Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.20
no.1
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pp.85-96
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2013
This study collected national secondary and tertiary nationwide natural environment survey data of the National Institute of Environmental Research as well as the National Park's secondary and tertiary natural resource research data executed by the Korea National Park Service. The data collection is aimed at reclassification the geomorphological landscape resources of each park in varying types. The results generated a total of 3,169 geomorphological landscape resources within all the national parks. Among all the geomorphological landscape resources, 794 landscape resources were judged as Level I, which accounts for 36.9%. Next, 546 landscape resources were judged as Level II, or 25.3%, and 459 landscape resources judged as Level III, or 21.3%. Lastly, 191 landscape resources were judged as Level IV, having the lowest conservation level, or 8.9%. The number of Level I landscape resources for each national park includes 207 sites on Seoraksan, 92 sites on Dadohaehaesang Park, 84 sites on Jirisan, and 60 sites at the Taeanhaean, respectively. Dadohaehaesang National Park, Seoraksan National Park, Taeanhaean National Park, Jirisan National Park, Songnisan National Park, and Gyeryongsan National Park were evaluated as national parks having excellent landscape resources. To use these excellent landscape resources, there is a need to increase visitors' satisfaction and increase their interest in and understanding of landscape resources. To achieve this, a landscape viewpoint map must be composed and installed at the entrance or at certain points to provide visitors with useful information regarding the geomorphological landscape resources.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.23
no.3
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pp.57-66
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2016
The objective of this study is to find out geomorphological characteristics of historical ruins where people produced and consumed large jar coffins excavated in the Yeongsan river basin using the map of old drainage network to restore distribution network. For this purpose, we chose the 21 consumption sites. The results are as follows. First of all, large jar coffins(relics, 47.6% of total) in the Yeongsan River basin were located in Sampo stream basin, almost all of them were located within the Yeongsan River main stream basin and Sampo stream basin. Also, distance from all consumption site to river was within about 2km. Therefore, it is thought that the all consumption sites are located at the place of the gift of nature that was very favorable to water transport of jar coffins. The results of this study may be used as basic data for research of cultural relics in the Yeongsan river basin.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.23
no.3
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pp.67-78
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2016
Soil carbon(C) is an essential property for characterizing soil quality. Understanding spatial patterns of soil C is particularly limited for mountain areas. This study aims to predict the spatial pattern of soil C using terrain analysis in a steep mountainous area. Specifically, model performances and prediction uncertainties were investigated based on the number of resampling repetitions. Further, important predictors for soil C were also identified. Finally, the spatial distribution of uncertainty was analyzed. A total of 91 soil samples were collected via conditioned latin hypercube sampling and a digital soil C map was developed using support vector regression which is one of the powerful machine learning methods. Results showed that there were no distinct differences of model performances depending on the number of repetitions except for 10-fold cross validation. For soil C, elevation and surface curvature were selected as important predictors by recursive feature elimination. Soil C showed higher values in higher elevation and concave slopes. The spatial pattern of soil C might possibly reflect lateral movement of water and materials along the surface configuration of the study area. The higher values of uncertainty in higher elevation and concave slopes might be related to geomorphological characteristics of the research area and the sampling design. This study is believed to provide a better understanding of the relationship between geomorphology and soil C in the mountainous ecosystem.
본 연구의 목적은 지형요소의 GIS Database 구축을 위한 전산화된 지형분류도 제작방안을 제시하는 것이다. 지형요소 전산화는 지형요소의 분류, 지형요소의 코드화, 범례화, 심볼의 제작, 마지막으로 지도화의 과정을 통하여 완성된다. 지형분류는 지형요소의 공간적 분포와 형태, 지형형성과 발달에 영향을 미치는 자연환경체계와 지형형성기구의 역할을 고려하며, 동적인 지형형성과정과 이 과정을 통해 물질관계를 파악할 수 있도록 하였다. 지형분류도는 1: 25,000 축적에 표현 가능한 지형요소를 나타낼 수 있도록 고려하였다. 지형요소들의 지도화 되었을 때는 시.공간적인 관계를 통해 지형환경체계가 인식되도록 하였다. 지형요소들은 GIS에서 Layer단위로 입력되어야 하기 때문에 Data Feature의 성격을 점.선.면으로 분류하여 지형요소의 형상을 범례로 만들었다. 지형요소 범례는 지형의 형태, 물질 그리고 성인을 고려하여 지형요소를 상징화할 수 있도록 설계하였다.
