지형의 기복변화를 수치적으로 표현하는 수치표고모델에서 보간 기준점의 선정방법은 매우 중요하다. 하지만 아직까지 정확한 기준이 정해진 것 없이 사용자가 임의로 선정하여 보간을 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수치표고모델을 보다 정확하고 효과적으로 구축하기 위한 보간 기준점 선정방법을 연구하였다. 점의 수를 적용한 선정 방법과 비정규적으로 분포되어 있는 점들을 정규 격자형태로 가정하고 구한 점들간의 평균거리를 적용한 기준점 선정 방법이 분석되었다. 그 결과 점들간 평균거리를 적용한 크리깅 방법이 수치표고모델을 구축하는데 보다 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
교통망의 확충계획이 있거나 확충작업이 이루어지고 있는 지역에서는 그로 인한 직접적인 접근성 증가와 더불어 교통망의 개선에 따른 접근성 증가의 주변지역으로의 파급효과를 정확히 신출할 수 있다면 지역 전체의 접근성 공간구조를 파악할 수 있게 되고, 지가와 토지이용의 변화를 정확히 예측할 수 있게 되어 교통을 포함한 각종 지역계획과정에서 효율적이고 합리적인 대안선정을 위한 기준을 제공할 수 있을 것이다. 기존의 그래프이론에 기반을 둔 접근성 측정모형에 의해 산출되는 결정점의 접근성 증가가 주변지역으로 파급되는 효과를 정확히 산출할 수 있는 이론적 모형의 개발을 시도하였다. 특히 결정점을 중심으로 주변지역으로 거리가 멀어지면서 변화하는 지하철 접근도의 영향력을 측정하기 위한 이론적 모형을 제시하고 있다. 지하철역의 접근도가 주변지역으로 확산되는 정도는 주변지역에서 그 지하철역을 이용하는 정도와 일치한다고 보고 주변지역의 지하철역 이용밀도를 기반으로 수학적 함수식을 도출하였다. 이러한 연구는 궁극적으로는 최근 지리적 분석기법으로 각광을 받고 있는 GIS기법에 접목시켜 지표현상의 설명에 핵심이 되는 접근성의 공간적 보간에 대한 이론적 근거를 마련한다는 의미를 지닌다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
토양오염은 인간의 활동에 의해 만들어진 물질로 인해 발생하고 있으며, 인간뿐만 아니라 모든 생물에게 피해를 주고, 정화비용이 크다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서 정밀한 토양오염분석 활용을 위한 심도별 3차원 토양오염지도 구축을 제시하였다. 이를 위해 연구대상지인 부산광역시 동래구에서 기존 토양오염조사 지점의 최근린분석을 실시하였고, 0.72로 군집되는 경향을 알 수 있었으며, 이는 군집지역 이외에는 오염 값의 정확도가 보다 낮다. 이에 조사지점을 $1km{\times}1km $ 격자의 중심을 조사할 것을 제시하였고 일정한 조사지점으로 균일한 정확도를 나타낼 수 있도록 하였다. 또한, 지표면 및 지하공간에서 토양오염 기준은 5단계로 나눴으며 지표면의 경우 토양 단위 무게 당 오염물질의 양을 IDW 보간법을 이용하여 지도를 구축을 하였다. 지하공간에서의 토양오염분석은 지표면의 오염, 지형을 통한 오염물질의 흐름과 국토지반정보시스템에서 504개의 시추정보로 투수계수, 지하수위를 영향인자로 선정하였으며, 영향인자의 특성을 종합점수로 나눠 0~20점으로 산정하였다. 토층에 특성을 고려한 지표면-지하공간의 심도별 3차원 토양오염지도 구축이 가능하였고, 이후 토양오염의 지반 침투 시 전체적인 침투 분석이 가능할 것으로 판단되었다. 또한, 심도별 영향분석과 지하수 오염에 대한 보다 정확한 예측이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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