본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
As urban growth continues, the earth ecosystem is increasingly dependent on the patterns of urban growth. The impact intensity from urban growth is expected to change predictably with distance from the urban center. However we can't fully understand yet how urban development pattern affects urban ecosystem. In researches about urban ecosystem, it is important to relate the spatial pattern of urbanization to ecological processes. So we used gradient analysis with time data; 1980's, 1990's and 2000's. We attempted to quantify the urban spatiotemporal impacts in Daejeon-city and Cheonan-city, Korea, along a 75km long and 3km wide transect. Through the results, we found the impacts range of urbanization with urban development process of two cities. When the urban growth was concentrated on in both cities, the impacts intensity and range were much stronger and wider. As a result, in urban planning or green space planning, we have to consider suitable urban development forms with surrounding areas, and make legal clauses which limits landuse change. This quantifying the urban gradient is an important step in understanding urban ecology.
본 연구에서는 사회기반시설의 정비효과계측을 위한 GIS지원시스템을 구축하였다. 정비효과를 계측하기 위한 평가수법으로써는 간이헤도닉접근법과 로젠의 2단계접근법을 동시에 적용함으로써 평가결과의 객관성을 확보하고자 하였다. 두 접근법에 필요한 각종의 토지속성데이타는 GIS지원환경속에서 보다 효율적으로 수집 또는 자동생성할 수 있었다. 또한 GIS를 이용함으로써 보다 객관적이고 정확한 데이타를 제공할 수 있었으며, 사회기반시설의 정비에 따른 편익을 실제위치상에서 계측할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 시스템을 활용하여 동경도시권내에 현재 계획중인 죠반신선(瀏晨竊猜)의 정비효과계측에 적용함으로써, 본 시스템의 실용성을 확인할 수 있었다. 사회기반시설의 편익계측작업을 GIS와 통합시킴으로써 본 개발시스템은 사회기반시설계획등의 평가에 유용한 툴(tool)이 될 수 있을 것이다.
잠열과 관련된 지표면 증발산량은 지표 온도를 결정하는 중요한 요인이며, 이를 정확히 산정하는 것은 중규모 순환장 예보의 정확도와 밀접하게 관련된다. 본 연구에서는 고해상도인 LANDSAT 5 TM 자료를 이용하여 대구광역시의 상대 증발산 효율을 추정하였다. 증발산 효율 추정은 복사 온도/식생 지수의 관계식을 이용하였다. 식생 지수는 대구광역시의 실제 토지 이용도와 일치하였다. 도시 지역내의 공원 지역의 경우 낮은 복사 온도를 나타내었다. 이것은 두류공원과 같은 도심내 공원 지역의 고증발산에 기인한 것이다. 그러나 전체적인 도심지는 저증발산이 두드러졌다. 그리고 지표면 구성특징에 의하여 도심지 내 공단 지역과 주거 지역은 상대적인 증발산 분포에서 차이가 나타났다.
공간 분석 연구를 위해 사용되는 대부분의 통계 자료는 행정구역 단위로 구축되어 있어 보다 세밀한 분석을 위해서는 에어리얼 인터폴레이션이 필요하다. 본 연구의 주된 목적은 전체 인구가 아니라 하위 인구집단에 초점을 두어 에어리얼 인터폴레이션을 실행하기 위한 방법들을 비교 검토하는 것이다. 서울의 2010년 센서스 데이터를 이용해 행정동 단위의 고령인구와 일인가구를 사례로 고해상도의 공간 단위로 인터폴레이션 한 후 경험 데이터와 비교함으로써 서로 다른 방법들의 적용 가능성을 평가하였다. 그 결과 전체 집단과 하위 집단 간에, 그리고 하위 집단 간에도 우수한 실행방법이 다소 간의 차이를 나타내었다. 총인구와 총가구는 건물용도 및 GWR(geographically weighted regression)을 이용한 방법이, 고령인구는 건물용도 및 OLS 회귀분석을 이용한 방법이, 일인가구는 토지용도 및 OLS를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 이상의 결과를 토대로 대표적인 사회적 약자인 서울의 일인고령가구에 대한 분포를 고해상도의 공간 단위로 재현하였으며, 이러한 접근은 관련 도시 정책의 실행에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
본 연구는 서울시를 대상으로 가구통행실태조사 자료를 이용하여 통행목적별 자전거 통행행태를 분석하고 그 영향요인을 규명하는데 목적이 있으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 행정동별 자전거 통행비율을 분석한 결과 지역별로 약 14.2%의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 나이, 성별, 소득, 직업, 주거유형 등 다양한 개인특성변수들이 통행목적별 자전거 통행수단 선택에 영향을 미치며, 통행 장소와 관련하여 공통적으로 주거지와 같은 행정동 내 시설을 이용할 경우 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타났다. 셋째, 근린환경특성을 나타내는 변수들 중에서 근린의 토지이용혼합도가 높고 범죄발생률이 낮을수록 통근 및 통학 목적의 자전거 통행이 늘어나는 것으로 나타나 주거, 업무, 상업시설의 용도 혼합과 함께 지역의 범죄안전성을 높이는 것이 통근 및 통학 목적의 자전거 이용을 활성화하는데 중요한 역할을 한다고 생각된다. 또한 자전거 도로밀도와 지역의 경사도는 공통적으로 통근 및 통학, 쇼핑, 운동 및 여가 목적의 자전거 통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 자전거 통행을 활성화하기 위해서는 자전거도로 공급을 통해 자전거도로의 접근성을 높이고 지역의 경사도 등을 고려하여 자전거 기반시설의 입지를 결정할 필요가 있다.
