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본 연구는 우편번호를 대체할 구역번호 부여를 위해 GIS 기반 협업 시스템을 설계 및 구축하였다. 시스템은 우편 업무의 집배구 경계 정보와 공간 연산을 활용하여 효율적이고 체계적인 구역번호 부여를 지원하며, 웹 기반으로 확장하여 다른 기관의 경계 정보 수집 및 전자지도 레이어 구축을 용이하게 한다.
행정구역 개편에 따른 관련코드체계 연구 =
보르노이 다이어그램 : 공공기관의 관할구역을 정할 때 사용할 수 있는 코딩
Exploring geographic information systems
행정구역분류코드 표준체계 개선연구 = 행정망 지역코드
Atlas pratique
지리교수법
(Do it!) 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니
Spatial information theory : a theoretical basis for GIS : European Conference, COSIT'93, Marciana Marina, Elba Island, Italy, September 19-22, 1993 : proceedings
(Do it!) 공공데이터로 배우는 R데이터 분석 with 샤이니
Encyclopedia of GIS
Geographic information systems : a guide to the technology
국가 수치지도 DB의 공간 자료화를 위한 기술개발 =
Geographical information systems
Urban planning and development applications of GIS
Efficient query processing in geographic information systems
Geographical information systems for urban and regional planning
대한산업공학회지
이정훈, 엄보윤, 김인수, 이성준한국지도학회지
강영옥, 조선희한국지도학회지
노혜정한국지도학회지
강영옥, 장예진한국SCM학회지
임준묵, 차춘남, 황은정, 이성준Canadian Journal of Public Health
Terashima, M.; Kephart, G.Journal of Geographic Information System
Mateus Pereira Libório; Sandro Laudares; Marianna Petrovna Ekel국토계획
김경인, 한동수한국전자거래학회지
장태우Computers, Environment and Urban Systems
Zhang C.,He B.,Guo R.,Ma D.한국지적정보학회지
최승영, 정현민한국지리정보학회지
조덕호, 배민기한국지리정보학회지
배선학, 김창환, 신영철한국지적학회지
황보상원, 김용재Earth Science Informatics
Shi, S.Environmental Research Letters
Eldbjørg Blikra Vea; Katherine Richardson; Anders Bjørn; Michael Hauschild한국지도학회지
강영옥, 이주연한국지리정보학회지
백태경지적과 국토정보
박진우, 최진무, 홍성연지적과 국토정보
이성화, 양철민, 백승철전선 / 대학원
동 교과학습을 통해 지구 차원의 좌표계의 설정원리를 먼저 이해하고 무선통신의 기본원리와 무선망에 대해 공부한다. 또한 GPS, WiFi, RFID, 셀룰라 네트워크를 통한 실내외 위치결정을 공부한 후 이를 토대로 대표적인 LBS 서비스인 지오포털과 네비게이션에의 응용에 필요한 요소기술인 아키텍처, 맵매칭, 경로탐색 등을 차례로 학습한다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전선 / 학사
공간정보에 대한 포괄적 지식을 제공함으로써 토목, 도시, 환경 등 지구환경공학부에서 다루고 있는 제반분야에의 응용능력과 정보시스템에 대한 이해도를 고양시키는데 있으며, 아울러 GIS 관련 소프트웨어를 직접 다루어 봄으로써 실제 활용능력을 갖추는데 있다.전선 / 대학원
모든 시설은 지역이라는 테두리내에서 서로 정보를 주고받으며 밀접한 연관관계를 유지한다. 본 강좌는 지역 시설들의 정보특성을 이해하고, 이를 계측, 구현, 응용하는 것을 목적으로 한다. 정보를 이용하기 위하여 본 강좌는 먼저 지역 정보의 특성과 정보계측방법, 정보가공방법에 대해 강의한다. 정보가공도구로는 컴퓨터 프로그래밍을 사용하므로, 학생들은 UML, program language, database등에 대해 공부해야 한다. 이로써 지역이라는 실제공간을 정보를 매개로 모델링하는 방법을 학습한다. 그리고 프로젝트를 통하여 지역정보의 계측 및 응용능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 학사
