• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.179-193
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• 2019

Landslides are one of the most damaging geological hazards worldwide, threating both humans and property. Hence, there have been many efforts to prevent landslides and mitigate the damage that they cause. Among such efforts, there have been many studies on mapping landslide susceptibility. Geographic information system (GIS)-based techniques have been developed and applied widely, and are now the main tools used to map landslide susceptibility. We reviewed the status of landslide susceptibility mapping using GIS by number of papers, year, study area, number of landslides, cause, and models applied, based on 776 articles over the last 20 years (1999-2018). The number of studies published annually increased rapidly over time. The total study area spanned 65 countries, and 47.7% of study areas were in China, India, South Korea, and Iran, where more than 500 landslides, 27.3% of all landslides, have occurred. Slope (97.6% of total articles) and geology (82.7% of total articles) were most often implicated as causes, and logistic regression (26.9% of total articles) and frequency ratio (24.7% of total article) models were the most widely used models. We analyzed trends in the causes of and models used to simulate landslides. The main causes were similar each year, but machine learning models have increased in popularity over time. In the future, more study areas should be investigated to improve the generalizability and accuracy of the results. Furthermore, more causes, especially those related to topography and soil, should be considered and more machine learning models should be applied. Finally, landslide hazard and risk maps should be studied in addition to landslide susceptibility maps.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.483-488
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• 2019

국제 표준으로 사용되고 있는 지구-우주 통신 링크의 전파 예측 모델을 사용하여 통신 경로의 총 손실을 계산하고 분석하였다. 총 손실의 계산에 사용되는 각 파라미터(강우, 신틸레이션, 대기 가스, 구름에 의한 감쇠)에 대한 ITU-R의 표준 정의 및 적용 범위를 분석하였다. 각 파라미터별 표준 모델과 ITU-R에서 제공하는 통계 데이터를 사용하여 총 손실을 계산하였고, 그 결과를 검증 사례 데이터를 사용하여 분석하였다. 국내에서 측정된 장기간의 지역 강우 감쇠 통계 데이터를 사용하여 강우 손실을 계산하고, ITU-R 권고서의 강우율 지도를 사용한 계산 결과와 비교하였다. 강우 손실 계산에서는 천리안 위성의 L-대역과 Ka-대역에 대한 신호 측정 데이터를 사용하였다. 0.01%-0.1%의 범위에서 ITU-R의 모델에 의한 감쇠보다 지역 측정 데이터를 사용 했을 때 더 큰 감쇠 기울기를 갖는 것을 확인하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.133-144
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• 2021

This study aims to estimate location of land mammals habitat by analyzing spatial data and investigate how to apply environmental DNA monitoring methodology to lotic system in Yangpyeong-gun, Gyeonggi-do. Environmental DNA sampling points are selected through spatial analysis with QGIS open source program by overlaying Kernel density of wild boar(Sus scrofa), elevation, slope and land-cover map, and 81 samples are collected. After 240 mL of water was filtered in each sample, metabarcoding technique using MiMammal universal primer was applied in order to get a whole list of mammal species whose DNA particles contained in filtered water. 8 and 22 samples showed DNA of wild boar and water deer, respectively. DNA of raccoon dog, Eurasian otter, and Siberian weasel are also detected through metabarcoding analysis. This study is valuable that conducted in outdoor lotic system. The study suggests a new wildlife monitoring methodology integrating overlayed geographic data and environmental DNA.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.241-251
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• 2006

우리나라의 효율적인 하천유역관리를 위해서는 유역 및 하천과 관련된 지형적 수문학적 특성인자들의 신속하고 정확한 추출이 요구된다. 최근, 원격탐사기법과 GIS기법이 도입으로 이것이 가능하게 되었으며 이 기법들을 이용하여 여러 활용 가능한 자료들을 구축하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 북한강유역을 대상으로 GIS기법에 의해 1:5,000 NGIS자료로부터 추출하여 DEM과 하천망을 생성하였다. 이를 이용하여 하천특성인자와 유역특성인자들을 추출함으로써 단위유역별 지형학적 특성을 파악하였다. 또한 대상유역을 상류, 중류, 하류 지점으로 구분하여 지형학적 인자를 추출하고 그 특성을 분석하였으며 선형 및 비선형 회귀곡선을 이용하여 그 인자들 간의 상관관계를 분석함으로써 전체유역 뿐만 아니라 상류, 중류, 하류 유역에 특별히 영향을 끼치는 하천특성인자 및 유역특성인자를 구별해 낼 수 있었다. 그 결과 하천특성인자는 전체유역, 상류, 중류, 하류 유역 모두에 크게 영향을 끼치는 인자임을 알 수 있었고, 유역특성인자 중 전체유역, 상류, 중류, 하류 유역에 공통적으로 영향을 끼치는 인자는 유역면적에 대한 총하천연장과 하천총수 임을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.695-702
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• 2006

