• 대기
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• 제18권1호
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• pp.71-81
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• 2008

In this study, in order to estimate high resolution precipitation with monthly time scales, Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) was modified and configured for Korean precipitation based on elevation, distance, topographic facet, and coastal proximity. Applying this statistical downscaling model to Korean precipitation for 5 years from 2001 to 2005, we have compiled monthly grid data with a horizontal resolution of 5-km and evaluated the model using bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient between the observed and the estimated. Results show that bias, RMSE, and correlation coefficient of the estimated value have a range from 0.2% to 1.0%, 19.6% (June) to 43.9% (January), and 0.73 to 0.84, respectively, indicating that the modified Korean PRISM (K-PRISM) is reasonably worked by weighting factors, i.e., topographic effect and rain shadow effect.

• 한국물환경학회지
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• 제25권3호
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• pp.351-362
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• 2009

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, semi-distributed model, first divides the watershed into multiple subwatersheds, and then extracts the basic computation element, called the Hydrologic Response Unit (HRU). In the process of HRU generation, the spatial information of land use and soil maps within each subwatershed is lost. The SWAT model estimates the HRU topographic data based on the average slope of each subwatershed, and then use this topographic datum for all HRUs within the subwatershed. To improve the SWAT capabilities for various watershed scenarios, the Spatially Distributed-HRU (SD-HRU) pre-processor module was developed in this study to simulate site-specific topographic data. The SD-HRU was applied to the Hae-an watershed, where field slope lengths and slopes are measured for all agricultural fields. The analysis revealed that the SD-HRU pre-processor module needs to be applied in SWAT sediment simulation for accurate analysis of soil erosion and sediment behaviors. If the SD-HRU pre-processor module is not applied in SWAT runs, the other SWAT factors may be over or under estimated, resulting in errors in physical and empirical computation modules although the SWAT estimated flow and sediment values match the measured data reasonably well.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.298-301
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• 2004

The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslide­occurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.75-80
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• 2009

봉수대는 예로부터 조선시대에 이르기까지 국방 및 통신에서 중요한 역할을 해왔다. 그동안의 봉수대에 대한 연구는 고문헌을 통한 조사에 집중되었다. 본 연구에서는 봉수대 입지 선정에 영향을 주는 요소들인 고도, 단면도, 봉수대간의 거리 및 가시권 등의 지형요소를 분석하였다. 그리고 봉수대의 입지 선정 시 지형적 요소가 어떻게 고려되었는지 분석하였다. 분석 결과 봉수대의 지형 특성은 신호전달에서는 봉수대간의 거리와 가시거리가 상관이 있었고 조망에 있어서는 해안과의 거리와 가시범위가 상관이 있었다. 봉수대의 위치 선정에 있어서는 한가지의 지형요소뿐만 아니라 어려 지형요소들이 복합적으로 고려되었다고 생각된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.344-346
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• 2004

IKONOS 1m satellite imagery is particularly well suited for 3-D feature extraction and 1 :5,000 scale topographic mapping. Because the image line and sample calculated by given RPCs have the error of more than 11m, in order to be able to perform feature extraction and topographic mapping, rational polynomial coefficients(RPCs) camera model that are derived from the very complex IKONOS sensor model to describe the object-image geometry must be refined by several Ground Control Points(GCPs). This paper presents a quantitative evaluation of the geometric accuracy that can be achieved with IKONOS imagery by refining the offset and scaling factors of RPCs using several GCPs. If only two GCPs are available, the offsets and scale factors of image line and sample are updated. If we have more than three GCPs, four parameters of the offsets and scale factors of image line and sample are refined first, and then six parameters of the offsets and scale factors of latitude, longitude and height are updated. The stereo images acquired by IKONOS satellite are tested using six ground points. First, the RPCs model was refined using 2 GCPs and 4 check points acquired by GPS. The results from IKONOS stereo images are reported and these show that the RMSE of check point acquired from left images and right are 1.021m and 1.447m. And then we update the RPCs model using 4 GCPs and 2 check points. The RMSE of geometric accuracy is 0.621 m in left image and 0.816m in right image.

