본 연구는 우리나라 농업경관자원의 발굴 및 구축, 수정 등 농촌어메니티자원의 기초자료로 활용하여 농업경관자원의 관리를 효율화하고자 하는데 그 의의를 두었다. 연구의 대상지는 농업경관자원의 디자인적 요소를 지닌 전통다랑논이며, 그 기준은 한계농지, 조건 불리지역 등 도입 가능한 유사한 기준과 일본의 다랑논 기준, 기 알려진 다랑논 특성을 분석하여 기준범위를 한정하였다. 현장조사 결과, 많은 다랑논들이 다른 용도로 사용되어지거나 훼손, 소멸되고 있는 실정으로서 농촌 디자인적 요소를 지닌 농촌경관자원으로서 다랑논을 보전 관리하기 위해서는 지역별 다랑논의 의미나 가치, 효용이나 경제성 등에 대한 연구와 함께 다락논의 현황과 변화에 대한 세부적이고 체계적인 연구들이 진행되어져야 할 것이다. 또한 연구수행 과정에서 다양한 공간영상자료를 활용한 결과, 최신의 고해상도 영상자료를 이용한다면 보다 세밀하고 정확한 대축척의 DB 구축은 물론 세밀한 변화를 모니터링할 수 있어 향후 DB의 현행화를 통한 활용도를 더 높일 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 상호가시성 분석을 통해 신라산성의 입지와 감시체계를 해석하였다. 분석을 위해 Arcview 3.2에서 $10{\times}10m$ 그리드의 지형표고모형이 제작되고, 명활산성, 남산신성, 서형산성 등의 위치가 표시되었다. 4개의 연구결과가 도출되었다. 첫째, 신라 왕도(538개 조망점)의 누적가시도(cumulative visibility, 累積可視度)에서 왕도에 면한 산성구간이 높은 피시빈도(被視頻度)를 보였다. 이는 산성이 왕도에 대한 가시를 확보하고 있음을 의미한다. 둘째, 3개 산성별 누적가시도에서 산성의 내부지역은 전시에 지휘가 유리하고, 외부지역은 산성간 상호감시체계가 형성되었음을 밝혔다. 셋째, 3개 산성 합산 누적가시도에서 산성이 없는 왕도 북쪽에서 높은 피시빈도가 나타났다. 왕도 북쪽은 명활과 서형산성에서 적군의 감시와 지원이 용이한 4km 내외에 포함된다. 신라 왕도는 산성으로 인해 견고한 감시체계를 형성하고 있음을 알 수 있다. 넷째, 효율적인 감시와 방어를 위해 산성이 왕도에서 봉우리로 상승하며 입지되었음을 추론하였다. 이는 7~8부 능선 입지설을 대체할 수 있는 실용적 산성 입지설이 될 것이다. 본 연구에서 사용한 누적가시도 분석기법은 추후 경관고고학적 입지 분석에 실증적인 도구가 될 것이다.
Jang, Yeong Jae;Jo, Hyeon Jeong;Oh, Jae Hong;Lee, Chang No
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.93-101
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2021
Recently, with the urban redevelopment and the spread of the planned cities, there is increasing interest in the wind environment, which is related not only to design of buildings and landscaping but also to the comfortability of pedestrians. Numerical analysis for wind environment prediction is underway in many fields, such as dense areas of high-rise building or composition of the apartment complexes, a precisive 3D building model is essentially required in this process. Many studies conducted for wind environment analysis have typically used the method of creating a 3D model by utilizing the building layer included in the GIS (Geographic Information System) data. These data can easily and quickly observe the flow of atmosphere in a wide urban environment, but cannot be suitable for observing precisive flow of atmosphere, and in particular, the effect of a complicated structure of a single building on the flow of atmosphere cannot be calculated. Recently, drone photogrammetry has shown the advantage of being able to automatically perform building modeling based on a large number of images. In this study, we applied photogrammetry technology using a drone to evaluate the flow of atmosphere around two buildings located close to each other. Two 3D models were made into an automatic modeling technique and manual modeling technique. Auto-modeling technique is using an automatically generates a point cloud through photogrammetry and generating models through interpolation, and manual-modeling technique is a manually operated technique that individually generates 3D models based on point clouds. And then the flow of atmosphere for the two models was compared and analyzed. As a result, the wind environment of the two models showed a clear difference, and the model created by auto-modeling showed faster flow of atmosphere than the model created by manual modeling. Also in the case of the 3D mesh generated by auto-modeling showed the limitation of not proceeding an accurate analysis because the precise 3D shape was not reproduced in the closed area such as the porch of the building or the bridge between buildings.
