LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
FVCOM을 이용하여 시화호의 부영양화 메소코즘 내 부유생태계 변화 현장실험 결과를 재현하였다. 용존산소는 부영양화된 연안의 지화학생태 반응 결정에 중요한 역할을 하는 요소이나 FVCOM에서는 이를 모의하지 않아 용존산소 모듈을 추가하였으며, 그 적용성을 확인하였다. 수질생태 관련 상태변수를 영양염, 식물플랑크톤(극미소, 미소, 소형), 동물플랑크톤(원생동물 2군, 중형동물플랑크톤), 쇄설성 유기물, 용존성 유기물, 박테리아 그룹으로 설정하고 경기만과 시화호에서 측정된 생물군 간 먹이 상관관계 자료를 기반으로 모델을 구성하였다. 영양염 증가에 따른 메소코즘 내 크기별 식물플랑크톤의 변화 특성과 실험 초기에 나타나는 < 20 ${\mu}m$ 빈섬모충류 우점에서 scuticociliates로의 원생동물 천이 양상 등을 재현할 수 있었으며, 박테리아와 저산소의 영향을 파악하였다.
기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개선할 수 있었다.
본 연구에서는 하천공간정보의 웹서비스를 위해 SOAP(Simple Object Access Protocol) API 및 REST(Representation State Transfer) API로 제공하는 HydroG-OneFlow 웹서비스를 개발하였다. HydroG-OneFlow는 GML 기반의 서비스를 제공하며 GetBasin, GetGeoVariable 및 GetData 등의 기본서비스로 구성된다. GML은 GIS S/W의 벡터 GML 포맷과 공간정보 오픈플랫폼 서비스인 브이월드 데이터 API에서 제공하는 GML 포맷을 참고하여 하천공간 벡터정보를 제공할 수 있도록 GML을 구성하였다. GDM 공간 데이터에 대한 벡터정보 ML 수용 수준을 향상시킬 수 있도록 벡터구조의 점, 선, 면 정보에 대하여 GML의 PointPropertyType, CurvePropertyType, SurfacePropertyType을 도입하였다. 또한 일반적인 공간자료에서는 Multi 객체에 대한 지원도 필요하다. 현 GDM 데이터베이스에서도 OGC 표준의 MultiPoint, MultiLineString, MultiPolygon을 지원하고 있다. 이를 위하여 GML의 상응 요소인MultiPointPropertyType, MultiCurvePropertyType, MultiSurfacePropertyType을 하천공간정보 벡터 스키마에 도입하여 활용하였다. 클라이언트 서버 통신은 메시지 교환프로토콜인 SOAP을 사용하여 서버의 객체를 직접 호출하여 이루어진다. 서버는 서버의 제공 서비스를 WSDL(Web Service Description Language)를 통하여 게시하고 클라이언트는 이 기준(Criteria)을 참고하여 접근한다. GetData의 경우 Type(GRID or VECTOR), GDM(Geospatial Data Model) 여부(true or false), LayerName, BasinID, GenTime을 인자로 받아 GeoData에서 검색된 정보를 반환한다. SOAP버전은 1.1과 1.2를 지원하여 접근하는 클라이언트에서 선택할 수 있도록 개발하였다.
The Mekong River plays an extremely important role in Southeast Asia. Flowing through six countries, including China, Myanmar, Thailand, Laos PDR, Cambodia, and Vietnam, it is a site of great biological and ecological diversity and the habitat of numerous species of fish. It also supports a very large population that lives along the river basin. Therefore, much attention has been focused on the giant Mekong River Basin, particularly, its soil erosion and sedimentation problems. In fact, many methods have been used to calculate and simulate these problems. However, in the case of the Mekong River Basin, the available data is limited because of the extreme size of the area (about $795,000km^2$) and lack of equipment systems in the countries through which the Mekong River flows. In this study, we applied the Universal Soil Loss Equation (USLE) model in a GIS (Geographic Information System) framework to calculate the amount of soil erosion and sediment load during the selected period, from 1951 to 2007. The result points out dangerous areas, such as the Upper Mekong River Basin and 3S Basin (containing the Sekong, Sesan, and Srepok Rivers) that are suffering the serious consequences of soil erosion problems. Moreover, the present model is also useful for supporting river basin management in the implementation of sustainable management practices in the Mekong River Basin and other basins.
