이 연구는 신도시 및 대규모 택지개발 지구내 신교통 시스템을 도입함으로써 예상되어지는 효과를 분석하고, 이에 대한 적용 가이드라인을 제시한 것이다. 이를 위해 각 신교통 시스템 및 유형별 복합카테고리를 설정하여 지역적 특성을 반영하고자 하였으며, 신교통 시스템 도입이 기존의 대중교통체계 및 간선도로를 대체함으로써 발생되어지는 사회적 편익을 산출하였다. 분석결과, 신교통시스템 도입은 교통혼잡비용 감소, 탄소저감, 각 지자체의 친환경적 정책 입안에 뚜렷하게 기여할 수 있는 것으로 밝혀졌다. 그러나 신교통시스템의 이러한 장점에도 불구하고 이 연구에서는 신교통시스템을 도입하고자 하는 지자체에서는 무엇보다도 지역여건에 부합하는 신교통 시스템 유형을 선별하는 것이 중요함을 강조하고 있다. 특히 지자체의 무분별한 신교통시스템 도입은 대규모 택지개발사업에 의한 분양가 상승으로 이어질 가능성이 매우 높기 때문이다.
Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.
This study (1) explored spatio-temporal population distribution patterns in Jeonju by using emerging hot spot analysis and (2) identified the influential factors to determine the spatio-temporal patterns by using multinomial logit model. The major findings are as follows. First, the results of emerging hot spot analysis indicated that the 100*100m grid in the urban area of Jeonju was found to have a category of hot spots, whereas most of the cold spot series was concentrated in the outskirts of the city. Also, new towns such as Jeonju Eco City, Jeonbuk Innovation City, and Hyocheon District were persistent or intensifying hot spots, Third, the results of multinomial logit model revealed that the factors influencing deterrmining the spatio-temporal patterns were accessibility to schools, hospitals, parks, and walfare services. This study offered a deeper understanding of urbanization and regional changes in Jeonju, and important information for urban planning.
G-SEED has been introduced with the aim of reducing energy use and resources since 2002, as the system of certificating environmental friendliness of buildings to create comfortable environment. This study analyzed the changes of certification standard of G-SEED since the revision in 2016, comparing certification results of office buildings by grade, category and certification items between G-SEED 2013-2 version and revised version of 2016. Also, this study analyzed the average points and their standard deviation of certification items including both deleted items and newly added items and extracted items needed to be reviewed in the future revision. In the revision, G-SEED has been extended its certification system to involve existing buildings and Innovative Design categories newly introduced with revising the certification items and difficulties. In revised version of G-SEED, the certification grade appeared to change its acquisition ratio decreasing Green2 and increasing Green4, during Green1 and Green3 were similar in proportion. The average scores by categories appeared decrease in Energy and Environmental Pollution category and Materials and Resources category, on the other hand, Maintenance category appeared the highest increase in the average score. Otherwise, Land Use and Transportation, Water Circulation, Ecology, Indoor Environment categories appeared similar average scores both version of G-SEED. In addition, the Innovative Design which was newly introduced category, seems to expect gradual gaining high scores according to technology development in future, although its possession has shown lower scores in revised version.
The effects of weather on aircraft operations are predominant. In particular, severe weather, such as fog, strong winds, rainfall and snow, can cause delays, diversion or cancellation of operations. Of these, fog is considered the main reason for restricting aircraft operations. Meanwhile, Precision instrument approach using instrument landing system(ILS) has allowed aircraft to land safely even in situations where visibility is limited. However, the precision instrument approach require not only the performance of the aircraft but also the enhancement of the runway. In November 2018, Gimpo international Airport raised the category of the runway 14R from CAT-IIIa to CAT-IIIb to improve aviation safety and operational efficiency. Based on this, the research presented a methodology for estimating benefits according to the category upgrade of the precision approach runway, and estimated the benefits to Gimpo International Airport based on the methodology presented.
본 연구에서는 정부차원에서 충남 연기군 일대에 추진되고 있는 행정중심복합도시 대상지역($132\;km^2$)에 대하여 재해대책을 위한 토지피복 분류 및 식생활력도(NDVI) 평가를 시도하였다. 활용한 영상은 아리랑 2호, LANDSAT, Aster 영상이며 해상도에 따른 분류의 한계를 비교, 평가하였다. 대상지역은 주로 산지와 논과 밭 등의 경작지이므로 특히 논과 밭의 분류에 주의를 기울였다. 아리랑2호 영상의 분류에 있어서는 고해상영상 분류를 위한 세그먼테이션 기법을 적용하였다. 분류의 정확도를 평가하기 위해 표본적으로 현장조사를 실시하여 검사하였으며 국가 토지이용도 및 토지대장의 지목과 비교하였다. 얻어진 결과는 shape file의 형태로 주제도를 완성하였으며 이는 행정중심복합도시의 미래지향적 개발계획을 위한 정책결정에 많은 도움이 될 것이다.
