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목차

[표제지 등]=0,1,2

제출문=1,3,1

보고서 초록=2,4,1

요약문=3,5,4

Summary=7,9,4

Contents=11,13,1

목차=12,14,2

표차례=14,16,2

그림차례=16,18,5

제1장 연구 개발과제의 개요=21,23,1

제1절 연구의 필요성=21,23,2

제2절 연구목표=22,24,2

제3절 연구내용 및 추진체계=23,25,2

제2장 국내외 기술개발 현황=25,27,1

제1절 국내 지질정보 GIS 구축 현황=25,27,6

제2절 외국의 지질정보 GIS 구축 현황=31,33,4

제3장 연구개발수행 내용 및 결과=35,37,1

제1절 동북아 지역의 지질자원 도면의 공간 DB 구축=35,37,1

1. 동북아 지역에 대한 지질자원 관련 자료의 공간 DB 구축=35,37,4

제2절 공간 DB를 이용한 GIS 및 원격탐사 활용 연구=39,41,1

1. 몽골지역의 광역적 GIS를 이용한 광상부존 적지 분석=39,41,22

2. GIS 및 확률/통계/인공지능을 이용한 산사태 교차 적용 기법 개발=61,63,27

3. GIS 및 확률/통계 기법을 이용한 지반침하 분석 기법 개발=88,90,14

4. 원격탐사자료를 이용한 도시성장에 따른 중국 상하이의 지표변화탐지 및 환경영향연구=102,104,14

5. 광물부존지역 선정을 위한 몽골지역 다중 위성영상 분석=116,118,24

6. 다중센서 위성자료 기반 지표 현황 분류 연구: 광학과 SAR 자료의 결정 수준 융합=140,142,11

7. 위성영상과 분광반사율 정보를 이용한 산불피해지역 탐지=151,153,10

8. ASTER 영상을 이용한 내몽골 지역의 DEM 생성=161,163,13

9. 지구통계학적 공간 자료 분석 및 불확실성 추정 연구=174,176,12

10. 수정 연쇄 Markov Chain을 이용한 2차원 공간의 추계론적 예측기법 개발 및 적용=186,188,14

제3절 동북아 지질도 GIS 시스템 설계 및 프로토타입 시스템 개발=200,202,1

1. 동북아 통합 지질도 GIS 시스템 설계(시스템 구축을 위한 환경 요인 분석 및 성공요인)=200,202,5

2. 동북아 지질도 GIS 프로토타입 시스템 개발=205,207,9

제4장 연구개발목표 달성도 및 대외기여도=214,216,1

제5장 연구개발결과의 활용계획=215,217,1

제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보=216,218,3

제7장 참고 문헌=219,221,10

표차례

표 2-1. 한국지질자원연구원 구축 자료(지질자료)=26,28,2

표 2-2. 대한광업진흥공사 자료 현황=28,30,1

표 2-3. 석탄산업합리화사업단 자료 현황=29,31,1

표 2-4. 기타기관 보유자료 현황=30,32,1

표 3-1. 러시아 지질자원 관련 도면 공간 DB 및 자료 구축 현황=36,38,1

표 3-2. 몽골 지질자원 관련 도면 공간 DB 및 자료 구축 현황=36,38,1

표 3-3. 중국 지질자원 관련 도면 공간 DB 및 자료 구축 현황=37,39,2

표 3-4. 일본 지질자원 관련 도면 공간 DB 및 자료 구축 현황=38,40,1

표 3-5. 공간정보 데이터베이스 구축 현황=43,45,1

표 3-6. 금속광상과 각 요인의 빈도비=51,53,10

표 3-7. 공간정보 데이터베이스 구축 현황=62,64,1

표 3-8. 지형 요인의 빈도비=63,65,1

표 3-9. 토양 요인의 빈도비=63,65,1

표 3-10. 임상 요인의 빈도비=64,66,1

표 3-11. 선구조 및 토지이용의 빈도비=64,66,1

표 3-12. 토지이용 빈도비=64,66,1

표 3-13. 각 사례별 검증 결과=69,71,1

표 3-14. 로지스틱 다중 희귀분석의 상관계수=71,73,2

표 3-15. 검증 결과=75,77,1

표 3-16. 용인지역의 각 요인별 가중치=81,83,1

