극저온복사계로부터 출발하여 광도의 기본 단위인 칸델라(Candela) 눈금은 물론 복사조도(irradiance), 조명도(illuminance)와 같은 유도 단위를 실현하기 위해서는 검출기의 시야를 한정하는 구멍의 면적을 측정하는 기술이 매우 중요하다. 구멍의 면적을 측정하는 한가지 방법은 탐촉자를 물리적으로 접촉시켜서 구멍의 가장자리를 결정하고, 구멍의 기하학적 모양을 가정하여 면적을 계산하는 것이다. (중략)
음이온세제와 비이온세제의 혼합물에서 alkylbenzene sulfonate 계통의 음이온 세기가 NMR법에 의해서 정량되었다. 음이온세제와 비이온세제의 혼합물에 대한 NMR 스펙트럼에서, 벤젠 그룹은 6.5∼8ppm에서 중첩된 피크를 보여주나 sampling 후의 벤젠 그룹은 7∼8ppm에서 두개의 doublet을 보여준다. 검량선은 음이온세제의 벤젠그룹과 초산의 메칠그룹의 상대적인 면적비에 의해서 작성되었다. (초산은 내부표준물로 사용되었다.)
댐은 일상생활에 필요한 용수를 안정적으로 공급해주고 홍수피해를 저감하는 효과가 있지만 많은 토지와 가옥이 수몰되는 문제가 있다. 따라서 이러한 댐주변지역의 생활환경 개선과 지원을 위해 많은 사업들이 시행중에 있다. 본 연구에서는 GIS 공간중첩 기능을 이용하여 댐주변지역 지원사업비를 산정하는 기법과 함께 수치지형도의 해상도에 따른 영향을 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 1/3,000 수치지형도를 기준으로 각 해상도별 수몰지역 면적오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치 지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합의 비율이 9.5배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 둘째, 댐주변지역 면적오차의 합을 분석한 결과 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합의 비율이 7.4배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 셋째, 수몰지역 면적에 대한 지원사업비 오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 수몰지역 총사업비에 대한 지원 사업비 오차의 합의 비율에서 각각 15.9배, 14.7배, 15.9배로 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댐주변지역 면적에 대한 지원사업비 오차 분석 결과에서도 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 댐주변지역 총사업비에 대한 지원사업비 오차의 합의 비율에서 각각 10.7배, 9.6, 10.6배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로 댐주변지역 전체사업비 오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 전체 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 전체사업비에 대한 전체사업비 오차의 합의 비율에서 각각 1.4배, 1.3배, 1.4배로 정확도 측면에서 효과적이나 인구항목이 면적개념을 고려하고 있지 않아 수몰지역이나 댐주변지역 면적 오차산정 결과보다는 비교적 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.
건물 데이터는 지도 데이터베이스에서 차지하는 비중이 높고 객체 수도 많을 뿐만 아니라 형상정보 및 속성정보가 빠르게 변화하기 때문에, 최신 정보에 근거한 효율적인 갱신 작업은 필수적이다. 본 연구에서는 갱신 참조 건물데이터와 갱신 대상 건물 데이터의 중첩분석을 통해 갱신이 필요한 객체만을 탐색하여 갱신을 수행하고자 한다. 즉, 건물의 중첩 면적비를 이용하여 매칭 후보쌍을 탐색한 후, 속성정보 비교를 통해 갱신 케이스 분류 조건식을 정의하였으며, 이때 도형정보 갱신 케이스는 총 8가지, 속성정보 갱신 케이스는 총 4가지로 각각 분류하였다. 또한 갱신정보에 대한 갱신 이력 데이터가 자동으로 생성되도록 하여 두 가지 종류의 갱신 케이스 정보를 저장하도록 구성하였다. 갱신 대상 데이터는 수치지도 1:5,000 건물외곽선 레이어로 하였고, 갱신 참조 데이터는 도로명주소전자지도건물 레이어로 하였으며, 서울시 관악구 지역을 대상지역으로 선정하였다. 본 연구의 매칭기반 갱신기법을 적용한 결과, 전체 건물데이터 중, 82.1%의 건물이 도형정보를 수정하였고, 34.5% 건물이 속성정보를 수정하였다.
