The North Korean government conducted its first nuclear test in 2006 and more recently the sixth nuclear test on September 3, 2017. In order to identify how North Korea's nuclear tests have affected the environment, a scientific approach is required. Although North Korea's nuclear tests and their environmental destruction are not a severe threat to the environment of the Korean Peninsula at this time, identifying environmental damage and taking countermeasures in advance are essential to minimize their potential threats to the environments. The purpose of this study is to study the environmental impact of North Korea's nuclear tests using Google Earth image analysis. As a method of the study, we compare Google Earth images taken before and after each nuclear test was conducted in North Korea. To overcome limitations of the suggested comparison method, we cross-checked our results with those of previous scientific research. After the 1st-3rd nuclear tests, green spaces were found to be considerably reduced. In particular, when comparing the Google Earth images before and after the second nuclear test, some ground subsidences were observed. Such subsidences can cause tunnels on the mountainsides and cracks in rocks around the mountains, leading to the release of radioactive materials and contaminating groundwater. Besides, after the 4th-6th nuclear tests, decay and deforestation were observed not in the nuclear test sites, but in their surrounding areas. Especially after the 5th and 6th nuclear tests, the topography and the forests of the surrounding areas were severely damaged. In relation to North Korea's nuclear tests and their impact on the natural environment, we need to prepare various policy measures to reduce North Korea's environmental pollution and natural environment destruction. Those policy measures include the establishment of various cooperative governance between the Korean government, the private sector, the academia, NGOs, and international organizations.
본 연구는 Google Earth Engine을 활용하여 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar 영상을 통해 남극 Campbell Glacier Tongue (CGT)와 Drygalski Ice Tongue (DIT)의 면적 변화를 2016년부터 2024년까지 모니터링하였다. Otsu 기법과 Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) 클러스터링 기법을 사용하여 빙설과 해양을 구분하고 월평균 영상을 통해 빙설 탐지 오류를 줄였다. 분석 결과 CGT는 주기적인 붕괴로 인하여 약 26% 감소하였고 DIT는 전반적으로 증가하다가 최근 급격한 감소를 보였다. Sentinel-2 광학 영상과 비교한 결과 높은 탐지 정확성을 보여 제안된 방법의 신뢰성을 입증하였으며, 본 연구는 남극 빙설과 빙붕의 장기 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.
불투수면의 증가는 물, 대기의 순환 과정 교란뿐만 아니라, 자연 생태계 전반에 심각한 문제를 야기하기 때문에 도심의 자연 환경의 질을 평가 할 수 있는 중요한 척도가 되고 있다. 본 연구는 Google Earth와 수치지도를 이용하여 경북대학교 캠퍼스의 불투수율 변화추세를 정량적으로 비교 평가하는 방안을 제안한다. 경북대 캠퍼스 전체 면적에 대한 2003년과 2009년 각각의 불투수면적은 25%에서 42%로 증가하였고, 투수면적은 약 74%에서 57%로 감소하였다. 이러한 경과는 캠퍼스 개발과정에 있어 필요한 개선점을 지침화 할 수 있고, 캠퍼스 자연환경의 보전과정에서 발생할 수 있는 문제점과 시행착오 등을 사전에 점검할 수 있는 중요한 기초자료를 확보할 수 있을 것이다.
구글 어스(Google Earth)란 도구는 인공위성에서 찍은 사진들을 바탕을 3차원 지구 타원체에 바탕에 입힌 도구이다. 이 도구는 3차원 공간에서 OpenAPI등을 이용하여 3차원객체를 지구 타원체상에 구현 할 수 있다. 이러한 점들 때문에 많은 사람들이 주요 건축물을 구현하거나 실외 이동객체(자동차, 비행기 등)를 구현하여 더욱더 지구와 가까운 모형으로 구현을 해 왔다. 하지만 공간 정보란 것은 실외 공간정보만이 아닌 건물의 내부 구조나 쇼핑몰상의 유동 인구의 움직임등과 같은 정보도 존재한다. 이 연구는 구글 어스 상에서 내부 구조를 가진 건물을 구축하고 이곳을 탐색할 수 있게 해 주며 또한 실내 이동 객체들의 실시간 움직임을 구현한다.
우리나라는 지리적 위치로 인해 매년 황사의 직접적인 피해를 보고 있다. 이에 황사에 대한 예보 정보를 효과적으로 전달하여 피해를 최소화하는 예방이 중요하다. 본 논문은 기상청 ADAM으로 생성된 황사 예측 결과 자료를 Google Earth 상에서 3차원 애니메이션으로 실감 있게 표현할 수 있는 기법을 연구하고, 이를 프로그램으로 구현하여 그 결과를 검증한다.
