본 연구는 안동댐 유역의 주요 수종인 소나무와 신갈나무를 대상으로 임분평균흉고직경과 기상인자의 관계를 규명하고자 수행되었다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사(NFI5)자료 중 임령, 임분평균흉고직경, ha당 본수자료를 사용해 임분단위의 평균흉고직경을 추정하는 모형을 개발하고, NFI6 자료로 검증을 실시하였다. 또한 안동댐 유역 수문기상관측소 6개소와 주변지역의 Automatic Weather System (AWS)의 관측자료에서 취득한 기온 자료를 사용하여 100m 공간해상도를 갖는 상세한 기상자료를 구축하였다. 연구대상지가 복잡한 산악 지형임을 고려하여 기온감률을 적용 후 Inverse Distance Weighted (IDW) 보간법을 적용하여 점 형태의 기상자료를 면 형태로 재구축하였다. 이와 같이 구축된 정밀기상인자와 직경생장간의 관계를 분석하였다. 분석결과 기온 상승은 소나무에 부(-)의 영향을 주며, 참나무류인 신갈나무에는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타나 기존 연구들과 일치하는 결과를 보였다. 본 연구는 수문기상관측소와 AWS 자료를 연계하여 세밀한 기후지도를 구축하고, 이를 통해 유역규모의 임목생장과 기후인자와의 관계를 파악했다는 것에 의미가 있으며 지역규모의 산림변화 예측 및 관리 계획 수립을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 역사마을 및 명승과 같은 면적문화재의 경관관리를 위한 분석의 기초가 되는 가시분석모델의 구축을 위해 수행되었다. DEM을 이용한 가시권 분석결과와 소형 UAV를 통해 추출된 3D맵핑 데이터를 기반으로 하는 DSM의 가시권 분석결과를 비교한 결과는 다음과 같다. 소형 UAV를 이용하여 취득된 디지털데이터로부터 GSD(Ground Sample Distance) 2cm급의 정사영상 자료 구축 및 DSM을 생성하여 RTK 측량결과를 기준으로 추출데이터에 대한 정확도를 검토한 결과 약 6.5cm 이내의 정확도를 확인하였다. 수치지형도에 건축물의 높이를 적용한 수치표고모델(DEM: $1m{\times}m$)과 소형 UAV를 이용한 수치표면모델(DSM: $20cm{\times}20cm$)의 가시권 분석 자료를 비교한 결과 DEM을 이용한 가시권 분석결과에 비해 가시 영역이 좁고 세밀하게 나타났으며, 가시권 분석결과를 현지사진과 비교한 결과 DSM을 이용한 가시권 분석이 담장, 수목, 하우스 등과 같은 구조물 등이 지형데이터에 반영되어 현실에 가까운 가시권 분석이 가능한 것을 확인하였다. 이러한 3D맵핑 기법을 이용한 가시분석모델은 3D 스캐너와 같은 정밀실측 장비보다 상대적으로 신속하고 저렴한 소형 UAV를 활용하여 필요에 따라 즉각적으로 데이터의 구축을 통해 수시로 변하고 있는 경관의 정보를 효율적으로 취득함으로써 면적문화재의 경관평가 등의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 국내에서도 정량적 위험성 평가 기법을 위험시설물에 도입하여 위험도를 관리하면서 LPG 저장탱크에 대한 사고후 피해영향평가에 대한 연구는 다각적으로 이루어지고 있으나 BLEVE(Boiling Liquid Expanding Vapor Explosion, BLEVE)의 조건 및 메커니즘 규명에 대한 연구는 별로 이루어지고 있지 않다. 따라서, 본 고에서는 상대적으로 위험성이 큰 지상식 LPG 저장탱크의 BLEVE 가능성에 대해 외국의 Pilot 탱크 시험 결과 및 BLEVE 발생을 위한 소요입열량 계산값을 이용한 연역적 계산방법을 통해 BLEVE 조건 및 가능성을 정량화하여 규명코자 하였다. 또한, 산출된 탱크의 파열압력(burst pressure)과 충전량에 의해 보정된 액 온도를 사용해서 그려진 BLEVE map을 이용하여 BLEVE 조건에서 액위($\%$)가 BLEVE에 어떤 영향을 미칠 것인가를 규명하였다. 계산결과, 탱크 plate 온도가 $600^{\circ}C$이고, 탱크내부 액온도가 $53^{\circ}C$ 일 때 액충전량은 $43.68\%$ 이상일 경우에 BLEVE의 발생이 가능하다는 결과를 얻었다. 또한, 부천 대성에너지 LPG 충전소와 동일한 사양인 15톤 프로판 탱크를 모델로 하여 BLEVE가 발생하기 위한 외부 누출 및 외부화재 조건을 PHAST(Version 6.00) 및 EFFECTS(Version 2.1) 프로그램을 이용해 계산한 결과 액상 누출시 누출상당직경은 7.2mm, 이상 누출시 누출상당직경은 17.6mm 이상일 경우에 BLEVE가 발생 가능한 최소한의 풀화재 생성조건이 되었고, 풀화재의 크기는 최소 직경 3.3m, 높이 10.4m 이상의 풀화재가 전제되어야 한다는 결과를 얻을 수 있었다.
