본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
대학은 교육을 통한 인재육성과 더불어, 사회적 가치를 창출할 수 있는 새로운 지식 및 아이디어를 창출하는 것을 주요한 목적으로 한다. 이러한 지적 자원은 비단 교수들이 생산하는 논문에 국한되지 않으며, 학생들로부터 창출되는 창의적인 아이디어, 독창적 문제인식 및 솔루션을 포괄하고 있다. 대학에서 창출되는 주요한 지적자원은 학술적인 지식인 '논문', 교육적 용도의 '강의자료', 텀프로젝트, 공모전 등을 통해 창출되는 창의적 형태의 '아이디어', 그리고 법적인 지적재산권이 확보된 '특허'등이 있다. 그러나, 이러한 대학의 지적 자원은 대부분 강의실 이외의 공간으로 유통되지 못하고 있으며, 대학 내에서조차 체계적으로 관리되지 못한다. 본 연구는 인문사회계열의 대학에서 창출되는 다양한 형태의 지적 자원을 기업에 유통시키고, 이를 통하여 대학의 인적자원이 기업에 연계될 수 있도록 하는 새로운 형태의 시스템 플랫폼을 제안한다. 즉, 대학의 지적자원을 실제로 이를 활용할 기업에게 시스템적으로 유통시킬 수 있는 방안을 연구하였으며, 이와 더불어 대학에서 배출되는 우수한 인재들의 정보를 기업에 함께 전달하여, 산학연계를 공고히 할 수 있는 시스템의 플랫폼을 설계하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 시스템의 주요 사용자인 학생 및 교수, 그리고 기업의 실무담당자 총 100명에 대한 사용자 요구도를 조사하고, 이를 토대로 대학의 지적/인적자원에 대한 유통플랫폼 및 이에 대한 그래픽 사용자 인터페이스 (Graphic User Interface) 프로토타입을 구성하였다. 마지막으로, 제안된 플랫폼을 효과적으로 운영할 수 있는 방안에 대한 정책적 시사점을 제안하였다.
본 연구는 향후 황새 복원예정지역을 선정하기 위한 서식지 적합 모델을 개발하는데 기초 자료로 활용하기 위한 목적으로 과거 황새 번식지역의 환경적 변인의 특성을 분석하였다. 청문조사를 통해 6곳의 번식지점을 추가적으로 확인하고, 문헌에 기록된 4개 지역을 포함하여 총 10개 번식지점의 환경적 특성을 분석하였다. 1970년대 토지이용현황도(1:50,000)를 이용하여 황새 번식지 선택에 중요한 환경 변인인 농경지, 하천, 저수지, 도시취락을 분석하였고, 위성영상(Landsat MSS; 1974년) 분석을 통해 번식지점으로부터 5km 반경 내에 포함되는 산림, 수역, 농경지, 초지, 도시화 지역으로 분류하여 면적을 산출하였다. 그리고 무작위지점(random points) 93개 지역과 황새 번식지점 10개 지역의 5km 반경 내에 포함된 5가지 토지피복 유형별 면적의 평균을 비교 검정하였다. 분석결과, 과거 황새 번식지점은 도시취락, 농경지와 인접하여 위치하였으며, 10개 지역 중 7개 지역에서 하폭 30m 이상의 하천이 반경 1km 내에 위치하고 있었다. 황새가 둥지를 튼 영소목의 해발고도는 40~116.38m이었고, 평지나 경사도가 30도 이하인 사면에 영소목이 위치하였다. 인공위성영상으로 분석된 황새 번식지점으로부터 5km 반경 내의 토지피복 유형별 구성비율은 산림(53.7%), 농경지(28.3%), 초지(16.7%), 수역(0.8%), 도시화지역(0.6%)으로 나타났다. 무작위 지점(random point)과 번식지점의 토지유형별 면적의 평균을 비교 검정한 결과, 유의미한 차이를 보이는 토지유형은 산림, 농경지, 초지, 도시화지역이었다.
