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보고서 초록
요약문
SUMMARY
목차
제1장 연구개발과제의 개요 22
제1절 연구 배경 및 필요성 22
제2절 연구 목표 및 범위 23
제2장 국내외 기술개발 현황 26
제3장 연구개발수행 내용 및 결과 29
제1절 지공간 상관관계 통합기술 패키지 프로토타입 개발 29
1. 지공간 상관관계 통합 패키지 프로토타입 개발 29
제2절 지공간 상관관계 통합기술 패키지화를 위한 활용연구 37
1. 베이지안 확률 및 이분형 로지스틱 기법을 이용한 공간 기반의 지하수산출 가능성 예측분석에의 응용 37
2. 뉴로퍼지 기법을 이용한 공간 기반의 광물자원 분포 가능성 예측 분석에의 응용 56
3. 뉴로퍼지 기법을 이용한 공간 기반의 산사태 취약성예측 분석에의 응용 86
4. 뉴로퍼지 기법을 이용한 공간 기반의 지반침하 위험예측 분석에의 응용 96
5. Evidential Belief Function(EBF) 기법을 이용한 광물자원 분포 가능성도 분석에의 응용 105
6. Evidential Belief Function(EBF) 기법을 이용한 산사태 취약성 예측 분석에의 응용 116
7. Evidential Belief Function(EBF) 기법을 이용한 지반침하 위험도 예측 분석에의 응용 124
8. 원격탐사와 GIS를 이용한 갯벌 저서생물 분포도 예측 분석에의 응용 130
9. Decision Tree 분석 기법 개발 및 네팔 Panchthar 지역의 산사태 취약성 예측 분석에의 응용 138
10. 국소적 지구통계학적 불확실성 모델링 기술의 평가 (위탁연구) 150
11. 추계론적 시뮬레이션을 이용한 대안적 주제도 제작 (위탁연구) 167
제3절 공간객체 기반의 지질정보 DB구축 기법 개발 및 공간DB 구축(II) 177
1. 지질정보 DB 구축 177
2. 해외지질자원정보 수집 및 DB구축 183
제4절 자원협력위원회 후속조치 이행 및 국제사업 참여 (II) 187
1. 몽골, 인도네시아, 필리핀 자원협력위원회 후속조치 187
2. GEOGrid & OneGeology 216
제4장 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 217
제5장 연구개발결과의 활용계획 219
제6장 참고문헌 220
Table 1-2-1. 2차년도 연구 목표와 연구 내용 24
Table 3-2-1. 연구지역의 지리정보 40
Table 3-2-2. 지하수 산출능력과 관련된 수문지질인자 42
Table 3-2-3. 비양수량과 관련 인자들 간의 빈도비 51
Table 3-2-4. 비양수량과 관련된 인자들의 로지스틱 회귀계수 53
Table 3-2-5. 연구지역의 공간 데이터베이스 57
Table 3-2-6. 금광상 발생위치와 지형적 요인과의 관계 58
Table 3-2-7. 적응성 뉴로-퍼지 추론 시스템 구조 68
Table 3-2-8. 초기 MFs의 변수 69
Table 3-2-9. 각 MF에 대한 금 부존 가능성도의 검증 81
Table 3-2-10. 현장조사 위치 83
Table 3-2-11. 산사태 분석을 위한 자료층 89
Table 3-2-12. 뉴로퍼지 구조 및 훈련 변수 93
Table 3-2-13. 초기 MFs의 변수 94
Table 3-2-14. 연구지역의 공간정보 데이터베이스 구축 현황 98
Table 3-2-15. 뉴로퍼지 구조 및 훈련 변수 101
Table 3-2-16. 초기 MFs의 변수 102
Table 3-2-17. 연구지역의 금-은 광상과 관련된 지질 및 지화학 자료 106
Table 3-2-18. 광상과 관련 요인들과의 mass 함수 110
