Le, Thi Thu Ha;Nguyen, Van Trung;Pham, Thi Lan;Tong, Thi Huyen Ai;La, Phu Hien
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.113-122
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2021
Urban expansion, particularly converting sub-urban areas to residential and commercial land use in metropolitan areas, has been considered as a significant signal of regional economic development. However, this results in urban climate change. One of the key impacts of rapid urbanization on the environment is the effect of UHI (Urban Heat Island). Understanding the effects of urban land cover change on UHI is crucial for improving the ecology and sustainability of cities. This research reports an application of remote sensing data, GIS (Geographic Information Systems) for assessing effects of urban land cover change on the LST (Land Surface Temperature) and heat budget components in Ho Chi Minh City, where is one of the fastest urbanizing region of Vietnam. The change of urban land cover component and LST in the city was derived by using multi-temporal Landsat data for the period of 1998 - 2020. The analysis showed that, from 1998 to 2020 the city had been drastically urbanized into multiple directions, with the urban areas increasing from approximately 125.281 km2 in 1998 to 162.6 km2 in 2007, and 267.2 km2 in 2020, respectively. The results of retrieved LST revealed the radiant temperature for 1998 ranging from 20.2℃ to 31.2℃, while that for 2020 remarkably higher ranging from 22.1℃ to 42.3℃. The results also revealed that given the same percentage of urban land cover components, vegetation area is more effective to reduce the value of LST, meanwhile the impervious surface is the most effective factor to increase the value of the LST.
Due to recent climate change, continuous soil loss is occurring in the mountainous watershed. The development of geographic information systems allows the spatial simulation of soil loss through hydrological models, but more researches applied to the mountain watershed areas in Korea are needed. In this study, prior to simulating the soil loss characteristics of the mountainous watershed, the field monitoring and the SWAT and GeoWEPP models were used to simulate and analyze the rainfall and runoff characteristics in the mountainous watershed area of Jirisan National Park. As a result of monitoring, runoff showed a characteristic of a rapid response as rainfall increased and decreased. In the simulation runoff results of calibrated SWAT models, R2, RMSE and NSE was 0.95, 0.03, and 0.95, respectively. The runoff simulation results of the GeoWEPP model were evaluated as 0.89, 0.30, and 0.83 for R2, RMSE, and NSE, respectively. These results, therefore, imply that the runoff simulated through SWAT and GeoWEPP models can be used to simulate soil loss. However, the results of the two models differ from the parameters and base flow of actual main channel, and further consideration is required to increase the model's accuracy.
우리나라는 제조업 중심의 경제구조상 각종 유해폐기물이 발생하고 있으나 매립후보지가 적고 소각처리의 경우 미세먼지의 발생에 대한 우려가 커서 전통적인 폐기물 처리가 쉽지 않다. 더구나 최근에는 개발도상국의 유해폐기물 수입규제, 배달문화의 보편화와 보건위기사태까지 겹쳐 폐기물 수거 및 적체 문제가 심화되고 있다. 본 연구에서는 특히 최근 폐기물 국제 규제 관련 추세에 맞춘 국내 폐기물 정보관리 전략을 제시하려 하였다. 그 내용은 (1) 국내 유해폐기물 분류 코드와 바젤협약 등 국제적 코드와의 정합성을 제고하려는 노력을 지속해야 하며 (2) 폐전자제품내 희토류 등 저함량 성분의 혼합 유해성을 고려해야 하고 (3) 유해폐기물 전주기 위해성을 기반으로 하는 관리가 수행되어야 한다. 또한 (4) 올바로시스템, 화학물질배출·이동량 정보공개시스템 및 폐기물 수출입 자료 등을 서로 연동하여 폐기물 상세 흐름 정보를 구축하고 (5) 센서와 지리정보 시스템 등을 활용하여 폐기물 흐름의 감시와 불법오염지역의 예측이 필요하다. 마지막으로 (6) 청정기술과 전과정평가 등으로 처리/재활용의 최적대안을 선정/수행하는 것이 바람직하다.
본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의 특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에 활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와 최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.
GIS S/W의 지리정보 처리기법을 이용하여 얻을 수 있는 수리지형 특성인자는 사면안정성 분석이나 하천환경 분석 등과 같은 다양한 수문학적 응용 연구의 기본적인 정보로 사용된다. 또한 실무적으로 적용 가능한 GIS의 확장 프로그램들은 이러한 기본 정보 뿐 만 아니라, 이전에는 복잡한 정보처리과정을 통하여 얻을 수 있었던 특성 정보들을 체계화되고 자동화된 과정을 통하여 손쉽게 분석이 가능하도록 하고 있다. 본 연구에서는 GIS S/W 수리응용 연구에서 확장 프로그램의 실제적인 적용성을 살펴보기 위하여 ArcView GIS S/W와 이를 기반으로 한 수리정보 분석 프로그램 등을 이용하여 예미지역(1:50,000)의 유수 및 지형인자를 추출하였으며, 여러 가지 매개변수를 통하여 사면안정도에 대한 평가분석을 예시하였다. 본 연구 결과로 확장 프로그램들을 이용하여 얻은 정보들은 실제 정보와 높은 상관도를 보이는 것으로 나타나서, 현장에서의 직접적으로 활용이 가능한 것으로 나타났고, 본 연구 대상지역내의 전반적인 사면안정도는 사면안정지수와 S-A Plot의 적용 결과로 이론적으로는 비교적 안정적인 것으로 나타났다. 본 적용 방법은 실제측정치와 함께 수리지형 특성과 관계된 기타 지역에 적용이 가능하다.
