The research was performed to predict the potential landslide with roughness index. It was known that fractal dimension and surface area index can be represented the topography, specially when the natural slopes were rough or rugged. A test site was selected and fractal dimension and surface area index were calculated from the irregular triangle network. Fractal dimension were ranged between $2.016{\sim}2.046$ and surface area index $1.56E+07{\sim}2.59E+07$. Surface area index increased as fractal dimension increased. Slope stability was calculated by infinite slope stability analysis model and was compared to slope stability by fractal and surface area index. In the result, unsafe zones where slope stability is under 1.1 were $5.11{\sim}6.25%$ for the test site. It can be said that fractal dimension and surface area index are a good index to evaluate the slope stability because when fractal dimension and surface area index are greater, then stability of the site is more unsafe.
Six young trees of Alnus tinctoria grown in isolation, each having different growing stage, were selected and the surface area of their roots, stems and leaves was determined. Each of the roots of more than 0.2mm in diameter and stems was cut at intervals of 10cm and their surface area was calculated with 2$\pi$rl from the average diameter (2r) of both sections (upper and lower) by making cylindrical estimation of the cut pieces. The leaf area measured was only one side area, and the volume of cut piece and amount of dry matter of each organ were also measured. The percentage to the surface area of the whole plant body by each organ was 4-12% in root, 7-9% in stem and 69-89% in leaf, respectively. There was relatively a little individual difference. However, the surface area ratios of root and stem showed a slightly increasing tendency while that of leaf decreasing according to the growing stage. The ratio of sum leaf area index (LAIi) was 2.3-4.0$m^2$/$m^2$-and that of the surface area index(SaIi) was 0.16-0.33$m^2$/$m^2$, respectively. It has been known that the stem surface area(SAI) to the leaf area index(LAI) is within the range of 31-53%, but the SAIi is within the range of 8-11% of the LAIi.
서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.
The drought index has been developed, based on a $8.6{\mu}m$ surface emissivity in the $8-12{\mu}m$ MODIS channels over the African Sahel region (10-20 N, 13 W-35 W) and the Seoul Metropolitan Area (SMA: 37.2-37.7 N, 126.6-127.2 E). The emissivity indicates the $SiO_2$ strength and can vary interannually by vegetation, water vapor, and soil moisture, as a potential indicator of drought conditions. In a well-vegetated region close to 10 N of the Sahel, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) showed high sensitivity, while the emissivity did not. On the other hand, the NDVI experienced negligible variability in a poorly vegetated region near 20 N, while the emissivity reflected sensitively the effects of atmospheric water vapor and soil moisture conditions. Seasonal variations of the emissivity (0.94-0.97) have been examined over the SMA during the 2003-2004 period compared to NDVI (or Enhanced Vegetation Index; EVI). Here, the dryness was more severe in urban area with less vegetation than in suburban area; the two areas corresponded to the north and south of the Han river, respectively. The emissivity exhibiting a significant spatial correlation of ${\sim}0.8$ with the two indices can supplement their information.
국지 기상 모형의 지표 특성을 표현하기 위해 토양 구분, 식생 구분, 지표 거칠기 길이, 지표 알베도와 엽면지수가 지면 과정 모수화 내에서 처방되어야 한다. 이 연구에서는 인공위성 관측값으로부터 계절함수로 얻어진 경,위도 1도 및 1도의 엽면지수, 지표거칠기 길이, 눈이 없을 때의 지표 알베도와 상세 격자 NDVI를 지면 과정 모형에 적용하였다. 생물권과 대기권 사이, 지면과 대기 사이의 상호작용에서 이러한 인공위성 자료를 사용한 것과 사용하지 않은 것을 비교함으로써, 열, 에너지 및 수증기 속들, 지면 기온, 바람, 식생 물함유량, 비습, 강수장의 민감도가 조사되었다.
