Lee Heuisoon;Park Gye-Soon;Kwon Byung-Doo;Oh Seok Hoon;Yang Junmo
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.379-382
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2003
In gravity data correction process, mass effect of the upper part of base level is removed with Bouguer density. Usually, Bouguer density is estimated as a mean density in the field area. But, this may causes a serious problem when ore body is in the area. To overcome this problem, we tried to apply a new method mixing up mass corrections and inversion (3DGTI). 3-D Gravity Terrain Inversion (3DGTI) includes information of topography and distribution of Bouguer density. For this method does not remove the mass effect above base level, it is no longer useless to use Bouguer density. Numerical model tests have shown that the 3DGIT successfully retrieves the anomalous subsurface density distribution of both surface and deeper layers. Model tests shows that this method shows better results than those of conventional one, especially when main target is ore body. The inversion result well delineates the three-dimensional shape of the intruded granite body and basement.
토양수분의 공간적 분포를 예측하기 위하여 지표면 곡률관련인자, 지형흐름인자, 태양에너지 복사인자들을 계산하였다. GPS와 토양수분측정기를 활용한 산지유역에서의 토양수분측정은 토양수분의 공간적 분포자료의 구축을 가능하게 했다. 측정된 토양수분자료와 토양수분 추정인자 사이의 상관관계를 분석하였다. 다중회귀분석을 통한 토양수분 추정인자와 토양수분의 공간적 분포상황에 대한 검토는 수치고도모형(DEM)의 분석을 통한 토양수분 추정능력의 가능성과 한계성을 보여주었다.
Recently, the old surveying method for acquiring surveying-geo information results had a low economic efficiency and a low dependence of precision because it took much times and high costs. So, we acquired law data by execution of control surveying through Static positioning of DGPS(Ashtech). It is computed plainmetric(X, Y) positioning through postprocessing by Prism S/W. And we computed height(Z) through control surveying by ring-closed leveling surveying. After control surveying execution, we built DEM(Digital Elevation Model) using LDT S/W and accuracy 3D detail surveying by EDM(Electronic Distance Measurement) surveying. The purpose of this study was to yield automated digital mapping and the automated amount of materials using ahead data. The conclusions were as follows; First, we built the automated amount of materials system and got high efficiency about personnel, times and precision. Second, when, people precisely positioned on railroads of a high-speed railroad and used GPS surveying, the result was permitted. Finally, it was possible to draw automated profile and cross-section using the 3D terrain model build with the DEM technique.
Cheng, Xue-Ling;Li, Jun;Hu, Fei;Xu, Jingjing;Zhu, Rong
Wind and Structures
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제20권1호
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pp.59-74
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2015
A coupled model system for Wind Resource Assessment (WRA) was studied. Using a mesoscale meteorological model, the Weather Research and Forecasting (WRF) model, global-scale data were downscaled to the inner nested grid scale (typically a few kilometers), and then through the coupling Computational Fluid Dynamics (CFD) mode, FLUENT. High-resolution results (50 m in the horizontal direction; 10 m in the vertical direction below 150 m) of the wind speed distribution data and ultimately refined wind farm information, were obtained. The refined WRF/FLUENT system was then applied to assess the wind resource over complex terrain in the northern Poyang Lake region. The results showed that the approach is viable for the assessment of wind energy.
A smart dust monitoring system is useful for obtaining information on rough terrain that is difficult for humans to access. One of ways to deploy sensors to gather information in smart dust environment is to use an aircraft in the Amazon rainforest to scatter an enormous amount of small and cheap sensors (or smart dust devices), or to use an unmanned spacecraft to throw the sensors on the moon's surface. However, scattering an enormous amount of smart dust devices creates the difficulty of managing such devices as they can be scattered into inaccessible areas, and also causes problems such as bottlenecks, device failure, and high/low density of devices. Of the various problems that may occur in the smart dust environment, this paper is focused on solving the bottleneck problem. To address this, we propose and construct a three-layered hierarchical smart dust monitoring system that includes relay dust devices (RDDs). An RDD is a smart dust device with relatively higher computing/communicating power than a normal smart dust device. RDDs play a crucial role in reducing traffic load for the system. To validate the proposed system, we use climate data obtained from authorized portals to compare the system with other systems (i.e., non-hierarchical system and simple hierarchical system). Through this comparison, we determined that the transmission processing time is reduced by 49%-50% compared to other systems, and the maximum number of connectable devices can be increased by 16-32 times without compromising the system's operations.
The main objective of this study is to analyse the polarimetric characteristics of the various terrain targets by ground-based polarimetric SAR system and to confirm the compatible and effective polarimetric analysis method to reveal the polarization properties of different terrain targets by the GB-SAR. The fully polarimetric GB-SAR data with HH, HV, VH, and VV components were focused using the Deramp-FFT (DF) algorithm. The focused GB-SAR images were processed by the H/A/$\alpha$ polarimetric decomposition and the combined H/$\alpha$ or H/A/$\alpha$ and Wishart classification method. The segmented image and distribution graphs in H/$\alpha$ plane using Cloude and Pottier's method showed a reliable result that this quad-polarization GB-SAR data could be useful to classified corresponding scattering mechanism. The H/$\alpha$-Wishart and H/A/$\alpha$-Wishart classification results showed that a natural media and an artificial target were discriminated by the combined classification, in particular, after applying multi-looking and the Lee refined speckle filter.
