• 한국지리정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.53-69
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• 2020

산업화와 도시개발로 인한 불투수층 면적의 증가는 수문순환 체계를 왜곡시켜 심각한 건천화를 야기한다. 이를 관리하기 위해 건천화의 정량적인 평가 및 예측이 가능한 하천건천화 영향평가 기술이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형(Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking, DrySAT-WFT)과 시계열 GIS자료를 활용하여 전국 5대강 유역의 댐·보 유역을 대상으로 하천유입량 감소원인 평가를 실시하였다. 이를 위해 5개 하천건천화 영향요소(토양침식, 산림성장, 도로-하천 단절, 지하수이용, 도시개발)를 선정하여 1976년부터 2015년까지 GIS 기반의 시계열 공간자료를 연대별로 구축하였다. DrySAT-WFT는 2005~2015년까지 8개의 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 섬진강댐, 주암댐, 용담댐) 및 4개의 유량 관측지점(오수천, 미호천, 마륵, 초강)에 대해 하천유량 검보정을 실시하였고, 검보정 결과 결정계수(R²)는 평균 0.76(0.66~0.84), Nash-Sutcliffe 모형효율은 평균 0.62(0.52~0.72)의 값을 보였다. 이를 토대로 2010년대(2006~2015)의 기상조건을 기준으로 연대별(1980년대: 1976~1985, 1990년대: 1986~1995, 2000년대: 1996~2005, 2010년대: 2006~2015) GIS자료를 이용하여 댐·보 유역의 하천유입량 변화를 계산하므로서 각 영향요소별 하천유입량 감소 기여비율을 산정하였다. 모의결과, 1980년대를 기준으로 5대강 유역평균 2010년대 풍수량(Q95)은 4.1~6.3%의 감소율을 보였고, 평수량(Q185)은 6.7~9.1%의 감소율을 보였으며, 갈수량(Q355)은 8.4~10.4%의 감소율을 보였다. 하천건천화 영향요소 중에서 지하수 이용량의 증가로 인한 기저유량 감소(하천건천화 기여율: 40.5%)가 가장 큰 영향을 주었으며, 다음으로는 산림성장에 의한 증발산량 증가(하천건천화 기여율: 29.0%)로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.1-16
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• 2017

본 연구는 MODIS 위성영상을 활용하여 우리나라 전역의 열섬강도를 분석하기 위하여 연구를 수행하였다. 이를 위해 도시지역을 토지피복별 분류에 따라 시가화지역, 비시가화지역으로 공간적 구분하였다. MODIS 위성영상을 활용하여 산출된 2009년 여름철 전국의 표면온도 분석 결과 전국 최고온도는 $36.0^{\circ}C$, 최저온도 $16.2^{\circ}C$, 평균 $24.3^{\circ}C$, 표준편차 $2.4^{\circ}C$로 분석되었다. 시군별 열섬현상을 분석하기 위하여 시가화지역과 비시가화지역의 평균온도의 차이를 열섬강도로 정의하였고 RST1, RST2 2가지 방법으로 산출하였다. 그 결과 RST1의 경우 열섬강도가 높은 지역이 산포되어 분포하고 있는 것으로 나타났으며, RST2의 경우 대도시지역을 주변으로 열섬강도가 높은 지역이 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 시군별 열섬현상 분석에 효율적 방법을 보기 위하여 시가화율, 열대야일수, 폭염일수와의 상관분석을 하였다. 그 결과 RST1 방식에 의한 열섬강도는 상관성이 거의 없는 것으로 나타났으며, RST2의 경우 유의한 상관성을 나타났다. 전국 시군별 도시 지역을 대상으로 열섬현상에 대해 분석하기 위한 방법으로는 RST2 방식이 더 적합할 것으로 판단되며, 시군별 시가화율이 약 20% 이하일 경우 시가화율 증가에 따른 도시지역의 열섬강도의 증가율이 매우 높았으며, 약 20% 이상부터 열섬강도의 증가율이 점차 낮아지는 것을 확인할 수 있다. RST2 열섬강도가 $1^{\circ}C$ 증가할 경우 열대야일수와 폭염일수는 약 5일과 0.5일 증가하는 것으로 예측하였다. 이러한 분석결과는 추후 도시화율 증가에 따른 열섬강도 변화를 예측 할 수 있는 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.115-127
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• 2018

