• Title/Summary/Keyword: 지질데이터 모델

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Geologic Map Data Model (지질도 데이터 모델)

  • Yeon, Young-Kwang;Han, Jong-Gyu;Lee, Hong-Jin;Chi, Kwang-Hoon;Ryu, Kun-Ho
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.42 no.3
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    • pp.273-282
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    • 2009
  • To render more valuable information, a spatial database is being constructed from digitalized maps in the geographic areas. Transferring file-based maps into a spatial database, facilitates the integration of larger databases and information retrieval using database functions. Geological mapping is the graphical interpretation results of the geological phenomenon by geological surveyors, which is different from other thematic maps produced quantitatively. These features make it difficult to construct geologic databases needing geologic interpretation about various meanings. For those reasons, several organizations in the USA and Australia are suggesting the data model for the database construction. But, it is hard to adapt to a domestic environment because of the representation differences of geological phenomenon. This paper suggests the data model adaptive in domestic environment analyzing 1:50,000 scales of geologic maps and more detailed mine geologic maps. The suggested model is a logical data model for the ArcGIS GeoDatabase. Using the model it can be efficiently applicable in the 1:50,000 scales of geological maps. It is expected that the geologic data model suggested in this paper can be used for integrated use and efficient management of geologic maps.

Application of UML(Unified Modeling Language) Towards Object-oriented Analysis and Design of Geo-based Data Model (지질 데이터 모델의 객체지향 분석 및 설계를 위한 UML의 적용)

  • Lee, Ki-Won
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.21 no.6
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    • pp.719-733
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    • 2000
  • Normally, a digital geologic map can be defined as mappable one whose spatial information with geographic information details and geologic database attribute, recorded in a digital format that is readable by computer. It shows fundamentally two different conceptual perspectives: cartography for digital mapping and analysis for geo-data processing. While, as both aspects basically relate to natural entities and their interpretation of complex features fused with multi-sources, digital geo-data mapping or geologic mapping, it should be distinguished from digital mapping in engineering such as UIS(Urban Infomation System) and AM/FM(Automated Mapping/Facilities Management). Furthermore, according to short-cycled development of GIS(Geographic Information System) software architecture based on IT(Information Technology) and wide expansion of GIS applications' fields, the importance of domain analysis and application model is emphasized at digital geologic informatizaion. In this paper, first terms and concepts of geo-data model with general data modeling aspects are addressed, and then case histories for geo-data modeling and several approaches for data modeling in GIS application fields are discussed. Lastly, tentative conceptual geo-data modeling by using UML(Unified Modeling Language) of OO(Object-oriented) concepts with respect to USGS/AASG geo-data mode is attempted. Through this approach, the main benefits for standardization and implementation lineage with conceptual model in consideration to reusability are expected. Conclusively, it is expected that geo-information system and its architecture by UML is the new coming key approach for the GIS application in geo-sciences.

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Prediction of Landslide Using Artificial Neural Network Model (인공신경망모델을 이용한 산사태 예측)

  • 홍원표;김원영;송영석;임석규
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.20 no.8
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    • pp.67-75
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    • 2004
  • The landslide is one of the most significant natural disasters, which cause a lot of loss of human lives and properties. The landslides in natural slopes generally occur by complicated problems such as soil properties, topography, and geology. Artificial Neural Network (ANN) model is efficient computing technique that is widely used to solve complicated problems in many research fields. In this paper, the ANN model with application of error back propagation method was proposed for estimation of landslide hazard in natural slope. This model can evaluate the possibility of landslide hazard with two different approaches: one considering only soil properties; the other considering soil properties, topography, and geology. In order to evaluate reasonably the landslide hazard, the SlideEval (Ver, 1.0) program was developed using the ANN model. The evaluation of slope stability using the ANN model shows a high accuracy. Especially, the prediction of landslides using the ANN model gives more stable and accurate results in the case of considering such factors as soil, topographic and geological properties together. As a result of comparison with the statistical analysis(Korea Institute of Geosciences and Mineral Resources, 2003), the analysis using the ANN model is approximately equal to the statistical analysis. Therefore, the SlideEval (Ver. 1.0) program using ANN model can predict landslides hazard and estimate the slope stability.