자동차는 다양한 차속, 가감속도 및 출력의 변화를 겪게 된다. 이와 같은 동적 주행 특성에 의한 온실가스 배출특성은 현행 평균속도 기반의 방법만으로는 정확히 추정하기 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 미시적 주행 특성의 변화를 고려하는 국외의 미시 기반 배출량 산정방법론 중에서 MOVES를 국내에 도입하기에 가장 적합한 모형으로 선정하여 국내 적용 가능한 미시기반 온실가스 배출량 산정 모형을 개발하였다. 개발 모형에는 MOVES의 배출량 산정 개념을 도입하고, MOVES의 기본 배출율 맵을 활용하여 국내 차량 구분에 맞는 미시 배출맵을 추정하여 적용하였다. 본 개발 모형을 기존 우리나라 배출계수 산정 체계와 연계시켜 비교한 결과 MOVES로부터 추정한 미시 배출율 맵을 국내에 적용하는 것이 타당하나 양국간의 차량규모의 차이를 고려할 필요성이 있음을 발견하였다. 이에, 차종별로 미시배출맵 보정계수를 추정하여 적용함으로써 우리나라 대표 차종에 대응하는 미시기반 배출율 맵을 추정하여 개발모형을 실제로 국내에 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 지진파의 푸리에 가속도스펙트럼(Fourier Acceleration Spectrum)에 기반한 계측진도 평가방법(Sokolov and Wald, 2002)을 국내에 적용하기 위해 국내 지진 MMI ${\leq}$ IV 범위에 대한 진도별 FAS 통계특성(평균과 표준편차) 모델을 기상청 발표 진도자료로 부터 도출된 65개 지진에 대한 등진도구역도(Isoseismal Maps)와 등진도구역도 상의 일관된 부지특성을 갖는 580개 수평성분 FAS 자료를 기반으로 경험적으로 도출하였다. 일관된 부지특성을 갖는 FAS는 특정 지진관측소에서 관측된 FAS를 국내 지반물성을 대표할 수 있는 D 등급관측소(연관희와 서정희, 2007)의 부지증폭특성을 갖도록 변환하여 도출하였다. 국내 지진의 MMI ${\leq}$ IV의 FAS 평균값은 로그영역에서 진도에 비례하는 선형성을 나타내었으며, 진도 IV에 대한 FAS 평균은 전 세계 모델과 유사한 특징을 보였다. 또한 진도 MMI ${\leq}$ IV의 FAS 표준편차는 진도 V 이상의 전 세계적인 모델의 표준편차 보다는 크게 평가되었으나, 진도 IV에 대한 전 세계적인 모델의 표준편차보다는 현저히 낮은 값을 나타내었다.
본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.
본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R2(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R2=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
산림은 우리나라 토지피복 면적의 64%에 해당하는 넓은 면적을 차지한다. 이와 같이 넓은 면적의 산림을 조사, 모니터링, 관리하기 위해서는 원격탐사 및 지리정보시스템 기술이 필수적이다. 위성영상의 분광반사 특성을 이용하여 임상 및 수종분류가 가능하며, 이를 통해 임상도를 제작할 수 있다. 3차원 자료인 LiDAR를 이용하여 개체목의 위치와 수고 측정, 이를 통해 바이오매스와 탄소량 추정이 가능하다. 그 외에도 대상물의 반사특성을 이용해서 각종 지수들이 추출될 수 있는데, 예를 들어 식생지수와 표면토양지수 등을 통해 식생의 활력도와 산림 황폐화 정도를 파악 할 수 있다. 이러한 식생지수들의 변이를 파악하여 소나무 재선충병, 참나무 시들음병 등의 조기탐지 및 관리도 가능하다. 또한 A/R CDM, REDD+ 등 최근 기후변화 대응 사업에 있어서 원격탐사는 사업성 판단과 이산화탄소 흡수 및 저장량을 산정하는데 중요한 역할을 하고 있다. 기후변화 취약성 평가에서는 지리정보시스템의 시공간자료를 이용하여 국가 및 지자체 단위의 취약성이 시공간적으로 평가되고 있다. 또한, 시공간자료를 영향변수로 추가시킨 각종 모델을 통해 산림생장, 입목고사, 산사태 및 산불 등의 예측이 시공간적으로 이루어 질 수 있다.
