본 논문에서는 집적 영상의 부호화효율을 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 카메라와 물체와의 거리, 물체와 배경의 복잡도 등에 따라 집적 영상의 특징이 매우 다양함에 따라 이에 적합한 부호화 방법을 사용한다면 부호화효율을 향상시킬 수 있다. 또한 집적영상은 요소영상 단위의 압축을 수행함에 따라 요소영상에 대한 부호화 방향을 고려할 때 부호화효율을 향상시킬 수 있다. 그래서, 우선 6가지 종류의 재배치 방법으로 집적 영상을 재배치한 후, 재배치된 영상을 3D-DCT 기반의 부호화를 적용한다. 마지막으로 비트율-왜곡 최적화 기법을 수행하여 6가지 재배치 방법 중 최선의 방법을 선택한다. 실험 결과, 제안방법은 기존 방법과 비교해 영상 화질과 비트율 측면에서 높은 이득을 보였다.
본 연구에서는 다시기 위성영상과 GIS(geographic information system)를 이용하여 과수재배분포도 작성에 있어 다양한 분류기법을 적용하여 보다 효율적인 기법도출에 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 다시기별 Landsat TM영상과 현지 조사자료 및 기존 과수재배 면적 통계자료를 활용하여 각 분류기법에 대한 시기별 및 과수별 분포 특성과 비교 분석함으로서 과수재배분포도 작성에 있어 효과적인 분류기법을 도출하였다. 다시기 Landsat TM 영상을 이용한 과수재배 분포도작성을 위해서는 초가을 영상으로 MLC(maximum likelihood classification)기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 것으로 나타났다. 또한 GIS를 통한 공간분석으로 행정별 과수재배의 면적을 효과적으로 추출함과 동시에 과수재배분포의 형태를 효율적으로 파악 할 수 있음을 규명하였다.
본 연구는 대축척 수치지도 ver. 2.0(1/5,000)을 이용하여 소축척 수치지도 ver. 2.0(1/25,000)으로 제작하기 위한 처리공정을 개발하였다. 기존 수치지도와 달리 수치지도 ver. 2.0은 속성정보 및 면처리 등 많은 정보들을 포함하고 있기 때문에 이를 효율적으로 처리하기 위하여 소축척 수치지도의 지형 지물코드에 포함되지 않는 레이어를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형 지물별로 분류하여 처리한 후, 자료를 병합하는 과정으로 작업공정을 도출하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 작업공정은 향후 최적 자동일반화시스템 개발시 기초자료로 이용할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 각종 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교 평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 탐구학습에서 과학적 창의성을 계발하기 위해 활용할 수 있는 비유 실험 활동을 개발, 적용하여 비유 실험을 활용한 탐구학습이 중학교 1학년 과학영재 학생들의 실험설계 과정에 미치는 영향을 조사하였다. 과학영재 학생들의 실험설계 과정을 창의적 사고과정의 유형에 따라 분류하고 각 유형에 따른 특징 및 실험설계 과정요소별 수행수준을 분석하였다. 비유 실험을 활용한 실험설계 과정의 유형은 확장이동형, 후진-확산이동형, 제자리이동형의 세 가지 유형이 나타났다. 확장이동형은 대응 관계를 심층적으로 파악함으로써 새로운 관점에서 전반적으로 모든 과정요소를 고려하며 정교한 실험설계를 수행하였다. 후진-확산이동형은 비유 실험을 활용해 새로운 방향으로 관점을 전환하지만 대응의 수준이나 과정요소에 대한 고려에 미흡한 부분이 있어 실험설계의 구체성이 다소 부족한 것으로 나타났다. 제자리이동형은 기존의 관점을 새로운 문제 상황에 그대로 적용하고 필요한 과정요소를 고르게 고려하지 못하며 적절한 실험설계를 수행하지 못하는 것으로 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.
Flood is one of the major natural disasters affecting millions of people. Thailand also, frequently faces with this type of disaster. Especially, 2011 mega flood in Central Thailand, inundated highway severely attributed to the failure of national economic and risk to life. Lesson learned from such an extreme event caused flood monitoring and warning becomes one of the sound mitigations. The highway flood hazard mapping accomplished in this research is one of the strategies. This is due to highway flood is the potential risk to life and limb, and potential damage to property. Monitoring and warning therefore help reducing live and property losses. In this study, degree of highway flood hazard was assessed by weighting factors for each cause of the highway flood using Multi Criteria Analysis (MCA) based Analytic Hierarchy Process (AHP). These weighting factors are the essential information to classify the degree of highway flood hazard to enable pinpoint on flood monitoring and flood warning in hazard areas. The highway flood causes were then investigated. It was found that three major factors influence to the highway flood are namely the highway characteristics, the hydrological characteristics and the land topography characteristics. The weight of importance for each cause of the highway flood in the whole country was assessed by weighting 3 major factors influence to the highway flood. According to the result of MCA analysis, the highway, the hydrological and the land topography characteristics were respectively weighted as 35, 35 and 30 percent influence to the cause of highway flood. These weighting factors were further utilized to classify the degree of highway flood hazard. The Weight Linear Combination (WLC) method was used to compute the total score of all highways according to each factor. This score was later used to categorize highway flood as high, moderate and low degree of hazard levels. Highway flood hazard map accomplished in this research study is applicable to serve as the handy tool for highway flood warning. However, to complete the whole warning process, flood water level monitoring system for example the camera gauge should be installed in the hazard highway. This is expected to serve as a simple flood monitor as part of the warning system during such extreme or critical event.