In this paper the extraction method for the best suitable green vegetation area in urban area, Daegu, Korea, was developed using satellite images (1994, 1999, Landsat TM). For this, the GIS overlay analysis of GVI (Green Vegetation Index), SBI (Soil Brightness index), NWI (None-Such wetness Index) was performed to estimate the best suitable green vegetation area. Also, the statistical documents, algorithm and Tasseled-Cap index were used to recognize the change of land cover such as cultivation area, urban area, and damaged area. Through the result of this study, it is possible to monitor the large sized reclamation of land by drainage or damaged area by forest fires. Moreover, information with the change of green vegetation and the status of cultivation by GVI, but also moisture content by percentage by NWI and surface class by SBI can be obtained.
Physico-chemical properties of the activated sludges(Suyoung and Changlim treatment plant), such as SVI(sludge volume index), absorbance, specific surface area, and specific resistance using Buchener funnel test were investigated with changing anaerobic storage time. This experimental condition was found that it was possible to estimate a linear relationship between their parameters such as specific surface area specific resistance, and sludge volume index(SVI). The specific surface area and the specific resistance to filtration of the activated sludges of Suyoung and Changlim treatment plant were found as 123.6~136.6$m^2$/gDS and 41.5~44.9$m^2$/gDS(dry solid), and 1.09$\times$10$^{14}$ ~5.48$\times$10$_{14}$ m/kg and 1.05$\times$10$^{14}$ ~2.48$\times$10$^{14}$ m/kg, respectively. The results gave a good linear relationship between the specific surface area and the specific resistance, r=2.25$\times$10$^{12}$ s-8.10$\times$10$^{13}$ ($R^2$=0.8885) at Suyoung treatment plant and r=1.26$\times$10$^{13}$ s-4.75$\times$10$^{14}$ ($R^2$=0.8756) at Changlim treatment plant.
Recently two seismic cloaking methods of earthquake engineering have been suggested. One is the seismic wave deflection method that makes the seismic wave bend away and the other is the shadow zone method that makes an area that seismic waves cannot pass through. It is called as seismic cloaking. The fundamental principles of the seismic cloaking by variable refractive index were explained. A two-dimensional cylindrical model which was composed of 40 layers of different density and modulus was tested by numerical simulation. The center region of the model to be protected is called 'cloaked area' and the outer region of it to deflect the incoming wave is called 'cloaking area' or 'cloak area.' As the incoming surface wave is approaching to the cloaking area, the refractive index is decreasing and, therefore, the velocity and impedance are increasing. Then, the wave bends away the cloaked area instead of passing it. Three cases are tested depending on the comparison between the seismic wavelength and the diameter of the cloaked region. The advantage and disadvantage of the method were compared with conventional earthquake engineering method. Some practical requirements for realization in fields were discussed.
In this study, the quality of mineral admixture, Comparison of blast-furnace slag(BS) and fly ash(FA)in Korea and China. In the case of BS, Korea is mainly classified into 1 type to 4 types according to the specific surface area, whereas China is classified into S105, 95, and 75 according to the activity index of 28 days of age. In the case of FA, Korea is like BS, is mainly classified into types 1 to 4 according to specific surface area, whereas China is classified into F, C (class F, class C) by ingredients and class I, II, and III according to powder and ignition loss.
본 연구는 몽골 Tuul-basin 지역의 토지피복변화 상태와 토지황폐화에 대한 분석을 위해 1990, 2001, 2011년의 녹색식물의 활력도가 가장 높은 여름의 Landsat 위성영상을 활용하였다. 몽골 Tuul-Basin 지역의 시계열 데이터를 이용하여, 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index), 토양조절 식생지수(SAVI, soil-adjusted vegetation index), 지표면온도(LST, land surface temperature)를 계산하여 토지피복변화 분석을 하였다. 그 결과 연구지역 전체 지역의 산림 및 녹지는 감소되고, 건조지역, 휴경지는 증가된 것으로 나타났으며, 점진적으로 토지가 황폐화되어 감을 알 수 있었다. 또한 LST와 식생지수의 상관성 분석을 실시한 결과, 높은 상관관계를 나타내었으며, 이는 대상지역의 토지피복변화나 식생의 활력도가 지표면의 온도와 밀접하게 관계가 있다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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