대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.
대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.
Korea has been known as volcanic disaster free area. However, recent surveying result shows that Baekdu mountain located in northernmost in the Korean peninsula is not a dormant volcano anymore. When Baekdu mountain is erupting, various damages due to the volcanic ash are expected in South Korea are...
Korea has been known as volcanic disaster free area. However, recent surveying result shows that Baekdu mountain located in northernmost in the Korean peninsula is not a dormant volcano anymore. When Baekdu mountain is erupting, various damages due to the volcanic ash are expected in South Korea area. Especially, volcanic ash in the air may cause big aviation accident because it can hurt engine or gauges in the airplane. Therefore, it is a crucial issue to interrupt airplane navigation, whose route is overlapped with volcanic ash, after predicting three dimensional dispersion of volcanic ash. In this paper, we deals with 3D visualization techniques for volcanic ash dispersion prediction results. First, we introduce the data acquisition of the volcanic ash dispersion prediction. Dispersion prediction data is obtained from Fall3D model, which is volcanic ash dispersion simulation program. Next, three 3D visualization techniques for volcanic ash dispersion prediction are proposed. Firstly proposed technique is so called 'Cube in the Air', which locates the semitransparent cubes having different color depends on its particle concentration. Second technique is a 'Cube in the Cube' which divide the cube in proportion to particle concentration and locates the small cubes. Last technique is 'Semitransparent Volcanic Ash Plane', which laminates the layer, whose grids present the particle concentration, and apply the semitransparent effect. Based on the proposed techniques, the user could 3D visualize the volcanic ash dispersion prediction results upon his own purposes.
Korea has been known as volcanic disaster free area. However, recent surveying result shows that Baekdu mountain located in northernmost in the Korean peninsula is not a dormant volcano anymore. When Baekdu mountain is erupting, various damages due to the volcanic ash are expected in South Korea area. Especially, volcanic ash in the air may cause big aviation accident because it can hurt engine or gauges in the airplane. Therefore, it is a crucial issue to interrupt airplane navigation, whose route is overlapped with volcanic ash, after predicting three dimensional dispersion of volcanic ash. In this paper, we deals with 3D visualization techniques for volcanic ash dispersion prediction results. First, we introduce the data acquisition of the volcanic ash dispersion prediction. Dispersion prediction data is obtained from Fall3D model, which is volcanic ash dispersion simulation program. Next, three 3D visualization techniques for volcanic ash dispersion prediction are proposed. Firstly proposed technique is so called 'Cube in the Air', which locates the semitransparent cubes having different color depends on its particle concentration. Second technique is a 'Cube in the Cube' which divide the cube in proportion to particle concentration and locates the small cubes. Last technique is 'Semitransparent Volcanic Ash Plane', which laminates the layer, whose grids present the particle concentration, and apply the semitransparent effect. Based on the proposed techniques, the user could 3D visualize the volcanic ash dispersion prediction results upon his own purposes.
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문제 정의
둘째, 전 지구적인 확산을 가시화 한 Gűnther et al.(2015)의 연구와 다르게 국지적인 한반도 지역의 화산재 확산 예측 결과의 가시화를 다룬 것이다. 본 논문은 다음과 같이 구성된다.
이런 경우에 옥트리는 매우 경제적이며, 적은 메모리 소비만으로 고해상도 복셀 공간을 만들 수 있게 해 준다. 따라서 본 연구에서는 객체가 특정 노드에 편협 되는 것을 방지하기 위해 트리 공간을 중첩해서 관리함으로서 3D공간을 효율적으로 사용할 수 있는 장점을 가진 느슨한 옥트리를 사용한다.
본 논문에서는 Fall3D를 이용하여 화산재의 확산 예측결과(농도 및 위치 값)를 구하고 이를 삼차원으로 가시화 하는 기법을 다룬다. 과학적 현상을 가시화 하는데 있어 하나의 해결책만 존재하는 것은 아니다.
Simmon(2011)은 CALIPSO (Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation)와 MODIS 위성의 데이터를 융합하여 2010년에 발생된 아이슬란드 Eyjafjallajkull 화산의 화산재 가시화를 시도하였다. 이 연구에서 저자는 CALIPSO 위성데이터로 화산재의 삼차원 위치를 취득하고 이를 MODIS 영상과 중첩하여 표현하는 방식을 제안하였다. Simmon(2011)의 가시화 기법은 화산재 구름의 윗부분만 표현이 가능한 한계가 있으며, 위성 영상에서 위/경도에 해당하는 이차원 위치만 가시화 하였다.
