농어촌의 생활환경은 인구 이농현상이나 우루과이라운드로 인한 선진국의 농산물 수입 등 여러 가지 원인으로 인해 매우 심각한 현실에 놓여있다. 본 연구는 열악한 농어민의 생활환경을 사회, 경제, 문화 등의 도시수준으로 생활여건을 향상시키기 위해 집단마을 정비사업을 수립하였고, 이들 관련 자료들을 종합 전산화하였다. 따라서, 본 연구에서는 농어촌 집단마을 조성사업의 관련 자료를 전산화하므로써 업무처리의 신속성과 정확성을 기대할 수 있고, 시설물의 개수나 보수 시 경영자료를 신속히 도출할 수 있으며, 통합시스템 구축 시 필요한 정보 제공과 집단마을 정비사업용 시스템 개발 시 문제점을 분석하므로써 최적 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
Artificial intelligence technology sheds light on new ways of innovating acupuncture research. As acupoint selection is specific to target diseases, each acupoint is generally believed to have a specific indication. However, the specificity of acupoint selection may be not always same with the specificity of acupoint indication. In this review, we propose that the specificity of acupoint indication can be inferred from clinical data using reverse inference. Using forward inference, the prescribed acupoints for each disease can be quantified for the specificity of acupoint selection. Using reverse inference, targeted diseases for each acupoint can be quantified for the specificity of acupoint indication. It is noteworthy that the selection of an acupoint for a particular disease does not imply the acupoint has specific indications for that disease. Electronic medical record includes various symptoms and chosen acupoint combinations. Data mining approach can be useful to reveal the complex relationships between diseases and acupoints from clinical data. Combining the clinical information and the bodily sensation map, the spatial patterns of acupoint indication can be further estimated. Interoperable medical data should be collected for medical knowledge discovery and clinical decision support system. In the era of artificial intelligence, machine learning can reveal the associations between diseases and prescribed acupoints from large scale clinical data warehouse.
본 연구는 주로 도시의 가로망상의 교통시설물에 대한 유지보수 및 관리 업무를 보다 효율적이며 효과적으로 수행하기 위해서 지리정보시스템과 전문가시스템을 이용한 통합전산환경을 구축하는 것이 목적이다. 지리정보시스템을 활용하여 각종 교통관련 시설물의 공간 및 속성 데이터베이스를 구축하고, 이를 통해 제반 시설물의 공간질의 및 탐색, 속성의 변화 등에 대한 작업을 통해 시설물의 현황 및 유지보수 수준을 파악하고 또한 시설물의 교체와 이에 따르는 우선 순위의 판단, 예산편성 등의 작업에 있어 전문가의 기능을 어느 정도 대신할 수 있는 의사결정지원체계의 한 구성요소로서 전문가시스템이 아울러 도입하였다. 특히 도로표지판에 주목하여 기본적 도로표지시설물의 기본 관리는 물론 문안의 설정, 예산배정 등의 실무적인 일들에 대한 지원체계를 확립하였고 이를 의사결정 지원 보조시스템으로 발전시키기 위한 개념을 정립하고자 하였다. 이러한 개념의 시스템은 이미 서울시의 각 구청을 비롯한 몇 군데의 지방정부에 개발 및 설치되었고 향후 저렴한 유지비용으로 지속적인 자료갱신과 통상적 업무 및 주요 의사결정 업무에 기능적인 해를 제공할 수 있을 것으로 판단되어 보다 효율적이며 효과적인 시설물 관리를 수행하는데 일익을 담당할 수 있을 것이다.
In Korea, significant riparian areas have been developed due to river maintenance projects. Introduction of new riparian facilities can negatively affect wildlife in the riparian areas. This study focuses on selecting core conservation areas for Eurasian Otter(Lutra lutra) to support decision making process for development of riparian areas. For the study, first of all, field data of study site were collected by field surveys. Secondly, stream naturalness was assessed to understand physical environments of the study sites. Thirdly, habitat suitability was assessed using occurrence data of Eurasian Otter and environmental data. Lastly, core areas for conservation was selected by comparing and synthesizing stream naturalness map and habitat suitability map. The selected core areas showed several characteristics. The number of artificial facilities is low in the core areas. Rocks which are preferred by Eurasian Otter to eat and excrete are plentiful in the core areas. Also, the ratio of adjacent farmland is high. Based on the analyses, it is expected that this study can contribute to decision making process for environmental spatial plans to better conserve habitats of Eurasian Otter.