Table 3-2-19. 산사태 요인의 공간데이터베이스 117
Table 3-2-20. 산사태와 관련 요인들과의 mass 함수 118
Table 3-2-21. 지반침하 요인의 공간데이터베이스 125
Table 3-2-22. 지반침하와 관련 요인들과의 mass 함수 126
Table 3-2-23. 연구지역의 저서생물 채집 위치 및 Ilyoplax dentimerosa 개체수 132
Table 3-2-24. 저서생물과 관련된 퇴적환경 요인 133
Table 3-2-25. 산사태 관련 공간데이터베이스 140
Table 3-2-26. 크리깅 알고리즘별 예측능력 비교 결과 158
Table 3-2-27. 지시자 크리깅 적용을 위한 분석 절차 166
Table 3-2-28. 추계론적 시뮬레이션을 이용한 오차 분석 절차 176
Table 3-4-1. 연구지역의 공간데이터베이스 190
Table 3-4-2. Flores 지역의 각 요인의 등급별 W+ 및 W- 192
Table 3-4-3. West Timor 지역의 각 요인의 등급별 W+ 및 W- 194
Table 3-4-4. 연구지역의 공간데이터베이스 202
Table 3-4-5. 입력 요인의 가중치 209
Table 3-4-6. 각 요인의 등급별 빈도비 및 가중치 212
Table 3-4-7. 각 기법을 통해 도출된 요인의 등급별 빈도비 213
Table 4-1-1. 당해 연도 연구 목표 및 달성도 218
Fig. 1-2-1. 지공간 상관관계 통합기술 개념 25
Fig. 3-1-1. 지공간 정보 통합 패키지 프로토타입 초기 화면 29
Fig. 3-1-2. 벡터자료 처리 화면 30
Fig. 3-1-3. 래스터 자료 설정 화면 31
Fig. 3-1-4. 벡터 자료 및 래스터 자료 로딩 화면 31
Fig. 3-1-5. BIL 포맷의 자료를 ASCII 포맷의 자료로 번환 32
Fig. 3-1-6. 지공간 정보 통합 모듈 메뉴 구성 33
Fig. 3-1-7. Expert Opinion 처리 33
Fig. 3-1-8. Frequency Ratio 분석 34
Fig. 3-1-9. Weights of Evidence 분석 34
Fig. 3-1-10. Fuzzy 분석 35
Fig. 3-2-1. 연구흐름도 38
Fig. 3-2-2. 연구지역의 위치 및 Landsat TM 위성영상 39
Fig. 3-2-3. 연구지역의 지질 41
Fig. 3-2-4. 비양수량 43
Fig. 3-2-5. 비양수량의 훈련 및 검증 자료 (70 : 30) 43
Fig. 3-2-6. 지형관련 인자 46
Fig. 3-2-7. 선구조관련 인자 47
Fig. 3-2-8. 수문지질 단위 48
Fig. 3-2-9. 토성 48
Fig. 3-2-10. 빈도비 도출 흐름도 50
Fig. 3-2-11. 빈도비를 이용한 지하수산출 가능성도 54
Fig. 3-2-12. 로지스틱 회귀분석을 이용한 지하수산출 가능성도 54
Fig. 3-2-13. 지하수산출 가능성도의 검증 결과 55
Fig. 3-2-14. 연구지역 57
Fig. 3-2-15. 광상 위치 및 훈련 및 검증자료 분류 59
Fig. 3-2-16. 연구지역의 지질 61
Fig. 3-2-17. 지화학 및 자력이상도 62
Fig. 3-2-18. 적응성 뉴로-퍼지 추론 시스템 구조 65
Fig. 3-2-19. GIS 환경에서의 적응성 뉴로-퍼지 추론 시스템 흐름도 67
Fig. 3-2-20. 적응성 뉴로-퍼지 추론 시스템 훈련 RMSE 에러 70
Fig. 3-2-21. Triangular MFs의 훈련 전후 수정상태 71
Fig. 3-2-22. Trapezoidal MFs의 훈련 전후 수정상태 72
Fig. 3-2-23. Gaussian1 MFs의 훈련 전후 수정상태 73
