적들과 마찬가지로 로마인들은 가능한 곳에서는 적보다 높은 지형에 위치함으로써 중요한 이점을 얻으려고 노력하였다. 이러한 위치 선정은 화기의 사거리를 신장시켰고 충격을 가하는 데에 소요되는 육체적인 노력을 감소시킴으로써 충격시의 효과를 증가시켰다. 그리고 칼과 창을 사용하는 것을 용이하게 하였다. 항상 그랬던 것은 아니었지만 통상적으로 케사르는 그의 정예 대대들을 레지온의 첫번째 열에 배치하여 전투의 최초 충격으로부터 최대한의 결과를 얻으려고 하였다.
본 논문에서는 지형의 고도와 기울기를 고려하여 사운드의 확산과 회절을 인터렉티브하게 표현할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 광선 추적법(Raytracing)을 기반으로 소리의 크기를 보여줄 수 있는 사운드 강도 맵을 빠르게 계산한다. 지형의 고도와 기울기 값을 고려하여 소리의 강도 맵에 가중치를 적용하여, 결과적으로 지형의 지오메트리 분석인 큰 계산 과정을 피하고 지형을 고려한 소리의 크기를 인터렉티브하게 업데이트한다. 이 과정에서 소리의 근원지에 따른 고도 간의 격차를 계산하여 소리의 크기를 자동으로 감쇠시키며, 주변 지형의 공간 기울기를 기반으로 기울기의 차에 따라 소리의 크기를 자동으로 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 실제 높낮이가 있는 현실의 지형에서 듣는 소리의 전파 및 감쇠와 유사한 형태를 보여주며, 소리의 위치에 따라서 소리 감소 패턴이 변경되고, 또한, 지형에 따라서 소리의 크기가 제어되는 결과를 보여준다.
최근 지구는 이상기후를 원인으로 한 자연재난 발생에 의해 경제적 손실 및 인명 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구의 목적은 자연재난의 하나인 설해 적응에 관한 것으로 도로가 위치한 지역의 지형적 특성을 중심으로 설해취약지역을 선정하고 그 위험정도를 제시하는 것이다. 연구지역인 부산광역시의 경우 도심 내 구릉성 산지가 많이 분포하고 있어 도로의 경사가 급하고 많은 산복도로가 형성되어 있어 폭설에 취약한 구조로 되어 있다. 최근에는 폭설이라 할 수 없는 적은 적설량에도 도로교통이 마비되고 학교가 휴교하는 등 큰 혼란이 발생하였다. 지구온난화에 의한 이상기후는 예측이 어렵고 그 피해는 매우 큼으로 관련 사회기반시설에 대한 적응정책이 마련되어야 한다. 따라서 본 연구는 연구지역의 도로가 위치한 지형적 특성들을 중심으로 설해취약지역을 선정하고 행정동 단위 위험도 평가를 통한 위험정도를 나타냄으로 설해 적응정책수립 시기초자료로서 활용될 수 있도록 하였다.
무인 원격 로봇이 감지한 주변 장면에 대한 정보는 텍스처를 매핑한 3D 지형 모델을 통해 현실감 있게 재현할 수 있다. 무인 원격 로봇에는 2D 및 3D 데이터셋을 획득할 수 있는 이종의 센서가 탑재된다. 무인 원격 로봇은 지속적으로 이동하므로 고정된 텍스처를 매핑하는 3D 지형 모델과 달리, 서로 다른 위치와 다양한 시점에서 촬영된 카메라 영상 텍스처를 3D 지형 모델에 매핑하는 기법이 필요하다. 이러한 점증적 3D 지형 모델링을 위한 동적 텍스처 매핑 기법을 설명한다.
본 연구에서는 제주도권역 강우관측소의 고도별 공간분포의 적정성을 평가하기 위한 방안으로 고도별 강우관측소의 최근린지수(Nearest Neighbor Index, NNI)를 산정하고 현재 강우관측소 공간분포의 적정성을 평가하였다. 또한, 제주도권역을 고도에 따라 등면적으로 구분하고, 고도마다 상이한 지형조건을 고려하기 위해 등면적으로 구분된 각 강우관측소의 최대 NNI를 최적화 기법의 하나인 화음탐색법(Harmony Search, HS)을 이용하여 산정하였다. 이와같이 현재 강우관측소설치위치를 기준으로 산정한 NNI와 HS를 이용하여 산정한 최대 NNI의 차이를 바탕으로 지형적인 특성을 고려한 제주도권역 강우관측소 분포를 비교·검토하였다. 그 결과 고도가 높아짐에 따라 강우관측소의 개수가 낮은 고도에 비해 상대적으로 적어 관측소 밀도가 작은 것으로 산정되었다. 향후 제주도권역 강우관측소의 지형적인 특성을 반영한다면 보다 효율적인 제주도권역 강우량관측이 가능할 것으로 판단된다.
최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.
