공간적 변수들의 추정에 필요한 유역의 지리수문학적 정보의 효율적인 사용과 모델매개변수들의 보다 정확한 추정을 도모하기 위하여 개발된 수문정보시스템은 지리정보시스템, SWMM, 및 L_BFGS_B 등으로 구축되었다. 여기서, 지리정보시스템은 모델의 검정에 필요한 유역의 지리지형 특성인자들의 자동추출을 위하여 사용되었으며, 수문학적인 모의를 위해서는 SWMM을, 그리고 모델의 매개변수 추정에 필요한 decision support system(DSS)으로 비선형 최적화 기법의 L_BFGS_B 알고리즘이 각각 사용되었다. 본 연구는 또한 토지이용을 주 인자로 하여 개발된 추론모델들을 통하여 공간변수추정의 정확성을 최대화하는 한편, 공간특성변수들의 추정에 드는 엄청난 시간과 노력을 최소화함으로서 기존의 모델검정방법의 문제점들을 개선하고자 하였다. 도출된 연구결과들의 비교분석을 통하여 모델 예측치의 신뢰성 향상 및 효과적이고 효율적인 모델 변수추정을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 이러한 결과들로부터 수문정보시스템의 매개변수 추정에 대한 적용성을 입증 하였다.
TOPMODEL은 지표유출과 중간류유출을 비교적 적은 수의 매개변수와 물리적 근거를 기반으로 모의하는 수문모형이다. 현재까지 TOPMODEL은 온대습윤지역의 소유역 유출모의에 적용성이 우수하다는 연구결과가 많이 발표되었으며, 우리나라에서도 이 모델을 이용한 유역유출 모의에 탁월하다는 연구 결과들이 나오고 있다. 이런 연구들은 대부분 모델의 중요 매개변수를 유역유출 관측자료로부터 유도하고, 이 매개변수를 이용하여 유역유출을 모의한 연구들로 TOPMODEL에서 제시한 것 같은 유역내의 지하수위변화, 지표유출, 중간류유출 등의 수문학적 반응 발생여부를 조사하지 못하였다.(중략)
지리학적으로 고립된 지역에서 발생하는 산불과 같은 자연재해는 네트워크 설치의 어려움으로 외부에 빠르게 알려지기 어렵다. 본 연구에서는 infestation 모델을 응용하여 기존 네트워크에서 단절된 지역에서 발생할 수 있는 자연재해를 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 bio-ad hoc 모델을 설계하고자 한다. Infestation이란 기존 네트워크 infrastructure와 연결된 정보기지로서, 각 노드가 좁은 대신 빠른 대역폭을 가지는 infostation의 통신가능 반경에 인접했을 때 고속데이터 전송이 가능하게 설계한 통신 모델이다. 본 연구에서는 동물에게 이식된 센서로부터 데이터를 생성하고, 각 동물들에게 무선 태그를 설치하여 그 데이터를 효율적으로 목적지까지 전송수 있는 모델을 설계하기 위하여 infestation에 도달하기 전의 데이터가 각 노드사이에서 서로 공유될 수 있는 sparse ad-hoc infostation model을 제안하였다. 이 모델의 가능성을 알아보기 위해 동물의 최대 속도를 이용하여 동물의 이동성 및 체류시간을 결정한 후에 동물의 수 및 infostation의 수에 따른 도달시간을 시뮬레이션하였다.
확산 모델의 선정은 도시, 임해 산악 지역, 임해 평야지역, 계곡지역, 분지지역 등 각 지형에 대해 계절별, 오염물질별, 평균화시간별로 적절성이 있어 보이는 여러 경쟁모델들을 적용해 보고 그 중에서 실측결과에 가장 근접하는 계산치를 제공하는 모델을 선정해야 한다. 특히 Dioxin등 독성물질들에 대해서는 대부분의 해석학적 확산모델들을 적용하기 곤란한 저풍속, 풍향요동(Meandering) 조건시 등에도 단시간 평균농도 계산치의 정확도가 높은 모델들을 선정하는 것이 중요하다(박옥현 등, 1999). (중략)
본 연구는 지리학적으로 산재해 있는 다양한 수요지점을 서비스할 수 있는 차량경로모델을 개발한다. 즉 다양한 수요지점을 구역으로 분할하여 각 수요지점의 수요량과 서비스 레벨을 고려하여 최적차량 운송계획 모형을 개발하는 데 있다. 본 연구 방법에서 사용된 접근 방법으로 먼저 단일 출발점에서 각 수요지점의 수요조건을 만족하는 범위 내에서 최소의 운반 거리 및 수요 조건을 만족하도록 각 서비스 지역을 할당하는 Clustering Algorithm을 개발하여 단일 구역별 최적의 이동 경로를 개발하였다. 그리고 각 수요지점별 수요량의 평균과 표준편차를 고려하여 새로운 Saving Algorithm을 기반으로 하여 운송 가능한 차량별 수요지점을 할당하였다. 또한 각 차량경로 구역별 서비스 레벨을 고려한 개선된 알고리즘을 사용하여 차량경로 문제의 근본적인 목적인 이동 거리(비용, 시간)의 최소화와 고객서비스 극대화를 동시에 달성하기 위한 최적 차량 운송 계획 모델을 개발하였다. 마지막으로 수치적 예제를 통해 본 연구에서 사용된 모델들과 기존 모델들과의 비교를 수행하였다.