Fig. 3-2-24. Gaussian2 MFs의 훈련 전후 수정상태 74
Fig. 3-2-25. Generalized bell MFs의 훈련 전후 수정상태 75
Fig. 3-2-26. Sigmoidal1 MFs의 훈련 전후 수정상태 76
Fig. 3-2-27. Sigmoidal2 MFs의 훈련 전후 수정상태 77
Fig. 3-2-28. Polynomial MFs의 훈련 전후 수정상태 78
Fig. 3-2-29. 적응성 뉴로-퍼지 추론 시스템의 MFs를 이용한 금 부존 가능성도 79
Fig. 3-2-30. 금 부존지 평가 지도 검증 80
Fig. 3-2-31. 현장조사 위치 82
Fig. 3-2-32. 현장 트렌치 84
Fig. 3-2-33. 현장 석영맥 84
Fig. 3-2-34. 연구지역 87
Fig. 3-2-35. 산사태 위치 탐지((A) 아날로그 항공사진, (B) 디지털 항공사진, (C) 야외조사 사진) 88
Fig. 3-2-36. 산사태 발생과 관련된 요인의 공간데이터베이스 90
Fig. 3-2-37. 적응성 뉴로-퍼지 추론 시스템분석의 흐름도 92
Fig. 3-2-38. n-shape MF기반의 취약성도 93
Fig. 3-2-39. 산사태 취약성도 검증 95
Fig. 3-2-40. 연구지역 및 지질 97
Fig. 3-2-41. 지반침하와 관련 요인들의 공간데이터베이스 구축 99
Fig. 3-2-42. 지반침하 훈련 및 검증자료 분류 100
Fig. 3-2-43. Generalized bell-shaped을 적용한 지반침하 위험도 103
Fig. 3-2-44. Sigmoidal2를 적용한 지반침하 위험도 103
Fig. 3-2-45. 지반침하 위험도 검증 104
Fig. 3-2-46. 연구지역의 지질 및 광상 분포 106
Fig. 3-2-47. Bel 함수와 Pls 함수의 도식적 표현 108
Fig. 3-2-48. Bel, Unc, Dis 통합 결과도 113
Fig. 3-2-49. 광물자원 분토 가능성도 검증 114
Fig. 3-2-50. Bel, Unc, Dis 통합 결과도 122
Fig. 3-2-51. 산사태 취약성도 검증 123
Fig. 3-2-52. Bel, Unc, Dis 통합 결과도 128
Fig. 3-2-53. 지반침하 위험도 검증 129
Fig. 3-2-54. 천수만과 황도 갯벌의 IKONOS 영상 (2001년 2월 26일 촬영) 131
Fig. 3-2-55. 갯벌 퇴적환경 요인 134
Fig. 3-2-56. 로지스틱 회귀분석을 이용한 lIyoplax dentimerosa 분포 예측도 136
Fig. 3-2-57. Ilyoplax dentimerosa 분포 예측도 검증 137
Fig. 3-2-58. 연구지역의 DEM 139
Fig. 3-2-59. 경사 141
Fig. 3-2-60. 경사방향 141
Fig. 3-2-61. 곡률 142
Fig. 3-2-62. SPI(Stream Power Index) 143
Fig. 3-2-63. TWI(Topographic Wetness Index map) 144
Fig. 3-2-64. SL(Slope Length) 144
Fig. 3-2-65. 수계로부터의 거리 145
Fig. 3-2-66. 선구조로부터의 거리 145
Fig. 3-2-67. 의사결정 모델 147
Fig. 3-2-68. 산사태 취약성도 148
Fig. 3-2-69. 산사태 취약성도 검증 149
Fig. 3-2-70. 지화학 자료 분석을 위한 지시자 크리깅 적용 절차 151
Fig. 3-2-71. (a) 샘플자료 위치도, (b) 샘플자료의 히스토그램과 요약통계치 154
Fig. 3-2-72. 설정된 임계치에 따른 실험적 베리오그램과 모델 155
Fig. 3-2-73. 샘플 위치도에 표시된 두 지점의 ccdf 모델 156