표 3-17. 장흥지역의 각 요인별 가중치=81,83,1

표 3-18. 보은지역의 각 요인별 가중치=81,83,1

표 3-19. 예측 곡선 면적=86,88,1

표 3-20. 지반침하의 관련 요인=90,92,1

표 3-21. 지반침하 관련 요인의 공간데이터 베이스 구축 현황=91,93,1

표 3-22. 각 요인별 빈도비와 상관계수=96,98,2

표 3-23. 1979년 토지피복도의 오류행렬=107,109,1

표 3-24. 1989년 토지피복도의 오류행렬=108,110,1

표 3-25. 2001년 토지피복도의 오류행렬=108,110,1

표 3-26. 1979년-1989년 토지피복도의 변위행렬=108,110,1

표 3-27. 1989년-2001년 토지피복도의 변위행렬=109,111,1

표 3-28. 1979년-2001년 토지피복도의 변위행렬=109,111,1

표 3-29. 토지피복도의 평균 표면온도=110,112,1

표 3-30. 상하이 월평균기온 (2003년 기준)=111,113,1

표 3-31. MSS 분광 및 공간 해상도=116,118,1

표 3-32. TM 분광 및 공간 해상도=117,119,1

표 3-33. BTM+ 분광 및 공간 해상도=117,119,1

표 3-34. SPOT 분광 및 공간 해상도=118,120,1

표 3-35. ASTER 분광 및 공간 해상도=119,121,1

표 3-37. Landsdt BTM+ 분광 방사휘도 및 태양의 분광=124,126,1

표 3-37. Landsdt BTM+ 분광 방사휘도 및 태양의 분광=124,126,1

표 3-38. TM band ratios=126,128,1

표 3-39. 분류 정확도. (a) ~ (g)는 그림 3-59의 경우를 각각 나타낸다.=148,150,1

표 3-40. SPOT-4 HRVIR 센서의 파장대=156,158,1

표 3-41. 영상의 좌표=165,167,1

표 3-42. ASTER 센서 시스템=166,168,1

표 6-1. 러시아 지질자원 관련 정보 수집 현황=216,218,1

표 6-2. 몽골 지질자원 관련 정보 수집 현황=216,218,1

표 6-3. 중국 지질자원 관련 정보 수집 현황=217,219,2

표 6-4. 일본 지질자원 관련 정보 수집 현황=218,220,1

그림차례

그림 1-1. 연구 추진 체계=24,26,1

그림 3-1. 베이지안 확률수정과정=39,41,1

그림 3-2. Weights Of Evidence 연산을 위한 벤다이어그램=40,42,1

그림 3-3. (a) 지질도, (b) 선구조로부터의 거리 분포도=44,46,1

그림 3-4. Au의 부존가능성도=45,47,1

그림 3-5. CaF₂의 부존가능성도=45,47,1

그림 3-6. Cu의 부존가능성도=46,48,1

그림 3-7. Fe의 부존가능성도=46,48,1

그림 3-8. Fluorite의 부존가능성도=47,49,1

그림 3-9. Mo의 부존가능성도=47,49,1

그림 3-10. Pb의 부존가능성도=48,50,1

그림 3-11. Sn의 부존가능성도=48,50,1

그림 3-12. W의 부존가능성도=49,51,1

그림 3-13. 부존가능성도 예측 비율 곡선=49,51,2

그림 3-14. 용인, 장흥, 보은의 연구지역=61,63,1

그림 3-15. 빈도비를 이용한 연구지역의 산사태 취약성도=67,69,1

그림 3-16. 미교차적용에 대한 성공비율곡선 - 취약성 지수(x-축), 산사태발생 누적비율(y축)=68,70,1

그림 3-17. 교차적용에 대한 성공비율곡선 - 취약성 지수(x-축), 산사태발생 누적비율(y-축)=68,70,1

그림 3-18. 로지스틱 회귀분석을 이용한 연구지역의 산사태 취약성도=73,75,1

그림 3-19. 미교차적용에 대한 성공비율곡선 - 취약성 지수(x-축), 산사태발생 누적비율(y-축)=74,76,1

그림 3-20. 교차적용에 대한 성공비율곡선 - 취약성 지수(x-축), 산사태발생 누적비율(y-축)=74,76,1

그림 3-21. 인공신경망 구조=80,82,1

