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SUMMARY

목차

CONTENTS 14

제1장 연구개발과제의 개요 22

제1절 연구 배경 및 필요성 22

제2절 연구 목표 및 범위 23

제3절 지공간 상관관계 통합의 필요성 및 개념 24

제2장 국내외 기술개발 현황 26

제3장 연구개발수행 내용 및 결과 29

제1절 지공간 상관관계 통합기술 패키지 설계 29

제2절 지공간 상관관계 통합기술 응용 46

제3절 GIS기반 지질정보 검색시스템 고도화 210

제4절 공간객체 기반의 지질정보 DB 구축 기법 개발 및 공간 DB 구축 220

제5절 CCOP, OneGeology, ASEM+3, GEO-Grid 사업 참여 232

제4장 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 243

제5장 연구개발결과의 활용계획 245

제6장 참고문헌 246

Table 1-2-1. 1차년도 연구 목표와 연구 내용 24

Table 3-2-1. 연구지역 정보 50

Table 3-2-2. 하진부 지역의 포함한 지질층서 (KIGAM, 1962) 55

Table 3-2-3. 마교리를 포함한 지역의 지질 층서 (KIGAM, 1962) 56

Table 3-2-4. 태백 지역을 포함한 지질층서 (KIGAM, 1962) 59

Table 3-2-5. 산사태 분석을 위한 자료층 62

Table 3-2-6. 토양코드 설명표 67

Table 3-2-7. 지반침하 분석을 위한 자료층 69

Table 3-2-8. 광산 위치 목록 73

Table 3-2-9. 광물부존지 선정을 위한 자료층 74

Table 3-2-10. 산사태와 관련된 요인들간의 우도비 80

Table 3-2-11. 산사태와 관련된 요인의 Weight of evidence 83

Table 3-2-12. 산사태와 관련된 요인간의 로지스틱 회귀분석 계수 87

Table 3-2-13. 인공신경망에 의해 계산된 각 요인들의 가중치 89

Table 3-2-14. 지반침하와 관련요인간의 우도비 91

Table 3-2-15. 지반침하와 관련 요인간의 Weight of evidence 94

Table 3-2-16. 지반침하와 관련 요인간의 로지스틱 회귀분석 계수 97

Table 3-2-17. 인공신경망을 이용해 계산된 각 요인의 가중치 99

Table 3-2-18. 광상위치와 관련 요인간의 우도비 101

Table 3-2-19. 광상 위치와 관련 요인간의 weight of evidence 108

Table 3-2-20. 광상 위치와 관련 요인간의 로지스틱 회귀공식 계수 114

Table 3-2-21. 인공신경망으로 계산된 각 요인들의 가중치 116

Table 3-2-22. 산사태와 예측도들 간의 우도비 118

Table 3-2-23. 산사태와 예측도들 간의 weight of evidence 119

Table 3-2-24. 인공신경망으로 계산된 각 예측도들의 가중치 119

Table 3-2-25. 지반침하와 각 예측도들 간의 우도비 123

Table 3-2-26. 지반침하와 각 예측도들 간의 weight of evidence 124

Table 3-2-27. 인공신경망으로 계산된 각 예측도의 가중치 124

Table 3-2-28. 광상위치와 각 예측도들 간의 우도비 127

Table 3-2-29. 광상위치와 각 예측도들 간의 weight of evidence 128

Table 3-2-30. 인공신경망에 의해 계산된 각 예측들의 가중치 128

Table 3-2-31. 통합 전과 후의 정확도 비교 135

Table 3-2-32. 임상도와 토양도의 mass 함수 152

Table 3-2-33. 지형 자료의 mass 함수 153

Table 3-2-34. 증거 이론을 이용한 예측적 지질자료 융합 절차 157

Table 3-2-35. 교차검증에 의한 개별 크리깅 알고리즘의 예측능력 정량적 비교결과 169

Table 3-2-36. 문경탄전의 지질계통 193

Table 3-2-37. 가은지역의 변형작용과 지질구조 199

Table 3-4-1. 추상화 수준에 따른 공간데이터 모델링 과정 222

Table 3-4-2. 지질심벌의 분해 및 표현 224

Table 3-4-3. 심벌 회전각 변환표 I 225

Table 3-4-4. 심벌 회전각 변환표 II 225

Table 3-4-5. 지질도 구성요소 226

Table 3-4-6. 레이어간 매핑 관계 227

Table 3-4-7. 지질피처패키지에서의 클래스 228

Table 3-4-8. 지질도 패키지에서의 클래스 229

Table 3-4-9. 메타데이터 패키지에서의 클래스 230

Table 4-1-1. 당해 연도 연구 목표 및 달성도 244

Fig. 1-3-1. 지공간 상관관계 통합기술 개념 25

Fig. 2-1-1. GIS관련 연구분야의 SCl/E 논문 비율 (www.scopus.com; 2000-2004) 28

Fig. 3-1-1. 지공간 상관관계 통합 패키지 기본 디자인 29

