Large-scale adoption of alternative agricultural practices is needed to manage farm productivity and resources under global changes. Ecosystem models are a tool for developing and evaluating potential solutions at management and policy scales. However, data collection and compilation often lack documentation that hinders model calibration and testing. The objectives of this study were to describe the current soil datasets and to combine soil property data from various sources that are sufficient to support the use of agricultural models under Korean conditions. Numerous sources provide soil data that describe the farm environment by land cover, such as rice and other field crops. The interquartile range of soil organic carbon was 9.10–14.50 g kg-1 across paddy and non-rice field systems. The results suggest that it is premature to perform site-specific simulations of farming systems due to no direct carbon accounting and hydrological conditions of the soil. Global gridded soil information, such as SoilGrids, may supplement the local data, especially soil organic carbon (the interquartile range of 23.43–36.92 g kg-1). However, the descriptive statistics of soil properties extracted from the datasets were not in agreement. Because the Korean agricultural land is characterized by small size (less than 1 ha) and family operation as a management unit, it is crucial to build datasets more representative of small-size farms and relevant to the new generation of models.

Recently, the demand for more precise and demand-oriented customized spatial information is increasing due to the 4th industrial revolution. In particular, the use of 3D spatial information and digital twins which based on spatial information, and research for solving social problems in cities by using such information are continuously conducted. Globally, non-face-to-face services are increasing due to COVID-19, and the national policy direction is also rapidly progressing digital transformation, digitization and virtualization of the Korean version of the New Deal, which means that 3D spatial information has become an important factor to support it. In this study, physical objects for cities defined by world organizations such as ISO, OGC, and ITU were selected and the target of the 3D object model was limited to buildings. Based on CityGML2.0, the data collected using a drone suitable for building a 3D model of a small area is selected to be updated through road name address and building ledger, which are administrative information related to this, and LoD2.5 data is constructed and urban space. It was intended to suggest an object update method for a 3D building among data.

지리산국립공원 내 자생하는 아고산대 침엽수(구상나무 등)의 주요 분포지를 대상으로 약 10년 전･후의 고해상도 항공영상을 활용해 고사목 증가량, 확산패턴 등을 분석하고자 하였다. 나아가 침엽수 고사목이 위치한 지점의 해발고도, 지형정보, 일사량, 수분환경 등을 분석하여 고사에 영향을 미칠 것으로 판단되는 입지요인을 파악하였다. 지리산국립공원 반야봉, 영신봉, 천왕봉 지역 모두 최근 10여 년간 아고산대 침엽수 고사목 개체수가 2~5배 증가한 것으로 나타났다. 반야봉은 약 2배, 영신봉은 약 3.9배, 천왕봉은 약 5.2배 증가한 것으로 나타나 천왕봉 지역의 증가세가 비교적 빠른 것으로 확인되었다. 높은 경사도로 토양수분함량이 낮고, 남향에 위치하여 높은 일사량으로 증발산량이 많은 건조 환경, 이에 더해 태양광에 의한 강한 일사량 및 강우의 체류시간이 짧아 토양이 건조할 것으로 추정되는 입지환경에 고사목이 주로 분포하는 것으로 판단된다. 즉, 건조한 입지환경에서 아고산대 침엽수 고사가 집중되고 있는 것으로 판단되며, 10여 년 전과 비교해도 동일한 경향이 이어지고 있는 것으로 판단된다.