그림 3-22. 가중치 결정을 위한 인공신경망 훈련 흐름도=80,82,1

그림 3-24. 인공신경망 기법을 이용한 연구지역의 산사태 취약성도=84,86,1

그림 3-25. 성공비율곡선 - 취약성 지수(x-축), 산사태발생 누적비율(y-축)=86,88,1

그림 3-26. 연구지역=89,91,1

그림 3-27. 연구의 흐름도=90,92,1

그림 3-28. 빈도비 모델을 적용한 지반침하 위험도=98,100,1

그림 3-29. 로지스틱 회귀 모델을 적용한 지반침하 위험도=99,101,1

그림 3-30. 각 모델별 성공비율곡선 - 위험도 지수(x-축), 지반침하 누적비율(y-축)=100,102,1

그림 3-31. 연구지역, 중국 상하이시 및 주변지역=103,105,1

그림 3-32. 위성 센서의 차이로 발생하는 온도계산결과를 보정하기 위한 Landsat 5 TM과 ETM+ 열적외선 센서사이의 DN값과 온도와의 상관관계분석 그래프=111,113,1

그림 3-33. Landsat 위성자료를 이용하여 작성된 토지피복도=112,114,1

그림 3-34. Landsat 5 TM과 LAndsat ETM+ 열적외선 영상자료를 이용하여 작성된 중국 상하이시 및 주변지역의 지표온도분포도=113,115,1

그림 3-35. 대기 투과의 가시광선, 적외선 및 마이크로파 영역(Sabins, 1997)=122,124,1

그림 3-36. Landsat TM의 대기효과보정=127,129,2

그림 3-37. Landsat ETM+의 대기효과보정=128,130,2

그림 3-38. ASTERd의 대기효과보정=129,131,2

그림 3-39. Landsat TM (R:1, G:4, B:y) 위색조합영상=131,133,1

그림 3-40. Landsat TM (R:1, G:5, B:7) 위색조합영상=131,133,1

그림 3-41. Landsat ETM+ (R:1, G:4, B:7) 위색조합영상=132,134,1

그림 3-42. Landsat ETM* (R:1, G:5, B:7) 위색조합영상=132,134,1

그림 3-43. ASTER (R:3, G:2, B:1) 위색조합영상=133,135,1

그림 3-44. ASTER (R:4, G:6, B:8) 위색조합영상=133,135,1

그림 3-45. ASTER (R:13, G:12, B:10) 위색조합영상=134,136,1

그림 3-46. Landsat TM 3/1=135,137,1

그림 3-47. Landsat TM 5/7=135,137,1

그림 3-48. Landsat TM 5/4=136,138,1

그림 3-49. Landsat TM을 이용한 광물조합=136,138,1

그림 3-50. Landsat TM을 이용한 열수조합=137,139,1

그림 3-51. Landsat ETM+ 3/1=137,139,1

그림 3-52. Landsat ETM+ 5/7=138,140,1

그림 3-53. Landsat ETM+ 5/4=138,140,1

그림 3-54. Landsat ETM을 이용한 광물조합=139,141,1

그림 3-55. Landsat ETM을 이용한 열수조합=139,141,1

그림 3-56. 통계비 기반 광학 위성자료와 SAR 자료의 결정 수준 융합 과정=142,144,1

그림 3-52. 연구지역 위치도=144,146,1

그림 3-58. 연구지역의 다중 센서 위성 자료, (a) JERS-1 OPS (1998. 7, 17), (b) JERS-1 SAR (1998. 7. 8)=145,147,1

그림 3-59 적용 결과 (a) 베이지안 이론을 이용한 광학 자료의 분류 결과, (b) 베이지안 이론을 이용한 SAR 자료의 분류 결과, (c) 인공신경망을 이용한 광학 자료의 분류 결과, (d) 인공신경망을 이용한 SAR 자료의 분류 결과, (e) 베이지안 이론을 이용한 광학 자료와 SAR 자료의 융합 결과, (f) 인공신경망을 이용한 광학 자료와 SAR 자료의 융합 결과, (g) 통계비 기반의 광학 자료와 SAR 자료의 융합 결과=147,149,1

