• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.27-35
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• 2019

본 연구는 땅밀림과 같이 예측할 수 없는 재해가 발생했을 때 신속 합리 효과적인 복구계획 수립에 기초자료를 제공하고자 수치지형도와 항공 LiDAR 자료를 이용하여 땅밀림 발생지역에서 변위 특성을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료를 통하여 땅밀림 발생지점을 탐지하고 지형변화와 발생규모를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 본 연구대상지는 국내 땅밀림 발생의 일반적 형태인 말굽형태로 나타났고, 붕괴방향은 북쪽이었다. 땅밀림 발생의 전체 면적은 약 2.5ha, 활락애는 길이 약 327.3m, 평균 폭 19.3m, 평균 깊이 8.6m로 분석되었다. 땅밀림이 대규모로 발생한 것은 아니지만, 도로가 위치한 인접사면에서 발생하여 옹벽 도로가 파손되는 등 큰 피해가 발생하였다. 땅밀림 발생지의 현장조사는 접근성, 안전성 등의 문제로 제한사항이 있지만 항공 LiDAR를 통하여 정확한 분석이 가능한 장점이 있었다. 그러나 항공 LiDAR는 비용이 많이 드는 단점이 있기 때문에 신속 지속 장기적인 모니터링에는 무인기에 LiDAR를 탑재하는 기술을 개발하여 이를 활용하는 것이 효율적이다. 이러한 땅밀림 발생지에서는 땅밀림의 이동방향, 규모 변화와 같은 정보를 지속적으로 획득해서 복구계획 수립 및 피해를 예방하는데 있어 활용해야한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권2호
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• pp.121-135
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• 2014

최근 픽셀기반분류보다 더 많은 정보를 이용할 수 있는 객체기반에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서, 본 연구는 인제군 Demilitarized Zone(DMZ)지역 일원을 대상으로 객체기반 분류기법을 이용한 토지피복분류를 실시하였다. 분류항목은 환경부 기준의 대분류 항목 7개, 중분류 항목 13개로 선정하였고, 사용된 인자는 분광 값의 평균과 표준편차, Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM)의 Homogeneity를 사용하여 감독분류방법 중 최근린기법을 이용하여 계층적 토지피복도를 구축하였다. 구축된 토지피복도를 이용하여 남방한계선으로부터의 거리와 Digital elevation model(DEM)을 통해 지형특성에 따른 분류항목 별 분포 특성을 분석하였다. 객체기반 분류를 위한 최적 가중치는 Scale 72, Shape 0.2. Color 0.8, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였고, 가중치 선정과정에서 Scale, Shape, Color가 가장 많은 영향을 주었다. 대분류 토지피복분류는 산림, 초지, 시가지의 순으로 각각 약 92%, 약 5%, 약 2%였으며, 중분류 토지피복분류는 활엽수림, 혼효림, 침엽수림의 순으로 각각 약 44%, 약 42%, 약 6% 순으로 분포하였다. 토지피복형태에 따른 분포특성을 보면, 남방한계선으로부터 2km이내의 지역에서 공공시설 지역과 도로의 이용이 높았으며, 남방한계선 6km이상의 지역에서는 논과 밭, 나지의 형태가 많았다. 산림은 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이상의 지역에서는 면적분포가 높았고, 농업지역과 나지, 초지는 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이하의 지역에서 면적분포가 높았다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.161-176
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• 2021

본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 농촌계획
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• 제20권1호
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• pp.51-62
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• 2014

The composition of rural Green Village requires higher utilization of renewable energy in those selected rural villages. The purpose of this study is to select the best results of rural green villages when using photovoltaic power system(PV system). 10 different rural villages in Chubumyeon, Keumsan, Chungnam province, were selected as study villages. This study shows measured solar radiation data, a 20-year time series data, and GIS spatial analysis; and whose were used to predict the photovoltaic power generation. PV system is used as a form with capacity of 3kWp to use for personal and public houses. Generation data was calculated by the town, where the economics of the Green Village location analysis was performed; and the solar radiation's correction factor was calculated by the 20-year time series data and measured data by study villages. By applying to the data of DEM, slope and aspect of the study villages were found, therefore performed. Spatial analysis tools were performed by using solar radiation map's tools. Those data found were used to calculate the average needed energy every months. When used the properly calculated data, towns performed economical energy consumption in rural Green Village. Every study villages have showed very high potential for PV system. Sungdangri ranked at the first (7,401kWp/year), Jangdaeri follows behind to the second (7,203kWp/year) and Yogwangri at third (7,89kWp/year) which shows higher developed energy than other study villages. The areas covered of these three towns are as follows: Sungdangri at $33,300m^2$, Jangdaeri covers $18,000m^2$ and Yogwangri shows $46,800m^2$. With these results, analyzing the potentials using GIS spatial analysis before installation of PV system was possible. Also different villages and topography in study villages have showed various results by the area. For convenience and to shorten research time, it is possible and enough to use solar radiation tools when studying spatial analysis of solar radiation.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.119-136
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• 2012

본 연구는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제시한 기후변화 취약성 개념을 서울시에 적용, 적정 홍수 취약성 지표 산정 및 퍼지모형을 활용하여 기후변화 분야 중 홍수취약성을 평가하고 GIS를 이용하여 취약성도를 작성하였다. 이를 위해 선행연구를 기반으로 지표를 도출하였다. 도출된 지표는 기후노출(일 최대 강수량, 일강수량 80m 이상인 날 수), 민감도(침수지역, 경사, 지질, 고도, 하천으로부터의 거리, 지형, 토양 및 불투수면적) 및 적응능력(홍수조절능력, 자연녹지, 공원녹지) 등의 자료이며, 이를 GIS 기반의 공간데이터베이스로 구축하였다. 구축된 지표값들을 통합하기 위한 방법으로 퍼지모형을 활용했으며, 퍼지소속값 결정을 위해서는 빈도비를 활용하였다. 2010년 침수 발생 자료를 활용하여 항목들간의 상관관계 및 퍼지소속값을 산정하였으며, 2011년 침수 발생 지역으로 작성된 취약성도를 검증하였다. 분석결과 서울지역 홍수피해에 크게 영향을 미치는 지표는 일강수량이 80mm이상인 날수, 하천과의 거리, 불투 수층으로 나타났다. 서울의 경우, 최대강수량이 269mm 이상일 때 적응능력(유수지, 녹지)이 부족하고, 고도가 16~20m 정도이며 하천에서 50m이내에 인접한 지역, 공업용지에서 홍수취약성이 매우 높은 것으로 나타났다. 지역적으로 영등포구, 용산구, 마포구 등 한강 본류의 양안에 위치한 구들이 비교적 취약지역을 많이 포함하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기후변화 취약성 평가의 개념을 적용하고, 방법론으로 퍼지모형을 활용함으로써 기존의 취약성 평가기법을 개선하였으며 평가결과는 홍수예방정책에 대한 우선지역 선정과 의사결정의 주요한 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.