토지정보관리체계에 있어서 지형표고를 나타내는 수치지형정보는 각종 계산 및 출력을 위하여 큰 간격으로 추출된 원래자료로부터 조밀한 자료로 바꾸어 주어야 할 필요가 있다. 이때 보간법을 사용하게 되는데, 여러 보간법 중 선형적인 평균에 의한 방법, 그레고리-뉴톤 보간법에 의한 방법, B-Spline에 의한 보간법을 실제로 지형에 적용시켜 봄으로써 각 보간법에 의한 결과를 비교 분석하였다.
GPS의 이동측량 방법을 사용하여 위치정보와 속성정보를 취득하는 경우, 대상지의 지형학적 위치와 여러가지 오차요인에 의해 이상점이 발생하게 된다. 본 연구에서는 절사평균 방법과 1차 미분을 이용한 이상점 검출 알고리즘을 작성하고, 선형보간법과 다항식보간법을 사용하여 이상점 보간을 하였다. 또한 정확하게 보간된 데이터를 이용하여 국도 30 km구간에 대해 수치지도를 제작하였으며 수치지도를 제작하는 과정에서 발생될 수 있는 문제점들을 고찰하고 문제점들의 해결을 통해 정확한 GIS 커버리지 맵을 작성하였다.
본 연구에서는 GIS 기반 공간보간법을 적용하여 새만금 농업용지의 토양 염도를 분석하였다. 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적층을 모재로 한 문포통 이었으며 토양 표토(0~20cm)와 심토(20~40cm)로 구분하여 토양 시료를 채취하였다. 먼저 142 지점의 샘플을 이용하여 공간보간에 따른 EC, ESP, SAR의 분포특성을 파악하였으며, 143 지점의 검증점에 대한 오차분석을 통해 EC와 SAR은 IDW 방법 그리고 ESP는 Kriging 보간법을 최적의 보간법으로 선정할 수 있었다. 최적의 보간법을 이용하여 EC, ESP, SAR 염분농도 항목별로 2014년에서 2016년 동안의 토양 염도 변화특성을 분석하였다. 분석 결과 EC, ESP, SAR는 강우발생에 따른 희석효과 등으로 각각 0.26mg/L, 5.97mg/L, 0.73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다.
본 연구는 경상북도 구미시 천생산 지역에서 발달하는 타포니를 대상으로 암석의 풍화 과정 및 타포니의 형성 과정을 분석하고 있다. 연구지역의 타포니 발달은 조립질 퇴적암인 역암과 역질사암에서 발생빈도가 높으며 타포니의 발생은 역의 이탈 및 박리가 발생한 지점에서부터 시작되는 것으로 추정된다. 지형적으로 산지의 남사면 암석 노출지에서 타포니의 집중적 발달이 관찰되는데, 이는 겨울철 기계적 풍화와 여름철 화학적 풍화의 진행이 상대적으로 높은 환경적 조건에 따른 것으로 해석된다. 타포니가 발달한 암석 표면에서 측정한 함수율의 분포 특성은 타포니 발생 지점이 주변에 비해 높은 함수율을 명확히 보여주고 있어 암석 내의 수분은 어떤 기제로든 타포니 발생에 상당한 영향을 끼치는 것으로 판단된다. 타포니 내에서 확인되는 풍화 침전물 및 이차광물에 관한 분석은 후속 연구로 현재 진행 중에 있다.
고도의 산업화로 인해 지구 온난화(global warming) 현상이 기후변화에 급격한 영향을 미치고 있다. 이러한 기후변화로 최근 여름철에는 주로 집중호우 및 태풍으로 인하여 용수량이 초과하여 자연재해까지 영향을 미치나 그 외의 계절에는 가뭄에 의한 피해가 심각하여 용수량을 확보하기 위해 댐을 건설하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 댐 위치 및 용량, 댐건설 후 미치는 영향을 3차원 GIS를 이용한 물관리시스템을 개발하여 설계시 미리 모의 실험함으로써 효율적인 댐관리에 도움을 주고자 한다.