GIS 기반 공간의사결정지원시스템에서 기존의 단순중첩에 의한 부울논리는 정보의 손실과 요소간 가중치를 반영하지 못하는 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제들을 효과적으로 개선하기 위해서는 분석계층처리 (AHP)와 같은 전문가 시스템이 필요하다. 본 연구의 목적은 AHP 기법과 GIS 공간분석을 활용한 작물재배 적지 선정기법의 효용성을 제시하는 것이다. 먼저 토양, 작물 그리고 농업경영 전문가들의 설문조사를 통해 지형, 배수등급, 토성 그리고 경사에 대한 AHP 가중치를 평가하였다. 이러한 요소별 AHP 가중치를 기반으로 GIS 공간분석을 활용하여 복분자 재배 적지분석을 수행하였다. AHP 기법의 효용성을 평가하기 위해, 쌍치면 일대의 복분자 재배지를 도면으로 구축한 후 기존의 부울논리에 의한 적지선정 결과와 비교한 결과 AHP 기법에 의한 적지선정 결과가 현장을 더 잘 반영하고 있는 것으로 분석되었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권3호
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• pp.29-42
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• 2023

As the destruction of habitats due to recent development continues, there is also increasing interest in endangered species. Mankyua chejuense is a vulnerable species that is sensitive to changes in population and habitat, and it has recently been upgraded from Endangered Species II to Endangered Species I, requiring significant management efforts. So in this study, we analyzed the potential habitats of Mankyua chejuense using MaxEnt(Maximum Entropy) modeling. We developed three models: one that considered only environmental characteristics, one that considered artificial factors, and one that reflected the habitat of dominant tree species in the overstory. Based on previous studies, we incorporated environmental and human influence factors for the habitats of Mankyua chejuense into spatial information, and we also used the habitat distribution models of dominant tree species, including Ulmus parvifolia, Maclura tricuspidata, and Ligustrum obtusifolium, that have been previously identified as major overstory species of Mankyua chejuense. Our analysis revealed that rock exposure, elevation, slope, forest type, building density, and soil type were the main factors determining the potential habitat of Mankyua chejuense. Differences among the three models were observed in the edges of the habitats due to human influence factors, and results varied depending on the similarity of the habitats of Mankyua chejuense and the dominant tree species in the overstory. The potential habitats of Mankyua chejuense presented in this study include areas where the species could potentially inhabit in addition to existing habitats. Therefore, these results can be used for the conservation and management planning of Mankyua chejuense.

• 자원환경지질
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• 제46권4호
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• pp.301-312
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• 2013

산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권2호
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• pp.127-136
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• 2012

하천은 다양한 환경조건에 따라 변화될 수 있는 공간으로 하천복원을 설계하기 위해서는 현재 하도의 안정성 여부를 파악할 수 있는 하도 평가가 필요하다. 하도 평가는 대상하천의 지형 및 수리 수문 등 다양한 정보가 요구되지만 국내여건상 과거자료 미비로 인해 시 공간적으로 변화된 하천의 지형학적 정보를 파악하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구는 만경강의 과거에서 현재까지의 하도지형 변화를 평가하기 위한 방안으로 영상분석기법을 이용하여 구하도 형성, 하도 종 횡단 변화, 하도 내 미지형 변화 등을 분석하였다. 만경강의 경우1920, 30년대 직강화 공사로 하도길이가 약15 km가 줄었으며, 하도가 절단되는 과정에서 6개소의 구하도 구간이 형성되었다. 이후 만경강은 하도경사 조정과 물이용을 위해 지속적인 보의 설치가 증가되었다. 보의 설치는 저수로 폭, 최심선 길이, 식생사주, 모래사주, 전체 사주 및 수역면적 등 변화의 주요원인이 되었다. 만경강 하도는 현재 하류구간에서 안정하도를 유지하는 것으로 판단되나 중류와 상류 구간 하도는 안정하도에 도달하지 못한 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.157-169
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• 2010

본 연구에서는 원격탐사기법으로 구축된 SRTM(The Shuttle Radar Topography Mission) DEM의 격자기반 분포형 강우-유출모형의 적용성을 분석하였다. 충주댐유역에 대하여 격자해상도 500m의 SRTM DEM과 수치지형도로부터 구축한 TOPO DEM을 구축하였고, 모형의 적용을 위하여 Stream-burning 기법으로 전처리하였다. 두 DEM으로부터 표고, 흐름방향, 수문학적 경사, 추출된 유역셀의 개수, 종단형상을 비교한 결과 SRTM DEM과 TOPO DEM이 매우 유사한 특성을 나타내는 것으로 분석되었다. 6개 강우사상을 대상으로 격자기반 분포형 강우-유출모델 KIMSTORM을 이용한 분석결과에서도 첨두유출과 유출용적의 상대오차 평균값이 각각 0.91%, 0.29%로 차이를 보이지 않았다. 분석결과로부터 SRTM DEM이 TOPO DEM과 같이 격자기반 강우-유출모형 적용시 만족할 수 있는 결과를 도출할 수 있는 지형자료임을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1179-1194
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• 2020

본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R²(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R²=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.