Fig. 3-1-2. 전처리 - 자료 포맷변환 30

Fig. 3-1-3. 전문가 의견 모듈 31

Fig. 3-1-4. 빈도비 분석 32

Fig. 3-1-5. Weights of Evidence 분석 33

Fig. 3-1-6. 로지스틱 회귀 분석 33

Fig. 3-1-7. 퍼지 분석 34

Fig. 3-1-8. 인공신경망 분석 35

Fig. 3-1-9. 후처리 기능 36

Fig. 3-1-10. GIS Viewer 메인 화면(1:5만 축척 동도폭 지질도) 37

Fig. 3-1-11. 도구 그룹 39

Fig. 3-1-12. 벡터 레이어 저장 40

Fig. 3-1-13. 래스터 레이어 저장 40

Fig. 3-1-14. 테이블 관리 도구 41

Fig. 3-1-15. 레이어 통합 도구 41

Fig. 3-1-16. 벡터 자르기 기능 41

Fig. 3-1-17. S/W 순서도 42

Fig. 3-1-18. 프로그램의 메인 메뉴 창 42

Fig. 3-1-19. "Likelihood ratio" 클릭 이벤트 43

Fig. 3-1-20. "LST ＝ ∑ Fr" 클릭 이벤트 44

Fig. 3-1-21. Likelihood ratio 방법을 이용한 LSI 지도 44

Fig. 3-1-22. "AUC" 클릭이벤트 45

Fig. 3-1-23. AUC 결과 45

Fig. 3-2-1. 연구흐름도 47

Fig. 3-2-2. 연구지역과 산사태 (a), 지반침하 (b), 금-은 광상 (c) 위치 51

Fig. 3-2-3. 진부 지역 지질도 55

Fig. 3-2-4. 마교리 지역 지질도 57

Fig. 3-2-5. 태백 지역 지질도 60

Fig. 3-2-6. 산사태 위치들 a), c), d) 항공사진 b), e) 현장 사진 62

Fig. 3-2-7. 공간 DB 63

Fig. 3-2-8. 공간 DB 69

Fig. 3-2-9. 지화학 샘플 위치도 72

Fig. 3-2-10. 공간 DB 74

Fig. 3-2-11. 우도비 방법에 의한 산사태 취약성도 82

Fig. 3-2-12. Weight of evidence를 이용한 산사태 취약성도 85

Fig. 3-2-13. 로지스틱 회귀분석을 이용한 산사태 취약성도 86

Fig. 3-2-14. 인공신경망을 이용한 산사태 취약성도 89

Fig. 3-2-15. 우도비를 이용한 지반침하 위험도 92

Fig. 3-2-16. Weight of evidence를 이용한 지반침하 위험도 95

Fig. 3-2-17. 로지스틱 회귀분석을 이용한 지반침하 위험도 97

Fig. 3-2-18. 인공신경망을 이용한 지반침하 위험도 99

Fig. 3-2-19. 우도비를 이용한 광상부존 가능성도 106

Fig. 3-2-20. Weight of evidence를 이용한 광상부존 가능성도 112

Fig. 3-2-21. 로지스틱 회귀분석을 이용한 광상부존 가능성도 114

Fig. 3-2-22. 인공신경망을 이용한 광상부존 가능성도 116

Fig. 3-2-23. 통합분석에 의한 산사태 취약성도 120

Fig. 3-2-24. 통합분석에 의한 지반침하 위험도 125

Fig. 3-2-25. 통합분석에 의한 광물부존 가능성도 129

Fig. 3-2-26. 각 모델에 대한 산사태 취약성도 검증 132

Fig. 3-2-27. 통합 모델에 대한 산사태 취약성도 검증 132

Fig. 3-2-28. 각 모델에 대한 지반침하 위험도 검증 133

Fig. 3-2-29. 통합 모델에 대한 지반침하 위험도 검증 133

Fig. 3-2-30. 각 모델에 대한 광상부존 가능성도 검증 134

Fig. 3-2-31. 통합 모델에 대한 광상부존 가능성도 검증 134

Fig. 3-2-32. 산사태에 매우 취약한 지역 1 136

Fig. 3-2-33. 산사태에 매우 취약한 지역 2 136

Fig. 3-2-34. 산사태에 매우 취약한 지역 3 137

Fig. 3-2-35. 지반침하에 매우 위험한 지역 1 138

Fig. 3-2-36. 지반침하에 매우 위험한 지역 2 138

Fig. 3-2-37. 지반침하 증거 1 139

Fig. 3-2-38. 지반침하 증거 2 139

Fig. 3-2-39. 지반침하 증거 3 139

Fig. 3-2-40. 지반침하 증거 4 140

Fig. 3-2-41. 지반침하 증거 5 140

Fig. 3-2-42. 지반침하에 매우 위험한 지역 3 140

Fig. 3-2-43. 광상 부존 가능성이 매우 높은 지역 141

Fig. 3-2-44. Bel 함수와 Pls 함수의 도식적 표현 147

Fig. 3-2-45. 연구지역의 위치도 150

Fig. 3-2-46. 산사태 위치도 151

Fig. 3-2-47. 임상도 151

Fig. 3-2-48. 토양도 151

Fig. 3-2-49. 고도 151

Fig. 3-2-50. 사면 경사도 151

Fig. 3-2-51. 사면 방위도 151

Fig. 3-2-52. 통합 결과, (a) belief, (b) disbelief, (c) ignorance, (d) plausibility 154

