본 논문에서는 금호분지를 6개의 지형단위(보현산지, 팔공산지, 비슬산지, 영천분지, 경산분지, 대구분지)로 구획한 후, 각 지형단위 내에 분포하는 지리관광자원의 자연지리학적 배경과 분포의 특성을 고찰하였다. 금호분지 내의 지리관광자원은 지형환경(32개, 78%)을 많이 반영하며, 다음으로 지질환경(7개, 17%)을 반영한다. 보현산지 내에는 3개의 지형자원이 분포하며, 팔공산지 내에는 8개의 지형자원이 분포한다. 비슬산지 내에는 5개의 지형자원과 1개의 문화자원이 분포한다. 그리고 영천분지 내에는 2개의 지형자원과 1개의 지질자원, 1개의 생물자원, 그리고 2개의 문화자원이 분포하는데, 생물자원 1개와 문화자원 1개는 지형환경을 반영한다. 정산분지 내에는 1개의 지형자원과 1개의 생물자원, 3개의 지질자원이 분포하며, 생물자원 1개는 지형환경을 반영한다. 대구분지 내에는 8개의 지형자원과 2개의 지질자원, 3개의 생물자원이 분포하는데, 생물자원 2개는 지형환경의 영향을 많이 받는다.
본 논문은 지형 지식의 인식론적 특성과 교육적 의미를 토대로 지형 교육의 새로운 방향을 모색하는데 목적이 있다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. (1) 지형 지식은 발견된 것이 아니라 구성된 것이다. (2) 지식의 내용은 지각되고 규정된 형상을 토대로 이차적으로 구성된다. (3) 따라서 지형 지식의 구성은 지에 형의 의미를 부여하는 것으로부터 시작된다. (4) 구성의 토대는 해석자의 주관적 혹은 해석자간의 간주관적 해석이다. (5) 해석적 순환의 구성 속에서 점차 고차적인 지형 지식으로 발달한다. 이 같은 특성에 토대 할 때 지형 교육의 방향은 다음과 같다. (1) 지형의 지식을 구성하는 것이 아니라, 구성하는 태도와 과정 속에 살게 한다. (2) 일상생활에서도 자기 주변의 지형에 대해 의문과 호기심을 갖고 그것을 스스로 해결하고자 하는 탐구적 자세를 갖도록 한다. (3) 삶과 지형과의 관계를 이해하고 해석할 수 있는 인식의 틀을 형성한다.
지형 정보는 표고 자료가 요구되는 응용에서 반드시 필요한 중요한 자료이다. 이러한 응용에는 배수 유역, 하천망의 추출, 가시권 분석, 지형학적 특징의 분석, 지형에 관련된 산사태 유형의 양적인 분석 및 산사태 발생지역에서 민감도 분석을 위한 지형 위치의 검증 등이 있다. 그러므로 DEM으로부터 추출된 지형 매개변수 자료의 정확도를 연구해야 한다. 본 연구에서는 표고 격자 DEM을 이용하여 자료원과 격자크기가 지형 매개변수에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 지형매개변수 분석은 수치지형도로 구축된 것과 DTED DEM을 이용하여 배수유역, 유역경사, 하천망을 추출하여 비교하였다. 특히, 격자 DEM으로부터 하천망을 추출하는 경우 DEM 격자크기에 관계없이 흐름누적 임계값에 따라 많은 영향을 받았다. 따라서 본 연구에서는 두 자료원에 동일한 흐름누적 임계값을 적용하여 하천망을 비교 분석하였다.
지형 추종을 시뮬레이션하기 위해 레이다 모의 지형 스캔 정보 생성 기법이 제시되었다. 레이다 모의 지형 스캔 정보 생성 기법은 레이다가 원하는 방위각, 고각 방향에 순차적으로 다수의 빔을 방사하는 것을 모사한다. 방사되는 각 빔의 방위각은 모두 동일하고, 고각은 서로 다르다. 각 빔을 통해 획득한 지형 정보를 통합하여 레이다 모의 지형 스캔 정보가 생성된다. 레이다 모의 지형 스캔 정보는 레이다 탐지점들로 구성되어 있다. 레이다 탐지점은 레이다로부터 멀어질수록 빔 중심선으로부터 멀어지는 경향이 있다. 이는 빔 폭이 일정한 각도를 가지기 때문이며, 방사 위치로부터 멀어질수록 빔의 스캔 영역이 넓어지는 것과 관련이 있다. 본 논문에서는 빔을 모사하여 생성된 레이다 모의 지형 스캔 정보를 분석하기 위해 기하학 기반 지형 스캔 정보 생성 기법을 제시한다. 기하학 기반 지형 스캔 정보는 기하학 탐지점으로 구성되며, 모든 기하학 탐지점은 빔 중심선 위에 존재한다. 두 기법이 생성한 지형 스캔 정보의 위도, 경도를 분석하여 빔 폭의 영향이 반영된 레이다 모의 지형 스캔 정보가 생성되었는지 확인하였다.