• 한국지반공학회논문집
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• 제33권10호
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• pp.5-14
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• 2017

자연사면의 붕괴를 예측하기 위한 위험지도는 지형학적, 수문학적 및 지질학적 요소의 조합으로 구성된다. 지형적인 요소는 수치고도모형(DEM)으로부터 추출하여 작성된 방위도, 경사도, 곡률, 지형지수를 포함하며, 풍화대의 심도를 반영하고 있다. 수문학적 요소는 토양배수(soil drainage), 습윤지수가 불안정성을 판단하는 주요 요소이다. 그러나 대부분의 도시 지역은 평야(저지대)에 위치하므로 지형요소와 수문요소만으로 위험지도를 작성하기는 어려운 것으로 판단된다. 본 연구에서는 도심지와 같은 평탄한 저경사 지역의 붕괴 위험을 판단하기 위하여 고수계, 토양심도(풍화토심도)와 지하수 수위 데이터 등과 같은 다양한 자료를 수집하여 해석 요소로 사용하였으며, 위험지도의 신뢰성을 판단하기 위하여 강남구와 여의도 지역에서 과거 발생한 재해 기록과 비교하여 분석을 진행하였다. 기존에 작성된 재난안전연구원의 재해위험도는 지형적인 요소만이 반영되었으므로 도심지는 대체로 안정된 지역으로 분류되고 있고, 과거 붕괴 이력이 반영되지 않았다. 본 연구에서 제시된 붕괴위험도는 풍화대 심도, 토양 배수조건, 지하수 조건, 고수계 등을 입력자료로 추가하였다. 그 결과 실제 붕괴가 발생한 지점에서 취약성이 증가하는 결과를 보였다. 실제 붕괴이력과 지반침하지도의 결과를 비교 분석한 결과 기존 방식에 의한 붕괴위험 지도에서는 3등급은 12%, 4등급은 88%로 분석되었으나, 도심지 특성을 고려한 지반침하지도에서는 2등급 2%, 3등급 29%, 4등급 66%, 5등급 2%으로 재해취약성의 변화가 잘 나타났으며, 실제 붕괴가 발생한 지점에서 위험도가 증가하였고 상당한 유의성을 나타내었다.

• 한국산림과학회지
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• 제99권6호
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• pp.908-913
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• 2010

본 연구는 한국 중부지방의 소나무와 참나무류의 생장에 기후와 지형인자가 미치는 영향을 분석하였다. 입목의 반경생장량과 기상 인자간의 관계를 규명하기 위해 수목의 목편을 채취하고 연년반경생장량을 측정하였다. 본 연구에서는 연년반경생장량이 기본적으로 수령에 영향을 받는다고 가정하여 수령을 독립변수로 하는 생장량을 추정하고 이를 기반으로 수령 30년 일때의 생장량을 표준생장량으로 정의하여 추정하였다. 표준생장량의 공간분석을 통해 소나무 생장의 공간적인 변이성을 발견하였으며, Generalized Additive Model(GAM) 통해 지형 및 기상인자와 표준 생장량간의 관계를 밝힐 수 있었다. 기온상승은 소나무 생장에는 부(-)의 영향을 참나무에는 양(+)의 영향을 주며, 강수량 증가는 두 수종 모두에게 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 표준생장량과 지형 및 기상 인자간의 관계식을 GIS기반 임상도의 소나무와 참나무류 공간분포에 적용하여 기온상승에 대한 소나무와 참나무류의 공간분포변화를 예측하였다. 이를 통해 우리나라의 소나무는 참나무류에 비해 기후변화에 취약하며, 60년 이후에는 동해안 및 남부지역을 중심으로 대부분의 소나무림이 참나무류림으로 대체될 것으로 예측되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권1호
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• pp.10-18
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• 2017