최근 기후변화에 따른 태풍과 국지성 집중호우의 증가로 국토의 64%가 산지인 우리나라에서는 재해의 위험성을 증가시키고 있다. 재해 분석에 있어 기초자료로 사용되는 지형자료의 정확도는 재해분석결과에 있어 중요하며, 지형촬영방법에 따라 정확도의 차이가 매우 크다. 지형자료 중 하나인 DEM(Digital Elevation Model) 활용분야 또한 확대되고 있고 지도제작에 있어 DEM을 사용하면 지형도를 신속히 제작할 수 있고, 편집 용이, 수작업 인원 감축, 정확도 향상 및 데이터베이스의 구축이 이루어져 체계적으로 종합적인 지형정보를 관리할 수 있는 장점이 있다. 지상 LiDAR를 이용하여 생성한 DEM은 매우 정확한 방법이며, 접촉식 측량장비에 비하여 누락되는 데이터가 적으며 정밀하게 자료를 수집가능 한 것이 장점이다. 지상LiDAR를 이용한 자료 취득 시식생과 구조물에 의해 촬영 각도가 제한되는 경우 충분한 자료를 얻기 위해 여러 위치에서 스캔이 필요하다. 한편 전 세계적으로 드론의 도입으로 인해 다양한 분야에서 높은 가능성을 가지고 활용되고 있는 실정이며, 드론을 이용한 연구들도 활발히 진행 중이다. 소규모 및 중간 규모의 하천, 산지 등의 현장 조사의 경우 LiDAR장비의 진입이 어려운 구간의 촬영 시 드론을 활용하면 보다 효율적일 것으로 예상된다. 이에 따라 본 연구는 지상LiDAR와 드론을 이용하여 얻은 DEM 자료를 비교 분석하여 드론으로 생성된 DEM 자료 활용 가능성 여부를 검토하였다. 본 연구에서는 동일한 지역에 지상LiDAR와 드론 촬영을 실시하여 지형자료를 각각 획득한 후 후처리 프로그램을 이용하여 영상분석을 실시하였다. 또한 측점을 선정한 후 지형 좌표의 편차, 표고의 편차 등을 비교분석하였다.
이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.
위성영상을 이용한 대부분의 연구는 대상지역에 대한 2장의 스테레오영상(stereo-pair)을 입체적으로 해석하여 3차원 위치를 결정하거나 영상 상판 기법을 적용한 입체매칭을 통하여 수치지형표고를 추출하였다. 그러나 스테레오 영상을 이용하여 위성의 위치 및 자세를 모델링하거나 위치정보를 얻고자 할 경우에는 기준점의 미세한 오차량에도 크게 영향을 받기 때문에 그 결과에 대한 안정성을 기대하기가 어려웠다. 또한 두 화상중 하나의 화상에 노이즈(noise), 그림자, 또는 구름이 존재할 때 그 지역에 대한 수치지형모델의 생성이 불가능하거나 정확도가 저하되는 것이 문제로 지적되어 왔다. 이러한 경우에 다중의 입체영상을 분석하므로써 문제점을 해결할 수 있으며 본 연구에서는 동일지역에 대한 3장의 SPOT 위성영상을 입체적으로 해석하여 수치지형 표고모델의 정확도를 개선하였다.
광역상수관은 원수 또는 정수를 자체 수자원확보가 어려운 지자체에 적기에 공급해주는 중요한 역할을 하고 있다. 최근 자연재해에 및 관 노후, 공사 중 사고 등의 원인으로 광역상수관이 파손되는 사례가 발생되었다. 이와 같은 광역상수관의 파손은 상수 보급 수혜지역에 대한 단수피해가 발생될 뿐만 아니라 파손지점에서 상수유량의 분출으로 침수피해를 야기 시킬 수 있게 된다. 본 연구에서는 광역상수관 파손에 따른 파손지역 주변부에서 유량 분출에 의한 침수양상 및 분출지점에 위치하고 있는 지하시설물(지하철 정거장)에 대한 침수피해 영향을 검토하였다. 침수양상 분석 방법은 광역상수관 파손시 분출유량 산정, 지형자료 구축, 표면류 흐름 계산, 침수범람도 작성 순으로 검토를 수행하였다. 광역상수관 파손에 따른 분출유량은 상수관 공급량 $770,000m^3/day$를 기준으로 초당 흐르는 유량(2차원 부정류 흐름 해석)으로 환산하여 유입조건으로 선정하고, 파손위치 및 분출유량에 따른 시나리오를 설정하였다. 광역상수관 파손에 따른 침수양상을 살펴본 결과, 파손 지점의 위치의 지형적 여건에 따라 최대 침수심 및 최대 침수 위치가 상이한 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 정거장 주변부 최대 침수심은 0.50m로 정거장 노출부 최소 높이 0.65m(노출부 높이 - 지반고)보다 작은 수치이므로 광역상수관 파손에 따른 분출유량의 정거장 내부 유입은 없는 것으로 분석 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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