• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.384-390
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• 2018

본 논문에서는 KASS (korea augmentation satellite system) 의 가용성 성능 평가를 위한 MATLAB GUI (graphical user interface)기반의 소프트웨어에 대해 소개한다. 본 소프트웨어는 MV (minimum variance) estimator 와 Kriging 알고리즘을 이용해 한반도 지역의 지상 사용자 및 항공기 사용자에 대해 UDRE (user differential range error) 와 GIVE (grid ionospheric vertical error) 와 같은 무결성 정보를 생성한다. 또한 본 소프트웨어는 생성한 정보를 이용하여 사용자의 각 위치에 대해 정확도, 보호 수준, 가용성 지도를 제공한다. 특히 항공기 경로에 대해 경로에 따른 보호 수준 값을 계산하는 기능을 수행한다. 항공기 사용자에 대한 보호 수준 값 계산 결과는 EGNOS (european geostationary navigation overlay service) 의 시뮬레이션 툴인 SBASimulator#2의 결과와 비교하여 검증하였다. 그 결과 본 소프트웨어가 생성한 보호 수준의 값의 오차가 약 2% 정도로 정확하게 나온 것을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.5-19
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• 2001

우리나라는 국가기본지리정보(NGIS) 사업에 의해 전국적인 수치지형도가 구축되어 있어 어느 지역에서나 수치표고자료를 제작하여 활용이 가능하게 되었다. 정확한 수치표고모형을 제작하기 위해서는 적용되는 보간 방법과, 적합한 격자크기의 선정이 중요하다. 수치표고모형 제작과 관련된 국내의 기존 연구는 여러 번 있었으나, 우리나라의 다양한 지형적 특색을 고려하지는 못하였다. 본 연구에서는 우리나라의 수치표고모형 구축을 위하여 지형별로 적합한 보간 방법과 알맞은 격자크기를 제시하였다. 이를 통해 풍기지역을 산악지, 구릉지, 도심지, 농경지의 특성 지역으로 나누고, 축척 1/5000의 수치지형도를 이용하여 다양한 보간 방법과 격자크기로 수치표고모형을 제작하였으며 항공측량을 통해 추출한 고도 데이타를 이용하여 정확도를 검증하였다. 연구 결과 지형적 특성에 적합한 보간 방법을 비교 분석한 결과, Kriging방법이 모든 지형에서 TIN방법에 비하여 우수하게 나타났으며, 지형특성별로 격자크기를 실험한 결과 DEM을 구축할 경우에 산악지나 구릉지는 10m 격자간격으로, 그리고 도심지나 농경지는 30m 격자간격으로 DEM을 구축하는 것이 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.

• 대한지리학회지
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• 제41권4호
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• pp.391-403
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• 2006

제주도 남쪽에 위치한 하논화산은 분화구에 경작지로 이용되고 있는 습지가 있다. 이 습지퇴적층을 조사한 선행 연구자들은 과거에는 이 퇴적층이 마르호였을 것이라 추정하였다. 습지 퇴적층의 심도는 굴절법 탄성파 탐사를 통해 $5{\sim}14m$로 추정 되었으며, 이는 선행 연구결과와 대체로 일치한다. 그러나 이러한 자료들은 특정구간에 대한 정보일 뿐으로, 분화 구내 퇴적층의 공간적 특성을 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 탄성파 탐사를 통해 확보한 습지퇴적층의 심도를 바탕으로, 공간통계기법을 이용하여 화구호를 가상적으로 복원하였다. 화구호의 복원과정은 다음과 같다. 우선, 선행 연구자료와 본 연구의 탐사자료를 바탕으로 기본 데 이 터를 구축하고, 이를 IDW와 크리깅을 이용하여 내삽하였다. 이렇게 내삽된 자료를 다시 현재의 지형면과 연산하여 고지형면을 복원하였으며, 여기에 시추자료에 근거한 수면의 고도를 이용하여 화구호의 경계를 추출하였다. 복원된 화구호는 중앙 분석구의 북쪽에 반달 형태로 존재하였으며, 평균 수심은 약 5m, 최대 수심은 약 13m에 이르렀을 것으로 추정되었다. 아울러, 내삽기법에 따라 미세한 차이는 있으나, 화구호의 면적은 $184,000{\sim}190,000m^2$, 부피는 약 $869,760m^3$로 추정되 었다. 분화구 생성직후부터 지속적인 퇴적작용이 있었기 때문에, 복원된 화구호가 특정 시기의 호수를 직접 가리키지는 않지만, 분화구의 내부 형태와 마르호의 퇴적 및 변화과정을 밝히는 데 중요한 단서가 된다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권1호
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• pp.137-147
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• 2012

Land surface temperature in ecohydrology is a variable that links surface structure to soil processes and yet its spatial prediction across landscapes with variable surface structure is poorly understood. And there are an insufficient number of soil temperature monitoring stations. In this study, a grid-based land surface temperature prediction model is proposed. Target sites are Andong and Namgang dam region. The proposed model is run in the following way. At first, geo-referenced site specific air temperatures are estimated using a kriging technique from data collected from 60 point weather stations. Then surface soil temperature is computed from the estimated geo-referenced site-specific air temperature and normalized difference vegetation index. After the model is calibrated with data collected from observed remote-sensed soil temperature, a soil temperature map is prepared based on the predictions of the model for each geo-referenced site. The daily and monthly simulated soil temperature shows that the proposed model is useful for reproducing observed soil temperature. Soil temperatures at 30 and 50 cm of soil depth are also well simulated.

