• 제목/요약/키워드: climate map

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상세지형스케일에 따른 도시유출모형의 관거월류 모의성능평가 (Sewer overflow simulation evaluation of urban runoff model according to detailed terrain scale)

  • 탁용훈;김영도;강부식;박문현
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제49권6호
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    • pp.519-528
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    • 2016
  • 최근 도시화 및 기후변화로 인한 집중호우가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인해 도시지역의 침수발생 위험도가 커지고 있다. 도시지역은 도로, 주택가, 지하시설 등 다양한 지형지물로 구성되어 있으며, 상세한 지형을 고려하지 못한 침수해석은 침수예상범위와 침수심을 제대로 표현하지 못한 결과를 도출할 수 있다. 특히, 인구와 자산이 밀집한 도심지에 대한 침수해석의 오류는 침수대책의 수립 및 재난대응에 큰 문제를 야기하여 인명과 재산피해로 이어질 수 있다. 도시지역 침수해석은 크게 관망흐름에 대한 해석과 지표면 범람해석 과정으로 구분되며, 각각의 해석과정상 정확도가 침수해석의 정확도에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 도시지역 침수해석 과정 중 지표면 표고자료의 정확도가 침수해석에 미치는 영향에 대한 평가를 위해 10m급 DEM, LiDAR 자료, 1:1,000 수치지도를 바탕으로 표고자료별 정량적인 침수예측결과를 검토하였다. 검토대상지역은 도림천 유역내 대림, 신림3, 신림4 배수분구로, 2010년 호우에 따른 침수모의를 XP-SWMM 모형으로 수행하였다. 모의결과, 10m DEM의 경우 표고자료의 오차로 인해 1m 이상 침수심이 발생되는 고위험지역에 대한 표현이 적절히 이뤄지지 못했으며, 특히 일부 월류가 발생하는 맨홀에 대해서는 지표면 침수가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 도시지역의 범람해석시 지형자료의 정확도는 중요한 요소가 되며, 10m DEM을 이용하는 경우는 신중을 기하여야 함을 알 수 있었다.

지리정보시스템을 이용한 새만금 해양환경정보시스템 구축 (Implementation of Saemangeum Coastal Environmental Information System Using GIS)

  • 김진아;김창식;박진아
    • 한국지리정보학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.128-136
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    • 2011
  • 새만금 방조제 건설 및 토지 개발사업에 따른 해양환경변화 모니터링 및 예측을 위하여 2002년부터 실시간 또는 정기 해양관측 및 수치모델 시뮬레이션을 수행하고 있다. 새만금 해양환경자료는 크게 해양기상, 해양물리/해수유동, 해양수질, 해양생태계, 해저 지형/지질 분야로 분류되며, 각 분야별 관측 및 예측을 통해 지속적으로 생산되는 자료는 10여년에 걸쳐 축적되고 있다. 수집된 해양환경자료는 대용량의 다차원 다변수 시 공간적 분포 특성을 갖는 이질적 자료이기 때문에 이러한 특성을 고려하여 효과적으로 자료의 수집 처리 관리 제공이 가능한 정보시스템 개발은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 지리정보시스템과 연계된 웹 기반 새만금 해양환경정보시스템 구축을 통하여 분야별로 축적된 새만금 해양환경정보를 통합적으로 수집 관리하며, 직관적이고 효율적인 웹 사용자 인터페이스 구성과 statistical graphs 및 thematic cartography를 적용한 자료의 과학적 가시화를 통해 방대하고 복잡한 자료의 효과적인 조회 및 분석이 가능하다. 나아가 지오프로세싱을 통한 공간분석을 통해 장기간에 걸친 변화 양상에 대한 정량적 분석을 통하여 새만금의 친환경적 개발을 위한 과학적 근거 제시 및 의사결정 지원을 위한 도구로 활용되고 있다. 또한 원활한 웹 기반 정보 서비스를 위해 다중 맵 캐쉬, 다중 레이어, 공간 데이터베이스 구축 등도 병행되었다.

제주 남부해역 수온 수직구조의 공간분포 특성 파악 (Spatial Distribution Characteristics of Vertical Temperature Profile in the South Sea of Jeju, Korea)

  • 윤동영;최현우
    • 한국지리정보학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.162-174
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    • 2012
  • 공간적으로 3차원의 특성을 지닌 해양에서 수직적인 수온 자료의 특성을 가시화하기 위해서는 각 수심층별 수평 수온분포도와 같은 2차원적 주제도나 3차원적 공간보간을 통한 입체 모델을 사용하게 된다. 이러한 방법은 해양 현상을 시각적으로 이해하는데 유용하지만, 수직적 수온분포의 공간 패턴 분석이나 수직적 수온의 특성과 다른 해양 요인(해양화학, 해양생물, 기후변화 등)과의 관계분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 수온 수직구조의 주요 파라미터인 혼합층의 깊이, 최대수온구배, 수온약층의 두께를 추출하는 알고리즘을 이용하여, 수온의 수직구조 특성을 정량화함으로써 제주남부 해역의 수온 수직구조의 공간분포 특성을 밝히고자 한다. 이를 위해 수온 수직구조를 대표하는 세 가지 파라미터에 대한 공간분포지도 제작을 비롯해 공간자기상관 지수(Moran's I)를 계산하였다. 아울러, 세 가지 파라미터에 대한 군집분석을 수행하여 제주 남부해역을 4개 지역으로 그룹핑하고, 각 지역에 대한 수직 수온구조의 특성을 정의하였다.