도시생태계는 기존 자연생태계와 달리 야생생물 및 인간이 함께 공존하는 상호복합적 환경을 제공한다. 그러나 도시 녹지 및 공원에 출현하는 말벌속(genus Vespa)은 도시생태계에 긍정적인 기능을 수행함과 동시에 도시민에게 물리적·심리적 피해를 초래하는 불균형을 야기하기도 한다. 특히 어린이공원은 접근성이 높아 도시민 및 어린이가 쉽게 이용하는 도시 녹지이며 말벌속이 거점 및 서식지로 활용하는 공간임에도 아직까지 어린이공원에 출현하는 말벌속에 대한 서식환경 및 출현 특성을 공간적으로 분석한 연구가 부족한 상황이다. 본 연구는 말벌속의 생활사 기간을 고려해 2018년 4월부터 11월까지 32주간 천안시 어린이공원 27개소 내 말벌트랩을 설치해 말벌(Vespa crabro flavofasciata), 좀말벌(Vespa analis parallela), 장수말벌(Vespa mandarinina), 꼬마장수말벌(Vespa ducalis), 등검은말벌(Vespa velutina nigrithorax)을 포획하고 출현 종 구성 및 어린이공원의 입지 특성 및 환경공간정보를 고려한 말벌속의 출현 경향을 분석하였다. 연구 기간 말벌속은 총 818개체가 포획되었으며, 종별로는 좀말벌 290개체(35.4%), 말벌 260개체(31.8%), 꼬마장수말벌 100개체 (12.1%), 장수말벌 87개체(10.6%), 등검은말벌 81개체(9.9%) 순으로 포획되었다. 대부분의 말벌속은 계칩(啓蟄) 이후 5~6 월에 여왕벌 위주로 포획이 이루어지다가 분업기인 6월 중순부터 포획 개체 수가 급감한 공통적인 특징이 있으나, 등검은말벌 은 타 말벌속의 쇠퇴기가 이미 시작된 10월 3주차부터 80% 이상 포획되어 계절적 차이를 보여주었다. 어린이공원 입지별 말벌속 포획 개체 수를 분석한 결과 포획량 상위 6개소에서 363개체(44.3%), 하위 6개소에서 35개체(4%)가 포획되어 확연한 차이를 확인할 수 있었다. 특히 상위 6개소의 평균 NDVI(Normalized difference vegetation index)는 0.79로 하위 6개소의 평균 NDVI인 0.38과 유의한 평균간 차이를 보였으며(t=2.67*, *=p<0.05), 주변 토지이용이 초지 혹은 나지일 경우 말벌속 포획 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 도시 내 녹지 및 공원에 출현하는 말벌속의 생태적 기본 특성을 확인한 기초 연구로서 의의가 있으며, 향후 효율적인 도시 녹지 관리를 위한 토대가 될 것으로 기대된다.

Although atypical sensory processing is a core feature of autism spectrum disorder (ASD), there is considerable heterogeneity among ASD individuals in the modality and symptoms of atypical sensory processing. The present study examined visual processing of children with ASD, focusing on the complexity and orientation of visual information. Age- and -IQ-matched Korean children (14 ASD and 14 typically-developing (TD) children) received an orientation discrimination task involving static spatial gratings varied in complexity (simple versus complex) and orientation (horizontal versus vertical). The results revealed that ASD children had difficulty perceiving complex information regardless of orientation, whereas TD children had more difficulty with vertical gratings than horizontal gratings. Thus, group-level differences between ASD and TD children appeared greater when gratings were presented horizontally. Unlike ASD adult literature, however, ASD children did not show superior performance on simple gratings. Our findings on typical and atypical processing of ASD children have implications for both understanding the characteristics of ASD children and developing diagnostic tools for ASD.

본 연구는 시각장애인을 위한 길 안내서비스를 구축하기 위한 출발점으로서 시각장애인의 공간인지를 기반으로 이들을 위한 보행자 내비게이션을 개발할 때 필요한 공간정보를 도출하고 각 정보의 적절한 제공방식을 결정할 때 논의되어야 할 문제들을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째 시각장애인의 경우에는 위험요소에 관한 정보가 부차적인 것이 아니라 보행하는데 매우 필수적인 요소로 간주되기 때문에 비장애인과 달리 해당 정보가 원활히 제시될 필요가 있다. 둘째 길찾기에 있어 비장애인에게 중요한 랜드마크와 방향에 관한 정보는 시각장애인에게 있어서도 매우 중요하게 고려되어야 한다. 셋째 개별 정보들의 선정과 제공방식은 시각장애인의 유형에 따라 다르게 제시되어야 한다. 본 연구는 시각장애인에게 공간정보를 음성으로 전달하기 위해 정보들을 여러 차원으로 분류하고 그 전달방식을 제시했다는 점에서 차후 연구의 기초자료로 활용될 수 있다는데 그 의의가 있다.