본 연구는 환경부의 전국자연환경조사를 통하여 수집된 비무장지대와 그 인접 지역의 지형분야 조사의 결과를 분석하고, 활용 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 조사된 총 356개의 지형 중 가장 많이 관찰된 지형은 하안단구였으며, 전체 지형 중 1 등급은 57개(16.01%)로 나타났다. 본 지형 조사는 북방한계선까지 접근하여 비무장지대 및 그 인접 지역의 지형을 파악하는데 큰 의의가 있다. 이러한 비무장지대 및 그 인접지역의 지형경관은 비무장지대라는 세계에서 유일한 공간적 특성과 함께 유네스코에서 지정하는 지오파크로 활용될 수 있는 가능성이 매우 높다.
본 연구에서는 Boussinesq 방정식을 이용하여 유도한 한 쌍의 상미분방정식을 이용하여, 수심이 완만히 변하는 일정 경사면의 정현파형 지형 및 복합정현파형 지형에서의 Bragg반사를 해석하였다. 입사파는 크노이드파를 사용하였으며, 입사파의 분산성과 해저지형의 형태가 반사에 미치는 영향에 관하여 검토하였다. 해석결과에 의하면 정현파형 지형의 경우에는 입사파 분산성의 크기와 정현파형 지형의 진폭이 증가할수록 반사율이 증가하였으며, 복합정현파형 지형의 경우에는 지형의 진폭이 증가할수록, 해저지형을 구성하는 두 개의 정현성분 파수의 차가 감소할수록 반사율의 크기는 증가하였다.
본 논문에서는 지리 정보로부터 3차원 지형 정보로 복원하는 알고리즘을 제안한다. 자연스러운 3차원 지형의 표현을 위해 기존의 복원 알고리즘들은 삼각형 패치 기법이나 랜덤 프랙탈 중간점 변위기법들을 이용하여 복원하였다. 이와 같이 가우시안 분포를 사용한 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법으로 복원한 결과는 좌우대칭인 이미지에 대해서는 자연스럽게 표현되지만, 자연에 내재된 비대칭인 지형의 모습을 표현하기에는 어려움이 있었다. 좌우비대칭인 지형을 좀 더 자연스럽게 표현하기 위해 기존의 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법에 신경회로망을 이용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 학습결과를 3차원 지형 복원에 이용함으로써 비정형적인 데이터가 갖는 통계적 특성을 활용한다. 제시된 알고리즘의 우수성은 복원된 결과의 근사도 평가로 보인다. 또한, 신경회로망 학습 결과를 이용하여 산악지형과 평탄지형에 대하여 실험하고 실험 결과 산악지형에 대한 적용 예가 더 효과적임을 보인다.
본 연구는 전년도 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 3-D 헬리콥터 항법 시스템을 위한 알고리즘 개발의 후속 연구로서 실용적 완성을 위해 수행되었다. 본 연구에서 헬리콥터의 위성항법장치(GPS)로부터의 정보(X,Y,Z 좌표)는 자동차가 도로주행중 매 1초 간격으로 수신되는 GPGGA Code로 대체되었다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(Terrain Clearance Floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 본 시스템은 매초 GPS로부터 실시간 수신되는 X,Y,Z 위치와 DTM상의 x,y,z를 비교하여 만약 비행체가 완충 공간에 접근하게 되면 즉시 경고음과 메시지를 발한다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
국내 여러 기관에서 토지피복분류체계, 토지이용현황분류체계 등 국토의 정확한 현황 파악을 위해 다양한 지형분류체계를 활용 중에 있다. 그러나 이러한 분류체계로 국토변화를 탐지하기에는 적용성이 떨어지며, 변화지역을 추출하기에도 적합하지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국토에 대한 자연적, 인위적 변화요소들을 모두 효과적으로 나타낼 수 있는 표준 지형분류체계를 제안하고자 한다. 이를 위해 국내외 유사 지형분류체계에 대한 비교 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 표준 지형분류 항목을 제안하였다. 자동 지형분류 적용 가능성을 평가하기 위하여 감독분류 기반의 자동 지형분류와 선행지식 기반의 자동 지형분류를 수행하여 정확도를 평가하였다.
본 연구에서는 서로 다른 지형조건을 가진 연구대상지역을 선정하고, 여기에 지상 라이다 장비를 서로 다른 위치에 설치하여 이 사면지형을 관측하여 얻어진 3차원 원시자료를 토대로 사면지형을 분석 하였다. 이를 위하여 아스팔트, 암반, 토사, 식생부분으로 이루어져 있는 연구대상 사면지형을 정면에서 30m 떨어진 곳에 지상라이다 장비를 설치하여 스캔간격 5mm로 5회 관측하여 얻어진 DEM자료에서 지형특성별로 사면지형을 분석하였다. 그리고 설치지점을 변경하여 관측하는 것이 관측결과에 영향을 미칠 수 있을 것으로 생각되어 서로 다른 관측지점에서 얻어진 관측데이터간의 정확도를 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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