우리나라 국토(國土)의 65%를 차지하는 삼림(森林)은 국민경제적(國民經濟的) 측면(側面)과 국토보전적(國土保全的) 측면(側面)에서 모두 중요하다. 따라서 삼림(森林)의 내용(內容)과 현황(現況)을 정확히 조사하여 평가(評價)하는 일은 큰 의미를 가지며, 그 목적(目的)을 위해서 항공사진(航空寫眞)이나 원격탐사기술(遠隔探査技術)이 효과적으로 이용(利用)된다. Landsat 4호(號)와 5호(號)에 탑재(搭載)되어 있는 TM은 지상해상능력(地上解像能力)이 뛰어나고 넓은 범위의 파장영역(波長領域)을 해석(解析)할 수 있는 능력이 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 Landsat-5에서 수신(受信)한 TM data를 사용하여 경상북도(慶尙北道)의 한 지역(地域)을 대상으로 하여 토지(土地)의 이용형태(利用形態)와 임상구분(林相區分)을 실시(實施)하였고, 흑백적외선(黑白赤外線) 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀)하여 제작(製作)한 임상도(林相圖)와 분류(分類) 결과(結果)를 비교하였다. 그 결과(結果) TM data는 전반적인 토지이용분류(土地利用分類)의 측면(側面)에서 효과가 높았으며, 임상구분(林相區分)은 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀) 결과(結果)와 비교하여 차이가 있었다. 복잡하고 변화(變化)가 심한 삼림지역(森林地域)의 계절(季節)에 따른 반사특성(反射特性)을 이해하고, 임상간(林相間) 분리도(分離度)를 크게 하는 band의 선정(選定)과 조합(調合) 방법(方法)이 앞으로 해결해야 한 문제점(問題點)으로 제기되었다.
자연공원의 체계적인 관리와 관광안내의 자료구축을 위하여 금오산 도립공원을 연구지역으로 하여 GSIS와 위성영상 처리기법을 이용하여 수치지형도, 주제도, 위성영상 등의 자료를 처리 분석하였다. 수치표고모형의 생성을 통하여 얻어진 표고, 경사, 향 분석 등의 주제별 지형분석을 행하고, Landsat TM 자료로부터 토지피복 분류도와 표준식생지수(NDVI) 분포도를 추출하여 이들 자료로부터 공간 데이터베이스를 구축하였다. 또한 대상지역을 포함하는 1m 해상도의 IKONOS 위성자료를 처리하여 영상지도를 작성하고 등산로를 중첩한 3D 시각화를 구현하였으며, 주요 등산로를 따라 3차원 자연경관, 문화재 및 관리시설 등을 포함하는 동영상 자료를 제작하였다. 연구결과는 자연공원의 적정 토지이용을 위한 사전 평가자료 및 웹기반 관광안내시스템을 구축하기 위한 기본데이터로 활용될 수 있을 것이다.
지구온난화와 함께 홍수와 가뭄 등 기후변화에 대비하기 위해서는 경지현황에 대한 신속하고 정확한 정보를 바탕으로 농업생산량을 효율적으로 관리, 예측, 대비하는 것이 필요하다. 본 연구는 시 도 규모 이상의 넓은 지역을 대상으로 농촌지역 토지피복도 제작을 지원할 수 있는 영상분류 알고리즘 개발을 목표로 객체기반 영상분석기법의 활용가능성과 한계를 검토해 보았다. 추가적인 공간자료의 사용이 최소화된 상태에서 다중시기 RapidEye 위성영상의 분광정보 활용가능성을 테스트해 보고자 하였으며, 사례연구지인 김제지역 일대($1,300km^2$)에 대한 토지피복 분류 정확도는 80.3%로 양호하게 나타났다. 분석에 사용된 RapidEye의 6.5m 공간해상도는 대체로 작은 규모로 경작되는 우리나라 경지의 공간적 특성 추출이 가능하다는 것을 보여주었으며, 객체기반의 영상분석 기법은 분석가의 전문지식을 분류과정에서 다양한 방법으로 구현해냄으로써 영상정보 활용의 최적화를 꾀할 수 있음을 보여주었다. 또한, 기개발된 영상분류 알고리즘을 저장하고, 분석목적에 맞게 세부 변수들을 조정하여 다른 지역 또는 다른 영상에 응용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 객체기반 영상분류의 근간이 되는 영상분할 과정은 정량적으로 명확히 설명되지 않는 경우가 많아 분석자의 경험과 전문지식을 바탕으로 최선의 결과를 도출하는 것이 요구된다.
