The surface solar radiations were calculated and analyzed with spatial resolutions (4 km and 1 km) using by GWNU (Gangneung-Wonju National University) solar radiation model. The GWNU solar radiation model is used various data such as aerosol optical thickness, ozone amount, total precipitable water and cloud factor are retrieved from Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS), Ozone Monitoring Instrument (OMI), MTSAT-1R satellite data and output of the Regional Data Assimilation Prediction System(RDAPS) model by Korea Meteorological Administration (KMA), respectively. The differences of spatial resolutions were analyzed with input data (especially, cloud factor from MTSAT-1R satellite). And the Maximum solar radiation by GWNU model were found in Andong, Daegu and Jinju regions and these results were corresponded with the MTSAT-1R cloud factor.
In this study, the performance of artificial neural network (ANN) models for estimating spatial distribution of water quality was evaluated using electric conductivity (EC) values in landfill site. For the ANN model development, feedforward neural networks and backpropagation algorithm with gradient descent method were used. In Test 1, the interpolation ability of the ANN model was evaluated. Results of the ANN model were more precise than those of the Kriging model. In Test 2, spatial distributions of EC values were predicted using precipitation data. Results seemed to be reasonable, however, they showed a limitation of ANN models in extrapolations.
Adverse impact of Particulate Matters(PM10, PM2.5; PMs) significantly affects daily lives. Major countermeasures for reducing concentration of PMs were focused on emission source without considering spatial difference of PMs concentration. Thus, this study analyzed spatial·temporal distribution of PMs with observation data as well as potential contributing factors on PMs concentration. The annual average concentration of PMs have been decreased while the particulate matter warnings and alerts were significantly increased in 2018. The average concentration of PMs in spring and winter was higher than the other seasons. Also, the spatial distribution of PMs were also showed seasonality while concentration of PMs were higher in Seoul-metropolitan areas in all seasons. Climate variables, emission source, spatial structure and potential PM sinks were selected major factors which could affects on ambient concentrations of PMs. This paper suggest that countermeasures for mitigating PM concentration should consider characteristics of area. Climatic variables(temperature, pressure, wind speed etc.) affects concentrations of PMs. The effects of spatial structure of cities(terrain, ventilation corridor) and biological sinks(green infrastructure, urban forests) on concentration of PMs should be analyzed in further studies. Also, seasonality of PMs concentration should be considered for establishing effective countermeasures to reduce ambient PMs concentration.
최근 GIS를 이용한 관망 DB화가 빈번히 이루어지고 있으나 관망해석 모형과의 연계는 미흡한 실정이다. 그 주된 이유는 이들 DB가 관망해석 모형에서 요구하는 전문적인 공간정보의 작성에 어려움이 있기 때문이다. 그로 인해, 배수관망도의 작성과 이의 정확도 향상을 위하여 공간자료를 구축할 수 있는 GIS 기법 적용이 요구되고 있다. 본 연구에서는 배수관망 수리해석 모형구축에 필요한 제반 공간자료를 GIS를 이용하여 손쉽게 작성할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 관망해석모형의 계산결과를 활용하여 상수관로 위치의 공간적인 적정성(노후도 분석, 표고별 수압분포, 수용가 관리를 위한 유량공급의 분석 등)을 판단할 수 있도록 하였다.
This study aims to derive basic living service facility items in rural areas and construct related spatial data. To do this, a literature review on the laws and systems related to the residential environment and services in rural areas, rural spatial planning, and the 'Rural Convention' strategic plan reports for the Jeolla and Gyeongsang Region in 2021 was conducted. Primary data collection and review on the list of basic living service items in rural areas derived from the analysis were conducted. After data collection, 12 sectors and 44 types of rural basic living service items were derived; the data selection was carried out based on the clarity of the subject of data management, whether it was established nationwide, whether it was disclosed and provided, whether it was periodically updated, and whether it was an underlying law. Afterwards, data on the derived rural basic living service items were constructed. Afterwards, spatial data on the derived rural basic living service items were constructed. Because open data provided through various institutions were employed, data structure unification such as data attribute values and code names was needed, and abnormal data such as address errors and omissions were refined. After that, the data provided in text form was converted into spatial data through geocoding, and through comparative review of the distribution status of the converted data and the provided address, spatial data related to rural basic living services were finally constructed for about 540,000 cases. Finally, implications for data construction for diagnosing rural living areas were derived through the data collection and construction process. The derived implications include data unification, data update system establishment, the establishment of attribute values necessary for rural living area diagnosis and spatial planning, data establishment plan for facilities that provide various services, rural living area analysis method, and diagnostic index development. This study is meaningful in that it laid the foundation for data-based rural area diagnosis and rural planning, by selecting the basic rural living service items, and constructing spatial data on the selected items.
