본 연구는 북한당국이 발표하는 지역별 토지가격이나 토지의 특성에 관한 자료들이 없는 조건에서 북한지역의 토지가격과 토지자산의 규모를 추정하는 방법론과 모형을 제시하고 이를 이용하여 북한 시가화지역 전체를 대상으로 시장가격 기준의 토지자산 규모를 실험적으로 추정하였다. 우선 관련 사회경제적 변수를 이용가능하면서 최근의 북한과 소득수준의 격차가 상대적으로 크지 않았던 것으로 평가되는 남한의 1970년대 중후반, 그리고 도시화 수준이 유사했던 1980년대 초반 남한의 시, 군, 구별 실거래가격을 기준으로 시가화지역 토지에 대한 지가결정함수를 도출하였다. 다음으로 북한지역에 대한 지리정보분석을 통해 도출되는 지가결정요인의 대리변수들을 대입하여 2015년경 북한 시가화지역 토지의 시, 군, 구역별 상대가격비율을 산출하였다. 더 나아가서 최근 북한지역 일부 도시들을 대상으로 조사된 주택거래가격과 본고에서 추정한 상대가격비율을 결합하여 북한전역을 대상으로 시가화지역의 토지자산 규모를 추정하였다. 추정결과 북한 시가화지역의 토지가격은 시, 군, 구역별 상대가격비율로 볼 때 평양시 동대원구역이 100으로 제일 높고 양강도 풍서군이 1.70으로 가장 낮은 것으로 평가되었다. 한편 시가화지역의 토지자산 규모는 2015년 기준 216억 달러로 추정되었는데, 이는 동년 북한GDP의 1.2~1.3배에 달하는 규모이다. 이 비율은 남한의 1978~1980년과 비슷한데, 해당시기의 남한의 경제성장률이 평균 6%인데 반해 북한은 1%대 수준인 것을 고려하면 상당히 높은 것으로 보인다.
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.
가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 국내 하천을 대상으로 데이터 마이닝의 분류 및 예측 기법을 활용하여 비유사량 추정 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 유사이송에 영향을 미치는 요소들을 전반적으로 고려하여 유역인자를 추출하였으며, 유역의 지형학적 요소, 강우, 토지 피복, 토지 이용, 하상 재료 등이 고려되었다. 추출된 인자를 활용하여 모델을 도출한 결과 유역 형태학적 특성인자 중 평균 면적비에서 유역고도 및 토지피복인자 중 도시화 비율과 전체 유역 중 습지와 수역의 비율이 조건인자로 활용되었다. 도출된 모델은 실측값과의 비교를 통해 실측 비유사량의 발생 패턴이 유사하게 재현됨을 확인하였다. 또한 기존의 사용되던 산정 공식과 비교하였으며, 국외의 데이터를 기반으로 도출된 모델은 개발 배경 및 국내 하천 환경과의 차이로 인해 국내 하천 데이터 적용에 한계가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 개발 및 적용 환경, 데이터 범위의 차이 등으로 인해 발생하던 기존 공식의 한계를 개선하고자 하였다.
우리나라의 도시화 비율이 증가함에 따라 도시열섬으로 인한 도시 열 환경의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 2012년에 출범하여 급속도로 발전을 이룬 세종특별자치시의 도시 열 환경 분석을 위해 열섬포텐셜을 이용하였다. 우선 도심지의 비율 및 변화율을 분석하기 위해 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상을 기반으로 연구지역의 시계열 토지피복도(2013년~2015년, 2017년)를 생성하였다. 그리고 취득된 위성영상에서 제공하는 두 가지 열적외선 밴드에서 산출된 밝기온도와 자동기상관측망 자료와의 정확도 평가를 통해 연구에 활용할 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드와 지표면 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하였으며, 이를 기반으로 산출된 열섬포텐셜 변화분석을 수행하였다. 분석결과, 연구지역의 행정구역별 도심지 변화율이 크게 관측되는 지역의 지표면온도는 주변지역 보다 $3^{\circ}C{\sim}4^{\circ}C$ 높고, 열섬포텐셜 또한 $4^{\circ}C{\sim}5^{\circ}C$ 높게 관측되었다. 하지만 도심지 변화율이 크고 녹지의 비율이 높은 지역에서는 열섬현상이 완화되는 경향을 보였다. 이를 통해 면적대비 도심지가 차지하는 비율이 높아지면 열섬을 유발할 가능성이 증가하지만 녹지를 통해 열섬을 완화 시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 우리나라 초고층 건축물 15개소를 선정하여 토지피복특성과 변화경향을 살펴보고자 하였다. 초고층 건축물 외부공간은 건폐지와 비건폐포장지가 차지하는 비중이 평균 79.7%로 높았으며, 상대적으로 녹지 및 수면이 차지하는 비중은 낮았다. 또한 대부분 지역은 지하개발이 이루어져 조사대상지 평균 생태면적률은 15.90%로 매우 낮은 수준이었다. 준공시기에 따른 피복유형 현황분석 결과, 시간이 지나면서 건폐율이 낮아지고 있었으며, 생태면적률이 증가하고 있었다. 반면, 가장 높은 비중을 차지하고 있는 비건폐포장지의 비율은 통계적으로 차이가 없었다. 초고층 건축물 외부공간의 생태적 기능 개선을 위해서는 포장공간을 줄이는 방안을 강구하는 것이 효과적인 것으로 판단된다.