공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
본 연구는 한반도 기온변화를 분석하여 기후대의 변화와 도시지역에서의 기온분포의 시 공간적 특성을 파악하고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 1974년부터 2007년까지 34년간 남북의 기상관측소에서 수집된 자료를 활용하였다. 기온은 고도와 선형관계를 갖기 때문에 고도별 월별 기온단열감율을 계산하여 역거리가중법으로 500m 해상도의 분포도를 작성하였다. 도시화 지역에서의 자료는 연도별 인구변화와 기온변화를 비교 분석하였다. 기온의 연간상승율은 $0.0056^{\circ}C$로 계산되었는데, 1974년과 2107년에는 $2.14^{\circ}C$나 상승한 것으로 나타났다. 기온변화에 따라 온량지수로 구분한 기후대는 남부기후구가 90년대 이후 위도가 크게 상승하는 것으로 분석되었다. 도시지역의 평균기온상승은 80년대와 90년대에 $0.5-1.2^{\circ}C$ 상승한 것으로 분석되었다. 기온이 상승한 도시지역은 서울과 광역시 그리고 시단위 지역에서 나타났는데 이들 지역은 80년대와 90년대에 인구증가와 더불어 도시화와 산업화의 속도가 빠르게 진행된 지역이다. 북한의 경우는 평양, 안주시, 개천시, 혜산시에서도 인구증가와 더불어 기온상승 효과가 있는 것으로 나타났다. 도시의 기온상승은 식생에도 영향을 미쳐 소나무의 경우 겨울눈의 이차생장이 늦가을에 대도시의 도심부와 주변부에서 확인되고 있다. 미래의 기후변화에 대해 체계적인 접근과 대응책을 제시하기 위해서는 인덱스를 찾아 장기적인 연구가 필요하다.
In this study, the deforestation and forest degradation areas have been obtained in Myanmar using a land cover lamp (LCM) and a tree cover map (TCM) to get the $CO_2$ potential reduction and the strength of occurrence was evaluated by using the geostatistical technique. By applying a multiple criteria decision-making method to the regions having high strength of occurrence for the $CO_2$ potential reduction for the deforestation and forest degradation areas, the priority was selected for candidate lands for REDD+ project. The areas of deforestation and forest degradation were 609,690ha and 43,515ha each from 2010 to 2015. By township, Mong Kung had the highest among the area of deforestation with 3,069ha while Thlangtlang had the highest in the area of forest degradation with 9,213 ha. The number of $CO_2$ potential reduction hotspot areas among the deforestation areas was 15, taking up the $CO_2$ potential reduction of 192,000 ton in average, which is 6 times higher than that of all target areas. Especially, the township of Hsipaw inside the Shan region had a $CO_2$ potential reduction of about 772,000 tons, the largest reduction potential among the hotpot areas. There were many $CO_2$ potential reduction hot spot areas among the forest degradation area in the eastern part of the target region and has the $CO_2$ potential reduction of 1,164,000 tons, which was 27 times higher than that of the total area. AHP importance analysis showed that the topographic characteristic was 0.41 (0.40 for height from surface, 0.29 for the slope and 0.31 for the distance from water area) while the geographical characteristic was 0.59 (0.56 for the distance from road, 0.56 for the distance from settlement area and 0.19 for the distance from Capital). Yawunghwe, Kalaw, and Hsi Hseng were selected as the preferred locations for the REDD+ candidate region for the deforestation area while Einme, Tiddim, and Falam were selected as the preferred locations for the forest degradation area.