자료가 부족한 지역에서의 타당성 높은 공간 자료 해석을 위해서는 추정의 기본 자료인 공간 분포 특성에 대한 올바른 분석이 선행되어야 한다. 공간 추정과 관련해서 자료에 내재된 공간적 특성 척도로 이용 가능한 베리오그램은 자료의 공백을 보완하는 여러 추정 기법의 기초 자료로 그 이용 영역이 제한되어 있는 경향이 있었다. 이에 보다 신뢰성 있는 자료 추정을 위해서는 베리오그램 값이 갖는 의미에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다. 이 연구에서는 베리오그램 값이 공간 분포 상에서 갖는 의미에 대하여 고찰하고, 베리오그램 분석을 통해 얻을 수 있는 자료의 공간 분포 특성에 대해 연구하였다. 베리오그램은 방향과 분리거리에 따른 자료간의 상관관계 정보를 제공하며, 거리에 따른 상관관계의 변화 정도에 대한 특성을 알려줄 수 있다. 이를 이용하여 베리오그램의 문턱값과 상관거리를 분석하고, 자기상관 값을 이용한 유사거리 개념을 도입하여 선형성 분석의 가능성을 검증하였으며, 화산칼데라 지역에서 획득된 중력 자료 및 자력 자료의 공간 분포 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 자료의 분포 폭과 변동 폭에 따라 나타나는 중력 자료와 자력 자료의 상이한 특성 패턴을 확인할 수 있었으며, 화산칼데라 지역에서 중력 및 자력의 선형성 방향이 지형의 선형성 방향과 유사하게 나타나고 있어 중력 및 자력 이상체의 지표 연장성이 좋은 것으로 나타났다.
해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.
본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.
Importance of remote sensing for surface is increased than past. So many countries try to many ways to retrieve surface reflectance. In this study, we study a Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) to retrieve surface reflectance. We apply BRDF using observed surface reflectance of SPOT/VEGETATION (VGT-S1) and angular data to get Bidirectional Reflectance Distribution (BRD) coefficients for calculating scattering. And then we apply BRDF in the opposite direction with BRD coefficients and angular data to retrieve Background Surface Reflectance (BSR). The range of BSR is not over $0.4{\mu}m$ (blue), $0.45{\mu}m$ (red), $0.55{\mu}m$ (NIR). And for validation we compare BSR with VGT-S1, there are bias is from 0.0116 to 0.0158 and RMSE is from 0.0459 to 0.0545. As a result, we confirm that BSR is similar to VGT-S1.
본 연구는 한강의 수질측정망에서 관측된 오염물질별 연평균 오염도를 이용하여 지난 15년 동안 수질오염도의 공간적 분포에 유의한 변화가 발생하였는지를 분석하였다. 구체적으로 각 오염물질별의 비모수적 커널확률밀도함수를 추정하였고, 연도간 유의한 변화가 있는지 검정하였다. 또한 일반화된 엔트로피 계열의 불평등지수를 구하고, 부트스트래핑 기법을 통해 불평등지수의 차이가 유의한지를 검정하였으며, 순위 상관을 이용하여 오염도 순위의 동태적인 측면을 분석하였다. 분석결과 최근 15년 동안 수질오염도의 불균등 정도는 전반적으로 완화되거나 일정한 수준을 유지하였고, 오염도 순위에 동태적인 변화는 거의 일어나지 않은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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