본 연구는 경상남도 김해시를 사례지역으로 선정하여, 열환경을 지속적으로 개선하기 위한 바람길 관리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, Landsat 8 위성영상자료 및 공간통계 분석을 통해 김해시 열섬의 Hot spot과 Cool spot 지역을 도출하고, 김해시의 열환경 취약지역을 파악하였다. 또한, 기상청에서 제공하는 풍력자원지도를 활용하여 김해시 바람길의 풍향 및 풍속을 분석을 하였다. 그 결과, Hot spot 지역인 진영읍, 진례면, 주촌면, 도심지 일대가 바람이 약한 지역과 유사한 것으로 나타났으며, 이는 도시의 기온과 바람 형성이 지형 및 토지이용의 변화에 따라 영향을 많이 받기 때문인 것으로 판단된다. 분석을 바탕으로 김해시의 바람길 관리 전략을 제시하면 다음과 같다. Hot spot 지역과 바람이 약한 지역에는 공통적으로 농업 및 공업단지가 분포하고 있었는데, 산업단지가 조성되어 있거나 조성중인 진영읍과 진례면에서 Hot spot 지역이 확대 강화될 우려가 있으므로, 바람길을 고려한 도시 및 건축계획이 요구된다. 산업단지 및 농공단지가 위치해 있는 주촌면은 고층 아파트 및 주촌선천지구 도시개발지구가 들어설 예정이므로, 현재에도 취약한 열환경이 향후 더 악화될 수 있으므로 이를 고려한 계획이 요구된다. 본 연구를 바탕으로 기후친화적 도시개발을 위한 바람길 계획을 수립하여 도시기본계획뿐만 아니라 도시재생 및 환경계획 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 김해시의 기후변화 적응계획 수립을 위한 기초자료 및 기후친화적인 도시개발을 위한 평가시스템을 구축하는데 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.36-49
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• 2019

본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 현장조사 기반(Field Survey Based)에 의한 감염목(FSB_감염목)과 객체분류기반(Object Classification Based)에 의한 감염목(OCB_감염목)을 추출하고 감염목에 대한 공간적 분포특성 및 발생강도 평가를 목적으로 하였다. OCB 최적 가중치는 Scale 11, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.9, Smoothness 0.1로 선정되었으며, 전체 분류정확도는 약 94%, Kappa 계수는 0.88로 매우 높았다. OCB_감염목 지역은 약 2.4ha로 전체 면적의 약 0.05% 발생하였다. OCB_감염목와 FSB_감염목의 임분구조 분포특성 및 지형 지리적 요인을 비교 하면, OCB_감염목 영급은 IV영급의 분포비율이 약 44%로 가장 높았으며, FSB_감염목의 영급도 IV영급의 분포비율이 약 55%로 가장 높았다. OCB_감염목의 IV영급 비율은 FSB_감염목보다 약 11% 낮았다. OCB_감염목 경급은 소경목과 중경목이 약 93%로 대부분을 차지한 반면, FSB_감염목 경급은 중경목과 대경목이 약 87%로 전체 대상지의 경급 분포와 상이하였다. 한편, OCB_감염목 표고 분포비율은 401-500m에서 약 30%로 가장 높은 반면, FSB_감염목은 301-400m에서 약 45%로 상이하였으며, 임도로부터 접근성 분포 비율은 OCB_감염목과 FSB_감염목 모두 100m이하에서 각각 약 24%와 31%로 가장 높아 임도로부터 접근성이 높을수록 감염목이 높았다. OCB_감염목 핫스팟은 31임반과 32임반으로 영급과 경급이 높은 지역에서 높게 분포하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.21-36
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• 2019