(2015)은 2011년 5월과 6월에 걸쳐 3주안에 발생한 세 곳(아이슬란드, 칠레, 에리트레아)의 화산폭발 시 화산재의 농도, 고도, 궤적 등을 위성데이터 기반으로 가시화 하였다. 이 연구에서는 화산재 농도와 궤적을 색을 달리하여 삼차원 상에 표현하고 항공 교통에 미치는 영향을 분석하였다.
가설 설정
본 연구에서는 화산재 확산 예측 결과의 삼차원 가시화 기법을 제안하고 백두산에서 화산이 폭발할 것을 가정하여 그 예측결과를 가시화 하였다. 가시화를 위한 백두산 지역의 수치표고모형은 SRTM 세계지형고도를 사용하였고 위성영상은 Landsat 데이터를 사용하였다.
제안 방법
‘공중의 큐브’ 기법의 한계를 극복하기 위하여 두 번째로 농도 별로 큐브를 쪼개어 표현하는 방식을 제안한다.
각 레이어의 격자 별 입자 총농도가 구해진 후 각 격자는 농도에 따라 색을 달리 하였다. 또한 화산재를 안개처럼 보이게 하기 위하여 투명도를 조절하였다.
이 기법은 격자를 가지는 커다란 하나의 레이어를 공중에 위치시키는 기법이다. 각 레이어의 격자는 화산재의 입자 총농도를 나타내고 있으며 투명도를 달리하여 표현함으로써 화산재가 안개처럼 보일 수 있도록 하였다. 화산재의 확산을 예측하여 항공기의 운항 여부를 결정하여야 하는 의사결정자는 ‘공중의 큐브’ 방식으로도 충분한 정보를 얻을 수도 있다.
또한 이 큐브의 중점은 V-world 지구본 기반의 WGS84 구면 좌표계로 설정한다. 각 큐브는 투명도를 갖도록 표현하였으며 전체 입자 총농도 값의 최대와 최솟값을 구한 후, 그 단계를 10단계로 나누어 저장하고 외부 입력에 의해 단계 별로 색상 값을 부여할 수 있도록 한다.
또한 계층 구조 화된 지형 데이터에 위성영상을 좌표체계에 맞게 오버랩 하여 백두산 지역 지형을 가시화 한다. 대용량 지형 전체 메모리 로딩은 불가능 하므로 분석된 시각화 기술로 데이터를 피라미드식으로 계층 구조화 하고 3차원 렌더링 기법을 통해 사용자가 보기에 적절한 각 지형 매쉬의 렌더링 상세도를 조절하여 초당 60 Frame 이상의 화면 표현이 가능해 지면서 3차원 시뮬레이션의 가시화를 최적화 한다. 사용된 백두산 지역의 수치표고모형과 위성영상의 그림은 Fig.
입자 총농도는 농도에 따라 색을 달리하여 표현하였다. 두 번째로 제안한 방식은 ‘큐브 속의 큐브’ 방식이다. ‘공중의 큐브’ 방식을 개선하여 각 큐브를 농도에 따라 세분화함으로써 화산을 입자처럼 보일 수 있도록 하였다.
첫째, 화산재 확산 예측데이터의 취득에 대하여 소개한다. 둘째 화산재 예측 결과의 세 가지 가시화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 ‘공중의 큐브’, ‘큐브 속의 큐브’, 그리고 ‘반투명 화산재 평면’이라 정의된다.
따라서 세 번째로 제안하는 방식은 계산 량의 부담이 적고 화산재를 ‘안개’처럼 표현할 수 있는 기법이다.
원 지형 고도 데이터를 활용하여 높이 값 계층구조를 구성하고 각 지형 매쉬의 고도 값을 활용하여 음영 기복도를 생성한다. 또한 계층 구조 화된 지형 데이터에 위성영상을 좌표체계에 맞게 오버랩 하여 백두산 지역 지형을 가시화 한다. 대용량 지형 전체 메모리 로딩은 불가능 하므로 분석된 시각화 기술로 데이터를 피라미드식으로 계층 구조화 하고 3차원 렌더링 기법을 통해 사용자가 보기에 적절한 각 지형 매쉬의 렌더링 상세도를 조절하여 초당 60 Frame 이상의 화면 표현이 가능해 지면서 3차원 시뮬레이션의 가시화를 최적화 한다.
각 레이어의 격자 별 입자 총농도가 구해진 후 각 격자는 농도에 따라 색을 달리 하였다. 또한 화산재를 안개처럼 보이게 하기 위하여 투명도를 조절하였다. 3D 그래픽 API의 특성상 반투명 효과는 시야 거리별로 소팅(Sorting)이 필요하므로 낮은 높이의 화산재 격자 레이어를 먼저 표현한 후 높은 레이어 순으로 표현 하여야 볼륨 형태의 입자 표현이 가능하다.
