해양측량자료 및 관측자료, 위성영상 자료 및 해양과학자료 등의 방대한 양의 해양공간자료를 보다 효율적으로 관리하기 위해서는 메타데이터가 작성되어 메타 정보가 관리되어야 하며, 이 메타데이터를 이용함으로서 해양공간정보에 대한 이해를 높이고 정보의 활용을 촉진 시킬 수 있다. 이러한 사례는 국제표준기구 뿐만 아니라 국가지리정보(NGIS)에서 살펴볼 수 있으나 국내에서는 해양공간정보 데이터를 관리 하기 위한 공통적인 메타데이터가 부재하여 향후 오픈된 환경 하에서 자료의 검색 및 활용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 해양공간정보의 유용한 검색 및 활용을 위해 국제 표준에 기반한 메타데이터 항목을 제시하였으며, 메타데이터의 작성을 위해 ISO/TC 211에서 규정한 구현 사양에 따라 XML 기반의 메타데이터 작성 도구를 구성하였다.
다양한 공간문제 해결을 위한 효율적 인 국가공간정보기반 구축 및 활용은 중요한 과제이다. 우리나라가 1995년 1차 국가 GIS사업을 시작한 이래 3차 국가GIS사업을 추진하고 있는 현시점에서, 본 논문은 우리나라의 국가공간정보기반이 미국의 911사태와 같은 국가안전이나 재해관리 등 국가적 이슈해결을 위한 통합적인 도구로 활용되기 위해서는 부족한 점이 있다고 판단한다. 수치지도 생산중심의 서술적 NSDI에서 문제해결을 위한 처방적 NSDI로 발전시켜 나아가야 NSDI의 의미가 부각되고 활용성이 높아진다는 것을 주장한다. 우리나라 NSDI를 처방적으로 발전시키기 위해, 우선 선진 SDI에 관한 기존 연구와 이론적 검토 그리고 현재까지의 우리나라 NSDI 현황분석을 수행하였다. 이를 통해 현재 우리나라 NSDI를 서술적 NSDI 단계라고 파악하고, 처방적 NSDI를 위해 새로운 요소와 개념을 소개하였다. 이러한 처방적 NSDI의 새로운 발전양상을 처방적 NSDI모델로 종합하고, 마지막으로 이를 위한 추진과제를 제시하였다.
Many reports have shown that the access pattern for geospatial tiles follows Zipf's law and that its parameter ${\alpha}$ represents the access characteristics. However, visits to geospatial tiles have temporal and spatial popularities, and the ${\alpha}$-value changes as they change. We construct a mathematical model to simulate the user's access behavior by studying the attributes of frequently visited tile objects to determine parameter estimation algorithms. Because the least squares (LS) method in common use cannot obtain an exact ${\alpha}$-value and does not provide a suitable fit to data for frequently visited tiles, we present a new approach, which uses a moment method of estimation to obtain the value of ${\alpha}$ when ${\alpha}$ is close to 1. When ${\alpha}$ is further away from 1, the method uses the associated cache hit ratio for tile access and uses an LS method based on a critical cache size to estimate the value of ${\alpha}$. The decrease in the estimation error is presented and discussed in the section on experiment results. This new method, which provides a more accurate estimate of ${\alpha}$ than earlier methods, promises more effective prediction of requests for frequently accessed tiles for better caching and load balancing.
최근 집중호우에 의한 산사태 발생이 빈번해짐에 따라 산사태 취약지역을 분석하고 산사태 발생을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 산사태 발생지역의 토양특성을 분석하였으며, 배수 특성별 우도비를 평가한 결과 배수가 좋은 토양에서 산사태 발생 가능성이 높게 나타났다. 또한 DEM 자료에서 추출한 경사도의 우도비를 평가한 결과 $20{\sim}40^{\circ}$ 경사구간에서 산사태 발생 가능성이 높게 나타났다. 그리고 공간분석에 의한 사면방향도의 우도비를 평가한 결과 북향에서 산사태 발생 가능성이 높게 나타났다. 아울러 토양배수, 경사도 그리고 사면방향도의 우도비를 중첩하여 산사태 취약도를 평가할 수 있었으며, 산사태 발생지역에 대하여 분석과 검증 프로세스를 수행함으로써 미래 산사태 발생 예측비율을 평가할 수 있었다.
1995년부터 국가GIS사업의 일환으로 지형공간정보의 효용성이 증대되고 있으며, 수치지형도는 행정, 실생활 그리고 산업전반에 걸쳐 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 실세계정보와 수치지형도 간에 차이가 발생되고 이를 갱신하기 위해서 많은 비용과 시간이 소요되기 때문에 도시 시설물 관리에 활용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 정보를 직접 취득할 수 있고 정확도가 높은 LiDAR 자료와 디지털 항공영상을 연계하여 추출된 건물정보의 진위를 판단하고 기존의 수치지형도와 비교하여 건물정보를 추가 및 삭제함으로서 도시지역의 수치지형도 건물레이어를 갱신하는 방안을 제시하였다. 향 후 LiDAR 자료를 이용한 건물레이어생성 및 갱신의 자동화를 위해서 미소 및 수목폴리곤의 제거 및 건물진위판단 등에 대한 자동화기술이 추가적으로 연구되어야 할 것으로 판단된다.
