본 연구는 하천 유역에 대한 수문분석의 대표적인 요소인 유출량과 오염부하량을 추정하는데 있어서 기존의 수문학적 모델링 방법과는 달리 GIS분석기법을 적용하였다. 분석을 위한 기본 자료로는 토양도, 토지이용도, 수계도, 강수량 등의 유역형태 및 기상학적 특성을 정량화한 지리정보자료와 수치표고모형과 같은 지형 자료를 이용하였다. 토양, 토지 이용 인자에 대한 기준값으로는 미국토양보존국(SCS)에서 제시하고 있는 토양 분류 기준 및 유출곡선지수(CN)와 환경부에서 제시하고 있는 토양의 기대평균농도(EMC)를 적용하였다. 고흥군 고읍천 유역의 2010년 7월~8윌의 9개 강우사상에 대하여 유출량 및 오염부하량의 추정값과 실측값을 비교한 결과, 유출량은 평균 3.86%의 차이를 갖으며, 오염부하량은 평균 5.67%의 차이를 갖는 것으로 분석되었다. 그러나 각 강우사상별 분석결과 추정 유출량은 강우량이 적을수록 그 오차가 매우 커지며, 추정 오염부하량은 강우량 및 계절의 변화에 따라 오차량에 차이가 있는 것으로 분석되었다. 향후 우리나라의 토양 및 토지이용에 적합한 배수 분류기준과 지역별 특성을 고려한 기대평균농도가 제시된다면 보다 정확한 유출량 및 오염부하량의 추정이 가능할 것으로 판단된다.
토양침식에 영향을 미치는 강우, 토양, 지형, 식생 등을 종합적으로 고려하여 단위면적당 토양유실량(土壤流失量)을 예측하는 범용토양유실식(汎用土壤流失式)(Universal Soil Loss Equation)을 지리정보(地理情報)시스템(GIS)에 접목시켰다. 경기도 광릉 임업연구원 시험림을 연구지역으로 선정하여 이곳에서 지난 12년 동안 측정된 시간별 강우자료를 이용하여 강우인자(强雨因子)(R) 값을 산출하였고, 토양도, 지형도, 위성자료 등을 이용하여 USLE 계산에 필요한 다른 인자들의 값을 $25{\times}25m^2$의 격자마다 입력하여 디지털공간정보 데이터베이스를 구축하였다. 각 격자단위로 USLE에 의하여 토양유실량이 계산된 후 그 결과를 종합하여 토양유실의 정도를 공간적으로 살펴볼 수 있는 디지털지도가 산출되었다. GIS에 의한 USLE의 적용은 일정한 테두리 안의 산림유역(山林流域)에서 발생되는 강우에 의한 토양유실량을 추정할 수 있을 뿐만아니라, 주변지역과 비교하여 토양유실의 위험이 높은 특정지점을 공간적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 접근 방법은 임지전용(林地轉用), 임도(林道)개설, 벌채, 산불 및 병충해에 의한 임지의 변화가 토양침식에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
최근 경주지진과 포항지진과 같이 중규모 이상 지진이 빈번이 발생함에 따라 피해기능성이 커질 수 있는 중서부 도시 지역들에 대한 종합적 지진재해 대책 수립의 필수기본 정보인 지역적 부지고유 지진응답 공간정보 예측의 필요성이 증대되고 있다. 특히 경기도 지역을 대상으로 정량적 부지고유 지반응답 특성 파악의 필요성이 증대됨에 따라 대상 확장영역 내 전략적 지반조사 자료의 확보 및 연계적 부지특성 파악 연구가 다각도로 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 경기도 지진취약지역 도출 및 부지고유 지진응답특성 분석을 위한 위사결정 프레임웍을 제시하였다. 시추조사 자료 및 수치표고모델 등의 지표피복 자료를 수집함으로써 지반지진공학적 연계활용을 위한 GIS 플랫폼 기반의 Geo-Data를 구축하였다. 지구통계학적 공간보간 기법의 최적화 설계를 통해 지층분포 특성 및 연계 취약도 성분 도출을 위한 지반 공간그리드를 구축하였으며, 이를 통해 지진지반응답 매개변수의 공간구역화를 수행하였다. 이에 따라 경기도 지역의 정량적 부지효과를 고려한 경기도 맞춤형 지진방재대책 수립을 위한 기저 정보로서 활용하였다.