정부 3.0에 근거하여 공공기관이 보유한 공공데이터를 개방하고 민간 활용을 적극 장려하고 있다. 최근, 이러한 공공데이터와 관련하여 다양한 비즈니스에서 기반 정보로서 활용가치가 매우 높은 공간통계정보가 웹상에서 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 사용자들에게 이러한 대용량 공간통계정보에 대한 조회, 분석, 마이닝, 주제도 생성 등의 다양한 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 고가용성, 고신뢰성, 고성능의 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 제안하고자 한다. 특히, 민간부문과 공공부문의 모든 영역에서 활용도가 매우 높으며 정보의 종류에 따라 보안성이 매우 중요한 공간통계정보의 특성을 반영하여 행정망 기반의 내부 서비스 시스템과 인터넷망 기반의 외부 서비스 시스템 아키텍처를 상호 분리하여 제시한다. 또한, 비용 효율적이며 성능이 우수한 공간통계정보 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 구성하기 위하여 클러스터 기반의 다중화 서버 구성, 클라우드 기반의 가상 서버 구성, 그리고 CDN 기반의 서버 구성 등과 같은 기존의 다양한 서버 아키텍처 구성 방식에 대한 비교 분석을 수행하여 최적의 방식을 제안한다.
Although the need of crop production has increased in Mongolia, crop cultivation is very limited because of the harsh climatic and topographic conditions. Crop lands are sparsely distributed with relatively small sizes and, therefore, it is difficult to survey the exact area of crop lands. The study aimed to find an easy and effective way of accurate classification to map crop lands in Mongolia using satellite images. To classify the crop lands over the study area in northern Mongolia, four classifications were carried out by using 1) Thematic Mapper (TM) image August 23, 2) TM image of July 6, 3) combined 12 bands of TM images of July and August, and 4) both TM images of July and August by layered classification. Wheat and potato are the major crop types and they show relatively high variation in crop conditions between July and August. On the other hands, other land cover types (forest, riparian vegetation, grassland, water and bare soil) do not show such difference between July and August. The results of four classifications clearly show that the use of multi-temporal images is essential to accurately classify the crop lands. The layered classification method, in which each class is separated by a subset of TM images, shows the highest classification accuracy (93.7%) of the crop lands. The classification accuracies are lower when we use only a single TM image of either July or August. Because of the different planting practice of potato and the growth condition of wheat, the spectral characteristics of potato and wheat cannot be fully separated from other cover types with TM image of either July or August. Further refinements on the spatial characteristics of existing crop lands may enhance the crop mapping method in Mongolia.
본 연구는 상이한 셀 크기에 따라 밀도구분적 인구추정의 정확성이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 미국 조지아주 풀턴 카운티를 사례로 한 밀도구분적 인구 지도가 지능적인 밀도구분적 지도제작기법, 인구자료, 원본 및 모의된 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 30m에서 420m의 해상도까지 매 30m 간격으로 생성되었다. 밀도구분적 인구 지도의 정확성은 RMSE 및 수정 RMSE 통계치를 이용하여 평가되었다. 프랙털 차원 값은 TPSA 방법을 사용하면서 30m에서 420m의 해상도까지 생성된 밀도구분적 인구 지도에 대해 각각 계산되었다. 연구결과에 따르면, 속성의 정확성 측면에서 인구를 보다 정확하게 추정하기 위해서 210m 이하의 격자 셀 크기가 적절하였나, 사례지역에서 밀도구분적 인구추정의 허용가능한 공간적 정확성을 충족시키기 위해 30m의 격자 셀 크기가 적절하였다. 또한, 프랙털 분석은 120m의 격자 셀 크기가 사례지역에서 밀도구분적 인구추정을 위한 최적의 해상도 이다는 것을 보여준다.
