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본 연구는 드론으로 촬영한 RGB 이미지를 활용하여 하천의 하도 지형 정보를 추정하는 방법을 제시합니다. ADCP 및 RTK-GPS 측량과 드론 정사영상을 비교 분석하고, 회귀식을 통해 하도 지형을 추정하여 CCHE2D 모델링을 통해 검증한 결과, 영상 기반 지형 정보가 직접 측량한 정보보다 더 나은 수심 및 유속 모의 결과를 제공함을 확인했습니다.
Digital terrain modelling : development and applications in a policy support environment
River restoration : managing the uncertainty in restoring physical habitat
GIS for water resources and watershed management
Hydrometeorology
Framework for dynamic modelling of urban floods at different topographical resolutions
Statistical modelling in hydrology
Integrated spatial databases : digital images and GIS : International Workshop ISD'99, Portland, ME, USA, June 14-16, 1999 : selected papers
Computer-assisted floodplain hydrology and hydraulics
Integration of computer modeling and field observations in geomorphology : Binghamton geomorphology symposium 2000
Hydrological modeling : hydraulics, water resources and coastal engineering
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images
Remote sensing of impervious surfaces
Remote sensing for geoscientists : image analysis and integration
Point cloud data fusion for enhancing 2D urban flood modelling : dissertation
Advances in digital terrain analysis
River hydrometry by pattern recognition in remote sensing images
QGIS and applications in water and risks
Handbook of neural computation
Geospatial tools for urban water resources
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
정윤재, 박현철, 조명희 · 2012
한국지리정보학회지
강준구; 이창훈; 여홍구; 김종태 · 2019
Ecology and Resilient Infrastructure
Gabr, S.S.; Morsy, E.A.; Habeebullah, T.M.; Shaaban, F.F.; El Bastawesy, M.A. · 2017
Arabian Journal of Geosciences
전선 / 대학원
하천의 동적인 특성과 이에 따른 지형발달과정과 그 특징을 연구한다. 하천류의 수문학적 특성, 운반, 침식, 퇴적 및 하천의 경사와 형태 등에 관한 이론과 최근의 연구동향을 중심으로 연구한다.전선 / 대학원
조경계획 및 설계는 대상지의 자연환경 및 사회경제적 특성과 관련된 각종 자료의 수집 및 분석을 필요로 한다. 근래의 대규모 신도시, 산업단지, 사회간접자본시설 개발사업은 경관생태학적 분석기법을 필요로 한다. 따라서 본 과목은 현지조사와 원격탐사를 이용하여 자연환경 자료를 수집하고, GIS를 이용하여 합리적인 의사결정에 도달하는 데 필요한 공간정보를 분석기법을 연구하는 것이다. 본 과목의 전반부는 원격탐사를 이용하여 자연환경 정보를 수집하는 방법을 연구하며, 후반부에는 GIS를 이용한 공간정보 분석기법을 연구한다.전필 / 학사
지역시스템공학분야에서 지리정보시스템과 인공위성 영상은 농촌지역의 자연자원의 보존과 개발, 설계에 활용이 증가되고 있다. 이에 지역시스템공학도로서 지리정보시스템을 사용할 수 있고 인공위성 영상을 처리하여 업무에 활용할 수 있는 능력의 배양이 필요하다. 본 교과목에서는 지리정보시스템의 개요와 기능, 활용 방법 등에 대하여 강의하며 인공위성 영상의 획득과 처리, 활용 방법에 대하여 강의한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전선 / 대학원
컴퓨터 기술이 발달하면서 대규모의 수치연산을 빠르게 처리하는 것이 가능하게 되었고, 이로 인해 지질시간(geologic time) 규모에서 다양한 지형형성작용들의 복합적인 영향으로 발달한 지형의 발달과정을 모의하는 것이 가능하게 되었습니다. 수치(數値)지형발달모형(numerical landscape evolution model)은 전통적인 지형학 연구자 뿐만이 아니라 일반인들에게도 지형학적 상상의 기회를 주었고, 미래 환경변화에 따른 지표환경변화 예측을 가능하게 하였으며, 지형 및 환경 교육의 도구로써 활용될 수 있음을 보여주었습니다. 본 강의는 활용도가 점차 높아지는 수치지형발달모형을 학생이 이해하고 이를 연구와 교육에 활용하도록 만드는 것이 목표입니다. 강의내용은 1) 지형발달 이론과 수치지형발달모형을 구성하는 주요 지형학적 법칙에 대한 강의와 2) 다양한 지형발달 요인이 지형변화에 미치는 영향을 확인할 수 있는 실습으로 구성됩니다. 한편 수치지형발달모형의 모의결과는 하천종단과 산사면횡단 형태 그리고 지형의 기복량 등으로 최종적으로 표현되기 때문에, 강의에서는 3) 수치고도모형(Digital Elevation Model, 이하 DEM)에서 하천종단을 추출하고 지형 기복 등을 분석할 수 있는 실습도 함께 진행하여 수치지형발달모형의 모의결과와 실제 지형을 비교해볼 수 있도록 합니다. 이러한 실습 구성으로 인해 수강생은 지형분석 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 수치지형발달모형의 학문적 그리고 교수학적 중요성을 느끼게 될 것입니다. 강의를 통해 수강생들은 주요 지형형성작용 법칙에 대한 이해와 이를 수식화하는 능력(예., 미분방정식, MATLAB 활용 수치해법), 수치 지형발달 모형 활용 능력을 배양하고, 지리교육 전공자는 수치지형발달모형을 활용한 지형교육의 가능성을 탐색할 것으로 기대합니다.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
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 학사
지표 및 지하공간을 다루는 지형 및 지질의 공간정보를 에너지 GIS를 통해 분석하는 방법과 관련 프로그래밍 기법을 다룬다. 상용 소프트웨어를 이용한 실습이 포함된다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 대학원
본 과정에서는 입자역학을 바탕으로 하여 유사의 침퇴적 및 이동에 대한 지식을 습득하고 하천 운영관리에 적용될 수 있는 유사이동에 대한 현실적 해결방안에 대하여 배운다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
지표, 공중 및 위성기반 원격탐사 이론과 기술을 습득함으로써 생태계의 구조와 기능을 통해 나타나는 시·공간 패턴을 이해한다. 영상분석 및 지리정보시스템 기법을 생태계 감시관측, 데이터베이스 구축과 물질 순환 분석, 지도 제작 및 모델링과 관련된 다양한 시·공간 스케일링, 모수화 방법을 배운다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.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.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
지리학의 여러 연구과정에 대한 계량적 분석기법의 적용에 대한 기초를 학습하며 원격탐사를 이용해 토지에 대한 정보의 수집, 분류 및 분석방법을 연구한다. 이를 위해 지리적 정보의 축적 및 분석에 요구되는 원격탐사 자료의 해석 및 통계적 자료처리 기법을 익힌다.전선 / 대학원
농림기상 분야의 정보에 공간정보의 비중이 크다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 농림기상 분야의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 농림기상분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전선 / 대학원
대학원생을 대상으로 한 세미나로, 교통과 정보통신기술이 가지는 지리적 함의에 관한 이론 및 방법론과 관련된 핵심연구와 최근의 연구동향을 다루는 것을 목표로 한다. 주요 주제로는 교통과 정보통신네트워크, 공간적 상호작용 및 입지-배분모형, 교통 및 정보통신기술과 도시발달, 도시내 통행, 정보도시, 사이버공간, 접근성, 이동성, 교통 및 정보통신정책 등이 포함된다.