본 연구는 제주지역에서 발생한 관광객 안전사고 발생현황을 GIS를 통하여 분석하고 이를 통하여 제주지역 관광객 안전사고에 대한 이해의 폭을 넓히는 것을 목적으로 한다. 제주도 동부 읍면지역이 연구대상지로 선택되었으며 2021년도가 연구기간으로 설정되었다. 분석에는 2021년 1년간 제주지역에서 발생한 관광객 안전사고 데이터와 안전사고 발생에 따른 구급출동 데이터가 활용되었다. 안전사고 발생현황 데이터를 바탕으로 제주 전지역에 대한 관광객 안전사고 발생 현황에 대한 분석을 우선적으로 실시하였으며, 그 결과 월별, 시간별, 장소별 관광객 안전사고의 발생 패턴을 확인하였다. 이어서 공간데이터를 바탕으로 격자분석과 중첩분석을 활용하여 관광객 안전사고와 구급출동 현황을 분석하여 관광객 안전사고 취약지역을 도출하였다. 본 연구는 이러한 관광객 안전사고에 대한 GIS 분석을 통하여 관광객의 활동 특성을 고려한 안전사고 예방 및 대응 대책의 필요성을 제시하였으며, 특히 취약지역에 대한 관광시설물 점검과 안전사고 예방 홍보 활동과 같은 적극적인 예방조치가 필요함을 제시하였다.
유역에서 발생하는 토양침식의 경우 하천과 가까운 거리에 있는 토사는 하천으로 유입될 가능성이 크지만 하천으로부터 멀리 떨어진 토사는 강우에 의해 하천으로 이송되는 양이 줄어든다. 하천의 유사유출량을 예측하는 것은 유역과 하천의 관리측면에서 기본적인 사항이다. 따라서 유역에서 발생되는 토사량 중 하천으로의 유사유출량을 계산해 낼 필요가 있다. 본 연구의 목적은 유역에서의 토양유실량을 계산하고 강우 시 유출되어 하천으로 유입되는 유사유출량을 예측하여 하천의 유사유출량을 분석하는 것이다. 하천의 유사유출량을 분석하는 방법은 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 RUSLE와 GRID를 이용하여 토양유실량을 계산하고, 유사전달비 방법과 경험적 방법을 이용하여 유사유출량을 산정하였다. GIS를 이용하여 유역의 DEM자료와 경사도, 토양도, 토지이용도를 구축하여 RUSLE의 입력자료로 사용하였다. 연구대상지역은 광주광역시에 있는 영산강상류 유역을 선정하였다. 토양유실량은 LS인자를 계산하는 방법에 따라 3가지 방법을 적용하였고 각 방법별로 2가지의 유사전달비 추정방법을 적용하여 6가지 경우에 대해 유사유출량을 산정하였다. 그리고 건교부의 경험적 방법에 의한 유사유출량과 상대적 크기를 비교하였다. 본 연구에서 산정된 유사유출량은 댐이나 하도의 계획, 설계, 관리, 재해영향평가에 활용될 수 있을 것이다.
This study aims to investigate how easy pedestrians get around within/through the "Apartment Complexes (AC), " a common style of high-rise multi-family housing in Korea. Over the past six decades, the AC has been the most conventional way to provide standardized housing efficiently to address the problems of the shortage of housing and the substandard housing, due to the explosion of urban population with the rapid industrialization. The AC is a huge chunk of homeogenous multi-family housing, mostly condos with decent infrastructure, including parks, pedestrian passages, schools, ect. Both in the new town development and urban renewal programs have utilized the advantages of the AC. Since the design principals of AC tend to adopt the "protective design" to prevent cars and pedestrians coming outside from passing it, it has been criticised for dissecting the continuity of socioeconomic context in neighborhoods. The neo-traditional planning urbanists, including Jane Jacobs, emphasize that smaller blocks and grid road newtworks are the key in improving social, cultural, and economic vitality of the neighborhoods, because these design concepts allow more pedestrians and different types of people to be mixed in a neighborhood. In this study, we first adopted objective measures for pedestrian accessibility and pedestrian efficiency. These measures were used to calculate the lengths of shortest paths from residential buildings to the edges of AC. We tested the difference in shortest paths between the current pedestrian networks of AC and hypothetical grid networks on the AC, and the relative difference is considered as the pedestrian efficiency, using the network analysis function of Geographic Information Systems (GIS) and Python programming. We found from the randomly selected 30 ACs that the existing non-grid road networks in ACs are worse than the hypothesized grid networks, in terms of pedestrian efficiency. In average, pedestrians in AC with the conventional road networks have to walk than 25%, 26%, and 27% longer than the networks of $125{\times}45m$, $100{\times}45m$, and $75{\times}45m$, respectively. With the t-test analysis, we found the pedestrian efficiency of AC with the conventional network is lower than grid-networks. Many new urbanists stress, easiness of walking is one of the most import elements for community building and social bonds. With the findings from the objective measures of pedestrian accessibility and efficiency, the AC would have limitations to attract people outside into the AC itself, which would increase dis-connectivity with adjacent areas.