지형공간정보 분야에서 대상물의 3차원 형상에 대한 자료는 기본 자료로 취급되고 있다. 특히, 공간에 관련하여 계획, 유지, 관리 등을 업무를 수행하기 위해서는 다양한 물리적 형상 정보가 필요하다. 종래의 사진측량은 고가의 측량용 카메라와 숙달된 전문가가 운용하는 해석도화기를 이용하여 수행되어 왔으나 최근에는 수치사진측량의 발달로 인하여 저가의 비측량용 디지털 카메라를 이용해 컴퓨터 환경에서 수행하는 것이 가능해졌다. 본 연구에서는 비측량용 디지털 카메라를 이용한 근거리 사진측량에 의해 신속하게 3차원 형상정보를 생성하기 위한 기술을 연구하고, 이를 지형공간정보 분야에 적용할 수 있도록 함으로써, 지형공간정보 분야에서 필요로 하는 3차원 형상에 대한 정보의 취득을 원활하게 하는 것을 목적하였다. 비측량용 카메라 중에서 보급형 컴팩트 디지털 카메라를 사용하고 대상물 내의 단 하나의 길이 성분만을 관측하여 대상물의 3차원 형상을 해석한 결과 1화소 이하의 정확도로 대상물의 크기를 해석할 수 있었다.
전세계적으로 지구온난화에 따른 기상이변으로 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있는 가운데 최근 한반도에서는 게릴라성 집중호우 및 태풍에 의한 대규모 홍수 및 산사태로 인하여 많은 피해가 발생하였다. 해마다 반복되는 이들 자연재해에 대해 예방 대비 및 대응을 위해서는 기존의 재해정보에 대한 체계적 관리 및 고도화와 함께 재해관리 전반의 개선이 요구되고 있다. 본 연구에서는 자연재해에 대한 지역별 특성을 고려한 재해관리 및 대응기능 강화와 재해 현장에 필요한 정보를 효과적으로 제공하기 위한 방안으로 수치영상 기반의 다목적 재해정보지도를 구축 하였다. 최신의 지형공간정보와 재해속성정보의 융합을 통해 구축된 새로운 개념의 다목적 재해정보지도는 피해현황 및 상황의 가독성을 높여 피난활용 및 신속한 의사결정지원 등에 활용할 수 있어 향후, 재해정보관 리시스템 및 피해조사시스템 개발시 유용한 정보로 사용될 것이다.
Seasonal changes in river water vary seasonally as well as locationally, and the assessment is essential. In this study, we used the recent technique of post-classification by using the Google earth engine (GEE) to map the seasonal changes in Mahanadi river of Odisha. However,some fixed problems results during the rainy season that affects the livelihood system of Cuttack such as flooding, drowning of children and waste material deposit. Therefore, this study conducted 1) to map and analyse the water density changes and 2) to analyse the seasonal variation of river water to resolve and prevent problem shortcomings. Our results showed that nine types of variation can be found in the Mahanadi River each year. The increase and decrease of intensity of surface water analysed, and it varies in between -130 to 70 ㎥/nf. The highest frequency change is 2900 Hz near Cuttack city. The pi diagram provides the percentage of seasonal variation that can be observed as permanent water (30%), new seasonal (28%), ephemeral (12%), permanent to seasonal (7%) and seasonal (10%). The analysis is helpful and effective to assess the seasonal variation that can provide a platform for the development of Cuttack city that lies in Mahanadi delta.
A comprehensive mapping project for agroclimatic zoning in South Korea will end by April 2010, which has required 4 years, a billion won (ca. 0.9 million US dollars) and 22 experts from 7 institutions to complete it. The map database from this project may be categorized into primary, secondary and analytical products. The primary products are called "high definition" digital climate maps (HD-DCMs) and available through the state of the art techniques in geospatial climatology. For example, daily minimum temperature surfaces were prepared by combining the climatic normals (1971-2000 and 1981-2008) of synoptic observations with the simulated thermodynamic nature of cold air by using the raster GIS and microwave temperature profiling which can quantify effects of cold air drainage on local temperature. The spatial resolution of the gridded climate data is 30m for temperature and solar irradiance, and 270m for precipitation. The secondary products are climatic indices produced by statistical analysis of the primary products and includes extremes, sums, and probabilities of climatic events relevant to farming activities at a given grid cell. The analytical products were prepared by driving agronomic models with the HD-DCMs and dates of full bloom, the risk of freezing damage, and the fruit quality are among the examples. Because the spatial resolution of local climate information for agronomic practices exceeds the current weather service scale, HD-DCMs and the value-added products are expected to supplement the insufficient spatial resolution of official climatology. In this lecture, state of the art techniques embedded in the products, how to combine the techniques with the existing geospatial information, and agroclimatic zoning for major crops and fruits in South Korea will be provided.
가축전염병 중 하나인 구제역의 경우 정보의 초동 대응 미흡 등으로 전국적으로 확산되는 피해를 초래하였다. 이를 해결하기 위해 국가에서는 가축이력에 대한 체계적인 관리를 마련하기 위하여 데이터를 구축하였으며, 2002년도부터 추진되어 현재 웹 기반의 가축전염병 발생 통계 시스템(AIMS)이 운영하고 있다. 이는 사용자가 원하는 기간에 해당 축종의 형태에 따른 질병을 선택하면 지역별로 가축전염병 발생 통계 현황이 텍스트 기반으로 제공하고 있다. 하지만 이 같은 경우 시각적으로 공간적인 위치정보를 즉각적으로 파악할 수 없기 때문에 정보를 효과적으로 전달하기 어렵고, 의사결정을 내리고자 할 때 사용자가 원하는 정보를 다차원적으로 지원하지 못하는 한계가 있다. 이 연구에서는 오픈소스 기반의 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing) 기술을 적용하여 여러 형태의 데이터를 다각적인 방법으로 분석하고, 최종적으로 나온 결과를 공간정보와 통합하여 지도상에 시각적으로 전달되도록 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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