시공간 데이터 모델은 공간과 시간 기능이 추가된 복합 객체를 기술하는 많은 응용 분야에서 이용될 수 있는 자료를 다룬다. 그러나 각 응용 분야를 위해 필요한 정보가 시공간 정보의 설계 단계에서 시간의 종류에 종속해서 지리정보가 다르게 표현될 수 있다. 이러한 다양한 필요성을 다루기 위해서는 지리정보를 시간 관점 하에서 기하학적 입장, 공간 관계 입장과 공간에 종속하는 속성의 입장으로 표현해야 한다. 이 논문에서는 지리정보시스템에 대한 객체들 사이의 관계와 속성에 대한 형식적 정의 문제를 제시하고 있다. 지리 자료는 지리-객체, 지리-필드로 분류되는데, 지리적 공간상에 존재하는 실제의 연속적이고, 이산적인 표현을 나타낸 것이다. 이 논문은 비지리-객체와 지리-객체 상에서 시간에 따른 속성의 변화와 관계 역할에 대해 연구하고자 한다. 따라서 이 연구결과는 지리-객체의 공간 클래스에 머문 기존 연구에 비지리-객체를 포함한 시공간 객체의 속성버전화 방법을 제안함으로써 시공간 객체 지향 클래스 설계상에서의 효율성에 기여한다.
장기간에 걸친 지형변화를 예측하는 것은 기초과학뿐만 아니라 응용과학 및 해양 공학적인 측면에서 볼 때 매우 중요하다. 퇴적물 이동과 지형변화의 예측은 항만의 수로를 유지하고, 폭풍에 의한 침식을 방제 할 뿐 아니라 지질학적 time-scale에서 퇴적층 형성을 이해함으로서 경제적으로 유용한 석유자원 매장을 밝히는데 도움을 준다. 그렇지만 퇴적역학에 대한 이해가 불충분하고 지형환경 system이 복잡하기 때문에 퇴적물 이동 및 지형변화에 대한3차원 모델을 통한 지형 변화 예측을 실용적으로 사용하기에는 불충분하다. (중략)
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)은 원격 탐사 기술의 발전으로 제작이 용이해졌다. 최근에는 작업의 요구사항에 따라 무인항공기(UAV)를 이용해서도 고해상도의 수치표고모델을 생산할 수 있지만, 고해상도는 데이터 저장 및 처리에 대한 시간과 비용의 문제를 동반한다. 본 연구에서는 수치표고모델 해상도의 효과를 확인하기 위하여 춘천을 대상 지역으로 하여 다양한 해상도의 수치표고모델로부터 얻은 6개의 지형적 매개변수를 비교하였다. 비교 분석은 지형의 기울기, 곡률, 유수의 방향, 유수의 축적(flow accumulation), 유수의 거리 및 유역에 대한 통계 분석을 기반으로 하였다. 그 결과, 수치표고모델의 표고와 유수의 축적 영역에는 변화가 없음을 확인할 수 있었으나, 기울기, 곡률, 유수의 거리 및 유역의 수는 픽셀 크기가 증가함에 따라 감소하였다. 따라서, 수치표고모델의 해상도는 요구되는 정밀도에 따라 신중하게 선택되어야 한다.
지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.
본 연구의 목적은 GIS 분석기법에 의해 적조의 발생시기와 생물학적, 해양학적인 인자를 통해 적조의 발생 가능한 시-공간적인 분포를 분석하는 적조정보시스템의 개발이다. 적조의 발생은 1994년까지 남해안에서 산발적으로 일어났다. 그러나 1995년 이후로 남해안과 동해안 전 해역에 걸쳐서 빈번히 광역적인 범위로 적조가 발생하고 있다. 따라서 적조 연구 분야도 최근 중요한 변화가 이루어졌다. 적조 모니터링을 위한 원격탐사, GIS, 퍼지 모델 시스템 등과 같은 다양한 기술 분야가 수행 되었다. 본 연구에서는 국내 연안에서 발생한 적조의 발생 범위와 적조 생물, 그리고 해양환경 요소 등을 하나의 지리정보시스템 기반에 의한 적조정보시스템으로 구축하기 위해 각각의 자료를 데이터베이스화하고 적조발생의 공간적 분포를 분석하는데 필요한 자료의 구축 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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