경사분석 알고리즘 번역(한국어 원본)본 연구는 경사분석에 사용되는 알고리즘 4가지를 비교하여 경사분석의 정확성을 파악하였습니다. 1m, 5m, 10m DEM을 이용하여 경사분석 알고리즘을 비교하였으며, 더불어 경사별로 3가지 DEM을 비교하였습니다.
DEM을 이용한 경사분석 알고리즘에는 여러 가지가 있으며 그 중 경사분석에 가장 일반석으로 많이 사용되는 알고리즘 4가지를 선정하여 분석하였습니다.
Neighborhood 알고리즘은 일반적으로 많이 사용되고 있는 알고리즘으로 표와 같은 수식이 적용되며 ArcGIS, GRASS GIS에서 채택되어 사용되고 있습니다.
3rd order Finite Difference알고리즘은 수식에도 표현되어 있듯이 중심셀과 6개의 셀만을 대상으로 분석하는 알고리즘입니다.
또한 Frame Finite Difference알고리즘의 수식은 다음과 같으며 중심셀과 4개의 대각 셀만을 대상으로 분석합니다.
마지막으로 Maximum알고리즘의 수식은 다음과 같으며 지역의 변동성을 유지하고 중심셀과 하나의 이웃셀 사이의 경사를 계산하여 분석합니다. Maximum알고리즘의 차별성은 이웃셀을 선정할 때 가장 큰 값을 선정한다는 것입니다.
실험지역은 경기도 오산시의 일부분이며 실험지역의 정사영상은 오른쪽과 같습니다.
정사영상은 1번이며 2번과 3번, 4번은 Ground와 Low vegetation을 이용하여 공간보간하여 생성한 DEM입니다.
2번의 경우 1m DEM이며, 3번은 5m DEM, 4번은 10m DEM입니다.
이 표는 4가지 경사분석 알고리즘을 1m, 5m, 10m DEM에 적용하여 경사도 구간별로 경향과 알고리즘별의 경사도 값을 파악하여 특징을 분석 할 수 있습니다.
해상도가 다른 1m, 5m, 10m DEM의 경사구간별 비율을 평가하였더니 Maximum 알고리즘을 제외하고 나머지 알고리즘은 0°와 5°사이의 경사가 비슷한 비율을 가지는 것으로 나타났습니다. 5°~10°, 10°~15°사이의 경사는 해상도가 낮아질수록 비율이 높아지는 결과가 나타났으며 20°~25°, 25°~30°, 30°~35°, 40°이상의 경사는 해상도가 낮아질수록 비율도 함께 낮아지는 결과가 나타났습니다.
Maximum알고리즘을 제외한 나머지 알고리즘은 비슷한 결과값이 도출되는 것을 확인할 수 있습니다.
본 연구에서는 라이다 자료를 이용하여 고정밀의 DEM을 생성하고 경사분석을 수행하였으며 다음과 같은 결과를 도출하였습니다.
첫째, 라이다자료의 Ground, Low vegetation을 이용하여 고정밀의 DEM을 생성할 수 있습니다. 또한 이를 통해 다양한 경사분석 알고리즘을 평가할 수 있었습니다.
둘째, 5°~15°사이의 경사구간에서는 비율이 낮아지는 특성이 있었으며 20° 이상의 경사구간에서는 DEM의 해상도가 낮아짐에 따라 그에 따른 비율이 감소하는 특성을 나타냈습니다.
셋째, Maximum알고리즘이 가장 낮은 정확도를 보였으며 나머지 3개의 알고리즘은 유사한 특성을 가졌습니다.
3. 연구 배경 및 목적에 앞서 응급의료서비스에 대해서 말씀드리겠습니다. 응급의료서비스란 빠른 시간 내에 가까운 응급의료시설로 이송하여 응급처치를 하는 것을 말합니다.
우리나라의 응급의료시설은 대부분 대도시로 편중되어 있어 응급의료 서비스가 미흡한 지역의 사망률은 약 40%에 달합니다. 따라서 각 응급의료질병별 취약지역을 분석하여 응급의료 서비스 커버율 개선과 적절하고 빠른 처치가 가능하도록 하고자 합니다.
4. 다음 표에서 보여지는 바와 같이 충청북도 지역이 상대적으로 응급의료 서비스가 취약하다고 판단되어 연구 지역으로 선정하였습니다.
5. 취약지 분석에는 네트워크 분석을 활용하였습니다. 대표적으로 4가지의 방법 중 New Service Area를 사용하였습니다. New Service Area는 지정된 비용으로 이동 가능한 영역을 찾을 수 있는 방법입니다.
6. 연구 실험입니다. 다음 지도는 응급의료 취약지 분석에 사용한 충청북도의 응급의료센터 42곳을 나타냈습니다. 응급의료센터는 오른쪽 표에서 보여지는 바와 같이 5가지의 종류로 나눠져 있었습니다.
7. 위의 표는 응급의료 중요성이 높은 질병의 최소이송시간을 나타냈으며, 아래 표는 도로 유형별 제한 속도를 나타냈습니다. 응급의료는 주변 상황에 대한 제한이 없기 때문에 도로 유형별 제한 속도의 80%를 사용하여 분석하였습니다.
