• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.3
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• pp.465-475
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• 2011

In this paper, we have considered the problems of the estimation of the gross areas of a factory site relating to the areas of industrial complex lands based on a statistical forecasting model and the results of a sampling survey. In respect to the data of a gross areas of a factory site, we have only the sizes from 1981-2003. In 2009, the Korea Industrial Complex Corp. conducted a sampling survey to estimate its bulk size, and investigate the demands of its sizes for the next five years. In this study, we have adopted the sampling survey results, and have created a statistical growth model for the gross areas of a factory site to improve the prediction for the areas of a factory site. The three-different parts of data: the results of areas of a factory site by Korea National Statistical Office, imputation results by the statistical forecasting model, and sampling survey results have used as the basis for analysis. The combination of the three-different parts of data has created a new forecasting value of the areas of a factory site through the spline smoothing method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.816-816
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• 2012

최근 우리나라는 기후변화와 이상기후 현상 등의 영향으로 홍수에 대한 위험이 커지고 있다. 홍수에 의해 발생하는 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해서는 구조적 및 비구조적 대책 등을 통한 치수정책 수립이 필요하며, 대표적인 비구조적 대책으로는 홍수위험지도(flood hazard map) 제작 등이 있다. 홍수위험지도는 홍수시 침수범위, 침수심 등의 정보를 지도상에 표시하고 있으므로 홍수피해가 발생가능한 공간적 범위를 나타내는 것이다. 홍수위험지도는 침수정보 뿐만 아니라 대피로, 대피처 등 홍수시 피난정보도 함께 나타낼 수 있으므로 홍수발생시 인명 피해를 최소화하기 위하여 활용될 수 있다. 또한 홍수피해 예상범위를 미리 추정할 수 있으므로 피해가능 지역의 특성을 고려하여 구조적 치수계획 수립의 적절한 기준을 제시할 수 있다. 즉, 침수 가능지구 내의 사회적, 경제적, 문화적 중요도를 평가함으로써 지역 특성을 고려한 선택적 홍수방어에 활용될 수 있는 것이다. 본 연구에서는 이러한 중요도 중 홍수피해 예상인구에 대한 현실적인 계산 방법을 제안하고자 한다. 홍수가 발생하여 침수가 예상되는 지역에서 사람이 실제 거주하는 면적을 고려하는 방법은 토지등기부의 지목을 활용하는 것이다. 토지지목은 토지의 종류를 사용목적에 따라 구분한 명칭이며,"측량, 수로조사 및 지적에 관한 법률" 제67조에서 전 답 과수원 목장용지 임야 광천지 염전 대(垈) 공장용지 학교용지 주차장 주유소용지 창고용지 도로 철도용지 제방(堤防) 하천 구거(溝渠) 유지(溜池) 양어장 수도용지 공원 체육용지 유원지 종교용지 사적지 묘지 잡종지 등 28가지 항목으로 구분된다. 여기서 대(垈) 지목은 영구적 건축물 중 주거 사무실 등의 부지를 의미하므로 상주인구가 거주하는 지역으로 가정할 수 있다. 침수가 예상되는 지역에서 대(垈) 지목의 면적을 고려하여 계산된 인구수와 단순 면적비로 계산된 인구수를 비교한 결과, 도시화의 비율이 높은 지역일수록 단순 면적비에 비해 인구수가 높게 계산되었고, 농경지 및 산지가 발달된 지역일수록 단순 면적비에 비해 인구수가 낮게 계산되었다. 따라서 침수가 예상되는 지역의 인구수를 예측할 경우 토지지목 중 대(垈) 지목의 면적을 고려하여 계산하는 것이 보다 합리적인 홍수피해 예상인구를 계산하는 방법으로 판단된다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2004.05a
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• pp.61-61
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• 2004

본 연구는 수도권 농촌지역인 여주 지역의 토지이용 변화, 생활공간 변화, 생활실태의 변화 등을 살펴 급격하게 변화하고 있는 생활공간의 사례를 살펴 지역성을 규명코자 농촌성격이 강한 지목(예; 전, 답, 임야)과 도시적 성격이 강한 지목(대지, 공장용지, 도로용지 등)의 필지변화와 면적변화를 중심으로 토지이용의 변화를 살폈고, 지형도를 통해 과거의 마을에 비해 변해버린 생활ㆍ공간을 추적하였다. 설문지 조사를 통해 주민생활의 실태를 살폈다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.482-486
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• 2016

