Time is regarded as an essential feature of land information enabling to track historical landmarks of land uses, ownerships, and taxations based on cadastral maps. Object-oriented temporal modeling helps to simulate and imitate time-varying cadastral data in a chronological and persistent manner. The aim of study is to analyze the role of temporal cadastre tracing footprints of foregoing events in response to various needs and demands associated with historical information of cadastral transactions. In this paper, temporal cadastral object model (TCOM) is proposed to delineate object version history. As an evidence of a new approach and conceptual idea for the importance of temporal cadastre, a part of spatio-temporal processes is illustrated to explain major changes of cadastral map. The feasibility and application of the approach is confirmed by proof-of-concept of temporal cadastre in land information management.
To solve the inconsistencies between realistic boundaries and the cadastral record boundaries, the cadastral resurvey project has been funded by a large budget since 2012 and executed over a long period of time until 2030. However, if the causes of inconsistencies are not analyzed and addressed, these inconsistencies could possibly reoccur. Even though the causes of inconsistencies can be defined in several aspects, including regulations, surveying methods, and management of cadastre maps or survey results, and so on, this study focuses on analyzing the inconsistency problems in the management of cadastre maps or survey results. In order to resolve the problems in inconsistencies between the cadastre maps and survey results, the study proposes to develop the cadastre data model based on LADM (Land Administration Domain Model) to manage the cadastre maps and survey results in better ways. In order to proposed the Cadastre Data Model, we analyzed the cadastre management system implemented in Korea and identified requirements to resolve the problems in inconsistencies, which are considered in the proposed data model as follows: 1) cadastral management system based on individual parcels, 2) synthesis of a realistic boundary and cadastral record boundary, 3) management of official and sharing reference data, 4) consistent management of survey results and parcel boundaries, 5) temporal managements of parcel boundaries. In the end, this study proposes a cadastral data model based on the LADM to integrate and manage the cadastral surveying results of the new cadastral management system.
To understand salinity status of fresh water and paddy soils and the susceptibility of rice to salinity stress of Gunnae reclaimed tidelands, salinity monitoring was conducted in rainy and dry seasons. For fresh water, a high salinity was observed at the sampling location near the sluice gate and decreased with distance from the gate. This spatial pattern of fresh water salinity indicates the necessity of spatial distribution of salinity in the assessment of salinity status of fresh water. Interestingly, there was significant correlation between rainfall amount and salinity, implying that salinity of fresh water varies with rainfall and thus it may be possible to predict salinity of water using rainfall. Soil salinity also higher near the gate, reflecting the influence of high saline water. In addition, the groundwater salinity also high to threat rice growth. Though soil salinity status indicated low possibility of sodium injury, there was changes in soil salinity status during the course of rice growth, suggesting that more intensive monitoring of soil salinity may be necessary for soil salinity assessment. Our study suggests the necessity of intensive salinity monitoring to understand the spatio-temporal variations of salinity of water and soil of reclaimed tideland areas.
산림은 우리나라 토지피복 면적의 64%에 해당하는 넓은 면적을 차지한다. 이와 같이 넓은 면적의 산림을 조사, 모니터링, 관리하기 위해서는 원격탐사 및 지리정보시스템 기술이 필수적이다. 위성영상의 분광반사 특성을 이용하여 임상 및 수종분류가 가능하며, 이를 통해 임상도를 제작할 수 있다. 3차원 자료인 LiDAR를 이용하여 개체목의 위치와 수고 측정, 이를 통해 바이오매스와 탄소량 추정이 가능하다. 그 외에도 대상물의 반사특성을 이용해서 각종 지수들이 추출될 수 있는데, 예를 들어 식생지수와 표면토양지수 등을 통해 식생의 활력도와 산림 황폐화 정도를 파악 할 수 있다. 이러한 식생지수들의 변이를 파악하여 소나무 재선충병, 참나무 시들음병 등의 조기탐지 및 관리도 가능하다. 또한 A/R CDM, REDD+ 등 최근 기후변화 대응 사업에 있어서 원격탐사는 사업성 판단과 이산화탄소 흡수 및 저장량을 산정하는데 중요한 역할을 하고 있다. 기후변화 취약성 평가에서는 지리정보시스템의 시공간자료를 이용하여 국가 및 지자체 단위의 취약성이 시공간적으로 평가되고 있다. 또한, 시공간자료를 영향변수로 추가시킨 각종 모델을 통해 산림생장, 입목고사, 산사태 및 산불 등의 예측이 시공간적으로 이루어 질 수 있다.