본 연구는 인공신경망을 이용하여 대대급 방어 작전에서 임의시점에서의 작전지속능력을 예측하는 데 있다. 전투결과에 대한 수학적 모델링은 이를 위한 많은 요인들이 가지는 시?공간적 가변성으로 인해 전투력을 평가하는데 많은 문제점이 있었다. 따라서 이번 연구에서는 대대 전투지휘훈련간 각 부대의 생존률을 전방향 다층 신경망(Feed-Forward Multilayer Perceptrons, MLP)과 일반 회귀신경망(General Regression Neural Network, GRNN)모형에 적용하여 임무달성 여부를 예측하였다. 실험 결과 매개변수들의 비선형적인 관계에도 불구하고 각각 82.62%, 85.48%의 적중률을 보여 일반회귀신경망 모형이 지휘관이 상황을 인식하고 예비대 투입 우선순위 선정 등 실시간 지휘결심을 하는데 도움을 줄 수 있는 방법임을 보여준다.
최근 급증하고 있는 국지성 집중호우로 인해 급경사지를 중심으로 산지토사재해가 빈발하고 있으며 이에 대한 예방과 취약지역 분석을 위해 산사태 위험지도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 산지하천유역의 토사재해 위험지역 분석을 목적으로 수자원지리정보시스템 기반의 HyGIS-Landslide 콤포넌트를 개발하였다. HyGIS-Landslide는 산림청의 산사태 위험지 판정기준 및 등급기준을 토대로 수치공간자료의 연산결과를 분류한 후 산사태 위험성을 제시하도록 설계되었으며 위험지 판정기준의 가중치를 사용자가 재 설정할 수 있도록 구현하여 산사태 발생공간의 지역적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 본 콤포넌트에서는 사용자가 원하는 지역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 활용할 수 있으며 조사자의 점수보정 과정을 반영하여 시스템 활용성을 높이고자 하였다. HyGIS-Landslide는 HyGIS가 제공하는 지형분석 기능을 통해 사용자 편의를 확보할 수 있으며 산사태 발생구역도와의 중첩연산을 통해 위험지 분류결과의 검증이 가능하다. 본 연구에서는 강원도 인제군의 시험유역을 대상으로 HyGIS-Landslide를 적용하였으며 산사태 맵핑결과와의 중첩비교를 통해 모형의 활용성을 평가하고 위험지 판정기준의 가중치를 재조정하여 위험지역을 보다 효과적으로 분류할 수 있음을 제시하였다.
지역차원에서 연안구역을 효율적으로 관리하기 위해서는 정확한 해양 및 연안공간정보의 확보, 이를 분석할 수 있는 객관적 분석방법, 그리고 이런 연구결과를 정책에 반영할 수 있도록 하는 과학 기술적 지원체계 구축은 필수적 과제라 할 수 있다. 따라서 본 연구는 미국 연안구역(Coastal Zone)의 사례에서 나타난 조닝(Zoning)방식과 이종 Data간 통합방법을 중심으로 그 특성을 조사 분석하였다. 이를 통해 나타난 공통된 특성은 연안의 가치와 이용특성을 반영할 수 있는 구체적인 설정기준과 지표 마련, 공간의사결정을 위한 Data 가공 및 분석방법, 해양 및 연안공간정보 구축 및 통합을 위한 전담기구의 설치 운영 등으로 도출되었다. 마지막으로 본 연구는 미국 연안구역의 관리수단 즉, 조닝방식과 이종 Data간 통합방법에 나타난 공통의 가치를 바탕으로, 지역차원에서 국내 연안구역(Coastal Zone)관리 시스템을 올바르게 구축하기 위한 기술적 시사점을 제시하였다.