지리정보체계(GIS)는 지리, 도시, 지역개발 계획, 농업, 임업 및 환경과 같은 여러 학문 분야에서뿐만 아니라 이들과 관련된 실무 분야에서도 급속히 보급되고 있다. 이 과목은 학생들이 지리정보체계(GIS)의 기본적인 개념과 비교적 간단한 분석 기능을 습득하여 이를 토대로 지역사회 또는 광범위한 지역의 지리적 분석에 활용하여 효율적인 지리 교육을 이룰 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 과목의 목적은 지리정보체계의 기초 개념, 구축 및 활용방안을 연구하고, 실습과제를 통하여 활용능력을 배양하는 것이다. 본 과목의 내용은 크게 2부로 구분된다. 전반부는 지리정보체계의 기초, DB의 구축, 공간분석모형, 우리나라의 국가지리정보체계 및 도시정보체계의 구축 및 활용과 관련된 내용을 연구한다. 후반부는 지리정보체계를 효율적으로 공간의사결정 과정에 활용하는 능력을 실습을 통하여 배양한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
지리정보시스템의 전반적인 개념을 이해하고 구체적으로 지리정보시스템의 데이터 취득, 가공, 데이터베이스 모델링, 지리정보분석 등을 포함한 실제 응용 기법 및 사례를 강의한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
컴퓨터의 이용은 의생명 과학 연구에 이어 필수적인 사항이 되었다. 최근 급속하게 발전하고 있는 심층학습을 비롯한 인공지능과 빅데이터 처리기술은 의생명과학 분야의 연구를 더욱 촉진하고 있다. 현재 많은 빅데이터 연구와 인공지능 연구 분야에서는 Python을 기본으로 한 코딩 라이브러리가 널리 사용되고 있다. 의생명과학 연구자는 Python 문법을 이해하고 라이브러리를 사용할 수 있어야 한다. 본 강좌에서는 Python 프로그래밍 언어의 기초적인 사항을 익히고, 의생명 과학 분야의 친숙한 데이터셋을 이용해 예제를 해결해가면서 코딩에 대한 기초를 학습한다.전선 / 학사
본 교과목은 역사지리정보시스템의 연구 활용 사례를 익히고, GIS프로그램을 이용한 실제 데이터 분석을 실습해 보는 강좌이다. 해당 수업에서는 먼저 기초적인 역사 공간 데이터 제작 방식을 확인하고, 기존 역사 공간 데이터 자료를 활용한 열지도 생성, 경로 탐색 등 벡터 데이터 분석 방법을 습득한다. 고지도 및 수치지형도 등을 이용한 지오레퍼랜싱, 지형분석 등도 함께 진행하여 래스터 자료에 대한 활용 방법도 함께 익히도록 한다. 이상의 내용을 통해 전반적인 역사지리정보시스템 연구 방법을 익히고, 확장된 연구 방법을 논의해볼 수 있을 것이다.전선 / 대학원
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.전선 / 대학원
석유, 석탄, 천연가스, 신재생에너지를 비롯한 에너지 및 광물자원을 개발하기 위한 플랜트 및 운송망, 부지 설계에 필요한 GIS의 최신기술을 다룬다. GIS 분석 알고리즘 및 최근 연구사례를 분석한다.전선 / 학사
“데이터 기반의 지역사회 문제 해결”교과목은 지역사회의 문제를 데이터와 자산기반 접근법으로 탐구하고 해결하는 방법을 학습한다. 디자인 씽킹과 윤리적 데이터 사이언스를 활용하여 문제 정의부터 해결책 설계 및 실행까지의 과정을 체계적으로 경험한다. 학생들은 지역사회 자원을 활용해 파일럿 프로젝트를 수행하며 실질적인 문제 해결 역량을 키우게 된다. 또한, 문제를 발굴하고 해결 방법을 도출하는 과정에서 목표 설정, 분석 기술, 성과 관리 등 단계별 평가를 진행한다. 이를 통해 데이터 기반의 창의적이고 지속 가능한 지역사회 개발 방안을 제안할 수 있다.전선 / 학사
디지털 인문학은 데이터의 전산화와 콘텐츠화 등 다양한 방법으로 전개되었다. 그 중에서 기존 텍스트 위주의 공간 정보를 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 데이터베이스화, 시각화 시키는 역사정보시스템(HGIS)에 대한 관심과 연구가 상당히 진행되었다. 본 교과목은 역사지리정보시스템에 대한 정의 및 활용 사례를 이해하고, GIS 프로그램에 대한 기초적인 사용 방법을 익히는 강좌이다. 해당 강의를 통해 역사지리정보시스템의 기초가 되는 공간역사학의 출현과 연구 방법론을 살펴보고, 역사지리정보시스템의 사례를 학습함으로써 활용 방안을 논의할 수 있도록 한다. 전반적인 이론 학습뿐만 아니라 오픈 소스 기반의 GIS 프로그램인 QGIS의 기본적인 사용 방법에 대한 학습을 통해 향후 역사적 공간 데이터 생성 및 분석을 위한 기초적인 능력을 습득한다.교양 / 학사
본 강의는 특정 지역의 공간적 특성을 효과적으로 이해하는데 필수적인 공간 정보에 대한 개념과 원리, 공간 정보 분석 방법, 그리고 다양한 시각적 기법들을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 GIS 공간 모델, 공간 데이터 취득 및 조작, 주제도 매핑, 공간 분석 및 지리적 시각화, 웹, 모바일 기반 공간 정보 활용 등을 기초 교양 수준에서 포괄적으로 살펴본다. 아울러 학생들이 직접 공간 정보를 다루고, 매핑 및 시각화를 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있도록 간단한 실습을 병행한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.