지형정보에 대한 3차원 복원 및 지리정보에 관한 연구와 적용은 최근 국가적인 정책을 통하여 R&D 사업 및 시범 사업 등으로 여러 분야에 걸쳐 진행되고 있다. LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 손쉽고 조밀하게 취득할 수 있는 이점이 있어 다방면으로 연구와 활용이 이루어지고 있으나 3차원으로 구성된 점 자료의 특성으로 볼 때 화면을 통한 2차원의 형태로 나타내기 위해서는 많은 연산 처리를 필요로 하게 되어 높은 사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 2차원 격자구조는 간단한 구조와 처리속도로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 가능한 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원의 형식으로 저장된 LiDAR 자료를 도심지역의 3차원 지형 표현이나 건물 표현등에 활용하고자 할 경우 발생할 수 있는 과대한 저장공간의 요구에 따른 문제를 해소하기 위하여 3차원 지형 표현 자료로 제공하기 유용한 2차원 격자 형태의 자료로 재구성하여 그 저장공간을 축소시키면서 트리구조를 응용하여 세밀한 표현도 가능하도록 하는 저장하는 기법을 제시하고자 한다.
공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 많은 응용분야에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 색인구조의 처리는 I/O에 대한 의존도가 크므로, I/O 연산의 병렬처리는 공간 색인구조의 질의반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PR-tree라는 병렬형 공간 색인구조를 제안한다. PR-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
공간정보의 처리는 방대한 양의 자료처리가 필수적이므로 이를 지원할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어의 발전과 함께 최근에 비약적인 발전을 가져온 분야이다. 그러나 지하정보에 대한 연구는 지하정보의 비가시적인 특성상 현재 초기단계라고 할 수 있다. 본 논문은 탄성파를 이용하여 얻어진 지하 지층구조 정보에서 지층대를 식별하고, 공간자료구조를 활용하여 지하 단층대를 분석하고 검색하는 시스템 개발 방법을 제안하고 이와 관련된 사항을 기술하였다. 지하 단층대의 확인 작업은 다양한 지상/지하 구조물의 안정성에 중요한 역할을 하는 자료가 된다. 공간자료구조를 활용하여 지하지층을 인식하는 시스템의 개발은 지질 전문가의 해석을 위한 전처리 시스템으로서 중요한 역할을 할 것이다.
이 연구는 화산과 지진 단원의 수업에 GeoMapApp을 활용한 학습 자료를 적용하고, 공간 능력이 서로 다른 초등학생들이 인지한 공간 개념, 표현한 공간적 표상의 도구, 지형 구조를 표현하는 데 적용한 공간적 추론을 추출하여 공간적 사고의 과정을 분석하였다. 공간 능력 상위 집단 학생들은 인지한 공간 개념 정보를 수평 거리에 따라 구간을 나누어 화산과 지진의 지형 구조에 관한 심리적 이미지를 형성하는 내적 공간 표상을 활용하거나, 인식한 공간 개념을 그대로 연결하는 공간적 추론의 사례를 보였다. 또한, 지진 자료를 보고 공간 개념을 변형하여 공간적 추론을 수행하는 예도 있었다. 공간 능력 하위 집단 학생들은 공간 개념을 직접 지형 구조로 연결하는 공간적 추론을 보이거나, 공간 개념을 부분적으로 인식하여 지형을 파악하는 공간적 추론 사례를 보였다. 연구 결과를 근거로 초등학생들이 GeoMapApp 자료에서 거리, 높이, 깊이와 같은 공간 개념을 정확히 인식해야 더 나은 공간적 사고를 구현할 수 있음을 밝혔다.
본 연구의 목적은 공간적 또는 지리적 데이터인 도시구조특성 요소의 공간자기상관성을 최소화 시킬 수 있는 공간샘플링 기법에 대해 제시하고자 한다. 연구의 주요결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공간적 또는 지리적 자료가 지니고 있는 공간자기상관성을 제거하기 위해서는 적절한 공간샘플링 방법을 사용하여야 한다는 점이다. 서울시 전체 행정구역별 대중교통 분담률에 관한 공간자기상관성을 측정한 결과 간 의존성이 상당히 높은 것으로 분석되었다. 하지만 적정한 거리(400m)이상을 이격 시켜 공간샘플링을 실시한 후 공간자기상관성이 제거됨을 확인하였다. 공간샘플링을 실시하지 않으면, 공간적 자료의 왜곡으로 인한 잘못된 결과가 도출되며, 이를 해결하기 위해서는 공간샘플링을 하여 표본을 추출하는 과정이 필수불가결 하다는 점이다. 둘째, 공간샘플링 전후의 대중교통 분담률에 영향을 미치는 도시공간구조 특성 요인이 달라진다는 점이다. 그러나 이는 공간적 자료에 존재하는 공간자기상관성을 통제하지 못한 왜곡된 결과이다.