본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.83-100
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• 2020

본 연구에서는 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System)를 이용하여 한반도 지역의 수문인자를 산출하여 토양수분 및 증발산량에 대한 정확도를 평가하였다. LIS를 이용한 수문인자 산출을 위해 사용된 지표면 모형은 Noah-MP(Noah-MultiParameterization)이며, 수문기상 자료는 MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2)를 적용하였다. Land Cover 및 국내 기상자료 적용에 따른 정확도를 확인하기 위해 IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme), UMD(University of Maryland) Land Cover를 적용하였고, 기상관측자료는 기상청의 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 사용하였다. 산출된 자료의 정확도를 평가하기 위해 토양수분 및 증발산량을 대상으로 지상 관측자료와 비교하여 상관계수(CC, Correlation Coefficient), 편의(BIAS), 효율계수(NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency)를 분석하였다. 그 결과, IGBP를 적용한 토양수분의 상관계수는 평균 0.56, 증발산량은 평균 0.71로 나타났고, UMD를 적용한 토양수분은 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72이며, UMD를 적용한 결과의 상관계수가 높게 평가되었다. 수문기상 자료로 MERRA2를 사용하였을 경우 토양수분의 상관계수는 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72로 나타났고, ASOS를 적용한 토양수분은 평균 0.66, 증발산량은 평균 0.72이며, ASOS를 적용한 결과 상관계수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 국내 기상자료를 적용할 경우 상관계수가 낮아지는 현상이 발생하였는데, 지점 자료의 격자화를 진행할 때 MERRA2와 동일한 공간해상도인 0.65°× 0.5°로 격자화하여 지역에 따라 정확도의 차이가 발생 된 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1125-1139
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• 2022

무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.19-31
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• 2022

우리나라 도시숲은 「도시숲 등의 조성 및 관리에 관한 법률」에 의거하여 자연공원을 제외한 모든 산림과 수목으로 정의되고 있으나, 일반적인 인식으로서의 도시 내 존재하는 숲의 개념과는 이질성이 있다. 본 연구에서는 도시숲을 "도시 내에 존재하는 산림과 수목"으로 규정하였으며, 도시의 경계를 설정하기 위한 시나리오를 제안하고 그에 따른 도시숲의 면적 변화를 모의하였다. 법률상 도시지역의 정의, WHO에서 제안한 주거지로부터 도시숲에 접근 가능한 거리(300m), 산림유역을 고려한 네 가지 시나리오를 설정하여 각 시나리오에 따라 도시숲의 양적 분포를 분석하였다. 첫 번째로 "용도지역상 도시지역"의 최외곽 경계와 연접하는 산림유역까지를 도시숲 경계로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 183만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 386㎡로 분석되었다. 두 번째로 "용도지역상 도시지역"의 최외곽 경계로부터 300m 이내까지 도시로 규정하고 해당 경계와 연접한 산림유역 내에 존재하는 숲을 도시숲으로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 192만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 405㎡로 분석되었다. 세 번째로 "행정구역 상 읍·동 지역"내 "용도지역상 도시지역"의 최외곽 경계와 연접하는 산림유역까지를 도시숲 경계로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 108만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 230㎡로 분석되었다. 네 번째로 "행정구역 상 읍·동 지역" 내 "용도지역상 도시지역"의 최외곽으로부터 300m 경계와 연접하는 산림유역까지를 도시로 규정한 경우, 도시숲 면적은 약 120만ha, 1인당 도시숲 면적은 약 256㎡로 분석되었다. 이렇듯 도시의 정의에 따라 도시숲의 면적이 다양하게 추정될 수 있기 때문에, 국가통계를 집계하기 위해서는 도시에 대한 정의가 먼저 정립되어야 하고, 그에 따라 현실적·과학적 분석에 근거하여 도시숲의 면적이 산출되어야 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.65-81
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• 2021

