교통부문에서 온실가스 배출량은 주로 연료사용량에 의해 산정되었다(Tier 1 방식). 그러나 이 방법은 연료사용량을 측정할 수 없는 도로 구간에서 발생하는 배출량 산정에 사용되기 어렵다. 도로구간의 대기오염물질 배출량 또한 연료사용량에 의해 정확히 측정되어질 수 없는데 이는 대기오염물질 배출량이 속도, 차종, 차령, 유종 등의 함수이기 때문이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 ITS 정보를 이용하여 지역 간 도로에서 발생되는 이산화탄소와 질소산화물의 배출량을 Tier 3 수준으로 산정하는 방법론을 정립하는 것이다. 이 방법론은 집계단위가 작은 ITS 검지기 정보를 이용하기 때문에 배출계수의 오목한 형태에서 기인하는 과소추정의 오류를 피할 수 있는 장점을 갖는다. 제시된 방법론을 4개 사례 도로구간에 적용한 결과는 중차량의 속도관리가 이산화탄소 또는 질소산화물 배출량 관리에 매우 중요함을 시사하였다.
연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.
생물의 특징적인 서식공간을 나타내는 비오톱은 도시생태계의 효율적 조성 및 지속가능한 관리를 위해 필수적으로 파악되어야 한다. 본 연구는 우리나라의 대표적 공업도시인 포항시 전역에 성립한 비오톱 유형과 그 속성을 분석하여 이 도시를 생태적으로 관리하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 포항시에 성립한 비오톱 유형은 삼림(침엽수림, 활엽수림 및 침 활 혼합림), 경작지(논과 밭), 시설녹지 (조경수목식재지), 하천, 저수지, 나지, 주거지역, 공공시설, 상업지역, 공업지역, 도로 및 학교의 12개 유형으로 구분되었다. 비오톱 유형에 따른 속성을 분석한 결과, 도시지역을 대표하는 공업지역, 주거지역 및 상업지역에는 제한된 공간에 주로 도입된 식생이 존재하였다. 더구나 그 식생은 지역과 지소의 특성을 반영하는 자생종 보다는 조경 및 원예용으로 개발된 식물들 중심으로 이루어져 있다. 생산녹지는 도심으로부터 거리에 따라 먼 곳에는 전형적인 농경지의 형태를 나타내었지만, 인접한 곳에서는 시설농업의 형태를 나타내었다. 자연녹지는 하천을 따라 성립한 수변식생과 산림식생으로 구분되었다. 그 중 산림식생은 이차림(7개 군락)과 조림지(3개 군락)로 이루어졌다. 포항시의 도시생태계는 공업지역이 차지하는 면적이 넓고, 그 중 열오염과 이산화탄소 발생량이 높은 철강산업이 주를 이루고 있다. 반면에 녹지는 양과 질 양면에서 모두 매우 부족하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 종합적으로 검토한 후 이 지역의 생태적 질을 높이기 위한 방안으로 녹지의 양과 질을 개선할 수 있는 식생 복원방안 및 기존 녹지와 복원 예정 녹지를 묶어내는 녹지축 네트워크화 방안을 제시하였다.
