대기오염을 관리하기 위해서는 대기오염 농도와 함께 대기오염 배출량의 공간분포가 정확히 산정되어야 한다. 기존의 대기오염 분포도에서는 토지이용 분류도의 해상도(rdsolution)가 낮아 같은 위치에서 오염원별 토지이용이 중복되었기 때문에 배출량의 정확한 공간분포를 산정할 수 없었다. 본 연구에서는 토지이용분류도를 고해상도(28.5m x 28.5m)로 작성하므로써 이것이 배출량의 공간분포 산정과 대기오염농도의 추정에 미치는 영향을 파악하였는데, 결과를 요약하면 다음과 같다. GIS를 이용하여 비교적 고해상도(28.5m x 28.5m)의 토지이용 분류도를 작성하므로써 점 및 선 오염원이 면 오염원과 동일한 지점에서 중보되지 않도록 토지이용을 효율적으로 반영할 수 있었다. 서울지역에 대해 기존으 방법으로 작성된 배출량 분포도와 본 연구에서 작성된 배출량 분포도를 이용하여 대기오염 농도를 추정(TCM-2모형을 이용)한 결과 본 연구에서 작성한 배출량 분포도에 의한 대기오염 농도의 추정지가 자동측정망의 실측치에 근접함을 알 수 있었다.
하천에 의하여 지면이 절개되는 정도로 정의되는 배수밀도는 유역의 형태학적 응답을 포괄적으로 반영하는 자연 지형의 근본적인 특성으로 알려져 있다. 본 연구에서는 배수밀도에 대한 통계학적 접근방법을 기반으로 해당 지형 인자의 공간적 변동성을 분석하고 이로부터 배수밀도의 공간적 변동성을 도시할 수 있는 방법을 제시하였다. 지표면 유하거리의 통계학적 특성을 분석해 본 결과 이 지형인자는 고도의 공간적 변동성으로 대표되는 자연지형의 고유한 특성들 중 하나임을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 분포도 형태의 배수밀도는 고전적인 정의의 배수밀도보다 유용한 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 스토리 데이터베이스를 가지고 사용자의 검색에 따라 유사도가 높은 스토리를 보여주는 서비스인 <스토리헬퍼>에서, 사용자의 검색 기록을 분석하여 사용자의 창작성향을 데이터베이스 상의 스토리와 비교하여 살펴보고 검색방법의 개선이 필요한 부분에 대해서도 고찰한다. 검색을 위한 질의-답변 정보를 공간적으로 투영한 스토리맵의 개념을 제안하고 이를 이용하여 질의어를 최소화하는 새로운 검색 UI를 제안한다. 사용자는 스토리맵을 이용하여 전체적인 스토리 분포를 한눈에 보면서 원하는 성향의 스토리를 탐색함으로써 빠르고 직관적으로 원하는 스토리를 찾을 수 있다.
Slope is the geographic factor reflecting the 3-dimensional features of basin and it can be considered as the important geomorphological factor which governs the morphology of basin and the dynamics of water movement. In this study the approach to the 3-dimensional structures of basin is attempted with statistical analysis of local slope which can be defined and measured in easy and objective manner by means of DEM. As a result local slope is confirmed to be a highly variable spatial factor in basin. And distribution map of local slope based on spatial autocorrelation length in this study would be a useful tool in the further research of hydrology and geomorphology.
본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시의 다양한 통계 정보를 제안된 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 분석할 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 2차원 지도 데이터에서 특징데이터 값에 대해 색을 이용하여 표현하는 기법인 히트 맵 분석 (Heat Map Analysis)기법과 공간적 근접성을 정의할 때 이용되는 버퍼링 분석 (Buffering Analysis) 기법을 활용한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 분포된 다양한 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동생성기능을 활용한다면 표현된 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
Climate change is considered a severe global problem closely related to carbon storage. However, recent urbanization and land-use changes reduce carbon stocks in terrestrial ecosystems. Recently, the role of protected areas has been emphasized as a countermeasure to the climate change, and protected areas allow the area to continue to serve as a carbon sink due to legal restrictions. This study attempted to expand the scope of these protected areas to an evaluation-based environmental spatial information theme map. In this study, the area of each grade was compared, and the distribution of land cover for each grade was analyzed using the Ecological and Nature Map, Environmental Conservation Value Assessment Map and Urban Ecological Map of Sejong Special Self-Governing City. Based on this, the average carbon storage for each grade was derived using the InVEST Carbon model. As a result of the analysis, the high-grade area of the environmental spatial information generally showed a wide area of the natural area represented by the forest area, and accordingly, the carbon storage amount was evaluated to be high. However, there are differences in the purpose of production, evaluation items, and evaluation methods between each environmental spatial information, there are differences in area, land cover, and carbon storage. Through this study, environmental spatial information based on the evaluation map can be used for land use management in the carbon aspect, and it is expected that a management plan for each grade suitable for the characteristics of each environmental spatial information is required.
