도로 설계는 자연 지형에 순응하도록 선형을 결정함으로써 경제적이며 환경적인 피해가 최소화되는 도로 건설이 이루어지도록 할 필요가 있다. 현 도로설계기준은 지형을 평지와 산지로만 구분하고 있으나 국토의 25.8%가 구릉지이며 미국이나 호주 등 선진국의 경우도 지형을 평지, 구릉지, 산지로 세분화하여 자연 지형에 최대한 부합되는 설계를 유도하고 있음을 감안 시 구릉지를 포함한 세분화된 기준이 필요하다. 본 연구는 원지반의 기복량을 지표로 세 가지 독립된 지형간의 구분 기준을 정량적으로 제시하였다. 세분화된 지형 정의를 전제로 지형을 구분할 수 있는 방안에 대한 개념적 틀을 세우고 이를 도로설계 사례분석 등을 토대로 검토하였다. 연구 결론으로, 평지는 설계 단위구간(1km) 내 지반고 최고점과 최저점의 차이가 40m 미만, 구릉지는 40~60m 이내, 산지는 60m를 초과하는 것으로 제안하였다.
분수계는 지형적 실체이며, 지역의 지형 연구 분야에서 자연적 경계로서 설정된다. 분수계는 수계, 산계, 유역등의 지형 요소들과 연관된다. 분수계의 지형 형성과 기능은 경사의 법칙, 구조의 법칙, 그리고 계층의 법칙으로 설명될 수 있다. 분수계는 구조적 형성과정과 기후적 삭박과정을 통하여 변화한다. 지형분수계는 능선분수계, 하천 분수계, 폐쇄 분수계, 세탈 분수계, 문턱 분수계, 세포형 분수계 등으로 유형화 될 수 있다. 지하수 분수계는 대개 지형의 기복을 반영하지만, 지역의 지질구조, 암서, 파쇄대 등으로 인하여 지형 분수계와 일치하지 않을 수 있다. 분수계의 법칙의 예외로서 설명되는 분수계의 일반적 단면은 선형이 아닌 대상 혹은 지대로서 나타난다. 분수계를 물의 흐름을 분리하는 곳으로 볼 때, 지형분수계는 지표면의 고도에 의해서 결정되며, 지하수 분수계는 지형, 지질 구조, 선구 조적 지형 요소들의 배열, 지층의 방향을 고려하여 결정된다.
유입유사량의 변화에 의한 하도의 지형변화를 파악하는 것은 하천을 복원하거나 유지하는데 중요하다. 본 연구에는 2차원 수치모형을 이용하여 상류에서 유입되는 유사량의 변화에 의하여 망상하천의 저수로 변화와 유사의 분급 특성을 분석하였다. 망상하천의 변화를 파악하기 위하여 하폭은 2.8 m이고, 수로 길이는 50 m로 설정하였다. 하상경사는 0.0125, 유량은 $0.014m^3/sec$로 설정하였다. 상류에서 공급되는 유사량은 평형상태의 유사량에 대하여 50%, 70%, 90%, 100%로 감소시켰다. 상류에서 공급되는 유사량이 감소할수록, 하상고는 감소하고 하상토 입경은 증가하였다. 또한 하도 단면에 대한 저수로의 수를 나타내는 망상하천 지수(Braiding Index)는 감소하였다. 이것은 하도의 저수로 수가 감소하는 것을 나타낸다. 유입 유사량이 감소할수록, 하도의 기복도가 감소하며, 이것은 하도의 역동성이 감소하는 것을 의미한다.
이 연구는 우리나라의 산악형 산림지대의 지형을 분류하기 위한 방안으로 TPI를 응용하기 위해 수행되었다. 이 방법을 적용하기 위해서는 지형특성에 적합한 기초분석단위로 scale factor들이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 scale factor를 결정하기 위한 객관적으로 결정하기 위한 방안을 제시하였다. 즉, 산지의 기복 패턴를 반영하기 위한 scale factor를 결정하기 위해 음영기복도를 이용하여 제작된 지형성장곡선으로부터 기울기변화도 곡선을 작성하였다. 기울기변화도 곡선을 이용하여 기복의 변화량이 최대가 되는 지점을 찾고, 그 극대점에서의 grid 크기를 찾아 지형 분류를 위한 scale factor로 결정하였다. scale factor 결정 알고리즘의 적용성을 검토하기 위하여 지형특성이 다른 3곳의 산악지대에 대한 scale factor를 도출하고, 지형분류를 수행하였다. 이 방법에 따른 연구결과 scale factor는 지형기복이 심할수록 짧아지는 경향이 있음을 보여주었다. 또한 TPI를 이용하여 분류한 능선과 계곡의 수가 종단면도를 이용한 방법과 유사하게 나타났고, scale factor의 크기가 대상지역의 능선 간 평균거리와 일치하는 경향이 있음을 보여주었다.