현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 가축질병이 밀집되어 발생했던 지역인 경기도 남부-충청도의 감염농가 입지 특성을 파악하여 가금농가의 질병 발생 확률을 분석하고 조건에 해당하는 지역을 도출하여 가축질병 발생예방과 차별적인 방역지역 선정 및 방역전략 설정의 근거와 보완대책의 기초자료로 사용하기 위해 수행되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 반경 3km내 가금농가 1개가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 10.9% 증가한다. 2차선 이상 주요 도로와의 거리 1m가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 0.001% 감소한다. 주요 철새도래지와의 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 15~30km로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 46.0% 감소한다. 주요 철새도래지와의 거리가 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 30km 이상으로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 88.5% 감소한다. 로지스틱 회귀분석 결과를 바탕으로 예측확률을 생성하고 도출된 입지요인인' 반경 3km내 가금농가 15개 초과, 주요 도로와의 거리 1km이내, 주요 철새도래지와의 거리 30 km이내'의 실제 지역을 도출하고 감염 비율을 측정하였다. 본 연구의 결과가 지역 내에서 가축질병이 발생할 확률이 높은 지역을 판별하여, 방역 주체가 대상 지역과 농가에 대해 선제적 방역을 실시하거나 차량을 통제하는 등의 차별적인 방역지역과 방역전략을 설정할 때, 그 근거와 보완대책 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
The purpose of this study is to analyze and diagnose the actual state of extinction risk in rural villages by analyzing time series population characteristics and extinction risk index of rural villages(Haengjeong-ri). As a research method, a time series analysis was performed on the 'population over 65' and the 'female population aged 20 to 39' related to the local extinction index. In addition, the disappearance of Haengjeong-ri village was analyzed using the existing local extinction index. For the study, Haengjeong-ri village-level GIS spatial data was constructed, and population attribute data in 2010, 2015, and 2020 were constructed. In order to derive implications, the change of the 'high risk of extinction 'village in the 2020 local extinction index, the distribution of the population of 'high risk of extinction' villages by three years, the population analysis of 'high risk of extinction' villages continuously from 2010 to 2020, and 'high risk of extinction' An analysis of the increase and decrease of the population of the village and the change of the local extinction index of Haengjeong-ri, where the city, county, and towns are located were analyzed. As a result of the analysis of this study, it was found that the number of villages with an aging of more than 50% increased by 2 to 3 times over 10 years. As a result of the analysis of the local extinction index, in 2010, the southwestern and central regions of South Chungcheongnam-do were high-risk extinction areas, but in 2020, all cities except Cheonan and Asan were converted to high risk extinction areas. Research has shown that Chungnam is facing a serious aging and village extinction crisis, and since the disappearance of villages gradually spreads, an initial response policy is needed. This result will be the same not only in Chungcheongnam-do but also in other rural villages. Therefore, in the case of rural villages, it is necessary to analyze and diagnose the Haengjeong-ri village unit, not the Eup-Myeon unit, and a response policy through diagnosis must be prepared urgently.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.
