| 초록 |
□ 연구개요 스케일 혹은 해상도로 지칭되는 공간 자료의 분석 단위는 연구 목적이나 가용할 수 있는 자료의 양과 질에 따라 달라지며, 분석 결과에 직간접적으로 영향을 미치는 중요한 요소에 해당된다. 이 연구에서는 ‘고급 지구통계학 모형을 이용한 다양한 저해상도 공간 자료의 super-resolution mapping (SRM) 기술 개발’을 최종목표로, 주요 방법론으로 지구통계학을 기반으로 기존 연구의 한계를 개선한 고급 공간 상세화 기술 개발과 응용 연구를 수행하였다. 그동안 일부 속성 정보나 일부 형태로 표현되는 공간 자료를 대상으로 수행되어온 공간 상세화 기술을 다양한 속성/형태를 가진 공간 자료를 대상으로 확장하며, 이 때 자료에 내재된 고유 특성, 해상도 차이에 따른 통계적 특성 변화 등을 반영하면서 불확실성 분석이 가능한 방법론 개발에 주안점을 두면서 궁극적으로 상세화 결과를 직접적으로 이용하는 응용분야별 해석 가능 정보 제공을 목표로 연구를 수행하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 1차년도에는 연속형 수치자료의 기술 개발을 목표로 격자형 연속형 수치자료와 불규칙한 형태의 연속형 수치자료를 대상으로 각 자료에 특화된 지구통계학적 시뮬레이션 기반 SRM 기술을 개발하고 불확실성 정보를 추출하였다. 저해상도 위성기반 강우 산출물과 읍면동 단위의 질병자료를 대상으로 각각 사례연구를 수행하여, 원자료의 특성을 반영하면서 대안적인 상세화 결과를 도출할 수 있음을 확인하였으며 다량의 시뮬레이션 결과로부터 정량적 불확실성 정보의 공간분포를 생성하였다. 2차년도에는 범주형 토지피복 정보의 SRM 기술 개발을 목표로 일종의 구성 자료에 해당하는 토지피복 비율자료의 특성을 고려하여 다중 자료 변환 기술을 우선 개발하였고, 비율자료의 다중 자료 변환과 연계된 시뮬레이션 기법을 개발하였다. 토지피복 자료를 대상으로 한 실험을 통해 비율자료의 특성을 유지하면서 고해상도에서 개별적으로 의미있는 토지피복 시뮬레이션 생성이 가능함을 확인할 수 있었으며 전체 정확도로 우수하게 나타났다. 3차년도에는 상세화 결과를 이용하는 응용 모델과의 연계성을 검토한 후에, 상세화 결과를 입력 자료로 이용하는 모델 결과물의 민감도 분석을 수행하였다. 질병 위험도의 군집 분석 사례 연구를 통해 기존 단일 결과로만 제시된 상세화 결과로는 도출할 수 없는 모델 결과물에 해당하는 군집 분석 항목들의 불확실성 정보를 추가적으로 생성하여 차별화된 의사결정 보조 자료로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다. □ 연구개발결과의 중요성 앞으로 다양한 공간 자료의 생산과 이용이 급증할 것으로 전망할 때 해상도 변환 및 영향 분석은 공간 자료의 분석 및 모델링 분야에서 주요 연구 분야에 포함될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 기반 요소 기술(자료형에 영향을 거의 받지 않는 기본 방법론), 특화 기술(자료 특성을 고려한 방법론), 응용 기술(응용 분야의 성격을 고려한 방법론)과 같이 구분하여 수준별로 관련 기술을 개발하고 유기적으로 연결하였기 때문에 기존 연구분야 뿐만 아니라 새로운 응용 분야에도 확장이 가능하도록 하였다. 본 연구개발 기술 과정에서 특정 자료를 대상으로 적용성을 검토하였으나, 저해상도 공간자료를 기본적으로 사용하는 다양한 응용 분야(환경지구정보학, 지구과학, 수문/기상, 농업, 보건 등)에서 해상도 변환에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
