본 논문의 주된 연구목적은 인구이동 플로의 지리적 시각화를 위한 개념적 명료화를 수행하고, 그것에 의거해 우리나라 인구이동 데이터를 사례로 다양한 주제도의 예시를 제공하는 것이다. 공간적 스케일 개념에 대한 심도 깊은 논의를 바탕으로 인구이동 연구를 위한 공간적 프레임워크가 제시되었다. 인구이동 관련 측도들의 다양성이 측도의 성격과 측도의 공간적 스케일이 라는 두 축에 의거한 유형 분류 체계를 통해 제시되었다. 측도의 다양한 성격을 세 가지 주요 주제도 유형(도형표현도, 코로플레스맵, 유선도)과 결합하는 원리가 제시되었다. 우리나라 2020년 시군구 단위 인구이동 플로 데이터에 대해 세 가지 지역 스케일별로 주제도 제작의 사례가 제공되었다. 지역별 수준에서는 순이동과 순이동률에 대한 일종의 이변량 도형표현도, 인구이동 영향력에 대한 코로플레스맵, 자족도에 대한 코로플레스맵이 제시되었다. 지역-특수적 수준에서는 행-표준화 지도와 열-표준화 지도가 도형표현도와 단계구분도의 형태로 제시되었다. 지역간 수준에서는 스트림 영향력 지도와 탁월류 분석 지도가 유선도 형태로 제시되었다. 본 연구는 단순한 시각화를 넘어 인구이동 플로 데이터에 대한 탐색적 공간데이터 분석을 진작한다는 측면에서 의의가 있는 것으로 평가된다.

증발산은 순복사 에너지를 사용하여 잠열의 형태로 수증기를 대기 중으로 수송함으로써 지구에너지 순환에 있어 중요한 요소 중의 하나이며, 증발산량은 지표유출의 두 배 정도로서 지구 물 수지에서 차지하는 비중이 매우 크다. 증발산의 지상관측은 지점에 국한되기 때문에 공간연속면 상에서의 증발산량 산출을 위하여 격자형 기상자료와 위성자료를 이용한 모델링이 오랫동안 이루어져왔다. PM(Penman-Monteith) 방정식에 기초한 METRIC(Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration) 모델이나 PT(Priestley-Taylor) 방정식을 이용한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모델 등이 주로 사용되어 왔으나, 또 하나의 대안으로서 본 연구에서는 최근 부각되고 있는 딥러닝 기법인 DNN(deep neural network)을 이용한 증발산 모델링을 수행하였다. 은닉층 구조, 손실함수, 옵티마이저, 활성화함수, L1/L2 정규화, 드롭아웃 비율 등의 최적화 과정을 거쳐서 수립한 DNN 모델은 RMSE = 0.326mm/day, 상관계수 = 0.975의 매우 양호한 정확도를 나타내었다. 이는 DNN 최적화와 함께, 국지예보모델과 위성자료로부터 증발산 기작에 관여하는 인자들을 선택하여 입력자료로 적절히 사용하였기 때문이기도 하다. 향후과제로서 훈련자료의 종류와 양을 증가시켜서 DNN 모델을 보다 정교화하는 것은 반드시 필요하다고 사료된다.

본 연구에서는 Ocean Data View (ODV)를 이용하여 한반도 주변 해역의 수온·염분 분포도를 작성하는 실험 프로그램을 개발하였다. 정선 해양 관측 자료는 본 연구를 위해 새롭게 개발된 별도의 프로그램을 이용하여 ODV 호환 형식으로 변환된 후 분석되었다. 새로운 실험 프로그램을 65명의 예비 교사들에게 적용하였을 때, 기존 프로그램을 사용한 같은 집단에 비해 과제 수행 완성도가 매우 향상되었다. 새로운 프로그램에 대한 실험 참가자들의 만족도를 살펴보기 위해 설문지 분석을 실시하였다. 분석 결과 정확하고 빠른 등치선 작성 분야에서 가장 높은 만족도를 나타내었으며, 새로운 실험 프로그램의 이해 및 적용에 관한 긍정적인 반응을 확인하였다.

Fuzzy information representation of multi-source spatial data is applied to landslide hazard mapping. Information representation based on frequency ratio and non-parametric density estimation is used to construct fuzzy membership functions. Of particular interest is the representation of continuous data for preventing loss of information. The non-parametric density estimation method applied here is a Parzen window estimation that can directly use continuous data without any categorization procedure. The effect of the new continuous data representation method on the final integrated result is evaluated by a validation procedure. To illustrate the proposed scheme, a case study from Jangheung, Korea for landslide hazard mapping is presented. Analysis of the results indicates that the proposed methodology considerably improves prediction capabilities, as compared with the case in traditional continuous data representation.

Recently, spatial data integration for geoscientific application has been regarded as an important task of various geoscientific applications of GIS. Although much research has been reported in the literature, quantitative assessment of the spatial interrelationship between input data layers and an integrated layer has not been considered fully and is in the development stage. Regarding this matter, we propose here, methodologies that account for the spatial interrelationship and spatial patterns in the spatial integration task, namely a multi-buffer zone analysis and a statistical analysis based on a contingency table. The main part of our work, the multi-buffer zone analysis, was addressed and applied to reveal the spatial pattern around geological source primitives and statistical analysis was performed to extract information for the assessment of an integrated layer. Mineral potential mapping using multi-source geoscience data sets from Ogdong in Korea was applied to illustrate application of this methodology.

여러 지질재해 중에서 산사태로부터 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 산사태에 대해 취약한 지역의 추정이 필요하다. 산사태 위험성의 정량적 분석을 목적으로, 본 논문에서는 확률론적 공간통합 방법인 베이지안 기법의 적용가능성에 대해서 논의하고자 한다. 우선 산사태 발생과 관련이 있는 여러 공간자료의 확률론적 표현을 위해 우도비 함수를 사용하였으며, 베이지안 결합 규칙을 이용하여 최종적으로 통합된 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태 공간 분포의 분할을 통한 검증을 수행하였다. 이러한 방법의 적용가능성을 검토하기 위하여 1998년 여름 산사태로 피해를 입은 경기도 장흥지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 사례연구 수행 결과, 우도비에 기반한 베이지안 공간 통합 기법은 효율적으로 다양한 공간 자료를 통합할 수 있었으며, 검증결과는 해석과 의사결정 보조자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

Investigations and monitoring of environmental radiation are important for preventing expected accidents or for early detection of unexpected accidents, in nuclear facilities and the surrounding. In the event of an environmental radiation accident, it should be possible to identify and analyze the radiation-contaminated area. Therefore, a rapid radiation monitoring system is required for immediate response and necessary measures. In this study, the distribution of radiation mapping is performed on a contaminated area using 2-dimensional or 3-dimensional contour mapping techniques. The entire surrounding area can be understood at a glance by displaying the radiation contour line on the map of the measured area.

유출에 대한 신속하고 정확한 예측은 수문 및 수자원 분야에 있어서 궁극적인 목표 중의 하나이며, 우리나라와 같이 강우에 대한 유출의 응답이 짧은 시간에 발생하는 경우에 무엇보다도 중요하다. 따라서, 토지이용변화 등에 의한 유출의 변화 및 감시를 포함하는 유역내의 수문 변수의 변화를 적절하게 고려할 수 있는 분포형 자료를 선호하게 된다. 이때 분포형 모형을 적용시키기 위해서는 강우의 공간특성을 알아야 하며, 각 격자별 강우량이 입력자료로 활용되어 각 격자