• 한국지구과학회지
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• 제31권7호
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• pp.681-690
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• 2010

블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.

• 생태와환경
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• 제53권2호
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• pp.195-207
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• 2020

난온대 동백나무군강의 한국 내 분포 북한계는 연평균 기온 13℃와 14℃, 한랭지수 -10℃로 제안된 바 있다. 본 연구는 이들 기후요소의 지리적 공간분포 실체를 검토하였다. 세 기후요소의 공간분포 양상은 티센망법과 크리깅법으로 분석하였으며, 세 가지 기후도를 생산하여 난온대 주요 상록활엽수종의 현존분포와 그 대응성을 비교·분석하였다. 결과로 난온대 식생의 분포 북한계는 한랭지수 -10℃가 연평균기온 14℃보다 일치하였으나, 연평균기온 13℃가 더욱 정교한 일치를 보여주었다. 한반도에서 연평균기온 13℃를 북한계로 한 난온대 식생역의 잠재 분포 면적은 20,334 ㎢로 다른 두 온도요소의 경우보다 넓었다. 본 연구는 가공하지 않은 직접 기후요소인 연평균기온 13℃가 가공으로부터 생겨난 간접 기후요소인 한랭지수 -10℃보다 난온대 식생 분포 북한계에 대응하는 특정 온도 요소인 것으로 밝혀졌다. 더불어 식물구계학적 특정종의 평가 기준으로 사용되는 난온대 경계선에 대한 학술적 재고의 필요성이 대두되었다.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.345-356
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• 2010

오래 전부터 지속적으로 제기된 기후변화에 의한 문제들은 전 세계적인 문제점으로 언급되고 있다. 이러한 환경적 위기에 처한 각 나라들의 대처방법 중에 하나는 친환경적이고 지속가능한 발전 설비를 마련하기 위한 노력과 연구를 진행하고 있다는 것이다. 그중에서 풍력을 이용한 발전은 해외 선진국에서 오래 전부터 개발되어 발전해 오고 있고 우리나라 역시 최근에 풍력 발전에 관심을 갖고 기술개발에 노력을 기울이고 있다. 이러한 실정에서 우리나라 지역의 풍력에 대한 분석 및 예측은 천연자원의 적절한 이용이라는 관점에서 매우 중요한 연구라고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 기상청에서 제공하는 풍속 측정 자료로 선형회귀모형에 근간을 둔 추정방법을 이용하여 주요도서지역을 제외한 남한지역의 공간적 특성을 파악할 수 있는 적절한 모형을 찾고 각 모형의 비교를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 남한지역의 풍속 예측지도를 구성하였다.

• 지질공학
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• 제10권2호
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• pp.150-171
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• 2000

제주도 해안지방에서 고염분 지하수가 산출되고 있다. 이 지역의 지질 구조에 의한 저지하수위 형성이 주 요인으로 보이며 부분적으로는 관정에서 과다양수 등의 사유가 문제가 된다. 본 연구에서는 고염분을 가진 관정의 분포를 알아내고, 16개의 전기전도도를 검층하였다. 동부지역에서 다른 지역에 비해 염소이온이 높게 나왔다. 관정저의 표고가 해수로 나누어 수질성분 분석자료를 비교하였다. 이외에 전기전도도를 검충하였다. 동부지역에서 다른 지역에 비해 염소이온이 높게 나왔다. 관정저의 표고가 해수면 기준 0m이상, 0m∼-10m, -10∼-20m, -20m∼-30m, -30m∼-40m, -40m 이하의 6개의 군으로 나누어 수질성분 분석자료를 비교하였다. 이외에 전기전도도 검층 등 다른 조사자료를 수집하여 염소이온과 관계를 파악하고, 염소이온도 분포도를 작성하였다. 북제주군 한림읍 지역에서 염수를 막은 2개의 사례는 염수 침입이 이루어지는 대수층을 그라우팅으로 붕쇄하여, 염수의 침입현상을 방지하는 공법이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.19-27
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• 2011

본 연구의 목적은 기후변화에 따른 잠재 산림분포 예측에 이용되는 기상 자료의 효과적인 구축 및 규모변환(Down Scaling) 방법을 제시 하는 것이다. 잠재 산림분포 예측을 위해 한국형 산림 분포 모형 TAG(Thermal Analogy Group)의 예측 방법과 HyTAG(Hydrological and Thermal Analogy Group)에서 정의한 식생 기능성 유형(PFT: Plant Functional Types)을 함께 적용하였다. 이를 위해 20km 공간해상도의 기상자료를 1km의 공간해상도에 부합하도록 보간 하였다. 이러한 보간 및 규모변환의 한 가지 방법으로 고도에 따른 기온감율을 적용 및 비적용하여 각각의 과거 잠재 산림분포를 예측하였다. 현존 산림분포도와 비교한 정확도 검증에서 기온감율을 적용한 잠재 산림분포가 약 38% 더 정확한 것으로 나타났다.

• 자원환경지질
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• 제28권3호
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• pp.199-211
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• 1995

The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.