• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.283-287
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• 2007

기존 국토환경성펴가지도는 1:25,000 축적을 기본으로 하고 있어 전국이나 광역 차원의 환경성 평가나 개발 가능지 분석, 거시적인 지역의 확인 및 중첩분석시 용이하나 지역 차원의 개발계획 수립부문에서의 활용도를 높일 필요성이 제기 되었다. 본 연구의 목적은 연구지역을 선정하여 기 구축된 국토환경성평가지도의 동일 방법론 및 주제도를 활용하여 1:5,000 축적의 국토환경성평가지도를 재구축고, Vector형태 및 필지단위론 재평가를 실시하여, 1:25,000 축적의 국토환경성평가지도와의 평과 결과를 비교${\cdot}$분석하는데 있다. 연구결과, 기 구축된 연구지역의 1:25,000축적 국토환경성평가지도 등급별 면적 비율은 1등급 23.3등급 29.4%, 3등급 23.9% 4등급 11.7%, 5등급 11.8%를 보이고 있으며, 신규 구축된 연구지역의 1:5,000 축적 국토환경성평가지도 등급별 면적 비율은 1등급 29.3%, 2등급 21.7%, 3등급 17.2%, 4등급 7.1%, 5등급 24.7%이다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.187-194
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• 2008

LiDAR는 일반 항공사진 및 위성영상과는 달리 사물의 높이를 측정할 수 있어 산림의 3차원 모델링을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 특성을 이용하여 산불이 발생한 강원도 양양지역 산림의 물리적 피해를 분석하였으며, 디지털 항공사진으로부터 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 추출하여 산림의 생물학적 피해를 분석하였다. 산림의 물리적 피해는 임관의 피해정도에 따라 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수의 비율로서 추정을 하였다. 피해정도의 고저(高低)를 구분하는 기준은 통계적 방법 (Jenk's Natural Break) 으로부터 추정된 0.3594을 사용하였으며, 지표면 반사비율이 0.3594 이상인 경우 물리적 피해정도를 고(高, Serious Physical Damage; SPD), 지표면 반사비율이 0.3594 이하인 경우 물리적 피해정도를 저(低, Light Physical Damage; LPD)로 나타내었다. 또한 생물학적 피해는 일반적인 NDVI 값의 범위(-1

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.688-692
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• 2009

본 연구는 전국 토양유실분포도와 토양유실위험 등급도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 토양유실분포도는 RUSLE를 이용하였고, 강우-유출 침식성인자(R)는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지(30년간)의 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 빈도분석은 FARD를 이용하였고, 전국 R인자를 빈도별로 산정하였다. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 우리나라 전체 평균은 약 17.2 ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났으며, 토지피복 구분에서는 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양침유실 위험 등급도 작성은 토양유실위험 등급을 5개 등급으로 구분하여 수행하였다. 분석결과 토양유실위험 2등급인 보통지역이 전체 토양유실량 위험지역의 78.2%로 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 심각한 토양유실 위험지역은 분석지역 전체 중에서 약 1.1%인 $1,038km^2$정도인 것으로 분석되었다. 토지피복별로 심각한 토양유실 위험지역은 나지, 초지, 밭작물 재배지역의 순으로 각각 $93.5km^2$, $168.1km^2$, $327.4km^2$ 정도가 심각한 등급의 토양유실 위험 지역으로 분석되었다.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.14 no.6
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• pp.698-708
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• 2008

The status of eco-environments of Goryeong is evaluated from the results of National Ecosystem Survey. The areas, designated by the 1st class, are only 0.16% of total areas of Goryeong. Most of them are the regions which vegetation preservation status is well. Location of the 1st class region is mostly distributed around the summit and ridges of high mountains. The naturalness of Goryeong region is excellent, thus the status of eco-environments of Goryeong will be rapidly improved.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.40 no.1
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• pp.88.2-88.2
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• 2015