토양수분은 TDR(Time Domain Reflectometry)이나 Tensiometer 등의 장비를 이용하여 측정을 시행하고 있으나, 이를 위해서는 많은 인력과 경제적 자원이 소비될 뿐만 아니라 시공간적으로 측정할 수 있는 범위에 한계가 있다. 지상 관측의 대안으로 MIRAS(Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis)나 SMAP(Soil Moisture Active Passive), AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 등의 수동 마이크로파 위성 센서를 이용한 공간 토양수분 관측이 수행되었으나, 낮은 공간 해상도(9~36km)는 지역 규모의 토양수분 분포를 나타내기 충분하지 않고, 높은 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0㎢)을 대상으로 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용한 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 10m 해상도의 토양수분 산출을 수행하였다. 용담댐 유역은 산림 79.7%, 논 9.0%, 밭 5.4%, 주거지 2.9%의 토지 피복 비율을 가지며 토양은 사양토(66.6%)와 양토(20.9%)가 우세하다. Sentinel-1 C-band SAR 영상은 SeNtinel Application Platform(SNAP)을 이용하여 전처리 후, 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 알고리즘은 TU-Wien change detection algorithm과 Regression model을 활용하였고, 검증을 위한 실측 토양수분 자료는 한국수자원공사(K-water)에서 제공하는 5년(2014~2018)간의 토양수분 관측자료를 이용하였다. 산출된 토양수분은 결정계수(Coefficient of determination, R2) 및 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 이용하여 실측 토양수분과 비교하였다. Sentinel-1 C-band SAR 영상을 이용한 고해상도의 토양수분 산출은 토지 피복 및 토양 속성을 고려한 지역 규모의 공간 토양수분 분포 및 시간적 변화를 표현 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 서울과 5대 광역시를 대상으로 (1) 과거추세가 연장되는 시나리오와 (2) 최근 활발하게 논의되고 있는 스마트 성장, 컴펙트 개발 등을 고려한 도시성장 시나리오를 전제로 미래의 토지이용의 변화를 예측하였다. 토지이용 변화 예측에는 로지스틱 회귀 분석을 기반으로 한 CLUE-s(Conservation of Land Use and its Effects at Small regional extent) 모형을 이용하였다. 토지이용 변화예측을 위해 WAMIS(WAter Management Information System)에서 제공하는 1975년부터 2000년까지의 5년 단위의 토지이용별 통계자료와 환경부에서 제공하는 2008년 토지이용도를 구축하였으며, 각 토지이용 항목은 총 6가지(시가지, 수역, 산림, 논, 밭, 초지)로 재분류하였다. 도시성장 시나리오는 지자체 조례에 따른 물리적 개발기준과 국토 환경성 평가 지도를 바탕으로 개발 제한 구역을 설정하고, 미래 인구변화와 토지수요 수요량 추정을 통해 미래 토지이용 변화 예측 시나리오를 구축하였다. 또한 도로망, 하천망과 유효 토심, 토양통 등을 고려한 토양 속성을 토지 피복 변화 예측을 위한 모형의 동적 요소(driving factor)로 대입하였다. 두 가지의 시나리오를 통해 미래 토지 이용 변화 예측결과 각 시나리오에 따라 확연히 다른 양상의 토지이용 변화 패턴을 보였다. 과거추세가 연장되는 시나리오에서는 물리적인 토지개발 기준 범위 내에서 무작위로 토지이용이 변화하며 시가지가 급속하게 성장하는 패턴을 보여주었다. 