토지이용의 합리화를 위하여 도입된 토지이용규제는 사회경제적인 발전과 함께 복잡다기화 되면서 국민경제생활에 불편을 초래한다는 이유로 최근 규제 완화로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 본 연구에서는 CA 모델을 이용하여 시뮬레이션 함으로써 부산권 도시성장의 잠재지역을 도출하고, 토지이용 규제지역과 함께 공간적 특성을 분석하였다. 분석을 통해 토지이용규제 제도가 실제로 도시성장을 억제하고 토지이용의 효율화를 도모하고 있는지, 또는 국민생활에 불편을 초래할 수 있는 다른 요인이 있는지를 검토하였다. 분석결과 도시외부의 개발압력이 높은 지역에 존재하는 개발제한구역은 토지이용규제라는 역할을 수행하고 있었지만, 많은 지역에서 토지이용에 대한 다중규제가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 순기능을 하고 있는 토지이용규제는 최대한 유지하면서, 도시성장 잠재력이 높은 지역에 존재하는 다중규제를 재고하는 등 다양한 접근과 검토가 필요할 것으로 사료된다.
최근 지적 및 토지 관련 정보화사업의 지속적 추진과 토지 가격의 안성 그리고 부동산 증권화 제도 도입 등 지적 정보를 둘러싼 환경 변화에 부응하는 새로운 형태의 지적정보를 활용한 사업의 중요성이 부각되고 있고, 지적정보에 대한 사회적 수요가 증대하고 있다. 본 연구의 목적은 상기한 환경 변화에 대한지적공사가 효과적으로 대처하기 위해 지적정보를 활용한 위치정보 제공에 관한 특화된 사업화 전략을 수립하여 제시하는 것이다. 본 연구에서는 현재 또는 향후 지적정보를 사용하고 있는 고객에 대하여 충족되지 않고 있는 요구들을 조사하였다. 또한 대한지적공사의 핵심 역량과 자원시스템을 분석하여 고객 중심의 서비스 강화 및 수익성 향상을 도모하는 신디케이션 비즈니스 모델을 설계하고 구체적인 실행계획을 제시하였다. 연구 결과물들은 향후 GIS, ITS, 텔레매틱스 등의 유사분야에서도 학문적으로나 실증적으로 접목되어 활용될 수 있을 것이다.
늘어나는 인구로 인한 토지의 효율적 이용요구 증가, 빠르게 성장하는 건축, 토목기술의 발달로 인간의 생활 공간은 지표에서 지상, 지하로 확대되었다. 기존의 2차원 지적 시스템으로는 이러한 추세를 효과적으로 반영하지 못함을 인식하여, 3차원 지적에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 연구에서는 소유권의 법적 안전 보장이라는 지적의 주요한 목적을 위해 한국의 현황에 적합한 3차원 지적 데이터 모델을 제시한다. 제시하는 3차원지적 데이터 모델은 3차원 지적 객체 모델과 3차원 지적 기하학적 모델로 구성되며, 데이터 구축 시 고려될 데이터 구조를 제시하였다. 3차원 지적 객체 모델은 분석된 3차원 권리와 사례 연구로부터 도출된 객체들을 기반으로 설계하였다. 3차원 지적 기하학적 모델은 국제 표준인 ISO19107 공간 스키마를 기반으로 한국의 3차원 지적에 맞게 수정되었다. 3차원 지적 데이터 구조는 점, 선, 면, 입체 요소를 기본 요소로 한다. 본 연구는 서울시의 "유비쿼터스 입체지적 기반조성" 사업의 일부분으로 수행되었으며 전체 연구의 최종 목표는 1) 토지정보의 효율적인 제공 및 관리, 2) 지상 및 지하 공간시설물에 대한 권리 설정 및 범위 표시, 3) 유비쿼터스 기반의 지적정보 서비스, 4) 도시 개발 사업 등에 대한 유비쿼터스 지적 기반의 구축, 5) 토지공간의 권리관계 규정과 이에 따른 등록 및 관리 방안 마련이다.
