지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.
우리나라에서는 매년 태풍 혹은 국지성 집중호우로 유발되는 산사태 및 토석류로 인한 피해가 발생하고 있다. 특히, 강원도 지역은 대부분 산지로 이루어져 있고 지형의 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 많은 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 강원도의 피해지역을 대상으로 5년간 현장조사를 통해 수집된 위치 및 지형특성에 관한 GIS자료를 기반으로 임상도 및 토양도 등과 함께 활용하여 토석류 발생유역의 특성을 추출하여 빈도 분석을 수행하였다. 지형적 특성은 토석류 발생유역의 발생부와 유하부의 지형적 특성에 따른 단순 계수에 의한 방법으로 빈도 분석을 수행하였으며, 임상 및 토양 특성은 GIS 기반으로 해당 속성의 면적비를 고려한 방법으로 빈도 분석을 수행하였다. 토석류 발생유역의 지형적 특성은 발생부의 경사, 폭, 심도, 거리, 경사향, 파괴 형태 등을 사용하여 분석하였으며, 또한 유하부의 유하거리, 경사, 폭, 심도 등을 사용하여 분석을 수행하였다. 토석류 발생유역의 임상 특성은 임상, 영급, 경급, 밀도 등의 속성을 사용하였으며, 토양 특성은 배수등급, 유효토심, 심토토성, 심토자갈, 침식등급, 토양모재, 표토토성 등의 속성을 사용하였다. 빈도 분석 수행결과 토석류 발생부 및 유하부에 대한 지형적 특성과 토석류 발생 유역의 임상 토양 특성을 파악할 수 있었다. 이는 토석류 피해예방을 위한 합리적인 방재대책의 개발 및 적용 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
빅데이터는 경제개발에서 흥미로운 기회와 도전을 보여왔다. 예를 들어, 농업 분야에서 날씨 데이터 및 토양데이터와 같은 복합데이터의 조합과 이들의 분석 결과는 농업종사자 및 농업경영체들에게 귀중하고 도움되는 정보를 제공한다. 그러나 농업 데이터는 센서들과 농업 웹 마켓 등의 다양한 형태의 장치 및 서비스들을 통해 매 분마다 대규모로 생성된다. 이는 데이터 수집, 저장, 분석과 같은 빅데이터 이슈들을 발생시킨다. 비록 몇몇 시스템들이 이 문제를 해결하기 위해 제안되었으나, 이들은 다루는 데이터 종류의 제약, 저장 방식의 제약, 데이터 크기의 제약 등의 문제를 여전히 가지고 있다. 이 논문에서는 농업데이터의 수집과 분석 플랫폼의 새로운 설계를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 (1) Flume과 MapReduce를 이용한 다양한 데이터 소스들로부터의 데이터 수집 방법, (2) HDFS, HBase, 그리고 Hive를 이용한 다양한 데이터 저장 방법, (3) Spark와 Hadoop을 이용한 빅데이터 분석 모듈들을 제공한다.
본 연구에서는 국내 산사태 발생이력 자료을 기반으로 GIS 기법을 적용하여 산사태 위험도 분석을 수행하였다. 이를 위해 한국도로공사에서 조사한 3년 동안의 총 596개 산사태 발생이력 자료와 산사태 발생요인 정보(기상정보, 지형정보, 토질정보)를 기초로 산사태 발생과 발생요인 간의 통계적 분석을 수행하여 상관관계를 산출하였다. 그 후 산출된 상관관계 토대로 총 6개의 래스터 래이어에 대한 가중치 및 위험도 인덱스를 도출하고, 최종적으로는 가중치를 적용한 래스터 계산기법을 통해 산사태 위험지도를 작성하였다. 본 연구의 적용 결과 산사태 위험도 산출을 위해 GIS 기법을 적용할 경우, 산사태 위험지도 작성을 위한 다양한 발생요인의 통합과 분석을 보다 손쉽고, 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구는 산악에서 발생되는 비상응급 상황에 대한 응급 구조 헬리콥터의 착륙 지점 및 착륙 불가시 강하 지점을 선정하는 것으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 비상응급 구조 체제의 의사결정을 지원하는데 목적이 있다. 연구지역은 경기도 포천시 일대로 한정하였다. 산악 내 헬리콥터의 착륙 지점 및 강하지점 2가지 결과 값으로 분류하였으며 수치지형도, 임상도, 산림입지토양도를 기초 자료로 활용하였다. 착륙지점은 경사, 지형특성, 식생특성 및 헬리콥터 제원에 따른 헬리콥터 착륙지점 면적값을 요인으로 하였고, 강하지점은 경사, 식생특성을 요인으로 분류하여 GIS의 중첩기능 기법을 활용하여 분석하였다. 다만, 본 연구는 풍향 및 풍속 요인 등의 인자값을 배재하고 수행되었다. 향후, 기상청 DB와 연계함으로써, 좀 더 분석의 효율을 높일 필요가 있다.
