이산화탄소는 기후변화를 야기시키는 주요 온실가스이다. 본 연구는 춘천시, 강릉시, 서울시 강남구 및 중랑구를 대상으로 토지이용유형별 식생관리에 기인한 에너지소비 및 탄소방출을 잔디깎기, 전정, 관수, 시비, 살충제시용 등의 식생관리실태를 면담설문 및 일부 실측을 통해 파악하였다. 동일 토지이용유형 내 식생관리강도는 대체로 도시간 및 구간 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 수목관리에 의한 연간 총탄소방출량은 토지이용유형에 따라 단위피도면적당 36.0~209.7g/m2로서 교통용지에서 가장 많았다. 잔디관리에 의한 연간 총탄소방출량은 단위잔디면적당 7.4~69.3g/m2로서 공원에서 가장 많았다. 이들 총탄소방출량 중 수목의 경우 전정이 토지이용유형에 따라 96.8~99.7%를, 잔디의 경우 잔디깎기가 91.9~100%를 각각 차지하였다. 도시식생의 연간 순탄소흡수를 최대화하기 위해서 가로수의 전정과 공원 내 잔디깎기에 의한 탄소방출을 최소화할 식재계획 및 관리가 요구된다.
국내의 자전거도로는 대체로 주변 토지이용시설 특성을 고려하지 않은 채 계획되고 있다. 이와 같이 획일화된 도로계획은 효율적이지도 못할뿐더러 안전과 이용편리에 있어서 최적의 환경을 제공할 수가 없다. 따라서 본 연구는 보다 안전하고 편리한 자전거도로 이용환경 구축을 목적으로, 자전거도로 유형에 대해 물리적 시설측면의 분류를 시도하였고, 토지이용시설 이용자의 통행특성을 조사 분석하였다. 카이제곱 독립성검정을 통해서 토지이용시설 간에 통행특성의 차이가 있음을 확인했고, 군집분석과 자전거도로 유형 결정기준을 통해 해당 토지이용시설에 적합한 자전거도로 유형을 제시하였다.
본 연구는 저탄소 사회실현 및 녹색성장을 주도하기 위한 스마트 그린 복합단지의 조성을 위하여 복합단지의 개발유형을 검토하고 유형별로 토지이용의 모형을 설정함으로써 스마트 그린 복합단지의 미래적 개발방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구의 순서로는 이론고찰을 통해 스마트 그린 복합단지의 개념과 개발측면에 대해 검토하고 복합단지의 개발유형을 단지규모와 기능배분 등 두 가지로 구분하여 설정함으로써 토지이용모형의 준거를 마련한다. 이를 토대로 국내에서 수용 가능한 복합단지 유형을 단지규모에 따라 세 가지로 구분하며, 스마트 그린 복합단지의 개발유형별 토지이용 모형을 설정하기 위한 기준을 이론과 사례단지의 분석결과를 토대로 제시하고 유형별 토지 이용 모형을 구축함으로서 스마트 그린 복합단지의 미래 개발방향을 국내의 시사적 관점에서 제시하였다.
본 연구에서는 서울시 자치구(행정구역) 중심의 거시적 사고예측모형을 개발하였다. 사고예측모형 개발과정에서 서울시 전체를 하나의 모형식으로 개발하지 않고 지역 토지이용(개발밀도)과 교통사고빈도와의 관계를 분석하여 토지이용 유형에 따른 사고예측모형을 개발하였다. 토지이용과 교통사고빈도와의 관계에서 개발밀도(연상면적)가 높을수록 교통사고빈도가 높게 나타나는 상관성을 파악하였으며 주거연상면적, 상업연상면적, 업무연상면적 모두 교통사고와 반응하는 특징이 다름을 확인할 수 있었다. 총 4개의 유형구분이 가능하였으며 각 유형에 대한 지역특성과 사고특성을 살펴보았다. 4개 유형의 모형에 반영된 설명변수는 공통변수와 각 유형별로 상이한 특성변수가 도출되어 지역적 특성이 모형에 반영된 것으로 판단할 수 있다. 사회 경제적 변수로는 통행을 유발 유입시키는 교통활동을 대변할 수 있는 변수가 채택되었으며 교통여건 변수로는 교통시설 및 안전과 관련된 변수가 채택되었다.
본 연구에서는 12년(2001-2012)간의 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 토지피복 자료를 이용하여 동북아시아 지역에 대한 토지피복 유형별 통계적 점유율과 연변동을 조사하였다. MODIS 토지피복 자료의 공간해상도는 500 m이며 토지피복 유형의 수는 17개이다. 12년 평균에서 농지(36.96%), 초지(23.14%) 그리고 혼합림(22.97%) 3가지 유형이 분석 영역의 80% 이상을 점유하고 있는 것으로 나타났고, 그 외 농지와 자연 식생의 혼합유형(6.09%), 낙엽활엽수림(4.26%), 도시(2.46%) 그리고 사바나(1.54%) 유형이 점유하고 있는 것으로 나타났다. 비록 자료의 사용 기간이 짧지만 단순회귀분석에서 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 혼합림은 유의수준 5%에서 점유율이 증가하는 경향을 보였으나 사바나 유형은 유의수준 5%에서 감소하는 경향을 보였다. 토지피복 유형이 매년 다르게 분류되는 화소의 비율이 10% 이상이며 토지피복 유형별 점유율의 연변동은 농지(1.41%), 혼합림(0.82%), 초지(0.73%)에서 가장 두드러지게 나타났다. 또한, 12년 동안 토지피복 유형이 1개로만 분류된 화소의 비율은 단지 57%이며, 나머지 화소들에서는 2개 이상으로 분류되었으며 최대 9개 유형으로 분류된 화소도 존재했다. 공간적으로 균질하게 1개 유형만 분포하고 있는 중국 동부와 북서부 지역을 제외한 전체 지역에서 토지피복 유형이 연도별도 다르게 분류되고 있다. 따라서 토지피복 변화에 소요되는 시간적 규모를 고려할 때 동북아시아 지역에서 MODIS 토지피복 자료를 이용할 시 주의가 필요하다.
