Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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pp.12-16
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2009
본 연구에서는 산악형 강수의 특성을 보이는 제주도의 여러 지형 조건과 강수량의 관계를 확인하고 강수량에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 제주도는 원추형의 형태로 중심에 한라산이 있는 전형적인 산악형 지형이고 해발고도의 분포가 $EL.0^{\sim}1950m$로 다양하여 본 연구의 대상지역으로 선정하였다. 강우자료는 제주도 내 기상관서 4개소(제주, 서귀포, 성산포, 고산) 및 자동기상관측소(AWS) 13개소의 관측자료를 활용하였으며, 짧은 자료기간을 보완하기 위해 지역빈도해석을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 본 연구에서는 강수에 영향을 줄 수 있는 지형인자 6개를 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 추출하였으며, 추출된 지형인자에 대하여 요인분석으로 대표 인자를 추출하고 요인과 실제변수들의 강수량에 미치는 영향을 확인하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 검정결과 도출된 요인을 이용하면 강수량 산정 시 지형 변수들의 영향을 반영함과 동시에 보다 적은 수의 변수를 이용하여 지형 변수들을 모두 반영하였을 경우와 비슷한 결과를 얻는다는 것을 확인하였다. 따라서 추후 지형 변수들을 추가로 확보하여 지형특성을 반영한 간편하고 합리적인 강수량을 산정하기 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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한국기술혁신학회 2012년도 춘계 학술대회 논문집
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pp.159-170
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2012
본 연구는 다음과 같은 분석결과를 제시한다. 먼저 우리나라 10개 산업의 기술생태지형을 결정하는 상호관계 K는 9개로 나타났다. 이러한 주성분요인분석결과는 K=N-1의 기술생태지형 구조를 가지고 있음을 보여준다. 둘째, Kauffman NK모형에 따른 우리나라 기술생태지형은 K=N-1인 경우로 다 극점을 존재하는 적응체계로 매우 울퉁불퉁한 기술생태지형을 가지고 있다고 볼 수 있다. 따라서 우리나라의 기술생태계경우에 기술 또는 산업의 수 N이 증가함에 따라서 국소 최적 점의 수는 매우 빠르게 증대할 수 있다. 이러한 매우 많은 국소 최적 점을 가진 기술생태지형에서 기술탐색과정은 전체 최적 기술조합 또는 기술개발에 효율적으로 도달하기 어려우며, 역시 기술생태지형은 매우 복잡한 진화 및 발전체계를 갖고 있음을 의미한다. 본 연구결과의 기술 정책적 시사점은 우리나라 산업간 그리고 기술간에 보다 상호연관성을 높임으로써, 기술생태지형을 완만하고 매끄럽게 조성할 필요성이 제기된다.
A pre-existing landform is created by weathering and erosion along the bedrock fault and the weak zone. A neotectonic landform is formed by neotectonic movements such as earthquakes, volcanoes, and Quaternary faults. It is difficult to clearly distinguish the landform in the actual field because the influence of the tectonic activity in the Korean Peninsula is relatively small, and the magnitude of surface processes (e.g., erosion and weathering) is intense. Thus, to better understand the impact of tectonic activity and distinguish between pre-existing landforms and neotectonic landforms, it is necessary to understand the development process of pre-existing landforms depending on the bedrock characteristics. This study used a two-dimensional numerical landscape evolution model (LEM) to study the spatio-temporal development of landscape according to the different erodibility under the same factors of climate and the uplift rate. We used hill-slope indices (i.e., relief, mean elevation, and slope) and channels (i.e., longitudinal profile, normalized channel steepness index, and stream order) to distinguish the difference according to different bedrocks. As a result of the analysis, the terrain with high erosion potential shows low mean elevation, gentle slope, low stream order, and channel steepness index. However, the value of the landscape with low erosion potential differs from that with high erodibility. In addition, a knickpoint came out at the boundary of the bedrock. When researching the actual topography, the location around the border of difference in bedrock has only been considered a pre-existing factor. This study suggested that differences in bedrock and various topographic indices should be comprehensively considered to classify pre-existing and active tectonic topography.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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pp.2016-2022
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2006
생태계에서 식생의 중요성은 식물이 일차적인 생산자로서의 역할뿐만 아니라 홍수 조절과 토양 등 지형의 여러 가지 환경요인을 변화시킨다. 일정 구간의 식물상과 식생분포는 그 하천의 환경요인과 밀접하게 연관되어 있으며, 환경요인의 변화에 따라 식물상과 식생도 영향을 받게 된다. 특히, 홍수 전 후에는 수중 및 수변에 분포하는 식물들에게 극히 민감하게 작용되고, 그 영향도 광범위하게 나타난다. 자연생태계에 있어 식생의 변화양상은 환경요인의 변화에 따라 달리 형성된다. 즉, 일정지역의 식물상과 식생은 지형, 토양(하상 입경의 크기), 수리 특성 등과 밀접하게 연관되어 있으며 이들 요인이 변하면 식물상과 식생도 영향을 받아 식물군락의 공간적 분포범위가 구별된다. 특히, 하천에서는 유수에 의한 지형 형성 과정이 역동적이며, 유수량과 수위의 계절적 변화가 심하여 식생의 구조, 공간적 분포가 다양하게 나타난다. 우리는 서울의 대표적인 도심 하천 중 하나인 도림천을 대상으로 조사하였다. 도림천을 4구간으로 홍수전($4{\sim}7$월), 홍수 후($8{\sim}10$월)로 나누어 월별로 식생의 분포와 거동특성, 수리 수질적인 특성에 대해 결과를 도출하였으며, 연구 결과를 통해 식생 별 하상입경의 변화와 하상변동, 세굴 및 퇴적 등을 분석하였다.