본 연구는 바람길숲의 유형별 분석 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 도시 바람길숲을 바람 생성숲, 디딤·확산숲, 연결숲의 3가지 유형으로 분류하고, 각 유형별 특성에 따른 등급화 기준을 바탕으로 3등급으로 분류하였다. 바람 생성숲은 임상도의 밀도를 기준으로, 디딤·확산숲은 식생활력도를 기준으로, 연결숲은 바람통로 네트워크를 기준으로 각각 세 개의 등급으로 구분하였다. 대구광역시(883.56㎢)를 사례로 바람길숲을 분석한 결과, 바람 생성숲의 면적은 443.1㎢로 분류되었으며, 대구광역시의 북구 및 남쪽 일대에 분포하고 있었다. 그 중, 1등급 바람 생성숲이 가장 많은 면적(345.59㎢)을 차지하였고, 달성군에서 가장 높은 비율(54.44%)을 나타냈다. 반면 중구는 외곽의 산림지역과 단절되어 있기 때문에 생성숲이 존재하지 않았다. 디딤·확산숲의 면적은 32.4㎢로 대구광역시의 대표적인 도시공원 들이 포함되었으며, 수성구 및 달성군에서 상대적으로 많은 디딤·확산숲이 분포하였다. 하지만 디딤·확산숲은 대구시 전역에 분산적으로 분포되어 있고 식생지수가 높지 않았다. 연결숲 조성이 가능한 바람통로 네트워크는 대구광역시의 주요 하천, 도로 주변이 포함되었는데, 이러한 네트워크가 외곽 산림에서 도시공원으로 연결되어 있지 않았다. 따라서 대구광역시는 도시 외곽의 바람 생성숲과 도시 내부의 디딤·확산숲을 연결하는 연결숲 조성이 중요할 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 체계적인 바람길숲 조성사업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, 국가 및 지자체 단위에서 바람길숲 분석에 대한 가이드라인 작성의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고등학교 지리수업이 안고 있는 대학입시 지도와의 관련성, 기초개 념의 중복성, 수업시간의 제한 등 세가지 문제점을 해결하기 위해 수업을 구조화하여 고등 사고 기능을 기를 수 있는 수업을 설계하고자 하였다. 그러기 위해서 행동이론과 구조분석 을 통합한 지리수업 설계에 대하여 단계적으로 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 우선, 제 1 단계로서, 학습자는 경험적인 현상의 기술인 자료를 조사하고, 과학자의 시점에 따라서 객관 성과 정확성을 유지하면서, 가설-검증의 과정을 통하여 說明的 知識에 이른다, 제 2단계에 서는, 추론적인 진술에 대한 비판적 사고를 통하여 공간구조를 분석하는 것으로 槪念的 知 識을 이론적으로 설명한다. 제 3단계에서는, 지역주민의 행위를 둘러싸고 있는 상황을 파악 하기 위해 자료를 비판적으로 다시 검토하여 사회 제도 간의 관계까지 實踐的 解釋에 이른 다. 제4단계로서는, 정보를 활용하는 능력을 기르기 위해 事例地域 學習에 대해 주체적으로 참여한다. 따라서, 행동이론과 구조분석의 통합을 통한 지리수업의 설계에서 본다면, 수업이 구조화되고 실증론에 대한 인식론적 입장에서 전개될 것이다.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 바코드를 이용한 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 삽입되는 워터마크 정보로는 2차원 바코드인 QR 코드를 변형하여 이용하였다. 2차원 바코드가 1차원 바코드에 비하여 많은 정보를 표현할 수 있고, 코드자체가 에러 보정능력을 내재하고 있는 장점을 이용하여 워터마킹 알고리즘의 견고성을 높였다. 또한 부분적인 워터마크 정보의 손실에 대응하기 위하여 직교코드를 이용하여 삽입대역을 확산했으며, 삽입강도 0.7에서 50dB 이상의 우수한 품질을 확보할 수 있었다.
철새는 다양한 번식지와 월동지를 이용하며, 특히 멸종위기 종의 번식지와 취식지의 정보를 파악하는 것은 종의 보전과 관리를 위해 매우 중요하다. 저어새는 동아시아 지역에 분포하는 국제적인 멸종위기 종으로 전 세계 번식 개체군의 대부분이 한반도 서해 무인도서에서 번식하며, 대만과 홍콩, 중국 남부 지역, 일본, 제주도 등에서 월동한다. 본 연구에서는 2015년도 인천 구지도에서 번식한 저어새 유조 3개체와 영광 칠산도에서 번식한 저어새 유조 3개체를 대상으로 야생동물위치추적장치를 이용하여 저어새 유조의 행동권을 분석, 비교하였다. 구지도 저어새 유조 3개체의 경우 북한 황해남도와 강령군 등의 해안지역에서 행동권을 보였으며, 행동권 크기는(Mean±SD) MCP 425.49±116.95 ㎢, KDE 95% 43.61±18.51 ㎢, KDE 50% 7.46±3.68 ㎢이었으며, 칠산도 저어새 유조 3개체의 경우 영광 백수 갯벌 및 부안 새만금 간척 지역에서 MCP 99.38±55.29 ㎢, KDE 95% 19.87±6.05 ㎢, KDE 50% 1.16±0.53 ㎢의 행동권을 보여 구지도 번식 개체가 칠산도 번식 개체에 비해 더 넓은 행동권을 보였다. 본 연구에서 번식지인 구지도, 칠산도에서 이소한 저어새의 행동권은 주로 갯벌 지역이었으며, 이 인근 일대를 보호하기 위해서는 도로, 건설, 인간의 출입 등 인간의 방해를 최소화하는 서식지 보호 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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