본 연구의 목적은 GIS 기법을 이용하여 지형을 분석함으로써 서울-동두천 간의 추가령곡에서 최적 방어지역을 선정하는 것이다. 연구내용은 지형요소에 의한 보병부대의 최적방어지역 선정, 접근로를 중심으로 한 최적방어지역 선정, 그리고 양자간 차이점의 비교${\cdot}$분석이다. 연구과정은 최적 방어지역의 선정을 위한 고려요소의 검토, GIS를 이용하여 지역을 선정하는 과정 그리고 선정된 최적지역을 분석하는 과정의 세가지로 구성된다. 지형요소를 고려한 보병부대의 최적 방어지역은 도봉산, 수락한, 와방산, 국사봉 등과 같은 험준한 산악지역이며, 접근로를 고려한 최적 방어지역은 국사봉-축석령-불국산을 연결하는 동-서의 지역으로서 공간적 패턴이 특징적으로 나타난다.
얼음골 주변의 지표면 변화에 따른 중규모 대기순환장에 미치는 효과를 보기위하여 수치실험을 실시하였다. 얼음골 남북 경사면에서 발생하는 순환장은 지형과 단파복사에 의한 영향으로 다르게 나타나며, 비대칭을 이룬다. 그리고 이러한 비대칭은 18시까지 계속된다. 야간의 경우, 도로건설에 따른 대기순환장의 차이는 크지 않다. 이것은 주간 단파 복사에 의한 현열플럭스가 감소하며, 현열플럭스외의 다른 요소는 크게 영향을 미치지 않는다는 것을 의미한다. 도로의 건설은 현열플러스의 증가와 관련되고, 주간의 경우, 지형에 의한 곡풍과 결합하여 도로가 없는 경우에 비하여 상승류가 강하여진다. 최대풍속은 4.67 m/s이다. 그리고 이때 도로의 위치역시 주요한 요인으로 작용한다.
본 논문에서는 산악지대, 논, 채소밭, 풀밭, 도로, 수면 등을 포함하는 지표면에 대한 합성 개구면 레이다(SAR) 영상을 생성하여 주는 시뮬레이션 모델을 선보인다. 우선 토양, 수면, 논, 밭과 같은 풀 층과 나무 숲 등에서의 산란 모델을 개발하였다. 그런 다음에, 표고 데이터와 지형 데이터를 이용하여 SAR 영상을 생성하였다. 이용된 지형 변수로는 토양 수분 함유량, 표면 거칠기, 초목 층 높이, 잎 넓이, 잎 길이, 잎 밀도, 가지 길이, 가지 밀도, 나무 기둥 길이, 나무 기둥 밀도를 포함하는 10개이다. 개발된 산란 모델들은 실험 데이터와 비교하는 방식으로 정확성을 증명하였고, 특정 지역에서의 SAR 영상을 생성하였다.
본 연구는 유출분석을 위하여 수문학적 모델에 근거한 지형적인 특성을 반영한 TOPMODEL의 적용성을 평가하는 것이다. 적용대상은 섬진강 상류유역에 위치한 산악지역으로서 쌍치 소유역이고, 유역면적은 $126.7km^2$이다. 2006~2009년에 선택된 6시간 간격의 강우-유출 자료를 가지고 Pattern Search 방법에 의한 관측유출자료를 사용하여 모델의 매개변수들을 조정하였다. 쌍치 유역의 지형학적인 인자들은 $100m{\times}100m$ 격자의 수치 표고모델에 의하여 추출하였다. 분석결과에 의하면 모델의 매개변수인 지수저류 매개변수(m), 투수량계수(T0), 불포화대 지체시간(TD)등은 수문학적인 반응에 민감하였으며, 모의된 유출자료는 관측 유출자료와 잘 일치하여 합리적인 적용성을 보인다.
일반적으로 센서들의 위치는 감시 정찰 센서 네트워크의 적용 범위, 데이터 전송 비용, 그리고 자원 관리에 영향을 미치기 때문에, 최적의 위치에 센서를 배치해야 한다. 그러나 산악 지대나 도심 지역과 같은 실 환경에 센서 노드를 배치할 경우, 센서에 영향을 미치는 다양한 지형 및 기후 요소들을 고려하기 어렵다. 따라서 이러한 다양한 환경에 센서를 배치할 경우 감시 영역 측면에서 목표 대상을 효율적으로 탐지할 수 있는 센서 배치 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 센서 배치와 관련된 다양한 기후와 지형 등의 환경 요소들을 분석하고, 이들 영향 요소들이 센서 노드 배치 시 활용될 수 있도록 정량화한다. 이를 바탕으로 센서 탐지 영역 측면에서 정량화된 영향 요소들을 고려함으로써 보다 실효적인 센서 배치 방법론을 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 센서 배치 방법론을 따르는 센서 배치 관리 시스템을 구현함으로써 제안된 방법론의 타당성을 입증한다.