Fig. 3-2-74. (a) 카드뮴의 평균 추정치, (b) 조건부 분산 157
Fig. 3-2-75. (a) 4 ppm을 초과할 확률, (b) 확률 임계값의 변화에 따른 오분류율의 변화 양상, (c) 확률 임계값에 따른 분류 결과 161
Fig. 3-2-76. (a) ccdf 평균값이 4 ppm을 기준으로 한 분류 결과, (b) α오류, (c) β오류, (d) 총 오분류 오류 162
Fig. 3-2-77. (a) 변동 계수, (b) 변동 계수값에 기반을 둔 추가 샘플링 후보 지점 165
Fig. 3-2-78. 크리깅과 시뮬레이션의 비교 168
Fig. 3-2-79. 시뮬레이션을 이용한 DEM 오차의 공간적 분포도 작성 및 수정 절차 170
Fig. 3-2-80. (a) 위성기반 DEM, (b) 현장 고도 자료 170
Fig. 3-2-81. ASTER DEM 오차의 히스토그램 171
Fig. 3-2-82. 오차의 공간적 분포 171
Fig. 3-2-83. 오차 시뮬레이션 결과 172
Fig. 3-2-84. (a) 50개 시율레이션 결과의 평균값, (b) 분산값 173
Fig. 3-2-85. ASTER DEM의 과추정 확률분포도 173
Fig. 3-2-86. 오차 보정된 개별 DEM들과 오차 보정된 평균 DEM 174
Fig. 3-2-87. 오차 수정된 평균 ASTER DEM 175
Fig. 3-3-1. 신규 GIS DB 구축 대상 지질도 위치 177
Fig. 3-3-2. 지질도 GIS DB 구축 흐름도 178
Fig. 3-3-3. 만대리 도폭, GDF 포맷 179
Fig. 3-3-4. 문등리 도폭, GDF 포맷 180
Fig. 3-3-5. 연천 도폭, GDF 포맷 180
Fig. 3-3-6. 인제 도폭, GDF 포맷 181
Fig. 3-3-7. 웹기반 지질정보검색시스템 182
Fig. 3-3-8. 인도네시아의 지질도 183
Fig. 3-3-9. 필리핀 지질도 185
Fig. 3-4-1. 연구지역 ASTER 영상 188
Fig. 3-4-2. CI/OHla/AI(R/G/B) 합성 결과 188
Fig. 3-4-3. QI 적용 결과 188
Fig. 3-4-4. 연구지역 189
Fig. 3-4-5. WOE의 W+ 및 W- 이분화 191
Fig. 3-4-6. Weights-of-Evidence 기법을 적용한 Flores지역의 Au 광물자원 분포 가능성도 199
Fig. 3-4-7. Weights-of-Evidence 기법을 적용한 West Timor 지역의 Cu 광물자원 분포 가능성도 199
Fig. 3-4-8. 연구지역 201
Fig. 3-4-9. 공간데이터베이스 202
Fig. 3-4-10. 빈도비 모델을 적용한 Cu 광물자원 분포 가능성도 204
Fig. 3-4-11. WOE의 W+ 및 W- 이분화 205
Fig. 3-4-12. Weights-of-evidence 모델을 적용한 Cu 광물자원 분포 가능성도 206
Fig. 3-4-13. 로지스틱 회귀모델을 적용한 Cu 광물자원 분포 가능성도 207
Fig. 3-4-14. 인공신경망 구조 208
Fig. 3-4-15. 인공신경망 모델을 적용한 Cu 광물자원 분포 가능성도 209
Fig. 3-4-16. 통합기법을 적용한 Cu 광물자원 분포 가능성도 211
Fig. 3-4-17. 광물자원 분포 가능성도 검증결과 214
Fig. 3-4-18. 통합 광물자원 분포 가능성도 검증결과 214
Fig. 3-4-19. OneGeology Portal을 통해 서비스 중인 한국지질도 216