Fig. 3-2-53. 연구지역의 산사태 취약성 분포도 155

Fig. 3-2-54. 교차 검증을 통해 작성된 예측비율곡선 156

Fig. 3-2-55. 지시자 크리깅의 적용 절차 163

Fig. 3-2-56. 연구지역의 As 및 Pb 샘플 원소 위치도 165

Fig. 3-2-57. As 및 Pb 샘플 자료의 히스토그램과 요약 통계치 166

Fig. 3-2-58. 크리깅 알고리즘에 따른 추정값과 관측값 사이의 로그 스케일 산점도 168

Fig. 3-2-59. As 원소의 백분위수별 크리깅 알고리즘의 MAE와 ME 170

Fig. 3-2-60. Pb 원소의 백분위수별 크리깅 알고리즘의 MAE와 ME 172

Fig. 3-2-61. As와 Pb 원소의 샘플링 밀도와 크리깅 알고리즘에 변화에 따른 ME, MAE 및 선형상관계수의 영향 분석 결과 174

Fig. 3-2-62. 샘플링 밀도와 크리깅 알고리즘에 변화에 따른 As 원소의 백분위수 클래스의 MAE의 영향 분석 결과 177

Fig. 3-2-63. 샘플링 밀도와 크리깅 알고리즘에 변화에 따른 Pb 원소의 백분위수 클래스의 ME의 영향 분석 결과 183

Fig. 3-3-64. As와 Pb 원소에 대한 다중 가우시안 크리깅과 지시자 크리깅의 정확도 그림과 예측 우수도 통계치 188

Fig. 3-2-65. 문경 탄전지역 지형도 191

Fig. 3-2-66. 문경 탄전지역 지질도 192

Fig. 3-2-67. 텔레뷰어 기법 203

Fig. 3-2-68. 칼라 코어스캐너 기법 204

Fig. 3-2-69. 문경지역 디지털 시추 주상도 207

Fig. 3-2-70. 텔레뷰어 이미지 209

Fig. 3-3-1. 신규 GIS DB 구축 대상 지질도 위치 210

Fig. 3-3-2. 지질도 GIS DB 구축 흐름도 211

Fig. 3-3-3. 김화도폭, GDF 포맷 212

Fig. 3-3-4. 강화도폭, GDF 포맷 212

Fig. 3-3-5. 고양도폭, GDF 포맷 213

Fig. 3-3-6. 기산도폭, GDF 포맷 213

Fig. 3-3-7. 산양리도폭, GDF 포맷 214

Fig. 3-3-8. 양구도폭, GDF 포맷 214

Fig. 3-3-9. 온수리 도폭, GDF 포맷 215

Fig. 3-3-10. 의정부 도폭, GDF 포맷 215

Fig. 3-3-11. 지포리 도폭, GDF 포맷 216

Fig. 3-3-12. 포천 도폭, GDF 포맷 216

Fig. 3-3-13. 제작된 수치지질도를 1:5만 지질도 통합DB에 추가 217

Fig. 3-3-14. 웹기반 지질정보검색시스템 218

Fig. 3-3-15. 지질정보검색시스템의 메타데이터 검색 메뉴를 통해 PDF 보고서를 다운로드하는 화면 219

Fig. 3-4-1. 층리(N60˚W / 40˚NE) 224

Fig. 3-4-2. 1:5,000 지질도의 예 225

Fig. 3-4-3. 패지지 다이어그램 225

Fig. 3-4-4. 지질피처 패키지 228

Fig. 3-4-5. 지질도 패키지 229