Sinkholes happen in increasingly higher frequency in downtown areas with a concentration of social infrastructure these days. Most sinkholes occur around the living areas of citizens, which calls for a systematic countermeasure plan for urban development and underground water management, which are parts of the main causes of sinkholes. This study thus set out to analyze the risk factors of sinkholes in the subject area by using geospatial information deeply connected to sinkholes both directly and indirectly. The geospatial information used in analysis was obtained by examining the causes of sinkholes from a topographical perspective. Collected data were treated and analyzed with a range of spatial analysis tools based on GIS. The findings show that topographical factors had significant relations with sinkhole causes and raise a need to manage all kinds of pipe networks underground, the movement characteristics of underground water levels, and other topographical features. The findings may serve as data to support decision-making processes in the field of urban disaster prevention and call for extensive research to incorporate hydro-geomorphology and spatial modeling.
The purpose of this study is to determine the weights of the factors for landslide susceptibility analysis using artificial neural network. Landslide locations were identified from interpretation of aerial photographs, field survey data, and topography. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil drainage, soil effective thickness, soil texture, wood age and wood diameter were extracted from the spatial database in study area, Yongin. Using these factors, the weights of neural networks were calculated by backpropagation training algorithm and were used to determine the weight of landslide factors. Therefore, by interpreting the weights after training, the weight of each landslide factor can be ranked based on its contribution to the classification. The highest weight is topographic slope that is 5.33 and topographic curvature and soil texture are 1 and 1.17, respectively. Weight determination using backprogpagation algorithms can be used for overlay analysis of GIS so the factor that have low weight can be excluded in future analysis to save computation time.
This study was conducted in order to provide as a basic materials of sea cliff vegetation structure through distribution related with the landform and growth pattern of mixed growth plants by ordination method in the Peucedanum japonicum community of Korea. The mixed growth plants of frequency over 10% growth with Peucedanum japonicum community of sea cliff was investigated as a total 26 species, and the frequency of appearing plants was the highest in the Aster spathulifolius(55.7%). Growing pattern of mixed growth plants was a difference by the landform factors as such the inland side, coastline side, flat and slope. Growing pattern was classified into typicality type, one-sided type and complex type. Growing pattern of the typicality type was good distribution in total landform factors, the one-sided type was good distribution in 1 landform factor and the complex type was good distribution in 2 landform factors. In growing pattern of mixed growth plants with Peucedanum japonicum, Artemisia capillaris and Sedum oryzifolium was typicality type, Elymus dahuricus and Artemisia princeps was one-sided type, and Aster spathulifolius, Miscanthus sinensis, Calystegia soldanella and Lysimachia mauritiana was complex type. In total plants of mixed growth, growing pattern of 16 species of 61.5% was good as complex type.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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제17권1호
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pp.73-84
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2010
This paper is to analyze effectiveness and efficiency of topographic features in visibility analysis. For this research aim, this paper compares the analysis results of topographic features and relationships between topographic features and their visibility analysis on surfaces. This paper employs peak, pass, pit, ridge and valley features from the topographic features for which five areas including mountain and plain areas in Britain are selected and their DEM data are generated. The summaries of the analysis results are as follows: Firstly, it is clear that relationship between high elevation points and their visibility is not highly correlated. This means that highly elevated points are not necessarily better visible areas and they are not suitable for searching for large visible areas. Secondly, the positions that can see large visible areas are highly correlated with their elevation and are distributed within a certain range which has small deviation of their correlation between visibility and elevation. This means that to search for large visible areas, it is necessary to employ the positions located at relatively high elevation area. Thirdly, for all of the five areas, the visibility results of the topographic features are compared with maximal visibility resulted from a while surface areas, and it is identified that topographic features show similar visibility performances of that maximal visibility. From the results stated above, it can be inferred that topographic features and its topographic characteristics are enable to be a research motivation to the visibility analysis topics. Furthermore, the results of this paper can be contributed to explore suitable variables and factors for solving multiple viewshed problems.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제13권11호
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pp.5534-5541
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2012
This paper classifies cities in the metropolitan area based on natural hazard vulnerability. The procedure of our empirical analysis is divided into three parts as follows: First, it summarizes variables related to natural hazard vulnerability to significant factors, carrying out principal component analysis. Second, it classifies cities in the metropolitan area, conducting cluster analysis using factor scores. Lastly, it proposes differential measures for natural hazard mitigation for classified cities in the metropolitan area, based on natural hazard vulnerability.
This paper shows a empirical results by adopting Kauffman' NK model. First, we find interdependence parameter K is nine in the technological ecosystem Landscape. According to principal component analysis, our technological ecosystem landscape is based on K=N-1 technology structure. Second, to Kauffman NK model, our technological ecosystem landscape is completely uncorrelated each other and contains a large number of local optima. As additional technology rises, the number of local optima rises rapidly. Our results mean that the more complexity in the technological ecosystem landscape, the less effective technology innovation will be in our country's technology system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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