Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제18권E3호
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pp.175-180
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2002
In order to study the distribution characteristics of natural volatile organic compounds (NVOCs), we investigated the seasonal variations of $\alpha$-and $\beta$-pinene levels in a pine forest in Florida for a you. The mean concentrations of $\alpha$- and $\beta$-pinene measured during the whole study period were computed to be 125: 86 (N = 65) and 86$\pm$52 pptv (N = 56), respectively. According to our data grouping scheme, the seasonal means for both pinones were observed to peak during fall with their max and min values in summer and winter, respectively. The overall results of our study suggest that terpenes are subject to highly strong temporal variability because of changes in their major source characteristics across seasons.
To carry out systematic groundwater assessment, exploration and management and to use these for protection of optimal groundwater yield, a data analysis and management system is required. Thus, the object of this research was to develop and apply software that integrates GIS and groundwater modeling: GISGAM (GIS for groundwater analysis and management system). The GIS program ArcView and the groundwater-modeling program MODFLOW were used for the GISGAM. The program components consist of a pre-processor, a processor, and a post-processor for groundwater modeling. In addition, GIS functions such as input, manipulation, analysis and output of data were embedded into the program. In applying the program to pilot area, topography, geology, soil, land use and well databases, and a groundwater flow model were constructed for the study area. This case study revealed the advantage and convenience of groundwater modeling using GIS capabilities. By integrating GIS and the groundwater model, the impact of changing values of hydrogeological constants on model results could be more easily evaluated.
Techniques for rock slope management and assessment must be developed for the prevention and mitigation of rock fall hazards. To enable this, the rock discontinuity such as fault and joint data must be surveyed, analysed and managed. For this, the discontinuities were detected by automatic and semi-automatic method using DEM and ortho-rectified image of rock slope and the rock slope analysis and management system was developed using GIS. Using the system, slope locations and discontinuities data were constructed to spatial database. The system is consist of ‘Data Management’, ‘Rock Slope DB’, ‘Basic Information’, ‘Image Processing’, ‘Image Analys ing’, ‘Edit’, ‘View’, ‘Theme’, ‘Graphic’, ‘Window’ and ‘Help’. The system was developed using avenue of ArcView 3.2.
The purpose of this preliminary study is the applied to geology using the Landsat TM satellite image of the Tanggung area of southern part of the Bandung, Indonesia to provide basic information for geological survey. For this, topography, geology and satellite image were constructed to spatial database. Digital elevation, slope, aspect, curvature, hill shade of topography were calculated from the topographic database and lithology was imported from the geological database. Lineament, lineament density, and NDVI were extracted the Landsat TM satellite image. The results showed the close relationship between geology and terrain and satellite image. Each sedimentary rock seldom corresponds with geology and analyses of topography but as a whole for sedimentary rocks coincide with them. Tuff and volcanic breccia in the volcanic rocks correspond with the result of terrain analyses. Talus deposits is well matched with the analyses of opography/satellite image.
Satellite images are utilized for various purposes and many people are concerned about them. But it is necessary to process geometric correction for using of satellite images. However, common user regards geometric correction, which is basic preprocessing for satellite image, as laborious job. Therefore we should provide an automatic geometric correction method for Landsat image using GCP chip database. The GCP chip database is the collection of pieces of images with geoinformation and is provided by XML web service. More specifically, XML web service enables common users to easily use our GCP chip database for their own geometric correcting applications.
Titov, Igor Evgenievich;Krechetnikov, Viktor Vladimirovich;Mikailova, Rena Aleksandrovna;Panov, Aleksei Valerievich
Nuclear Engineering and Technology
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제54권6호
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pp.2244-2252
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2022
Based on GIS technologies, a decision support system (GIDSS) has been developed to remediate agricultural lands in the Bryansk region (Russia) contaminated by 137Cs after the accident at the Chernobyl nuclear power plant. GIDSS is a multilevel system consisting of basic, information and computational layers. GIDSS allows justifying a targeted approach for the remediation of agricultural lands belonging to agricultural enterprises for the production that meets the established radiological requirements for the content of radionuclides. Evaluation of the effectiveness of alternative remediation technologies and the selection of optimal measures were carried out at the level of elementary plots using radiological criteria. The introduction of GIDSS will enable agricultural producers in the south-western districts of the Bryansk region to conduct radiation-safe agro-industrial production in radioactively contaminated areas, which will help improve the socio-economic situation of the region and return it to normal living conditions.