본 연구는 상호가시성 분석을 통해 신라산성의 입지와 감시체계를 해석하였다. 분석을 위해 Arcview 3.2에서 $10{\times}10m$ 그리드의 지형표고모형이 제작되고, 명활산성, 남산신성, 서형산성 등의 위치가 표시되었다. 4개의 연구결과가 도출되었다. 첫째, 신라 왕도(538개 조망점)의 누적가시도(cumulative visibility, 累積可視度)에서 왕도에 면한 산성구간이 높은 피시빈도(被視頻度)를 보였다. 이는 산성이 왕도에 대한 가시를 확보하고 있음을 의미한다. 둘째, 3개 산성별 누적가시도에서 산성의 내부지역은 전시에 지휘가 유리하고, 외부지역은 산성간 상호감시체계가 형성되었음을 밝혔다. 셋째, 3개 산성 합산 누적가시도에서 산성이 없는 왕도 북쪽에서 높은 피시빈도가 나타났다. 왕도 북쪽은 명활과 서형산성에서 적군의 감시와 지원이 용이한 4km 내외에 포함된다. 신라 왕도는 산성으로 인해 견고한 감시체계를 형성하고 있음을 알 수 있다. 넷째, 효율적인 감시와 방어를 위해 산성이 왕도에서 봉우리로 상승하며 입지되었음을 추론하였다. 이는 7~8부 능선 입지설을 대체할 수 있는 실용적 산성 입지설이 될 것이다. 본 연구에서 사용한 누적가시도 분석기법은 추후 경관고고학적 입지 분석에 실증적인 도구가 될 것이다.
본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.
홍수예보에 활용하기 위해 강우레이더의 시공간적 관측 장점을 살려 지상강우량과 정합성 높은 QPE 추정을 위한 지형적, 수문학적 관측 환경의 한계를 극복하기 위한 방법에 대한 연구와 이러한 한계 조건으로 인해 집중호우 관측의 정량적 불확실도를 홍수해석 측면에서 규명하여야 한다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 비슬산(BSL), 소백산(SBS), 가리산(GRS), 모후산(MHS), 서대산(SDS) 강우레이더 각각에 대하여 2016년 22개 주요 호우사상을 분석하여 관측 거리와 고도에 따른 관측의 불확실도를 정량화하고 오차지도를 유도하였다. 분석결과 강우레이더 평균적으로 100 km까지는 대략 10% 이하, 150 km 이상에서는 30%를 초과하는 것으로 나타났다. 고도에 대한 오차는 레이더 운영 고도각 평균을 기준으로 2번째 고도각까지는 대략 10% 이하, 3번째 이상에서는 20%, 4번째 고도각 이상에서는 50% 초과하는 것으로 나타났다.
본 연구는 밀원식물인 아까시나무의 적지적수 조림을 위해 임지생산력을 나타내는 지위지수를 도출하고, 지위지수에 어떠한 입지환경인자가 영향을 미치는 지를 수량화이론 I방법으로 구명하고자 수행되었다. 분석에 사용된 자료는 6차 국가산림자원조사와 1/5,000 산림입지토양도 상의 임령, 우세목 수고 및 각종 입지환경인자였다. 6차 국가산림자원조사에 의한 우리나라 아까시나무 임분의 지위지수는 평균 14였으며, 범위는 8에서 18 사이에 있는 것으로 분석되었다. 그리고 지위지수에 영향하는 입지환경인자는 모암, 기후대, 토양성질, 국소지형과 해발고였으며, 수량화이론 I방법을 적용한 추정모델의 적합도는 33%였다. 이 추정모델의 적합도는 낮으나 1% 수준에서 유의성이 인정되어 지위지수와 입지환경인자 간의 상호 연관성을 설명할 수 있었다. 지위지수와 입지환경인자 간의 수량화 분석 결과, 모암은 변성암, 화성암이, 기후대는 온대중부지역 이상에서, 토성은 식양토, 미사질양토가, 국소지형은 산복 지역에서 높은 점수를 갖는 것으로 나타났다. 임지생산력(지위지수)에 영향하는 입지환경인자 각각의 편상관을 분석한 결과, 산림 내 토양의 성질과 해당 입지의 해발고에 대한 편상관계수가 0.4129, 0.4023으로 각각 나타나, 이들이 가장 영향력이 높은 인자임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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