진주시는 과거 발생한 태풍 및 집중호우 등으로 피해를 입은 지역을 대상으로 홍수침수위험지구를 8곳 선정하고 이 지역에 대한 대피소를 지정하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 침수위험지구 중 시가지에 위치하고 인구밀도가 높은 나불지구와 상평지구를 연구 대상지역으로 선정하였다. 침수재해가 발생할 경우 대피조건을 고려하여 아동, 일반성인, 노약자로 구분하고 이동속도와 도달시간을 계산하여 대피소의 위치에 대한 적합성 평가를 GIS의 네트워크분석을 적용하였다. 그 결과 아동과 노약자의 경우 대피시간이 많이 소요되어 대피소로 대피하는데 적정대피 계획시간을 초과하고 있으며 일부지역은 일반성인도 규정된 대피시간을 초과하는 것으로 나타났다. 따라서 나불, 상평지구에 현재 지정된 대피소의 문제점을 보완할 수 있는 대피소를 1-2개 추가 지정하여 대피시간에 따른 문제점을 개선하였으며, 향후 대피경보발령과 연령별 대피계획을 보다 구체적으로 구축하여 재해발생 시 인적 물적 피해를 줄일 수 있는 대책 마련이 요구된다.
This study analyzed the spatio-temporal change pattern of greenhouse areas for Sangnam-myeon and Samrangjin-eup of Miryang-si in Gyeongnam, which is one of major greenhouse area. First, in order to overcome the lack of statistical data of the distribution of greenhouses, aerial and satellite images were interpreted from 1987 to 2018, and the spatial distribution of the greenhouse parcels which has continuously increased was mapped based on the digital cadastral map. Next, through the emerging hot spot tool in ArcGIS Desktop, the spatio-temporal change in transition from open-field to greenhouse cultivation was classified into 9 clusters. About 67.7% of the target area was categorized as a hot spot, and the pattern of New hot spot, which were recently converted to greenhouse parcels, covered about 34.1%. While, about 11.3% of parcels were expected to keep the existing open-field cultivation practice for a while. Overall, the greenhouse parcels have been densely developed along a river and were lately expanding even to the far neighbor. It implied that, in the future, the competition of water intake among farms would be more serious and the environmental responsibility in consideration of water quality as well as quantity would be getting strengthened due to increasing pollution loads and river intake.
대도시에서 자동차는 1차 대기오염물질의 가장 큰 발생원 중의 하나이기 때문에 자동차 오염물질을 감소시키기 위한 수많은 저감 대책이 추진되고 있다. 이러한 저감 대책 연구의 대표적인 특징은 대기오염물질의 배출목록 자료의 구축 시 오염물질의 정량성과 공간적인 분포성에 대한 것이다. 자동차 오염물질을 산정 할 때 배출목록은 활동도 통계와 차종별 배출계수 자료 등이 수집되어야 한다. 대부분의 배출목록은 개별조사나 교통모델에 의한 수동적인 자료로서 자료가 수집되는 순간부터 과거 자료가 되는 특성을 지닌다. 따라서, 최근의 추세는 도시 교통제어시스템과 자동차가 주변 환경에 미치는 영향 평가의 결합에 대한 연구가 추진되고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 자료를 이용한 이동오염원의 배출량을 평가하기 위한 산출 기법을 비교하여 배출량 자료구축의 방향을 설정하고자 하였다. 