국토이용계획도, 도시계획도, 농업진흥지역도, 산지이용구분도 등 용도지역·지구 자료는 법적·공간적 특성으로 자료간 연관성을 가지고 있다. 그러나 부처별·부서별 제도운용에 따른 자료공유의 어려움, 수작업체계에 의한 용도지역·지구 경계선의 저확성 한P 등으로 자료간의 관계가 일관성이 결여되어 토지 이용에 많은 문제가 발생하고 있다. 이 연구에서는 GIS의 중첩기법을 이용하여 용도지역·지구 자료간 불부합 실태와 원인을 분석하고, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안으로서 자료간 연관성을 고려한 데이터모델링 방안을 제시하였다.
The purpose of this study is to develop a land use planning model (LUPM) which can be applied to development of rural villages considering their spatial expansion. The LUPM finds out and allocates the new built site required for the improvement of existing villages. in the development of LUPM, CA (cellular automata) and land suitability analysis methods were applied combinedly. The model uses basically numerical data of CIS based on grid data. Agglomerated settlement, as a type of village for simulation, was adopted. Probability of land use change for optimizing development area was calculated by the six criteria: slope. drainage characteristic, direction of slope, as absolute suitability of grid itself, distance from road. distance from stream and distance from the village center, as relative probability by neighborhood cells. Weighting values of these criteria were quantified by AHP (analytic hierarchy process) method, which is one of MCE(multi-criteria evaluation) method. The algorithm of the model was verified by three example villages: an isolation village, a village with horizontal road, and a village with nodal point of cross road
본 연구는 지하철 노선망에 따른 각 역들의 접근도를 산출하는데 있어 그래프 이론을 수정한 모델을 적용하여 접근도의 변화가 공간구조에 미치는 영향력을 분석한 것이다. 사례지역은 지하철 제 1기와 2기 노선의 증설에 따라 접근도가 상당히 향상된 건대역 주변으로, 접근도의 변화에 따른 역세권의 지가와 토지이용의 변화를 고찰하였다. 지하철 개통 전${\cdot}$후를 중심으로 지가의 상승이 두드러졌으며, 간선도로변에서의 상승율이 더 크게 나타나고 있다. 제 2기 노선의 건설로 인해 간선돌변 뿐만 아니라 지선도로변에서도 지가의 상승과 고밀도화된 토지이용이 이루어지고 있다. 환승역인 건대역의 역세권역은 상세계획지구로 설정되어있어 앞으로 고밀도화된 상업지구로 개발될 예정이다. 본 연구에서는 앞으로 새로운 강북 동부의 중심지로서의 기능을 수행해 나갈 수 있도록 보다 종합적인 개발방향을 모색하였다.
본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 한 도시계획분야에서의 GIS를 활용한 토지이용분석 방법을 제안했다. 본 연구에서 사용한 부산광역시의 도시계획정보시스템 데이터베이스는 2000년대 초반에 구축되어졌다. 건물데이터는 수치지도(1:1,000)를 이용하였으며, 건축물대장과 수치지적도로부터 건물용도 현황 및 용도지역 지정현황 등의 속성을 입력한 것을 사용했다. 그리고, 특화계수의 산출로 부산광역시의 토지이용특성을 명확히 했으며 용도지역별로 특화범위를 비교했다. 또한, 건물용도별 및 용도지역별 관찰도수와 기대도수를 오버레이분석으로 산출하여 비교 분석한 결과 용도지역에 의해 건축물의 용도가 유도되고 있음을 알았다.
In order to rapidly catch up urban region’s detailed land-use or land-cover information; this research used the post-classification algorithm (Spatial Reclassification Kernel: SPARK) to create a land-use map of Taichung City. We discussed the urban land-use classification model with the IKONOS images. The conclusions may be distinguished as follows:(a) Using the Maximum-Likelihood algorithm to classify seven broad land-cover categories. The overall accuracy in this stage achieves 92.72% and Kappa coefficient will be obtained 0.91; and (b) Using the SPARK method to classify images for detect the land-use, the overall accuracy achieves higher 89.64% and Kappa coefficient will be 0.86. To conclude, the research process in this study can fully and carefully describe local land-use pattern and assist the demand of land management and resources planning reference.
The KEPCO is developing the load forecasting sysetm using land use simulation method and distribution planning system. Distribution planning needs the data of presents loads, forecasted loads sub-statin, and distribution lines. Using the data, determine the sub-station and feeder lines according to the load forecasting data. This paper presents the method of formulation processfor the long term load forecasting and optimal distribution planning and optimal distribution planning. And describes the case study of long term distribution planning of Kwangju city accord to the newly applied method.