국가에서 추진하고 있는 국가공간정보체계 사업은 기존의 2차원 지리정보에서 3차원 공간정보를 기본 지형공간정보로 확장되고 있다. 지상 지형공간정보의 구축은 대부분 완료하거나 진행 중에 있는 반면에, 지하특성을 나타내는 시추자료 등의 부족으로 지하 지형공간정보 구축에 어려움을 겪고 있다. 지하의 지형공간정보 구축 측면에서는, 국내의 기관별로 지하정보를 구축 및 관리하고 있으나, 기관별로 보유하고 있는 지하정보는 상호 공유되지 않아 비효율적으로 관리되고 있다. 본 연구에서는 지하공간정보 구축 효율성을 높이는 일환으로, 지반의 상태를 구성하는 지반 DB항목과 지질의 상태를 구성하는 지질 DB항목으로 나누어 3차원 국토지하정보 DB설계를 제시하였다. 구축된 DB를 실제 모델지역에 적용하여, 국토지하정보 활용 기술 구현 및 활용성을 검토하고, 국토지하정보 지식 기반 커뮤니티 구축 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 속초 인근의 파향 파고계로 관측된 파랑 자료를 이용하여 동해안 주요지역에 너울성 고파를 예측하는 알고리즘을 개발하였다. SWAN 모형을 이용하여 연안의 파랑 관측 자료로부터 고파 발생지로 예상되는 외해지점의 파랑 제원을 추정하였다. 추정된 파랑 제원을 경계조건으로 쓰고 SWAN 모형과 파향선 추적법을 사용하여 동해안 주요지역에서의 너울성 고파를 예측하였다. 왕돌초에서 관측한 파랑 자료를 예측 결과와 비교하여 예측알고리즘의 정확성을 검증하였다. 동해안 실시간 파랑관측 시스템과 본 연구결과를 활용하면 동해안 너울성 고파를 보다 정확하게 예측할 수 있다.
Aimed at serious casing damage problem during the process of oilfield development by injecting water, based on seepage mechanics, fluid mechanics and the theory of rock mechanics, the multi-physics coupling theory was also taken into account, the mathematical model for production of petroleum with water flooding was established, and the method to solve the coupling model was presented by combination of Abaqus and Eclipse software. The Q9G3 block in Jibei oilfield was taken for instance, the well log data and geological survey data were employed to build the numerical model of Q9G3 block, the method established above was applied to simulate the evolution of seepage and stress. The production data was imported into the model to conduct the history match work of the model, and the fitting accuracy of the model was quite good. The main mechanism of casing damage of the block was analyzed, and some wells with probable casing damage problem were pointed out, the displacement of the well wall matched very well with testing data of the filed. Finally, according to the simulation results, some useful measures for preventing casing damage in Jibei oilfield was proposed.
This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
점차 빠르게 변화하는 정보화 사회에 대응하고, 국토공간정보를 효율적으로 관리하기 위해 $\boxDr$국가지리정보 체계(NGIS) 구축 기본계획$\boxUl$ 에 따라 지형도 등의 전산화 사업이 추진되었으나 촉박한 사업기간, 지형.지물변화, 사용자 요구사항 수렴 및 관련기술의 발달에 따라서 수치지도의 수정 및 보완이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 사용자의 주제도에 관한 이해를 높이고 활용을 확대하고자 주제도 프레임워크데이터를 정의하고 이에 따른 지형.지번도의 데이터모델을 제시하였다. 또한, 제시된 데이터모델을 기초로 상세한 데이터포맷과 메타데이터도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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