• 고문화
• /
• 61호
• /
• pp.165-191
• /
• 2003

현재까지 원주지역에서 확인된 백자가마터는 모두 12곳으로 지정면 판대리와 귀래면 귀래1리 등지에서 조선 전기 백자가마터 6곳, 귀래면 귀래2리와 손곡3리 등지에서 조선 후기 백자가마터 6곳으로 조선시대 전${\cdot}$후기에 걸쳐서 가마가 설치 운영되었음을 알 수 있었다. 이와 같이 원주지역에서 조선시대 전${\cdot}$후기 백자가마가 설치 운영될 수 있었던 요인을 살펴보면 다음과 같다. 첫 번째로 원주지역에서는 양질의 태토를 쉽게 구할 수 있었다. 문헌자료에 따르면 중앙관요인 경기도 광주 분원에서 원주지역의 태토를 사용하였음을 알 수 있는데, 이것은 원주지역에 양질의 백토가 있었음을 증명하는 것이다. 따라서 원주지역 백자가마는 광주 분원처럼 양질의 백토를 얻기 위해서 많은 노력을 기울일 필요가 없었을 것으로 보인다. 두 번째로 가마 운영시 필요한 땔나무가 풍부했다. 경기도 광주 분원에서도 땔나무가 부족하여 가마를 10년마다 한번씩 다른 곳으로 이동했는데 이런 사실을 통해서도 땔나무가 가마를 운영하는데 있어서 중요한 부분이라는 것을 알 수 있다. 경기도 광주 분원에 비해 원주지역의 경우에는 땔나무를 확보하는데 훨씬 유리했다. 발굴조사가 이루어진 귀래2리 백자가마터에서 출토된 유물을 보면 가마가 광주 분원에 비해 비교적 장기간 운영된 것으로 추정되는데, 이것은 소규모생산체제였기 때문이기도 하게만 땔나무 때문에 가마를 이동해야 될 필요성이 그만큼 적었기 때문이다. 다음으로 원주지역 백자가마터의 구조와 유물의 특징을 살펴보면, 발굴조사된 귀래2리의 경우, 가마의 구조는 조선 후기 백자가마터인 순천 문길리${\cdot}$승주 후곡리${\cdot}$곡성 송강리${\cdot}$안성 화곡리${\cdot}$대전 장안동${\cdot}$보령 늑전리${\cdot}$ 충주 미륵리${\cdot}$무안 피서리, 그리고 중앙관요인 광주 분원리 2호가마와 동일한 평면형태로 후기 백자가마의 전형적인 모습을 보여준다. 백자의 형식적 특정은 경기도 광주 중앙관요의 대량생산용 백자 기본형과 같은 형태를 지닌 지방백자라고 할 수 있다. 경기도 광주 분원과 원주지역은 남한강변에 위치하고 있어 상호교류가 원활히 이루어질 수 있는 지리적 이점을 가지고 있기 때문에 기형과 태토, 유색면에서 경기도 광주 분원의 영향을 강하게 받은 것으로 보인다. 이상으로 살펴본 바와 같이 원주지역은 가마를 설치${\cdot}$운영하는데 좋은 입지조건을 갖추고 있었으며, 귀래2리 백자가마터의 예를 볼 때 가마의 구조는 조선 전${\cdot}$후기의 전형적인 백자가마의 모습을 보여주고, 유물에서는 광주분원의 영향을 많이 받았음을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.477-487
• /
• 2010

북한의 산림은 1970년대부터 산지개간과 땔나무 채취, 벌목 등에 의해 대규모로 황폐화되었으며, 이러한 산림황폐지는 경제적, 환경적, 재해발생 측면에서 반드시 복구되어야 한다. 본 연구의 목적은 산림황폐지가 대규모로 발견되고 있는 북한 혜산 지역에 대해 산림복구사업 (A/R CDM 사업)을 계획할 수 있는 잠재적 대상지를 추출하기 위한 목적으로, 입목지와 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 보다 정확하게 분류하지 위한 고해상도 영상 기반의 영상분류기법을 개발하고자 한다. 북한의 산림황폐지 유형은 분광특성뿐 아니라 질감특성에 따라 구분될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2.5m SPOT Pan-Sharpened 영상을 이용해 분할영상을 제작하고 이 과정에서 생성된 질감(texture) 정보를 산림피복 분류 시 분광정보와 함께 활용했다. 분할영상의 제작 시 Scale factor 40/Shape Factor 0.3을 적용하였을 떼 각 산림피복 항목을 분리할 수 있는 적절한 규모의 분할조각이 생성되었다. 또한 산림 피복을 가장 잘 분류해내는 최적밴드를 선정한 결과 기존의 분광밴드 1/2/3 에 질감밴드인 GLCM_dissimilarity (밴드2), GLCM homogeneity (밴드2), GLCM_standard deviation (밴드3)를 추가 하였을 때 산림황폐지 유형간 분리도가 가장 커지는 것으로 나타났다. 질감특성을 이용한 분할영상기반 분류결과기법에 따른 분류결과(80.4%)는 분광정보만을 이용하는 방법의 분류결과(70.3%) 보다 정확도가 높았으며, 특히 입목지와 무립목지의 분리에 있어서 약 23~25%의 정확도 향상 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구에서는 직접 현지조사를 하기 어려운 북한지역에 대해 고해상도 위성영상이 효과적인 산림피복분류의 근거를 제공했으며 영상의 분류 시 질감특성을 함께 활용하는 것이 상세한 산림피복 분류에 있어서 정확도 향상에 기여를 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.