도시의 발달에 따른 환경변화를 분석하는 것은 앞으로의 개발계획 수립시 중요한 지표가 된다. 본 연구에서는 Landsat TM자료를 이용하여 최근 10년간 광주시의 토지피복변화를 분석하므로서 도시개발의 확산 추세를 정량화하고 그 특징을 추출하며, 지표면 온도 분석을 통한 영향 평가를 실시하고자 하였다. 토지피복변화의 분석결과 약 3%의 도시지역 증가가 이루어졌으며, 이러한 확산의 대부분이 기존 농경지역에서 진행되었고 논에 비닐하우스 단지가 많이 들어서는 영농형태의 변화를 알 수 있었다. 또한 새로이 광주시에 편입된 광산구의 집중개발 현상을 확인할 수 있었다. 지표면 은도 분석결과 온도가 토지피복종류와 밀접한 관계를 갖고 있으며, 도시확산에 따른 온도변화를 추정해본 결과 여름에 약 $0.3^{\circ}C$의 상승효과를 가져 왔음을 알 수 있었다. 이러한 분석을 통하여 인공위성 자료를 이용한 환경변화 분석의 효율성을 입증하였다.
토지피복 변화탐지는 광범위한 지역을 일정한 주기로 변화 과정에 대해 묘사할 수 있다는 장점 때문에, 군사적, 행정적, 연구적 측면에서 중요한 의미를 갖는다. 변화탐지 시, 어떤 방법을 사용하여 변화탐지를 할 것인가는 중요한 의사결정 사항이다. 또한 변화/비변화에 대한 임계값 설정 역시 중요하다. 지금까지 변화탐지 방법을 선택할 때, 주로 사용자의 경험에 따라, 또는 사용자의 변화탐지 대상에 따라 변화탐지 방법을 선택하였으며, 임계값의 설정 역시 경험적, 실험적으로 결정하는 경우가 많았다. 이러한 경우, 변화탐지 연구 사례 중에서 정확도가 높았던 변화탐지 방법을 선택하는 과정과 임계값 선택과정을 지원할 수 있는 시스템의 필요성이 제기되었다. 또한, 변화탐지 방법 간의 탐지결과에 차이가 있기 때문에 변화탐지 방법 간의 특성을 통합하여 특정 변화탐지 대상에 상관없이 정확도 및 시각적 효과를 향상시킬 수 있는 변화탐지 통합분석 역시 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 변화탐지 방법과 임계값 선택에 있어서 의사결정을 지원하고, 변화탐지 사례를 제공하는 변화탐지 의사결정과정을 제안하고, 각 변화탐지의 특성을 통합하는 변화탐지 통합분석 방법을 제안 평가하고자 한다.
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.
지상무인로봇의 성공적 운용을 위해서는 작전지역에 대한 가동성 분석, 위협도 분석 등의 사전분석 결과를 반영하여 최적의 경로계획을 수행하여야 한다. 그 중에서도 가동성 분석 결과는 차량의 안전 보장과 관련성이 높으며, 특히 비포장로, 초지 등 야지 주행시 차량의 안전에 지대한 영향을 미칠 수 있다. 지형정보는 가동성 분석을 위한 특정 관심영역의 데이터 추출과 비용산출 과정에서 중추적인 역할을 한다. 본 논문에서는 새로운 기반 데이터로서 토지피복도의 활용성을 분석하고, 이를 기반으로 지상무인로봇의 주행을 위한 가동맵 생성방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 토지피복도의 단독 활용방법과 타 지형정보체계와의 혼합 활용방법이 기존 방법과 비교해 가동성 표현과 최적 경로계획에 있어 개선 효과를 보임을 확인한다.
프레팅마모 기인 연료봉 손상을 방지할 수 있는 노내 연료봉 지지조건은 잔여 지지격자스프링 변위량 또는 연료봉 /지지격자 갭에 의해 평가될 수 있다. 핵연료 설계 인자들이 프레팅마모 손상에 미치는 영향을 평가하기 위해 연소도의 함수로서 노내 연료봉 지지조건을 모사할 수 있는 방법론을 사용하여 GRID-FORCE프로그램을 개발하였다. 이 프로그램에서는 노내 연료봉 지지조건에 영향을 주는 주요 인자로서 피복관 크립, 초기 스프링 변위, 초기 스프링힘 그리고 스프링힘 조사이완이 고려된다. 이 주요 인자들에 대한 민감도 분석 결과, 초기 스프링 변위, 스프링힘 조사이완, 피복관 크립 순으로 노내 연료봉 지지조건에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 프로그램을 실제 노내에서 발생한 프레팅마모 기인 연료봉 손상에 적용한 결과를 토대로 판단해 볼 때 이 프로그램을 새로 개발된 피복관 재질 및 /또는 새로 개발된 지지격자 설계가 프레팅마모 기인 연료봉 손상을 방지할 수 있는 설계여유도를 효과적으로 평가할 수 있음을 알 수 있다.