8. 네트워크 분석을 통해 얻은 결과 값과 충청북도의 인구수와 면적을 비교하여 최종 충청북도 응급의료 취약지역을 도출하였습니다.
9. 그 결과 괴산군 청천면이 가장 취약한 것으로 나타났으며 그 뒤를 이어 단양군 영춘면, 영동군 상촌면 순으로 분석되었습니다.
10. 결론입니다. 첫째, 충청북도 내 인구가 많이 분포한 편인 괴산군 청천면이 가장 취약한 것으로 분석되었습니다. 둘째, 각각의 질병별 최소이송시간별로 응급의료서비스 지역이 달라 지금보다 좀 더 체계적인 응급의료서비스 체계가 마련될 필요가 있다 라는 것을 알 수 있었습니다. 셋째로는 향후 응급의료시설 증설시 의사결정을 지원할 수 있는 정보로 제공할 수 있다 라는 것을 알 수 있었습니다. |
경사분석 알고리즘 번역(영어 번역본)This research compared the four algorithms used for slope analysis to verify the accuracy of slope analysis. The algorithms were compared using 1m, 5m, and 10m DEMs. In addition, three DEMs were compared for each slope.
There are various slope analysis algorithms using DEM. Among those, the most commonly used four algorithms for slope analysis were chosen.
Neighborhood algorithm is the most commonly used algorithm and applies the formulas in the table. ArcGIS and GRASS GIS choose to use this algorithm.
The 3rd order finite difference algorithm, as expressed in the formula, is an algorithm that analyzes only the center cell and six other cells.
In addition, the frame finite difference algorithm is as the following. It only analyzes the center cell and four diagonal cells.
Finally, the formula of a maximum algorithm is as the following. It analyzes by calculating the angle between the center cell and another neighboring cell while maintaining the volatility of the region. The maximum algorithm is distinctive in that it chooses the greatest value when choosing the neighboring cell.
The experimented area is part of Osan-si, Gyeonggi-do and the ortho imagery of the area is as the right side.
The ortho imagery is number 1. Number 2, 3, and 4 is the created DEM through spatial interpolation using ground and low vegetation.
Number 2 is a 1m DEM, number 3 a 5m DEM, and number 4 a 10m DEM.
This table can analyze the characteristics of the four slope analysis algorithms by applying the algorithms to the 1m, 5m, and 10m DEMs and comprehending the angle value of each algorithm and the trend of each section of the slope.
The results of the comparison between the ratios of the 1m, 5m, and 10m DEMs’ each angle sections showed that angles between 0° and 5° had similar ratios in all algorithms except for the maximum algorithm.
The angles from 5° to 10° and from 10° to 15° had a higher ratio as the resolution decreased. Angles from 20° to 25°, 25°~30°, 30°~35°, and greater than 40° had a lower ratio as the resolution decreased.
It can be verified that all algorithms except for the maximum algorithm obtained a similar result value.
This study uses the LiDAR data to create a high-precision DEM and perform slope analysis. The following results were derived.
Firstly, using the ground and low vegetation of LiDAR, a high-precision DEM could be created. In addition, evaluations on various slope analysis algorithms were possible.
Secondly, the ratio decreased between 5° and 15°. In sections with an angle greater than 20°, the ratio decreased according to the decrease of the DEM resolution.
Thirdly, the maximum algorithm had the lowest accuracy and the other three had similar characteristics.
3. Before discussing the research background and goal there will be an introduction of emergency medical services. Emergency medical service means transporting the patient to a nearby medical emergency facility for him or her to receive emergency treatment.
Most of the medical emergency facilities in Korea are concentrated in big cities. The death rate in areas with a lack of emergency medical services is approximately 40%. Therefore, this paper attempts to improve the cover rate of emergency medical services for a quicker treatment by analyzing areas with insufficient facilities according to each medical emergency.
4. As indicated in the following table, Chungcheongbuk-do was chose as the target region since it relatively lacks emergency medical services.
5. Network analysis was used for the analysis of regions with insufficient emergency medical services. The new service area was used among the four methods. The new service area is a method that can find the transportable range of area according to a given amount of money.
6. Research experiment. The following map indicates the 42 emergency medical centers in Chungcheongbuk-do that were used for the analysis of insufficient emergency medical services areas. Emergency medical centers are divided into five types as indicated in the right hand table.
7. The above table contains the minimum transportation time of emergencies that need urgent treatment. The table below includes the speed limit of each road type. Since medical emergencies are not limited by its surroundings the analysis used 80% of the speed limit.
8. By comparing the value obtained through network analysis and Chungcheongbuk-do’s population and size, the final areas with insufficient medical emergency services in Chungcheongbuk-do were chosen.
9. The results showed that Cheongcheon-myeon, Goesan-gun had the most insufficient services. Yeongchun-myeon, Danyang-gun and Sangchon-myeon, Yeongdong-gun followed.
10. Conclusion. Firstly, Cheongcheon-myeon Goesan-gun had the most insufficient service compared to its relatively big population within Chungcheongbuk-do. Secondly, areas for medical emergency services according to the minimum transportation time for each emergency were different. Therefore, there must be a more systematic medical emergency information system. Thirdly, the analysis results of areas with insufficient medical emergency services can be used in deciding future extensions of medical emergency facilities. |