국내 환경의 경우, 산악 지형이 많은 지형적 특성상 수많은 터널이 존재한다. 터널은 무선 채널 환경 중 대표적인 음영지역으로서 실외 및 실내 환경의 무선 채널과는 다른 특성을 갖기 때문에 터널 환경에서의 안정된 서비스 품질을 확보하기 위해서는 전파 채널의 특성 연구가 필요하다. 특히 위성을 이용한 이동 서비스를 위해서는 터널에 의한 음영지역에서의 정상적인 위성 신호 수신이 필요하며, 이를 위해 Gap-Filler라고 하는 지상 중계기를 운영하게 되는데 이를 이용하기 위해서는 터널 환경에서의 전파전파 특성 분석을 바탕으로 한 Gap Filling 방법 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 음영 지역에서의 정상적인 위성 신호 수신을 위하여 터널 환경에서의 ISM 대역의 전파전파 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 효율적인 Gap Filling 방법에 대한 연구를 수행하였다.
국토의 70%이상이 산악 지형인 우리나라에서는 지형적인 특성으로 터널 건설이 중요하며, 터널 건설의 증가로 안전한 터널 건설이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근, 도로의 고속화와 직선화로 인해 장대터널 건설이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장대터널에서의 암반 블록의 수치 모델링을 이용한 터널 안전 시공법을 제안하고, 현장에서 관찰한 불연속면 정보를 근거로 하여 실제 장대터널에 적용했다. 실제 터널현장에 있어서, 암반 블록의 수치 모델링을 이용한 터널 안전 시공법을 위해서 새롭게 개발한 수치해석 프로그램을 사용하여 정확한 키블럭 추출이 가능한 것을 검증하였다. 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 가지고 있는 본 컴퓨터 시뮬레이션 기법은 암반 블럭의 안정성 계산뿐만 아니라 추가 보강대책공의 설계도 가능하다.
도로의 최대종단경사는 차량의 등판능력에 좌우된다. 과거에 비해 차량의 성능이 좋아질수록 도로의 최대종단경사는 조정될 수 있다. 하지만, 미국(AASHTO, 1990, 2004)에서는 설계기준트럭이 300lb/hp에서 200lb/hp로 성능이 상승했음에도 불구하고, 적용되는 최대 종단경사는 거의 변화가 없다. 따라서, 현재 차량의 성능을 고려한 최대종단경사의 검토 및 조정의 검토가 필요한 실정이다. 특히 국내의 지형은 산악지가 많고, 험준한 지역이 많으므로 실정에 맞도록 최대종단경사의 검토가 필요하다. 본 연구에서는 차량의 성능의 개선과 도로 설계자가 당면한 결정의 문제를 인식하고 세계 각국의 지형과 최대종단경사 적용기준을 비교하여 우리나라의 최대종단경사의 적정성을 확인한다. 또한, 교통시뮬레이션 프로그램을 이용하여 차량의 성능향상에 따른 새로운 트럭 성능곡선을 토대로 최대종단경사를 판단한 결과 $1{\sim}2%$ 정도 종단경사 완화가 가능한 것으로 판단한다.
PADS(Precision Aerial Delivery System)은 원형 낙하산을 이용한 공중 물자수송 시스템의 낮은 착륙 정확도를 개선해줄 수 있는 장비로 AGU(Airborne Guidance Unit)을 장착하여 원하는 목적지로 안전하게 물자를 수송할 수 있다. 현재 외국에서 개발된 PADS 성능은 착륙 정확도가 CEP50 100m 범위로 보고되고 있으나 실제 지형 및 기상환경에 따라 많은 차이를 보인다. 산악지역이 많은 국내 환경에서는 국부적인 지형변화에 따른 풍향, 풍속 변화가 심하고 이는 착륙 정밀도에 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PADS의 6DOF 비선형 모델링을 기반으로 HILS(Hardware In the Loop Simulation)를 구축하여 바람 환경에서 Ram air parachute의 기동 특성을 분석하였다. 이러한 기동 특성을 고려하여 EM(Energy Management) 기동과 FA(Final Approach) 기동을 포함한 정밀 연착륙 알고리즘을 설계하였다. PADS 시뮬레이션 결과 CEP50 40m 이내로 정밀 연착륙이 가능하였으며, 향후 이러한 연구 결과를 바탕으로 실제 PADS 투하시험을 통하여 정밀 공중 물자수송 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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