도시 및 환경계획에서는 국지적 기후에 미치는 부정적인 영향을 줄이고 긍정적인 영향을 지속시킬 수 있는 계획 도출이 필요하다. 본 연구는 서울의 도시 및 환경계획 수립을 위해 국지 기온과 바람의 흐름을 고려하여 현실적인 기후분석지도의 개발을 목적으로 수행되었다. 서울기후분석(Climate Analysis Seoul, CAS) 지도는 서울의 도시환경 구조 변화 양상을 적시에 반영하기 위하여 도시기후 분석 및 기후지도 프로세스를 갖춘 전자지도(digital map)이다. 지면의 피복과 기복에 대한 분석자료와 중규모 기상모델인 MetPhoMod의 모의수행 분석결과를 바탕으로 찬공기 생성 이동 정체, 바람흐름, 열적 환경 등을 정량적으로 분석한 결과가 CAS 지도에 담겨있다. 본 연구에서 개발된 CAS를 이용함으로써 도시 개발이 기후에 미치는 영향의 분석 및 평가가 용이하게 되었다. 도시기후분석지도를 통해 도시 및 환경 분야의 계획 과정에서 삶의 질 향상을 위한 기후요소의 활용이 더욱 편리해 질 것으로 기대한다.
모든 SAR 영상에는 전자기파 간의 간섭으로 인한 스페클 잡영(speckle)이 존재하며, 이를 제거하는 것은 양질의 SAR 영상을 얻기 위한 필수적인 전처리 과정 중 하나라고 할 수 있다. 그러나 이러한 스페클 잡영을 제거하기 위하여 기존에 제안되었던 알고리즘은 잡영은 효과적으로 감소시키는 반면 경계선과 같은 영상의 고유 정보까지 함께 감소시키는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상의 경계선은 보존시키면서 영상으로부터 불필요한 잡영을 제거할 수 있는 알고리즘을 구현하고, 기존의 알고리즘과 비교하여 그 효율성을 평가하고자 한다. 영상의 통계적 특성에 근거하는 기존의 알고리즘과는 달리 웨이블렛 변환(Wavelet transform)으로 경계선 및 특징 정보의 여부를 판별한 후 평균 필터(mean filter)를 적용하는 경계선 보존(edge sharpening) 알고리즘은 경계 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 1차원 필터를 수평, 수직, 대각선, 역대각선 방향으로 적용함으로써 하나의 영상소를 중심으로 모든 방향에 대한 경계선 여부를 확인할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 512 × 512로 절취한 1-look SAR 영상에 대하여 창 크기 5 × 5의 경계선 보존 필터를 적용하고 동일영상에 대하여 기존의 Lee, Kuan, Frost 필터 등의 실험결과를 비교함으로써 그 적합성을 판단하고자 하였다. 실험결과에 대한 수치적인 평가는 ①정규화 평균을 이용하여 평균값의 보존 여부, ②편차 계수를 이용한 스페클 잡영의 제거 여부, ③경계선 보존지수(EPI)를 이용한 경계선의 보존 정도를 통해 이루어졌다. 본 연구의 실험결과를 통해 경계선 보존 필터는 평균값의 보존 여부 및 스페클 잡영 제거 정도에 있어 다른 필터들과 큰 차이가 없지만 경계선보존지수는 다른 필터들에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다.rbon 탐식효율을 조사한 결과 B, D 및 E 분획에서 유의적인 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basis of the simplified model, the simulation was performed and the results could be confirmed by the experiments under various conditions.뢰, 결속 등 다차원
만과 외해와의 해수유통은 저서환경에 영양염과 산소 공급, 오염물질 정화 등 생태계를 건강하게 만드는 중요한 요인이며, 만 내 저서환경의 건강성은 해수 교환 특성과 밀접한 관련을 갖는다. 이 연구에서는 서해안 근소만 저서환경의 해수 분포 및 유동 특성을 파악하기 위한 hydro-hypsographic 분석을 통해 수리적 교환시간을 계산함으로써 근소만의 해수유통 특성을 정량적으로 분석하였다. 위성영상 자료를 이용한 수륙경계선 추출방법과 음향측심기에 의해 획득한 조하대 수심자료를 이용하여, 연구지역의 지형고도모델을 작성하였으며, 지리정보시스템의 공간분석 기능을 이용하여 hydro-hypsographic 분석을 실시하였다. 분석결과, 근소만 전체 면적의 95%가 갯벌인 것으로 나타났으며, 수리적 교환시간은 1.03 tidal cycle로서 만의 해수 유통 특성이 우수한 것으로 나타났다. 국내외 타 지역과 비교하였을 때도, 근소만이 상대적으로 저서환경이 차지하는 면적이 넓고 조차도 국외 지역에 비해 커서 해수의 교환이 상대적으로 잘 이루어지고 있는 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과는 국내 만들의 해수유통 특성 분석에 의해 각 만들의 건강성을 정량화 할 수 있는 체계 마련 및 만의 저서환경, 생태 등 관리를 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.
