지질도와 지질자료는 국토이용계획, 자원개발, 지질재해 예방 환경오염 방지 및 교육 등 다양한 용도로 활용되고 있는 중요한 정보이나 이들에 대한 데이터베이스화는 아직 본격적으로 수행되지 않고 있어 방대한 양의 지질자료가 체계적으로 관리되지 못해 정보로서의 이용가치와 효용성이 떨어진다. 또한 지질도는 층서 체계의 미확립, 도면 보존 및 경계 일치의 문제점 등 많은 문제점을 가지고 있어 데이터베이스 구축에 많은 문제점이 있으나 국가 기본 주제도의 하나로 빠른 시일 내에 데이터베이스로 구축되어야 한다. 본 연구에서는 지질도 데이터베이스 구축 및 활용을 위해 1:50,000 축척의 안성 지질도, 1:250,000 축척의 부산 지질도 1:25,000 축척의 남창 지질도, 1:1,000,0000 축척의 한국 지질도 등을 시범지역으로 선정하여 이 지역에 대해 지리정보시스템(GIS)을 이용해 데이터베이스 설계 및 구축을 하였다. 또한 구축된 데이터베이스를 관리할 수 있는 관리 프로그램은 GIS 프로그램을 이용해 개발하였고, 구축된 데이터베이스를 이용하여 수치지질도 제작 및 인터넷과 CD를 통한 자료 제공 등을 구현하였다.
To estimate presumptive local ground subsidence area near Abandoned Under ground Coal Mine(AUCM) at Samcheok city in Korea, the geological properties of existing ground subsidence area and the geophysical prospecting data were analyzed using GIS. The electrical resistivity survey and seismic reflection survey database were constructed from investigation reports and factors which are related with ground subsidence such as geological map, topological map, land use map, lineament map, groundwater level, RMR (Rock Mass Rating), mining tunnel map and slope database were constructed also to make a comparative study of each parameters. As a result of the spatial analysis of existing ground subsidence area, 9 major factors causing ground subsidence were extracted and a connection between the structure of underground and the ground subsidence was determined from the analysis of geophysical prospecting data. The estimation of presumptive ground subsidence area was performed using the correlation between the result from neural network analysis of 9 factors and the scrutiny of geophysical prospecting data.
Kim, I. J.;Lee, S.;Choi, J. W.;Soedradjat, Gatot Moch
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.141-143
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2003
The aim of this study is to evaluate the susceptibility of landslides at Clicap area, Indonesia , using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified from field surveys. The topographic and geological map were collected and constructed into a spatial database using GIS. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database and lihology and fault was extracted from the geological database. Then landslide susceptibility was analyzed using the landslide-occurrence factors by likelihood methods. The results of the analysis were verified using the landslide location data. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently . The results can be used to reduce associated hazards, and to plan land use and construction.
지리정보분야에서는 수치화된 도면자료에서 고 부가가치 정보로 활용되기 위해 공간데이터베이스 구축이 지속적으로 진행되고 있다. 파일기반의 주제도에서 데이터베이스로의 변환은 다양한 데이터베이스 기능을 활용하기 때문에 대용량의 데이터를 통합하고 다양한 정보검색을 용이하게 한다. 지질도는 지질현상에 대한 조사자의 해석을 도식적으로 표현한 결과이기 때문에, 정량적으로 제작되는 다른 주제도와 차별화 된다. 이러한 특징은 지질학적인 다양한 의미에 대해 해석을 필요로 하는 지질도의 데이터베이스 구축을 쉽지 않게 한다. 이러한 이유로 일부 미국 호주 등에서는 통합적 데이터베이스 구축을 위해 데이터 모델을 제시하고 있으나, 지질현상의 표현이 다르기 때문에 국내환경에 적용 하기가 어렵다. 이 논문에서는 한국 실정에 적합한 지질도 데이터 모델링을 위해 1:50,000 축척의 지질도와 보다 대축척인 1:5,000 광산지질도 요소를 분석하여 데이터 모델을 제시한다. 제시한 데이터 모델은 ArcGIS Geodatabase에 대한 논리모델로, 설계한 모델을 이용하여 1:50,000 축척 지질도에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 연구에서 구현된 데이터 모델은 국내 지질도의 통합적 활용 및 효율적 관리에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
과거 지구 환경에 대한 정보를 바탕으로, 향후 지구 환경 변화를 예측할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 최근 지질유산에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 지질유산의 특성상 지속적으로 보존 및 관리를 하지 않으면 훼손이 쉽고 복구가 어렵다. 그러나 현실적으로 지질유산이 공간적으로 다양하게 분포하고 실질적인 지질유산의 관리주체가 명확하지 않기 때문에 많은 훼손이 발생하고 있다. 지질유산의 공간적인 분포를 우선적으로 파악하여 지질유산의 통합적인 관리체계를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 선행연구에서 마련된 지질유산에 대한 가치평가 기준을 통해 공간정보를 이용하여 수도권 지역의 실제적인 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 이를 위해 우선적으로 문헌조사를 통해 연구지역인 수도권 일대의 지질유산 현황목록을 정리하였고, 선행연구를 통해 마련된 가치평가 기준을 적용한 데이터베이스를 설계 및 구축하였다. 설계된 항목을 통해 공간정보 데이터베이스를 구축한 후 지도화하는 과정을 통해 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 지질유산 등급분포도 작성 결과 수도권 지역의 지질유산은 경기도 연천시(18.8%), 포천시(10.6%), 파주시(6.3%) 등 경기북부지역에 약 35% 이상이 존재하였으며, 인천광역시에 18.1%, 경기도 안산시 8.1%로 경기서부지역에 약 26.2%가 존재하였다. 지질유산의 지질시대는 신생대 제 4기가 16.9%로 가장 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 통하여 지질유산의 공간 분포적 특성과 함께 지질학적 특성을 분석할 수 있도록 한다. 또한 지속적으로 구축되고 있는 지질유산 데이터를 공간정보를 기반으로 관리할 수 있는 체계가 수립될 수 있다. 이를 통해 지질유산에 대한 정보가 공간적으로 통합 관리 될 수 있으며 관리 주체가 지질유산에 대한 명확한 정보를 통해 지질공원으로의 발전에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구 결과를 바탕으로 추후에는 수도권 지역 뿐 아니라 전국적으로 확대하여 지질유산의 체계적인 구축 및 활용이 가능할 것으로 사료된다.
