기계학습모델을 적용한 산사태 취약성도이며, 공간적으로 산사태에 대해 상대적으로 취약한가에 대한 정보가 포함되어 있고, 파일 포맷은 ascii, grid, geotiff 입니다.
- 데이터 사용법 -
- 본 데이터를 사용하려면 상용프로그램인 ArcGIS S/W나 오픈 소프트웨어인 QGIS 프로그램( https://qgis.org/en/site/forusers/download.html에서 다운)을 사용하면 됩니다.
- asc파일은 각 셀의 값을 나타내는 텍스트 파일로 텍스트 에디터나 엑셀에서 불러올 수 있습니다.
- 전문적 프로그램 활용이 어려운 일반 사용자들을 위해 이미지파일을 제공합니다.
-학습 모델 설명-
* Long short-term memory(LSTM): LSTM은 딥 러닝 분야에서 사용되는 인공 순환 신경망(RNN) 아키텍처임. 표준 피드포워드(Feedforward) 신경망과 달리 LSTM에는 피드백 연결이 있음.
* Convolutional Neural Network (CNN) : 이미지 인식을 위하여 만들어진 딥러닝 구조; 이미지의 공간적 특성을 반영하기 위해 아핀(affine) 계층 대신에 합성곱(Convolution) 계층 적용
- 데이터 확장자 설명 -
geotiff : 지리 참조 정보가 포함되어 있는 이미지 파일형식의 데이터 입니다. (.tiff)
grid: 각 격자에 고유한 값이 저장되어있는 Esri사 고유의 래스터 파일형식의 데이터입니다. (.grid)
ASCII: 래스터의 속성을 정의하는 헤더 정보와 공백으로 구분 된 각 셀의 값으로 래스터를표현하는 텍스트 파일이며, 프로그램간 자료 호환을 위해 만들어진 파일입니다. (.asc)