본 논문은 가시권역의 최대화를 만족하는 가시권 분석에 있어 지형요소가 어떻게 이용될 수 있으며 이러한 최적 다중 가시점 탐색 문제에 있어 지형요소의 이용이 얼마나 효과적인지를 살펴보는 연구이다. 이를 위하여 다양한 지형상태를 반영하는 지역의 DEM 자료와 각 DEM자료에 대한 지형요소 (peak, pass, pit)의 특정을 반영한 여섯 종류의 탐색방법을 제시하고 전통적인 공간 휴리스틱 (spatial heuristic)과의 비교 분석 (계산 시간과 총 가시권역 크기)을 통해서 지형요소를 이용한 방법의 효율성과 적용 가능성을 살펴보았다. 연구결과로써, 가시구역의 중복을 최소화하기 위해 제시된 버퍼링을 이용한 방법의 경우, 비록 공간 휴리스틱 방법에 비해 적은 가시구역 면적을 제시하였지만, 컴퓨팅 시간적인 측면에서 많은 이점을 제공하고 있음을 볼 수 있다. 또한 연구지역의 DEM상의 각각의 개별 그리드 셀을 대상으로 전체 DEM에 대해 계산된 가시구역을 이용한 방법의 경우, 비록 부가적인 계산 시간이 소요됨에도 불구하고 단순한 지형요소를 이용한 방법보다 향상된 분석 결과를 제시하였음을 알 수 있다.
본 논문은 가시권 분석에서의 지형 요소의 효율성과 활용성에 대한 내용으로써 지형 요소별로 가시권 분석 결과를 비교하여 각 지형 요소와 가시권 분석간의 관련성을 분석한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 peak, pass, pit, ridge, valley를 지형 요소로 선정하고 조망 지점에서 최대 가시 면적을 확보하는 문제를 가시권 문제로 정의하였다. 또한 다양한 지형적 요인을 고려하기 위해 산악 지역에서부터 평야 지역까지를 대상으로 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해발고도와 가시 면적과의 상관 관계는 낮게 나타났다. 이는 넓은 가시권 확보를 위해 고도가 높은 지점들을 우선적으로 선정하는 방법은 효과적이지 않다는 의미이다. 둘째, 넓은 가시 범위를 보이는 상위 지점들은 해발 고도의 편차가 적다는 점이다. 이는 넓은 가시 범위를 확보하기 위해서는 어느 정도의 해발 고도 지점을 대상으로 해야 한다는 의미이다. 셋째, 가시권 상위 지점들과의 가시권 비교 결과, 모든 연구 지역에 걸쳐 다섯 유형의 지형 요소가 최대 가시권 확보 면적과 유사한 결과를 나타내었다. 이 결과는 가시권 분석에서 지형적 요인의 중요성과 지형 요소의 기여방안에 대한 논의 토대가 될 수 있음을 의미한다. 또한 본 연구의 결과는 향후 최대 가시권 분석에 있어 가시권에 영향을 주는 요인 및 변수 선정에 기여할 것으로 기대할 수 있다.
We present a latent variable model-based approach to the analysis of gene expression patterns, coupled with topographic clustering. Aspect model, a latent variable model for dyadic data, is applied to extract latent patterns underlying complex variations of gene expression levels. Then a topographic clustering is performed to find coherent groups of genes, based on the extracted latent patterns as well as individual gene expression behaviors. Applied to cell cycleregulated genes of the yeast Saccharomyces cerevisiae, the proposed method could discover biologically meaningful patterns related with characteristic expression behavior in particular cell cycle phases. In addition, the display of the variation in the composition of these latent patterns on the cluster map provided more facilitated interpretation of the resulting cluster structure. From this, we argue that latent variable models, coupled with topographic clustering, are a promising tool for explorative analysis of gene expression data.
The aim of this study is to evaluate the hazard of landslides at Penang, Malaysia, using a Geographic Information System (GIS) and remote sensing. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and field surveys. The topographic and geologic data and satellite image were collected, processed and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The used factors that influence landslide occurrence are topographic slope, topographic aspect topographic curv ature and distance from drainage from topographic database, geology and distance from lineament from the geologic database, land use from TM satellite image and vegetation index value from SPOT satellite image. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by probability - likelihood ratio - method. The results of the analysis were verified using the landslide location data. The validation results showed satisfactory agreement between the hazard map and the existing data on landslide location.