In order to examine if met-masts wind data can exchange each other for wind resource assessment, an investigation was carried out in Kimnyeong and Haengwon regions of Jeju Island. The two regions are both simple terrain and 4.31 km away from each other. The one-year wind speed data measured by 70 m-high anemometers of each met-mast of the two regions were analysed in detail. Measure-Correlate-Predict (MCP) method was applied to the two regions using the 10-year Automatic Weather System (AWS) wind data of Gujwa region for creating 10-year Wind Statistics by running WindPRO software. The two 10-year Wind Statistics were applied to the self-met mast point for self prediction of Annual Energy Production (AEP) and Capacity Factor (CF) and the each other's met mast point for mutual prediction of them. As a result, when self-prediction values were reference, relative errors of mutual prediction values were less than 1% for AEP and CF so that met masts wind data under the same condition of this study could exchange each other for estimating accurate wind resource.
지형 정보는 표고 자료가 요구되는 응용에서 반드시 필요한 중요한 자료이다. 이러한 응용에는 배수 유역, 하천망의 추출, 가시권 분석, 지형학적 특징의 분석, 지형에 관련된 산사태 유형의 양적인 분석 및 산사태 발생지역에서 민감도 분석을 위한 지형 위치의 검증 등이 있다. 그러므로 DEM으로부터 추출된 지형 매개변수 자료의 정확도를 연구해야 한다. 본 연구에서는 표고 격자 DEM을 이용하여 자료원과 격자크기가 지형 매개변수에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 지형매개변수 분석은 수치지형도로 구축된 것과 DTED DEM을 이용하여 배수유역, 유역경사, 하천망을 추출하여 비교하였다. 특히, 격자 DEM으로부터 하천망을 추출하는 경우 DEM 격자크기에 관계없이 흐름누적 임계값에 따라 많은 영향을 받았다. 따라서 본 연구에서는 두 자료원에 동일한 흐름누적 임계값을 적용하여 하천망을 비교 분석하였다.
DEM(Digital Elevation Model)은 지형에 대한 높이를 수치로 저장한 3차원 공간정보로 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 지형에 대한 3차원 시각화, 경사분석, 건설공사를 위한 설계 및 물량산출 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 3차원 공간정보 구축과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있지만 DEM 생성과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS(Mobile Mapping System), UAV 이미지 및 UAV LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 DEM을 구축하였으며, 각각의 결과물에 대한 정확도 평가 및 분석을 수행하였다. 연구결과 MMS와 UAV LiDAR에 의해 생성된 DEM의 정확도는 ±4.1cm 이내였으며, UAV 이미지를 이용한 DEM은 ±8.5cm의 정확도를 산출하였다. 또한 각각의 방법에 의한 자료처리 과정 및 결과물에 대한 비교를 통해 MMS, UAV 이미지, UAV LiDAR의 특징 및 효율성을 제시할 수 있었다. MMS 및 UAV를 활용한 DEM 구축은 지형에 대한 분석 및 가시화, 건설공사를 위한 기초자료 생성, 공간정보를 활용한 서비스 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이며, 관련 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 건설 전주기 (기획, 설계, 시공, 관리) 과정에서 생성되는 건설 CALS(Continuous Acquisition & Life-Cycle Support) 시스템 내의 데이터 셋 (443개)을 활용하여 토지보상비에 영향을 주는 주요 결정 요인을 분석한다. 해당 분석을 위해 기존 토지 비용 관련 연구에서 활용된 주요 변수를 활용하였다. 이를 기반으로 8개 (토지면적, 개별 공시지가, 감정평가액, 지목, 용도지역 1, 지형 고저, 지형 형상, 도로 접면)의 주요 변수를 활용하였다. 더불어, 해당 변수는 기계학습 알고리즘 기반의 Xgboost 알고리즘을 통해 변수별 중요도 평가를 진행하였고, 해당 변수 중, 개별공시지가가 가장 중요도가 높은 변수로 확인하였다. 토지보상비 결정 요인에 대한 분석 및 검증을 위해 선형다중회귀분석을 사용하였다. 검증을 위해 구성되는 변수로 종속변수는 개별공시지가 변수를 활용하였고, 독립변수는 연속형 변수 1개 (면적), 범주형 변수는 5개 (지목, 용도지역1, 지형고저, 지형형상, 도로접면)를 활용하였다. 본 연구의 모델에 대한 검증결과, 지목, 용도지역 1, 도로접면에 대한 독립 변수가 유의미한 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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