The objective of this study is to develop the application techniques, such as geometrical correction, image overlapping etc., of LANDSAT Thematic Mapper image data especially useful to the geomorphological study of tidal flats. The developed processing techniques were applied to the Kum river estuary. The results of this study are as follows. 1) According to the analysis of the distribution and topographical profiles of the tidal flats, the geomorphological characteristics of the study area seem to be different depending on their location. 2) Even though the geomorphological changes were not always observable on the satellite images, several areas of undoubtful short-term deposition could be detected on the analytical map-image which compares two different situations of tidal flats. 3) Even though a further ditailed study is necessary, the distribution and dispersal patterns of suspended materials and sea surface temperature distribution patterns due to tidal and other meteorological conditions were analyzed by LANDSAT TM channel 3 and 6.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.27
no.3
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pp.87-103
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2020
The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.20
no.1
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pp.21-33
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2013
Weight of evidence model was applied for potential mapping of mountainous wetland to reduce the range of the field survey and to increase the efficiency of operations because the surveys of mountainous wetland need a lot of time and money owing to inaccessibility and extensiveness. The relationship between mountainous wetland location and related factors is expressed as a probability by Weight of evidence model. For this, the spatial database consist of slope map, curvature map, vegetation index map, wetness index map, soil drainage rating map was constructed in Yeongnam area, Korea, and weights of evidence based on the relationship between mountainous wetland location and each factor rating were calculated. As a result of correlation analysis between mountainous wetland location and each factors rating using likelihood ratio values, the probability of mountainous wetlands were increased at condition of lower slope, lower curvature, lower vegetation index value, lower wetness value, moderate soil drainage rating. Mountainous Wetland Potential Index(MWPI) was calculated by summation of the likelihood ratio and mountainous wetland potential map was constucted from GIS integration. The mountain wetland potential map was verified by comparison with the known mountainous wetland locations. The result showed the 75.48% in prediction accuracy.
Slope is the geographic factor reflecting the 3-dimensional features of basin and it can be considered as the important geomorphological factor which governs the morphology of basin and the dynamics of water movement. In this study the approach to the 3-dimensional structures of basin is attempted with statistical analysis of local slope which can be defined and measured in easy and objective manner by means of DEM. As a result local slope is confirmed to be a highly variable spatial factor in basin. And distribution map of local slope based on spatial autocorrelation length in this study would be a useful tool in the further research of hydrology and geomorphology.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.24
no.1
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pp.77-91
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2017
Many debris landforms in the mountains of Korea have formed in the periglacial environment during the last glacial stage when the generation of sediments was active. Because these landforms are generally located on steep slopes and mostly covered by vegetation, however, it is difficult to observe and access them through field investigation. A scientific method is required to reduce the survey range before performing field investigation and to save time and cost. For this purpose, the use of remote sensing and GIS technologies is essential. This study has extracted the potential area of debris landform formation using a fuzzy set model as a mathematical data integration method. The first step was to obtain information about the location of debris landforms and their related factors. This information was verified through field observation and then used to build a database. In the second step, we conducted the fuzzy set modeling to generate a map, which classified the study area based on the possibility of debris formation. We then applied a cross-validation technique in order to evaluate the map. For a quantitative analysis, the calculated potential rate of debris formation was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). The prediction accuracy of the model was found to be 83.1%. We posit that the model is accurate and reliable enough to contribute to efficient field investigation and debris landform management.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.25
no.1
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pp.19-30
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2018
This study tries to infer fault lines and produce a map for the lines based on a classification of fault-related landforms and fluvial landformsin the Gyeongju area of the Yangsan Fault Valley. Fault activities in the study area are thought to be older than the time of river formation or stronger than the erosion by river, while the northern and southern parts of the study area seem to have experienced fault activities after valley formation. It is also possible that weaker fault activities than the erosion by river seem to have been prevailed in the parts. In the study area, the Gyeongju alluvial fan is located within a wide erosional valley at the joint area of the Yangsan and Ulsan Faults. From the distribution of the landforms, it is inferred that several fault lines parallel to the Yangsan Fault are distributed at both sides of the fault valley. In particular, the area from Bae-dong to Nogok-ri, Naenam-myeon shows the most obvious linearity of the landforms within the study area. Several fault lines with a direction of NNE-SSW are also found around the epicenter of the 2016 Gyeongju Earthquake.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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