노선계획 및 선정시 지형의 입체적 분석은 정책입안의 효율적인 판단을 내리는데 중요한 기초자료로 사용된다. 본 연구는 수치지형자료를 이용하여 지형을 모형화, 분석 및 재현함으로써 대상지역내의 진입노선 및 설계교량에 대한 선형을 효율적으로 결정하고자 하였다. 연구대상지역에 대한 등고선도, 불규칙삼각망도, 격자망도와 같은 수치지형모형을 바탕으로 사면경사도, 경사방향도, 음영기복도, 시정선도 및 유하선도를 분석하였다. 또한 절. 성토량을 산정하고 유토목선을 도시함으로써 도로공사를 위한 토공량을 예측할 수 있었으며 도로와 지형의 모의관측으로 시공후의 경관을 파악할 수 있었다. 이와 같이 입체적 지형자료의 시각적 효과는 계획가와 의사결정자가 대상지역의 지형적 특성을 고려하여 대안노선을 선정 및 검토하는데 효과적임을 제시할 수 있었다.
This study was conducted to evaluate the effects of early revegetation by analyzing the characteristics of germination and growth of Chrysanthemum zawadskii using vegetation-plant in rock slopes. After making up a growing basis of approximately 20-cm depth and 10-cm diameter by using a boring machine, the surface of rock slopes was planted with vegetation-plant. The number of germinating populations by soil media was 41 in H.s, 4 in T.s, 3 in M.s, and 0 in M.g.s. The germination rate (%) by soil media was 20.0% in H.s, 3.3% in T.s, 2.5% in M.s and 0% in M.g.s. In monthly changes of growth rate, the aspect was northwest direction, the soil media was H.s, and the treatment was microorganism plot. The main factors affecting survivorship and growth of population were soil media and treatment plot. The interaction between each factor had a good effects in bearing x treatment plot, soil media x treatment plot. but, it is recommended that the mulching of vegetation plant is highly needed to help the germination of seed and growth of vegetation because of loss of seed and soil media occurred due to rainfall. Therefore, The result suggests that the revegetation technique using boring in rock slope was very efficient in respect of the early revegetation and the landscape.
본 연구의 목적은 2002년 태풍 루사로 인해 강릉지역에서 발생한 산사태와 관련 요인들 간의 공간적 관계를 분석하는 것이다. 산사태 위치는 위성영상 및 현지조사를 실시하여 탐지하였다. 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축되었고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형 종류, 토질, 토앙모재, 토앙배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등이 산사태 발생요인으로 이용되었다. 빈도비 모델을 이용하여 산사태와 발생 요인 간의 공간적 관계를 추출하였다. 그 결과인 공간적 상관관계는 2002년 루사로 인한 산사테의 특성을 설명하고, 산사태 취약성도를 작성하는데 이용될 수 있다.
본 연구의 목적은 2002년 산사태가 많이 발생한 강원도 강릉 지역의 산사태 발생원인에 대해 인공신경망 기법과 GIS를 이용하여 취약성도를 작성 및 이를 검증하는 것이다. 이를 위해 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등 을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축하였고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종 류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등을 추 출하여 산사태 발생요인으로 이용하였다. 이러한 데이터베이스와 산사태 발생 위치에 대해 인공신경망 기법을 적용하 여 산사태 발생 원인에 대해 상대적인 가중치를 계산하고, 이를 적용하여 산사태 취약성도를 만들었다. 그리고 계산 된 산사태 취약성도는 산사태 발생을 정량적으로 예측하는 비곡선 방법을 이용하여 검증되었다. 이러한 결과는 산사 태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초 자료로서 활용될 수 있다.