면적평균강우량을 정확하게 추정하는 것은 수문조사 결과로 생성된 수위-유량관계곡선 검증을 위한 연간 유출율 및 유황분석 시에 매우 중요하다. 면적평균강우량을 산정하는 방법은 일반적으로 산술평균법, 티센법, 등우선법 등이 있는데, 최근 실무에서는 GIS Tool을 이용하여 티센다각형을 작도하고 가중치를 산정하여 관측소별 강우량을 유효강우량으로 변환하여 이용하거나, 평지 또는 좁은 유역의 경우 산술평균법을 적용하고 있다. 그러나 티센법은 지형적인 영향을 고려할 수없고, 산술평균법의 경우 우량계 밀도와 위치, 지형이 고려되지 못한다는 단점이 있기 때문에, 등우선법을 이용하여 면적평균강우량을 산정하는 것이 대부분 산악지역으로 이루어진 국내 현실에 가장 적합하다. 본 연구에서는 수문조사가 이루어지고 있는 낙동강 본류, 댐상류 등 13개 유역의 유역별 면적 평균강우량을 각각 산술평균법, 티센법, 등우선법을 이용하여 산정하였다. 등우선도의 작성을 위하여 관측소별 강우량을 역거리가중법(IDW), RBF, Kriging 기법을 이용하여 강우량의 공간보간을 실시하였으며, 등우선 간격의 영향을 검증하기 위하여 각 보간법 별 등우선 간격을 10mm, 50mm, 100mm로 분할하여 면적평균강우량을 산정하였다. 각 면적평균강우량 산정기법 및 등우선 간격별로 산정된 면적평균강우량을 비교하였고, 유역면적 등에 따른 면적평균강우량의 변화특성을 분석 하였다.
공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.
모바일 GIS 환경에서 등고선을 표현하기위해서는 지형도와는 별도로 서버로부터 해당 수치 데이터를 전송받아야 한다. 이때 전체 데이터를 전송받는 것은 모바일 환경의 특성상 받아들일 수 없다. 그리고 대표 지점들의 값을 전송받아 보간법으로 중간 데이터를 생성하는 기법은 계산 오버헤드와 등치선의 정확도 문제가 있다. 이 논문에서는 고도정보를 이용하여 생성하는 등고선 정보를 모바일 클라이언트로 효율적으로 전송하기 위한 자료구조와 알고리즘을 소개하고 구현 결과를 보인다.
모바일 GIS 환경에서 등치선을 표현하기 위해서는 지형도와는 별도로 서버로부터 해당 수치 데이터를 전송 받아야 한다. 이때 전체 데이터를 전송받는 것은 모바일 환경의 특성상 무리가 따른다. 그리고 대표값을 전송받아 보간법으로 중간 데이터를 생성하는 기법은 계산 오버 헤드와 등치선의 정확도 문제가 있다. 이 논문에서는 고도정보를 이용하여 생성하는 등고선 정보를 모바일 클라이언트로 효율적으로 전송하기 위한 자료구조와 알고리즘을 소개하고 구현 결과를 보인다.
모바일 GIS 환경에서 등치선을 표현하기 위해서는 지형도와는 별도로 서버로부터 해당 수치 데이터를 전송받아야 한다. 이때 전체 데이터를 전송받는 것은 모바일 환경의 특성상 무리가 따른다. 그리고 대표값을 전송받아 보간법으로 중간 데이터를 생성하는 기법은 계산 오버 헤드와 등치선의 정확도 문제가 있다. 이 논문에서는 고도정보를 이용하여 생성하는 등고선 정보를 모바일 클라이언트로 효율적으로 전송하기 위한 자료구조와 알고리즘을 소개한다. 제시한 기법은 전송할 고도 데이터의 볼륨과 전송시간을 최소화하는데 초점을 맞춘다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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