• 동굴
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• 제68호
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• pp.75-98
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• 2005

Korea physiographic province is divided into two provinces which is northern Chugaryung graben zone and southern Chugraryung graben zone. Northern Chugraryung is also divided in to Gema block and Kohan block, and southern Chugraryung dividedinto Han block, Yongnam basin and Honam plain. The above mentioned macro geomorophic units is divided, mainly on the geotectonics. The meso geomorphic units is divided, based upon the regional distribution of topographic characteristic that is plateaus, mountains, mountain range, basins and great plain etc. Micro geomorphic units id into a mountain, a hill, a plain, and a lowland, and then it is formed by selfreliant topographic unit. And micro topographic (fan, peneplain, delta, etc) dealt with a characteristics unit. In this article has a disregarded amallest scale that is included flood plait natural levee, back marsh and oxbow lake etc. Accordingly, it shows macro units are meso units are 5, meso units are 53, micro units are 299. A study method of physiographic provincs prefered to aufsteigende and abstergands methoy. How to organically combine topographic factors can be seen in regional distribution of the peculiar topographic characteristics, for charage teristic of topographic makes a study on the topographic of micro unit such understanding as aufsteigende method. At the same time, since it can be studied systematically from marco unit to micro unit like the absteigende methods, I used both methods. And this establishment of physiographic province based on the scientific method depend on the base map of climate classification. Geology, Soil, Biology. I feel confident that it will be used the basic map for land use map, land classification map, study of geomorphology of Korea. And will be used for study of a topographic standard data.

• Genomics & Informatics
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• 제1권1호
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• pp.32-39
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• 2003

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.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.327-335
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• 2020

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.80-89
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• 2008

위성영상을 이용한 지도제작 분야는 입체영상 획득이 가능한 SPOT 위성이 발사되면서 이에 대한 정량적인 분석이 가능해졌다. 특히, 고해상도 위성영상은 항공사진촬영이 불가능하여 대축척 지도제작이 곤란한 지역 또는 지상기준점 측량이 불가능한 지역에 대한 수치지도 제작 분야에 있어서 효율적인 방법으로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구에서는 미국 국가지형공간정보국(NGA;The National Geospatial-Intelligence Agency)에서 제공하는 정사영상 자료를 이용하여 지역적 특성을 고려한 지형정보를 추출하고 이에 대한 평면위치 정확도를 분석하였다. 이를 위해 일정한 크기로 타일링된 정사영상에 대해 국토지리정보원에서 제공하는 축척 1:5000 수치지도를 기준으로 지역적 특성에 따른 정확도를 평가하였고 이를 바탕으로 비접근 지역의 지형정보 획득을 위한 기 구축 정사영상의 활용 가능성을 제시하고자 하였으며 비접근 및 난접근 지역에서의 지상기준점 획득에 대한 제한을 극복하는 수단으로 본 연구의 결과를 활용하고자 하였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권5호
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• pp.47-52
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• 2011

최근 국지적 강풍 및 태풍에 의한 피해규모가 증가하고 있다. 국토의 70%이상이 산악지형인 우리나라에서는 산악지형의 특성에 따른 풍속의 변화를 적절하게 반영한 풍하중 산정이 필요하며 건축구조기준(2009)에서도 이를 명시하여 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 그러나 실제 구조물 설계 시 지형적 특성을 고려한 풍속지형계수를 산정하기 위해서는 현지 지형측량 등 여러 가지 어려운 점을 가지고 있다. 본 논문에서는 수치지형도에서 TIN보간법을 이용한 수치표고모델(DEM)을 제작하고, ESRI(R)ArcObjectTM와 프로그래밍 언어인 비주얼 베이직(Visual Basic)을 사용하여 풍속지형계수를 자동적으로 산정할 수 있는 인터페이스를 설계 구현하였다. 이를 도심지에 위치한 산악지형에 적용함으로써 풍속지형계수 산정 인터페이스의 실용성을 점검하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.271-280
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• 1999

The topographical effect resulted from rugged terrains and inhomogeneous spectral characteristics due to the complexly mixed land cover condition of Korea substantially lower the remotely sensed land cover classification accuracy In this study, a topographic correction method using digital elevation model to alleviate the topographic effects. To deal with inhomogeneous spectral characteristic, a hybrid classifier with inclusion of prior probabilities was introduced. This investigation concluded that the topographical normalization and hybrid classification with prior probabilities are effective on rugged landscape. The overall and average classification accuracies were improved by 0.92％ and 1.016％ respectively. The most substantial and noticeable accuracy improvement was observed in forest areas.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.849-854
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• 2001

Bishop이 제안한 Generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률 버전이다. GTM은 데이터가 생성되는 확률 분포를 잠재 변수, 혹은 은닉 변수를 사용하여 모형화한다. 이것은 SOM에서는 구현될 수 없는 GTM만의 특징이며, 이러한 특징으로 인하여 SOM의 한계들을 극복할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 학습(Bayesian learning)을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 데이터에 대한 확률 분포, 그리고 베이지안 추론의 정확성을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 기존의 분류 알고리즘에서 많이 실험하였다. 학습 데이터를 통하여 이를 확인하였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.154-159
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• 2001

Nakdong estuary is located at south-eastern coast of the Korea. A lot of sediment from upper river was deposited at this area. It has caused many problems such as changes in topography and tidal current. In this paper, field observation data on tidal currents and sediments were investigated as well as historical topographic changes by dredging and reclamation of the foreshore. Then, the numerical model considered the settling velocity of the suspended solids according to the particle size was applied to examine the characteristic of deposition. The results are as follows : 1. Changes of characteristics of deposition were caused by topographic changes of Nakdong estuary 2. Characteristics of deposition were influenced by river plume and tidal currents. 3. Numerical model which considers settling velocity reappeared distribution of deposition by particle-size. 4. Used model is only resonable for discussion in the quality, so, it is strongly suggested that the new model development is needed including the quatitative deposition processes.

• 지질공학
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• 제32권1호
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• pp.73-83
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• 2022

충주시 상산마을 주변 임도에서 집중호우 기간 중 산사태가 발생한 임도 상부사면 6개소, 하부사면 24개소를 대상으로 붕괴 원인을 분석하였다. 토층의 물리·역학적 특성은 임도 하부사면이 상부사면에 비해 공극이 많아 건조단위중량이 낮고, 토층의 입자 배열이 느슨하여 마찰각이 작다. 지형학적 특성은 임도 하부사면이 상부사면에 비해토층이 두껍고, 경사방향의 수직 및 수평 방향으로 오목하며, 경사는 상대적으로 완만하고, 특정집수면적이 넓어 지형습윤지수가 높은 특징을 보인다. 따라서 임도 하부사면은 상부사면보다 물리·역학적 특성 및 지형학적 특성이 전반적으로 산사태 발생에 취약한 것으로 나타났다. 상기 두 원인 외에도 임도 배수시설의 시공 및 유지관리가 적절하게 수행되지 못한 점도 사면붕괴의 발생 원인 중 하나로 분석된다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.157-162
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• 2003

Nakdong estuary is located at south-eastern coast of the Korea. A lot of sediment from upper river were deposited at this area. It has cause many problem such as changes in topography and tidal current. Changes of characteristic of deposition were cause by topographic change of nakdong estuary. Analyzing and evaluating data, we could predict the direction of movement of the sand bar and the growth toward south-eastern of Nakdong estuary. It was caused by decreasing river discharge after construction of Nakdong-kang barrage.