이 연구의 목적은 최근까지 발행된 국내 화강암 연구에서 측정된 화강암 분석 자료를 저장, 관리, 도시할 수 있는 지질정보시스템(GIS; Geological Information System)을 개발하는 것이다. 아직 국내의 화강암 분석 자료는 표준화 되지 않고 하나의 자료로써 취합되어 있지 않기 때문에 이를 이용하는데 효율성이 많이 떨어지는 실정이다. 따라서 참고문헌 수집을 통한 표준화된 데이터베이스(database)를 구축하여 이를 여러 연구자에게 제공할 필요가 있다. 이를 위하여 우선 지난 30여 년간 국내 화강암에 대한 다양한 분석 자료를 종합 정리할 필요가 있다. 따라서 지질도에 암석 분포 및 지질구조 심볼(기호)의 표준화 뿐만 아니라, 표준화된 여러 분석치도 첨부하여 제시함으로써 그 활용성을 높이고자 한다. 화강암 정보의 주요내용은 광물비율, 주성분 원소, 미량 원소 및 희토류 원소 분석 자료이다. 이를 통하여 시스템이 다양한 질의를 수행할 수 있었으며, 이에 따른 통계분석 및 시각적 도출이 가능했다.
In this study, Ichon basin is selected as study area and regional analysis of geological structure are done by using lineament analysis. The factors which affects slope stability, are chosen, and integrated to database using GIS (Geoscientific Information System). Landsat TM band 4, 5 and 7 are choosen and processed by various image enhancement technique to analyse the regional geological lineaments. Spatial distribution of lineament is analysed through lineament density map and study area can be divided the eight structural domains. Considering environmental geological characteristics of study area, rating and weighting of each factors for slope stability analysis are determined and spatial analysis of regional slope stability is examined through overlaying technique of GIS. The result of areal distribution of slope stability shows that the most unstable area is all over Mt. Buksung, Mt. Daepo, Mt. Songrim and Mt. Yankak.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.710-712
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2006
The aim of this study was to analyze limestone deposits potential using an artificial neural network and a Geographic Information System (GIS) environment to identify areas that have not been subjected to the same degree of exploration. For this, a variety of spatial geological data were compiled, evaluated and integrated to produce a map of potential deposits in the Gangreung area, Korea. A spatial database considering deposit, topographic, geologic, geophysical and geochemical data was constructed for the study area using a GIS. The factors relating to 44 limestone deposits were the geological data, geochemical data and geophysical data. These factors were used with an artificial neural network to analyze mineral potential. Each factor’s weight was determined by the back-propagation training method. Training area was applied to analyze and verify the effect of training. Then the mineral deposit potential indices were calculated using the trained back-propagation weights, and potential map was constructed from GIS data. The mineral potential map was then verified by comparison with the known mineral deposit areas. The verification result gave accuracy of 87.31% for training area.
The weight-of-evidence model one of the Bayesian probability model was applied to the task of evaluating landslide susceptibility using GIS. Using the location of the landslides and spatial database such as topography, soil, forest, geology, land use and lineament, the weight-of-evidence model was applied to calculate each factor's rating at Boun area in Korea where suffered substantial landslide damage fellowing heavy rain in 1998, The factors are slope, aspect and curvature from the topographic database, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, and topographic type from the soil database, forest type, timber diameter, timber age and forest density from the forest map, lithology from the geological database, land use from Landsat TM satellite image and lineament from IRS satellite image. Tests of conditional independence were performed for the selection of the factors, allowing the 43 combinations of factors to be analyzed. For the analysis, the contrast value, W$\^$+/and W$\^$-/, as each factor's rating, were overlaid to map laudslide susceptibility. The results of the analysis were validated using the observed landslide locations, and among the combinations, the combination of slope, curvature, topographic, timber diameter, geology and lineament show the best results. The results can be used for hazard prevention and planning land use and construction
It is require to construct geothermal database to develop geothermal energy as renewable energy policy. It must be consist of geologic data, borehole data and geophysical data for geothermal database. In aspect of geology, there are included the distribution of geology, structural geology, geological time, rock name, density of rock, porosity, thermal diffusivity, specific capacity and thermal conductivity In order to calculate the heat general ion, it is needed to analysis the radioactivity elements as U, Th and K of rock. In aspect of borehole data, there are included temperature of depth, surface temperature and geothermal gradient And also there is geotherrnornetry using chemical components of groundwater as Na Ca, K and $SiO_2$. In aspect of geophysical data, there are some thematic map as booger gravity anomaly data and magnetic survey data and etc. In addition, it is important to descript the distribution of hot spring and water temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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