This study analyzed the relativity between block stream and talus distributions by employing a likelihood ratio approach. Possible distribution sites for each debris slope landform were extracted by applying a spatial integration model, in which we combined fuzzy set model, Bayesian predictive model, and logistic regression model. Moreover, to verify model performance, a success rate curve was prepared by cross-validation. The results showed that elevation, slope, curvature, topographic wetness index, geology, soil drainage, and soil depth were closely related to the debris slope landform sites. In addition, all spatial integration models displayed an accuracy of over 90%. The accuracy of the distribution potential area map of the block stream was highest in the logistic regression model (93.79%). Eventually, the accuracy of the distribution potential area map of the talus was also highest in the logistic regression model (97.02%). We expect that the present results will provide essential data and propose methodologies to improve the performance of efficient and systematic micro-landform studies. Moreover, our research will potentially help to enhance field research and topographic resource management.
기후변화협약 대응을 위한 산림의 임목축적량과 변화량 탐지의 측면에서 국가산림자원조사는 신뢰성있는 산림통계량을 산출하기 위한 기반자료로서의 결정적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 많은 정보들이 아직 행정구역단위 통계로만 산출되고 있어 산림 통계량의 공간적 분포와 같은 정보를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서 본 연구는 국가산림자원조사 자료를 이용해 임상특성별 임분재적 추정모델을 개발하고, 임상도와 통합하여 임분재적의 공간분포를 추정하는 것을 목표로 하였다. 산림의 임분재적 추정모델 개발을 위해 연구대상지에 포함된 국가산림자원조사 자료를 이용하여 표본점별 임분재적과 흉고단면적합을 산출하고, 표본점의 임황정보(수종, 경급, 영급, 소밀도)를 모델개발에 활용했다. 결과적으로 수종, 영급, 소밀도 기준에 따른 임분재적 모델이 구축되었으며, 본 모델을 임상도에 적용해 임분재적 주제도와 불확실성 주제도를 제작했다. 임분재적 주제도에 의한 연구대상지의 평균 임분재적은 85.7 $m^3$/ha이며, 95% 신뢰구간을 고려했을 때 약 79.7~91.8 $m^3$/ha 구간에 포함되는 것으로 나타났다.
In order to support the basic information for planning and performing the environment management such as Total Maximum Daily Loads (TMDLs), it is highly recommended to understand the spatial distribution of water quality and runoff data in the unit watersheds. Therefore, in the present study, we applied Self-Organizing Map (SOM) to detect the characteristics of spatial distribution of Biological Oxygen Demand (BOD) concentration and runoff data which have been measured in the Yeongsan, Seomjin, and Tamjin River basins. For the purpose, the input dataset for SOM was constructed with the mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of the respective data measured from the stations of 22-subbasins in the rivers. The results showed that the $4{\times}4$ array structure of SOM was selected by the trial and error method and the best performance was revealed when it classified the stations into three clusters according to the basic statistics. The cluster-1 and 2 were classified primarily by the skewness and kurtosis of runoff data and the cluster-3 including the basic statistics of YB_B, YB_C, and YB_D stations was clearly decomposed by the mean value of BOD concentration showing the worst condition of water quality among the three clusters. Consequently, the methodology based on the SOM proposed in the present study can be considered that it is highly applicable to detect the spatial distribution of BOD concentration and runoff data and it can be used effectively for the further utilization using different water quality items as a data analysis tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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