BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.
경관을 구성하는 다양한 요소들의 공간적 분포 패턴과 상호 관계를 정량적으로 분석하기 위하여 다양한 경관지수가 개발되어 사용되고 있다. 경관구조 및 변화특성을 정량적으로 해석하기 위한 노력은 1950년대 후반부터 기하학적 이론을 기초로 하여 제기되어 왔으며, 최근에는 원격탐사, GIS, 정보이론, 프랙탈 이론에 근거한 지표 등이 도입되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 연안습지 식생의 발달과 분포 특성을 공간적으로 해석하기 위해 Landsat 영상에 분광혼합분석 기법을 적용하여 선정한 지표면 식생비율을 10개 클래스로 구분한 후 각 클래스에 대해 경관지수를 적용하여 식생비율의 시-공간적 변동 특성을 분석하였다. 새만금방조제를 비롯한 많은 연안습지에 생성되는 습지식생의 공간적 분포를 변화탐지 하고 이들의 시-공간적 분포에 영향을 미치는 요인을 해석하여 연안습지의 보존과 개발에 대한 기초 정보를 위성자료를 통해 추출 분석하였다.
최근 기후변화와 지구온난화로 인한 돌발성 집중호우 및 홍수, 태풍의 빈도 증가는 사회 경제적으로 막대한 피해를 입히고 있다. 수자원 분야에서는 이러한 피해를 예방하고 빠른 대처를 위해 강우의 정밀한 관측뿐만 아니라 강우의 정확한 공간 분포 파악이 요구되고 있다. 그러나 일반적으로 강우의 측정 시 사용되는 지상우량계의 경우 공간적인 밀도가 낮고, 불규칙적으로 위치하고 있어 강우의 시 공간적 변화를 반영하기 어려운 한계가 있다. 이러한 문제를 보완하고자 지상강우자료와 레이더자료를 결합하여 사용하고 있다. 본 연구는 지상강우자료의 양적인 특성을 고려함과 동시에 레이더자료의 공간분포특성을 반영하는 강우장을 추정하고자 하였다. 따라서 지구통계학적 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하였으며, OK(Ordinary Kriging), KED(Kriging with External Drift), ColCOK(Collocated Cokriging) 기법에 의해 생성된 강우장을 비교하였다. 지상강우와의 양적인 측면을 비교하기 위해 관측소 위치에서의 실제 강우값과 추정된 강우값의 상관관계를 비교하였으며, 레이더자료의 공간분포특성과의 유사성을 확인하기 위해 각 기법에서의 베리오그램을 비교하였다.
본 연구는 2016년부터 2017년까지 한국 정부가 선정한 다수의 도시재생사업 중 수변공간 관련 사업을 선별하여 세부내용을 살펴보고 수변공간 도시재생사업의 거버넌스 특성을 분석한다. 도시재생사업에서 거버넌스는 사업의 성패를 가르는 핵심 요소로 대두되고 있다. 특히, 협업을 통한 민간 커뮤니티의 역할과 주민참여는 더욱 중요한 비중을 갖게 되었다. 본 연구는 Tallon(2013)의 도시재생 거버넌스 네 가지 형태-관주도(top-down), 주민주도(bottom-up), 시장주도(market-led), 지주주도(property-led) 재생을 기준으로 도시재생사업 활성화계획의 세부내용을 분석한다. 향후 도시재생사업의 추진 및 시행단계에서 거버넌스의 역할이 제대로 작동할 수 있도록 시사점을 제공하고자 한다. 연구의 공간적 범위를 수변공간을 한정하여 분석한 결과 총 20개의 도시재생사업이 도심 내 하천변과 해안가를 활용하여 추진되고 있었다. 구체적인 사업의 형태로는 (1) 생태하천복원, (2) 역사문화자원을 연계한 수변관광지 개발, (3) 수변네트워크 녹지 산책로 조성 (4) 항구 기반 수변도시개발 및 도심재생, (5) 섬의 이점을 활용한 수변경관사업, (6) 조선업 침체지역재생 등이 있었다. 한국의 수변공간 도시재생사업은 가장 일반적인 도시재생방식인 '관주도'로 진행되고 있었다. 그러나 지역의 권한과 역할을 강화하고자 하는 노력은 우선시되고 있었다. 또한, 관계부처 및 공공기관과의 파트너십 구축을 통한 도시재생사업의 효과성 향상을 도모하고 있었다. 특히, 부산시 영도구와 경상남도 통영시의 도시재생사업에서 협업의 노력이 두드러지게 나타났다. '마을만들기'와 같은 주민주도의 도시재생방식은 '주민참여협의체'를 통하여 일부 반영되고 있었다. 예를 들어, 서울시 도봉 노원구, 인천시 부평구, 경상남도 김해시, 부산시 영도구 등이 해당한다. 그러나 구체적인 실천 방안을 통한 주민주도 도시재생 거버넌스를 구축하는데는 부족함을 보였다. 더불어 민간투자를 유치하는 시장주도의 도시재생 접근은 찾아볼 수 없었다. 도시재생사업의 장기적이고 통합적인 특성을 고려했을 때, 안정적인 도시재생사업 추진을 위한 재원 마련에 대한 지속적인 노력이 요구된다.