본 연구에서는 한 개의 큐브를 가로 세로 6km, 높이 1km의 크기로 정의하고 각 큐브의 중점에 대한 입자 총농도를 구한다. 만들어진 큐브는 현실감 있는 표현을 위해 가로 세로 높이 각 6km의 크기로 확대 과장하여 표현하였다. 결국 가시화에서의 높이는 실제 높이보다 과장되어 표현한 것이고 오해를 없애기 위해 가상의 막대 자를 백두산에 설치한 것이다.
본 연구에서는 한 개의 큐브를 가로 세로 6km, 높이 1km의 크기로 정의하고 각 큐브의 중점에 대한 입자 총농도를 구한다. 만들어진 큐브는 현실감 있는 표현을 위해 가로 세로 높이 각 6km의 크기로 확대 과장하여 표현하였다.
나머지 지역의 공간정보는 국토교통부의 공간정보 오픈플랫폼(V-world)에서 제공하는 데이터를 이용하였다. 우선 화산재 확산 예측 프로그램인 Fall3D의 출력 포맷인 NetCDF 파일을 분석하여 가시화에 필요로 하는 레이어를 도출하였다. 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법은 총 세 가지가 제안되었다.
, 2014)하고 있는데 본 연구에서는 이 중 수치표모고형과 영상지도, 그리고 행정경계를 사용한다. 원 지형 고도 데이터를 활용하여 높이 값 계층구조를 구성하고 각 지형 매쉬의 고도 값을 활용하여 음영 기복도를 생성한다. 또한 계층 구조 화된 지형 데이터에 위성영상을 좌표체계에 맞게 오버랩 하여 백두산 지역 지형을 가시화 한다.
Simmon(2011)의 가시화 기법은 화산재 구름의 윗부분만 표현이 가능한 한계가 있으며, 위성 영상에서 위/경도에 해당하는 이차원 위치만 가시화 하였다. 이 연구에서 화산재의 고도를 보기 위해서는 다른 화면에 프로파일 그래프(예: Y축-고도, X축-경도)를 보여주는 방식을 취하였다. 화산재의 고도 별 분포를 감지하여 가시화하는 연구는 Maes et al.
(2016)에 의하여 시도되었다. 이 연구에서는 MetOp 위성에 탑재된 IASI(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) 센서를 이용하여 2011년에 발생한 칠레 Puyehue 화산폭발 시 수직방향 화산재의 분포를 감지하여 가시화 하였다. 이 연구 역시 삼차원 데이터를 실제 지상 수치표고모형과 영상위에 보여주는 부분에서는 한계가 있었다.
제안된 기법은 ‘공중의 큐브’, ‘큐브 속의 큐브’, 그리고 ‘반투명 화산재 평면’이라 정의된다.
제안된 첫 번째와 두 번째의 방식은 기본적으로 큐브를 생성하여 화산재를 표현하였다. Fig.
첫 번째로 제안하는 기법은 육면체(큐브) 단위영역 별로 화산재의 농도를 표현한 기법이다. 이 기법을 ‘공중의 큐브’ 기법이라 정의한다.
본 논문은 다음과 같이 구성된다. 첫째, 화산재 확산 예측데이터의 취득에 대하여 소개한다. 둘째 화산재 예측 결과의 세 가지 가시화 기법을 제안한다.
대상 데이터
본 연구에 사용된 원 지형 데이터는 CGIAR-CSI SRTM 세계 지형고도(약 90m의 해상도)와 백두산 지역의 Landsat 위성영상(약 1m 해상도)이다. 나머지 지역의 3차원 데이터는 국토교통부의 공간정보 오픈플랫폼(V-world)에서 제공하는 데이터를 이용한다. 공간정보 오픈플랫폼은 수치표고모형, 3차원 건물, 영상지도, 행정경계 등 다양한 정보를 제공(Kim et al.
가시화를 위한 백두산 지역의 수치표고모형은 SRTM 세계지형고도를 사용하였고 위성영상은 Landsat 데이터를 사용하였다. 나머지 지역의 공간정보는 국토교통부의 공간정보 오픈플랫폼(V-world)에서 제공하는 데이터를 이용하였다. 우선 화산재 확산 예측 프로그램인 Fall3D의 출력 포맷인 NetCDF 파일을 분석하여 가시화에 필요로 하는 레이어를 도출하였다.