인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 인공지형지물 변화탐지 기본도 를 구축하기 위해 위성의 센서정보를 이용한 센서모델링을 실시하였고 지상기준점과DEM자료를 가지고 정밀편위수정함으로써 다른 센서 및 촬영조건에 따라 발생하는 정오차를 소거하였다. 즉, 정밀편위수정법에 의해 Kompsat EOC 영상의 기복변위량을 감소시킬 수 있었고, 변화탐지를 위해 사용된 영상의 정합성과를 도심지역, 산림지역 및 혼합지역으로 나누어 시험 지역을 선정하여 검토한 결과 모든 지역에서 약 10% 정도의 정합률이 향상됨으로써 영상의 위치정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 기본도를 가지고 이루어지는 변화탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본 자료로서 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
한반도 남부 13개 선상지를 일본, 대만, 필리핀의 690개 선상지와 비교, 분석하였다. 선상지 경사와 함양역 면적, 선상지 경사와 함양역 기복비, 선상지 면적과 함양역 면적, 그리고 함양역 면적과 함양역 기복비와의 관계를 정량적으로 검토한 결과, 한반도 남부의 선상지는 아시아의 선상지 특성과 잘 부합되지만, 선상지 빈도와 밀도가 낮다. 또한 선상지 하천의 함양역 규모가 작고, 기복비가 커서 선상지 규모가 작고 경사가 급하다. 36개 주요 하천 곡구부에서 선상지가 형성되지 않는 것은 상대적으로 낮은 산지고도와 함양역의 기복비 때문이다. 한국의 선상지에서는 Blair and McPherson이 주장한 지형면 경사의 공백을 확인할 수 없으며, 경주 선상지는 경사가 완만한 하성 선상지의 가능성이 높다.
빌레못동굴의 경관은 화려하거나 웅장하지는 못하나 비교적 다양하다고 하겠다. 즉 빌레못동굴이 만장굴보다도 복잡한 경관을 이루고 있다. 사실상 빌레못동굴의 동굴지형이 복잡하게 만들어진 것은 빌레못동굴이 전개되고 있는 원지형이 아직 용암류에 덮여지기 이전에 기복이 많은 요철지형을 이루고 있었기 때문이라고 판단된다. 따라서 그 복잡한 지표면을 용암류가 흘러덮었기 때문에 오늘날 빌레못동굴의 형태가 다양한 복잡성을 이루고 있는 것이다. 또한 복잡한 지표면 때문에 그위를 흘러내린 용암류가 서로 교차하기도 하고 때로는 엉켜있는 동굴의 경관도 이루게 한 것이다. 요컨대 빌레못동굴은 미로형태의 동굴형을 이루고 있을 뿐만 아니라 소규모적인 경관을 나타내고 있다. 좀더 자세한 동굴경관을 살펴보기 위하여 다음과 같이 제1,2,3 구간으로 구분하였다.(중략)
최근 인간생활의 영역이 해양에까지 영역을 넓이기 위해 해양조사가 이루어지고 있다. 이에 이 연구에서는 해저지형에 대해 음향탐지기를 이용하연 해저면의 물체나 지형의 기복을 파악하기 위한 지형도의 작성 가능성을 파악하였다. 그 결과 ISSS의 방법에 의해 음향영상이미지를 획득하였으며, 그 결과 해저면의 지형도 및 3-D모델링도를 작성할 수 있었다.
수치표고모델은 실제지형모델의 참값과 비교하여 충분하고 높은 정확도를 지녀야 하며, 미리 주어져 있는 지형데이타와 보간법을 사용하여 임의의 평면위치(X, Y)에 대응하는 표고 h를 구하고 경사를 구할 수 있는 모텔을 만들어 놓아야 한다. 보간의 정확도는 지형의 기복 상태와 자료의 밀도에 우선적으로 영향을 받게 되므로, 지형을 객관적인 방법으로 분류할 필요가 있다. 평균경사도와 면적비는 지형이 경사상태에 따라 비슷한 분류 결과를 가져오는 변수이지만, 지형의 국소적인 변화크기를 동시에 표시하는 변수는 면적비이다. 그러므로 본 연구는 지형의 분류를 좀 더 객관화하기 위하여 비고에 의해서가 아니라 경사도에 의해 분류하고, 경사와 곡률경중율의 영향을 분석하여 그 경사도에 합당한 매개변수를 도입하므로써 보다 현실에 가까운 모델을 재현하는데 연구의 목적이 있다. 연구의 결과는 첫째, 경사에 의한 지형의 분류는 평지는 pl6과 p24 준경사지 pl6과 S, 급경사지는 S 와 p24가 적합하고 곡률에 의한 분류는 평지와 준경사지에서 모두 p24와 S가 적합하며, 급경사지에서는 pl6이 적합하였다. 경사와 기복 변화량을 조합한 경우는 평지는 pl6, 준경사지는 p24, 급경사지는 S가 각각 적합하였다. 둘째, 유형화율은 경사 50%, 곡률경중율 0.0015에서 50∼80%로 가장 컸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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