대상지역에서 대표적인 자동차 오염물질 중 CO의 배출량을 산정 하였다. 교통자료는 서울시 강남구 지역(강남대로-영동대로와 역삼로-양재대로 축)에 설치되어 있는 교차로 검지기에서 수집되는 첨단교통신호시스템의 실시간 교통정보를 이용하였다. 실시간 교통정보 중 시간대별 통과 교통량과 통과속도 자료를 이용하여 시간대별 평균주행속도에 따른 배출계수와 각 도로의 길이를 고려하여 각 도로별·시간대별로 자동차에서 배출되는 CO 배출량을 산정 하였다. 또한, 기존의 차종별 일일평균주행거리에 의한 방법으로 산정한 결과와 비교하여 각각의 방법에 따른 장·단점을 파악하여 자동차 대기오염물질 배출량 산정방법론을 제시하고자 하였다.5 nm 부근과 410nm 부근의 두 부분에서 최대 파장을 나타내는 것으로 보아 410 nm 부근이 파장은 180일 이후에 형성되는 것으로 보인다. 또한 오늘날 주거형태 변화에 따라 담금용기를 항아리에 유리병으로 달리하여 보았을 때 맛과 향미, 색의 면에서 유리병에 담근 간장이 바람직하지 못한 결과를 나타내었다.), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)
수문모형은 많은 물리적, 식생적, 기후적, 인위적 요소들의 결과로 기인하는 수문학적 특성을 나타내는 유역의 복잡한 시스템을 현실적으로 표현하는 도구로써 인식되어 왔다. 공간적으로 분포된 수문모형들은 1960년대 처음으로 개발되었으며, 수문학과 수자원관리 분야에서 원격탐사데이터와 지리정보시스템의 역할은 급속도록 증가하였다. 비록 원격탐사자료가 수문학분야에 실제 적용된 경우는 매우 적지만, 그 효용성은 크다고 할 수 있다. 수문 모델링과 모니터링분야에서 원격탐사자료를 이용함에 있어 가장 큰 장점 중의 하나는 시공간적인 정보를 지속적으로 생산할 수 있게 되었다는 점이다. 이와 같은 능력은 성공적인 모형의 분석과 예측, 검증을 위한 작업에 필수적이다. 본 연구는 준 분포형 수문학적 모형인 SLURP 모형을 경안천 유역을 대상으로 적용하였으며, MODIS 위성영상을 이용하여 제작한 엽면적지수(LAI), 정규식생지수(NDVI)를 수문모형의 입력자료로 활용하여 경안 수위표 지점에서 일 유출량 모의를 실시하였다. 또한, 각각의 원격탐사자료가 모의된 증발산량의 민감도에 어떤 영향을 미치는 가를 분석하였다.
토지특성은 토지가격형성에 중요한 자료로서 정확하고 객관적으로 조사되어야 하지만 애매모호한 조사 및 산정지침으로 인하여 조사자의 주관적 판단이 개입될 수 있어 개선이 요구되고 있다. 또한, 공시지가의 신속, 정확한 산정을 위하여 개별 토지에 대한 토지특성을 정확하고 객관적으로 조사하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 객관적인 토지감정평가를 수행하기 위하여, 무인항공기를 이용한 고해상도 지형공간정보와 파노라마 VR 영상 및 GIS 분석 기법을 이용하여 여러 지형조건에 따른 필지의 특성을 객관적으로 추출함으로써 합리적이고 일관성 있는 공시지가산정체계 수립에 기여하고자 한다. 본 연구에서 제시한 기법을 평가하기 위하여 첫째, 대상지역의 기존 공시지가 공시자료와 둘째, 감정평가사의 평가자료를 이용하여 분석하였다.
본 연구는 토지피복 분류에 사용 가능한 ROI 생성 과정에서 기계학습 기반 교차검증을 활용하였다. 연구지역은 세종시를 포함한 2019년 10월 28일 단시기 KOMPSAT-3A 영상을 활용하였다. 연구 과정에서 4개의 밴드(Red, Green, Blue, Near Infra-red)를 독립변수로 교차검증 과정에서 학습시켰다. 또한 SVM의 4가지 기법(Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid)을 활용하여 추출된 ROI를 기반으로 토지피복 분류를 실시하였다. 교차검증 과정에서 훈련된 3,500개의 데이터 중 1,813개의 데이터가 추출되었으며 건물, 도로, 그리고 초지에서 약 60%의 데이터가 제거되었다. 추출된 ROI를 기반으로 다른 SVM기법에 비해 SVM Linear 기법이 91.77%로 가장 높은 분류 정확도를 나타냈다. 분류 클래스 중 초지의 경우 산림과의 오분류가 가장 많이 발생하며 79.43%의 생산자 정확도로 가장 낮은 분류 정확도를 보여주었다. 연구 결과에 따라 교차검증에서 추출된 ROI는 산림, 수역, 그리고 농업지역에 대해서는 90%이상의 분류정확도를 보여주며 효과적인 분류결과를 도출할 수 있었으나, 80%의 분류정확도를 보여주는 건물, 도로, 나대지, 그리고 초지 지역을 분류하는 방법에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 할 필요성이 존재한다.
