서로 다른 위치에서 동시에 관찰된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 공간자료에 대한 세미베리오그램 모형의 추정과 관측되지 않은 지점에 대한 공간예측기법을 정리하였으며, 또한 공간이상치 탐지를 위한 두가지 방법론으로 분포론적 방법과 p-Deletion 방법을 제시하였다. 방법론의 예시를 위하여 강우강도 자료를 이용하였으며 서로 상관되어 있는 공간데이터에 대한 시뮬레이션을 통하여 두가지 방법을 비교하였다.
강우는 시간적인 분포특성과 함께 공간적인 분포특성이 매우 다양하게 나타나는 기상현상이다. 강우 발생의 특성을 파악하기 위해서는 시간적인 분포특성에 대한 분석과 함께 공간적인 발생양상에 대한 분석이 수행될 필요가 있다. 본 연구에서는 강우 Coverage 개념을 이용하여 공간규모의 분포특성에 대한 분석을 수행하였으며, 지속기간의 변화에 따라 공간규모 분포가 어떠한 변동특성을 나타내는 지 분석하였다. 분석을 위한 대상유역으로 한강유역을 선정하였으며, 한강유역 내에 위치한 39개 강우관측소의 시간강우자료를 이용하였다. 강우의 지속기간별 공간규모 변동양상을 파악하기 위하여 10가지 경우의 지속기간(1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 16, 24, 48시간)에 대해 자료를 구성한 후 분석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 분석을 통해 강우 공간규모의 발생양상에 대해 개략적인 파악이 가능하였으며, 지속기간 변화가 공간규모에 미치는 영향을 파악할 수 있었다. 또한 유역면적을 3가지 경우로 나누어 동일한 분석을 수행함으로써 면적 변화에 따른 공간규모변동을 개략적으로 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 강우발생 시의 공간규모에 대한 보다 명확한 분석을 위한 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
조선시대의 세종실록지리지, 신증동국여지승람, 동국여지지, 여지도서, 임원십육지, 대동지지, 증보문헌 비고, 조선일람 등 고문헌을 이용하여 난대성 식물의 시·공간적 분포를 복원하였다. 난대성 식물종의 지리적 분포는 9가지 유형으로, 시계열적 분포는 4가지 유형으로 구분되었다. 조선시대 동안 한 시기라도 가장 넓은 분포를 보인 난대성 식물은 전국의 100곳 이상의 군현에서 출현한 감나무이다. 50곳 이상에서 나타나 넓은 분포역을 나타낸 종은 왕대, 이대, 석류 등이고, 30곳 이상에서 나타난 종은 차, 모시 등이다. 조선시대 난대성 식물의 시·공간적 분포는 자연환경적 요인과 함께 이를 극복하려는 인간의 노력의 결과이다.
본 연구에서는 원격탐사나 지리정보시스템 등을 적용하여 ASCII형태의 수치표고자료와 원격탐사 자료를 이용하여 분류한 토지피복도를 이용하여 각 토지피복별로 알베도와 바로크계수, 증발효율 등을 이용할 수 있는 격자형 토지피복자료를 격자단위로 분할하여 모형의 입력값으로 이용하였기 때문에 유역의 공간적인 특성을 반영한 보다 정확하고 신뢰성있는 자료의 구축이 가능했고, 기존의 열수지법을 이용하여 증발산량의 시 공간적인 분포양상을 계산할 수 있는 격자기반의 분포형 증발산량 추정 프로그램을 포트란언어로 개발하였으며, 격자형 증발산량 산정 모형은 향후 연구될 격자기반의 분포형 강우-유출모형과 통합할 수 있도록 고려하였다. 또한, 격자기반의 계산으로 증발산량에 대한 유역내 특정지점에서의 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 정확한 기상자료와 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역($532km^2$)을 대상으로 적용한 결과, 유역 연평균 증발산량은 825.4mm로 나타났다.
세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.
본 연구에서는 영산강의 수질이 가장 심각한 광주하수처리장 방류구 직하류부에 대한 오염물질 확산에 시.공간적 분포양상을 파악하기 위하여 대상하천 영산강 본류의 25km구간에 RMA4 모델을 적용하여 오염 물질의 농도변화를 예측하였다. RMA4 모델의 적용을 위하여 RMA2 모델을 수행하여 구한 출력자료를 입력자료 사용하였으며, 수치모델의 적용을 위하여 연구 대상하천의 25km구간에 대하여 유한요소망은 2,304개의 절점과 7,635개의 요소로 구성하였다. 광주하수처리장 방류구 직하류부에 대한 오염물질 확산에 시.공간적 분포양상을 파악하기 위하여 광주하수종말처리장의 방류수에 의한 오염물질유입에 대한 4개의 시나리오를 작성하여 RMA4 모델을 수행하였으며, 광주하수종말처리장의 평균방류량 6.13cms와 BOD 수질기준 110mg/L(2004년 하수종말처리장 유입원수의 평균농도)의 농도를 유입 오염물질로 가정하여 영산강의 저수기의 유출량을 대상으로 오염물질 유입시간에 따라 4개의 시나리오에 대한 오염물질의 확산의 시.공간적 분포양상, 유하길이에 대한 오염물질의 최대 오염원농도 도달시간을 제시하였다.