본 연구의 목적은 온라인과 오프라인 공간에 다양하게 존재하는 지리 관련 학습 자료를 지도를 기반으로 매쉬업한 지리교육사이트를 구현해 봄으로써 지도를 기반으로 한 지리교육의 가능성을 탐색해보고자 하였다. 최근 지오웹환경의 급격한 변화는 지리교육에 있어서도 지도에 기반한 다양한 변화가능성을 제안하고 있지만, 지리교육분야에서 그와 관련된 연구는 매우 제한적이었다. 그러나 본 연구에서는 첫째, 교과서 분석을 통하여 콘텐츠를 설계하고, 그 개념을 설명하기 위한 사진, 영상, 개념도 등 다양한 관련자료를 수집하였으며, 둘째, 수집된 자료를 구글의 오픈 API를 활용하여 지도기반으로 매쉬업하였으며, 셋째, 교과서 분석에 따른 내용분류와 수집된 자료를 바탕으로 지리교육사이트를 구축하였다. 본 연구는 공간을 다루는 지리교육에서 텍스트위주가 아닌 지도기반으로 교육을 할 수 있는 가능성을 탐색하고, 지오웹환경에서 교과서의 다양한 개념을 가장 잘 표현할 수 있는 방안을 모색하였다는데 의의가 있다.
SEAMCAT(Spectrum Engineering Advanced Monte Carlo Analysis Tool)은 통신 시스템 간에 발생할 수 있는 간섭 영향을 분석하는 도구로서 현재 널리 사용되고 있다. 이전 논문 [9]에 따르면 기존의 SEAMCAT에 ITU-R P.526 경로 손실 모델을 추가하여 지표 고도 정보를 반영한 간섭 분석 연구를 수행한 바가 있다. 이때 간섭 분석 대상 지역을 보여주기 위하여 구글 맵에 기반한 지형 디스플레이 기능도 함께 추가하였다. 하지만 구글 맵은 2차원 지도 형태로 실제 지형의 형태를 보여주지 않기 때문에 사용자가 해당 지역의 지표 고도 변화 등의 지형 특성을 파악하는데 효과적이지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 3차원으로 지형을 보여주는 구글 어스(Google Earth)의 API 기능을 활용하여 입체적으로 지형을 보여주면서 부가적으로 분석 대상 통신 시스템의 위치 표시, 위치에 따른 전계 강도나 간섭 강도의 변화, 음영 지역 표시, 가시 분석을 함께 표시할 수 있는 기능을 SEAMCAT에 추가하였으며, 이를 사용한 간섭 분석 사례를 제시하였다.
녹지 영역의 확충을 위한 사전 조사에는 많은 비용과 시간이 필요하다는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 어스를 이용한 합성곱 신경망 기반의 녹지 분류를 통해 특정 지역의 녹지 비율을 측정함으로써 문제를 해결한다. 먼저 제안하는 방법은 구글 어스에서 여러 지역 영상을 수집하고 합성곱 신경망을 이용하여 학습한다. 제안하는 방법은 특정 지역의 녹지 비율을 측정하기 위해서 영상을 재귀적으로 분할하고 학습된 모델을 이용하여 녹지 여부를 판단한 뒤, 녹지로 판단된 영역 면적을 이용하여 녹지 비율을 계산한다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 지역의 녹지 비율 측정에 높은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
지금까지 우리나라의 GIS는 국가 중심의 GIS로, 사용자들이 적극 참여하거나 민간 산업 부분으로 확대되기에는 기술력, 비용 등의 한계를 갖고 있었다. 그래서 우리는 Open Source를 이용하여 종래 GIS의 한계를 극복하고 Google Map, Google Earth, Sketch Up을 연동한 Web Portal Site 구축을 통하여, 사용자들이 의사결정을 하는데 도움이 되는 효율적인 정보를 제공하며 이들이 곧 정보 창출의 주체가 되는 쌍방향적인 참여를 이끌어내고자 한다.
최근 도시화에 따른 토지 피복 변화와 열섬현상 등의 원인으로 상승하는 도시의 기온이 식물 계절에 미치는 영향에 관한 연구들이 다수 진행되고 있다. 본 연구는 수도권인 서울과 경기도 지역을 대상으로 도시 내 열섬현상으로 인한 기온 상승과 도시 지역 내 식생 생장기간 변화의 관계성을 분석하였다. 식물계절 모니터링에 사용한 개량식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 30 m 해상도의 2000-2021년 NASA-USGS Landsat 위성(TM5, ETM+7, OLI8)의 지표면 반사율(surface reflectance, SR) 자료에서 도출하여 생장기간 산정에 사용하였다. 또한 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 각 기상관측지점의 일별 지상 기온 자료에 적용하여 30 m 해상도로 생성한 격자형 지표면 온도의 공간적 패턴을 분석하였다. 연구 지역 내 도시화 정도(magnitude)를 도심으로부터의 거리와 환경부 토지피복도 및 인구 밀도를 종합하여 특정하였고, 최종적으로 기후변화 및 도시화 정도와 생장기간 변화의 특징을 분석하였다. 비선형 로지스틱 회귀를 사용하여 EVI 데이터를 종합하여 분석한 결과, 수도권 지역에서 전반적으로 식물계절 개엽일(Start of Season)은 앞당겨지며 낙엽일(End of Season, EOS)은 늦춰져 생장기간(Length of Growing Season, LOS)이 길어짐을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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