IKONOS나 QuickBird와 같은 고해상도 위성영상이 상용화됨에 따라 위성영상으로부터 3차원 건물 정보를 취득하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 3차원 건물 높이를 추출하는 연구는 크게 스테레오 영상 기반의 연구들과 단영상 기반의 연구들로 나눌 수 있는데 센서 모델링을 수반하는 스테레오 영상 기반의 연구들은 그 과정이 복잡하고, 실제 스테레오 영상을 취득하기 위해서는 별도의 주문과 비용이 소요되는 등의 어려움이 따른다. 기존의 단영상을 이용한 건물 높이 추출 연구들은 대부분 DEM 등의 부가적인 데이터를 필요로 하며, 건물의 그림자 길이나 건물 지붕점과 바닥점 관측을 통해 높이를 추출하였다. 이러한 기법들은 도시지역과 같이 건물이 밀집한 지역에서는 적용하기 부적합하다. 이에 이태윤(2006)의 연구에서는 가상의 그림자 투영 기법을 이용하여 건물의 그림자가 다른 인공체에 드리운 경우에도 건물 높이 추출이 가능한 기법이 제안된 바 있으나 이 기법은 건물의 그림자 끝이 식별되지 않는 건물에는 적용이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성 단영상에서 보다 많은 건물 높이의 관측이 가능하도록 하는 삼각 벡터구조 기반의 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 센서모델링 과정이나 부가적인 데이터 없이 간단히 구현 가능하며 디지타이징 과정에서 발생하는 오차를 줄일 수 있다.
GCI(Geospatial Correlative Integration) 중 Frequency ratio 모델을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 가리산리 지역의 산사태 취약성도를 작성하였다. 또한 연구지역의 미래 확률강우량을 적용하여 미래 목표연도별 산사태 취약성도를 작성하였다. 산사태 취약성와 관련된 요인으로는 기후노출은 확률강우량, 민감도는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심) 및 적응능력으로 는 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 470개소며 이 중 50%는 Frequency ratio 및 Neural network 모델의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 경사도가 다른 항목에 비하여 산사태 발생에 높은 가중치를 나타냈으며 경사도 항목의 세부 항목의 산사태 발생과의 상관관계에서는 경사도 $25{\sim}30^{\circ}C$인 지역이 높은 상관관계를 나타냈다. 또한 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 발생 가능성이 매우 높은 지역이 2006년을 기준으로 2100년까지 약 110% 증가하였다. 앞으로 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다. 기존에 확률강우량 변화에 따른 산사태 발생의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측결과를 반영한 연구지역 내 산사태 발생 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후 변화를 고려한 국내 산사태 관리 방안 수립을 위한 방향을 제시하기 위한 연구라고 할 수 있다. 앞으로 분석모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 산사태의 상관관계를 파악할 수 있으며, 산사태의 전반적인 관리 및 효율적인 운영 체제 구축을 위하여 기여할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.
본 연구에서는 정보통신정책연구원에서 실시하고 있는 미디어패널조사에서 얻어진 미디어 이용자들의 미디어 다이어리 데이터에서 미디어 수용자들의 활동공간 이용 시공간 정보를 추출하고, 이를 활용하여 도시 실시간 인구분포를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 도시민의 시공간 정보가 상대적으로 다양하여 비교검토가 가능한 서울시를 연구대상 지역으로 선정하고, 서울시 미디어 이용자들이 도시민들의 주요 활동공간인 주거, 업무, 교육, 교통, 상거래 등 다양한 활동공간별로 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 비율의 변화를 분석한다. 활동공간에 따라 하루 중 시간 흐름에 따라 머무는 인구비율은 상당한 차이를 보인다. 이러한 미디어 이용자의 시공간 정보 활용의 타당성을 확보하기 위하여 서울시 대중교통이용자의 시공간적 이동 정보를 담고 있는 교통카드 데이터에서 얻어진 내용과 비교한다. 도시민의 활동공간을 주거, 업무, 상거래의 활동공간으로 범주화하여 활동공간 범주별 실시간 인구 분포률을 산정하고, 이에 서울시 각 동별 거주 인구수 및 관련 산업별 고용자 수를 결합하여 서울시 동별 실시간 인구수를 산정한다. 서울에서 낮과 밤의 인구 분포에 나타나는 공간적 특성을 파악하기 위하여 주거 공간에 머무는 인구수에 가장 큰 격차를 보이는 오전 3시와 오후 3시 두 시점의 각 활동공간 범주별 및 이들을 총합한 실시간 인구수를 GIS를 활용 하여 지도화 하였다. 도시민의 대부분이 거주지를 떠나 일상과 관련된 활동공간에 머무르고 있는 오후 3시의 서울 실시간 인구분포는 업무공간과 상업공간의 분포가 결정적인 역할을 한다는 것을 확인할 수 있다. 반면에 밤 시간대의 인구분포는 주거공간 인구 분포와 거의 유사한 양상을 나타나고 있다.
본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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