물리적인 거리 접근성은 도서관 이용자들에게 가장 중요한 변수라고 할 수 있다. 특히, 공공도서관은 지역주민 모두가 어디에서나 편리하게 양질의 도서관 서비스를 이용할 수 있도록 제공해야 할 의무가 있다. 본 연구는 강원도를 사례지역으로 GIS의 접근성 분석을 이용하여 사용자와 도서관의 공간적인 분포의 특징을 분석하였다. 도서관 서비스의 공급 측면에서는 도서관의 좌석수, 소장 자료의 규모, 독서･문화프로그램의 실시 횟수를, 수요 측면에서는 각 지역의 인구수를 각각 가중치로 사용하였다. 분석결과, 강원도의 도서관 분포는 춘천, 원주, 강릉 등 주요 도시지역에 서비스가 집중되어 있고, 상대적으로 넓은 지역을 차지하는 읍･면 등 농촌지역은 매우 취약한 것으로 나타나 지역적 편차가 심각한 것을 확인하였다. 연구의 결과는 강원도 공공도서관의 공간적 분포를 이해하고, 지역주민의 공공도서관 접근성을 높이기 위한 정책수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.

본 연구는 네눈쑥가지나방 유충의 공간분포 특성을 분석하여 산란처와 관련된 유충의 감귤원 내로 정착과정을 이해하고자 실시하였다. 노지와 하우스 모두 감귤나무에서는 알이 발견되지 않았고, 부지화 시설재배 하우스의 방충망에서 발견되었다. 시설재배 부지화에서 네눈쑥가지나방 유충은 통계적으로 유의하게 집중분포를 보였다. 온주밀감 노지재배원에서 분산지수(ID)는 전체적으로 1.0내외로 약한 집중 정도를 나타냈다. 하지만, 검정통계량인 d-값은 대부분 조사일에 -1.96에서 1.96 사이에 있어 임의분포가 통계적으로 유의하였다. 집중정도를 나타내는 GI 지수는 전체적으로 낮아 집중정도가 약하였으며, 집중분포로 검정된 경우에도 집중정도는 크지 않았다. 네눈쑥가지나방 유충수의 빈도분포는 포아송(임의분포)과 음이항 분포(집중분포)를 동시 만족시키는 경우가 많았다. 또한 유충 공간분포의 시간적 변화는 초기 정착지점에서 분산하는 양상이 아니라 무작위로 외부로부터 비산하여 새로 정착되는 양상을 보였다. 기타 시설과 노지감귤원에서 네눈쑥가지나방 유충 공간분포 양상의 차이에 대하여 고찰하였다.

본 연구에서는 1990~2005년 사이에 일본전국의 109개의 주요하천유역에서 조사된 어류, 식물, 조류 데이터를 이용하여, 각 생물종의 종수와 기후 및 지형의 환경인자와의 관계를 분석하고 모델링을 수행하였다. 그 결과, 어류, 식물, 조류의 분포는 각각 연평균 기온, 유역면적, 연간 강수량에 의해서 가장 많은 부분이 설명되었다. 또한, 광범위 스케일에서의 환경인자데이터를 이용한 각 생물종에 대한 일반화가법모델을 이용하여 일본전국의 하천유역의 각 생물 종수의 값을 예측하고 그 값을 지도화하였다. 예측값을 지도화하는 것은 관리자가 생물종의 다양성을 확보하기 위해서 보호해야할 지역을 새롭게 설정하거나, 생물다양성 보호지역의 유효성을 평가하는데 활용될 수 있다.

본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우 (MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강 우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현 의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

A novel disaggregation model that combines a machine learning model and kriging of residuals is presented to map precipitation at a fine scale from coarse scale precipitation data. Random forest (RF) and fine scale auxiliary variables are used to estimate trend components at a fine scale. Residual components are then estimated by area-to-point residual kriging. A case study of spatial disaggregation of TRMM monthly precipitation data acquired over the Korean peninsula is carried out to illustrate the potential of the presented disaggregation method. From the evaluation results, the presented method outperformed the RF-based disaggregation method that only considers trend components and ignores residual components, in terms of accuracy statistics and the ability of coherent predictions. This case study indicates that accounting for residual components by applying a proper spatial prediction method such as area-to-point kriging is very important in spatial disaggregation of coarse scale spatial data, even though advanced regression models such as RF could have high goodness of fit for the quantification of relationships between a target attribute and auxiliary variables.

Unconditional usage of multi-layered waterproofing membrane system is common in large scale spatial structures in the contemporary setting. This study aims to evaluate the limitation of multi-layered waterproofing membrane system applied to the roofing system of large scale spatial structure and examine thoroughly whether such systems are suitable for steel plate concrete or not.

본 연구는 홍수 유출자료의 공간확장에 대한 중간 시설물 (e.g. 댐)의 영향 연구의 연장으로, 공간확장된 시간당 홍수 유출자료를 활용해 댐의 홍수조절 특성과 댐의 홍수저감률 변화를 공간적으로 분석하였다. 이를 위해 횡성댐과 충주댐의 직접적인 영향을 받는 남한강 본류를 연구중심지역으로 선정하였다. 댐의 홍수저감률에 대한 댐 자체 분석에 의하면 홍수사상 크기가 커질수록 댐의 홍수저감률이 작아지는 것을 횡성댐과 충주댐 모두 보였다. 두 댐의 영향을 받는 여주 수위관측소에서 유역면적의 비와 홍수저감률과의 관계는 댐이 포함하는 유역이 커질수록 홍수저감률이 커지는 특성이 있으며 선정된 수위관측소에서의 평균 홍수저감률은 유역면적비에 비해 작게 나타났다. 일예로, 첨두홍수량(peak discharge)을 기준으로, 횡성댐과 충주댐의 유역면적비가 0.02와 0.6인데 평균 홍수저감률이 0.01와 0.51로 나타났다. 댐에서 떨어진 거리의 수위관측소에서도 홍수의 크기에 따른 홍수저감률은 댐 자체의 홍수저감 특성과 동일하게 작용하였다. 댐의 홍수저감률에 대한 공간적 영향범위를 세 곳의 수위관측소(강천, 여주, 양평)를 기준으로 분석하였다. 이 과정을 통해 댐을 포함하는 유역면적의 7배에 해당하는 유역면적에서는 홍수저감률이 약 0.1이하로 떨어졌고, 최저 0.02까지 떨어지는 것을 관찰할 수 있었다.

