본 연구에서는 남한 지역의 암상과 지온경사율 상관관계를 GIS를 이용하여 분석하였다 .이러한 분석을 위해 352개의 시추공 온도검층자료가 공간 Layer로 구축되었고, 이러한 공간 Layer 및 1:1,000,000 축적의 지질도 공간 Layer를 중첩하여 지온경사율 및 암상별, 지질시대벽 관계를 파악하였다. 그 결과 남한 지역의 평균 지온경사율 값은 29.34$^{\circ}C$/km이었다. 지질시대별로는 신생대 지층이 39.7$0^{\circ}C$/km 중생대 지층이 30.63$^{\circ}C$/km 고생대 지층이 22.32$^{\circ}C$/km 원생대 지층이 23.15$^{\circ}C$/km시생대 지층이 24.34$^{\circ}C$/km의 지온평사율 값을 가졌다. 암상 종류별로는 심성암이 33.96$^{\circ}C$/km, 퇴적암이 24.78$^{\circ}C$/km 퇴적암과 화산암이 26.85$^{\circ}C$/km 지온경사율 값을 가졌다. 이러한 결과는 지열 및 온천개발 시 기초자료로 사용될 수 있다.
본 연구의 목적은 우리나라 30세이상 성인의 혈청지질분포와 치주질환간의 관련성을 파악하고자 하였다. 본 연구자료는 2013년, 2014년 국민건강영양조사 자료를 병합하여 이용하였으며, 최종분석대상자는 8,854명이었다. 치주질환은 지역사회치주지수를 이용하였으며, 혈청지질분포와 치주질환간의 관련성을 파악하기 위해 로지스틱회귀분석을 이용하였다. 연구결과 HDL 이 ${\leq}40mg/dL$ 인 경우에서 치주질환 교차비가 1.39배(95% CI=1.16-1.66)증가하였으며, Triglyceride가 ${\geq}200mg/dL$ 인 경우에서 치주질환 교차비가 1.14배(95% CI=1.02-1.27) 유의하게 증가하였다. HDL과 Triglyceride가 치주질환과 유의한 관련성이 있음을 확인하였다. 따라서, 향후 연구에서는 혈청지질분포와 치주질환간의 실질적 관련성을 파악하고 인과관계와 직접적인 연관성을 파악해야 할 것이다.
복잡하고 다양한 광상 생성 과정과 부존 위치의 심부화로 인하여 광물자원 탐사의 효율을 높일 수 있는 예측탐사의 필요성이 점차 높아지고 있다. 최근의 머신러닝 기법의 활용성 증가와 광역 지질 데이터베이스의 구축 상황을 고려하면, 예측탐사의 기반인 광상 배태 가능성 평가 기술의 신뢰도는 점차 높아질 것으로 예상된다. 이번 연구에서는 심층신경망을 이용하여 화성암과 단층 및 자력탐사 정보의 광화 인자로의 활용 가능성을 확인하였다. 지질 정보의 수치화 기법으로 단층, 화성암, 자력 정보를 입력 자료로 구성하여 0.9 이상의 정확도를 가지며 예측 값이 안정적으로 수렴하는 금속 광상 예측 모델을 구축할 수 있었다. 이 기술은 추후 정밀한 지질 조사 결과와 물리탐사 정보가 확보된다면, 광화대 규모에서의 예측 탐사에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이 연구를 통해 지하의 화성암 정보를 제공하는 자력자료를 활용할 경우 지표의 화성암 정보를 보완하여 보다 높은 성능의 모델을 구축할 수 있는 것으로 확인되었다. 즉, 단순히 많은 자료를 융합하는 것 보다는 광체 성인과의 지질학적 상관관계를 고려하여 입력 자료를 구성하는 것이 보다 중요하다.
SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.
항공 자력 탐사는 적은 비용과 시간으로 전 국토를 대상으로 유용 지하자원의 부존과 개발에 대한 잠재력 평가 뿐 아니라 국토의 효율적인 활용 계획의 수립과 지질 재해의 예측 등 국가의 기본적인 지구과학 정보를 제공한다. 따라서 대부분의 나라에서 국가 혹은 대륙 규모의 광역 자력 탐사를 통하여 자력 데이터베이스를 구축하여 운용하고 있다. 한국동력자원연구소(현재 한구지질자원연구원)는 1981년 전 국토를 대상으로 하는 장기적이며 체계적인 항공 방사능 및 자력탐사 프로젝트를 계획하여 1982년부터 탐사자료를 생산하기 시작하여 2017년에 완료하였으며, 2018년에 자료를 재검토, 재처리하여 항공 자력 데이터베이스를 완성하고 1:100만 자력 이상도를 발간하였다. 이 총설은 항공 자력 이상도를 소개함과 아울러 프로젝트를 수행하면서 여러 차례 바뀐 탐사 설계와 자료처리 이력에 대하여 정리함으로써 사용자들이 자료를 이해하는 데 필요한 참고 정보를 제공하고자 한다.