본 연구에서는 항공정사영상을 이용하여 SegNet 기반의 의미분할을 수행하고, 토지피복분류에서의 그 성능을 평가하였다. 의미분할을 위한 분류 항목을 4가지(시가화건조지역, 농지, 산림, 수역)로 선정하였고, 항공정사영상과 세분류 토지피복도를 이용하여 총 2,000개의 데이터셋을 8:2 비율로 훈련(1,600개) 및 검증(400개)로 구분하여 구축하였다. 구축된 데이터셋은 훈련과 검증으로 나누어 학습하였고, 모델 학습 시 정확도에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 변화에 따른 검증 정확도를 평가하였다. SegNet 모델 검증 결과 반복횟수 100,000회, batch size 5에서 가장 높은 성능을 보였다. 이상과 같이 훈련된 SegNet 모델을 이용하여 테스트 데이터셋 200개에 대한 의미분할을 수행한 결과, 항목별 정확도는 농지(87.89%), 산림(87.18%), 수역(83.66%), 시가화건조지역(82.67%), 전체 분류정확도는 85.48%로 나타났다. 이 결과는 기존의 항공영상을 활용한 토지피복분류연구보다 향상된 정확도를 나타냈으며, 딥러닝 기반 의미분할 기법의 적용 가능성이 충분하다고 판단된다. 향후 다양한 채널의 자료와 지수의 활용과 함께 분류 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
토지 개발 인허가 기준에는 중요 요소로서 경사도가 포함되어 있다. 토지 적성 평가 지침, 산지전용허가기준 등에는 수치지형도상 평가대상 토지의 평균경사도를 측정하여 경사도로 사용하며, GIS를 적용할 수 있다고 규정되어 있다. 입력 자료로는 국토지리정보원의 1/5,000 수치지형도 외에 한국토지정보시스템 전산자료를 활용 가능한 자료로 예시하고 있다. 경사도 계산에는 수치지형도의 등고선을 이용한 방법, 이를 DEM으로 변환하여 이용하는 방법 등 다양한 방법이 제시되고 있으나 표준화된 경사도 계산 방법은 제시되지 못하고 있어 실무에서 혼란이 발생하고 있다. 이러한 혼란을 감소시키기 위하여 본 연구에서는 표준화된 경사도 계산 방법과 적정 해상도를 결정할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 경사도 계산에 사용되는 여러 방법을 분석한 결과, 지형의 복잡성을 고려하여 결정된 해상도를 가진 DEM을 만들어 유한차분법을 이용하여 평균경사도를 계산하는 개선된 방안을 제시하였다.
토지이용의 변화는 수문순환의 변화를 초래한다. 이는 토지이용에 따른 지표 특성의 변화로 열수지가 변화함으로써 미규모 및 중규모 기상현상에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 최근 4대강 살리기 사업 등의 대규모 토목사업으로 인해 넓은 면적의 지표면 상태가 변화하고 이에 따른 수문순환 변화에 대한 관심과 함께 연구가 진행되고 있다. 또한 최근 수문학 분야에서의 가장 큰 관심은 최신 기법을 적용한 수문분석 및 정확한 수문인자를 추출하고자 하는 것으로 원격탐사나 GIS 기법을 이용할 경우 유역의 물리적인 요소를 고려할 수 있으며 넓은 지역에 대한 정보를 공간적으로 분석할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 길이 103.5km, 유역면적 $1,478km^2$, 한강의 제 1지류인 섬강유역을 대상으로 위성 영상을 이용하여 토지피복에 따른 열수지 변화 특성을 모니터링 하였다. 대상지역의 토지피복은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 수역, 도심지, 나지, 초지, 산림, 농경지, 구름 및 그림자 등으로 분류하였으며, 위성영상을 열수지 모델에 적용하여 인자별 격자기반의 공간분포도를 추출하였다. 또한 이를 이용하여 토지피복 종류에 따른 유역내 열환경 특성을 정량적으로 파악하고 열환경 관점에서 유리한 토지피복 조성을 도출하고자 한다.