Studies on the Resistivity Inversion -1. Automatic Interpretation of Electrical Resistivity Sounding Data- (비저항반전(比抵抗反轉)에 관한 연구(硏究) (1. 전기비저항수직탐사(電氣比抵抗垂直探査) 데이터의 자동해석(自動解析)))

  • Kim, Hee Joon
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.14 no.3
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    • pp.193-201
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    • 1981
  • The problem of automatic inversion of apparent resistivity sounding curves resulting from horizontally layered earth models is solved using the least-squares technique. This method, which makes use of damped least-squares algorithm in conjunction with digital filtering technique, is found to be speedier and more accurate than the conventional curve-matching method. Four sounding curves were chosen to test the inversion scheme. The analysis of the theoretical sounding data associated with a three-layer model illustrates clear advantages over the conventional curve-matching method. The usefulness of the inversion method is also shown when applied to the actual field data. It was found that the best fit earth models coincide with the subsurface structures confirmed by drilling.

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GML Application: Developing of Data Model for Geological Information and Its Implementation (GML(Geography Markup Language) 응용: 지질주제정보 데이터 모델개발과 시험구현)

  • Lee, Ki-Won;Moon, Sun-Hee;Chi, Kwang-Hoon
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 2003.11a
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    • pp.78-83
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    • 2003
  • OGC(Open GIS Consortium, Inc.)에서 2000년에 XML의 지리정보 처리를 위한 GML 1.0이 제안된 이후 최근 GML 3.0이 발표되기까지 국제적으로는 다양한 GIS 응용분야에서 GML을 현실 문제에 이용하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 현재 우리나라에서도 국가 GIS(NGIS)에서 GML을 도입하여 국내 표준안으로 추진하고자 다양한 기반연구가 진행되고 있다. 본 연구는 중요한 GIS 응용중의 하나인 지질자원 정보 분야에서 GML을 활용하기 위한 기반연구로서 우리나라의 표준 지질도(또는 수치지질정보)와 기타 지질자원 정보 인프라 구축에 적용될 수 있는 다양한 지구과학자료를 대상으로 하였다. 따라서 본 연구에서는 지질자원 분야에서의 GML 응용을 위한 기반 데이터 모델과 이를 처리하기 위한 아키텍처를 UML 기법으로 설명하고, 이를 바탕으로 시험 구현된 운용환경에서 실제 대상 지역을 선정하여, 연구지역에 대한 지질자원 정보의 GML 적용 사례를 제시하고자 한다. 이를 위한 연구 내용으로는 수치 지질도를 XML-GML의 기본 스키마구조에 따라 엔코딩한 뒤, 주제정보의 표현을 위한 XSLT, SVG 파일 변환 처리 등을 수행하였다. 결론적으로 본 연구는 지질자원 분야의 정보화 인프라 구축을 목적으로 하는 기초 시험연구로 수행되었는 바, 우리나라에서는 2001년 이후 GIS 수치 주제도로서 수치 지질도의 보급이 활성화되면서, 이 정보를 제작/공급하는 기관이나 업무에 사용하는 기관 등에서 GML 기반으로 데이터를 제작하거나 운용이 가능할 것으로 생각된다. 또한, 다른 분야에서 GIS 주제정보를 다루는 경우에도 GML을 주제정보와 연계하여 현실 문제에 적용이 가능한 창조 모델로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실

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Estimation of Spatial Distribution Using the Gaussian Mixture Model with Multivariate Geoscience Data (다변량 지구과학 데이터와 가우시안 혼합 모델을 이용한 공간 분포 추정)

  • Kim, Ho-Rim;Yu, Soonyoung;Yun, Seong-Taek;Kim, Kyoung-Ho;Lee, Goon-Taek;Lee, Jeong-Ho;Heo, Chul-Ho;Ryu, Dong-Woo
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.55 no.4
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    • pp.353-366
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    • 2022
  • Spatial estimation of geoscience data (geo-data) is challenging due to spatial heterogeneity, data scarcity, and high dimensionality. A novel spatial estimation method is needed to consider the characteristics of geo-data. In this study, we proposed the application of Gaussian Mixture Model (GMM) among machine learning algorithms with multivariate data for robust spatial predictions. The performance of the proposed approach was tested through soil chemical concentration data from a former smelting area. The concentrations of As and Pb determined by ex-situ ICP-AES were the primary variables to be interpolated, while the other metal concentrations by ICP-AES and all data determined by in-situ portable X-ray fluorescence (PXRF) were used as auxiliary variables in GMM and ordinary cokriging (OCK). Among the multidimensional auxiliary variables, important variables were selected using a variable selection method based on the random forest. The results of GMM with important multivariate auxiliary data decreased the root mean-squared error (RMSE) down to 0.11 for As and 0.33 for Pb and increased the correlations (r) up to 0.31 for As and 0.46 for Pb compared to those from ordinary kriging and OCK using univariate or bivariate data. The use of GMM improved the performance of spatial interpretation of anthropogenic metals in soil. The multivariate spatial approach can be applied to understand complex and heterogeneous geological and geochemical features.