지난 2009-2010년 수행한 제 1차 수도권 밤하늘 밝기 측정에 이어, 우리는 2014년 12월부터 2015년 2월까지 제 2차 수도권 밤하늘 밝기 측정을 수행하였다. 이번 2차 측정에서는 지난 1차 측정과 가능한 한 동일한 장소와 조건에서 밤하늘 밝기를 측정함으로써, 지난 5년간 발생한 밤하늘 밝기 및 주변 환경의 변화와 이 둘 사이의 상관관계를 알아보고자 하였다. 밤하늘 밝기 측정에 사용된 기기는 1차 측정과 마찬가지로 'SQM(Sky Quality Meter)-L'을 사용하였다. SQM-L은 표면등급($mag/arcsec^2$) 단위로 밤하늘을 측정하며 측정 오차는 ${\pm}0.1$ 등급이다. 이번 측정 결과 밤하늘 밝기가 가장 어두운 지역은 경기도 가평군 청평면 고성리(20.6 등급)로, 1차 측정에서의 가장 어두운 지역과 동일했다. 반면 가장 밝은 지역은 서울 영등포구 윤중초교와 서울 중구 남산초교(16.5 등급)로 나타났으며, 가장 어두운 지역과 밝은 지역 사이의 밤하늘 밝기 차이는 약 40배(~4 등급)로 나타났다. 이번에 측정한 밤하늘 밝기는 지난 1차 관측에 비해 전 지역에서 평균 0.5 등급 어두워진 것으로 나타났다. 특히 서울 은평구 갈현초교는 5년 사이에 1.5 등급 어두지면서 가장 큰 차이를 보였다(1차: 16.0 등급, 2차: 17.5 등급). 본 포스터에서는 이번 측정 결과와 진행 과정을 소개하고 두 관측 기간 사이에 발생한 밤하늘 밝기 변화의 원인에 대하여 토론하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.3
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• pp.391-401
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• 2017

This study develops an indicator to manage regional variations of approval rates for long-term care (LTC) service. We used LTC insurance data for grade assessment that include 433,155 applicants from 227 LTC centers across Korea in 2015. The approval rate for each center was defined as the proportion of the numbers of approved applicants out of all applicants. We assumed that the approval rates depended on the characteristics of applicants. We estimated the 'standard' approval rates from a multiple linear regression analysis using the characteristics of applicants as independent variables. The difference between the observed and the standard rates was then defined as an indicator for deviation. A center having a large difference could be considered as a center with a potential error in grade assessment. We also examined if the characteristics of investigators affected the approval rates. We found that the socio-demographic characteristics of applicants and reapplication rate for LTC grade were independent factors affecting the approval rates. Centers having the management indicator values falling outside the middle 95% of the distribution were identified as centers with an error in grading. We expect that this study will contribute to enhancing reliability and equity in LTC grading.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.24 no.1
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• pp.35-50
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• 2015

The purposes of this study are to apply species distribution modeling in urban management planning for habitat conservation in non-urban area and to provide a detailed classification method for management zone. To achieve these objectives, Species Distribution Model was used to generate species richness and then to compare with the results from land suitability assessment. 59 species distribution models were developed by Maxent. This study used 15 model variables (5 topographical variables, 4 vegetation variables, and 6 distance variables) for Maxent models. Then species richness was created by sum of predicted species distributions. Land suitability assessment was conducted with criteria from type I of "Guidelines for land suitability assessment". After acquiring evaluation values from species richness and land suitability assessment, the results from these two models were compared according to the five grades of classification. The areas with the identical grade in Species richness and land suitability assessment are categorized and then compared each other. The comparison results are Grade1 10.92%, Grade2 37.10%, Grade3 34.56%, Grade4 20.89% and Grade5 1.73%. Grade1 and Grade5 showed the lowest agreement rate. Namely, development or conservation grade showed high disagreement between two assessment system. Therefore, the areas located between urban, agriculture, forest, and reserve have a tendency to change easily by development plans. Even though management areas are not the core area of reserve, it is important to provide a venue for species habitat and eco-corridor to protect and improve biodiversity in terms of landscape ecology. Consequently, adoption of species richness in three levels of management area classification such as conservation, production, planning should be considered in urban management plan.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2019.04a
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• pp.31-31
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• 2019