본 연구는 의왕시 부동산행정정보일원화 사업과 관련하여 지적공부(도면, 대장)등록사항의 정비를 자료정비 사업에 의하여 정비하였던 것에 착안하고 있다. 여기에서 나타난 사례를 통해 향후 지적공부 확산정비 모델과 함께 부동산행정정보일원화 사업에 고품질의 데이터 제공과 자료정비 사업의 효율성 제고를 연구의 궁극적 목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 지적공부 자료정비 사업을 통한 성과와 제도적, 시간적, 비용적인 측면의 효율성 부분을 근거로 제시하여 자료정비 사업의 효과를 나타낼 수 있었으며, 사업대상 지역 현황과 오류 유형의 정의, 대상지역 오류 현황 등을 분석하고 여기에서 나타난 오류를 유형화하여 이에 대한 정비방안과 정비성과를 도출하였다.
본 연구는 토지이동에 따른 현장조사 시 지형 지세나 환경 동의 영향에 따라 현장접근이 어려운 지역에 대해 시간적 경제적인 비용절감효과를 위해 Google Earth Web을 이용하여 실제지목과 대장상의 지목이 상호 일치하지 않는 불부합 지역을 판독하여 분석하였다. 판독결과 현장조사의 경우 전과 답 지목의 8필지의 판독오류가 발생하였으나 현장조사에 따른 시간적 경제적 비용 및 접근불가지역, 미등록 묘지등과 비교한 결과 영상판독 정확도는 96%로 현장조사시(지적공부)보다 정확도를 20% 향상시킬 수 있었고, 조사(40필지 기준)시 소요되는 약 5일의 작업량을 약 1일로 줄일 수 있어 소요되는 인력, 시간 및 예산을 최소화 할 수 있었다. 특히, 임야와 전에 사용 중인 미등재 묘지는 47개소로 등록전환 및 필지분할 등이 필요한 지역으로 확인되었다. 개별 필지단위의 토지이동과 관련한 지목불부합과 분할, 합병등을 Google Earth Web상에서 쉽게 육안분석이 가능하므로 향후 지자체의 행정업무의 신뢰성 제고에 있어 시간적 경제적인 비용효과를 줄일 수 있어 아주 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
국토부에서 추진하는 지적도면의 세계측지계변환사업이 면적 위치 등의 미세한 차이로 지적공부에 반영하지 못하고 있다. 경계점좌표등록지역을 세계측지계로 좌표변환 시 경계점좌표를 법정좌표단위로 변경해야 한다. 그런데 좌표단위의 변경 시 나타나는 미세한 면적변화가 기존 지적공부에 등록된 면적과 일치하지 않은 현상이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 지적재조사에서 사용하는 수동적 경계미세조정방식을 응용하여 다수의 필지들을 일괄적으로 조정할 수 있는 방식을 개발하였다. 조정구간 범위와 면적조건을 고려해야 하는 필지 수에 따라 전수1, 전수2+1, 구간1, 구간2+1 등의 방식으로 구분하였다. 각 방식의 비교를 위해 SW를 개발하여 실험대상 지역을 분석한 결과 위치 정확성측면에서는 전수2+1, 시간적 효율성은 구간2+1 방식이 적합한 것으로 나타났다.
최근 다양한 센서 및 플랫폼에 의해 관측된 공간정보는 여러 시기에 걸쳐 데이터베이스를 구축하여 국가 포털에서 제공하고 있으며 다양한 공간정보에 대한 접근이 용이하다. 따라서 시간의 변화에 따른 국토 공간의 변화에 대한 분석이 가능하다. 본 연구에서는 다시기에 관측된 다양한 공간정보들인 항공사진, 정사영상, 수치지형도, DEM 및 DSM 등의 자료들을 활용하여 횡성과 원주 일부지역의 사례를 중심으로 산림 변화를 분석하였다. 항공라이다와 항공사진을 이용하여 생성된 DSM이 수치지형도의 DEM보다 산림변화지역을 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 공간정보를 활용하여 산림 관리 및 분석을 수행함으로써 산림에 대한 효과적인 보전 및 관리를 위한 기초 자료를 제공할 수 있었다.
Effective nonpoint source (NPS) pollution management requires frequent water quality monitoring, which is, however, often costly to be implemented in practice. Statistical techniques and machine learning methods allow us to identify and focus on fundamental environmental variables that have close relationships with NPS pollutants of interest. This study developed surrogate models to predict the concentrations of suspended sediment (SS) and total phosphorus (T-P) from turbidity and runoff discharge rates using multiple linear regression (MLR) and random forest (RF) methods. The RF models provided acceptable performance in predicting SS and T-P, especially when runoff discharge rates were high. The RF models outperformed the MLR models in all the cases. Such finding highlights the potential of RF techniques and models as a tool to identify fundamental environmental variables that are measured in relatively inexpensive ways or freely available but still able to provide information required to quantify the concentrations of NP S pollutants. The analysis of relative importance rates showed that the temporal variations of SS and T-P concentrations could be more effectively explained by that of turbidity than runoff discharge rate. This study demonstrated that the advanced statistical techniques such as machine learning could help to improve the efficiency of NPS pollutants monitoring.
이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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