The Study for Improvement of Data-Quality of Cut-Slope Management System Using Machine Learning (기계학습을 활용한 도로비탈면관리시스템 데이터 품질강화에 관한 연구)

  • Lee, Se-Hyeok;Kim, Seung-Hyun;Woo, Yonghoon;Moon, Jae-Pil;Yang, Inchul
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.31 no.1
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    • pp.31-42
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    • 2021
  • Database of Cut-slope management system (CSMS) has been constructed based on investigations of all slopes on the roads of the whole country. The investigation data is documented by human, so it is inevitable to avoid human-error such as missing-data and incorrect entering data into computer. The goal of this paper is constructing a prediction model based on several machine-learning algorithms to solve those imperfection problems of the CSMS data. First of all, the character-type data in CSMS data must be transformed to numeric data. After then, two algorithms, i.g., multinomial logistic regression and deep-neural-network (DNN), are performed, and those prediction models from two algorithms are compared. Finally, it is identified that the accuracy of DNN-model is better than logistic model, and the DNN-model will be utilized to improve data-quality.

Resistivity Inversion with Householder's Transformation (Householder 변환을 이용한 비저항반전)

  • Kim, Hee Joon
    • Economic and Environmental Geology
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    • v.18 no.3
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    • pp.217-224
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    • 1985
  • A Householder's transformation is applied to the resistivity inversion problem. The conventional resistivity inversion method is sometimes numerically unstable in interpreting a resistivity sounding data because it usually solves the normal equation derived from an observation equation. The resistivity inversion method using Householder's transformation solves the observation equation directly, so that it is numerically more stable than the conventional method. A theoretical, ill-conditioned Schlumberger sounding data was chosen to test the inversion scheme with Householder's transformation.

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A Study on Spatial Data Model Standardization for Location Based Service (위치기반서비스를 위한 공간데이터 모델 표준화 연구)

  • Lee, Nack-Hun;Kim, Won-Tae;Ahn, Byung-Ik;Mun, Jae-Hyoung;Si, Jong-Yik
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 2002.03a
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    • pp.83-88
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    • 2002
  • 최근 들어 무선인터넷 및 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전과 함께 향후 그 수요가 증대될 것으로 예상되는 분야가 위치기반 서비스(LBS: Location Based Service) 기술이다. 위치기반 서비스는 이동 통신을 통하여 사람 및 사물의 위치를 파악하고 이를 활용한 부가 응용 서비스로 국가 정보기술 인프라의 주요 영역을 점유하고 있는 GIS의 차세대 핵심 기술로 발전이 예상되는 분야이다[3][4]. 현재 3GPP나 3GPP2, OGC, LIF와 같은 여러 표준화 기구 및 산업체에서 위치기반 서비스와 이를 위한 시스템에 대한 연구가 진행중이며 위치기반 서비스를 위한 데이터 모델 표준화 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 상황이다. 위치기반 서비스를 위한 데이터 표준화 모델은 이미 구축된 공간 데이터베이스의 재사용과 위치기반 서비스들간의 상호 운용성을 지원할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 위치기반 서비스들 간의 상호 호환 및 통합을 가능하게 하고, 기존 공간데이터베이스와 연계하여 이 데이터를 위치기반 서비스에 활용하기 위한 공간 데이터 표준화 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 위치기반 서비스 표준화 사례를 조사하고, 위치기반 서비스를 위한 공간 데이터 모델을 제시하였다. 본 연구에서는 OpenLS의 위치기반 서비스를 기본서비스로 하고, OpenGIS의 공간 데이터 모델을 기반으로 네 가지 기본 위치 데이터 타입과 모델의 요구 사항을 포함하는 공간 데이터 표준모델을 개발하였다. 위치기반 공간 데이터 표준 모델은 위치기반 서비스와 데이터들과의 연계를 쉽게 하고, 위치기반 서비스들 간의 상호 운용성을 높이며, 기존 사용자 시스템의 수정 없이 인터페이스만을 추가함으로써 표준을 수용할 수 있다.\pm}153.2,\;116.1{\pm}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월

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