Decisions on reliability screening rules and burn-in policies are determined based on the estimated reliability. The variability in a semiconductor manufacturing process does not only causes quality problems but it also makes reliability estimation more complicated. This study investigates the nonuniformity characteristics of integrated circuit reliability according to defect density distribution within a wafer and between wafers then develops optimal burn-in policy based on the estimated reliability. New reliability estimation model based on yield information is developed using a spatial stochastic process. Spatial defect density variation is reflected in the reliability estimation, and the defect densities of each die location are considered as input variables of the burn-in optimization. Reliability screening and optimal burn-in policy subject to the burn-in cost minimization is examined, and numerical experiments are conducted.

The Location Based Services (LBS) comprise spatial information and mobile technology allow users to receive various services based on Global Positioning Systems (GPS). Although, spatial information based services are very useful, it has lots of possibility to damage privacy protection. But the contents of the legislation by government have problems conflicted between protection of a person's location information and invigoration LBS. Therefore, in this study suggest a causal model to deal with user satisfaction and factors affecting spatial information based services to customer perspective. The proposed research model is tested empirically with one hundred and forty one usable questionnaires and partial least square (PLS) method. Experimental results showed that the usefulness, playfulness, and service quality play a prominent role in influencing the spatial information services satisfaction compared to other factors. But, easy of use and perceived risk are not significant.

The Location Based Services (LBS) comprise spatial information and mobile technology allow users to receive various services based on Global Positioning Systems (GPS). Although, spatial information based services are very useful, it has lots of possibility to damage privacy protection. But the contents of the legislation by government have problems conflicted between protection of a person's location information and invigoration LBS. Therefore, in this study suggest a causal model to deal with user satisfaction and factors affecting spatial information based services to customer perspective. The proposed research model is tested empirically with one hundred and forty one usable questionnaires and partial least square (PLS) method. Experimental results showed that the usefulness, playfulness, and service quality play a prominent role in influencing the spatial information services satisfaction compared to other factors. But, easy of use and perceived risk are not significant.

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.

본 연구는 스마트교육에 활용할 수 있는 공간정보 콘텐츠를 개발하고, 이를 활용하는데 목적 이 있다. 이를 위해 태블릿 컴퓨터와 HTML5, 증강현실(AR), 구글어스를 사용하여 공간정보 콘텐츠를 개발하고, 전자책의 형태로 재구성하여 스마트교육 환경이 구축된 학교 현장에서 사 용할 수 있도록 하였다. 또한 본 연구를 통해 개발된 공간정보 콘텐츠가 시사하는 바에 대해서 탐색하였다. 본 연구는 이러한 연구 결과를 바탕으로 초중등 사회과를 대상으로 전자교과서(전 자책)와 연관하여 적용할 수 있는 공간 정보를 활용한 디지털 콘텐츠 개발 사례를 제시하였다. 이는 앞으로 제기되는 창의적으로 비판적인 사고력 기반의 문제해결 능력의 교실 수업 적용과 디지털 콘텐츠와의 연결 측면에서 사회과 수업에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용한 지역빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자 및 공간정보에 의한 확률강우량의 변동성을 고려할 수 있는 Bayesian 지역빈도해석 기법을 개발하였다. 기존 지역빈도해석에서 분석시 확률분포형의 매개변수는 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 연구를 진행해 왔다. 이는 평균의 변동성 및 확률강우량 추정시 최근 기후변화의 영향을 효과적으로 고려하지 못하는 단점이 존재하였다. 또한 우리나라의 경우 산악지형이 약 70% 이상을 차지할 정도로 지형적 및 계절적으로 강수량 패턴이 불분명하여 확률강우량 추정시 공간적 변동성을 고려할 수 있는 새로운 개념의 지역빈도해석의 필요성이 대두되고 있다. 최근 국내 연구에서는 유역내 면적강우량 환산시 극치계열의 강수자료를 이용하여 지점빈도해석(point frequency analysis, PFA) 또는 지역빈도해석(regional frequency analysis, RFA)을 수행하여 수자원 설계에 이용되고 있다. 그러나 기존 지역빈도해석연구에서 매개변수 산정시 외부인자(covariate)를 고려할 수 없는 단점이 존재하며, 불확실성을 정량적으로 해석하는데 어려움이 있다. 이와 더불어 기존 RFA에서는 관측지점을 중심으로 산정된 확률강우량은 Thiessen망을 통해 유역면적강우량으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이나 우리나라의 산지특성과 여름철 강우처럼 시공간적 변동성이 큰 경우 면적평균강우를 추정하는데 있어서 오차가 크게 발생할 수 있다고 알려지고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용하여 매개변수 추정시 기상인자 및 공간정보가 고려된 지역빈도해석을 수행할 수 있는 모형을 개발하였으며 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 한강유역내 18개 관측소를 대상으로 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)를 외부인자로 채택하였다. 둘째, 극치분포를 잘 재현한다고 알려져 있는 Gumbel 분포를 확률분포형으로 선정하였으며, Gumbel 분포 매개변수 산정시 앞서 추출한 SST와 한강 유역내 공간정보를 활용하여 매개변수를 산정하였다. 마지막으로 Bayesian 기법을 도입하여 산정된 매개변수의 불확실성 구간을 제시하였으며, 추정된 확률강우량 또한 불확실성 구간을 제시하여 신뢰성 있는 연구를 수행하였다.

