하구역 수질관리 지원을 위한 GIS 기반의 EFDC 모델 연계시스템 개발에 관한 연구 :

이건휘

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 이건휘 (인하대학교, 인하대학교 대학원)

지도교수: 김계현

발행연도: 2015

저작권: 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수1

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

하구역 수질관리 지원을 위한 GIS 기반의 EFDC 모델 연계시스템 개발에 관한 연구

이건휘 일반 2015.01 학위논문

2014

수질관리 지원을 위한 GIS기반의EFDC 모델 후처리 시스템 개발 연구

이건휘 , 김계현 , 박용길 외 1명 한국공간정보학회지 2014.08 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

하구둑이 축조된 하구에서는 대부분 하천의 흐름이 정체되어 수질오염문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 정부와 지자체에서는 하구수질을 복원을 위하여 다양한 노력을 시도하고 있다. 그러나 하구 관리를 위한 제반지식이나 하구수질변화 예측 및 분석 시스템이 미비하여 수질문제를 해결하기 위한 적절한 관리방안 도출이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 현 상태를 진단하고 미래 수질변화를 예측함으로써 하구의 수질관리를 지원할 수 있는 GIS 기반 수질변화 예측시스템 개발에 관한연구를 수행하였다. 이를 위해 하구 수질변화 예측에 적합한 EFDC 모델에 대하여 조사하고, 모델 전문가들과 면담을 진행하였으며, 시스템 개발에 필요한 모델 입·출력 자료 및 GIS 기반의 주제도를 수집 및 구축하였다. 또한 EFDC 모델과 GIS시스템 간의 적합한 연계방법을 선정하기 위하여 관련 사례를 조사하였으며, 전문가 의견을 바탕으로 시스템의 주요 기능을 설계하였다. 시스템 주요 기능은 EFDC 입력 파일 수정 모듈, ASCII 변환 모듈, 이미지 생성 모듈과 생성된 결과를 GIS 기반의 환경에서 표출하기 위한 결과표출 모듈로 구성하였다. 설계된 각각의 모듈을 개발하기 위한 개발 언어로 Microsoft사의 Visual Baisc .NET을 사용하였으며, EFDC 모의결과 이미지의 생성 및 가시화를 위하여 ESRI사의 ArcObjects와 Chart FX를 컴포넌트로 활용하였다. 최종적으로 실제 하구 관리정책에 활용되는 다양한 시나리오별 입력 자료를 수집하여 적용해 봄으로써 활용성에 대한 검증을 수행하였다.
본 연구에서 개발된 GIS 기반의 하구역 수질변화예측 시스템은 하구역의 수질문제를 해결하기 위한 다양한 정책 시나리오를 구성하고 모의할 수 있으며, 복잡한 EFDC 모의결과자료를 GIS 기반의 이미지로 가시화함으로써 사용자가 모의결과의 공간적인 분포상태 및 패턴을 즉각적으로 확인할 수 있도록 하였다.
향후에는 하구역의 수질이나 생태에 관련된 다양한 관측 자료와 GIS 주제도를 수집 및 구축하여 모의결과에 대한 검증과 통합적인 수질관리를 위한 정보가 제공되어야 할 것이다. 나아가 웹기반의 시스템 개발 및 홍보로 다양한 사용자에게 하구 관리의 중요성을 인지시키며, 하구 관리를 위한 주민 참여에 기여할 것으로 사료된다.

#EFDC #GIS #연계 #하구

제 1 장 서 론 1
1.1 연구 배경 및 필요성 1
1.2 연구 목적과 범위 2
1.3 연구 내용 및 방법 3
1.4 논문의 구성 4
제 2 장 이론적 고찰 6
2.1 이론적 배경 6
2.1.1 하구 관리의 중요성 6
2.1.2 국내 하구관리의 문제점 7
2.1.3 하구 수질변화 예측시스템의 필요성 8
2.1.4 영산강 하구역 9
2.2 하구수질변화 예측모델 선정 및 연계방안 10
2.2.1 EFDC 모델 10
2.2.2 연계 방안 13
2.2.3 연계 방안 선정 16
2.3 국내외 연구 사례 17
2.3.1 국내 연구 사례 17
2.3.2 국외 연구 사례 19
2.3.3 국내외 연구 사례 고찰 21
제 3 장 GIS기반 수질변화 예측시스템 개발 23
3.1 사용자 요구분석 23
3.1.1 모델 입력 파일 23
3.1.2 EFDC 모델 구동 25
3.1.3 EFDC 모델 연계 기능 정의 28
3.2 시스템 개발환경 정의 32
3.3 데이터베이스 설계 및 구축 33
3.3.1 GIS 자료 수집 및 구축 34
3.3.2 모델 자료 구축 38
3.4 GIS 기반 수질변화 예측시스템 개발 41
3.4.1 시스템 설계 및 개발 41
제 4 장 시스템 개발 결과 및 고찰 53
4.1 GIS 기반 수질변화 예측시스템 개발 결과 53
4.1.1 시스템 메인 GUI 53
4.1.2 시나리오 선택 54
4.1.3 경계지점 선택 55
4.1.4 입력 파일 수정 55
4.1.5 EFDC 모델 실행 56
4.1.6 ASCII 추출 57
4.1.7 이미지 변환 57
4.1.8 평면분포 조회 59
4.1.9 단면분포 조회 60
4.1.10 정점 조회 60
4.1.11 시나리오 결과 조회 62
4.2 시스템 검증 64
4.3 고찰 68
제 5 장 결론 69
5.1 결론 및 기대효과 69
5.2 향후 연구 70
참 고 문 헌 71

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

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)