그림 3-60. Spectroradiometer(GER-3700)=154,156,1

그림 3-61. 산불 피해 토양 및 건강한 토양=155,157,1

그림 3-62. 산불피해에 의한 식생의 분광반사율=156,158,1

그림 3-63. 소나무에 대한 밴드별 분광반사율=157,159,1

그림 3-64. 침엽수에 대한 band 3에서의 산불피해에 의한 영향=158,160,1

그림 3-65. 무감독(k-means) 분류에 의한 산불 피해지역 추출=159,161,1

그림 3-66. SPOT-4호 지구관측위성이 2005년 4월 8일 촬영한 ① 강원도 양양군 산 불(2005년 4월 4일 발생)과 ② 속초시 산불(2004년 3월 10일 발생)로 인한 산림피해지역=160,162,1

그림 3-67. ASTER 영상을 이용한 DEM 생성=162,164,1

그림 3-68. 동일궤도 상의 다른 위치에서 촬영된 영상에서의 시차=163,165,1

그림 3-69. 입체 영상의 중첩=164,166,1

그림 3-70. 내몽골지역의 ASTER 영상(3/2/1)=165,167,1

그림 3-71. SRTM(47N Zone) 영상의 일부=166,168,1

그림 3-72. DEM 생성을 위한 ASTER 입력 밴드=167,169,1

그림 3-73. DEM(Manual tie 포인트 이용)=168,170,1

그림 3-74. DEM(Automatic tie 포인트 이용)=169,171,1

그림 3-75. 에필폴라 영상에 의해 생성된 여색입체영상=170,172,1

그림 3-76. 내몽골(UTM 47N zone)의 DEM=171,173,1

그림 3-77. SRTM(90m)와 ASTER 영상기반의 DEM의 Profile 분석=172,174,1

그림 3-78. 크리깅과 시뮬레이션의 비교 예시=176,178,1

그림 3-79. 연구지역과 연구지역의 Landsat 5 화상=177,179,1

그림 3-80. 연구지역의 지질도=179,181,1

그림 3-81. 지화학 자료 샘플링 위치도=179,181,1

그림 3-82. 연구 방법흐름도=180,182,1

그림 3-83. Zn의 크리깅과 시뮬레이션 결과=182,184,1

그림 3-84. 시뮬레이션 결과에 따른 예측비율곡선의 비교 결과=183,185,1

그림 3-85. 시뮬레이션에 따른 예측비율곡선의 오차 표시=184,186,1

그림 3-86. 일차원 연쇄 Markov Chain 계산 흐름도=191,193,1

그림 3-87. 일반화된 이차원 연쇄 Markov Chain 확률공식을 이용한 계산 흐름도=193,195,1

그림 3-88. 이차원 연쇄 Markov Chain 계산 흐름도=194,196,1

그림 3-89. 원래(a) 및 수정된(b) 지질도=196,198,1

그림 3-90. 무작위로 선택된 샘플 위치도=197,199,2

그림 3-91. 각 샘플의 검증 결과=198,200,1

그림 3-92. 해외지질자원 정보검색 시스템 구성=206,208,1

그림 3-93. 해외지질자원 정보검색 시스템 메인화면(1. CI영역, 2. 메뉴영역, 3. 로그인 영역, 4. 지도영역, 5. 관련사이트, 6. 공지사항, 7. 주소영역)=206,208,1

그림 3-94. 서브화면 레이아웃(1. CI영역, 2, 메뉴영역, 3. 로그인영역, 4. 정보검색 영역, 5. 관련사이트, 6. 지도영역(자료검색))=207,209,1

그림 3-95. 해외지질자원 정보 중 도면, 보고서 자료 검색 순서도=209,211,1

그림 3-96. WebGIS 자료 검색 순서도=209,211,1

그림 3-97. WebGIS 검색 화면=210,212,1

그림 3-98. WebGIS 범례와 속성정보 검색 화면=210,212,1

그림 3-99. 회원정보 변경 화면=211,213,1

그림 3-100. 해외지질자원 정보검색 시스템 게시판의 구성=212,214,1

그림 3-101. 해외지질자원 정보검색 시스템 사용자 도움말 화면=213,215,1

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