Fig. 3-4-6. 메타데이터 패키지 230

Fig. 3-4-7. 스키마 매핑과정 231

Fig. 3-4-8. Object 클래스와 Feature로부터 상속받는 최상위 클래스 231

Fig. 3-4-9. 1:50,000 지질도 데이터모델 구축 결과 231

Fig. 3-5-1. OneGeology 프로젝트 수행 계획 233

Fig. 3-5-2. GEO Grid 개념 아키텍쳐 238

Fig. 3-5-3. AIST GEO Grid 239

I. 제목

GIS 기반 국토지질정보시스템 실용화 기술 개발

II. 연구개발의 목적 및 필요성

▶ 현재까지 연구원에서 생산된 지질자원정보를 단순 도면정보 제공을 탈피하여, 보고서와의 연계 및 다양한 응용기술에 적용할 수 있도록 고품질의 지질 자원정보로 가공하여 DB로 구축하고 서비스할 필요가 있음

▶ 현재 전 세계적으로 GIS를 기반으로 한 지공간 상관관계 통합기술이 재해 위험도 분석, 지질자원 탐사, 지질환경 보호 등에 많이 연구 및 활용되고 있음 그러나 각각의 분야에 한정되어 적용되고 있으며, 여러 적용 분야에 적용가능한 근본적인 기술의 패키지화 및 실용화의 진행은 이루어지고 있지 않음. 따라서 활용분야가 무궁무진한 GIS 기반의 지공간 상관관계 통합기술에 대한 S/W 개발 및 패키지화를 통한 실용화가 절대적으로 필요함

▶ 국토지질기반정보의 DB 구축 및 지질정보시스템 운영 및 고도화를 통한 국가 국토지질정보센터 역할 수행

▶ 지질자원정보는 국내뿐 아니라 동북아 지역에 대해서도 국토 이용 계획 및 SOC 건설(항만, 도로, 철도, 터널, 지하구조물, 산업입지), 자원개발(광물, 에너지, 지하수, 온천, 지열), 지질재해(산사태, 지반침하, 지진), 환경오염, 교육 및 국제 지질층서 대비 연구 분야의 기초 및 기반 자료로 널리 활용되고 있음

▶ 인터넷을 이용한 정보교환은 기 구축된 시스템과의 통합과 정보의 중복생산에 의한 중복투자를 방지하여 시간과 예산 절감에 기여

▶ 국내 개발된 정보 분석 기술을 제고하기 위해 실용화를 통해 광범위한 기술활용을 유도하기 위해, 국내외 관련기관인 CCOP, OneGeology, ASEM+3, GEO-Grid 등 국제 공동 사업을 수행하고자 함

III. 연구개발의 내용 및 범위

○ 최종 목표

GIS 기반 국토지질정보시스템을 활용하여 지공간 상관관계 통합 (Geospatial Correlative Integration) 실용화 기술을 개발하고자 함

○ 당해 연도 연구개발 내용 및 범위

▶ 지공간 상관관계 통합기술 패키지 설계

- 지공간 상관관계 통합기술을 반영한 S/W 패키지 설계

- 사용자 맞춤형 부가가치정보 작성 및 패키지화

▶ 지공간 상관관계 통합기술 패키지화를 위한 활용기술 적용 (I)

- 재해 위험도 분석, 지질자원 탐사, 지질환경 보호 등의 분야에 대해 GIS 기반의 지공간 상관관계 통합 활용기술 적용

- 현장 관측 자료의 지질주제도 작성을 위한 공간모델링 기법 개발 및 입력 자료의 불확실성 모델링 기법 개발

▶ GIS 기반 지질정보 검색시스템 고도화 (I)

