원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.
지난 수십 년 동안 형태지수는 패치의 복잡성을 정량화하여 생물종 다양성 보존과 같은 경관생태계획에 활용되어 왔다. 지역계획 연구자들이나 정책결정자들에게 경관구조와 패턴을 정량화하는 경관생태지수는 대상지역을 모니터링할 수 있는 하나의 수단으로 활용되어 왔다. 그러나 경관생태지수관련 연구를 살펴보면 연구 목적 및 범위에 따라 활용하는 경관생태지수의 종류가 매우 다양하고 복잡한 것을 알 수 있다. 또한 연구목적에 적합한 경관생태지수를 선정하는 것은 복잡한 수학분석과 함께 많은 주의가 필요한 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 형태지수들을 도시지역, 도시외곽지역, 농촌지역 그리고 산림지역 등 4군데 사례지역에 적용하여 그 결과를 통해 형태지수들의 특성을 살펴보았다. 그 결과, 평균형태지수값(MSI)에서는 도시외곽지역이 가장 높게 나타났고, 평균프랙텔차원지수(MPFD)에서는 농촌지역이 높게 나타났다. 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수값(AWMSI)과 평균프랙텔차원지수값(AWMPFD)에서는 산림지역이 가장 높게 나타났다. 사용한 네 가지 형태지수값의 순위가 4군데 사례지역에서 다르게 나타났다. 특히 둘레와 면적의 로그전환을 이용하고 있는 프랙텔차원지수들의 경우, 도시와 도시외곽지역의 MPFD값은 같고, 도시외곽지역, 농촌지역과 산림지역의 AWMPFD값 차이는 적어 순위 분별력이 떨어졌다. 따라서 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수(AWMSI)가 지역별 산림패치의 복잡성을 잘 정량화할 수 있음을 본 연구결과에서 보여주고 있다.
본 연구에서는 유역의 공간적 자기상사성 평가를 통하여 하천유역의 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 자기상사성 분석의 지표인 허스트지수 및 프랙탈차원을 산정하였다. 허스트지수(h)의 산정은 모형에 있어서 상당히 중요한 부분을 차지한다. 이 지수에 따라 지형의 모양은 서로 상이하게 다루어질 수 있기 때문이다. 허스트지수의 산정은 Hurst가 제시한 방법(허스트지수), Peters의 수정식, Mandebrot와 Wallis의 Pox 도표, 투영면적 및 표면적 비율 방법(면적지수)이 있으며, 본 연구에서는 유역의 공간 자기상성 분석을 위해 면적지수에 의한 방법과 허스트지수에 의한 방법을 적용하였다. 지형자료는 LiDAR 측량 및 하천 횡단측량에 의해 생성된 정밀 DEM을 활용하여 허스트지수 및 프랙탈차원을 산정하였다. 면적지수 및 허스트지수에 의한 프랙탈차원과 평균경사도와의 관계에서 아라천유역은 결정계수 R2값이 94.9 %, 99.5 %로 비교적 결정계수값이 크게 나타났으며, 경사도와 표면적과의 관계에서 결정계수 R2값은 81.8 %로 분석되었다. 이는 면적지수와 허스트지수에 의해 산정된 프랙탈 차원은 유역의 지형특성 인자로 타당성을 갖는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 '학술지의 피인용횟수 순위'를 적용한 tapered h-지수의 변형지표 Kor-$h_T$를 고안하여 제안하였다. Kor-$h_T$의 의미를 평가하기 위하여 Kor-$h_T$ 지수 값의 중복률 및 지수 값과 평가요소 사이의 연관성 변화를 다른 학술지 평가지표인 h-지수, tapered h-지수 및 IF와 비교 분석하였다. 지수 값의 중복률 분석은 지표의 변별력을 살펴보기 위한 것이며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계 분석은 지표의 평가요소인 피인용횟수 및 논문 수가 지수 값에 각각 어떻게 반영되는지를 알아보기 위한 것이다. 분석을 위해 2008년부터 2010년까지의 한국학술지인용색인(KCI) 3개년 데이터를 사용하였다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 Kor-$h_T$가 비교 대상 지표에 비해 지수 값의 중복률이 가장 낮아 높은 변별력을 보였으며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계에 있어서도 피인용횟수와 논문 수 모두에서 상관관계가 가장 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를,비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.
역거리법에 포함된 지수 값을 제곱으로 고정하지 않고 변수로 취급하여 강수량 자료를 바탕으로 지수 값의 최적치를 산출하였다. 이를 위해서 한강 상류부, 한강 하류부, 금강 상류부, 낙동강 중류부 등 4개 Group으로 나누고 각 Group 내 7개 관측소에 대하여 총 52개의 Case를 분석하였다. 각 Group에서 기준 관측소 1개와 주변관측소 4개를 조합한 Case별로 거리 지수 값의 최적치를 구하였다. 이 최적치를 산출하기 위해서 황금비 분할조사법을 적용하였고 강수 자료는 10년(2004~2013년) 간의 시우량 자료를 사용하였다. 이와 같이 구한 최적치를 최근 3년(2014~2016년) 간에 대하여 검증하였다. 본 연구에서 구한 최적의 거리 지수 값은 4개 Group에서 평균적으로 각각 3.280, 1.839, 2.181, 2.005로 나타났고 전체 평균하면 2.326이었다. 그리고 최적의 지수 값을 적용한 역거리법은 지수 값을 제곱으로 한 기존 역거리법과 비교하여 우수함을 보였다.