소나무는 우리나라에서 생태적, 사회 문화적으로 가장 중요한 수종으로 보호 이용되어 온 수종이다. 그러나 산림유전자원보호구역 내 금강소나무 고사가 발생하고 있어 명확한 원인 구명 및 대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강소나무의 고사 원인 구명을 위해 시계열 항공영상을 이용하여 금강소나무 고사 발생 전수 조사를 실시하고 고사발생 지역에 대한 지형환경특성을 분석하여, 소나무 고사의 위치적 특성 및 이에 따른 기상 요인과의 연관성을 파악하였다. 그 결과, 2,600ha 연구 대상지 내에서 약 1,956본의 금강소나무 고사목이 추출되었다. 소나무의 고사는 소나무 생육지역에 비해 고도가 높고, 일사량이 많고, 지형습윤지수가 낮은 지역, 남 남서사면, 능선 부위, 풍노출도가 높은 지역에 집중되어 발생한 것으로 나타났다. 이러한 지역은 지형조건에 따라 영향을 받는 미기상 특성에 따라 고온과 건조 스트레스가 상대적으로 높은 지역으로 분류되는 지역이다. 기후변화에 따라 고온 건조 스트레스가 전반적으로 높아지고 있으며 취약지역을 중심으로 스트레스의 임계치를 넘으면서 고사현상이 발생하는 것으로 추정되었다. 이러한 지형환경 특성을 바탕으로 MaxEnt 모형을 이용하여 소나무 고사 발생 위험 지도를 제작하였으며, 이는 향후 소나무 보호 관리 대책 수립에 활용될 수 있다.

• 환경영향평가
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• 제15권1호
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• pp.53-65
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• 2006

Topographic condition is one of the most important things in farming activities. The topographic condition didn't matter for farming in the past because agricultural products had competitive power in the market. So farmers tried to extend their farms without any concern of topographic condition. We need less labor-consuming farming as industrial structure has been changed and the competitive power of the farming has been getting weak. This study analyzed the fallow potential in agricultural area by topographic condition so that we have got results as follows. Maps of elevation, slope, distance from roads and water resources were made for getting a fallow probability model in farms, and these 4 factors were used as independent variables while a variable on whether it is fallow or not is a dependent variable in logistic regression model. In an analysis of the fallow potential depending on farm land types, the fallow probability in fallow orchard showed the highest value of farm lands, 0.973. Cultivated orchard had 0.730 and upland had 0.616 of the fallow probability. The fields having high fallow potential had high elevation, steep slope, and long distance from water resources and roads. Especially, fields having a probability over 0.99 appeared in orchards, fallow uplands and single cropping uplands, which were recognized to have several disadvantages related to the fallow like as high elevation, steep slope, and long distance from water resources and roads. With the logistic analysis, the suitable farm lands appeared at 16.45m of the mean elevation, 1.89 degree of the mean slope, 39.91m of the average distance from water resources, and 32.39m of the average distance from roads. On the contrary, non-suitable land appeared at 114.7m of the mean elevation, 24.9 degree of the mean slope. The distance from roads was more important variable than the distance from water resources for analyzing suitable farm land.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제4권2호
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• pp.115-121
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• 2017

본 연구는 가야산국립공원을 대상으로 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용 식생분포에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 식생분포 확률을 기초로 가야산국립공원의 잠재자연식생을 추정하였다. 가야산국립공원의 현존식생조사 결과 128개의 군락이 분포하는 것으로 나타났다. 가야산국립공원의 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량의 7개 요인을 중심으로 군락별 분포를 분석하였으며, 이를 바탕으로 분포확률을 추정하였다. 잠재자연식생의 분포확률이 0.3이상인 군락은 소나무군락의 출현확률이 55.80%로 가장 높았으며, 신갈나무군락이 44.05%, 상수리나무군락이 0.09%, 굴참나무군락이 0.06%로 나타났다. 식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 요인으로 한정할 경우 가야산국립공원의 잠재자연식생은 신갈나무군락(43.1%)과 소나무군락(56.9%)이 나타날 것으로 예측되었다.