• Title/Summary/Keyword: 시-공간적 자료

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A Study on Temporal Map for Spatio-temporal Analysis (시.공간분석을 위한 GIS기법의 시간 지도 구현에 관한 연구 - 안양시틀 사례로 -)

  • 오충원
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.37 no.2
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    • pp.191-202
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    • 2002
  • Characteristics and patterns of geographic features and human activities can be interpreted in terms of spatiality and temporality. The necessity to record the historical changes and the ability to reason in the real world has lead to a new field of research so called Integrated Spatio-Temporal analysis. The objective of this study is to investigate temporal maps for Spatio-temporal analysis, which have the integration functionality for visualizing spatiality and temporality of the geographic appearances and human activities. Land information is composed of spatial, attribute and temporal data and requires spatio-temporal representations. It is possible to visualize spatio-temporal variations with spatio-temporal databases and temporal map produced by integrated data models. This study constructs spatio-temporal model for temporal maps of land price variation analysis. Taking advantage of the spatio-temporal model proposed here, it is possible to visualize spatio-temporal variations with spatio-temporal database and temporal map. On a practical level, this study would be extended and utilized to various geographic features.

Generation of the bias-corrected satellite precipitation based on machine learning using multiple satellite precipitation products (다중 위성 강수자료를 이용한 머신러닝 기반 최적 위성 강수자료 생성)

  • Jung, Sung Ho;Nguyen, Van Giang;Kim, Young Hun;Lee, Gi Ha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.40-40
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    • 2021
  • 수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

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Detecting Space-Time Clusters in Linear Point Data (선형 점자료에 있어서의 시.공 복합 군집의 탐색)

  • 홍상기
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.33 no.2
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    • pp.325-338
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    • 1998
  • 본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.

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The Spatial Issue of K490 using MODIS Data (MODIS 자료에 의한 K490 공간 특성)

  • Jeong, Jong-Chul
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2009.03a
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    • pp.151-154
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    • 2009
  • MODIS Aqua에 의한 한반도 주변 해역의 관측은 엽록소의 변동을 관측하여 해양환경변화를 관측하는데 주로 연구되었다. 그러나 황해는 Case II 해역으로 해양의 엽록소 관측에 오차가 크기 때문에 동해와 남해, 동중국해역을 관측한 연구가 발표되어 왔다. 특히 적조와 같은 이상변동을 관측하는데 해색자료의 활용은 매우 활발한 연구가 이루어졌다. 하지만 K490(Diffuse attenuation coefficient for downwelling irradiance at 490nm)은 OCTS, SeaWiFS, MODIS, MERIS 등의 해색자료에 의해 많은 자료가 생산되고 있으나 이를 이용한 한반도 주변 해역의 해양환경변동에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 2008년 한반도 주변해역에서 관측된 MODIS 자료를 처리하여 K490에 의한 시-공간적 변화를 분석하였다. 특히 K490에 의한 월 변화(monthly)와 통계처리 결과를 분석하여 기후변화의 주요 분석인자인 해양의 일차생산력을 판단하는데 중요한 영향을 미치는 K490의 공간 특성을 제시하였다. 한반도 주변 해역의 K490에 의한 시-공간적 특성은 육상의 주요 하천에서 기인하는 부유사와 서남해역의 재부유 물질에 의한 영향이 시-공간적으로 뚜렷하게 나타나는 것을 파악할 수 있었다.

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Uncertainty Analysis of Spatial Characteristics Related to Probability Rainfall Estimation Using Sequential Indicator Simulation (Sequential Indicator Simulation을 이용한 확률강우량의 공간적 불확실성 평가)

  • Hwang, Soonho;Kang, Moon Seong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.350-350
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    • 2017
  • 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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An Explorator Spatial Analysis of Shigellosis (세균성 이질의 탐색적 공간분석)

  • 박기호
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.34 no.5
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    • pp.473-491
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    • 1999
  • 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.

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Analysis of runoff according to the time and space characteristics of hourly rainfall data in Seoul (서울 강우자료의 시·공간적 특성에 따른 유출분석)

  • Hyun, Jung Hoon;Park, Hee Seong;Chung, Gun Hui
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.216-216
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    • 2019
  • 최근 이상 기후로 인하여 홍수피해가 많이 발생 하고 있다. 특히 도시유역의 도시화로 인해 불투수면적이 증가하여 내수 침수도 증가하였다. 이로 인하여 재산피해와 인명피해가 증가하면서 전 세계적으로 홍수 저감 연구가 진행 되고 있다. 강우의 시 공간적인 특성을 파악 하여 강우 사상을 정의 한다면 도시홍수 저감 에 있어 도움이 될 것이라 판단된다. 우리나라 서울 지역의 설계 강우량을 산정하기 위해 서울기상청에서 제공하고 있는 ASOS(Automated Surface Observing System) 를 사용해 왔다. 하지만 ASOS을 사용하게 되면 강수량의 공간 특성을 고려하기 어렵지만 AWS(Automatic Weather Stations) 는 세밀한 관측망을 가지고 있어 공간적 특성을 고려할 수 있다. 본 연구에서는 서울 기상청에서 제공하고 있는 강우 자료의 20개년 연속된 강우자료를 통해 강우자료를 구축 하였다. 서울지역의 유역을 선정하였으며 도시유역 강우-유출 해석에 많이 사용되는 EPA-SWMM 모형에 ASOS 와 AWS 강우자료를 적용하여 유출 분석을 하였다. 이러한 자료를 바탕으로 공간 특성 분석을 실시하여 더욱 세밀한 설계 강우량 산정에 도움을 있을 것으로 판단된다.

