최근 낙동강 유역권의 급격한 도시화 및 산업화로 인해 광역적인 환경문제를 초래하고 있는데, 이러한 관점에서 대규모의 공업단지조성 및 택지개발이 이루어진 낙동강 중 상류지역을 대상으로 유역환경에 영향을 미치는 변수를 선정한 후, 지리정보시스템과 다변량통계기법을 이용하여 공간 및 환경적 특성을 규명하고자 하였다. 유역환경변수에 의한 인자분석 결과, '도시적 오염인자', '농업적 오염인자', '공업적 오염인자'로 명명된 3개의 공통인자가 추출되었다. 공간적 분포패턴은 인자분석에 의해서 추출된 인자점수를 지리정보시스템을 이용하여 공간자료와 연계시킴으로써 그 특성을 효과적으로 규명할 수 있었다. 분석결과를 요약하면, 낙동강 수계에 직 간접적으로 영향을 미치는 오염원이 낙동강 본류와 주요 지류인 금호강 유역권에 집중적으로 분포하고 있어, 향후 낙동강 하류지역의 환경용량을 고려한 광역적인 관점에서의 유역환경관리가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 지리 정보량에 따른 고등학생들의 공간 인식 변화에 대해 지가 형성 요인을 중심으로 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다 사례 연구 지역은 송탄관광특구의 일부 지역으로 설문 대상 학생들에게는 생소한 지역이다 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 구시가지와 신시가지인 두 지역의 '최고가라고 학생들이 인식하는 표준지와 그렇게 인식한 이유'에 대한 분석 결과, 최고가 표준지의 지가 형성 요인으로 절대적 요인보다는 상대적 요인이 더 중요하다고 인식하고 있다. 둘째, 특성이 다른 두 지역의 최고가 표준지의 선택 이유에 대한 인식에서 차이를 보이고 있다. 셋째, 같은 지역이더라도 지리 정보량에 따라 지가 형성 요인에 대한 인식이 변하고, 제공한 지리 정보량이 늘어나면서 최고가 표준지의 선택율도 증가하였다. 마지막으로, 어떤 지역의 지가 형성에 결정적인 영향을 미치는 시설이 존재한다고 인식하고 있다.
본 연구는 국토정중앙의 개념 정립과 지리적 위치자원으로서의 가치를 파악하며, 그 활용 방안을 모색해 보는 것이다. 국토정중앙은 중앙경선과 중앙위선이 교차하는 지점이다. 이러한 국토정중앙이라는 지리적 위치자원은 지리교육의 위치교육 자료, 대척점 기준, 측지측량 기준점, 장소마케팅 요소 등으로 활용이 가능하다. 본 연구는 향후 국토 전역에 산재해 있지만, 숨겨져 있는 수많은 지리자원을 개발하는 이른바 지리상의 발견의 한 모델이 될 수 있을 것으로 생각된다.
A risk analysis on the cutting slope of roads near Cheongju area was carried out with the data from geological map, field investigation, and laboratory test and with the Geographic Information System. A risk analysis method on the cutting slope of road using the Geographic Information System was developed with the data from geological map, field investigation and laboratory tests. In the GIS, road factors which are safety factor, class of road, slake index, slope-protection works, and height of slope in the cutting slopes are classified into some ranks, and their weighting factors were taken into account. This method can be applied effectively to a road management.
Slope is the geographic factor reflecting the 3-dimensional features of basin and it can be considered as the important geomorphological factor which governs the morphology of basin and the dynamics of water movement. In this study the approach to the 3-dimensional structures of basin is attempted with statistical analysis of local slope which can be defined and measured in easy and objective manner by means of DEM. As a result local slope is confirmed to be a highly variable spatial factor in basin. And distribution map of local slope based on spatial autocorrelation length in this study would be a useful tool in the further research of hydrology and geomorphology.
최근 이상기후로 인한 강풍 및 태풍이 자주 발생하여 많은 인적, 물적 피해가 발생함에 따라 구조물 설계 시 적용하는 풍하중 산정에 관한 연구의 중요성이 강조되고 있다. 지형에 따른 풍속지형계수의 증가는 풍속의 증가를 의미하며 풍속의 증가는 제곱에 비례하여 풍하중에 영향을 미치기 때문에 풍속지형계수 산정을 위한 지리정보를 정확하게 측정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 BIM(Building Information Modeling) 프로그램인 ArchiCAD를 이용하여 정확하고 합리적인 풍속지형계수 산정 방법을 제시하고자 한다. 풍하중을 고려한 구조물 설계 시 본 연구에서 제안한 방법을 이용함으로서 설계의 합리성과 경제성을 더 높일 수 있을 것이다.