최근 제체 설치수심의 대수심화로 인해 직립 케이슨제의 건설이 주를 이루고 있으며, 외곽시설의 경우 평면배치에 의하여 곡면부 구간이 형성된다. 이와 같은 구간에서는 파랑 증폭이 발생할 수 있다. 특히 우각부 구간에서의 파랑증폭에 의한 월파량 산정은 기존 직각으로 입사하는 조건에 대한 월파량 산정 방법과는 다른 해석이 필요하다. 본 연구에서는 직립제 우각부에 대한 월파량 분포를 검토 및 분석하고자 한다. 그림 1과 같이 우각부의 각도를 $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$로 제작했으며, 각각 발생시킨 파랑의 주기는 1.18초, 1.38초, 1.57초, 1.77초, 1.98초, 파고는 7.5cm, 10cm, 12.5cm이다. 또한 그림 2와 같이 각 월파가 일어나는 직립제 모형의 여유고를 7.5cm, 10cm, 12.5cm, 15cm를 적용하였다. 우각부 구간에서 월파의 공간적인 분포를 수리모형 실험을 통하여 검토하였다. 월파의 공간적인 분포를 검토하기 위하여 월파량 영향계수( )를 도입하였다. 우각부가 없는 직각으로 입사하는 조건의 월파량 실험을 통해 그 월파량의 값이 영향계수의 $r_x=1.0$이며, 우각부 중심을 기준으로 구조물을 따라서 공간적인 월파량 영향계수를 산정하였다.
현대사회는 지능적으로 고도화 되는 범죄에 대응하기 위하여 범죄 현상을 분석하려는 노력이 다각적으로 행해지고 있다. 컴퓨팅 기술과 GIS 기술을 이용한 범죄의 공간적 특성을 분석하려는 연구는 범죄 분야에서 최근 관심을 가지는 부분이다. 본 연구에서는 다양한 공간적인 특성이 나타나는 지역을 선정하여 범죄분포의 특성을 밝혀보고자 한다. 범죄는 발생 빈도가 높은 폭력, 절도, 강도, 성폭행의 범죄에 대해서 재구성하였으며 변수 도출을 위한 이론적 배경은 생활양식-일상이론과 환경범죄학을 기초로 하였다. 분석 기법으로는 Hot spot 기법을 이용하여 범죄의 분포 형태를 분석하였으며 버퍼 분석을 하여 범죄 요인과 범죄 사이의 상관관계를 도출하였다. 분석된 자료를 통하여 최종적인 범죄 지도를 작성하였으며 이를 통하여 범죄율이 높은 지역을 공간적으로 선정할 수 있으므로 범죄의 예방에 효율적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
저수지의 설계홍수량 산정 시 인근의 기상관측 자료를 활용하고 있으나 인근에 기상관측 자료가 없거나 저수지 배후 유역이 큰 경우에는 단일 기상관측 자료를 이용하기에는 한계가 있다. 따라서 실무적으로 지점별 기상관측소의 자료를 이용하여 설계홍수량을 산정할 때에는 각 관측소 자료를 이용하여 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 한 후 면적우량환산계수 (ARF)를 곱하여 사용하고 있는데, Thiessen 방법의 경우 방법이 간단하지만 지형 고도 효과는 무시되고 우량계의 지배면적에 의한 우량계의 분포 상태만을 고려하게 된다. 그러므로 설계홍수량 산정시 사용되는 Thiessen 방법은 공간적 불확실성을 내포하고 있고, 특히 소규모 저수지의 설계홍수량을 산정하는 경우에는 저수지 유역의 국소적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 설계홍수량 산정 시 저수지 위치에 해당하는 확률강우량의 공간적 불확실성을 평가하기 위하여 SIS(Sequential Indicator Simulation) 방법을 이용하였다. SIS 방법은 Kriging 기법과 마찬가지로 베리오그램으로부터 얻어지는 공간적 상관관계를 기반으로 하고 있는 방법으로 Kriging 기법과 달리 공간분포의 국소적인 특성을 평가할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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