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.
The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.
도로의 기본설계가 평면 지형도상에서 수작업에 의해 이루어 끼고 있어 많은 시간과 인력이 소요될 뿐만 아니라 효율적인 면에서 많은 문제가 제기되고 있다. 최근 GSIS를 이용한 지형정보처리에 많은 관심이 모아지면서 3차원 수치지형정보를 이용한 효율적인 도로설계방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도로설계를 위한 지형정보를 보다 효율적으로 해석하기 위해서 데이터베이스를 구축하고 분석하는 과정에 SQL을 응용하므로써 객관적이고 종합적인 근거의 자료제시와 입체적인 지형정보해석의 가능성을 제시한 것이다. 본 연구에서는 축척 1:5,000의 연구대상지역의 지형도를 3차원 기본토로 생성하고 등고선도, 토지이용도, 도로망도 및 수계도 등의 다양한 주세도의 지형 정보를 획득하였다. 완성된 지형도의 도형 정보와 데이터베이스의 속성 정보를 연결해 지형 정보를 구축하고, 노선계획을 함에 있어서 SQL을 응용하였다. 또한 도로설계를 위해 예비노선에 대한 종 횡단면도와 토공량 등의 설계자료를 보다 신속하고 효율적으로 산출하였고, 설계 후 도로형상과 자연경관을 DTM으로 구성하여 시각적으로 파악할 수 있었으므로 도로설계에 효율적인 방법으로 응용될 수 있을 것이다.
GIS와 USLE를 접목해서 토양유실량을 산정하는 방법론을 개발하여 동해안의 소규모 하천인 강릉 사천천에 적용하였다. GIS를 이용해서 유역의 수계도를 작성하고, 유로추적, 유역면적의 결정 등의 공간분석을 효과적으로 수행할 수 있었다. 토양도와 토지이용도를 이용해서 유역내 토양과 토지이용정보를 일정한 크기의 그리드별로 입력하였고, 공간분석 결과도 그리드별로 저장하였다. 이들 정보에 기초하여 USLE의 각종 인자에 대한 주제도를 생성하였고, 각각의 주제도를 중첩하여 토양유실량을 산출하였다. 이와 같이 GIS를 활용함으로서 지역별로 토지이용 형태별로 토양유실량의 정도를 효과적으로 평가할 수 있었다. 사천천 유역 전체의 평균 토양유실량은 약 1.36ton/ha/yr로 나타났으며, 임야지에서는 0.15ton/ha/yr, 밭에서는 27.04ton/ha/yr, 논에서는 0.78ton/ha/yr로 산출되었다. 밭은 전체유역면적의 약 4.4%인 $2.4km^2$를 차지하는데 밭에서의 총토양유실량은 약 6561ton/yr로 전체 유실량의 84.9%를 차지하고 있어서 면적에 비해 토양유실량이 많다. 산림지역의 토양침식량은 적은 편에 속하나, 밭에서는 경작지에 대한 토양유실 허용치 11.2ton/ha/yr와 비교하면 밭에서의 토양침식에 대한 대비가 필요함을 알 수 있다. 사천천 하류부에서 98년 7월 24일~28일, 98년 9월 29일~10월 1일 2회의 집중호우시에 유출량과 수질을 실측 조사한 결과, 유출량이 증가함에 따라 SS, TN, TP의 오염물질 농도가 높아지고, 유출오염부하량도 증가하는 경향을 보였다. 따라서 토양유실이 많은 홍수기에 인과 질소의 영양물질의 유출량이 큰 것으로 나타났다. 사천천 유역에서 년간 발생되는 오염부하량 중에서 SS는 21%, TN은 39%, TP는 약 19%가 본 연구에서 조사한 2회의 강우동안에 유출되었다. 따라서 우리 나라의 하천에서는 여름의 홍수기에 단기간에 많은 양의 오염물질이 집중적으로 유출되는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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