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 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
전통적으로 마을에 인접하여 인위적으로 조성되거나 관리 및 이용되어온 한국의 전통마을숲은 그 역사가 6-7세기까지 거슬러 올라간다. 마을숲 조성의 배경은 흔히 주변의 언덕, 물길과 바람통로 등 마을주변 자연환경과 관련되는 것으로 전해진다, 정착한 마을과 조성된 마을숲간의 위치관계를 지형적 유형으로 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 "마을숲"이 "주체인 마을"의 생활환경에 어떤 기여를 하고 있는지에 대해 검토하였다. 약 500개 이상의 문헌조사와 현장 확인을 통해 전남 북지역과 경북지역 40개 마을숲에 대해 항공사진, GIS에 의한 3차원분석 등을 통해 마을숲과 마을 주변의 지형적 관계를 유형화 하고 조성 의미를 고찰하였다. 지형적 특징에 따른 유형별 마을숲은 다양한 생태계 및 생활환경개선 효과를 마을에 제공할 것으로 추정되나, 본 연구에서는 대상지의 위치적 특성이 마을 주민의 생활상에 미칠 수 있는 영향과 마을숲 조성의 효과에 기여할 수 있는 역할에 대해 살펴보았다.
우리나라는 1983년 공인중개사 관련법을 최초로 도입하여 공인중개사를 중심으로 한 부동산거래문화 발전에 노력해왔다. 또한 국토교통부는 중개사협회 등 거래정보망 사업자를 일부 지정하여 매물정보의 신뢰성 및 거래의 투명성 확보에 주력해왔다. 그럼에도 불구하고 부동산거래 자체에 대한 준법수준과 관행은 대부분 오랜 과거 복덕방 시절의 그것에서 크게 벗어나지 못한 실정에 놓여있다. 이러한 부동산 거래관련 후진적 행태는 국민의 중개업에 관한 신뢰성등 사회적 자본(social capital)의 축적을 방해하며, 불필요한 사회적 추가비용이 발생되는 결과를 초래하고 있다. 즉, 중개업자들에 의한 중개대상물에 대한 낮은 신뢰성과 그로 인한 투기적 가격상승 우려 및 시장왜곡 등이 지속적으로 발생하는 결과에 일조하고 있다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 국민에게 신뢰할 수 있는 부동산정보를 제공하고 효율적인 부동산거래를 지원하기 위한 공간정보기반 부동산거래선진화시스템의 모델 및 그 구축방안을 제시하는데 있다. 이를 통하여 우리나라 부동산거래를 선진화하고 경쟁력 있는 부동산중개업 육성에 기여하고자 하였다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.
본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.
오동나무는 한국 전통 문화에서 오래전부터 인식되어 왔으며, 다양한 분야에서 종의 가치에 대해 연구되어 왔다. 그러나 종의 분포와 생태적 특성에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 부산광역시 내 오동나무 두 종의 분포 경향 및 생태적 특성을 밝히는데 목적을 두고 있다. MaxEnt 모형은 현장 조사로 수집된 오동나무 종의 위치 정보와 지형, 기후, 잠재인간간섭도와 같은 환경 인자로 구축되었다. 연구결과 AUC 값은 오동나무와 참오동나무가 각각 0.809으로 모형의 정확도가 적절한 것으로 확인되었다. 분포모형에 따른 연구지역 내 오동나무와 참오동나무의 분포 경향은 두 종 모두 시가지, 나지가 밀집해 있는 도심위주의 분포를 나타냈다. 두 종의 잠재분포가능면적은 오동나무 $137.4km^2$, 참오동나무 $135.0km^2$로 확인되었으며, 중구, 동래구, 부산진구, 연제구 등에서 높은 확률로 분포하였다. 환경요인의 기여도 분석 결과, 오동나무와 참오동나무의 분포에 잠재인간간섭도가 약 50% 내외의 기여를 하는 것으로 확인되었고, 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를 나타냈다. 해발고도는 두 종 모두에서 음의 상관관계를 보였으며, 해발고도가 증가할수록 자연서식처에서 자생종과의 경쟁이 증가하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구의 결과들은 오동나무와 참오동나무의 분포가 인위적 활동에 의존되어 있음을 수리적으로 나타내는 결과이며, 한국 전통경관과의 관련성을 암시하는 결과이다. 이러한 결과는 추후 오동나무의 활용 및 보존, 복원에 있어서 의미 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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