본 연구에서는 LIS(Land Information System)를 기반으로 구축된 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 남한 전역을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하였다. K-LIS를 구동하고, KLDAS를 구축하기 위해 사용된 수문기상 데이터 세트는 MERRA-2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2), GDAS(Global Data Assimilation System) 그리고 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료이다. ASOS는 지점 자료이므로 KLDAS에 적용하기 위해 0.125°의 공간해상도를 가진 격자형 자료로 변환하였다(ASOS-S, ASOS-Spatial). KLDAS에 적용된 수문기상 데이터 세트를 지상관측자료(ASOS)와 비교한 결과 ASOS-S, MERRA-2, GDAS의 R² 평균은 각각 온도(0.994, 0.967, 0.975), 기압(0.995, 0.940, 0.942), 습도(0.993, 0.895, 0.915), 강우량(0.897, 0.682, 0.695)으로 분석되었다. 또한, 토양수분의 R² 평균은 ASOS-S(0.493), MERRA-2(0.56), GDAS(0.488)이며, 증발산량의 R² 평균은 ASOS-S(0.473), MERRA-2(0.43), GDAS(0.615)로 분석되었다. MERRA-2, GDAS는 다수의 위성 및 지상관측자료를 활용하여 품질관리된 데이터 세트인 반면, ASOS-S는 103개 지점의 관측자료를 사용한 격자 자료이다. 따라서, 관측자료간 거리 차이로 인한 오차가 발생하여 정확도가 낮아진 것으로 판단되며, 향후 ASOS보다 많은 지점의 관측자료를 확보하여 적용한다면 격자화로 인한 오차가 줄어들어 정확도가 높아질 것으로 판단된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.77-88
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• 2008

서해 연안 일대의 급격한 도시화, 한강에 대한 수질오염총량관리제도의 도입 가능성, 충남 태안에서 있었던 유조선 기름 유출 사건 등에 기인하여 서해 연안에 대한 수질 관리의 요구가 증대되고 있는 상황이다. 그러나 이를 효율적으로 관리할 수 있는 수질관리 시스템은 부재한 실정이다. 따라서 이런 배경에서 한강과 경기만 일대 지역의 수질 환경을 감시하고 관리할 수 있는 GIS 기반의 효율적인 통합수질관리 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이 연구는 한강 유역과 한강 하구의 연안 해역인 경기만 일대의 통합적인 관리와 관리방안 마련을 지원하기 위한 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 관련된 위치 및 수질 속성자료를 GIS기반으로 통합하여 하나의 시스템으로 구현하였다. GIS 데이터베이스는 발생 및 배출 오염부하량 산정을 위해 수질오염총량관리제도 기술지침의 따라 설계되었으며, 수질모의를 위한 초기입력 자료도 포함하고 있다. 수질 예측과 최적관리방안을 제안하기 위해 각기 다른 모델을 각 구역에 적용하였는데, 한강에는 WASP7 모델을 적용하였고, 한강 하구의 경기만 일대에는 EFDC 모델을 적용하였다. WASP7 모델에 의한 한강 하구에서의 BOD, T-N, T-P 등 수질모의 결과는 다시 EFDC 모델의 초기자료로 이용되었다. 연구 결과를 통해 수질에 결정적인 영향을 미치는 수질오염원 집중지역을 확인할 수 있었고, 오염물질이 하천으로 유입되는 위치 및 계절적 요인이 수질에 미치는 영향도 확인할 수 있었다. 더불어 하천과 연안 해역의 수질 관계도 정량적으로 확인할 수 있었다. 연구 결과는 GIS기반의 통합수질모의 시스템이 수질 현황의 예측과 경제적인 수질 관리방안의 제시에 있어 이용 가능함을 보여주었다. 향후 연구에서는 경제성 평가 등과 같은 조금 더 세분화된 선택 기능의 구현을 통한 시스템 성능의 개선이 필요하다. 또한 시스템을 이용한 구체적인 수질관리방법론의 개발도 필요하다.