절토사면은 토층, 풍화토, 풍화암, 연암, 경암 등의 풍화도가 다른 물질로 구성되어 있어 지반구성 물질에 대한 공학적인 판단이 쉽지 않으며 시공 중 또는 후에 사면의 안정성 문제가 대두되고 있는 실정이다. 사면의 안정성 문제는 과거 30여 년 동안 고속도로의 많은 절토사면에서 경험되어 왔으며 현재에도 계속적으로 사면붕괴 및 복구를 경험하고 있으나 체계적인 관리 및 조사가 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구는 절토사면의 체계적인 관리체계의 구축과 효율적인 자료분석을 위하여 사면관리용 데이터베이스 프로그램을 개발하였다. 이들 관리프로그램을 활용한다면 국내에 분포하는 암반의 내적 요인들에 대한 지질 공학적인 특성을 파악할 수 있으며 지역에 따라 분포하는 암석종류, 지질시대 및 지질구조에 따라 붕괴유형 및 발생빈도 등을 분석함으로써 도로 및 주택단지의 개설시 예비적인 사면안정문제를 예견할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하기 위하여 다변량 통계분석 방법의 하나인 주성분분석(Principle Component Analysis : PCA)기법과 지리정보시스템 (Geographic Information System : GIS)을 이용하였다. 이를 위해 연구지역에서 수행한 지표지질조사, 정밀조사, 실내암석시험 등으로부터 취득된 자료를 데이터베이스로 구축하고, 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도, 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수계수, RMR(Rock Mass Rating) 값을 분석대상으로 선정하였다. 각 요인들이 연구지역 전체에 걸쳐 분포하도록 GIS의 공간분석 기법의 하나인 표면분석(Surface Analysis), 버퍼링기법(Buffering) 및 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하고 이로부터 추출된 자료들을 입력값으로 하는 주성분분석을 수행하였다. 주성분분석 결과 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인을 추출하는 것이 가능하였으며, 연구지역은 지질 및 지반강도 관련 요인이 침하발생의 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다.
절리, 단층, 습곡, 암맥, 파쇄대 및 암상의 경계에 의해 나타나는 지질학적 선구조는 지하의 물성이나 지질구조를 반영한다. 따라서 지구조 운동 분석을 위한 기초 자료로 이용가능하기 때문에 그동안 전문가의 육안 판독이외에 영상에서 선구조를 추출하기 위한 많은 연구가 이루어져왔다. 최근에 이용 가능한 위성영상자료가 증가하고 영상을 지구과학 응용분야에 적용하는 사례가 많아짐에 따라 영상으로부터 선구조를 빠르고 정확하게 추출해야 할 필요성이 높아졌다. 본 연구에서는 위성영상으로부터 선구조를 자동으로 추출하기 위해 구배 방향 프로파일 분석(Gradient Direction Profile Analysis. GDPA) 알고리즘과 Hough 변환 알고리즘을 이용한 프로그램을 개발하였고, 각 알고리즘에 필요한 모든 변수들을 사용자가 직접 입력할 수 있도록 설계하였다. 이 프로그램을 옥천 습곡대의 북동부에 위치한 강원도 정선지역의 Landsat TM 에 적용하여 가능성을 검토에 보았고, 오차 검증 방법을 이용하여 각 알고리즘을 정량적으로 평가하였다.
지하수를 사용하고 있는 기간은 수 천년이지만 지하수의 특성이 알려지기 시작한 것은 17세기 부터이다. 지하수는 용천이나 착정공 외에는 눈으로 볼 수 없기 때문에. 비전문가는 지하수 유동, 산출, 근원에 대하여 아직도 이해하기가 힘들다. 고대에는 지하수의 기원을 해수로 생각하였고 현 대에도 많은 사람들은 지하수는 지하하천형태로 부존하며, 수맥을 만나야만 지하수가 산출되는 것으로 이해하고 있다. 현재 수리지질전문가들은 지하수를 수문순환계의 일부로 설명하고 있으며, 국지적 규모의 지하수 유동에 대하여는 잘 알려져 있으나 광역적인 지역에서 지하수의 적정 산출량, 부존대 위치. 지하수 수질에 대한 정량적인 자료는 매우 부족한 현실이다. (중략)
어떤 지역에서 발생가능한 지진동을 확률적으로 예측하기 위해서는 그 지역을 포함한 광범위한 지역의 지진원(seismic source zone)을 정의하지 않으면 안된다. 지진원이란 동일한 지진학적, 지체구조적, 지질학적 양상을 가지는 지역을 의미하며, 지진활동이 지역내에서 균질로 하나의 지진규모 - 발생빈도 관계식에 의해 표현될 수 있는 지역으로 가정된다. 또한 하나의 지진원 내의 지진활동성은 그 지역 전반에 걸쳐 고르게 분포하고 미래의 지진은 그 지역내의 어떠한 곳에서도 발생할 수 있다고 가정된다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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