본 연구에서는 설악산과 치악산 국립공원에서 소나무 공간분포와 경사, 방위, 고도 등의 지형학적 인자간의 연관성을 분석 하였다. 다양한 격자크기에서 방위에 따른 소나무의 공간분포 분석결과, 100 m 격자크기가 소나무의 공간분포 특성을 설명하기에 적합한 것으로 나타났다. 100 m 격자크기에서 지형인자에 따른 소나무 출현빈도는 고도 400~800 m, 경사 $15^{\circ}{\sim}30^{\circ}$, TWI 0~2에서 각각 가장 높게 분석되었으며, 방위에 따른 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 고도의 계급별로 지형인자에 따른 소나무 출현빈도 차이는 고도가 400 m 이하 일 때 지형인자에 따른 소나무 분포특성이 뚜렷하게 나타났다.
최근 지구는 이상기후를 원인으로 한 자연재난 발생에 의해 경제적 손실 및 인명 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구의 목적은 자연재난의 하나인 설해 적응에 관한 것으로 도로가 위치한 지역의 지형적 특성을 중심으로 설해취약지역을 선정하고 그 위험정도를 제시하는 것이다. 연구지역인 부산광역시의 경우 도심 내 구릉성 산지가 많이 분포하고 있어 도로의 경사가 급하고 많은 산복도로가 형성되어 있어 폭설에 취약한 구조로 되어 있다. 최근에는 폭설이라 할 수 없는 적은 적설량에도 도로교통이 마비되고 학교가 휴교하는 등 큰 혼란이 발생하였다. 지구온난화에 의한 이상기후는 예측이 어렵고 그 피해는 매우 큼으로 관련 사회기반시설에 대한 적응정책이 마련되어야 한다. 따라서 본 연구는 연구지역의 도로가 위치한 지형적 특성들을 중심으로 설해취약지역을 선정하고 행정동 단위 위험도 평가를 통한 위험정도를 나타냄으로 설해 적응정책수립 시기초자료로서 활용될 수 있도록 하였다.
종관기상자료만으로 충족시킬 수 없는 농업분야 국지기상정보 수요에 대처하기 위해 지형기후 관계식에 의거한 제주도 전역의 정밀기후 추정 및 표출방법을 개발하였다. 먼저 도전역을 250m 간격의 직교격자로 구획하고 교차점의 해발고도를 지형도상에서 판독하여 사방 1km 지역(단위격자)의 평균해발고도, 평균경사도, 그리고 평균 경사방향 등 지형내자를 계산, 정량화하였다. 18개의 기존 및 신설 기상관측소가 위치한 단위격자의 지형 인자값과 실제 관측된 일최저기온값을 중회귀분석하여 지형일기온 관계식을 도출하고 이로부터 미관측 격자에 대하여 주정치를 계산하였다. 구체적으로 겨울철 일최저기온에 대하여 3개의 전형적인 기압계 유형별로 최적 추정식을 만들어 해안지대에 위치한 제주 및 서귀포 관측자료와 기압계 유형판별만으로 도전역의 일최저온 분포 예측을 가능케 하였다.
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.
원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.
DEM(수치표고모형) 자료는 도시모델링, 홍수 예측, 경사 및 향 분석 등과 같은 GIS의 다양한 분야에 필요하며, 주로 수치지도, 항공사진, 고해상도 위성영상 등을 이용해서 제작해 왔다. 그러나 최근에는 LiDAR 데이터로부터 DEM을 제작하는 것이 효율적이고 정확도가 높기 때문에 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. LIDAR 원 데이터로부터 건물, 수목 등의 개체를 제거하여 DEM을 생성하는 과정을 필터링(filtering)이라고 하는데, 대부분의 연구에서는 필터의 크기를 비롯한 몇 가지 파라미터가 필요하고 그 값을 바꿔가면서 반복연산을 수행해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 비지면점으로 인식된 점의 높이값을 이웃 지면점의 높이값으로 대체하고 대체된 값을 다음 연산에 반영함으로써 개체의 크기에 대한 사전 지식 없이 다양한 크기의 개체를 제거할 수 있는 필터링 기법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 크기의 개체가 존재하는 경사가 심한 지형에 대하여 우수한 필터 링 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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