- 현재 운영 중인 지질정보검색시스템(geoinfo.kigam.re.kr)에 기존에 연구원에서 발간된 PDF보고서 (1000건) 추가

- 신규 생성 공간 DB 추가 및 유지관리

- 사용자 인터페이스 개선을 통한 사용자 편의성 제고

▶ 공간객체 기반의 지질정보 DB 구축 기법 개발 및 공간 DB 구축 (I)

- 공간객체 기반의 지질자원정보 통합 DB 구축 방법론 개발

- 국내외 지질관련 공간 DB 구축 및 위성영상 관련 자료 DB 구축 (200건)

▶ CCOP, OneGeology, ASEM+3, GEO-Grid 사업 참여 (I)

- GIS 및 원격탐사 자료를 이용한 지질정보 구축 및 활용

- WFS(Web Feature Service)기반 OneGeology 지질정보 서비스 시스템구축

IV. 연구개발결과

○ 지공간 상관관계 통합기술 패키지 설계

▶ 지공간 상관관계 통합 패키지를 개발하기 위해서 지공간 상관관계 통합 시스템 설계 및 모듈 시범 개발

○ 지공간 상관관계 통합기술 패키지화를 위한 활용기술 적용 (I)

▶ GIS 기반 활용연구(산사태 취약성 분석, 지반침하 위험성 분석, 광물부존 가능성 분석)를 통해 지공간 상관관계 통합기술 패키지 개발을 위한 알고리즘 개발 및 검증

▶ 실용화 패키기 개발을 위한 활용연구의 불확실성 제거를 위해 Dempster-shafer 이론에 기초한 자료 유도형 다중 근원 지질정보 융합 모델 개발

▶ 현장 관측 자료를 이용한 지질 주제도 작성을 위한 크리깅 기법의 비교 분석 연구 수행

○ GIS 기반 지질정보 검색시스템 (geoinfo.kigam.re.kr) 고도화 (I)

▶ GIS DB구축 대상 지질도 : 강화, 온수리, 고양, 의정부, 포천, 김화, 지포리, 기산, 양구, 산양리 도폭

▶ 연구원에서 발간된 PDF 보고서 1000건을 지질정보검색시스템의 메타데이터 검색기능에 추가하여 지질도 도폭설명서 뿐만 아니라 지질자원관련 보고서를 쉽게 검색하여 다운로드 받을 수 있도록 함

○ 공간객체 기반의 지질정보 DB 구축 기법 개발 및 공간 DB 구축 (I)

▶ 국제 표준으로 이용되는 UML 기반으로 모델 작성

▶ 1:5만 축적 지질도 기반의 DB구축을 위한 구현레벨의 데이터모델 설계

▶ 설계한 모델을 이용하여 ArcGIS에서 직접 적용할 수 있는 데이터모델 템플릿 개발

▶ 국내외 지질관련 공간 DB 구축 및 위성영상 관련 자료 DB 구축 (200건)

○ CCOP, OneGeology, ASEM, GEO-Grid 사업 참여 (I)

▶ OneGeology-Global 기술위원회 및 워크숍 : Web Map Services 1단계 서비스 및 OneGeology 포털에 대한 논의

▶ CCOP-CGS METADATA Project Phase II : 지질자원정보 메타데이터 표준개발

▶ Seminar on Geo-information sharing ASEM+3 : 광물자원정보 상호 공유

▶ CCOP-GEO Grid 워크숍 CCOP-GEO Grid 프로젝트 정보 교환 및 CCOP 회원국 Geoinformation 전략 논의

V. 연구개발결과의 활용계획

○ 정부 부처 및 산업계 (지식경제부, 교육과학기술부, 국토해양부, 환경부, 소방방재청, 광업진흥공사, 자원관련 민간회사) 등에 높은 수준의 정보 제공

○ 개발된 지질자원정보 통합 분석 요소 기술은 광물, 에너지, 지하수, 온천, 지열 등 각종 자원개발, 그리고 지진, 산사태 등 각종 자연재해 예측에 직접 활용

○ 개발된 활용기술의 실용화를 위하여 관련 업체에 기술이전을 추진하고 상품화

○ 지질정보검색시스템을 이용한 지질정보의 대국민 서비스

○ 지공간 상관관계 통합기술을 이용한 논문발표, 학술지 게재 등을 통해 학계 및 산업계에 관련 기술 확산