• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제9권3호
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• pp.56-61
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• 2004

강수현상에 영향을 주는 지형변수들을 고도(ELEV), 경사(SLOPE), 바다까지의 거리(SEA), 방해물(OBST), 방벽(BAR), 굴곡도(SHIELD)로 구분하여 해상도별로 추출하고 분석하였다. 해상도는 50 m DTM (Digital Terrain Model)을 기본으로 하여 100m, 200m, 400m, 600m, 800m, 그리고 1,000m로 분석하였다. 이때 해상도 분석은 TOVA (Topographic Variables Extraction Program)를 이용하였다. 제주 기상관측소를 사례로 지형변수를 분석한 결과 전반적으로 해상도에 따른 값의 변화는 8개의 주방위선에 따른 변화보다 적지만 특히 SHIELD 변수값과 해상도 600m의 경우에는 의미 있게 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2004년도 임시총회 및 추계학술발표회
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• pp.147-150
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• 2004

수자원을 평가하기 위해서는 먼저 한 지점에서 측정된 강수량을 보간해야 할 필요가 있다. 이를 위하여 강수현상에 영향을 주는 지형변수를 TOVA(Topographic Variables Extraction Program)를 이용하여 고도(ELEV), 경사(SLOPE), 바다까지의 거리(SEA), 방해물(OBST), 방벽(BAR), 굴곡도(SHIELD)로 구분하고 2000.1.1부터 2002.12.31까지의 강수량 자료를 사상별로 추출하여 이들을 서로 비교 분석하였다. 결정계수로 보면 각기 강수사상마다 지형의 영향이 다르게 나타나며 ELEV와 남서방향의 SLOPE, OBST 그리고 전 방향의 SHIELD가 강수량과 관계가 깊은 것으로 나타났다. 다중회귀분석 모형은 강수량의 공간적 변동량의 96%를 설명한다.

• 대기
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• 제27권4호
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• pp.385-398
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• 2017

Numerical weather prediction experiments were carried out by applying topographic effects to reduce or enhance the solar radiation by terrain. In this study, x and ${\kappa}({\phi}_o,\;{\theta}_o)$ are precalculated for topographic effect on high resolution numerical weather prediction (NWP) with 1 km spatial resolution, and meteorological variables are analyzed through the numerical experiments. For the numerical simulations, cases were selected in winter (CASE 1) and summer (CASE 2). In the CASE 2, topographic effect was observed on the southward surface to enhance the solar energy reaching the surface, and enhance surface temperature and temperature at 2 m. Especially, the surface temperature is changed sensitively due to the change of the solar energy on the surface, but the change of the precipitation is difficult to match of topographic effect. As a result of the verification using Korea Meteorological Administration (KMA) Automated Weather System (AWS) data on Seoul metropolitan area, the topographic effect is very weak in the winter case. In the CASE 1, the improvement of accuracy was numerically confirmed by decreasing the bias and RMSE (Root mean square error) of temperature at 2 m, wind speed at 10 m and relative humidity. However, the accuracy of rainfall prediction (Threat score (TS), BIAS, equitable threat score (ETS)) with topographic effect is decreased compared to without topographic effect. It is analyzed that the topographic effect improves the solar radiation on surface and affect the enhancements of surface temperature, 2 meter temperature, wind speed, and PBL height.

• 한국지형학회지
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• 제17권1호
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• pp.73-84
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• 2010

본 논문은 가시권 분석에서의 지형 요소의 효율성과 활용성에 대한 내용으로써 지형 요소별로 가시권 분석 결과를 비교하여 각 지형 요소와 가시권 분석간의 관련성을 분석한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 peak, pass, pit, ridge, valley를 지형 요소로 선정하고 조망 지점에서 최대 가시 면적을 확보하는 문제를 가시권 문제로 정의하였다. 또한 다양한 지형적 요인을 고려하기 위해 산악 지역에서부터 평야 지역까지를 대상으로 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해발고도와 가시 면적과의 상관 관계는 낮게 나타났다. 이는 넓은 가시권 확보를 위해 고도가 높은 지점들을 우선적으로 선정하는 방법은 효과적이지 않다는 의미이다. 둘째, 넓은 가시 범위를 보이는 상위 지점들은 해발 고도의 편차가 적다는 점이다. 이는 넓은 가시 범위를 확보하기 위해서는 어느 정도의 해발 고도 지점을 대상으로 해야 한다는 의미이다. 셋째, 가시권 상위 지점들과의 가시권 비교 결과, 모든 연구 지역에 걸쳐 다섯 유형의 지형 요소가 최대 가시권 확보 면적과 유사한 결과를 나타내었다. 이 결과는 가시권 분석에서 지형적 요인의 중요성과 지형 요소의 기여방안에 대한 논의 토대가 될 수 있음을 의미한다. 또한 본 연구의 결과는 향후 최대 가시권 분석에 있어 가시권에 영향을 주는 요인 및 변수 선정에 기여할 것으로 기대할 수 있다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제31권3호
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• pp.177-191
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• 2015

