• 한국산림과학회지
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• 제88권3호
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• pp.352-363
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• 1999

북한의 산림면적 변화에 대한 규모와 특성을 파악하기 위하여 1910년 제작된 조선임야분포지도와 그동안 국내외에 발표된 다양한 통계자료를 종합 분석하였다. 또한 지형적으로나 지리적 특성이 서로 대조적인 평양주변지역과 혜산주변지역에 대하여 1973년부터 약 10년 주기로 촬영된 Landsat 위성영상자료를 처리하여 각 시점의 토지피복도를 작성하여 산림변화의 공간적 특성을 분석하였다. 1990년대 이전에 발표된 북한 전체의 산림면적은 약 $89,000km^2$에서부터 $98,000km^2$까지 다양하게 나타나고 있으나, 조사방법의 불투명성으로 인하여 신뢰도에 많은 의문이 있다. 1991년 두 종류의 위성영상을 이용하여 북한 전 지역의 산림면적을 추정한 결과 위성자료와 처리방법이 달랐음에도 불구하고 매우 비슷한 산림면적을 보여주는데 추정된 산림면적은 그 이전의 자료에 비하여 뚜렷한 감소 경향을 보여주고 있다. 가장 최근 북한에 의하여 유엔에 보고된 산림면적은 $75,519km^2$로서 1991년 위성자료 추정치와 비교하였을 때 약 $10,000km^2$의 급격한 감소를 보였다. 평양과 혜산지역에 대한 위성영상자료의 분석 결과도 매우 유사한 변화특성을 보여주고 있다. 1980년대에는 1973년 자료에 비하여 다소의 감소가 있었으나 1993년 영상에서는 산림이 급격히 감소하였다. 이와 같은 북한의 산림면적 변화는 1990년대부터 악화된 북한의 경제 사정과 최근 빈번히 발생하고 있는 대규모 자연재해 현상과 관련이 있다고 판단된다. 북한지역의 위성영상 분석에 있어서 가장 중요한 특정은 산지임에도 불구하고 임목이 거의 분포하지 않는 무립목지가 상당히 많이 분포하고 있으며, 이러한 무립목지는 잠재적인 황폐화 가능지로서 이 지역의 현황을 보다 정확하게 파악하기 위한 추가적인 노력이 필요하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.65-81
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• 2019

본 연구는 대한민국 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시온도 간의 관계성을 분석하였다. 자료는 2000~2010년의 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 시가화지역의 면적비율과 표면온도의 상관성은 0.417, 농업지역은 0.512, 산림 지역은 -0.607로 나타났다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.301이었다. 기온과의 상관성에서는 시가화지역이 0.275, 농업지역 0.226, 산림지역 0.350으로 분석되었다. 시가화지역과 농업지역은 면적이 증가할수록 표면온도와 기온이 증가하는 것으로 나타났고, 산림지역은 반대의 향상을 보였다. 구조방정식 모형 결과에서는 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 효과가 있고, 산림지역은 기온 저감에 직접적인 효과가 있었다. 향후에는 지표면 부근에서 측정된 기온자료를 활용하여 공간특성의 변화에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하는 것이 필요하며, 이를 통해 도시 및 환경계획 차원에서 도시열섬 완화를 위한 방안을 마련할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.34-44
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• 2024

최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권1호
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• pp.35-40
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• 2011

현재 남한에서는 270m 해상도의 강수분포도가 제작되어 활용되고 있지만, 북한지역에는 강수관측점의 수가 남한에 비하여 매우 적어서 남한과 같은 방법으로 강수분포를 추정하기는 어렵다. 자료가 불충분한 북한지방의 강수추정을 위해 우선 낮은 해상도의 강수기후도를 PRISM을 이용하여 제작하고 격자 내 지형특성을 반영하기 위해 여기에 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 '지형-강수 관계'에 근거한 보정값을 더하는 방법을 모색하였다. 남한 지역 270m 해상도의 DEM에서 자동기상관측소와 표준기상관측소 위치의 격자값을 추출하고 이들을 이용하여 AWS+KMA 및 KMA에 해당하는 가상지형을 만든 다음, 둘 간의 편차를 얻었다. 강수량에 대해서도 동일한 작업을 하여 둘 간의 편차를 얻어 경사향별로 고도편차-강수편차 간 회귀식을 도출하였다. 북한 지역의 270m 해상도의 DEM과 27개 기상대 고도 값으로 IDW한 가상지형 간의 편차를 구한 다음, 남한에서 얻은 회귀식을 적용하여 보정값을 계산하였다. 북한지역에 대해 2,430m 해상도로 PRISM모형을 구동하고 보정값을 적용하여 최종강수량을 얻었다. 제작된 강수기후도에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 1,196mm이며 표준편차는 298mm인 것으로 추정된다.

• 한국산림과학회지
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• 제75권1호
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• pp.32-37
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• 1986

