Land is the only immovable property that can be used, as a means for agricultural production as well as a means for mortgage for financing industrial or commercial enterprises. Spatial technologies play a key role in managing our land, water and natural resources. Cadastral data is a major component for the development of Land Information System. Therefore, systematic land registration system based on accurate and scientific cadastral map are found inevitable for poverty alleviation, good governance and women empowerment through security of their rights on property, as well as the planning and development of a sustainable environmental protection within Metropolitan city. Digital cadastral parcel is the fundamental spatial unit on which database is designed, created, maintained and operated. Availability of accurate and updated cadastral maps is a primary requisite for successful planning, policy formulating and maintenance of city utility services, which need cadastral and utility information together. Flawed cadastral maps can put land, revenue and taxation system at stake. Kathmandu the capital city of Nepal still is lacking utility maps combining cadastral information with the utility. There is an urgent need to have an effective, accurate and easy to access land revenue and utility services system within the urban areas which could be achieved after the production of reliable base maps and land registration system to guarantee land allocation and property rights which can well be achieved by digital conversion and correction of base cadastral maps. This paper highlights the drawbacks of the conventional cadastral maps and the possible advantages of digital cadastral maps over these. Also the problems, issues and implications during digital conversion and creating database of the same will be discussed.
본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.
모바일 협업은 사용자로 하여금 다양한 모바일 장치를 통해 정보를 공유하거나 교환을 가능하게 하며, 모바일 P2P 플랫폼은 분산 환경에서 이를 구현하기 위한 대표적인 방법으로 제시되고 있다. 그러나 효율적인 실시간 정보 공유를 가능하게 하는 SIP 프로토콜 기반의 공간데이터 공유 프레임워크에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 논문에서는 모바일 기기 간에 공간 정보를 직접 송수신할 수 있도록 하는 모바일 P2P 플랫폼을 구성하기 위해 세션 제어 프로토콜인 SIP를 기반으로 실시간 공유 프레임워크를 구성하였다. 구현과 검증 시나리오의 적용을 통해, 위치 정보 송수신에 사용될 수 있는 포인트 데이터 이외에도 다양한 공간객체들을 SIP MESSAGE 메소드를 이용하여 전송할 수 있도록 표준 WKT와 WKB 기반 프로토콜이 정의되었으며, 기본도, 지번도 등 기본 지도 데이터는 SIP 서버와 통합된 긍간 데이터 서버를 이용하여 제공되도록 하였다. 지도 서버는 벡터 데이터를 포함하는 Feature 서비스와 이미지를 포함하는 Map 서비스가 모두 가능하도록 구성하였으며, 각각의 정보를 두 개의 저장소로 분리하여 서비스할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 SIP기반으로 구성되어 효율적인 데이터 송수신이 가능하며, 모바일 기기 간의 VoIP 통화 중에도 필요한 지도 및 위성영상 정보 등을 실시간으로 송수신할 수 있도록 하는 장점이 있으므로 이를 필요로 하는 산림 관리, 국방 등의 분야에 응용 가능하다.
국가 토지행정의 기반을 이루는 지적제도는 정보화 시대에 알맞은 데이터의 정확성과 신속한 이동정리를 통한현지와의 일치를 근간으로 하고 있다. 그러나 그 동안 많은 노력에도 불구하고 지적의 정보화를 추진하는 과정에서 지적공부와 현지 상황이 정확히 일치해야 하는 데이터의 정확성 측면에서 다양한 문제점이 발견됨으로써 이를 신속히 개선할 필요성이 대두되어 왔다. 따라서 기존 자료의 오류 등을 신속히 수정하여 전산화하는 방안의 일환으로 지적불부합 정리사업이 우선 추진되어야 할 것이다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 지적불부합지는 지적공부와 실제상황의 토지경계가 지적공부와 정확히 일치하지 않아 지적불부합지 정리 기준을 초과하는 대상토지이다. 실제로 축척 l/l,200에서는 50cm, 1/6,000지역에서는 240cm를 초과하는 경우 등록사항정정 대상 토지로 볼 수 있다. 또한 다양한 원인과 장기간에 걸쳐 발생한 여러 유형의 불부합지를 조사해 본 결과 필지별 면적오류 대상 필지는 많지 않아 약 80% 이상이 지적측량 면적측정의 허용범위 이내로 밝혀져 면적 증감에 따른 보상 등 큰 어려움은 없을 것으로 판단되며 위치 오류정정이 주요 대상이 된다.