오이 혹은 모조오이를 설치한 소규모 비닐하우스 내에서 procymidone 훈연제를 연소시킨 후 하우스 내 여러 지점의 단위 면적당 약제의 부착량 분포를 조사하였다. 훈연된 procymidone은 오이잎, 유리판과 여과지 모두 거의 대등하게 부착되는 경향을 보여 오이 잎의 대용으로 유리판과 여과지를 사용할 수 있었다. 모조오이를 사용한 실험에서 Procymidone의 부착량은 잎의 수평 투영면적에 정비례하여 수평면에서 가장 많았고, 수직면에서 가장 적었으며, 잎의 이면에는 표면에 비해 5% 이하만이 부착되었다. 높이와 상하 중첩 거리를 달리하여 잎을 설치하였을 때 높이에 따른 농약의 부착량 차이는 거의 없었으며, 상하 중첩된 경우가 상대적으로 약제 부착량이 적었으나 중첩 거리에 따른 잎간의 부착량 차이는 매우 작았다. 모조오이의 수가 일정한 조건하에서 훈연제 처리량이 증가함에 따라 procymidone의 엽면 부착량이 비례적으로 증가하였다. 훈연제 처리량이 일정한 조건하에서 모조오이의 수를 증가시킴에 따라 procymidone의 엽면 부착량은 총 엽면적과 비닐하우스 지면 면적의 합에 반비례 하여, 총 엽면적이 2배와 3배 증가하였을 때 엽면 부착량은 22%와 36%가 감소하였다.
최근 발생하고 있는 국지성 집중호우 및 돌발홍수로 인해 강원도와 경상북도 등을 중심으로 산지하천유역의 산사태 피해가 급증하고 있으며 발생면적은 연평균 402ha에 이르며 연평균 피해면적은 80년대에 비해 2000년대 들어 3배 이상 증가한 것으로 보고 되고 있다. 본 연구에서는 산지하천 유역의 토사유출재해 취약성 분석을 위해 GEOMania GMMap 기반으로 구동되는 산사태 분석모듈(HyGIS-Landslide)을 개발하였다 HyGIS-Landslide는 산림청의 산사태 위험지도 제작에 사용된 위험지역 평가기준을 참조하였으며 DEM을 이용하여 경사인자 및 사면인자를 생성하고 수치지질도, 수치임상도 산림입지도 등과의 연산을 통해 위험등급에 대한 분류결과를 제시한다. 또한, 과거 산사태 발생지역에 대한 맵핑 경과가 존재하는 경우 산사태 위험지역 분류결과를 과거 사상과 중첩하여 분류정확도를 확인할 수 있도록 제작되었다.
구순열 비변형 환자의 상태, 수술결과 등을 객관적으로 평가할 수 있는 방법의 개발은 구순열의 수술의 술기 등의 평가 및 발전에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되나 아직은 미진하다. 이에 본 논문은 구순열 환자의 사진을 이용해 다음과 같은 요인들을 분석하여 구순열 비변형 정도를 정량적으로 평가하고자 하였다. (1) 비공의 각도 (2) 비공의 중심점 및 중심점사이의 거리 (3) 중첩된 비공의 면적 (4) 비공의 중첩된 면적의 비 등을 각각 비교하였다. 먼저, 8개의 분석요인을 이용하여 임상의 평가점수에 대한 회귀분석을 통하여 회귀식을 획득하였다. 구순열 환자의 수술 경험이 많은 성형외과 의사 세 사람이 상기 대상 환자의 수술 후의 결과를 100 점 만점과 10점 간격으로 판정하였다. 세 명의 성형외과 의사와 개발된 프로그램을 이용한 세 명의 일반인으로부터 얻어진 평가점수의 재현성은 각각 $10.8{\pm}4.6%,\;7.4{\pm}1.8%$로 개발된 프로그램을 이용한 분석이 더 높은 재현성을 보였다. 일치도를 나타내는 kappa 통계량은 세 명의 성형외과 의사에서는 0.43, 세 명의 일반인에서는 0.83으로 프로그램을 이용한 일반인의 일치도가 훨씬 더 높게 나타났다. 회귀분석을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.642이었으며, 신경회로망을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.798로 신경회로망을 통한 분석이 임상의의 평가점수와 상관관계가 더 높은 것으로 나타났다. 결론적으로, 개발된 신경회로망 모델은 의사의 주관적인 평가보다 더 높은 재현성, 일치도, 상관관계를 보여주며 이는 임상의에서 구순열 비변형의 정도를 객관적이고 손쉽게 적용할 수 있을 것이라 사료된다.