건축설계 초기 단계에서 대상 대지에 대한 지리 공간 정보의 사용은 필수적이다. 하지만 현재까지 이러한 정보의 취득은 상당한 시간 및 노력이 요구되는 일이다. 본 연구는 이러한 GIS 정보의 효과적 취득을 위해 현재 국토교통부 주관으로 서비스 되고 있는 국가공간정보유통시스템인 Vworld의 정보를 건축설계에 이용하는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 Vworld 에서 제공하는 Open API를 이용하여 건축설계 초기단계에 필요한 지형 형상, 지적도 및 토지의 용도, 개발제한 사항 등을 BIM 설계용 소프트웨어에서 검색 및 즉시 활용 할 수 있는 BIM/GIS통합 방법이다. 이를 통해 BIM 분야에서는 GIS분야에서 구축한 도시설계관련 정보를 활용 할 수 있고, GIS는 건축분야에서 구축한 건물관련 정보를 이용함으로서 지리 및 공간정보를 풍성하게 구축 및 지속적인 유지관리가 가능하게 할 수 있다. 또한 본 연구를 통해 구축된 시스템은 BIM소프트웨어를 이용하여 설계하는 건축설계자들이 프로젝트관련 지리공간정보를 취득하는데 많은 시간과 노력을 절약할 수 있다는 사실을 확인할 수 있다.
수도권 지하철 노선확장 사업을 통해 수도권 거주민의 대중교퉁 접근성은 지속적으로 향상되고 있다. 이러한 대중교통 접근성은 주거지 선택 시 가장 중요한 요소 중 하나로 지하철 노선확장에 따른 접근성 향상이 주택가격에 미치는 영향을 정량적으로 추정하는 것은 주택정책에 있어 중요하다. 이 연구는 노선신설에 따라 최근접 지하철역의 변화없이 발생하는 다른 지하철역까지의 통행시간 단축을 네트워크 확장효과로 정의하고, 이것이 주택가격에 미치는 영향력을 확인하고자 한다. 이를 위해 2012년부터 2018년까지 서울시 아파트 전월세확정신고자료를 이용하여 월세로 전환 후, 수정반복매매모형을 통해 시계열적으로 분석하였다. 그 결과, 기준이 되는 기간(2012~2014년)에 비해 비교기간 (2017~2018년)에 네트워크 확장효과가 서울시 아파트 월세가격에 미치는 영향력이 상대적으로 더 증가했으며, 이는 지하철 네트워크 확장효과가 주택의 임대료 형성에 유의미한 영향을 미친다는 것을 시사한다. 또한, 분석과정에서 네트워크 확장효과의 상하위 아파트 그룹을 비교한 결과, 네트워크 확장 효과 하위그룹보다 상위그룹에서 영향력의 상승폭이 상대적으로 컸으며, 이를통해 네트워크 확장 효과의 정도에 따라 주택의 가치에 자본화되는 수준도 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
As a pre-step research to make land-use planning in the region level, this study aims to analyze some probability pattern representing transition probabilities from farmland to others using the sequential detailed digital land-use maps. Kinki and Chubu regions of Japan, which have Osaka and Nagoya cities as their center places respectively, were selected as test regions in this study. The 10m grid land-use maps for four time series at every 5 year from 1977 to 1992 were used. In this study, the regions were divided into three sub-areas 10km, 20km, and 30km according to distance from center cities, respectively. The correlation coefficient (CC) between sub-areas with same distance in the two regions was calculated to analyze whether or not the two regions have common points in the pattern of land-use conversion probability from farmland to other types. The probability distribution of the converted areas which were moved to the urbanized area (residential, commercial, industrial, road, park and public facility areas) was about $40{\sim}70%$ for both all periods and sub-areas. According to distance from city centers, the probability moved to the urbanized area was about 60% at 10km area, and 40% at the 30km area, which means that the values we decreased gradually, while in the case moved to the forest and the etc areas, the values were increased slightly. The CC analysis from the paddy field and the dry field to the others separately showed that there is high correlation in the probability pattern between the two regions.
The aim of this paper is to define major factors influencing land development of each of major uses (residential, commercial, industrial) in the process of rapid urban expansion. The main hypothesis of this study is that land use changing patterns are directed by supply side of land managed to public policies rather than demand side. The graphic analysis is applied to relationships between urban growth and land development process of each use and between land development project managed to public policies and land development process. Public and land development projects and zonning protection seem to be major roles of land supply and main determinants of urban spatial structure. Location factors for land development of each uses are selected in 23 variables. Factor analysis is applied to test correlation between variables in 1971 and 1981. Factor structure between two years is similar, but progressive processing of functional separation is derived such as intensive land use is grouped, different location between residential and industrial use is deep. Dependent variables are standardized to logarithm of land development of each use per unit vacant land in two periods, between 1971 and 1980 year and between 1981 year. Correlation analysis between 6 dependent variables and 23 location factors in each years are applied. Major factors of each use are selected in criteria such as high correlation with dependent variables, low correlation between independent variables and common application in two periods. As the result, major factors for residential land development are Land Readjustment Project (LRP), percent of total zoned area in residential zone, residential floor space density per available area, percent of total area in industrial use; for commercial development is distance to CBD, percent of total area in commercial use, residential floor space density per available area in each year, and volumn rate of industrial use; for industrial use is percent of total area of industrial use is percent of total area of industrial use, Industrial Estate Project (IES), LRP, and distance from CBD. Land development pattern of each use between two periods are slightly different. So 6 equation is derived from appling backward method of regession. Adjusted multiple R squares of all is more than 0.5 and those equation is statistically significant and valuable to assist urban land use forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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