효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 GIS기법을 활용하여 서비스업의 새로운 형태인 프랜차이즈 방식의 패스트푸드점의 입지를 분석한 것이다. 패스트푸드 체인점을 이용하는 고객들의 행태조사와 서울시의 패스트푸드점의 분포를 통해 패스트푸드점의 입지요인을 계량적 기법을 적용하여 일차적으로 추출하였다. 수요적 측면에서 패스트푸드점의 입지에 영향을 주리라 예상되는 인구유인 시설물과 통행인구가 많은 결절지점, 그리고 고밀도 대단위 아파트 단지로 부터의 버퍼죤을 생성한 후 입지가능지구를 추출하였다. 한편 공급적인 측면에서 용도지구, 지가, 접근성 그리고 가시성 요인들을 고려하여 이미 추출된 입지가능지구로 부터 최종적인 후보입지지구를 선정하였다. 이렇게 패스트푸드점이 입지할 수 있는 가설적인 후보지구와 실제 패스트푸드점의 분포와를 비교하였다. 결론에서 본 연구의 제한점과 GIS 기법을 활용하여 입지를 분석에서 시급히 이루어져야 할 자료구축의 필요성을 논하였다.
각종 공간자료는 지리정보시스템을 통해 공간과 관련된 의사결정에 활용된다. 공간자료는 데이터양이 방대하고 제작 및 갱신에 많은 비용과 시간이 소요되어 별도의 공간자료 관리시스템을 이용하여 유지하고 관리해야 한다. 기존의 수치지도를 위한 공간자료 관리시스템은 공간자료를 도엽(Tile)이라는 일정한 단위로 구분하여 관리하였다. 그러나 도엽기반 공간 정보 관리시스템은 구현은 용이하나, 도엽 내에 포함된 지형지물을 직접 공간자료로 저장하거나 관리할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 지형지물 단위로 공간사료를 저장하고, 관리하며 변동 사항에 대한 신속한 수정이 가능한 수치지도를 위한 피처기반 공간자료 관리시스템을 제시한다. 제시되는 피처기반 공간자료 관리시스템은 피처 단위의 데이터 구축, 관리, 제공 및 갱신 기능을 지원하며, 기존 도엽기반 공간자료 관리시스템에서 지원하지 못했던 단일 원점좌표 전환, UFID 생성, 지형지물 통합, 지형지물 분할 및 메타데이터 입력을 가능하게 하였다. 제시된 수치지도를 위한 피처기반 공간자료 관리시스템은 공간자료의 유지, 관리를 용이하게 할 수 있으며 가공과 활용에 있어서도 효율성을 높일 수 있다.
투자의 효율성제시가 불명확한 1단계 국가GIS사업(1995-2000)에 대한 대책으로, 최근 GIS예산 집행의 타당성에 대한 분석이 요구되고 있다. 특히 국가GIS사업의 많은 비중을 차지하는 지자제GIS사업에서 효율적인 투자는 성공적인 사업추진을 위해 매우 중요하다. 그러나 GIS투자의 타당성을 판단하기 위해서는 투자비용의 산정과 함께 그로 인한 편익 내지 효과를 측정할 수 있어야 한다. 또 측정할 수 있다면 얼마나 측정할 수 있고 얼마나 설득력있는 편익을 측정하여 정책결정이나 정치적, 재정적 지지를 얻는 데에 활용할 수 있는가가 핵심적인 주요사안으로 받아들여지고 있다. 따라서 본 연구는 지자체에서 합리적인 의사결정의 자료로 활용될 수 있도록 기존의 다양한 GIS비용효과 분석에 대한 이론적 고찰을 실시하고, 지자제GIS의 특성을 고려한 GIS비용효과분석방안을 고찰하였다. 이를 위해 지자체 GIS 발전단계에 따르는 효과 및 지자체 응용시스템별의 활용효과에 대한 국내외사례를 종합, 국내 지자체 GIS비용효과분석에 적용될 수 있는 비용과 효과의 정량적 정성적 평가항목을 구성하였다. 아울러 편익비용비, 순현재가치, 내부수익률의 평가기법에 따라 다양한 대안선정을 위한 민감도분석과 불확실성분석에 대해서도 살펴봄으로써, 지자제 GIS사업의 투자타당성확보 및 합리적인 의사결정 및 대안선택방향을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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