Aoyagi, Kota;Tsuyuki, Satoshi;Phua, Mui-How;Teo, Stephen
Journal of Forest and Environmental Science
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제28권3호
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pp.179-184
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2012
Dipterocarps (Dipterocarpaceae) is a dominant tree family of tropical rainforest in Southeast Asia. Dipterocarps have been exploited for its timber and disappearing fast in East Kalimantan. In this study, we predicted the distribution of dipterocarpus, one of the main dipterocarps genera, by evaluating its habitat suitability using logistic regression analysis with specimen collection points and environmental factors from GIS data. Current distribution of dipterocarpus was generated by combining the habitat suitability classes with an updated forest cover map. Rainfall, soil type, followed by elevation was the main factors that influence the distribution of dipterocarpus in East Kalimantan. Dipterocarpus can be found in a quarter of the current forest cover, which is highly suitable as habitat of Dipterocarpus.
The aim of this study was to cross-validate a spatial probabilistic model of landslide likelihood ratios at Boun, Janghung and Yongin, in Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations within the study areas were identified by interpreting aerial photographs, satellite images and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, lineaments and land cover were constructed from the spatial data sets. The 14 factors that influence landslide occurrence were extracted from the database and the likelihood ratio of each factor was computed. 'Landslide susceptibility maps were drawn for these three areas using likelihood ratios derived not only from the data for that area but also using the likelihood ratios calculated from each of the other two areas (nine maps in all) as a cross-check of the validity of the method For validation and cross-validation, the results of the analyses were compared, in each study area, with actual landslide locations. The validation and cross-validation of the results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing landslide locations.
This paper is to present an approach for generating coarse resolution (MODIS data) fraction images of forested region in Korea peninsula using forest type area fraction derived from high resolution data (ASTER data) in regional forest area. A 15-m spatial resolution multi-spectral ASTER image was acquired under clear sky conditions on September 22, 2003 over the forested area near Seoul, Korea and was used to select each end-member that represent a pure reflectance of component of forest such as different forest, bare soil and water. The area fraction of selected each end-member and a 500-m spatial resolution MODIS reflectance product covering study area was applied to a linear mixture inversion model for calculating the fraction image of forest component across the South Korea. We found that the area fraction values of each end-member observed from high resolution image data could be used to separate forest cover in low resolution image data.
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 강릉지역에 대해 산사태 취약성을 GIS와 원격탄사를 이용하여 평가하는 것이다. 이를 위해 산사태 위치는 위성영상 해석 및 현지 조사를 통해 확인되었고, GIS와 원격탐사를 이용하여 지형도, 토양도, 지질도, 선구조도, 토지피복도 등이 수집되고, 처리된 후 공간 데이터베이스로 구축되었다. 확률 기법인 빈도비 모델을 이용하여 산사태와 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등 산사태 발생 요인들과의 관계를 계산하여 빈도비를 구하였다. 그리고 이러한 빈도비를 모두 더하여 산사태 취약성 지수를 계산하였으며, 이러한 취약서 지수를 모두 더하여 취약성도를 작성하였다. 그 결과는 실제 산사태 위치자료를 이용하여 검증 및 교차 검증되었고, 그 검증 결과는 산사태 취약성도와 산사태 위치와 밀접한 관계가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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