Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4% and up to 6% were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.
자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.
본 연구는 연안지역의 과학적이고 효과적인 개발, 보존, 관리를 위해 항해용 전자해도와 수치지형도를 통합한 통합수치도를 개발하기 위한 기술과 개발된 통합수치도의 활용방안을 모색하였다. 연구의 예비적 단계에서, 연안지역과 연안통합관리의 개념이 정리되었으며, 한극의 국립지리원과 국립해양조사원에서 제작된 국가 수치지도들의 구조적 차이와 특성이 파악되고 난 후, 수치지도들은 KVR-1000 고해상도 인공위성자료와 중첩되어 통합수치도로 제작되었다. 제작과정상에 발생된 해안선 오차를 분석하기 위해 부산광역시 서해안지역의 인공지형 2개 지역과 자연지형 지역 1개를 대상으로 전자해도와 육도의 매칭과 GPS 측량에 의한 해안선 불일치의 원인 및 차이를 분석한 후, 그 문제점 원인 및 해결방안에 대해 서술하였다. 또한, 본 연구에서는 제작된 통합수치도를 기반으로 연안통합관리에 필요한 다양한 응용방안 및 활용가치를 서술하였다.
다수의 연구들이 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추산하기 위하여 흔히 단순면가중내삽법을 사용하고 있지만, 그 도출된 결과치는 불가피하게 부정확하다. 왜냐하면, 단순면가중치법은 인구가 원시구역 내에서 균등하게 분포되어 있다는 것을 비현실적으로 전제하고 있기 때문이다. 두 개의 대안적인 면가중치법, 즉 지능형 면가중치법과 회귀법은 주택의 위치에 관한 추가적인 지리적 정보를 이용함으로써 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하는데 있어서 분포적인 편차를 설명할 수 있다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위한 다섯 개의 면내갑법을 탐색하고, 상이한 면내삽법에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하고자 한다. 본 연구는 면내삽 과정에서 원시구역과 목표구역에 위성영상으로부터 추출된 토지피복의 분포와 같은 추가적인 지리정보를 제공하기 위하여 GIS 기법을 사용하였다. 독립표본 t-test통계량은 환경적 형평성 가설을 검정하기 위하여 사용되었다. 또한, 편재계수는 상이한 면내삽법에 따른 인구추정치의 상대적 변이성을 비교하기 위하여 계산되었다. 본 연구는 사례지역에서 환경적 형평성 분석의 결과는 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위해서 사용된 면내삽법에 민감하지는 않았지만, 상이한 면내삽법들이 사용됨에 따라 그 추정치는 대개 변동적 이었다는 것을 규명하였다. 이것은 환경적 형평성에 대한 통계적 분석결과는 어떤 면내삽법을 사용하느냐에 따라서 어느 정도까지는 변할 수 있다는 것을 암시한다.
본 논문의 목적은 N- 혹은 멀티스크린 기술의 발전 및 OTT서비스 환경에서 TV서비스 중심의 미디어 생태계 변화의 특징과 함의는 무엇인가? 라는 질문에 대한 해답을 찾으려는 것이다. 이를 위해 대체재/보완제의 위협 및 신규사업자의 위협에 초점을 맞추되, 현행의 복잡한 경쟁 관계를 매체간의 역사적 흐름 속에서 이해하려고 시도하였다. 분석의 틀로 한광접의 TPC모델을 이용해 연구관점과 연구범위를 크게 기술/산업(Technology), 정책(Policy) 및 소비자(Consumer)의 세 분야로 구분했다. 이 세 부분의 균형잡힌 연계성의 필요에도 불구하고, 연구의 초점은 시장분석에 맞추었다. 비디오 분배서비스시장을 새로운 인터넷/컴퓨터기반 신규사업자들의 시장진입과, 이에 대응하는 기존 미디어사업자들의 대응전략을 기존의 유료TV사업자들(IPTV/케이블TV/위성TV사업자)과 무료(공중파)TV네트워크사업자로 구분해 분석하였다. 이러한 분석을 바탕으로 전환의 특징을 통신부분의 파워쉬프트, 방송부분의 파워쉬프트, 통신망사업자와 OTT사업자의 전략적 제휴, 타임 쉬프트, 플레이스 쉬프트 및 비즈니스모델 쉬프트 등 여섯 가지로 정리하고, 이에 대한 시사점을 논의하였다.
본 연구에서는 지형도, 해도, Landsat TM 영상을 이용하여 아산만과 천수만 지구를 대상으로 방조제 축조 후 의 간석지 면적을 추정하였다. 지형도를 이용한 방조제 축조 후의 간석지 면적의 산정 결과는 아산만 지구와 천수 만 지구 모두 일정한 경향이 없었으며, 이는 지형도의 제작시 항공사진 촬영시간의 조위를 감안하지 않은 결과로 평가된다. 해도의 분석 결과, 아산만 지구와 천수만 지구의 방조제 준공후 연평균 간석지면적은 각각 22.2 ha/yr, 55.6 ha/yr 만큼 증가한 것으로 나타났다. 다시기 Landsat-5 TM 영상을 이용하여 무감독분휴의 ISODATA 기법으로 분석한 결과, 방조제 축조후 간석지 면적은 아산만 지구가 21.33 ha/yr, 천수만 지구가 47.3 ha/yr의 증가를 보였다. 해도 분석에 의한 간석지 면적의 증가 양상은 방조제 축조 후의 증가 비율이 축조 전의 증가 비율보다 크게 나타났으며, 방조제 축조 후의 위성영상 자료에 의한 간석지 면적의 증가 추세는 해도에 의한 분석 결과 의 경향과 유사하게 나타났다.
