• 제목/요약/키워드: 지질데이터 모델

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지질도 데이터 모델 (Geologic Map Data Model)

  • 연영광;한종규;이홍진;지광훈;류근호
    • 자원환경지질
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    • 제42권3호
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    • pp.273-282
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    • 2009
  • 지리정보분야에서는 수치화된 도면자료에서 고 부가가치 정보로 활용되기 위해 공간데이터베이스 구축이 지속적으로 진행되고 있다. 파일기반의 주제도에서 데이터베이스로의 변환은 다양한 데이터베이스 기능을 활용하기 때문에 대용량의 데이터를 통합하고 다양한 정보검색을 용이하게 한다. 지질도는 지질현상에 대한 조사자의 해석을 도식적으로 표현한 결과이기 때문에, 정량적으로 제작되는 다른 주제도와 차별화 된다. 이러한 특징은 지질학적인 다양한 의미에 대해 해석을 필요로 하는 지질도의 데이터베이스 구축을 쉽지 않게 한다. 이러한 이유로 일부 미국 호주 등에서는 통합적 데이터베이스 구축을 위해 데이터 모델을 제시하고 있으나, 지질현상의 표현이 다르기 때문에 국내환경에 적용 하기가 어렵다. 이 논문에서는 한국 실정에 적합한 지질도 데이터 모델링을 위해 1:50,000 축척의 지질도와 보다 대축척인 1:5,000 광산지질도 요소를 분석하여 데이터 모델을 제시한다. 제시한 데이터 모델은 ArcGIS Geodatabase에 대한 논리모델로, 설계한 모델을 이용하여 1:50,000 축척 지질도에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 연구에서 구현된 데이터 모델은 국내 지질도의 통합적 활용 및 효율적 관리에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

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

  • 이기원
    • 한국지구과학회지
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    • 제21권6호
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    • pp.719-733
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    • 2000
  • 요약: 수치지질도는 디지털 포맷으로 지리적인 정보와 연계된 공간 도형정보와 지질학적인 데이터베이스 속성정보를 갖는 지도로 정의가 가능하며, 지질정보의 수치 도면화와 지공간 정보처리가 가능한 두 가지 측면으로 활용될 수 있다. 그러나 지질 정보가 근본적으로 자연현상에 대한 실체와 다양한 원인에 기인한 복합 대상체에 대한 해석을 목적으로 하기 때문에 수치지질도 작업은 기존에 GIS의 주요 응용 분야인 도시정보시스템이나 지도 자동 도면화 등과 같이 인공지물을 다루는 방법을 바로 적용하는 경우 많은 문제점이 있다. 또한 GIS 소프트웨어의 근간을 이루는 정보기술분야의 급속한 발전과 GIS 활용분야의 확대에 따라 각 활용분야의 고유한 특성과 그에 따른 모델은 수치지질정보화에 대한 중요성 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 이와 관련하여 우선 지질 데이터 모델에 대한 주요한 개념을 설명하고 지질데이터 모델에 대한 그간의 선행연구와 접근 방법을 소개하고자 한다. 또한 최근에 부각되고 있는 객체지향 모델링 방법의 핵심인 UML접근 방법과 이를 이용한 시험적인 모델을 소개하고자 한다. 이러한 접근 방법을 통하여 재사용성을 고려한 개념적인 모델과 이에 상응하는 실용적인 시스템 개발 및 표준화 연구측면에서 기존 방식에 비교하여 많은 장점을 보일 수 있다. 결론적으로 UML 접근방법을 통한 시스템 아키텍처와 이를 기반으로 한 지질정보시스템은 지구과학분야에서 GIS 활용을 위한 새로운 핵심적인 접근방식을 제공하게 될 것으로 예상된다.

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

  • 홍원표;김원영;송영석;임석규
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제20권8호
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    • pp.67-75
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    • 2004
  • 산사태는 인간의 생명과 재산을 위협하는 가장 주요한 자연재해중의 하나이다. 일반적으로 산사태는 토질물성, 지질학적 및 지형학적 특성과 같은 복잡한 문제로 인하여 발생하게 된다. 인공신경망모델은 많은 연구분야에서 적용되고 있으며, 복잡한 문제를 해결하는데 사용되는 유용한 계산방법이다. 본 논문에서는 자연사면의 산사태 발생여부를 조사하기 위하여 오류역전파를 이용한 인공신경망모델을 제안하였다. 제안된 인공신경망 모델은 두가지 경우에 대한 산사태 발생여부의 평가가 가능하다. 한가지는 토질물성데이터만을 적용한 경우이고, 다른 한가지는 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우이다. 사면의 안정성을 합리적으로 평가하기 위하여, 인공신경망모델을 적용한 SlideEval(Ver. 1.0)을 개발하였다. 인공신경망모델을 이용한 사면의 안정성 평가는 매우 정확한 것으로 나타났다. 특히, 인공신경망모델을 이용한 산사태 예측은 토질물성데이터만을 적용한 경우보다 토질물성, 지형 및 지질데이터를 적용한 경우가 안정하고 정확한 것으로 나타났다. 그리고, 산사태 발생예측에 대한 통계적인 분석결과(한국지질자원 연구원, 2003)와 비교 검토하여 보면 인공신경망 예측결과와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망을 이용한 SlideEval (Ver. 1.0)프로그램은 산사태를 예측하여 사면의 안정성을 평가하는데 적용이 가능하다.