본 연구에서는 홍수해석 등 수치모형을 이용한 기존의 홍수위험지역 선정 시 필요한 시간과 노력을 절감하고자 유출메커니즘 기반의 지형 분석을 통해 홍수취약지역을 제시하고자 한다. 유출메커니즘 기반의 홍수취약지역은 강우-유출수의 지표면 흐름누적 특성에 유리한 지역으로 일반적으로 저지대, 완경사, 하천 등이 해당된다. 분석을 위해 대상지역인 서울시의 수치지형도를 이용하여 표고, 경사도, 수직 및 수평 사면 곡률, 지표습윤계수 (Topographic Wetness Index, TWI), 유수력 지수 (Stream Power Index, SPI), 하천 및 맨홀과의 거리 등 8개의 지형학적 인자를 고려하였다. 지형학적 인자들과 실제 침수흔적자료와의 ROC (Receiver Operation Characteristic) 분석 결과, 표고, 경사도, 지표습윤계수, 맨홀과의 거리 등 4개의 지형학적 인자가 침수지역을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 홍수취약지역 선정 시 본 연구에서 제안하는 다양한 인자에 대한 우선순위 산정 방안은 홍수에 기여하는 지형학적 분석 요소를 간소화 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
The Government confirmed the action planning of digital mapping project for major thematic maps based on ‘Revised Plan for The Development of the National Geographic Information System’(NGIS). Mapping for major thematic maps was begun in 1998 when digital mapping project for topographic maps finished due to the delay of the action planning, and will selectively have produced the essential digital thematic maps according to the frequency of usage. The models of topographic-cadastral maps and administrative boundary maps around Suwon were produced in accordance with the presented draft. We presented specification for production of the most appropriate topographic-cadastral maps and administrative boundary maps through the analysis of the process of production, discussion and error check, and correction of the produced topographic-cadastral maps and administrative boundary maps. And we could make it easier to develop digital mapping project of topographic-cadastral maps and administrative boundary maps effectively by presenting the strategy for data input and maintenance, the cost model for carrying out the digital thematic map production, digital topographic maps, and the supplement of data model and data format. Topographic-cadastral maps has a wide range of usage but a lot of difficulties in the process of production and map update under use. So it seems that the study on users, university, private sector and municipal self-government must follow for promoting the use of topographic-cadastral maps.
In this study, we propose a method to investigate topographic characteristics by applying machine learning which is an artificial intelligence analysis method based on the spatial data constructed using UAV and the training data created through spatial analysis. This method provides an alternative to the subjective judgment and accuracy of spatial data, which is a problem of existing topographic characteristics survey for officially assessed land price. The analysis method of this study is expected to improve the problems of topographic characteristics survey method of existing field researchers and contribute to more accurate decision of officially assessed land price by providing more objective land survey method.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module. Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7% difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.
본 연구는 기존의 지도 도식을 분석하여 편리한 지도제작과 쉬운 지도 특성 인식, 자동지도제작율 향상 등을 위해 연구하였다. 이를 위해 수치지도 Ver 2.0(1/5,000)을 가지고 수행하였으며, 지도제작에 필요한 정보를 수치지도 및 지형도에서 획득하고, 지도 도식은 현재의 지형도 도식규정에서 표현하는 정보를 비교 $.$분석하여 지도제작 자동화에 유리하면서 기존 지형도와 유사한 형태, 단순 $.$명료한 형태의 도식이 되도록 고안하였다. 본 연구의 지도제작 자동화처리 결과 약 7%의 자동화율이 향상되었으며, 대상물 특성에 가까운 도식을 고안하여 지도특성을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다.
2020년 8월 집중호우로 인하여 전라남도 곡성지역에 토석류가 발생하여 5명이 사망하는 재난이 발생하였다. 이 지역을 대상으로 하여 사진 측량을 통해 0.03 m의 고해상도 지형정보를 구축하고 토사의 붕괴량을 측정하였다. 또한 Flo-2D를 이용하여 토석류의 유량과 지형정보의 차이에 따라 유동심, 유속, 확산면적에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 유량이 높아질수록 토석류의 유동심, 유속, 확산면적이 높아지며 고해상도 지형정보와 저해상도 지형정보와의 결과 차이도 높아지는 것으로 나타났다. 그리고, 고해상도의 지형정보를 적용하였을 때 실제의 토석류 흐름방향과 유사하게 계산되어 고해상도 지형정보의 적용이 토석류 해석 결과의 정확성을 높이는 결과를 정량적으로 분석하였다. 추가로 항복응력과 점성과 같은 지질정보에 대해 고려하면 전반적으로 실제 토석류의 확산 정보보다 작게 계산된 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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