오늘날 지목은 토지의 이용용도나 이용형태를 결정짓는 가장 구체적인 법률적 기준이 되고 있다. 지목은 토지의 주된 사용용도에 따라 분류되기 때문에 주 사용용도가 동일하다면 모두 같은 지목으로 결정하고 있다. 동일한 "대" 지목이라 하더라도 구체적으로는 단독주택, 연립주택, 다세대주택, 빌라, 아파트, 주상복합, 상업 업무용, 나대지 등으로 다양하게 이용되고 있어 그 명확한 구분이나 분류기준 등에 있어 한계성을 가지고 있으며 녹색성장을 위한 온실가스 배출실태나 감축 또는 통계산정에 있어서 용도별 배출특성을 다양하게 분석 할 필요성이 제기되고 있다. 그래서 본 연구는 기관별 다른 분류체계를 가진 5개의 도면을 중심으로 이산화탄소 배출량을 실제로 측정하여 분석한 결과 계절별은 겨울, 봄, 가을, 여름순으로 측정 되었으며, 겨울과 여름의 가장 큰 분포특성은 1.78배, 평균 1.35배가 높게 나타났으며, 오전 9시와 15시의 기온이 약 $11^{\circ}C$ 변화할 때 22ppm으로 오후가 높게 측정되었다 용도별로 분석한 결과 단독주택에 비해 상업 업무용은 4.04배, 주상복합은 1.47배나 높게 배출되었다.
Urban watershed can be found in the visible changes in technology, the most realistic satellite images is to use the data. Satellite image data on the indicators for progress on the nature of the change of land use is consistent and repetitive information, regular observation makes possible the detailed analysis of space-time. These remote sensing techniques and the type of course and, by using the time series history, the past, the dynamic model and the randomized prediction methodology for the conversion process if the city and river basin cooperation of the space changes effectively will be able to extrapolate. For each of the main changes in river flow, depending on the area of urbanization as determined according to reproduce the duration of the relationship between the urbanization of the area and runoff can be represented as a linear polynomial expression was, if a linear expression in the two fast slew rate of 0.858 to 0.861 showed up, and fast slew rate of 0.934 to 0.974 for the polynomial are reported. Change of land use changes in the watershed of the flow is one of the most affecting elements. Therefore, changes in land use of the correct classification of rivers is a more accurate calculation of the amount of the floodgate. In particular, using the Landsat images through the image of the land use category, land use past data and calculated using the Markov Chain model and predict the future land use plan in the water control project will be used for large likely.
본 연구는 고해상도 위성영상을 딥러닝 알고리즘에 적용하여 토지피복을 분류하고 공간객체별 알고리즘의 성능 검증에 대한 연구이다. 이를 Fully Convolutional Network계열의 알고리즘을 선정하였으며, Kompasat-3 위성영상, 토지피복지도 및 임상도를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 알고리즘에 적용하여 각각 최적 하이퍼파라미터를 산출하였다. 하이퍼파라미터 최적화 이후 최종 분류를 시행하였으며, 전체 정확도는 DeeplabV3+가 81.7%로 가장 높게 산정되었다. 그러나 분류 항목별로 정확도를 살펴보면, 도로 및 건물에서 SegNet이 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 활엽수, 논의 항목에서 U-Net이 가장 높은 정확도를 보였다. DeeplabV3+의 경우 밭과 시설재배지, 초지 등에서 다른 두 모델보다 우수한 성능을 나타내었다. 결과를 통해 토지피복 분류를 위해 하나의 알고리즘 적용에 대한 한계점을 확인하였으며, 향후 공간객체별로 적합한 알고리즘을 적용한다면, 높은 품질의 토지피복분류 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.
Location patterns of protected horticulture were analyzed using a multiple correspondence analysis(MCA). The analysis could be used in evaluating location suitability of protected horticulture. The location factors of the protected horticulture for MCA include land category, size of protected horticulture, land slope, topography, effictive soil depth, irrigation and drainage condition, distance from roads, and so forth. The results showed that there were three different location patterns of protected horticulture. The first pattern was characterized by their nearness to villages. The facilities of this pattern were mainly located near to residential area. The second pattern was of those found in plain area. The facilities of this pattern were large in scale and located in paddy field far from residential area. The facilities of the last pattern were small in scale and located on nonpaddy fields. They were mostly found in hilly or mountainous area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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