최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.
우리나라의 경우 시계열적인 토지 이용의 변화특성에 대한 경향 및 유형의 분석과 예측에 관련한 연구는 그 중요성에도 불구하고 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울시 강남구의 구축한 시계열 데이터를 바탕으로 가로체계와 토지이용 자료를 사용하여 강남구 공간구조의 시계열 공간구조변화의 패턴분석을 목적으로 한다. 또한 토지이용 변화과정을 함께 비교분석한다. 강남구는 70년대 초부터 개발로 인해 많이 변화해온 지역이다. 이를 고려하여 60,70,80,90년의 시계열별 공간구문론을 도입하여 축선도(Axial map)를 통해 정량적 분석을 한다. 향후 도로의 접근성 측면에서의 토지이용변화 예측모델 방법론과 연계가 이루어진다면 공간변화를 효과적으로 추정할 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문은 우리나라의 빅데이터 정책과 활용사례 조사, 공간 빅데이터의 토지주택 활용분야를 제시함으로써 토지주택분야의 미래 사업을 발굴하고, 정부정책에 선제적으로 대응하기 위한 공간 빅데이터 기반 활용분야를 제안하였다. 연구결과, 첫째, 우리나라의 빅데이터 관련 정책과 사례를 살펴보았다. 우리나라는 정부3.0 추진위원회를 중심으로 정부부처의 각 정보를 빅데이터 기반 체계로 구축하고 있으며, 국토교통부에서는 국가공간정보 플랫폼을 통한 빅데이터의 적극적 활용, 일자리 창출을 지원하기 위하여 2013년부터 공간 빅데이터 체계 구축을 추진 중이다. 둘째, LH에서 구축 및 운영하고 있는 정보시스템을 중심으로 국토정보의 현황과 토지주택분야에서의 활용방안을 살펴보았다. 먼저, 정보시스템은 크게 공사업무지원, 통계조회, 부동산정보조회, 온라인민원, 국가정책지원 분야로 구분되며, 주요 활용분야 도출의 기본방향으로는 국토정보(DB), 활용수요(업무영역), 수익창출(사업모델) 측면을 고려하였다. 이러한 기본방향 설정 후 접근방법으로서 업무분야와 업무절차 측면에서 살펴본 결과, 지역개발사업 후보지 선정, 임대주택 운영 및 관리, 토지비축 우선순위 설정, 도시재생 우선순위 설정 등 4개의 활용분야를 도출하였다. 셋째, 도출한 4개의 활용분야에서 공간 빅데이터 활용체계를 구현하기 위하여 필요한 데이터와 적용방법, 각 활용분야별 분석절차를 제시하였으며, 공간 빅데이터 활용방안을 구현하기 위하여 LH에 요구되는 개선사항과 향후 검토방향을 제시하였다.
현대 사회에서 도시가 성장하고 건설기술이 발달하면서 토지의 이용이 입체화 및 고도화되었다. 이에 따라 지상, 지하공간에 대한 권리와 소유권 등의 문제가 야기되었고 현 2차원 지적관리 체계의 한계점이 드러났다. 이를 해결하기 위해서 3차원 지적을 구축하고자 지적을 정의하고 업무를 등록 관리하는 방안을 마련하는 것에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 업무를 분석하여 현 업무등록을 위해 필요한 항목과 속성을 기존의 연구 결과에 추가하여 활용도를 높이고자 한다. 통합적인 3차원 지적관리 체계가 구축된다면 시민들에게 토지정보를 활용한 정보를 정확하고 신속하게 고품질의 서비스를 제공할 수 있을 것이며 업무 또한 쉽고 빠르게 처리될 수 있을 것이라고 예상된다. 그러므로 본 연구에서는 3차원 지적과 관련된 실제 업무 프로세스를 분석하여 각각의 항목과 속성을 도출하고 이를 기존의 연구에서 정의한 항목 요소에 포함시켜 국제 표준화에 맞는 항목 모델 개발방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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