재난재해 분야 드론 자료 활용을 위한 준 실시간 드론 영상 전처리 시스템 구축에 관한 연구 (A Study on the Construction of Near-Real Time Drone Image Preprocessing System to use Drone Data in Disaster Monitoring)

  • 주영도
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.143-149
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    • 2018
  • 최근 전 지구적인 기후변화에 따른 자연재해 피해의 대규모화로 인하여 재해 모니터링과 방재 등 재난재해 분야에서 원격탐사 기술을 적용한 시스템이 구축되고 있다. 다양한 원격탐사 플랫폼 중 드론은 기술의 확산 발전으로 민간분야에서도 활발하게 활용되고 있으며, 적시성, 경제성 등의 장점으로 재난재해 분야에서의 적용이 증대되고 있다. 본 논문은 이러한 드론 기반의 재난재해 모니터링 시스템 구축의 요소 기술인, 준 실시간으로 드론 영상자료를 매핑할 수 있는 전처리 시스템 개발에 관한 것이다. 연구를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 SURF 알고리즘을 기반으로 레퍼런스 영상과 촬영 영상 간 특징점 매칭을 통해 보정하는 시스템을 구축하였다. 연구 대상 지역은 가화강 하류 지역과 대청댐 유역으로 선정하였으며, 두 지역은 매칭을 위한 특징점이 많고 적음의 차이가 뚜렷하여 다양한 환경에서 시스템 적용 가능성을 위한 실험에 적합하다. 연구결과 두 지역의 기하보정 정확도가 0.6m와 1.7m로 각각 나타났으며 처리시간 또한 1장당 30초 내외로 나타났다. 이는 적시성을 요하는 재난재해 분야에서 본 연구의 적용 가능성이 높음을 시사한다. 그러나 레퍼런스 영상이 없거나 정확도가 낮은 경우는 보정 결과가 떨어지는 한계점이 있다.

딥러닝을 이용한 연안방재 시스템 구축에 관한 연구 (Study of the Construction of a Coastal Disaster Prevention System using Deep Learning)

  • 김연중;김태우;윤종성;김명규
    • 한국해양공학회지
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    • 제33권6호
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    • pp.590-596
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    • 2019
  • Numerous deaths and substantial property damage have occurred recently due to frequent disasters of the highest intensity according to the abnormal climate, which is caused by various problems, such as global warming, all over the world. Such large-scale disasters have become an international issue and have made people aware of the disasters so they can implement disaster-prevention measures. Extensive information on disaster prevention actively has been announced publicly to support the natural disaster reduction measures throughout the world. In Japan, diverse developmental studies on disaster prevention systems, which support hazard map development and flood control activity, have been conducted vigorously to estimate external forces according to design frequencies as well as expected maximum frequencies from a variety of areas, such as rivers, coasts, and ports based on broad disaster prevention data obtained from several huge disasters. However, the current reduction measures alone are not sufficiently effective due to the change of the paradigms of the current disasters. Therefore, in order to obtain the synergy effect of reduction measures, a study of the establishment of an integrated system is required to improve the various disaster prevention technologies and the current disaster prevention system. In order to develop a similar typhoon search system and establish a disaster prevention infrastructure, in this study, techniques will be developed that can be used to forecast typhoons before they strike by using artificial intelligence (AI) technology and offer primary disaster prevention information according to the direction of the typhoon. The main function of this model is to predict the most similar typhoon among the existing typhoons by utilizing the major typhoon information, such as course, central pressure, and speed, before the typhoon directly impacts South Korea. This model is equipped with a combination of AI and DNN forecasts of typhoons that change from moment to moment in order to efficiently forecast a current typhoon based on similar typhoons in the past. Thus, the result of a similar typhoon search showed that the quality of prediction was higher with the grid size of one degree rather than two degrees in latitude and longitude.