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GIS 공간분석기술을 이용한 산불취약지역 분석

  • 한종규;연영광;지광훈
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2002.03b
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    • pp.49-59
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    • 2002
  • 이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.

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A Study on Spatio-Temporal Analysis Using AWS Data in Seoul (AWS자료를 활용한 서울지역 강수량의 시공간적 특성분석)

  • Moon, Young-Il;Son, Chan-Young;Kwon, Hyun-Han;Moon, Jang-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.374-374
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    • 2011
  • 이상기후 및 기상변동성의 증가로 극치강수량의 시공간적인 변동성이 크게 증가되고 있다. 서울시에 2010년 9월 21일에 내린 폭우사례와 같이 공간적으로 변동성이 큰 형태의 강우가 발생하는 사례가 빈번해지고 있다. 이러한 점에서 과거 강우자료로부터 시공간적인 추출하고 이를 범주화하는 연구는 방재관점에서 매우 중요한 정보로 활용할 수 있다. 이러한 강수의 시공간적 특성을 평가하기 위해서는 상대적으로 조밀한 강수관측망이 요구된다. 서울시의 경우 기상청에서 운영하는 관측소이외에도 서울시에서 운영하는 강수관측지점이 다수 존재한다. 이러한 점에서 착안하여 본 연구에서는 서울시에 운영하고 있는 26개의 AWS자료를 활용하여 시공간적인 강수변동성을 추출하고 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 시간강수량 및 일강수량을 대상으로 연구를 진행하였으며 공간상관성분석, 지체상관분석을 실시하여 서울시 강수량 특성을 정량화 하였다. 강수의 공간적인 변동성은 2002년부터 2009년까지 26개 강수지점으로부터 추정된 150mm이상 최대강우사상 10개와 일강수량이 20mm미만이 10개의 강우사상의 지점별 표준편차를 통해서 대표적으로 분석하였다. 일강수량을 대상으로 공간적인 특성을 평가해본 결과 강수량의 크기가 클수록 서울시 강수장의 특성은 매우 불균질한 특성을 보여주고 있으며 반대로 강수량이 작은 경우 상대적으로 균질한 특성을 보여주고 있다.

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여름철 낙뢰 발생 시 강수 및 위성의 휘도온도 특성

  • Lee, Yun-Jeong;Seo, Myeong-Seok;O, Seok-Geun
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
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    • 2010.04a
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    • pp.38-39
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    • 2010
  • 낙뢰란 뇌운 속에서 분리 축적 된 음 (-)과 양 (+)의 전하 사이 또는 뇌운 속의 전하와 지면에 유도되는 전하 사이에서 발생하는 불꽃 방전을 말한다. 뇌운 안에는 이 불꽃 방전을 반복하기에 충분한 전하의 분리가 계속 일어나고 있는데, 그 결과 양전하 (+)는 구름의 상부에 넓게 분산되어 분포하고, 음전하 (-)는 주로 구름 하부에 분포한다. 이 때 음전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 부극성 (-)낙뢰, 양전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 정극성 (+)낙뢰라 한다. 낙뢰의 약 80%는 구름 내부 또는 구름 대 구름 사이에서 발생하고, 약 20%만이 구름과 지면 사이에서 발생하는데, 이러한 구름-지면 낙뢰 (Cloud-to-ground lightning)는 가장 위험하고 그 피해도 크다. 우리나라는 동아시아 몬순 기후의 영향으로 여름철에 대기가 불안정하여 낙뢰가 집중적으로 발생하며, 복잡한 지형과 해양의 영향으로 낙뢰현상의 공간적 변동도 크게 나타난다. 이러한 낙뢰는 최근으로 올수록 강도가 증가하고 있어 그 피해의 증가가 우려되기 때문에 낙뢰 발생 특성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 낙뢰자료와 강수자료, 그리고 시 공간 분해능이 뛰어난 MTSAT-1R (Multi-functional Transport SATellite - 1 Replacement) 정지궤도 위성의 휘도온도를 이용하여 낙뢰 발생 시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하고자 한다. 이러한 연구는 대류활동에 대한 정보 제공 뿐 아니라, 낙뢰 예측성 향상 및 재해 경감에도 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2001년 기상청에 도입되어 운영 중인 신 낙뢰관측 시스템 (Total Lightning Detection System, TLDS)에서 관측된 낙뢰자료와 MTSAT-1R 위성에서 관측된 휘도온도 자료, 그리고 자동기상관측장비 (Automatic Weather System, AWS)에서 관측된 강수자료를 사용하였으며, 세 자료의 출처는 모두 기상청이다. 분석 기간은 2006년부터 2007년까지이며 우리나라에서 낙뢰발생 빈도가 여름철에 집중되어 나타나는 것을 고려하여 여름철 (6~8월) 낙뢰에 대해서만 분석하였다. 또한 낙뢰 발생 사례에 대하여 관측 효율이 90% 이상으로 알려진 위도 $33{\sim}39^{\circ}N$, 경도 $124{\sim}130^{\circ}E$ 영역에서 낙뢰발생시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하였다. 사례는 낙뢰 발생 횟수가 많은 날을 중심으로 먼저 적외영상과 낙뢰영상을 정성적으로 분석한 후 뇌우의 지속시간이 긴 9개 사례를 선정하였다. MTSAT-1R 위성과 낙뢰자료 및 강수자료는 관측주기와 공간규모가 서로 다르기 때문에 세 자료를 함께 사용하기 위해서는 시 공간을 일치시키는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위성자료 관측시간(00분, 33분)과 AWS 지점 위 경도를 시 공간 일치를 위한 기준으로 사용하였다.

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