국내에서는 수자원 정보화 사업에 일환으로 국가수자원종합정보시스템(WAMIS)을 개발하여 수자원에 관련된 많은 기초 자료 정보를 일반에 공개 제공하고 있으나, 주 이용 계층은 수자원관련 종사자 또는 연구자들이 대부분이다. 국가수자원종합정보시스템에서 제공하는 양질의 수자원 정보를 일반 국민들이 보다 쉽게 이해하고, 이용할 수 있도록 국내에서는 이들 기초자료를 바탕으로 다양한 수자원 지표 및 지수를 개발하였다. 이러한 수자원 관련 지표 및 지수를 개발하기 위해서는 서로 다른 단위와 특성을 가진 자료들을 모아 하나의 지표로 정의하는 과정이 필요하며, 하나의 지표로 정의되기 위해서는 반드시 표준화(normalization)과정이 필요하다. 국내에서 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 Z-score법이며, 이외에도 가장 단순하고 간단한 방법인 Ranking 법, 자료의 극값(최대값, 최소값)을 이용하는 Re-scaling법, 일정 지표를 기준으로 하는 Distance to a reference country법 등이 있다. 표준화 방법은 각기 다른 장 단점을 가지고 있으며, 그 특성에 따라 정의되는 지표값은 다르게 나타날 수 있기에 지수값의 변화를 야기시킬 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 물이용안전성지수를 이용하여 기존 분석과 다양한 표준화 방법을 이용하여 지표를 산정하였을 때 표준화 방법에 따른 변화를 분석해 보고자 한다. 기존 연구에서 사용된 표준화 방법은 Z-score법이며, 다른 표준화 방법을 적용해 봄으로서 기존 산정 결과와의 차이를 비교 분석하였다. 지수를 구성하는 세부지표에 따라 수집되는 기초자료의 단위 및 특성은 다양하기 때문에 적합한 표준화 방법을 찾는 과정은 매우 중요하며, 이는 지표를 보다 정확하게 산정할 수 있도록 한다. 합리적인 표준화 방법을 통해 올바른 지수를 도출할 수 있고 객관적으로 수자원 환경을 평가할 수 있으며, 또한 수자원 계획 및 정책 개발에 있어 중요한 기준으로서 적용 할 수 있을 것으로 기대된다.
동부앙금(6~9%)을 연속가열법과 순간가열법으로 각 온도(80, 85, 90, 95$^{\circ}C$)에 도달시키고 20분간 유지시킨 다음 호화액의 흐름성질을 회전점도계를 이용하여 회전속도 6~180rpm, 측정온도 6$0^{\circ}C$의 조건에서 분석하였다. 호화액은 항복응력을 가진 의가소성 유체의 성질을 보였고 각 전단속도에서의 전단응력값은 순간 가열호화액이 연속가열호화액 보다 컸다. 순간 가열호화액은 농도와 가열온도에 관계없이 연속 가열호화액보다 항복응력과 점조도 지수값이 컸고 흐름지수 값은 작았다. 점조도 지수의 대수값은 농도와 가열온도와 정의 상관관계 (p<0.05)를 보였다. 동일한 농도에서 순간 가열호화액은 연속 가열호화액보다 가열온도에 따른 점조도 지수의 대수값의 증가 속도가 컸다.
본 연구는 상대적 날씨 스트레스 지수로 NET의 적용 가능성을 파악하고자 하였다. 기상청에서 예보하고 있는 기온, 습도, 바람 자료를 이용하여 NET 값의 시공간적 분포 특성을 분석하였다. 여름철 스트레스 지수인 일 최고 NET의 지역별 스트레스 기준값은 바람과 습도보다는 기온의 영향을 받으므로 일 최고 기온의 분포와 유사하다. 겨울철 스트레스 지수인 일 최저 NET의 스트레스 기준값은 산지 지역과 서울 이북 지역에서는 낮은 기온의 영향을. 해안 지역에서는 강한 바람의 영향으로 기준값이 여름철에 비하여 다양하게 나타난다. 스트레스가 강한 날의 발생 빈도는 여름철은 뚜렷한 연변화가 나타나지 않지만, 겨울철에는 1990년대 중반 이후 뚜렷한 증가 경향을 보인다.
계층적 의사결정론(AHP)에서 응답자의 신뢰성을 평가하기 위해 일관성 지수가 활용된다. 일반적으로 일관성 지수값이 0에 근접할 수록 신뢰성이 있다고 판단되나, 신뢰성에 대한 임계값은 9점 척도의 비교행렬로 부터 모의실험 된 무작위 지수의 평균에 의존한다. 본 연구에서는 9점 척도 비교행렬에 의한 모의실험 분포가 차원별로 치우침이 심한 분포라는 점에 기초하여, 차원별 일관성 지수의 분위수에 기초한 통계적 가설검정 방법을 소개하기로 한다. 그리고, 모의실험으로 계산된 일관성 지수의 분포에 따라 적절한 임계 분위값을 제공하였다. 또한, 쌍대비교행렬의 각 원소에 오차를 고려한 모형을 적용하여, 일관성 지수의 분포를 감마분포로 특수한 경우 근사시킬 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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