댐은 생활에 필요한 물을 안정적으로 공급하고 여름철 집중강우에 의한 홍수피해를 저감하는 효과가 있으나, 댐 건설로 많은 토지나 가옥 등이 수몰되고 댐 주변지역의 환경에도 큰 영향을 주고 있다. 이러한 댐 주변지역의 생활환경을 개선하고 지원하기 위한 사업들이 시행되고 있으며, 본 연구에서는 GIS 공간중첩 기능을 이용하여 공간정보 축척에 따른 용담댐 수몰지역과 댐주변지역 면적오차 특성을 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 1/3,000 수치지형도를 기준으로 각 축척별 수몰지역 면적오차를 분석한 결과, l/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합과 표준오차 그리고 수몰지역 전체면적에 대한 면적오차의 합의 비율에서 각각 9.5배, 9.0배, 10.5배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 둘째, 댐주변지역 면적오차를 분석한 결과, l/5,000 수치지형도가 l/25,000 수치 지형도에 비해 진안군 진안읍이 2km 이내 및 2~5km의 집수구역내 지역에서 각각 13.8배와 20.6배로 가장 큰 차이를 보였다. 또한 2km 이내의 집수구역외 지역에서는 점유면적 자체가 매우 작아 오차특성에 큰 차이를 보이지 않았으며, 2~5km 구간의 집수구역외 지역에서는 금산군 남이면이 31.8배로 가장 큰 오차특성을 나타냄을 알 수 있었다. 마지막으로 댐주변지역 면적오차의 합과 표준오차 그리고 주변지역 전체면적에 대한 면적오차의 합의 비율에서도 1/5,000 수치지형도는 1/25,000에 비해 각각 7.4배, 11.8배, 7.4배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다.
미계측 유역에서의 수문 예측은 유역의 다차원 시공간에서 일어나고 있는 수문학적 기능에 대한 깊은 이해와 성찰을 요구한다. 유역면적의 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역은 북한지역과 중첩하고 있어 관측자료가 불충분 하고 소량의 관측자료가 존재하더라도 기후변화로 인해 환경이 변화하기 때문에 미계측 지역 연구에 적당하다. 이에 따라 수문학적 반응을 예측할 수 있도록 비접촉 비파괴적인 도구를 이용하여 수집된 자료를 통해 미계측 유역에 대한 정확한 신뢰성 구축을 마련할 필요가 있다고 판단된다. 신뢰성 구축을 위한 방법으로는 현장답사 및 항공사진에 비하여 넓은 지역을 한번에 관측할 수 있는 Landsat TM 영상을 이용하여 북한의 지형과 토지피복특성 등을 구축하고, 준분포형 모형인 SLURP를 이용하여 소유역으로 구분 된 ASA의 하도 추적을 통해 전체유역의 출구지점 유출량을 산정하였다. 또한 예측 불확실성을 감소시키기 위해 wamis에서 제공하는 GIS Data와 위성영상의 Data를 비교하여 분석하였다. 그 결과 미계측 지역의 불확실성을 최소화 시킬 수 있는 비교 분석이 가능하였다.
본 연구는 국내 고양이(Felis catus)의 분포밀도와 잠재 서식지를 예측하여 핵심분포지역을 선정하고, 보호지역을 중첩하여 우선으로 고양이 관리가 시행되어야 할 지역을 선정하고자 하였다. 분포밀도 파악을 위해 커널밀도추정을 사용하였고, 고밀도 지역을 분류한 결과 수도권 지역과 충남, 대전, 대구에서 밀도가 높았다. MaxEnt 모형을 활용한 잠재 서식지 예측에서는 고도, 시가지로부터의 거리, 지표 거칠기 등이 중요한 변수로 확인되었고, 임계값을 기준으로 출현/비출현 지역을 분류한 결과 수도권과 세종, 대전, 충남, 대구에서 출현 예측 지역의 면적이 높았다. 고밀도 지역과 출현 예측 지역을 중첩하여 핵심분포지역을 선정하였고, 핵심분포지역과 야생동물 보호지역을 중첩하여 우선으로 관리해야 할 지역을 파악하였다. 그 결과 경기도와 충남지역이 제일 면적이 넓은 지역으로 선정되었다. 또한 보호지역과 같은 우선 관리 대상 지역을 중심으로 핵심분포지역이 둘러싸고 있어, 추가적인 유입을 막고 관리하기 위한 완충구역을 설정하는 것이 필요하다. 이러한 결과는 고양이의 서식현황을 조사하고, 우리나라 실정에 맞는 관리방안 설정을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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