목적: 금속전극은 MRI 안에서 자기장의 왜곡을 일으켜 영상에 인공물이 나타난다. 본 논문에서는 전극이 B0와 수직으로 놓였을때 자기장 패턴의 특성을 이용하여 oblique-view angle imaging 방식을 통해 전극의 정확한 위치를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 다양한 직경과 자화율을 가진 금속 전극모델의 시뮬레이션을 통하여 전극으로 인해 왜곡되는 field map의 양상을 파악하고 해상도에 따른 turbo spin-echo (TSE) 영상의 왜곡패턴을 분석하여 일반적인 영상기 법($90^{\circ}$ view)과 $45^{\circ}$ oblique-view에서의 위치 추정 기준을 마련하였으며 3.0T 임상용 장비에서 실제 전극의 TSE영상을 획득하여 시뮬레이션과 대조 검증하였다. 상대적으로 자기장의 왜곡에 민감한 gradient-refocused echo (GRE)시퀀스에서는 위상 영상을 이용해 위치를 추정하였다. 결과: 금속전극이 B0와 수직일 때 전극을 통과하는 $45^{\circ}$ 선상에서는 자기장 패턴의 변화가 매우 적었다. TSE 시퀀스의 경우 $45^{\circ}$ oblique-view 영상에서는 자화율의 크기에 관계없이 위치 추정기준이 잘 들어 맞았으며 자기장 왜곡에 의한 픽셀이 동양상이 양방향 대칭적으로 일어나므로 해상도가 낮은 경우에도 정확한 위치 추정이 가능하였다. 또한 GRE 시퀀스를 사용하였을때 $45^{\circ}$ oblique-view에서는 위상의 극성이 변화하는 선이 직교좌표계와 일치하기 때문에 일반적 방법보다 위치추정이 용이하였다. 결론: 시뮬레이션과 실제영상을 이용하여 일반적인 $90^{\circ}$ view에서보다 $45^{\circ}$ oblique-view에서 금속전극의 위치추정이 용이함을 확인하였다. 이는 전기 생리학적인 뇌연구 및 뇌수술 등을 MRI로 모니터링 하는데 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 미국 샌프란시스코시 수목 음영이 개별 건물 지붕 및 옥상에 입사되는 태양에너지 잠재량에 미치는 영향을 LiDAR를 이용한 고해상도 3차원 수치모델을 이용하여 공간적으로 정량화하였다. 최근 분산형 태양광 발전이 기후변화 대응에 중요한 부분으로 주목받고 있으나, 이러한 도심 태양광 발전은 주변부의 지형, 건물, 지붕모양, 수목 등의 음영에 의해 발전량이 제한되는 특성이 있다. 특히 건물 주변의 수목의 경우 도시열섬현상의 저감, 냉난방 에너지 수요량의 절감 등의 순기능과 태양광 발전량 감소의 역기능을 동시에 가지고 있어 두 가지 효용의 상충을 최소화하기 위해 해당 위치에 대한 공간적 분석이 요구된다. 샌프란시스코시 전체 건물 지붕면적의 태양에너지 총량은 년간 18,326,671 MWh으로, 수목의 음영에 의한 감소량은 326,406 MWh로 총량의 1.78%에 해당하였다. 건물지붕의 단위 면적당 일조량은 $34.4kWh/m^2/year$에서 $1,348.4kWh/m^2/year$ 범위로 산출되었다. 본 연구를 통해 도심 수목에 의한 건물별 일조에너지 감소량의 공간자료가 구축되었으며, 개별 건물지붕에 일조량의 변이를 주변 수목의 밀도, 평균수고, 수고의 분산값을 이용한 회귀모델을 통해 설명하였다. 본 연구는 도심수목의 환경적 순기능을 유지함과 동시에 태양광 발전 감소량의 최소화 할 수 있는 방법을 제공함으로써 지속가능한 도시를 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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