최근 무분별한 택지개발과 아파트 건설 등으로 도시공원의 확보와 접근성이 크게 강조되고 있다. 이에 따라 대전광역시도 낙후공원을 정비하고 새로운 공원을 조성하는 도시공원 관리사업을 추진하고 있다. 대전광역시는 행정구역별 공원 관리를 위해 공원데이터를 생성·관리하고 있는데 행정구별로 다른 데이터 양식을 가지고 있다. 본 연구는 행정구역별로 생성된 공원 데이터를 하나의 양식으로 통합하고, 공원의 면적 정보를 반영하는 지리 정보 데이터를 생성해 대전 전체에 존재하는 공원들의 현황을 분석했다. 공원의 현황을 분석했을 때 행정구역별 공원의 불균형이 심하다는 사실을 확인할 수 있었고, 불균형을 해소하기 위한 새로운 정책 방안이 필요하다는 결과를 도출할 수 있었다. 또한 현황 진단 결과를 정규화한 후 순위로 도출하여 세부적인 분석을 진행하여 실제 공원들과 분석 결과를 비교 후 데이터가 공원에 대한 정보를 잘 담고 있는지 살펴봤다. 본 연구에서 도출된 평가 결과를 바탕으로 도시공원에 대한 개선방안을 강구할 수 있고, 선행연구를 기반으로 공원 평가 지표를 구성하여 공원을 객관화할 수 있는 기초 자료를 형성하여 행정구역별 통합된 데이터 양식과 꾸준한 관리를 위해 데이터베이스의 필요성에 대해 제안하고자 한다.
본 연구의 목적은 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 생태학적 분석에 적합한 데이터를 2020년 질병관리청 지역건강통계, 각 지자체 코로나19 확진자 현황 자료, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원의 건강보험통계, 한국사회보장정보원의 복지통계, 한국교통연구원의 교통접근성 지표 자료를 수집하였다. 고혈압 치료율의 지역 간 변이와 관련 요인을 SPSS Statistics 23을 활용하여 기술통계, 상관분석을 실시하였으며, 지역 간 변이 요인을 Arc GIS를 이용하여 지리적 가중회귀분석을 실시하였다. 연구결과로 지리적 가중회귀모형의 전반적인 설명력은 27.6%였으며, 지역별로는 23.1%에서 33.4%까지 분포하는 것으로 나타났고, 고혈압 치료율에 영향을 미치는 요인으로 기초생활보장 의료급여 수급자 비율, 당뇨병 치료율, 인구10만 명당 보건기관 수가 높을수록 고혈압 치료율이 높았으며, 코로나19 확진자수, 코로나19 유행으로 감소된 신체활동 비율, 코로나19 유행으로 감소된 음주 비율이 낮을수록 고혈압 치료율이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 기반으로 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인 분석은 효과적인 고혈압 치료율 관리 사업을 기대할 수 있을 것이며, 더 나아가 지역사회 중심의 건강증진 정책 수립에 활용될 것으로 기대된다.
경사면일사량은 수평면일사량과 해당위치 지형경사도 간의 기하학적 관계인 일사수광비율을 통해 추정할 수 있다. 그러나 이렇게 추정한 일사량은 주변에 햇빛을 차단하는 장애물이 없다는 것을 가정하기 때문에 만약 실제 농사를 짓고 있는 농장 등에 이를 적용할 경우에 지형으로 인한 차광 등의 영향을 충분히 반영하지 못한다. 음영기복도는 태양의 위치와 지형의 기복으로 인한 직달일사의 변이를 밝기(휘도)로 수치화한 격자 형태의 자료로서, 하나의 격자는 가장 어두운 값 0에서 가장 밝은 값 255까지의 값을 갖는다. 본 연구에서는 지형으로 인한 차광효과를 모의하기 위해 30m 해상도의 DEM을 이용하여 연구지역의 음영기복도를 제작하고 휘도 분석을 수행하였다. 연구지역에 설치된 AWS 22개 지점의 기상자료를 수집하여 일조율 80% 이상인 날을 선별하고, 관측일사량과 각 지점의 휘도를 비교하여 휘도가 지형으로 인한 차광효과를 설명할 수 있는지 확인하였다. 분석결과 휘도와 일사량 간에 상관관계가 있는 것을 확인하였으며, 지형의 영향이 큰 지점에서의 직달일사가 시작되는 시점과 끝나는 시점은 태양고도 보다는 휘도와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 추가적인 연구를 통해 주변 지형의 영향을 반영한 휘도를 이용한 상세한 일사량 추정이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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