본 연구는 다양한 토지이용유형별로 도시열섬현상을 완화하기 위한 합리적 녹지율을 분석하고자 하였다. 토지이용유형은 단독주택과 공동주택, 공공시설, 상업지역, 공업지역의 5가지 유형을 고려하였고, 녹지지역은 토지피복도에서 수목 속성을 추출하여 활용하였다. 열섬효과는 주간 및 야간에 촬영된 다중시기의 ASTER TIR 영상의 표면온도를 이용하였다. 주간시간은 야간시간보다 녹지의 표면온도 저감 효과가 큰 것으로 나타났다. 토지이용유형별로는 주간시간에 단독주택에서 녹지율에 따른 표면온도 저감효과가 가장 뚜렷했지만, 야간시간에는 토지이용유형별로 차이가 크지 않았다. 공업지역은 녹지의 표면온도 저감 효과가 낮았다. 토지이용유형별 도시열섬완화를 위한 합리적 녹지율을 산출한 결과, 주간시간은 단독주택과 공동주택, 상업지역에서 녹지율이 40~50% 사이일 때, 표면온도가 가장 낮았고, 야간시간은 녹지율별로 표면온도 변화가 크지 않았다. 따라서 본 연구의 결과는 도시개발계획 단계에서 도시열섬완화를 위해 효과적인 녹지면적을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 춘천시를 대상으로 수치표고모델, 토지이용 데이터 및 토지피복분류 데이터를 구축하고 이를 이용한 토지이용 CG(computer graphics)화상과 토지피복 CG화상의 작성과 가시권분석을 통해 광역적 도시경관의 특성을 파악하였다. 토지피복분석의 결과, 1989년에서 2000년까지 시가지는 $7.7km^2$ 증가하였으며, 녹지는 $12.7km^2$가 감소하였다. 용도지역상 시가지, 개발제한구역, 녹지지역 등에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 춘천시의 도시경관은 3개의 유형으로 대분할 수 있었다. 유형1은 개발제한구역을 중심으로 형성된 경관, 유형2는 자연녹지, 생산녹지 등의 녹지를 중심으로 한 경관, 그리고 유형3은 시가지와 수역을 중심으로 한 경관특성을 가지고 있었다. 토지피복 CG화상은 모든 유형에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 가시권 분석의 결과, 경관적 중요도가 높은 영역에서도 녹지감소의 경향이 동일하게 나타나 이 영역에서 녹지경관의 보전 및 관리가 요구되었다.
본 연구에서는 광역적 도시경관을 파악하기 위하여 수치표고모델과 토지이용 데이터를 이용한 CG화상을 작성하고 경관을 유형화하였다. 또한 각 유형의 시점장에서 도시중심에 위치한 봉의산을 시대상으로 하는 가시권 분석을 실시하였다. 춘천시의 도시경관은 3개 유형으로 분류되었다. 유형1은 개발제한구역 중심의 경관, 유형2는 녹지 중심의 경관, 그리고 유형3은 시가지와 수역을 중심으로 한 경관특성을 나타내었다. 가시권 분석의 결과, 유형1은 수역, 유형2와 유형3은 개발제한구역에서 피시빈도가 높았다. 특히. 시가지와 인접한 의암호가 경관상 중요한 곳으로 분석되었다. 또한 토지이용에서 개발제한구역이 경관상 중요한 곳에 분포하여, 개발제한구역의 해제 정도에 따라 대상지의 도시경관이 영향을 받게 될 것으로 사료된다.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
본 연구에서는 시가화지역의 서로 다른 토지이용을 대상으로 식물군집에 기초한 비오톱 유형분류를 실시하고 비오톱 지도를 작성하였다. 군집분류법에 의한 비오톱 유형화는 생물군집의 서식지인 비오톱의 특성을 잘 반영한다고 할 수 있었다. 연구대상지의 비오톱유형 분류 지표는 이용강도, 토지이용형태, 토지피복유형과 같은 인간행태적 요인으로 나타났다. 유형분류는 4단계 위계로 상위의 Biotope Class를 시작으로 Biotope Group, Biotope Type, Biotope Sub-Type으로 위계를 두어 구분하였다. Biotope Class는 인간간섭여부에 따른 가장 상위 분류로 인간간섭지역과 미간섭지역으로 구분되었다. 인간의 간섭지역은 투수여부에 따라 Biotope Group으로 분류되었고 틈새투수지역은 넓은 틈새와 좁은 틈새의 Biotope Type으로, 투수식생지역은 평지식생지와 사면식생지의 Biotope Type으로 분류되었다. 각 비오톱 유형의 식별종은 감태나무(Lindera glauca), 망초(Conyza canadensis), 주름잎(Mazus pumilus), 얼치기완두(Vicia tetrasperma), 뽀리뱅이(Crepidiastrum sonchifolium), 잔디(Zoysia japonica), 개소시랑개비(Potentilla supina), 큰김의털(Festuca arundinacea)이었다. 본 연구의 검증결과는 기존의 토지이용 현황에 기반하며 연구자의 주관적인 측면이 개입되는 비오톱 유형분류 기준에 대해서 식물사회학적 접근을 통한 유형 분류의 방법론이 유용함을 제시하고 있다. 또한 향후 제작될 수 있는 다양한 형태의 자연환경 지도 유형분류에 있어 보다 객관적이고 과학적인 방법의 적용가능성을 제시한 것에 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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