좁은 면적을 효율적으로 이용하고자 현대의 구조물들은 더욱 고층화 및 대형화가 되어가고 있는 추세이며, 이러한 구조물들에 대한 안정성 및 유지관리의 효율적인 자료관리가 시급한 실정이다. 또한, 구조물의 안정성에 관여된 여러 가지 요소들을 보다 종합적이며 효율적인 자료의 관리가 뒷받침이 되어야 보다 정확하고 경제적인 유지관리가 이루어질 것이다. 따라서, 본 연구에서는 구조물의 안전진단의 자료를 기초로 하여 효율적이며 조직적인 자료관리를 위하여 GIS를 적용하여 구조물의 유지관리 시스템 구축에 대한 효용성에 대하여 연구하였다.
본 연구에서는 강우의 공간상관구조에 대한 무강우자료의 영향을 혼합분포를 이용하여 평가하였다. 강우자료의 형태는 두 강우관측소간의 자료를 모두 양의 자료를 가지는 경우, 두 자료중 하나 이상의 양의 자료를 가지는 경우, 그리고 전체 자료를 사용한 경우 등 3가지를 고려하였다 아울러 사용된 자료는 강우의 형태별로 태풍, 장마, 대류성 강우에 의한 강우로 나누어 비교가 이루어 질 수 있도록 하였다. 금강유역 내 12개 강우관측소의 시 자료를 이용하였으며, 그 결과 WMO에서 추천하는 강우관측망의 밀도가 장마와 태풍으로 인한 강우에 대하여는 적절하지만, 대류성 강우에 대하여는 부족한 수준인 것으로 파악되었다.
담수 생물종 시식역의 보전을 위해 하천 연결성 유지와 회복이 중요하지만, 하천관리에 있어 이를 고려하기 위한 기초자료나 관련 연구가 부족한 실정이다. 특히 인공장벽(artificial barrier) 영향에 대한 대부분의 연구는 어류이동에 초점을 두고 있거나, 그 공간적 범위를 제한하는 경향이 있다. 본 연구는 강과 하천을 연속체 개념으로 접근하여 생태학적 과정을 방해할 수 있는 모든 인위적 구조물을 인공장벽으로 간주하고, 댐과 저수지, 보와 같이 하천의 종적 연결성을 저해하는 3개 유형의 인공 구조물에 대해 공간자료를 구축하였다. 수치지형도로부터 하천중심선과 수리시설물(보), 호소 및 저수지 경계를 교차(intersection) 분석하여 유형별 구조물의 위치 정보를 추출하고, 기존 자료와의 비교·검증을 통해 자료의 신뢰성을 도모하였다. 인공장벽에 대한 공간자료는 구조물의 유형에 따라 국가하천과 지방하천, 소하천으로 구분하고 낙동강 대권역 내 총 195개 표준유역에 대해 밀도(barrier density)를 계산하였는데, 여기서의 밀도는 하천 연장에 대한 총 인공장벽의 수로 정의(barriers/km)된다. 본 연구의 주요 결과는 낙동강 유역 내 인공 장벽의 밀도와 유형, 하천별 공간분포에 대한 정량적 평가를 포함하고 있으며, 이를 기반으로 수생태계 연결성 회복을 위한 하천관리방안을 모색하고자 하였다. 분석 방법과 결과 등 자세한 내용은 발표를 통해 제시될 예정이다.
역학 분야에서 질병 자료들은 종종 시간과 공간에 따라 축적되고, 경우에 따라서는 이들 자료의 시간과 공간 상관성이 복잡한 경우가 존재한다. 이런 공간과 시간의 복잡한 상관구조 때문에, 질병 자료를 분석하기 위하여 최근에 베이지안 공간시간 분석 방법에 관한 연구가 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이런 공간시간 상관성이 있는 질병 자료를 분석하기 위한 공간시간 모델링에 관한 기본적인 개념을 소개하고, 베이지안 공간시간 모형들에 관해 소개하였다. 그리고, 국내 A형 간염 발생자 자료를 논문에서 소개된 통계 모형을 이용하여 분석하여, 공간시간 모형의 중요성을 제시하였다.
LiDAR 자료를 이용한 지형 및 공간 정보 자료를 구축하기 위해서는 LiDAR 자료의 오차 보정, 건물영역 및 지면 분리, 건물 및 지형의 재구성 등의 과정이 필요하다. 그 중에서 건물영역 분리 과정은 막대한 양의 LiDAR 자료에 대한 직, 간접적인 처리를 필요로 하며 결과물의 품질에도 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 LiDAR 자료로부터 건물 영역을 분리해 내기 위하여 LiDAR 원 자료를 그대로 활용하는 방식을 제안하였다. 항공레이저측량은 스캔라인을 따라 취득되는 포인트정보를 순서대로 저장하여 제공하므로 LiDAR 자료로부터 연속적으로 입력되는 포인트들은 서로 인접할 가능성이 높다. 이와 같은 특성을 이용하여 유사한 고도 값을 갖는 인접 포인트들로 클래스를 형성하고 새로운 포인트가 속할 클래스를 검색하여 편입시킴으로써 건물영역을 분리해 낸다. 아울러 각 건물 클래스에 대한 레이블링도 자동적으로 수행하며 새로운 포인트가 편입될 클래스를 검색하는 방법에 있어서도, 클래스의 검색 순서와 클래스의 자료 구조를 효율적으로 운용함으로써 성능 향상을 도모하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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