Synthetic Aperture Radar(SAR)영상을 이용한 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition(ATR))은 날씨와 주야에 영향을 받지 않는 장점으로 감시, 정찰, 및 국토안보 등의 분야에서의 관심이 증대되고 있다. 그러나 SAR 자동표적인식은 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제로 인해 자동으로 표적을 식별하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 환경과 유사한 Extended Operating Conditions(EOC)에서의 ATR 문제에 대한 분석을 수행하였다. 특히, 표적의 폐색 조건과 훈련 영상과 테스트 영상의 관측 부각 차이에 따른 표적 식별률의 변화를 정량적으로 분석하였다. 관측 부각은 $30^{\circ}$와 $45^{\circ}$로 구분하였으며, 10%부터 50%까지의 다양한 폐색 조건에 대한 영상을 생성하기 위해 SARBake 알고리즘을 적용하였다. 표적에 대한 정량적인 식별률은 표적인식 분야에서 대표적으로 이용되는 템플릿 매칭과 Adaboost 알고리즘을 적용해 분석하였다. 분석 결과 관측부각에 따른 식별률은 두 알고리즘 모두 $45^{\circ}$에서 $30^{\circ}$보다 30%이상 급감했다. $30^{\circ}$의 관측 부각에서 템플릿 매칭은 75.88%, Adaboost 알고리즘은 94.46%로 Adaboost의 식별률이 높았다. 폐색 조건에 따른 식별률은 템플릿 매칭의 경우 폐색이 없을 때 95.77%에서 10%의 폐색 조건일 때 52.69%로 식별률이 급감하였다. Adaboost 알고리즘의 경우 폐색이 없을 때 85.16%, 10%의 폐색 조건일 때 68.48%로 폐색 조건에서의 식별률이 높았다. Adaboost 알고리즘은 50%의 폐색조건에서도 52.48%로 템플릿 매칭이 동일한 조건에서 30% 이하의 식별률을 보이는 것에 비해 전반적으로 높은 식별률을 보였다.
산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 "글로벌 공간정보관리" 전략에 대응하는 새로운 패러다임으로서 "측량 공간정보관리"를 위한 통합시스템을 연구하고 새로운 국가공간정보기반(NSDI)을 제시하는 데 목적이 있다. 이 논문에서는 우리나라의 기존 NGIS사업 및 공간정보정책을 검토하고 공공데이터 개방, 전자정부, 지구관측 등 국내외 흐름을 반영하여 대축척지도를 기반으로 하는 Bottom-up 방식으로서 NSDI의 정보영역을 수정하여 새롭게 정의하고[그림 1], 수치지도 등을 기본공간데이터와 동등한 개념으로 하여 공공-민간데이터의 공유데이터를 추가할 수 있게 하는 새로운 개념의 NSDI 모델을 제시하였다[그림 2]. 또한, 현재의 독립적인 국토교통정보화의 운영체계는 다른 부처의 응용분야(산림, 환경, 농업, 문화재 등)뿐만 아니라 국토교통부 내부인 다른 부문과의 협력체계를 강화하고 지방 중심으로 개선이 필요하다. 이에 새로운 개념의 NSDI를 국토교통부에 적용한 기관모델을 제안하고 있다[그림 3]. 새로운 국토교통부 SDI 기관모델에서는 공간정보 부문을 모든 활용 부문의 공통 기반으로 하고 데이터를 재편성하는 모델이며, 공통기반데이터를 통하여 소속기관 및 지방정부 데이터를 수직적 또는 수평적으로 연계하여 정부3.0이 가능하게 된다. 이러한 통합시스템은 국토지리정보원 기본도 데이터, 지방정부 KLIS 데이터, 지방정부 공공시설물 데이터를 모두 기본공간데이터 개념에 포함하게 되면, 현재 법령 또는 관리기관에 따라 독자적으로 운영되고 있는 모든 도면과 공부를 공통 기반(수치지도)과 통합, 연계하여 현행화할 수 있는 전략모델이다.
본 연구는 1990년부터 2000년까지 11년의 기간동안 서울지역 대기오염 자동측정망을 중심으로 관측된 오존자료 중 환경기준을 초과한 자료만을 선별적으로 분리한 후 분석에 활용하였다. 이와 같은 분석결과를 토대로 서울시의 4대 권역별 (NE, SE, SW, NW) 기준초과양상을 여러 가지 관점에서 비교해 보았다. 24시간을 주기로 초과농도의 발생 경향을 비교해 본 결과, SW지역이 다른 지역에 비해 오존의 총 발생시간이 더 많은 것을 확인할 수 있었다. 발생빈도를 중심으로 4대 지역에 대한 월별 경향성을 비교했을 때 NW지역에서 여타 지역보다 최고빈도의 발생시기가 약간 뒤처지는 현상이 나타났다. 해를 거듭할수록 오존의 환경기준 초과발생횟수가 증가하는 경향을 감지할 수 있다. 특히 이와 같은 현상은 NE, SE를 포함하는 서울의 동쪽지역에서 두드러지는 것으로 타나났다. 전체 11년동안 초과치의 최고 발생빈도를 지역별로 비교해 보면, NE지역에서 1998년에 그리고 나머지 세지역은 모두 2000년에 나타났다. 이처럼 오존의 환경기준 초과횟수는 최근에 들어 급격히 증가하는 것으로 확인되었다. 이에 반해, 초과농도의 크기에 대한 결과를 보면, 오히려 90년대 초반에 고농도가 집중된 데 반해, 90년대 후반에는 상대적으로 초과농도의 크기가 감소한 것으로 나타났다. 전체 관측기간동안 서울지역에서 관측된 평균 기온자료를 이용하여 오존초과자료와의 상관성을 분석하였다. 그 결과 대체로 크기나 빈도에 상관없이 모두 기온과 일정 수준 이상 양의 상관성을 유지하는 것이 확인되었다. 전반적으로 기온의 변화는 오존의 초과농도발생과 상당 수준 연계되었다는 점을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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