GIS 기반의 하천망분석도 집수구역 자동 분할을 위한 알고리듬 및 모듈 개발

박용길; 김계현; 유재현

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박용길 (인하대학교 공간정보공학과) 김계현 (인하대학교 공간정보공학과) 유재현 (인하대학교 공간정보공학과)

저널정보: 한국지리정보학회 한국지리정보학회지 한국지리정보학회지 제20권 제4호

발행연도: 2017.1

수록면: 126 - 138 (13page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.

Recently, the national interest in environment is increasing and for dealing with water environment-related issues swiftly and accurately, the demand to facilitate the analysis of water environment data using a GIS is growing. To meet such growing demands, a spatial network data-based stream network analysis map(Korean Reach File; KRF) supporting spatial analysis of water environment data was developed and is being provided. However, there is a difficulty in delineating catchment areas, which are the basis of supplying spatial data including relevant information frequently required by the users such as establishing remediation measures against water pollution accidents. Therefore, in this study, the development of a computer program was made. The development process included steps such as designing a delineation method, and developing an algorithm and modules. DEM(Digital Elevation Model) and FDR(Flow Direction) were used as the major data to automatically delineate catchment areas. The algorithm for the delineation of catchment areas was developed through three stages; catchment area grid extraction, boundary point extraction, and boundary line division. Also, an add-in catchment area delineation module, based on ArcGIS from ESRI, was developed in the consideration of productivity and utility of the program. Using the developed program, the catchment areas were delineated and they were compared to the catchment areas currently used by the government. The results showed that the catchment areas were delineated efficiently using the digital elevation data. Especially, in the regions with clear topographical slopes, they were delineated accurately and swiftly. Although in some regions with flat fields of paddles and downtowns or well-organized drainage facilities, the catchment areas were not segmented accurately, the program definitely reduce the processing time to delineate existing catchment areas. In the future, more efforts should be made to enhance current algorithm to facilitate the use of the higher precision of digital elevation data, and furthermore reducing the calculation time for processing large data volume.

#하천망분석도 #지리정보시스템 #집수구역 자동 분할 #수치표고모델 #흐름방향도

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

De Jager, A.L. / 2010 / Development and demonstration of a structured hydrological feature coding system for Europe / Hydrological Sciences Journal 55(5):661~674

Beeri, C. / 2004 / Object fusion in geographic information systems / Proceeding of the 30th VLDB Conference :816~827

Horn, R. C. / 1994 / History of the U.S. EPA's river reach file: a national hydrographic database available for ArcInfo applications / Proceedings of the Fourteenth Annual ESRI User Conference

조명희 / 2013 / 수생태계 건강성 통합정보 분석을 위한 GIS DB 구축 및 활용에 관한 연구 / 한국지리정보학회지 16(4):189~203

권문진 / 2012 / 수질모델링 지원을 위한 GIS 기반 한국형 Reach File 설계 / 한국수자원학회 논문집 45(1):1~13

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박용길

소속기관 인하대학교 공간정보공학과

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 3 이용수 73

김계현

소속기관 인하대학교 공간정보공학과

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 6 이용수 91

유재현

소속기관 인하대학교 공간정보공학과

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 2 이용수 38

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (11)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)