas, but it is deemed necessary to improve the distinction of built-up, grass and bare-soil area. 본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.

기후변화 취약성 지수 산출을 위한 지표온도 관측

정종철 한국환경교육학회 2012 한국환경교육학회 학술대회 자료집 Vol.2012 No.7

최근 지구온난화와 이상기후 문제가 사회적으로 문제가 되고 있다. 지구온난화와 이상기후에 영향으로 지구 표면의 평균 온도가 상승하고 폭설, 폭염, 홍수, 태풍 등의 이상기후 현상이 급격히 증가하고 있는 실정이다. 홍수와 가뭄, 해수면 상승, 해수온도의 변화 때문에 생태계 변화가 급격히 진행되는 등 점점 지구온난화 현상에 의한 환경변화와 자연재해는 끊임없이 반복되어 가고 있다. 본 연구에서는 태양 열복사에너지에 의한 지표온도의 일중 변화와 항공사진과 위성영상에 의한 지표복사에너지의 관측을 통해 서울시의 지표온도 변화에 의한 기후변화 취약성을 공간적으로 평가하였다. 서울시는 도시공간구조 및 녹지분포의 차이에 의해 지표온도의 변화를 비교할 수 있으며, 이에 따른 폭염 및 열대야 등에 대한 기후변화 취약성 지표 산정을 위한 방법론을 검증하였다.