정부의 규제 및 정책은 무분별한 도시의 확장을 억제하는 중요한 수단이며, 이들의 기준에 따라 도시 공간의 확장으로 인하여 잠식되는 산림녹지의 증감이 뚜렷하기 때문에 본 연구에서는 우리나라에서 가장 대표적으로 고밀도 개발이 진행된 서울과 대구를 중심으로 '96년대부터 10년 단위로 도시의 확장에 따른 도시와 산림녹지의 변화를 정책 및 규제를 중심으로 해석하였다. 본 연구에서는 위성영상을 이용해 토지피복('96년, '06년대, '16년대)을 분류 후, 도시의 공간 확장 및 형태적 특징을 분석하기 위하여 도시확장강도지수(UEII)와 GUIDOS 프로그램을 이용하였으며, 이에 따른 산림녹지의 변화는 산림의 고도, 경사, 단일 산림패치의 면적을 기준으로 경년 변화를 분석하였다. 서울은 근교지역의 도시 공간 확장이 비교적 빠른 속도로 진행되고 있었으며, 이에 따른 산림 파편화가 발생하여 단일패치의 면적이 점차 감소하였다. 다만, 개발규제에 따라서 일정 기준 이상의 고도와 경사에서는 개발에 따른 면적감소가 거의 발생하지 않은 것으로 나타났으며, 규제 대상이 아닌 고도 및 경사의 산림은 등급 변화가 크게 나타났다. 대구는 '96년대 이후 도시 및 교외 지역이 느린 속도로 증가하였지만, '96년대부터 푸른숲가꾸기를 통해 산림녹지 면적이 크게 증가하는 양상이 나타났다. 이처럼 정부의 정책 및 규제에 따라서 개발에 따른 도시의 양적, 형태적 확장이 통제되고 산림녹지가 보존될 수 있기 때문에, 지속가능한 도시를 위하여 규제 및 정책을 적절히 활용해야 할 것이다.
본 연구는 수달의 주요이동 패턴을 예측하기 위하여 EN-Simulator프로그램을 활용하여 주요 이동경로 분석을 실시하였다. 연구범위는 대구시 안심습지를 중심으로 반경 7.5 km를 최종 범위로 설정하여 시뮬레이션 분석을 하였으며, 모형 검증을 위해 현지조사를 활용하였다. 가상의 수달 개체수는 1,000마리, 이동 스텝 수는 격자 당 1,000 스텝으로 설정하였으며, 총 841개 격자에 대하여 시뮬레이션을 실행하였다. 분석결과, 평균 147.6±112.1 개체가 간격 50m 조건에서 분석범위 경계 지점에 도착하였다. 시뮬레이션 검증결과, 수달의 주요 이동 확률이 높은 지역 가운데 시뮬레이션의 '매우 높음 지역'에서 8개 수달흔적 지점(13.1%), '높음 지역'에서 9개 지점(14.8%)으로 나타났다. 반면 이동확률이 낮은 지역에서는 '낮음 지역' 8개 지점(13.1%)과 '매우 낮음 지역' 4개 지점(6.6%)으로 나타났다. 시뮬레이션의 검증결과 높음 결과값을 가지는 지역에서 특히 실제 수달의 서식 흔적이 많이 나타났다. 또한 이동확률의 등급 별 단위 면적(1×1㎢ 당)에 따른 수달 출현지점과의 상관관계를 알아본 결과, 가장 높은 확률로 이동하는 지역에서 단위 면적당 6.8개 흔적이 발견된 반면, 이동 확률이 낮은 지역은 0.1개 지점으로 분석되었다. 수달이 하천 지역의 주요경로를 이용하는 측면에서 보통 수준 이상 결과 지역에서는 23개(63.9%)로 많은 서식흔적이 발견되어 시뮬레이션의 주요 이동경로가 실제 수달 개체의 이동로로 활용되고 있는 것으로 나타났다. EN-Simulator 분석은 수달의 이동경로 선택에 있어서 공간특성이 이동가능성에 어떤 영향을 미치는지 예측 가능하고 분석값을 활용하여 주요 이동경로 내 추가 서식지 조성 및 로드킬 위험 지역을 사전에 파악하여 예방 가능하도록 하는 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
유역 내 산림은 생태계 유지에 있어 중요한 역할을 맡고 있으며 생태네트워크 체계를 구성하는 주요 기반 환경이다. 그러나 지난 수십여 년간 행해진 무분별한 개발사업으로 인해 산림 파편화 및 토지이용 변화가 가속화되었으며 본래의 기능을 상실하게 되었다. 산림 생태계를 파악하는 데 있어 산림의 구조적 패턴은 생태적 과정과 기능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 변화패턴을 파악하고 분석하는 것은 중요한 인자라 할 수 있다. 이에 본 연구는 금강 상류 댐 유역을 대상으로 FRAGSTATS 모델을 통해 시계열적인 토지피복변화에 따른 산림 경관의 구조적 변화를 분석하였다. 토지피복 변화탐지를 통한 금강 상류 댐 유역 내 토지피복변화는 1980년대부터 2010년대까지 산림 33.12km2(0.62%), 시가화건조지역 67.26km2 (1.26%) 증가하였고 농업지역 148.25km2(2.79%) 감소하였다. 유역 내 산림 경관분석결과 No sampling 분석에서는 경관백분율(PLAND), 면적가중근접지수(CONTIG_AM), 평균 중심지 면적(CORE_MN), 인접지수(PLADJ)가 증가하였고 패치수(NP), 경관형태지수(LSI), 응집지수(COHESION)가 감소하였다. Moving window 분석을 통해 구조적 변화패턴을 파악한 결과, 경상북도 상주시, 충청북도 보은군, 전라북도 진안군 내 산림 경관은 상대적으로 잘 보전되어 있었으나 충청북도 옥천군, 영동군 그리고 충청남도 금산군 사이의 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역의 산림 경관에서는 파편화가 진행되고 있었다. 결과를 토대로 추후 해당 지역의 산림 관리전략 수립 시 파편화 지역을 대상으로 조림사업을 수립할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 통해 산림 경관의 파편화가 예상되는 지역을 도출할 수 있었으며, 유역 산림의 건전성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 가능성을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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