The effect of environmental variables on the presence and abundance of tree species in a tropical lowland undisturbed limestone and non-limestone forest in Ben En National Park, Vietnam was investigated. The relationships between 13 environmental variables and 29 tree species with a DBH ${\geq}10cm$, as well as between six 6 physical variables with 26 species of seedling and sapling communities were assessed by canonical correspondence analysis (CCA). Data concerning all tree species ${\geq}10cm$ DBH were collected from eighteen $400m^2$ sample plots, while the abundance of regeneration (all individuals ${\leq}5cm$ DBH) was counted in fifty $2{\times}20m$ strip-plots. The significance of species-environments correlations were tested by distribution-free Monte Carlo tests. The CCA of the 29 examined tree species and 13 environmental variables indicated that the presence and abundance of the tree species were closely related to topographic factors. We may confirm that soil properties including pH, soil moisture content, and soil textures, were the most crucial factor in tree species composition and their distribution. Several species including Pometia pinnata, Amesiodendron chinense, Gironniera cuspidate, Cinnamomum mairei, and Caryodaphnopsis tonkinensis were not controlled by soil properties and topographic variables. The CCA also indicated that the abundance of regeneration tree species at all sites had positive and significant correlations with soil depth, while the occurrence of several other tree species (such as Koilodepas longifolium and Aglaia dasyclada) was positively correlated with a higher slope and rocky outcrop.

• 생태와환경
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• 제46권1호
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• pp.53-59
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• 2013

본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.849-854
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• 2001

Bishop이 제안한 Generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률 버전이다. GTM은 데이터가 생성되는 확률 분포를 잠재 변수, 혹은 은닉 변수를 사용하여 모형화한다. 이것은 SOM에서는 구현될 수 없는 GTM만의 특징이며, 이러한 특징으로 인하여 SOM의 한계들을 극복할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 학습(Bayesian learning)을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 데이터에 대한 확률 분포, 그리고 베이지안 추론의 정확성을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 기존의 분류 알고리즘에서 많이 실험하였다. 학습 데이터를 통하여 이를 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.504-507
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• 2006

Airborn Lidar technology has been applied to diverse applications with the advantages of accurate 3D information. Further, Lidar intensity, backscattered signal power, can provid us additional information regarding target's characteristics. Lidar intensity varies by the target reflectance, moisture condition, range, and viewing geometry. This study purposes to generate normalized airborne LiDAR intensity image considering those influential factors such as reflectance, range and geometric/topographic factors (scan angle, ground height, aspect, slope, local incidence angle: LIA). Laser points from one flight line were extracted to simplify the geometric conditions. Laser intensities of sample plots, selected by using a set of reference data and ground survey, werethen statistically analyzed with independent variables. Target reflectance, range between sensor and target, and surface slope were main factors to influence the laser intensity. Intensity of laser points was initially normalized by removing range effect only. However, microsite topographic factor, such as slope angle, was not normalized due to difficulty of automatic calculation.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.435-440
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• 2002

The objective of this study is to analyze the relationship between polarimetric radar backscatters and stand characteristics over the mountainous forest area. L- and P-band full polarimetric airborne SAR data obtained in September 2000 were processed to compare with forest stand maps and ground collected stand variables. After the geometric registration of SAR image, mean radar backscatters were extracted for those ground plots where the stand parameters, such as tree height, DBH, and basal area, were measured during and after the SAR data acquisition. Preliminary analysis was focused on the topographic influence of radar backscattering under the homogeneous forest stand condition. Topographic effects, assessed by the local incidence angles, were different obvious in L-band data while it was not clear with P-band data.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.142-142
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• 2022

Adjusting weather radar data is a prerequisite for its use in various hydrological studies. Effect of spatial variables are considered to adjust weather radar data in many of these researches. The existence of diverse topography in South Korea has increased the importance of analyzing these variables. In this study, some spatial variable like slope, elevation, aspect, distance from the sea, plan and profile curvature was considered. To investigate different topographic conditions, tried to use three radar station of Gwanaksan, Gwangdeoksan and Gudeoksan which are located in northwest, north and southeast of South Korea, respectively. To form the suitable fuzzy model and create the best membership functions of variables, ANFIS-PSO model was applied. After optimizing the model, the correlation coefficient and sensitivity of adjusted Quantitative Precipitation Estimation (QPE) based on spatial variables was calculated to find how variables work in adjusted QPE process. The results showed that the variable of elevation causes the most change in rainfall and consequently in the adjustment of radar data in model. Accordingly, the sensitivity ratio calculated for variables shows that with increasing rainfall duration, the effects of these variables on rainfall adjustment increase. The approach of this study, due to the simplicity and accuracy of this method, can be used to adjust the weather radar data and other required models.