본 연구에서는 미계측 유역의 홍수 유출자료를 생성하는 공간확장법에 대한 주변여건 변화의 영향을 검토하였다. 특히, 댐이 있는 곳에서의 홍수 유출자료의 공간확장 가능성을 보이고 공간확장 된 자료를 활용한 자연유량의 생성에 대한 연구를 실시하였다. 이는 댐의 설치로 유역동질성이 손실된 미계측 유역의 유출자료생성을 위한 시도이다. 댐의 영향을 받는 유역의 홍수 유출자료 공간확장을 위해서 남한강에 위치한 여주 수위관측소를 중심으로 양평 수위관측소까지를 연구의 공간적 범위로 삼았다. 홍수 유출자료의 공간확장성을 분석하기 위해 1986년부터 2010년까지의 여주수위관측소의 홍수유량을 중심으로 41개의 홍수사상을 선정하였으며, 이를 통해 홍수 유출자료 공간확장성과 댐 영향을 제거한 자연유량을 산정 하였다. 홍수 유출자료의 공간확장 작업에서 여주의 관측유출량을 중심으로 공간확장 했을 때 77%이상의 사상이 Nash-Sutcliffe efficiency의 만족도 범위 내(NSE>0.5)로 분포 하였으며, 확장된 양평 수위관측소의 첨두홍수량(peak discharge)에 대해 0.84 NSE를 얻을 수 있었다. 홍수 유출자료의 자연유량은 여주수위관측소를 중심으로 구하였으며 충주댐의 영향이 횡성댐의 영향보다 커 충주댐의 유입량을 중심으로 자연유량을 확보하였다. 충주댐이 존재하는 1986년 이후의 자연유량은 관측 유량보다 첨두홍수량이 크게 나타나고 있다. 본 연구의 결과로 댐과 같은 구조물의 설치가 있는 곳에서도 홍수 유출자료의 공간확장이 가능하며 홍수 유출자료 공간확장된 자료를 활용하여 자연유량을 구할 수 있음을 보였다.

본 연구에서는 등가타원을 이용하여 호우사상의 공간분포를 정량화 하는 문제를 살펴보았다. 주어진 호우사상의 등가 타원을 매 시간별 한계강우강도에 따라 추정하고, 이 등가타원의 개수와 규모의 변화를 살펴보았다. 또한 한계강우강도 별로 평균 등가타원을 결정하고, 이 평균 등가타원이 주어진 호우사상을 대표할 수 있는지 판단하기 위해 평균 등가타원의 장축과 단축, 그리고 회전각에 대한 신뢰구간을 산정하여 평가하였다. 연구결과, 한계강우강도가 커짐에 따라 등가타원

본 연구에서는 용담댐 상류, 천천 시험유역을 대상으로 분포형 수문모형을 이용하여 강우의 공간분포 특성에 의한 유역에서의 침식 및 퇴적양상, 유출 및 유사량 모의결과에 미치는 영향을 분석하였다. 강우의 공간특성을 묘사하기 위해 일반적으로 사용되는 지상 우량계의 강우정보를 기반으로 한 내삽법(Tiessen Polygon, Inverse Distance Weighting, Kriging) 및 지점 강우와 레이더 강우의 합성기법(Gauge-Radar ratio, Conditional Merging)을 이용하여 대상 강우사상 기간동안의 시간별 강우장(hourly rainfall field)을 생성한 후 각 기법들에 의해 생성된 강우장의 공간적 특성을 정량적으로 비교·분석하였다. 또한, 각 기법별로 생성된 공간분포형 강우정보를 분포형 수문모형에 적용하여 강우의 공간분포에 따른 유역에서의 수문학적 응답(hydrologic response)의 변동성을 평가하였다. 지상 우량계의 강우를 이용하여 내삽된 강우장의 경우 적용된 기법에 따른 유출량과 유사량은 크게 변하지 않았으나 공간분포 특성이 상이함에 따라 침식 및 퇴적은 매우 다른 양상으로 발생하였다. 태풍에 의한 집중호우와 같은 극한 강우사상의 경우 원시 레이더 자료는 지점 강우에 비해 과소산정되었으며, 레이더의 공간특성과 지상 우량계의 양적 정보를 이용한 합성 강우장의 경우 비교적 정확한 모의결과를 제공하였다.

토양수분의 거동을 파악하기 위해서 설마천 유역의 범륜사 사변에 TDR(Time Domain Reflectometry)을 설치하여 시공간적, 계절적 특성을 파악하였다. 대상유역을 정밀 측량하여 수치지형 모형(Digital Elevation Model)을 구축하고 이를 흐름분배 알고리즘에 적용하여 흐름범위 안에서 역측량을 통해서 측정지점을 선정하여 모니터링 시스템 을 구축하였다. 2003년 11월에 380시간, 2004년 5월 6월에 1037시간 동안의 장