Many debris landforms in the mountains of Korea have formed in the periglacial environment during the last glacial stage when the generation of sediments was active. Because these landforms are generally located on steep slopes and mostly covered by vegetation, however, it is difficult to observe and access them through field investigation. A scientific method is required to reduce the survey range before performing field investigation and to save time and cost. For this purpose, the use of remote sensing and GIS technologies is essential. This study has extracted the potential area of debris landform formation using a fuzzy set model as a mathematical data integration method. The first step was to obtain information about the location of debris landforms and their related factors. This information was verified through field observation and then used to build a database. In the second step, we conducted the fuzzy set modeling to generate a map, which classified the study area based on the possibility of debris formation. We then applied a cross-validation technique in order to evaluate the map. For a quantitative analysis, the calculated potential rate of debris formation was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). The prediction accuracy of the model was found to be 83.1%. We posit that the model is accurate and reliable enough to contribute to efficient field investigation and debris landform management.
기후변화는 바람아래 조간대 지역에서 해수면의 급격한 상승을 야기하며, 여러 가지 사회·경제적 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 바람아래 조간대 지역의 해수면 상승에 따른 취약성을 평가하고자 하였다. 다중시기 위성영상과 GIS기법을 이용하여 먼저 바람아래 조간대 지역의 DEM을 추정하고, 이를 통해 IPCC SERS 시나리오별 조간대 침수지역을 확인하고자 한다. 연구결과, 해수면이 20cm 상승하면 약 68ha의 간석지가 침수되고, 30cm 상승하면 85ha, 40cm가 상승하면 103ha, 50cm 상승 시 121ha, 60cm 상승 시 139ha의 간석지가 침수됨을 분석할 수 있었다. 해수면 상승의 영향을 가장 크게 받는 지역은 태안군 고남면 고남리 가경주 마을 전면에 위치한 간석지로, 상대적으로 간석지의 고도가 낮고 경사가 완만하기 때문이다. 침수 예상지역의 간석지는 현재 주민들이 굴과 바지락 등을 양식하고 있어서, 향후 기후변화에 의한 해수면 상승에 따른 경제적 피해가 점차 커질 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 지형요소의 GIS Database 구축을 위한 전산화된 지형분류도 제작방안을 제시하는 것이다. 지형요소 전산화는 지형요소의 분류, 지형요소의 코드화, 범례화, 심볼의 제작, 마지막으로 지도화의 과정을 통하여 완성된다. 지형분류는 지형요소의 공간적 분포와 형태, 지형형성과 발달에 영향을 미치는 자연환경체계와 지형형성기구의 역할을 고려하며, 동적인 지형형성과정과 이 과정을 통해 물질관계를 파악할 수 있도록 하였다. 지형분류도는 1: 25,000 축적에 표현 가능한 지형요소를 나타낼 수 있도록 고려하였다. 지형요소들의 지도화 되었을 때는 시.공간적인 관계를 통해 지형환경체계가 인식되도록 하였다. 지형요소들은 GIS에서 Layer단위로 입력되어야 하기 때문에 Data Feature의 성격을 점.선.면으로 분류하여 지형요소의 형상을 범례로 만들었다. 지형요소 범례는 지형의 형태, 물질 그리고 성인을 고려하여 지형요소를 상징화할 수 있도록 설계하였다.
최근 GIS 분야에서는 GIS와 동적 프로세스 모델링에 기반한 셀룰라 오토마타(CA)의 결합을 통한 공간모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 선행 연구에서의 CA 모델링은 해결하고자 하는 문제의 핵심이 되는 규칙을 찾아내는 기능은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS와 지식 발견 기법을 이용하여 공간 연관규칙을 추출하는 방법론을 제시하고 실제 사례에 적용하였다. 이러한 방법론의 제시는 CA 모델링의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사례로 적용한 도시지역 확장 외에 다양한 문제에 대한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
많은 교육학자들이 GIS를 교육 현장에 도입하기 위해 오랫동안 노력해왔지만 실제 교사들이 GIS를 수업에 사용하는 경우는 그리 많지 않았다. 이러한 한국의 교육 현장 상황을 고려할 때, 어떤 교사들이 보장된 인센티브 없이 자발적으로 GIS 교사 연수에 참여한다면 이는 주목할만한 현상이다. 본 연구에서는 서울대학교에서 주관하는 GIS 교사 연수에 자발적으로 참여한 교사들이 누구였는지, 그리고 어떠한 이유로 참여했는지를 살펴본다. 교사들을 대상으로 설문조사와 인터뷰를 실시하여 자료를 수집하였다. 결과를 살펴보면, 자발적으로 연수에 참여한 교사들은 대부분 대학 교육에서 GIS 관련 수업을 받았을 것으로 예상되는 젊은 교사들이었다. 그리고 연수 참여 동기는 GIS를 수업에 도입하기 위해 필요한 관련 지식 획득과 GIS에 대해 더 알고 싶은 학문적 호기심이었다. 마지막으로 GIS를 교육 현장에 도입하기 위해 고려해야 할 사안들에 대해 논의하였다.