도시를 관리하고 계획하는 과정은 정보의 수집, 처리, 분석과정이라 해도 과언이 아니다. 특히, 지구를 대상으로 하는 상세계획의 경우는, 도시의 물적 환경을 구성하는 기본요소인 대지, 도로, 건축물 등에 대한 다양한 정보를 획득, 분석함으로써 분석대상 지구의 공간을 인식할 수 있고, 이를 통해서 공간계획을 수립하게 된다. 상세계획 과정에 있어서 지리정보시스템의 활용은 현재까지 현황자료의 단순한 주제도 작성에만 활용되고 있을 뿐이다. 공간인식 및 계획과정에서의 분석적 목적에는 아직까지 효율적으로 활용되고 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 상세계획을 지원하기 위한 시스템을 지리정보시스템을 활용하여 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해서 우선, 상세계획 특성에 따른 도시의 지구(district)레벨의 물적 환경 구성의 기본요소인 건축물, 대지, 도로 등에 대한 현황자료의 데이터베이스 설계 방법론을 제시하고, 공간관계를 이용한 물적 요소간의 위상(topology)을 정의하였다. 아울러 이를 바탕으로 한 상세계획 지원을 위한 공간질의기를 ArcView와 Avenue, Dialog Extension을 이용하여 개발하였고, 이를 사례지역에 적용해 보았다. 결론적으로 본 연구를 통하여 공간의사결정 규칙을 활용한 상세계획 지원시스템의 활용 가능성을 확인하였고, 보다 효율적 인 시스템으로 상세계획의 불확실성을 줄이기 위해서는 최신의 지형도의 확보와 지형도와 지적도의 불부합 문제를 해결해 나가야 하겠다. 아울러서 래스터, 네트워크, 이미지, 3차원자료를 활용할 수 있는 방법을 개발해야 한다.
쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 드론영상을 기반으로 YOLO 알고리즘을 통해 시설물과 농경지를 대상으로 객체탐지를 실시하고, 이를 법정지목과 비교를 수행하여 영상기반의 조사 가능성을 검토하였다. YOLO 알고리즘을 통해 객체를 탐지한 결과 건축물의 경우에는 기존 수치지형도에서 제공하고 있는 건축물 중 96.3%에 해당하는 객체를 탐지하는 것으로 분석되었다. 또한 수치지형도에서는 건축물이 위치하지 않지만, 영상에서 건축물이 존재하는 136개의 건축물을 추가로 탐지하는 것으로 나타나 정확도가 높은 것으로 나타났다. 비닐하우스의 경우에는 총 297개를 탐지했으나, 일부 과수형 비닐하우스의 경우에 탐지율이 낮은 것으로 분석되었다. 마지막으로 농경지는 가장 낮은 탐지율을 보였다. 농경지는 시설물 대비 넓은 면적과 불규칙한 형상으로 학습데이터의 일관성이 낮아 정확도가 시설물에 비해 작은 것으로 판단된다. 따라서 농경지의 경우에는 박스형태의 탐지가 아닌 Segmentation 탐지가 더욱 효과적으로 활용될 것으로 보인다. 마지막으로 탐지된 객체를 법정지목과 비교를 수행하였다. 그 결과 건축물이 입지가 어려운 농경지 및 임야에서 건축물이 존재하는 것으로 분석되었다. 그러나 이 건축물이 불법으로 활용됨을 파악하기 위해선 행정정보와 연계가 필요할 것으로 보여진다. 따라서 현재 수준에서는 건축물이 입지하기 어려운 필지에 건축물의 존재유무를 객관적으로 판단할 수 있는 수준까지 조사가 가능한 것으로 볼 수 있다.
수문 수자원 분야에서의 활용도를 제고하기 위하여 HSG 1995와 HSG 2006 두가지 분류법에 의한 우리나라 수문학적 토양유형의 분포에 대한 정보를 제공하고 이를 각각 충북 괴산군 소수면의 소유역의 수치세부정밀토양도 (1:5,000)에 적용하여 SCS-CN법을 이용한 유효 우량 산정과 유출곡선을 작성한 결과는 다음과 같다. 산악지에서 주로 침투능이 크고 하성 또는 해안평탄지로 가면서 낮아지는 경향을 보였다. HSG 1995 토양 유형 중 A군은 전체의 42.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났고, B군 29.4%, C군 18.5%, D군 9.9% 순으로 나타났다. HSG 2006 토양유형은 A군 35.1%, B군 15.7%, C군 5.5%, D군 43.7%로 D군이 가장 넓게 분포하는 특징을 가진다. HSG 1995에서 A, B, C군으로 분류되었다가 HSG 2006에서 D군으로 분류된 토양 유형의 비율이 약 34.1%로 나타나 국립농업과학원에 의해 분류된 토양유형 중 D군의 면적이 크게 늘어난 것을 알 수 있었다. 충북 괴산군 소수면 소유역의 수치세부정밀토양도에 기반한 수문학적 토양유형 분포특성을 나타낸 것으로 산림과 밭으로 이용되는 토양의 유형이 A로 분류되는 것은 일치하는 경향을 보였다. HSG 2006의 토양유형은 유역에서 C 유형이 거의 없거나 적게 분포하고 HSG 1995에 비해 D 유형이 많게 나타난다. 미계측 유역에 대한 직접유출량 산정에 가장 많이 사용되는 SCS-CN법을 이용하여, 충북 괴산군 소수면 소유역에서 직접유출에 기여하는 유효우량을 산정하고 SCS 삼각단위도를 사용하여 첨두유량과 첨두시간을 계산한 결과는 다음과 같다. HSG 1995와 HSG 2006 수문학적 토양유형과 토지 이용별 CN값을 적용하여 유역의 CN값 (AMC II)을 구한 결과는 각각 54와 62로 나타났다. 이 때, 우량계가 설치된 지점의 강우자료를 평균하여 2004년~2005년 강우사상별로 정리하여 초기손실량 (I)이 총강우량 (P)보다 큰 경우를 제외한 강우사상을 선택하였고, 8월 16일에서 강우사상 전까지 내린 강수에 따라 선행수분조건 III으로 조정하여 유효우량 산출을 위한 CN값을 각각 73과 79로 하여 사용하였다. 강우사상에 대한 HSG 2006 기준의 유효우량이 56.67 mm로 HSG 1995 기준의 44.87 mm 보다 약 25% 많게 나타났다. 두 가지 수문학적 토양 유형 분류 기준에 따라 계산된 각 유효 우량에 대하여 수문곡선을 합성하여 실제 관측치와 비교한 결과 두 개 기준 모두 관측치와 유사한 변화 패턴을 보이고 있으나 실측치보다 감수부에서 급격하게 감소되는 특징을 나타냈다. 첨두유량은 HSG 1995 보다는 HSG 2006 기준을 사용할 때 관측치와 더 가까운 값을 나타내었다.