산사태안전도판별(山沙汰安全度判別)에 대한 기초자료를 얻기 위하여 1979년(年) 8월(月) 집중호우(集中豪雨)(일강우량(日降雨量) 465mm)에 의하여 산사태(山沙汰)가 발생한 진해지구(鎭海地區)를 모델로 하여 이 지구(地區)의 지형도상(地形圖上)($S=\frac{1}{5,000}$)에 $2cm{\times}2cm$(실면적(實面積) $100m{\times}100m=1ha$) 단위의 격자(格子)를 얹어 산사태지(山沙汰地) 74개, 비산사태지(非山沙汰地) 119개 계(計) 193개의 mesh에 대하여 산사태발생(山沙汰發生)의 각(各) 요인(要因) 및 수준(水準)을 계측(計測)하여 수량화(數量化)(II)의 수법(手法)에 의하여 해석(解析)한 결과 산사태발생(山沙汰發生)에 기여도(寄與度)가 높은 요인(要因)의 순위(順位)는 다음과 같다. 1) 식생(植生), 2) 종단사면형(縱斷斜面形), 3) 사면위치(斜面位置), 4) 경사(傾斜), 5) 방위(方位), 6) 곡수(谷數). 또 침엽수(針葉樹) 10년생(年生) 내외, 복합사면(複合斜面), 하강사면(下降斜面), 산록(山麓), 경사(傾斜), $10^{\circ}-15^{\circ}$, 방위(方位) NW, 곡수(谷數) 1개의 각(各) 수준(水準)이 불안전측(不安全側)에, 침엽수(針葉樹) 20~30년생(年生), 활엽수(濶葉樹), 상승사면(上昇斜面), 평형사면(平衡斜面), 산정(山頂) 등의 수준(水準)이 안전측(安全側)에 기여(寄與)하고 있다. 그리고 판별구분치(判別區分値)는 -0.123이고 적중률(適中率)은 72%로서 비교적 양호한 양(兩) group구분(區分)을 할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제7권1호
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• pp.115-123
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• 2005

농림생태계에서의 물과 탄소의 순환을 연구하려면, 먼저 관측지의 공간적 특성을 정량적으로 이해해야 한다 특히, 우리나라와 같은 복잡한 경관에 관측지가 위치한 경우에는 공간 특성의 이해가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 광릉 산림 소유역의 지형, 식생 및 토양과 관련된 변수들의 공간적 특성을 정량화하였다 지형의 공간 특성을 산출하기 위해 수치고도 모형 (DEM)에서 계산된 고도, 경사 및 사면 정보를 분석하였다. 식생과 토양 정보는 LANDSAT TM 영상으로부터 제작된 지표 피복 지도를 사용하였다. 계절 특성을 살펴보기 위해 1999년 6월 30일, 2000년 9월 4일, 2001년 9월 23일, 2002년 2월 14일의 네 위성 영상을 사용하였다. CO₂와 수증기의 플럭스 지수로서, 위성 영상으로부터 식생지수 NDVI를 세 격자 크기 (7km x 7km MODIS 격자, 3km x 3km 집중관측 격자, 1km x 1km 단위 격자)에 대해 각각 도출하였다. 반분산 분석에 근거해서 이 자료들을 사용하여 관측지의 비균질성의 공간 규모를 계산하였다. 예상한대로, 격자의 크기가 작아질수록 비균질성의 규모가 작아졌고, 식생의 계절 변화에 민감하였다. 40m 플럭스 타워가 위치한 두 단위 격자의 경우, 비균질성의 공간 규모는 200～1000m 이었고, 이러한 공간 규모는 모형에서 계산된 타워 플럭스 발자국의 기후도와 잘 일치하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제18권4호
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• pp.40-49
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• 2013

In the beginning of $20^{th}$ century, the coal mining industry had an important role in Japan at which two-thirds of the coal product came from the Kitakyushu-Chikuho District (KCD). As a consequence of mining activities, land-use condition in this district showed notable changes. This paper presented a study of land-use changes in coal mining area by characterizing land-use pattern transition over the last 100 years. In order to carry out the rigorous analysis of land-use, a series of land-use maps over the last 100 years was developed using geographic information systems (GIS). The historic topographic map and another available old data were used to investigate the long-term changes of land-use associated with past mining within the GIS platform. The results showed that the utilization of a series of developed land-use maps successfully indicated the difference of land-use pattern in the KCD before and after the peak of mining activities. The general findings from land-use analysis described that forest and farm lands were lost and turned into abandoned sites in the last 100 years.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.81-89
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• 2011

저탄소 녹색성장은 국내외적으로 중요한 이슈가 되고 있으며, 중앙정부 및 각 지자체별로 기본계획 및 데이터베이스를 구축하고 다양한 관련 연구를 진행중이다. 이러한 관점에서 지자체의 탄소배출량 및 탄소흡수량을 계산한 탄소배출총량은 향후 도시계획 및 관리에 있어 중요한 요소가 될 수 있다. 본 연구에서는 경기도를 대상으로 통계자료 및 수치임상도를 이용하여 탄소발생총량을 산출하고 탄소발생환경을 분석해 보았으며, 그 결과 산림면적이 넓고 탄소흡수율이 우수한 품종을 많이 보유한 가평군, 양평군, 연천군, 과천시, 동두천시, 여주군 등의 탄소발생총량이 비교적 적은 것으로 분석되었다. 향후 주기적인 연차별 데이터베이스 구축을 위해서는 위성영상 등을 이용한 탄소흡수량 추정 등이 필요하며, 이러한 기반 자료들은 저탄소 녹색성장을 위한 정책기반자료로서 활용가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.138-140
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• 2003

The aim of this study is to evaluate the effect of spatial resolutions on the accuracy to landslide susceptibility mapping. For this, landslide locations were identified in the Boun, Korea from interpretation of aerial photographs and field surveys. The topographic, soil, forest, geologic, linearment and land use data were collected, processed and constructed into a spatial database using GIS and remote sensing data. The 15 factors that influence landslide occurrence were extracted and calculated from the spatial database with 5m, 10m, 30m, 100m and 200m spatial resolutions. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by probability model, likelihood ratio, for the five cases spatial resolutions. The results of the analysis were verified using the landslide location data. In the cases of spatial resolution 5m, 10m and 30m, the verification results was similar, but in the cases of 100m and 200m the results worse than the others. Because the scale of input data was 1:5,000 ? 1:50,000, so the cases of 5m, 10m and 30m have similar accuracy but the cases of 100m and 200m have the lower accuracy. From this, there is an effect of spatial resolutions on accuracy and landslide susceptibility mapping the result is dependent on input map.