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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, 수자원 관리, 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 운영을 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 기술 활용을 유도하기 위해, 국내외 관련기관인 CCOP, OneGeology, GEO-Grid 등 축제 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 패키지화를 통한 실용화 기술 개발(II)
- 지공간 상관관계 통합기술 패키지 프로토타입 개발
- 지공간 상관관계 통합기술을 반영한 S/W 패키지 개발
- 사용자 맞춤형 부가가치정보 작성 및 패키지화
▶ 지공간 상관관계 통합기술 패키지화를 위한 활용기술 적용(II)
- 지하수산출 가능성 분석, 지질자원 탐사, 지질재해 위험도 분석, 갯벌 저서생물 서식지 분포 등의 분야에 대해 GIS 기반의 지공간 상관관계 알고리즘 개발 및 통합 활용기술 적용
- 지구통계학적 불확실성/오차 분석을 위한 국소적 지구통계학적 불확실성 모델링 기술의 적용성 평가와 추계론적 시뮬레이션을 이용한 대안적 주제도 작성
▶ 공간객체 기반의 지질정보 DB 구축(II)
- 국내외 지질관련 공간 DB 구축 및 위성영상 관련 자료 DB 구축(200건)
▶ 자원협력위원회 후속조치 및 GIS/원격탐사 활용 국제사업 참여(II)
- 인도네시아 CGR, 필리핀 MGB, 몽골 MRAM과의 국제공동연구
- CCOP, OneGeology, GEO-Grid 등 GIS/원격탐사 활용 국제공동연구 참여
IV. 연구개발결과
○ 지공간 상관관계 통합기술 패키지 프로토타입 개발
▶ 자료입력, 처리 및 Expert Opinion, Frequency Ratio, Weights of Evidence, Fuzzy 등의 알고리즘을 적용 완료
▶ 공간정보 통합 패키지를 개발하기 위해서 지공간 상관관계 통합 모듈을 시범 개발하고 통합 시스템을 설계 완료
○ 지공간 상관관계 통합기술 패키지화를 위한 활용기술 적용(II)
▶ GIS 기반 활용연구(지하수산출 가능성 분석, 광물자원부존 가능성 분석, 산사태 취약성 분석, 지반침하 위험성 분석, 갯벌 저서생물 서식지 분석)를 통해 지공간 상관관계 통합기술 패키지 개발을 위한 알고리즘 개발 및 검증
▶ 실용화 패키지 개발을 위한 활용연구의 불확실성 제거를 위해 지시자 크리깅을 이용한 불확실성 모델링 수행과 지화학 자료 사례연구를 통한 위험성 분석 수행
▶ 추계론적 시뮬레이션을 이용한 대안적 주제도 생성 및 비교를 통한 공간적 불확실성 모델링 수행
○ 공간객체 기반의 지질정보 DB 구축(II)
▶ GIS DB구축 대상 지질도 : 연천, 문등리, 만대리 및 인제 지질도폭
▶ 국내외 지질관련 공간 DB 구축 및 위성영상 관련 신규 자료 DB 구축(200건)
○ 자원협력위원회 후속조치 및 GIS/원격탐사 활용 국제사업 참여(II)
▶ 인도네시아 CGR, 필리핀 MGB, 몽골 MRAM과의 국제공동연구 및 교육훈련 수행
▶ OneGeology-Global Level 2 사업을 진행 중이며, 그 결과는 2012년 호주에서 개최되는 제34차 IGC 회의에서 발표하게 됨. OneGeology Portal을 통해 한국지질도 계속 서비스 및 유지관리를 진행 중임
▶ CCOP-CGS METADATA Project Phase II : 메타데이터 프로젝트(Pase II)는 CCOP 메타데이터 표준화 시스템에 대한평가를 실시
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
이용현황보기
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