기후변화 시나리오는 다양한 자연조건에 대한 불완전한 이해, 연산능력 등의 제한으로 매우 높은 불확실성이 내포되어 있으며, 국내의 다양한 연구에서도 제시되어 있듯이 매우 과소 추정되어 있는 문제점이 있다. 이러한 문제로 인하여 다양한 편의보정 기법을 통해 기후변화 시나리오의 불확실성을 줄이고자 하는 노력이 수행되었다. 그러나 편의보정 기법은 적용 방법이 서로 상이하기 때문에 보정에 따른 강우 특성이 다르게 나타나는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 편의보정 기법에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 분석하였다. Change Factor(CF)와 Quantile Mapping(QM) 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ)에 따른 강우-유출 특성을 갑천유역을 대상으로 Change Factor(CF)에서 연평균(CF_Y)/월평균(CF_M) 교정계수를 이용하는 방법과 Quantile Mapping(QM)을 총 편의보정기간(QM_E)과 우기와 비우기(QM_P)를 구분하여 누적확률분포를 고려하는 방법, 그리고 CF와 QM을 연계한 편의보정기법(CQ) 총 5가지에 대해서 편의보정을 수행하고 유출특성을 SWAT모형을 이용하여 분석하였다. 과거 기간에 대해 CF_M과 QM_P는 첨두유량이 실측 첨두유량에 비해 2배 이상 크게 나타났으며, 특히 QM_P는 최대 강우 발생 월이 다른 편의보정 기법과는 다르게 나타나 월별 유출 분석시 큰 오류가 발생될 것으로 판단된다. 5가지의 편의보정 기법 중에 CQ가 과거 강수 크기, 발생 분포 및 빈도 재현을 가장 잘 반영하며, 미래기간에 대한 기간별(2030s, 2050s, 2070s, 2090s) 평균유량을 비교한 결과 본 연구에서 사용한 SRES A1B 시나리오의 이산화탄소 배출 시나리오의 특성을 유지한 미래 강우-유출해석이 이루어지는 것으로 나타났다. 기후변화 시나리오에 편의보정 기법 적용으로 자연적인 현상을 정확하게 모의하기에는 어려움이 많고 불확실성 역시 매우 크지만, 과거 강수발생 경향이나 편의보정의 특성을 알고 활용목적에 맞는 편의보정을 수행한다면 수자원 관리 계획 수립 등에 큰 도움이 될것으로 판단된다.
국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.
우리나라 뿐만 아니라 세계 각지에서 태풍이나 집중호우로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 그 원인으로는 수공구조물의 설계빈도를 초과하는 강우, 도시지역 확장으로 인한 불투수지역의 확대, 배수시설의 용량부족 등이 있다. 본 연구에서는 수치지형도, 토양도, 토지이용도 등 누구나 쉽게 구할 수 있는 자료를 이용하여 홍수로 인한 피해가 발생하기 쉬운 지역을 선별하고자 하였다. 우선 강우가 지표면에 도달하게 되면 지표면의 경사, 토양의 특성, 토지이용 등에 영향을 받아 침투되지 못하고 표면에 고이게 되는데 이를 유출생성지도로 표현하였다. 그리고 이렇게 생성된 표면유출수가 지표면의 경사, 지표면의 요철(凹凸), 도로나 철도 등의 인공선형축 등에 영향을 받아 흐르기 쉬우며 이를 유출이동지도로 표현하였다. 또한, 이동된 유출수가 고이기 쉬운 저지대, 지표면의 요철 등으로 인해 누적되는 유출누적지도로 표현하였다. 유출생성지도는 이동, 누적지도의 입력자료가 되어 상류의 유출생성의 정도가 하류지역에 영향을 주도록 하였으며, 최종적으로 유출이 동지도와 누적지도가 실제 침수흔적도와 얼마나 일치하는지 확인하기 위해 서울시 침수흔적도와 비교하였다. 기존의 재해 지도를 얻기 위해서는 강우량을 조사하여 수치모형에 입력함으로써 1차원 또는 2차원의 침수예상도를 작성하는 반면에 본 연구에서는 지형 정보만을 가지고 취약지구를 선정하기 때문에 유역전체 또는 시, 도 단위로 광범위한 연구 영역에 적용이 가능하다. 또한, Spatial MCDM 등을 통해 여러 Raster 자료를 하나의 지표로 나타내기보다 유출수가 생성(또는 이동, 누적)되기 쉬운 지역을 1, 그렇지 않은 지역은 0으로 표현하는 이분법적 분석을 통해 가중치설정과 모호한 경계의 처리 때문에 사용자 및 자료에 따라 취약한 지역이 달라지는 것을 방지하고자 하였다. 이를 통해 표면 유출수로 인해 침수피해가 발생하기 쉬운 지역을 홍수취약지구로 선정하여 침수재해 중점관리 우선순위가 될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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