국토기본법과 국토의 계획 및 이용에 관한 법률은 국토의 지속 가능한 발전을 위한 정책 및 계획을 규정하고 있다. 이를 효율적으로 달성하기 위한 수단으로GIS를 기반으로 공간의사결정 지원체계 구축에 대한 수요가 높아지고 있다. 이는 그 동안 행정업무를 위한 자료관리 중심의 정보화에서 공간자료분석을 기반으로 한 정보화에 대한 새로운 수요라고 할 수도 있다. 그러나 국토공간계획을 지원하기 위한 의사결정지원체계를 성공적으로 구축하기 위해 해결해야 할 많은 과제들이 있다. 본 연구는 국토공간계획을 위한 의사결정지원체계를 구축하는데 장애가 되는 과제를 파악하고, 해결방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 전문가를 대상으로 한 델파이 조사를 실시했다. 본 연구는 공간의사결정지원체계의 설계 및 개발에 영향을 미치는 주요 요인을 중심으로 research questions를 가지고 접근했다. 시스템 설계 관점에서 처리결과에 영향을 미치는 요인으로 입력되는 자료와 지식, 분석처리하는 방법, 인터페이스 등을 중심으로 research question을 설정했다. 시스템 개발과 관련하여 개발도구 확보, 이해관계자 참여 방안, 시스템의 지속성 확보 등을 중심으로 research questions를 설정했다. 마지막은 향후 공간의사결정 지원체계의 연구 및 개발을 효율적으로 수행하기 위한 파트너쉽에 대한 research question이다. 지금까지 국내에서 공간의사결정지원체계 구축과 관련해 기초적인 이론이나 방법론에 대한 연구가 미흡했다. 대부분 외국의 연구 및 개발사례를 소개하는 수준에 불과하다. 특히 공간의사결정지원체계를 구축하거나 운용하는 기반기술인 개발도구에 대한 기술수준이 상당히 미흡하다. 조사결과에서 공개소프트웨어 도입에 대한 필요성 강조가 이를 반증하고 있다. 또한 시민사회의 성숙, 다양한 사회단체 출현 등으로 국토공간계획 과정에 이해관계자 참여정도가 질적 양적으로 높아질 것으로 예상된다. 그러나 이에 대응하기 위한 기술, 기법 등에 대한 연구는 매우 미흡하고 단편적으로 관련 기술을 소개하는 정도이다. 국토공간계획 및 정책과 관련한 다양한 문제해결을 위한 공간의사결정지원체계를 구축하기 위해서 장기간에 걸긴 단계적 접근이 필요하다. 국토공간계획은 우리나라만의 자연 환경 및 인문환경의 특성이 반영되어야 할 것이다. 이를 위해 우리의 개발방법론, 우리의 기술이 개발되어야 하며, 이를 체계적으로 구현할 수 있는 협력체계 구축이 필요하다.
쓰나미라 불리는 지진해일은 드물게 일어나는 현상이지만 일어날 경우 대피할 수 있는 시간이 촉박하며, 엄청난 인명, 재산피해를 유발하므로 이에 대한 대비는 매우 중요하다. 쓰나미는 자연재해로 그 피해를 원상 복구하는것은 거의 불가능하나 조기경보체계 등을 통하여 대피함으로서 인명피해를 최소화 할 수 있다. 이러한 자연재해에 대한 피해경감과 재난관리를 위하여 GIS의 지오프로세싱 기능과 분석기능은 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구는 쓰나미의 경우에 있어서 GIS의 지리정보 프로세싱 기능을 이용하여 대피계획 수립에 필요한 관련정보 통합 프로세싱 모형을 구축하고자 하는데 그 목적이 있다. 쓰나미의 경우 주된 대피는 인구를 발생지역으로부터 수평적, 또는 수직적으로 이동시키는 것과 관련이 있으며, 이를 위한 대피와 대응의 과정을 4단계로 구분 하였으며, 각 단계마다 필요한 입력데이터를 정하였다. 최종모형은 이러한 4단계를 통합하여 최종모형으로 제시하였다. 본 연구에서 설정된 모델은 매 단계의 입력데이터를 달리하여 쓰나미 발생이 예상되는 해안도시에 적용할 경우 인구의 대피와 관련한 의사결정에 활용될 수 있다.
연안은 바다와 인접하여 태풍으로 인한 해일, 해수범람, 침식 등으로 매년 반복되는 피해가 발생하는 재해 취약 지역이다. 이에 Web GIS를 이용하여 연안시설물 및 위험취약지역을 관리할 수 있는 정보시스템을 개발함으로써 피해지역의 위치를 가시화하여 연안재해 정보에 대한 효과적인 연안관리업무를 수행할 수 있는 객관성 있고 과학적인 의사결정 자료로 활용하고자 하였다. 아울러 효율적 개발을 통한 정보화 기반 마련과 시간 및 비용이 절감되는 효과를 가져 올 것으로 사료된다. 이를 위해 본 연구에서는 전국 연안지역을 대상으로 태풍, 해일, 범람, 침식 등의 피해 자료를 수집하고, GIS분석 기법과 고해상위성영상 등의 공간정보기술을 이용하여 실시간으로 Web상에서 3차원 위성영상 및 공간정보관리를 수행할 수 있는 3차원 Web GIS기반 연안위험취약지역 정보시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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