반면, 도시성장 시나리오를 전제로 하였을 경우 기존의 시가지와 연계하여 인근에 위치한 미개발지가 시가지로 변화하는 양상을 보였으며, 로그 추세로 증가 혹은 감소하는 패턴에 따라 변화폭이 줄어들며 종래에는 각 토지이용의 변화량이 0%로 수렴하는 모습을 보였다. 토지이용 변화 비율은 두 가지 시나리오 모두 주로 산지와 농지가 감소하고 시가지가 증가하는 모습을 보였다. 본 연구를 통해 구축한 미래 토지이용 변화 시나리오는 수문생태계에 큰 영향을 주는 지표의 변화에 대해 회귀분석을 기반으로 정량적인 예측을 가능케 함으로써 기후변화 시나리오 등 다양한 미래 예측 시나리오와의 접목을 통해 미래 수자원 예측 연구에 활용도를 높일 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구는 도시의 미세먼지 배출과 저감에 관련된 토지피복 유형인 산림과 시가화지역의 영향에 의한 계절별 미세먼지 농도 특성을 파악하고자 하였다. 서울시 23개 도시대기 측정소의 2016년 PM10, PM2.5 농도자료를 수집하였고, 측정소 주변 반경 3km 내 시가화지역과 산림 비율을 기준으로 3개 그룹으로 측정소를 구분하여 그룹간의 미세먼지 농도 차이를 계절별로 분석하였다. 그룹별 시가화지역과 산림의 중심값은 Group A에서 각각 53.4%, 34.6%, Group B는 61.8%, 16.5%, Group C는 76.3%, 6.7%이었다. 계절별 PM10과 PM2.5의 그룹별 농도는 산림 비율이 높은 Group A의 농도가 모든 계절에서 가장 낮았고, 시가화지역 비율이 높은 Group C의 농도는 봄부터 가을까지 가장 높았다. 이상의 그룹간 차이는 통계적으로 유의하였다. Group C 농도는 겨울철에만 Group B보다 낮아졌는데, 겨울철 Group B-C간의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 계절별 고농도 그룹의 농도 대비 Group A의 농도는 PM10에서 봄, 여름, 가을, 겨울 각각 8.5%, 11.2%, 8.0%, 6.8%, PM2.5에서 3.5%, 10.0%, 4.1%, 3.3% 낮은 수치이었다. PM10과 PM2.5 모두 그룹간 농도 격차가 여름에 가장 크고, 겨울로 가면서 작아졌는데, 이는 산림의 미세먼지 저감기능이 여름에 크고, 겨울에 작기 때문인 것으로 판단되었다. 산림과 비교해 시가화지역이 미세먼지 농도에 끼치는 영향은 작았다. 본 연구를 통해 산림 비율이 높은 지역에서 미세먼지 농도가 낮은 효과가 입증되었으며, 도시의 미세먼지 관리를 위해 녹지의 기능을 규명하는 지속적인 연구가 필요하였다.
우리나라 저수지의 수질 특성과 이에 영향을 미치는 환경요인을 파악하기 위하여, 운영목적, 수위변동 및 지리적 분포가 다양한 73개 저수지를 선정하여 수질 요인으로 화학적산소요구량 (COD), 엽록소 a (Chl a), 총인 (TP), 총질소 (TN)를, 수문지형 요인으로 연수위변동폭, 총저수량, 댐의 고도, 유역 면적, 호안발달도 (shoreline development index)를, 토지피복 요인으로서 산림, 농경지 및 도시화지역의 면적비율을 조사하였다. 저수지 수질은 유역의 도시화지역과 농업지역의 면적 비율이 크고, 고도가 낮고 연수위변동폭과 유역면적이 좁으며 총저수량이 적고 원형에 가까운 형태의 저수지에서 더욱 부영양화가 심하였다. 저수지 운영목적에서는 농업용수용 저수지가 홍수조절용 저수지보다 수질이 좋지 않았다. 변수선택과 경로분석의 결과에서, TP에 의한 Chl a에 영향을 받는 COD는 수위변동폭과 호안발달도에 의하여 직접적으로 영향을 받았다. 또한 TP는 유역의 도시화면적에 의하여 직접적으로 영향을 받으며 토지이용은 저수지의 고도와 관련이 있었다. 한편 TP는 수위변동폭과 호안발달도에 영향을 받았다. 결론적으로 우리나라의 저수지 부영양화는 유역의 토지이용, 수문적, 지형적 특성에 의하여 영향을 받으며, 특히 저수지 운영목적에 따른 인위적인 물관리에 의한 수위변동과 저수지의 위치에 의하여 수질 특징이 결정된다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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