기반암 하상의 침식현상은 지형발달의 1차적인 통제 요소이다. 그러나 기반암 침식과정에 대한 연구는 오랜 시간 동안 지체되어 왔다. 이러한 지체는 실험하도에서의 결과를 기반암 하천에 적용시키는데 있어서의 스케일링 문제 등에 기인한다. 기반암 하상에 대한 침식 통제 변수에 대한 조사의 일환으로 마식과정에 대한 물리적 실험에서의 기반암면의 변화 과정이 연구되었다. 18개의 기반암 시료들이 다양한 퇴적물 양과 퇴적물 입자 크기에 의해서 마식되었다. 3차원적인 기반암면의 변화는 고해상도 3차원 스캐너를 이용하여 기록되었다. 기반암 시료의 표면 변화를 파악하기 위하여 다양한 방식을 사용하였으나, 거칠기의 변화와 기반암면의 전반적인 변화를 단일한 방식으로 나타낼 수 있는 방식은 파악되지 않았다. 음영기복도와 기복도에 의하면 마식은 횡단면 곡선상의 중심부와 종단면 곡선상의 상부와 하부 말단에서 시작되어 성장하는 것이 일반적인 경향으로 나타났다. 표면의 전반적인 형상에 있어서는 앞서 지적한 마식의 공간적 분포의 영향으로 종단면에 있어서는 평탄화가 나타났다. 횡단면의 경우 기울기가 증가하는 것이 우세하였다. 표면의 거칠기 정도는 일반적인 경향을 발견하기 어려웠으며, 일반적으로 추정되어진 마식에 따른 거칠기 감소가 나타나지는 않았으며, 암석에 따라서 서로 다른 결과가 나타났다. 주사전자현미경(SEM)을 이용한 분석에 의하면 기반암의 일반적인 특성보다는 조암 광물의 미세구조(microstructure)가 마식의 공간적인 유형과 거칠기 변화에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.293-296
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2008
Land surface Temperature (LST) is a very useful surface parameter for the wide range of applications, such as agriculture, numerical and climate modelling community. Whereas operational observation of LST is far from the needs of application community in the spatial Itemporal resolution and accuracy. So, we developed split-window type LST retrieval algorithm to estimate the LST from MTSAT-IR data. The coefficients of split-window algorithm were obtained by means of a statistical regression analysis from the radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for wide range of atmospheric profiles, satellite zenith angle and lapse rate conditions including the surface inversions. The sensitivity analysis showed that the LST algorithm reproduces the LST with a reasonable quality. However, the LST algorithm overestimates and underestimates for the strong surface inversion and superadiabatic conditions especially for the warm temperature, respectively. And the performance of LST algorithms is superior when satellite zenith angle is small. The accuracy of the retrieved LST has been evaluated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data. The validation results showed that the correlation coefficients and RMSE are about 0.83${\sim}$0.98 and 1.38${\sim}$4.06, respectively. And the quality of LST is significantly better during night and winter time than during day and summer. The validation results showed that the LST retrieval algorithm could be used for the operational retrieval of LST from MTSAT-IR and COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data with some modifications.
Land-use changes have made considerable impacts on humans and nature such as biodiversity and ecosystem services. It is recognized as important elements for land use planning and regional natural resources conservation to identify the major causes of land use changes and to predict a process of changes and effects. This study, by using a spatially explicit Dyna-CLUE model, analyzed correlations between driving factors, quantified location characteristics of different land use types using logistic regression analysis and examined future land use changes and its effects in Yangpyeong and Yeoju region. We expected land use changes based on the three scenarios with different future land demands and simulated future changes for spatial variations of land use for the 20 years. The outcomes shows that larger change was found in agricultural areas than forest areas, based on the change in built-up areas. The changes in forest areas, which were mainly occurred in edge area, were expected to affect a large impact on its ecotone. It was found to be the importance of the management of forest edge and the necessity of the environmentally sound and sustainable development in order to conserve natural resources of the region.
주택은 여러 가지 요인들의 집합체로 구성되기 때문에 헤도닉 기법을 이용하여 개개요인들의 주택에 내재된 가격을 현시화하고자 하는 연구가 많이 수행되었다. 그러나 이러한 요인들은 서로 상호작용할 수 있으며. 공간적으로 변화할 수 있다는 것을 설명하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구는 서울시의 공동주택을 대상으로 주택가격에 영향을 미치는 결정요인들이 공간적으로 다양하게 변화함을 모델링하고자 하였다. 주택가격에 영향을 미치는 인자들간의 상호작용을 밝히기 위해 Casetti의 확장형 회귀분석방법을 사용하였다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면 다음과 같다. 초기모델에서는 서울의 공동주택가격을 추정함에 있어 주택규모, 근린환경 특성. 그리고 강남의 재건축아파트 여부가 주요 요인으로 작용하였다. 그러나 이러한 특성들은 도심, 부도심, 강과의 인접성 여부라는 접근성변수에 따라 서로 다르게 상호작용하고 있었다. 주택의 규모가 작은 공동주택은 도심이나 부도심까지의 거리에 따른 주택가격의 변동이 거의 없었으나, 주택의 규모가 큰 공동주택은 부도심에 가깝고, 강에 인접할수록 주택가격은 크게 상승하였다. 반면 부도심에서 거리가 먼 지역에서는 자가주택과 아파트 비율의 변화에 따른 주택가격의 변동이 심하지 않았으나, 부도심에서 가까운 지역에서는 자가주택과 아파트의 비율이 높은 지역에 위치한 공동주택일수록 주택가격은 크게 상승하였다. 모델의 잔차분석에서는 강남, 이촌동, 목동등의 대형평수 아파트들이 과소추정되고 있음을 나타내어 하부주택시장별로 서로 다른 주택가격모형을 적용할 필요성이 있음을 시사하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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