컴퓨터와 정보통신의 발달로 토지정보의 필요성이 날로 증가됨에 따라, 신속하고 정확하게 지적.지형정보를 갱신할 수 있는 위성측량 시스템에 많은 관심이 모아지고 있다. 지적기준점들은 1910년대 측량기술의 한계 및 6.25 동란 등으로 대부분이 망실되었으며 재설치 과정에서 많은 문제점이 발생되어, 기준점의 재 정비 및 일필지 측량 등에서 신속하고 정확한 측량 방법이 요구되고 있다. 본 연구는 지적분야에서 GPS 측량의 효율성을 높이기 위해, GPS를 지적에 적용할 경우 제기될 수 있는 제반 문제점들을 파악.분석하여 GPS 측량 방향을 제시하고, 이동측량을 지적분야에 효율적으로 적용하기 위해 GPS 이동측량 프로그램을 개발하고자 한다. 연구결과, 상시관측소와 삼각점을 기준으로 광주지역 지적기준점들의 정도를 확인할 수 있었고, 지적기술연구소의 좌표변환 프로그램을 이용하여 기존의 지적측량성과와 유사한 결과를 얻을 수 있었으나, 가우스상사이중투영 방법에 따라 기존성과와 수십cm의 차이가 날 수 있기 때문에 평면좌표로 변환시 주의가 요망됨을 알 수 있었다. 그리고, 상용프로그램과 비교하여 개발된 GPS 이동측량 프로그램의 실용성을 확인할 수 있었으며. 이는 수치지적측량과 지적도 갱신에 활용될 것으로 기대된다.
한국에서 제작되고 있는 수치지도들은 종류도 다양하고 담고 있는 내용도 매우 많은데, 제작비용과 갱신상의 어려움을 줄이기 위하여 이미 전국적으로 완성된 1:5,000축척의 수치지도를 전국적인 기본도로 하고 포함되어 있는 속성정보를 되도록 많이 축소시켜서 미국의 타이거화일과 같이 간편히 이용될 수 있도록 하는 것이 좋다고 본다. 수치지도에 포함되어 있는 속성정보들은 많은 부분이 토지이용자료라고 볼 수 있는데, 이들은 각 지방자치단체에서 따로 토지이용정보시스템을 구축하여 전산화시키고 자주 갱신시켜서 필요에 따라 수치지도에 결합시키면 더 나을 것이라고 본다. 또한 시대의 흐름에 따라 센서스의 내용, 방법, 종류가 다양화되어야 한다고 보는데, GIS가 센서스와 결합됨으로 인하여 센서스가 좀더 신뢰성있고 효율적으로 이루어 질 수 있다고 보며, 또한 중요한 것은 인구주택총조사의 기본 발표단위를 현재의 읍, 면, 동에서 좀더 세분화된 센서스트랙과 블락그룹으로 결정하고 이용하는 것이 도시분석에 있어서나 공공서비스공급계획 등을 세우는데 있어서 좀 더 유용할 수 있다는 것이다. 이러한 분석단위의 결정은 인구수, 물리적 경계, 경제사회적 요소, 전통 등을 감안하여 신축성있게 결정하되 센서스트랙은 인구를 5,000명, 블락그룹은 1,500명 정도를 기준으로 하고, 한 개의 센서스트랙에 1~9개의 블락그룹이 포함되도록 한다. GIS와 결합되어 도시분석에 이용될 수 있는 자료들은 그 이외에도 각종 경제사회센서스, 행정기관의 각종 토지이용 및 인허가자료, 또한 여러 종류의 표본조사자료가 있을 수 있다. 이러한 자료들이 GIS의 여러 기능과 함께 수치지도와 결합되어 여러 가지로 연산이 되고 표현이 되며 각종 도시분석에 이용될 수 있도록 그 방법들이 많이 개발되고 있는데, 센서스트랙과 블락그룹의 존재는 이러한 도시분석 뿐만이 아니라 공공서비스제공의 효율성을 위해서도 필요하다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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