컴퓨터 게임 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경 표현의 기반이 되는 지형 렌더링 기술은 매우 중요하다. 최근 LIDAR와 같은 3D 스캐닝 기술은 보다 정밀하고 정확한 지형 데이터를 제공한다. 하지만, 실시간 렌더링을 위해 사용되는 대부분의 방법들이 DEM이나 DTED와 같은 정규격자(uniform grid) 데이터에 최적화 되어 있기 때문에, LIDAR 데이터와 같은 비정규 데이터에는 적합하지 않다. 또한 방대한 LIDAR 데이터는 일반 PC에서 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 대용량 비정규 데이터에서의 빠르고 효율적인 렌더링 방법을 제안한다. 샘플 데이터의 공간적 분포에 따라 정규격자를 생성하고, 이 격자에 맞도록 LIDAR 데이터를 재샘플링(resampling)하여 DTED와 같은 형태로 변환한다. 기하 재구성된 데이터에 연속적인 상세단계(CLOD)기반의 쿼드트리 알고리듬을 적용하여 지형을 효율적으로 렌더링한다.
본 연구는 연구대상지의 위성영상을 이용하여 물, 산림, 인공구조물, 나대지, 경작지, 초지의 6항목으로 토지피복 분류를 수행하였으며, 인공위성 영상에 나타난 시계열적인 도시피복의 변화 현상을 파악하였다. 이러한 각각의 결과를 통하여 종합적인 도시지역 내의 공간현상을 파악하고자 하였고, 시간의 경과에 따라 각각의 항목별 변화에 대한 통계량을 추출하기 위해 GIS의 GRID 연산을 수행하여 도시 내 공간적인 변화를 분석하였다. 연도별 위성영상을 분석한 결과 체계적인 도심의 모습으로 발전시키는데 중요한 기초자료로 이용될 수 있고, 도시계획 수립 및 개발을 위한 의사결정 자료로 이용할 수 있으며, 도시의 향후 발전 형태를 예측하고 과거자료들을 분석하여 주요지역에 필요한 제반시설물들의 위치를 결정하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제3권3호
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pp.151-158
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1999
Biogenic source emissions refer to naturally occuring emissions from vegetation, microbial activities in soil, lightening, and so on. Vegetation is especially known to emit a considerable amout of volatile organic compounds into the atmosphere. Therefore, biogenic source emissions are an important input to photochemical air quality models. since most biogenic source emissions are calculated at the county-level, they should be geographically allocated to the computational grid cells of a photochemical air quality model prior to running the model. The traditional method for the spatial allocation for biogenic source emissions has been to use a "spatial surrogate indicator" such as a county area. In order to examine the applicability of such approximations, this study developed more detailed surrogate indicators to improve the spatial allocation method for biogenic source emissions. Due to the spatially variable nature of biogenic source emissions, Geographic Information Systems(GIS) were introduced as new tools to develop more detailed spatial surrogate indicators. Use of these newly developed spatial surrogate indicators for biogenic source emission allocation provides a better resolution than the standard spatial surrogate indicator.indicator.
지도에서의 정보추출은 GIS의 구축을 위하여 매우 필요한 사항이다. 본 논문에서는 특수목적으로 제작된 지도내의 가옥을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 가옥을 추출하기 위하여 윤곽선 추출 기법을 사용하였으며 격자에 붙은 가옥을 처리하기 위하여 런 길이 코딩 방법을 사용하였다. 도로와 경계선에 접합되어 있는 가옥을 처리하기 위하여 형태학적 연산을 수행하였으며 형태학적 연산에서 발생하는 오인식을 없애기 위하여 한글 문자부를 제거하는 작업을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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