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)) (Studies on the Resistivity Inversion -1. Automatic Interpretation of Electrical Resistivity Sounding Data-)

  • 김희준
    • 자원환경지질
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    • 제14권3호
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    • pp.193-201
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    • 1981
  • 수평다층(水平多層) 지질구조(地質構造)모델에 있어서 외견전기비저항곡선(外見電氣比抵抗曲線)의 자동해석(自動解析)에 최소자승법(最小自乘法)을 적용(適用)하여 보았다. 이 방법(方法)은 digital filtering 법(法)과 종합(綜合)된 damped least-squares algorithm으로 구성된 것으로서, 일반적(一般的)으로 사용(使用)되고 있는 curve-matching 법(法)보다 시간(時間)이 빠르고 정도(精度)도 높다는 것을 알게되었다. 이 반전법(反轉法)을 시험(試驗)하기 위해서 한개의 이론(理論)데이터와 3개의 현장탐사(現場探査) 결과(結果)를 선택(選擇)하여 해석(解析)하였다. 3층(層) 지질구조(地質構造)모델로부터 나오는 이론(理論)데이터의 해석(解析)을 통(通)하여 이 방법(方法)의 특징(特徵)을 파악(把握)할 수 있고, 또 종래(從來)의 Curve-matching법(法)에는 없는 명확(明確)한 특징(特徵)이 나타났다. 더우기 반전법(反轉法)의 유효성(有效性)은 현장탐사(現場探査) 결과(結果)의 해석(解析)에 의해서도 알 수 있었다. 그 때의 최적(最適) 지질구조(地質構造)모델은 시굴(試掘)로 확인(確認)된 지하구조(地下構造)와 일치(一致)함을 알 수 있었다.

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

  • 이기원;문선희;지광훈
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2003년도 추계학술대회
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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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다변량 지구과학 데이터와 가우시안 혼합 모델을 이용한 공간 분포 추정 (Estimation of Spatial Distribution Using the Gaussian Mixture Model with Multivariate Geoscience Data)

  • 김호림;유순영;윤성택;김경호;이군택;이정호;허철호;류동우
    • 자원환경지질
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    • 제55권4호
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    • pp.353-366
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    • 2022
  • 지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.

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

  • 이세혁;김승현;우용훈;문재필;양인철
    • 지질공학
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    • 제31권1호
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    • pp.31-42
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    • 2021
  • 도로비탈면관리시스템(Cut-Slope Management System, CSMS)은 전국 일반국도 비탈면에 대해 기초·정밀 조사를 바탕으로 데이터베이스를 구축해왔다. 그런데 이러한 데이터는 사람에 의해 기록되기 때문에 데이터 누락 및 오기입 문제가 발생할 수밖에 없다. 본 연구에서는 데이터의 불완전성 문제를 극복하기 위해 여러 머신러닝 기반의 예측모델들을 개발하고 이를 이용한 데이터 품질 강화 가능성을 검토하고자 하였다. 우선 다 범주 문자형 데이터를 수치화하는 과정을 수행하였고, 선정된 데이터 항목들에 대해 다항 로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression)과 심층신경망(Deep-Neural-Network) 기반의 예측모델들을 개발하였다. 그 결과, 심층신경망 모델들의 정확도가 월등히 높은 것으로 나타났다. 향후 개발된 모델들을 활용하여 누락 및 오기입 데이터의 보완이 가능할 것으로 기대된다.

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

  • 김희준
    • 자원환경지질
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    • 제18권3호
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    • pp.217-224
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    • 1985
  • Householder변환을 비저항반전 문제에 응용하여 해의 안전성을 조사하였다. 비저항탐사의 데이터를 해석할 때, 정규방정식을 통하여 지하구조모델을 구하는 종래의 비저항반전법은 수치적으로 불안정성을 야기시킬 경우가 간혹 있다. 이에 반하여 관측방정식의 해를 직접 구하는 Householder변환을 이용한 비저항반전법은 종래의 방법보다 수치적으로 더 안정하다. 본 논문에서는 Householder변환을 이용한 비저항반전법이 종래의 방법으로는 안정된 지하구조모델을 구할 수 없을 정도로 잡음이 포함된 이론적인 Schlumberger탐사 데이터의 경우에도 안정된 모델을 구할 수 있음을 보여 주었다.

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

  • 이낙훈;김원태;안병익;문재형;시종익
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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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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