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네트워크 분석 기반 도로 유실에 따른 고립위험지역 탐색
함정수(Jungsoo Ham),김민준(Minjun Kim),채한성(Hansung Chae),최진무(Jinmu Choi) 대한공간정보학회 2021 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2021 No.6
재난 · 재해 상황시 교량 붕괴 또는 산사태 등으로 도로 유실이 발생할 수 있으며 그에 따른 고립위험지역이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 python 3.6.10의 networkx 모듈을 이용하여 네트워크를 이용하여 도로 유실이 발생할 경우 그에 따른 고립위험지역을 탐색할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 데이터로 2020년 8월 9일 폭우에 의해 창녕보가 유실되면서 침수되었던 경상남도 창녕군 구학마을 인근의 도로 유실에 따른 마을 고립을 사례로 적용하였다. 결과적으로 폭우에 의한 침수로 장천우회길, 곱자골길, 구학길 인근 지역이 고립위험지역으로 분석되었다. 향후 분류된 고립위험지역 내에 있는 개별 주택으로부터 대피소로의 대피경로 분석 알고리즘도 개발되면 침수피해 대피를 위한 효율적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
토지피복 자료의 해상도 차이가 CALPUFF 농도 모의에 미치는 영향 분석
황수연 ( Suyeon Hwang ),함정수 ( Jungsoo Ham ),이영진 ( Youngjin Lee ),최진무 ( Jinmu Choi ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5
본 연구는 토지피복 자료의 공간 해상도가 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 어떠한 영향을 미치는지 확인하는 데에 목적을 둔다. 이때 시공간적 지표상태 및 기상상태의 변화를 고려하는 CALPUFF 모델을 사용하여, 경기도 안양시의 평촌 신도시 지역에 대해, 미세먼지 모의를 진행하였다. 모델링의 입력 데이터로 20 m, 50 m, 100 m의 세 가지 해상도 토지피복도를 사용하여 비교하였다. 20 m 해상도의 토지피복 자료를 사용했을 경우 모의 영역의 풍속은 가장 크게 모의 되었으며 PM10 농도는 가장 낮게 모의 되었다. 본 연구를 통해 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 토지피복 자료의 공간 해상도가 영향을 미칠 수 있으며 이는 CALPUFF 모의에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 CALPUFF를 사용하여 미세먼지를 모의할 때, 토지피복의 형태에 따른 공간 해상도에 대한 영향을 사전에 확인하고 모의를 진행하는 것이 더 정확한 결과를 확보할 수 있음을 제시해볼 수 있다. The purpose of this study is to ascertain how the level of resolution of land cover data affects on the local distribution and diffusion of fine dust. the CALPUFF model, which considers the spatio-temporal terrain conditions and changes in weather conditions, was used to estimate PM10 concentration in the Pyeongchon, Anyang-si, Gyeonggi-do. Three different resolutions of land cover data including 20 m, 50 m, and 100 m were compared as the input of the modeling. Using higher resolution land cover data (20 m), the wind speed of the simulated region was the largest and the PM10 concentration was the lowest. Through this study, we confirm that the resolution level of land-use/cover data can affect the local distribution and diffusion of fine dust, which can be detected by CALPUFF. Therefore, when using CALPUFF to simulate fine dust in the future, it can be suggested that checking the impact on spatial resolution according to the form of land cover in advance and proceeding with the simulation can achieve mote accurate results.
김민준 ( Minjun Kim ),이창규 ( Changgyu Lee ),황수연 ( Suyeon Hwang ),함정수 ( Jungsoo Ham ),최진무 ( Jinmu Choi ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5
태풍으로 인한 풍수해는 매년 한반도에 많은 피해를 주고 있다. 재난 발생 시 피해가 최소화 되도록 신속한 의사 결정을 위해서는 예상되는 피해정보와 대피방안 등에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 재난단계에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 분석 모듈을 개발하고자 하였다. 태풍 대비단계에서 활용할 수 있도록 북상 중인 태풍경로와 유사한 과거태풍경로 및 과거피해정보를 확인할 수 있는 기능, 고립 위험 지역을 추출하는 기능, 저수지 붕괴 지역을 추출하는 기능을 개발하였다. 대응 및 복구 초기단계에서 활용할 수 있도록 현 침수심을 고려한 예상침수범위 추출 기능, 인구, 건물, 농지 등에 예상되는 피해정보 분석 기능, 대피정보를 제공하는 기능도 포함하였다. 또한 분석결과 표출을 위해 자동화된 웹 지도 작성 방법을 제시하였다. 분석기능은 파이썬 오픈소스 기반으로 개발하여 모듈화했으며, 웹 표출 기능은 자바스크립트 기반으로 구현하였다. 본 연구에서 개발된 도구들은 풍수해 대비 모니터링과 초기대응 단계에서 신속한 의사결정을 위해 효율적으로 활용될 수 있을 것이다. Wind and flood damage caused by typhoons causes a lot of damage to the Korean Peninsula every year. In order to minimize damage, a preliminary analysis of damage estimation and evacuation routes is required for rapid decision-making. This study attempted to develop an analysis module that can provide necessary information according to the disaster stage. For use in the preparation stage, A function to check past typhoon routes and past damage information similar to typhoon routes heading north, a function to extract isolated dangerous areas, and a function to extract reservoir collapse areas were developed. For use in the early stages of response and recovery, a function to extract the expected flooding range considering the current flooding depth, a function to analyze expected damage information on population, buildings, farmland, and a function to provide evacuation information were included. In addition, an automated web map creation method was proposed to express the analysis results. The analysis function was developed and modularized based on Python open source, and the web display function was implemented based on JavaScript. The tools developed in this study are expected to be efficiently used for rapid decision-making in the early stages of monitoring against storm and flood damage.