Objectives: The aim of this study was to examine the geographic distribution of diabetes mortality in Japan and identify socioeconomic factors affecting differences in municipality-specific diabetes mortality. Methods: Diabetes mortality data by year and municipality from 2013 to 2017 were extracted from Japanese Vital Statistics, and the socioeconomic characteristics of municipalities were obtained from government statistics. We calculated the standardized mortality ratio (SMR) of diabetes for each municipality using the empirical Bayes method and represented geographic differences in SMRs in a map of Japan. Multiple linear regression was conducted to identify the socioeconomic factors affecting differences in SMR. Statistically significant socioeconomic factors were further assessed by calculating the relative risk of mortality of quintiles of municipalities classified according to the degree of each socioeconomic factor using Poisson regression analysis. Results: The geographic distribution of diabetes mortality differed by gender. Of the municipality-specific socioeconomic factors, high rates of single-person households and unemployment and a high number of hospital beds were associated with a high SMR for men. High rates of fatherless households and blue-collar workers were associated with a high SMR for women, while high taxable income per-capita income and total population were associated with low SMR for women. Quintile analysis revealed a complex relationship between taxable income and mortality for women. The mortality risk of quintiles with the highest and lowest taxable per-capita income was significantly lower than that of the middle-income quintile. Conclusions: Socioeconomic factors of municipalities in Japan were found to affect geographic differences in diabetes mortality.
This study was carried out to evaluate urban environmental structure in Taegu metropolitan region(TMR) with factor analysis, fuzzy set theory, geostatistic and geographic information system(GIS). The factor analysis could choose the representative one out of multiple variables and simplify the evaluation of the urban environmental structure. The fuzzy approach is an attempt to model an aspect of human thinking previously neglected; it starts from the premise that humans don't represent classes of objects as fully disjoint but rather as sets where transitions from membership to non-membership is gradual. The Geographic Information System(GIS) could connect attributes of factor scores derived from factor analysis to digital map by a method so called 'Spatial join'. The results obtained were as follows: Urbanization appearance was concentrated in the large cities, and this appearance was partial extremely, therefore, there has been a structural gap between urban area and agricultural area which was unified into the urban area. All inclinations didn't become worse after sudden urbanization. For example, suburban agriculture was developed as a large scale in the region near the large cities. Then it encouraged farmers in changing their old cultivating methods to the latest ones. But many districts in urban fringe had symptom of urbanization, the districts which were located between large cities have been developed gradually because of urban sprawl, and played a role in connecting each city. Therefore, due to the urbanization, forestry area and agricultural land, well conserved in the agricultural town, could be easily destroyed. In a different way with the urbanization of the Seoul metropolitan region, that of TMR was centralized upon the center of each city, and it was also very partial. But, because so many regions have the potentiality of urbanization, hereafter, the urbanization process in each region is likely to be different multifariously according to the urban management methods.
Quantity of the solar power generation is heavily influenced by weather. In other words, due to difference in insolation, different quantity may be generated. However, it does not mean all areas with identical insolation produces same quantity because of various environmental aspects. Additionally, geographic factors such as altitude, height of plant may have an impact on the quantity. Hence, through this research, we designed a system to predict efficiency of the solar power generation system by applying insolation, weather factor such as duration of sunshine, cloudiness parameter and location. By applying insolation, weather data that are collected from various places, we established a system that fits with our nation. Apart from, we produced a geographic model equation through utilizing generated data installed nationwide. To design a prediction model that integrates two factors, we apply fuzzy algorithm, and validate the performance of system by establishing simulation system.
The purpose of this study is the development, application and assessment of probability and artificial neural network methods for assessing landslide susceptibility in a chosen study area. As the basic analysis tool, a Geographic Information System (GIS) was used for spatial data management. A probability method was used for calculating the rating of the relative importance of each factor class to landslide occurrence, For calculating the weight of the relative importance of each factor to landslide occurrence, an artificial neural network method was developed. Using these methods, the landslide susceptibility index was calculated using the rating and weight, and a landslide susceptibility map was produced using the index. The results of the landslide susceptibility analysis, with and without weights, were confirmed from comparison with the landslide location data. The comparison result with weighting was better than the results without weighting. The calculated weight and rating can be used to landslide susceptibility mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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