성형조건에 따른 GMT-Sheet를 관찰하여, 성형품 표면의 섬유돌출을 조사했다. 섬유돌출은 모재의 수축에 의해서 성형품 표면에 생성되는 불량현상의 하나이다. 즉, 섬유돌출은 성형온도에서 상온까지 성형품이 냉각될 때 모재와 유리섬유의 수축차에 의해 발생하는 표면불량 현상이다. 성형품 표면의 섬유돌출 높이는 보압 냉각과정에서 성형압력이 클수록 작게 나타남을 알 수 있다. 성형품 표면의 섬유돌출 높이는 성형압력의 영향이 지배적임을 알 수 있다. 성형압력을 고려하여, 성형품의 표면요철 생성과정과 섬유돌출 높이 변화를 규명했다. 그리고 피복층은 표면불량 현상을 억제하는 효과가 있고, 표면으로부터 섬유돌출이나 크랙이 보이지 않았다. 피복층은 표면거칠기를 단일재료인 폴리프로필렌 정도까지 개선하였다.
강우에 따른 토사유실은 호소내 저수용량 감소 및 탁수 등의 수질오염을 유발하기 때문에 유역관리 측면에서 중요한 인자가 된다. 최근 GIS를 활용한 토사유실평가 연구가 진행되고 있으나, 토사유실 원인지역에 대한 검토는 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 GIS 기반 토사유실모델을 활용하여 임하호 유역의 토사유실량을 산정하였으며, SPOT 5 고해상도 위성영상과 토지피복도 자료를 활용하여 토사유실원인지역을 검토하였다. 분석결과 토사유실이 높게 나타나는 지역의 대부분이 밭으로 확인되었으며 그 위치를 영상에서 효과적으로 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 경계를 확인하기 곤란했던 밭과 과수원이 공통으로 나타나는 지역은 현장확인을 통해 그 적정성을 검토할 수 있었다.
강원도 평창군 대관령면 횡계리에 위치한 고랭지 밭을 2008년 3월부터 2009년 12월까지 발생한 강우사상에 대하여 모니터링을 실시하여, 경지단위의 밭에서 발생하는 비점오염부하를 측정하고, 작물에 의한 발생량을 비교하였다. 2008년에는 감자를 재배하였고, 2009년에는 무를 재배하였다. 2008년의 시비량은 2009년의 시비량보다 질소 2.1배, 인산 1.9배, 칼륨 2.3배 높게 나타났다. 2008년 총 5회의 유출에 의해 SS 2,908.47 kg/ha/yr, COD 67.95 kg/ha/yr, BOD 50.72 kg/ha/yr, TN 13.29 kg/ha/yr, TP 9.97 kg/ha/yr의 연 오염부하가 발생하였으며, 2009년 총 8회의 유출에 의해 SS 3,908.34 kg/ha/yr, COD 225.04 kg/ha/yr, BOD 156.96 kg/ha/yr, TN 18.88 kg/ha/yr, TP 36.41 kg/ha/yr의 연 오염부하가 발생하였다. 2008년과 2009년의 강우량이 다르기 때문에 연 오염 부하를 유출이 발생한 강우량의 합으로 나누어 비교하였다. 비료사용량이 2008년에 약 2배 많았음에도 불구하고 단위 강우량 당 오염부하에서 TN은 0.031 kg/ha/mm와 0.029 kg/ha/mm로 큰 차이가 나타나지 않았고, COD는 0.16 kg/ha/mm와 0.35 kg/ha/mm, BOD는 0.12 kg/ha/mm와 0.24 kg/ha/mm, TP는 0.023 kg/ha/mm와 0.057 kg/ha/mm로 2009년에 2배 이상 증가하였다. 이는 비료의 사용량보다 작물의 성장에 의한 지표피복효과가 비점오염 저감에 더 효과적 작용할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 고랭지 밭에서 피복율이 높은 작물을 재배하거나 피복재에 의한 지표피복을 실시하면 비점오염의 저감을 위한 최적관리방안으로 활용 될 수 있을 것이다.
감자추작의 알맞는 재배법을 구명하기 위하여 1976년 천안에서 시마바라(도원)품종을 대상으로하여, 7월13일 4절종서를 GA$_2$ppm과 Ethrel 250ppm의 혼합액에 60분간 처리하여 노지의 최아상에 파종하고, 7월 24일 몇가지 재배처리를 하여 정식한 성적을 요약하면 다음과 같다. 1. 정식당시의 아장(아경)을 4cm(3.5mm), 7cm (4.5mm) 및 10cm(6.0mm)로 구분한즉 싹이 크고 굵은것이 발아 생육 수량 및 품질이 모두 증대향상 되었다. 2. 질소시용량을 10a당 요소 10, 20 및 30kg으로 구분한즉 질소시용량이 많을수록 생육 수량 및 품질이 모두 증대향상되었다. 3. 질소를 정식기(7월24일)에 전량기비로 주는 것 보다 정식기와 8월15일 또는 8월15일과 9월5일로 분시하는 것이 발아 생육 수량 및 품질이 모두 증대향상되었다. 4. 재식거리 60$\times$20cm 또는 70$\times$17cm이상의 밀식은 도장을 유발하여 수량 품질이 저하되었다. 5. 정식후에 밀짚을 4, 8, 12cm로 피복한즉 피복이 두꺼울수록 성하기의 최고지온을 낮추고 추냉기의 최저지온을 높이는 효과가 컸다.
이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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