본 연구의 목적은 GIS를 지역지리학습에 적용하여 그 가능성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 첫째, 스트랜드를 적용한 부산의 지역지리주제를 개발하고 학습지도안을 설계하였다. 둘째, 6차시에 걸쳐 실험수업을 실시하였다. 셋째, 실험수업 후의 설문조사와 소감문을 분석함으로써 수업의 효과와 앞으로의 활용가능성을 고찰하였다. 넷째, 추후의 GIS 활용 지역지리 학습을 위한 개선방향을 논의하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, GIS 활용수업에 대한 학생들의 흥미도는 매우 높았으며, 적극적으로 교수 학습과정에 참여하였다. 둘째, GIS 및 지도와 관련된 학습내용 수준이 향상되었다. 셋째, 부산의 지역성 탐구에 도움이 되었으며, 지역성 탐구에 대한 흥미도 역시 증가하였다. 넷째, 수업형태로는 협력학습을 선호하였다. 마지막으로 GIS 활용에 대한 부정적인 반응도 있었는데, 이는 하드웨어의 문제와 학습 부담에 의해 기인한 것이다.
본 연구에서는 우리나라 주요 산업의 하나로 성장하고 있는 CIS산업과 시장에서 지리학자들이 기대한 대로 핵심적 역할을 할 수 있는 연구와 교육이 이루어졌는지를 체계적으로 고찰하였다. 이러한 검토결과를 기초로 우리나라 CIS산업에서 앞으로 지리학자들이 핵심적 역할을 담당하기 위해 보완할 분야를 도출하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 이러한 목적을 달성하기 위한 구체적 연구목표를 살펴보면 다음과 같다. (중략)
원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.
인트라넷 환경에서 개방형 GIS 구축을 위한 사용자 전용의 GUI 개발에 있어서는 GIS의 운용에 필요한 기능을 효과적으로 프로그래밍 할 수 있는 윈도우즈 프로그래밍 기술과 개발된 GUI에 대한 인터넷 연동 기술의 적용이 중요하다. 본 논문에서는 컴포넌트 소프트웨어 제작 기술인 OLE 자동화를 사용하여 GUI를 개발하는 방법과, ActiveX/COM의 표준을 적용한 인터넷 연동 방법을 제시하고, 대구시립 공공 도서관의 GIS 구축 사례를 통하여 제시한 방법의 성과를 평가하였다.
기후변화가 가져올 벡터매개 질병(vector-borne diseases or VBDs)의 증가는 인구 집단의 건강에 대한 중요한 위협 요인이며, 앞으로 국제사회가 심각하게 대처해야 할 공중보건 문제로 부각되고 있다. 지구온난화로 대표되는 광범위한 기후변화로 한반도 기후 특성이 아열대화 되어가는 가운데, 토지이용, 인구분포, 생태환경 변화에 따른 영향으로 각종 질병의 발생과 확산 가능성이 유례없이 높아지고 있다. 특히, 모기, 진드기와 같은 매개체에 의해 전염되는 벡터매개 질병은 최근 20년 동안 이들 매개 곤충의 서식범위가 확대되어 질병 발생 빈도가 현격하게 증가했다. 보건지리학은 국지적인 환경과 보건 자료뿐 아니라 보다 광역적인 자료들을 통합하여 처리, 분석하고, 공간 및 비공간 자료간의 연관성 또는 상호관계를 파악하여 궁극적으로 질병의 시공간적 변화를 탐구하는 것에 초점을 두고 발전되어 왔다. 인문 및 자연환경 요인들을 GIS를 통해 다면적으로 분석하여, 개인의 건강관련 지표들과의 상관성을 기술하고 분석하는 공간역학(spatial epidemiology)은 보건지리학의 새로운 영역으로, 공간과학, 환경과학, 그리고 역학을 세 가지 주요 축으로 하여 급속히 성장하고 있다. 향후 보건지리학이 기여할 수 있는 주요 연구영역 중 하나로는, 보건 연구에서 주요 수단으로 사용되고 있는 보건 감시체계에 지리정보시스템을 기반으로 한 모니터링 시스템을 도입하는 것을 들 수 있다. 특히, 실시간 모니터링 방법론, 조기발생 감식 시스템의 구축, 그리고 관련 요인들의 공간변이를 예측하는 연구 등은 벡터매개 질병의 역학을 이해하는 데 필수적인 주요 연구 과제들이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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