광주광역시 도심유역의 14개 단위유역(영본B02~영본B25)으로 면적 $501.19km^2$ 중 약 42%에 해당하는 $211.86km^2$을 대상유역으로 분산식 빗물관리에 의한 물순환 체계를 구축하였다. 지목별 저감대상 면적은 대지, 창고, 공장용지는 전체면적의 15%, 주유소, 학교, 잡종지, 종교용지, 주차장은 5%, 도로는 10%를 적용하여 저감대상 산출면적은 $9.1km^2$로 설정하였으며, 초기강우 10mm에 대한 초기강우유출량 $90,885m^2$이 발생하며 이는 각 단위유역의 토지이용별로 침투통, 침투측구, 침투화분, 침투도랑, 수목여과박스, 식생수로, 빗물저금통, 투수블럭의 8개 시설에 의해 침투 및 저류하는 것을 제안하였으며, 또한, 본 연구의 대상유역에서 발생하는 비점오염원 발생부하량은 8,439.16kg/일으로 그 중 2.4%에 해당하는 210.186kg/일이 본 연구에서 제안한 빗물 관리시설에 의해서 삭감되는 것으로 분석되었다. 또한, 빗물관리시설의 총 투자비용은 약 322억원이며, 효과 비용은 343억원으로 산정되었다.

• The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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• v.12 no.2 s.101
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• pp.47-51
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• 1991

비농경지는 농산물과 임산물을 생산하는 농경지,임야등을 제외한 모든 공지를 의미하지만 잡초방제를 대상으로 보면, 택지, 공업용지와 도로, 고속도로, 철도, 학교 운동장, 공원 등이 포함되는 공공용지로 구분할 수 있다. 농경지는 국가경제가 발전될수록 계속 잠식되어 택지, 공장부지 및 공공용지로 이용됨에 따라 비농경지 면적은 점차 확대되고 있으며 따라서 비농경지에 발생된 잡초방제의 필요성은 더욱 증대되리라 예상된다. 그러나 아직 우리나라에서는 체계적으로 비농경지 잡초의 분포, 방제법 등에 관한 연구가 거의 이루어지지 않고 있으며 잡초방제의 중요성과 관심도 매우 적은 실정이다. 따라서 비농경지에서 발생되는 잡초의 종류 및 피해양상, 잡초방제의 특성과 제초제를 이용한 잡초방제법을 정리하여 보기로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.46-48
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• 2018

온산국가산업단지는 정부의 중화학공업 육성 정책에 따라 1974년 4월에 산업기지 개발구역으로 지정되어 조선, 화학, 정유 등 많은 기업체들이 약 26백만$m^2$ 면적에 입주하여 운영 중이나, 사업영역 및 공장시설 확장과 관련 산업 집적화에 필요한 추가 산업용지 수요가 증대되고 있는 실정이다. 이에 따라 부족한 산업시설용지를 확보하고자 울산만 외역에 대규모 매립 및 호안 축조를 통해 국가산업단지 개발을 추진하게 되었으며, 개발에 따른 계획수립과 개발사업의 개요, 추진과정에서 애로사항 및 대응방안 등 제반 공정현황을 소개하여 기타 해역에서 유사사업을 추진시 참고할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.37 no.1
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• pp.78-86
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• 2009

Recently, there seems to besome problems in the urban visual landscape as a result of continuous economic growth and industrial development. At the same time, the public has begun to be aware of the importance of visual resources, and the necessity for visual landscape conservation and improvement. Therefore, the development of evaluative indicators for systematic visual landscape planning and design is urgent. The purpose ofthis study is to discover evaluative models and indicators for the diagnosis of urban visual landscapes. This study included the selection of 18 physical indicators(statistical data) by literature reviews, adoption of field and questionnaire surveys at 12 autonomous districts in Seoul and surrounding major mountain valleys and river streams(i.e. Mt. Nam and Han-River). The content of the questionnaire is scenic beauty. Moreover, the linear regression analysis between the scenic beauty mean scores and the physical indicator scores figure out the scenic beauty prediction model. As this study suggests, the most important indicators in urban visual landscapes are 'Greens', 'Park' and 'the number of apartment buildings(higher than 20 stories).' Based on the results, greens and parks should be priority elements to considerin urban landscape planning and design. Moreover, since the number of apartment buildings that are higher than 20 stories has a negative correlation with the scenic beauty score, it can be used as basic data for landscape planning. For the scenic beauty prediction models and evaluative indicators suggest a direction of urban management, each indicator becomes basic data for visual landscape planning and design. In following studies, if physical indicators and case studies are added, the scenic beauty prediction models and evaluative indicators could be more synthetic and systematic. Moreover, the development of physical indicators in three dimensions(3D)(i.e. results from visual district analysis, view surface analysis) could be expected to obtain more general and varied results.