공간정보를 활용한 도심지 토사유실 위험도 평가 (The evaluation of Soil Erosion Risk of Urban Area based on Geospatial Information)

  • 이근상
    • 지적과 국토정보
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    • 제45권2호
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    • pp.57-70
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    • 2015
  • 최근 기후변화에 따른 집중호우로 토사유실이 심각해지고 있다. 이러한 토사유실은 산사태, 수질, 농경지 생산성 저하 등의 주요 원인이 되고 있다. 따라서 토사유실 모델링에 매우 민감하게 작용하는 DEM, 토양도 그리고 토지피복도와 같은 공간정보를 활용하여 토사유실에 영향을 주는 주요 원인지역을 찾는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 이용하여 토사유실량을 평가하였다. 완산구에서는 효자 4동과 평화2동의 토사유실량이 각각 10,869ton/yr과 10,477ton/yr으로 높게 나타났으며 덕진구에서는 우아2동의 토사유실량이 17,603ton/yr으로 높게 나타났다. 또한 토사유실 잠재성 평가에 이용되는 단위 토사유실량 분석결과, 완산구에서는 효자1동과 평화1동이 각각 $1,485.7ton/km^2$$1,297.0ton/km^2$로 높게 나타났으며, 완산구에서는 인후3동의 단위토사유실량이 $2,557.7ton/km^2$으로 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출한 성과는 도심지 토사유실 및 토석류 위험도를 예측하고 대비하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

친환경적 공간계획을 위한 도시의 열환경 분석 (Analysis of Urban Thermal Environment for Environment-Friendly Spatial Plan)

  • 이우성;정성관;박경훈;김경태
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.142-154
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    • 2010
  • 본 연구는 경상남도 창원시를 대상으로 다양한 도시의 공간적 특성이 지표온도에 미치는 영향성을 분석하고, 도시지역의 유형에 따른 열환경 특성을 파악하고자 한다. 이를 위해 Landsat 5 TM 영상에서 지표온도, NDBI(Normalized Difference Built-up Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 등을 추출하였으며, 고해상도($10cm{\times}10cm$) 칼라항공사진을 토대로 토지이용 및 토지피복 형태를 분류하였다. 공간통계분석의 기본단위는 $500m{\times}500m$의 Vector Grid로 구축하여 각각의 공간특성 인자별 주제도를 작성하였다. 열환경과 공간특성의 관계성을 평가한 결과, 지표온도와 NDBI의 상관계수가 0.929로 가장 높게 나타났으며, 불투수지역의 비율과도 0.857의 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 다음으로 도시지역의 유형을 주거중심, 공업중심, 녹지중심, 혼합의 4개 지역으로 군집 분류하여 유형별 지표온도를 분석한 결과, 공업중심지역의 지표온도가 $21.10^{\circ}C$로 가장 높았고, 녹지중심지역이 $18.85^{\circ}C$로 가장 낮게 평가되었다. 이상의 연구결과는 도시 지역의 공간적 특성이 열환경에 미치는 영향성을 규명하였으며, 향후 열환경 개선을 위한 토지이용계획과 개발밀도 규제 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

고밀도 LiDAR 자료를 이용한 산림자원 추출에 관한 연구 (Extraction of Forest Resources Using High Density LiDAR Data)

  • 최영락;이종신;윤희천
    • 한국측량학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.73-81
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    • 2015
  • 이 연구의 목적은 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림에 대한 정보를 보다 정확하게 정량화하기 위한 방법을 연구하는데 있다. 기후변화와 관련하여 온실가스 흡수량 확보를 위한 산림자원의 정량적 분석을 위해 고밀도의 LiDAR 자료 획득방법과 산림자원의 추출방안을 연구하였다. 그 결과, 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림자원의 객체별 수고 및 수관을 추출 할 수 있었다. 산림자원의 수고 및 수관의 추출은 수치지형도 제작에 사용되는 평균 2.5points/㎡의 저밀도 LiDAR 자료를 사용할 경우 정확한 추출이 어려웠다. 지형, 산림자원의 특성, 데이터 용량 및 처리속도 등을 고려하여 7points/㎡의 고밀도 LiDAR 자료를 이용할 경우 다수의 개체를 추출할 수 있었다. 산악지형과 혼합지형이 대체적으로 평탄지형보다 점밀도가 높고 다수의 산림자원이 추출되었다. 또한 도엽별로 처리할 경우 경계지역에서의 개체를 추출 할 수 없었으며, 넓은 지역을 한번에 처리하기 보다는 처리시간과 대상지역의 특성을 고려하여 지역을 세분화하여 추출하여야 함을 알 수 있었다. 향후 산림자원 정보를 이용한 온실가스 흡수량에 대한 심도있는 연구가 이루어져야할 것이다.

RapidEye 위성영상을 이용한 작물재배지역 추정을 위한 FC-DenseNet의 활용성 평가 (Assessment of the FC-DenseNet for Crop Cultivation Area Extraction by Using RapidEye Satellite Imagery)

  • 성선경;나상일;최재완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.823-833
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    • 2020
  • 안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

레이더강우와 Vflo모형을 이용한 남강댐유역 홍수유출해석 (Flood Runoff Analysis using Radar Rainfall and Vflo Model for Namgang Dam Watershed)

  • 박진혁;강부식;이근상;이을래
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.13-21
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    • 2007
  • 최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 미국 오클라호마 대학에서 개발한 Vflo모형을 이용하였으며, 낙동강권역의 남강댐유역($2,293km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기 위한 기반이 될 것으로 사료된다.

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