The KEPCO is developing the load forecasting system using land-use simulation method and distribution planning system. A distribution planning needs the data of present loads, forecasted loads and substations. distribution lines information. By the distribution planning system, the distribution line designer determines the substations and feeder lines plan. This paper presents the method of formulation process for the long term load forecasting and optimal distribution planning, and describes the case study of long term distribution planning of Suwon-city according to the newly applied method.
본 연구는 저탄소 기후변화 적응 대책 수립에 활용되는 기후변화 취약성 평가에 적용하기 위하여 사회경제 발전 경로(SSP)에 대한 스토리라인을 개발하고 시나리오별 토지이용변화를 시뮬레이션 하였다. 연구는 크게 3단계로 진행하였다. 첫째, 과거 데이터를 이용하여 셀룰라 오토마타(CA) 모델링을 수행한 후 기준년과 시뮬레이션 결과를 비교하여 지역별 특성에 맞는 전이규칙을 도출하였다. 둘째, SSP에 대한 토지이용 변화 가정을 수립하여 세 가지의 시나리오를 설정하였다. SSP1은 지속가능성에 대한 시나리오로 압축도시로의 발전을, SSP2는 현재 상황을 유지하는 중도의 발전을, SSP3는 분열된 사회로 난개발을 가정하였다. 마지막으로, CA 모델링에 SSP 시나리오를 결합하여 권역별 토지이용 변화를 예측하였다. 분석결과를 SSP 시나리오별로 살펴보면 SSP1은 2020년, SSP2는 2030년까지 도시 면적 비율이 소폭 증가하다가 더 이상의 변화가 나타나지 않았으나, 낮은 수준의 도시계획을 가정한 SSP3에서는 도시 면적 비율이 2050년까지 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용 변화에 대한 결과는 합리적 기후정책의 의사결정에 기여할 수 있을 것이며, 공간적 상세화로 도출된 시뮬레이션 결과는 취약성 평가에 일괄 적용함으로써 기후변화 적응 정책 우선순위 선정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
The objective of this study was to predict land use change based on the land use change scenarios for the Hwangguji river watershed, South Korea. The land use change scenario was derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. The CLUE (conversion of land use and its effects) model was used to simulate the land use change. The CLUE is the modeling framework to simulate land use change considering empirically quantified relations between land use types and socioeconomic and biophysical driving factors through dynamical modeling. The Hwangguji river watershed, South Korea was selected as study area. Future land use changes in 2040, 2070, and 2100 were analyzed relative to baseline (2010) under the RCP4.5 and 8.5 scenarios. Binary logistic regressions were carried out to identify the relation between land uses and its driving factors. CN (Curve number) and impervious area based on the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed using the results of future land use changes. The land use change simulation of the RCP4.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 12% and the area of forest was estimated to decrease by 16% between 2010 and 2100. The land use change simulation of the RCP8.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 16% and the area of forest was estimated to decrease by 18% between 2010 and 2100. The values of Kappa and multiple resolution procedure were calculated as 0.61 and 74.03%. CN (III) and impervious area were increased by 0-1 and 0-8% from 2010 to 2100, respectively. The study findings may provide a useful tool for estimating the future land use change, which is an important factor for the future extreme flood.
GIS는 속성자료와 관련하여 공간자료를 다루는데 강력한 수단이다. 그러나 GIS는 동적인 계획문제(dynamic planning problems)를 다루는데 있어서 분석기능과 인터페이스기능이 부족하다. 의사결정지원 체계(Decision Support Systems: DSS)는 그래픽사용자인터페이스(Graphic User Interface: GUI)기능, 모델링기능과 데이터베이스기능을 제공하여 GIS의 부족한 면을 보완한다. DSS의 새로운 분류인 공간의사 결정지원체계(Spatial Decision Support Systems: SDSS)는 공간차원의 문제를 취급할 시 표현기능, 기본적인 분석기능, 그리고 공간, 비공간자료 취급기능과 같은 GIS의 기능과 그래픽사용자인터페이스기능, 모델링기능, 그리고 데이터베이스기능과 같은 DSS의 기능을 통합한다. 계획지원체계(Planning Support Systems: PSS)는 SDSS의 기능에 더 진보된 공간분석기능과 시간기능을 추가한다. 이 연구에서는 GIS, 가치공학(value engineering: VE), 그리고 생애주기비용(life cycle costing: LCC)에 의한 토지이용계획에 따른 상수도관망의 용량확장을 위한 PSS의 구축에 초점을 맞추고자 한다. 이러한 PSS는 토지이용계획에 따른 상수도 필요량을 공급하고 도시성장 규제를 위한 일련의 용량확장대안을 작성하고 도시성장에 연관되는 상수도관망의 투자에 관한 문제를 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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