지진재해를 유발하는 지표면 부근 지반운동은 연약한 토사층 두께나 기반암 심도와 같은 기하학적 조건 그리고 토사 강성과 같은 지반동적 특성의 분포에 따라 공간적으로 다르게 표출된다. 이러한 지반특성 차이와 관련된 부지효과로 인해 지반운동은 위치에 따라 크게 증폭되어 종종 막대한 피해를 일으켜 왔다. 이 연구에서는 지반 자료에 관한 통합 GIS 기반의 정보 시스템을 국내 대표적 해안 대도시 권역인 부산 및 울산 지역에서의 지진운동에 대한 지역적 종합대책 수립의 일환으로 우선 구축하였다. 부산과 울산 지역에 대한 GIS 기반 지반정보 시스템을 구축하기 위하여, 먼저 각 연구대상 행정영역과 그 인근을 포함하는 확장영역에 대한 기존 지반조사 자료의 수집이 이루어 졌고, 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문조사가 추가적으로 수행하여 체계적 지반 DB를 완성하였다. 자료의 공간확장 연산 효율성을 고려하여 부산과 울산의 각 개별 확장 영역에 대해 지반 DB를 이용한 공간 지반지층 예측을 우선 수행하고, 연구대상 행정영역의 정보를 추출하였다. 두 연구대상 영역의 추출 정보를 병합하여 부산-울산 권역의 공간 지반지층 정보를 합리적으로 구현하고, 이를 토대로 지반지진공학적 특성지표인 기반암 심도 및 부지주기에 관한 공간구역화를 수행하였다. 뿐만 아니라, 부지주기에 따른 부지분류 분포를 도출하여 영역 내 임의 위치에서의 증폭계수 결정을 통한 내진설계 및 내진성능평가를 위한 정보를 제시하였다. 이 연구에서는 또한 부산 및 울산 지역 내의 거점 산업시설들을 선정하고 위치 별로 부지분류에 따른 부지 조건을 도출하여 지반지진공학적 공간구역화 정보의 예비적 내진 활용성을 확인하였다.

그동안 우리나라는 화산재해에 대해 비교적 안전한 지역으로 인식되고 있었으나, 최근 백두산 지역의 다양한 화산분화 전조현상 발생 등 화산재해 위험성을 제기하는 전문가의 의견이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 향후 발생가능한 화산재해에 대해 신속·정확하게 대응하기 위한 공간정보 기반의 화산재해대응시스템 개발방안을 제시하였으며, 실제 파일럿 시스템을 개발하여 상용화 시스템 개발을 위한 기반을 마련하였다. 향후 화산재해대응시스템이 소방방재청 국가재난관리시스템(NDMS) 체계에 탑재되기까지는 추가적인 연구 및 시스템 보완이 필요하나, 해당 시스템이 방재업무에 실용화 된다면 향후 백두산을 비롯하여 우리나라 인근지역에서 발생하는 화산재해로 인한 피해를 최소화 할 수 있음은 물론, 인도네시아를 비롯한 중남미 지역 등 화산재해발생 국가들까지의 수출도 가능할 것으로 기대된다.