본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.
본 연구에서는 Landsat TM을 이용하여 연안해역의 수질을 모니터링하기 위해 현장에서 조사된 수중광학 측정자료를 Landsat TM 밴드에 적용하여 Landsat TM 밴드비율 알고리듬을 구성하였다. 수중광학 측정장치인 PRR(profiling reflectance radiometer)을 이용하여 획득된 수중 광 반사도를 Landsat TM 밴드 폭으로 보정한 후 현장에서 실측된 피그먼트와 통계적으로 분석하여 관계식을 도출하였다. 수중 광 반사도를 TM 밴드 1과 밴드 2 의 비율에 의한 알고리듬으로 구성하여 $Y=3.8352{\times}(R(band\;1)/R(band\;2))^{-2.1978}$ ($R^2$=0.7069)과 같은 관계식을 도출하였고, 밴드 1과 밴드 3의 비율에 의한 반사도와 피그먼트의 관계는 $Y=23.288{\times}(R(band\;1)/R(band\;3))^{-1.5243}$ ($R^2$=0.8062) 이다. 수면 위로 올라오는 광량과 TM의 레이디언스 값을 각각 구하여 대기효과 중의 Rayleigh 산란과 Mie 산란에 의한 대기중의 잡음비율을 파악하였으며, 연안해역의 조사지점에서 80% 이상의 대기잡음이 있음을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 수중 광 알고리듬을 Landsat TM에서 수신된 영상신호에 적용하여 시화호와 연안해역의 수질을 정량적으로 분석하기 위해서는 수중 구성 성분들의 수중 광학 특성을 고려한 수중 알고리듬의 보정과 대기중의 잡음을 효율적으로 제거할 수 있는 대기보정기법의 적용이 요구된다.
소수의 선행연구는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 구역을 단위로 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합하려고 시도했다. 그러나 이러한 구역을 기반으로 한 접근방법은 한 단위구역의 모든 속성이 그 구역 내에서 균등하게 분포되어 있다고 비현실적으로 전제할 뿐만 아니라, 임의적 지역구획문제 (MAUP) 및 화소기반 환경자료와의 통합이 용이하지 않은 점과 같은 심각한 방법론적 어려움을 초래한다. 구역기반 접근방법에 대한 한 가지 대안은 기본적인 공간단위로서 화소를 이용하는 화소기반 접근방법이다. 본 연구에서는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 GIS에서의 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 연계하기 위한 화소기반 접근방법을 제시하고자 한다. 화소기반 접근방법은 삶의 질을 평가하기 위해서 구역기반의 사회경제적인 자료를 개별 화소들로 더욱 세분화시키려고 밀도 구분도와 공간 내삽법의 원리를 이용하고, 그 세분화된 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합한다. 이러한 화소기반 접근방법은 조지아 풀톤 카운티에 대한 사례연구에서 적용되었고, 같은 사례지역에서의 구역기반 접근방법과도 비교되었다. 본 연구에서 도시의 삶의 질을 평가하기 위한 화소기반 접근방법은 구역단위의 사회경제적인 자료의 세분화를 위해서 많은 처리시간을 필요로 하지만, 미시적인 지표의 산출을 용이하게 하고 사회경제적인 자료와 원격탐사자료간의 효율적인 통합과 그러한 자료들의 시각화를 가능하게 하였다. 이러한 점에서, 본 연구는 화소기반 접근방법이 도시 분석에 있어서 새로운 데이터베이스의 구축과 분석능력의 향상에 기여할 수 있다는 가능성을 제시한다.
국내 해빈지대는 인위적 개발과 기상학적 현상, 특히 태풍의 영향으로 다량의 모래가 유실되고 있어, 장기적 측면에서 침식이 지속적으로 발생하는 해빈지대의 모니터링이 요구되며, 해빈침식 방지를 위한 종합대책 수립 및 시행 작업이 필요하다. 그러나 현재까지 정확한 측량이 이루어지지 않은 채, 모래 유실에 관한 문제 제기나 일시적 대책 마련에 급급하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 해운대 사빈지역을 대상으로, GPS 기법을 이용하여 해안지대의 정확한 공간자료 구축 방법을 제시하고, GIS 기법을 활용하여 태풍 Nabi로 인한 사빈지형 변화를 정량 정성적으로 탐지하고 분석하였다. 연구결과, 태풍 후, 사빈 평균고도는 1.95 m, 총면적은 53,441 $m^2$, 총체적은 104,639 $m^3$로, 호안벽의 영향으로 사빈고도는 0.06m 가량 증가하였으나, 강풍과 북북동의 정온입사파 영향으로 해빈면적은 3,096 $m^2$, 체적은 2,320 $m^3$ 가량 침식하였다. GPS GIS 기법을 통합하여 해안지대의 정확한 공간 DB를 구축하고 해안지형 변화를 정량 정성적으로 분석한다면, 국내 해안침식에 대한 체계적이고 효과적인 대책을 고안할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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