화산재 확산 예측데이터를 가시화하기 위해서는 우선 화산재 확산 예측 데이터를 취득해야 한다. 본 연구 에서는 상용 시뮬레이션 모델링 프로그램의 하나인 Fall3D와 WRF(Weather Research Forecasting) 모델을 이용하여 화산재 확산 예측 데이터를 취득한다.
화산재가 3차원 상에 구현되기 위해서는 그 배경이 되는 현실감 있는 3차원 지형을 필요로 한다. 본 연구에 사용된 원 지형 데이터는 CGIAR-CSI SRTM 세계 지형고도(약 90m의 해상도)와 백두산 지역의 Landsat 위성영상(약 1m 해상도)이다. 나머지 지역의 3차원 데이터는 국토교통부의 공간정보 오픈플랫폼(V-world)에서 제공하는 데이터를 이용한다.
평면 레이어의 격자 간격을 정의한 후 레이어의 고도를 정의한다. 본 연구에 서는 지상으로부터 500m 간격으로 설정하였다. 레이어의 격자 크기와 고도가 정의되면 각 레이어 격자 중심의 경도, 위도, 그리고 고도가 구해진다.
이를 위해서 우선 단위 큐브의 크기를 정의한다. 본 연구에서는 큐브의 크기를 가로 9km, 세로 9km, 그리고 높이를 1.5km로 정의하였다. 그리고 Fall3D에서 입자의 분포 및 농도를 계산할 때, 큐브의 중점에 대해서만 연산을 수행하도록 한다.
입자 총농도(Total particle concentration)는 비행고도에서의 농도를 이야기 하므로 고도 값이 존재하며, 나머지 지표에서의 PM10 농도, 입자의 지표 침적량, 그리고 지표침적 두께의 고도 값은 0이다. 본 연구의 목표는 3차원 가시화 이므로 이들 레이어 중 본 연구에서 사용되는 레이어는 입자 총농도 레이어 이다.
이론/모형
본 연구에서는 화산재 확산 예측 결과의 삼차원 가시화 기법을 제안하고 백두산에서 화산이 폭발할 것을 가정하여 그 예측결과를 가시화 하였다. 가시화를 위한 백두산 지역의 수치표고모형은 SRTM 세계지형고도를 사용하였고 위성영상은 Landsat 데이터를 사용하였다. 나머지 지역의 공간정보는 국토교통부의 공간정보 오픈플랫폼(V-world)에서 제공하는 데이터를 이용하였다.
이 기법은 고농도 부분은 화산재 격자의 개수를 많게 표현 하고 저농도에서는 화산재의 개수를 적게 표현하여 현실감을 극대화 하는 것이다. 이를 위해 느슨한 옥트리 알고리즘을 적용한다.
성능/효과
이 기법이 ‘공중의 큐브’와 비교하여 다른 점은 첫째, 화산재가 ‘입자’ 처럼 보이지 않고 ‘안개’처럼 보이게 하는 효과가 있다. 둘째, 삼차원 가시화를 위한 연산량에 있어 부담을 줄일 수 있었다. ‘공중의 큐브’ 방식은 입자 하나하나를 모두 표현하여야 하나, ‘반투명 화산재 평면’ 기법은 레이어만을 표현하면 되기 때문이다.
후속연구
또한 급박한 상황에서 빠른 가시화 결과를 보여주어야 한다면 연산 부담이 제일 적은 ‘반투명 화산재 평면’이 제일 좋을 수도 있다. 따라서 본 연구에서 제시된 다양한 기법을 바탕으로 사용자의 목적에 맞게 화산재해 확산 예측 가시화 결과물을 사용할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 MetOp 위성에 탑재된 IASI(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) 센서를 이용하여 2011년에 발생한 칠레 Puyehue 화산폭발 시 수직방향 화산재의 분포를 감지하여 가시화 하였다. 이 연구 역시 삼차원 데이터를 실제 지상 수치표고모형과 영상위에 보여주는 부분에서는 한계가 있었다. Gűnther et al.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
900년대의 백두산 화산 폭발은 2010년 아이슬란드 화산폭발의 몇 배 수준인가?
, 2013). 900년대의 백두산 화산 폭발은 2010년 아이슬란드 화산폭발의 1,000배 이상 수준(KMA, 2011)으로써 이 정도의 폭발이 발생할 경우 우리나라는 물론 동북아 일대 대규모의 정치적 혼란과 경제적 피해가 예상된다. 한국 정부에서도 이와 같은 위험성을 인식하여 국민안전처 주관으로 2012년부터 ‘화산재해 대응시스템 개발’ 연구과제를 통해 화산재해의 피해를 예측하고 대응하는 IT 기반 시스템의 구축기술을 개발하고 있다.