서부 민통지역은 육군 제 1사단, 육군 제 25사단, 육군 제 28사단 관할지역에 걸쳐있다. 경기도 파주시 민통지역은 육군 제1사단 관할지역으로 장단면, 군내면, 진동면을 포함한다. 연천군 반정리는 육군 제 25사단 관할 지역 내에 있다. 본 조사에서는 장단면 일대와 군내면 정자리 덕진산성, 진동면 동파리 일월봉, 임진강변, 수내천, 세월천을 중심으로 세 개 면과 연천군 장남면 반정리의 식물상을 조사하여, 서부 민통지역의 주요 식물들의 분포를 자세히 파악하고자 하였다. 2012년 4월부터 2018년 10월까지 조사를 통해 463점의 표본을 확보하였고, 총 96과 307속 415종, 3아종, 45변종 6품종의 469분류군이 확인되었다. 조사 시기 중 멸종위기종은 발견되지 않았으며, 우리나라 특산식물로는 고려엉겅퀴, 벌개미취, 키버들 등 7분류군이 확인 되었다. 식물구계학적 특정종으로는 Ⅴ등급 통발을 비롯, IV등급 8종, III등급 11종, II등급 11종, I등급 16종이 발견되었다. 서부 민통지역에서 확인된 외래 및 귀화식물은 단풍잎돼지풀을 포함한 35분류군으로 전체 식물의 7.5%에 해당한다. 최근 무분별한 개발로 인한 민통지역 자연자원의 보전대책 수립도 요구된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2097-2098
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• 2011

한국수자원공사 전북지역본부는 2009년 1월 전북 전주시 여의동에 본부신축공사를 착공하였다. 같은 해 12월 정부는 저탄소 녹색성장을 위해 신축 공공청사 건축물에너지효율 1등급 취득 의무화 제도를 시행하여 2010년 1월부터 신축되는 모든 공공청사는 건물에너지효율 1등급 취득이 의무화 되었다. 전북지역본부와 같이 진행중인 건축물에 대해서는 강제성은 없고 에너지효율 향상을 위한 제반 조치 마련토록 권고하였다. 그러나 전북지역본부는 정부정책과 공사 이미지 제고를 위해 진행중인 공사에 대해 건축물 에너지효율인증등급 향상을 위한 개선 방안을 수립하고 설계변경을 통해 결국 1등급 인증을 획득하였다.

• Journal of Korea Soil Environment Society
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• v.1 no.1
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• pp.55-65
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• 1996

Soil quality of most of Soil Network area was estimated healthy by employing Soil Pollution Indices (Soil Pollution Score and Soil Pollution Class). However, 1.5∼3.7% of the total Soil Network area was determined Soil Pollution Class (SPC) 4 which may need cleanup process due to slight or heavy pollution with arsenics and heavy metals. Numbers of the SPC 4 sites were 9, 47, 19, 17, and 17 in 1987, 1989, 1991, 1993, and 1994, respectively During 1987 and 1994, all of SPC 4 sites were identified agricultural land except one in 1994. Soil Pollution Scores (SPSs) was determined high around smelters, metalliferous mines, and industrial sites among the 16 major soil pollution sources of the Soil Network. Also, most area of SPC 4 sites were densely populated in these area of the Soil Network. SPSs of Inchon and Taegu were high among the other major cities and provinces in Korea. Numbers of SPC 4 were high in the province of Kangwon, Kyongbuk, Kyongnam amongst. Cumulative numbers of SPC 4 multiplied by a weighting value 0.3 during 1987 and 1994 of the Soil Network were regressed to develop a model equation for prospecting the soil quality. The model equation was Y= 1.16+0.23x, where as Y is the number of Class 4 and x is the year. Resulting the area of SPC 4 were 4.8%, 6.0%, 6.6% of the Soil Network in the year of 2001, 2006, 2011, respectively Based on this results, the area of SPC 4 would increase 5, 7, and 10 times comparing the area polluted with heavy metals in 1987.