본 연구에서는 제반 수문학적 문제 해결을 위하여 강우사상에 대해 최대평균우량깊이-유역면적-지속기간 관계곡선의 항목 중 최대평균우량깊이를 가뭄심도의 항으로 대체한 가뭄심도-영향면적-지속기간 관계 곡선의 작성방법을 제시하고자 한다. 제주도를 포함한 우리나라 전역의 기상청 월강수량을 이용하여 SPI 가뭄지수를 산정하고 EOF 기법을 적용하여 공간정보로 축약하였다. 이후 Kriging 기법으로 $6km{\times}6km$의 해상도를 가진 SPI값으로 할당함으로써 격자기반의 가뭄지수 자료의 시간 및 공간특성을 고려할 수 있다. 이에 근거하여 주요 가뭄사상을 식별 및 분석하여 영향면적별 가뭄지수를 산정하고 이에 따라 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 관계곡선을 도시하였다. 관계곡선 작성 결과 각 지속기간에 대하여 특정한 면적 이상에서 가뭄심도가 완만하게 감소하는 형태를 보여 공간적 국지성 및 시간적 단속성이 강한 홍수와는 시 공간적으로 다르게 거동되고 있었으며 가뭄심도의 면적에 따른 감소율은 가뭄분석시의 강우깊이의 면적에 따른 감소율과 비교하였을 때 훨씬 작은 것으로 분석되었다.
저수지의 설계홍수량 산정 시 인근의 기상관측 자료를 활용하고 있으나 인근에 기상관측 자료가 없거나 저수지 배후 유역이 큰 경우에는 단일 기상관측 자료를 이용하기에는 한계가 있다. 따라서 실무적으로 지점별 기상관측소의 자료를 이용하여 설계홍수량을 산정할 때에는 각 관측소 자료를 이용하여 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 한 후 면적우량환산계수 (ARF)를 곱하여 사용하고 있는데, Thiessen 방법의 경우 방법이 간단하지만 지형 고도 효과는 무시되고 우량계의 지배면적에 의한 우량계의 분포 상태만을 고려하게 된다. 그러므로 설계홍수량 산정시 사용되는 Thiessen 방법은 공간적 불확실성을 내포하고 있고, 특히 소규모 저수지의 설계홍수량을 산정하는 경우에는 저수지 유역의 국소적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 설계홍수량 산정 시 저수지 위치에 해당하는 확률강우량의 공간적 불확실성을 평가하기 위하여 SIS(Sequential Indicator Simulation) 방법을 이용하였다. SIS 방법은 Kriging 기법과 마찬가지로 베리오그램으로부터 얻어지는 공간적 상관관계를 기반으로 하고 있는 방법으로 Kriging 기법과 달리 공간분포의 국소적인 특성을 평가할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
본 연구에서는 최근 들어 그 중요성이 부각되고 있는 도시공간의 보행환경 평가와 관련하여 지역의 보행친화도와 물리적 사회경제적 특성과의 상관관계를 공간통계학적 측면에서 분석 하였다. 이를 위해 부산광역시의 2개 구의 보행성 지수(Walkability Index)를 정량적으로 산출하였고 이에 대한 전역적 국지적 공간 자기상관 측정을 수행하였다. 또한 Walkability Index에 대해 도시환경 변수와의 상관성을 파악하기 위해 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 수행하였다. 연구결과 연구지역의 Walkability Index에서 통계적으로 유의한 수준의 공간 자기상관 수치와 군집이 도출되었다. 또한 GWR 분석결과 OLS(Ordinary Least Square Regression, 이하OLS) 회귀모형보다 통계적으로 개선된 추론이 가능 하였으며, 보행 환경변수에 대한 국지적 수준의 영향관계를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 지역의 보행환경 평가 및 그와 연관된 환경변수의 탐색 시 공간 통계학적 접근이 효과적일 수 있음을 시사한다.
본 연구는 지난 30여 년 동안 두 번의 신도시개발 정책으로 인하여 이원적 도시구조를 지니게 된 성남시의 차별적 생성과 변화를 행위주체자로서 여성을 선택하여 그들의 생활세계-생활사, 사회.경제적 배경, 지역정체성, 지역사회의 관계, 일상과 생활공간-를 통하여 공간과 사회와의 관계에서 경험적으로 입증하고자 하였다. 그 결과 성남시는 차별성을 지닌 두 지역사회를 생성하게 되었으며, 각 장소의 행위주체자(여성)의 생활세계에 있어서도 차별적 특성을 나타내어 기존시가지 주부들은 신시가지에 <가까이 하려는> 경향을, 신시간지 주부들는 <구별짓기>의 경향을 나타내고 있었다. 또한 전업주부의 일상생활을 통해서 볼 때 기존시가지의 경우에는 오전에는 주로 부업활동에, 오후에는 주변 이웃과의 교제활동을 주로 함으로써 자신의 거주지를 생산현장으로서의 공간으로 형성해 가고 있는 반면 신시가지 주부들은 오전에는 사적인 생활 즉 여가활동에, 오후에는 자녀교육활동에 참여하는 등 자신의 거주지를 소비현장으로서의 공간으로 형성해 가고 있었다.
본 연구는 청소년기 중학생 활동 특성과 학교 중정 공간 활용의 상관관계에 대한 조사 분석하여 학교공간 혁신에 도움 되는 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위하여 문헌자료 조사, 설문조사를 실시하여 청소년들의 활동 특성에 따른 학교 중정공간 활용 방안을 분석하였다. 사용자 인식 분석은 학교공간에 대한 이미지와 청소년기 중학생의 활동 특성, 중정공간에 대한 사용자 인식에 차이가 있는지를 살펴보기 위하여 t-검증과 A NOVA분석을 시행하였다. 분석 결과 청소년 활동 특성에 따른 중정 공간 활용과의 상호관계 등에 대한 유의미한 결과가 나타났다.
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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