백두산은 어떤 화산으로 분류되어 있는가?
대한민국은 그간 화산재해에 대하여 안전한 지역으로 분류되어 왔으나, 최근의 관측 및 연구결과들은 더이상 한반도가 화산 재해로부터 안전한 지역이 아님을 보여주고 있다. 백두산은 900년대 대폭발 이후 대규모 분화를 보이고 있지 않아 휴화산으로 분류되어 왔다. 그러나 문헌상으로는 1668년, 1702년, 그리고 1903년에 중소 규모의 분화를 한적이 있다(KMA, 2011).
900년대 이후 백두산이 문헌상으로 분화한 시기는 언제가 있는가?
백두산은 900년대 대폭발 이후 대규모 분화를 보이고 있지 않아 휴화산으로 분류되어 왔다. 그러나 문헌상으로는 1668년, 1702년, 그리고 1903년에 중소 규모의 분화를 한적이 있다(KMA, 2011). 또한 2002년부터 다시 활발하게 지각활동을 개시하여 매달 10에서 15차례 지진이 발생하는 것으로 관측되고 있으며, 이 지진파의 분석 결과 백두산 지하에는 거대한 마그마 방이 존재하는 것으로 알려졌다(Kim and Youn, 2014).
참고문헌 (14)
Gunther, T., Schulze, M., Friederici, A. and Theisel, H., 2015, 2014 IEEE Scientific Visualization Contest Winner:Visualizing volcanic clouds in the atmosphere and their impact on air traffic, IEEE Computer Graphics and Applications, E-publish ahead of print, http://wwwisg.cs.uni-magdeburg.de/visual/files/publications/2015/Guenther_2015_CGA.pdf
Jiang, J., Yu, S., Yoon S. and Choi, K., 2013, Damage and socio-economic impact of volcanic ash, Journal of Korean Earth Science Society, Vol. 34, No. 6, pp. 536-549.
Kim, D., Kim, H. and Park, C., 2013, Implementation of the pilot system of damage prediction through the volcanic ash diffusion model for 3D visualization, Proc. of the 3rd International Workshop for Volcanic Disaster Preparedness, pp. 207-210.
Kim, H., Kim, S, and Park, C., 2015, Research of 3D visualization of ash dispersion by Fall3D model, Proc. of the 2015 KSHM Conference, Vol. 14, pp. 40-40.
Kim, J., Yi, S., Kim, J. and Bae, S., 2014, An analysis of vertical position accuracy for the three-dimensional spatial data object utilizing the public information, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol. 22, No. 4, pp. 137-143.
Kim, T. and Youn, J., 2014, A study on the IT-based response system development for Mt. Baekdu volcanic disaster, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 17, No. 1, pp. 13-23.
KMA, 2011, Comprehensive countermeasures for anticipative volcano response aiming volcanic disaster prevention and mitigation, Korea Meterological Administration, http://web.kma.go.kr/notify/information/publication_depart_list.jsp?biddepart&modeview&num17&page1&field&text&schGrp3
KRILI, 2011, Library and archives canada file format guidelines for preservation and long-term access, KRILizine, Vol. 70, pp. 1-11.
Maes, K., Vandenbussche, S., Kluser, L. and Kumps N., 2016, Vertical profiling of volcanic ash from the 2011 Puyehue Cordon Caulle eruption using IASI, Remote Sensing, Vol. 8, No. 2, pp. 1-22.
MPSS, 2015, Development of IT-based response system for volcanic disaster, Ministry of Public Safety and Security, pp. 186-241.
Park, C. and Choi, H., 2013, Real-time volcanic ash diffusion model visualization based level of detail, Proc. of the 2013 KSHM Conference, Vol. 12, pp. 165-165.
Scaini, C. and Folch, A., 2013, A GIS-based tool for the estimation of impacts of volcanic ash dispersal on European air traffic, http://www.sesarinnovationdays.eu/files/SIDs/2013/SID-2013-16.pdf
Simmon, R., 2011, A data visualization case study: ash from Eyjafjallajokull volcano, 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment, ISPRS, Sydeney, Australia, 10-15 April 2011, http://www.isprs.org/proceedings/2011/ISRSE-34/211104015Final00517.pdf
Yeo, J., Jo, M., Navastara, D. A., KIm, M. and Cha, E., 2013, A study on computer programs for estimating volcanic ash spreads, Proc. of the 2013 KSHM Conference, Vol. 12, pp. 224-224.
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