• 한국조경학회지
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• 제18권2호
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• pp.45-55
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• 1990

비탈면에 초목식생이 도입되면 훼손된 인위비탈명의 지표면 녹화를 이룰 뿐 아니라 비탈면의 지표면유거수의 거동에 상당한 영향을 미치어 토양표층의 면상침식이나 불안정한 상태의 토사유출의 억제에 상당히 효과적이며, EH한 토층 깊숙이 뿌리를 내리는 일부 식물에의해서는 표층분양의 만지에도 상당한 효과를 지닌다고 불수 있다. 본 연구의 결과 이러한 기능들에 대한 식물들의 효과들이 상대적으로 비교될 수 있었으며, 이들을 혼파처리시 변화되는 경관의모습을 예측할 수도 있었다. 주요 실험내용별 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1.초기조성속도 외래도입초종들 중에서 한지형 잔디들이 우수하였으나 여름철을 지나면서 부터는 그 세력이 급격히 약화되었다. 반대로 난지형잔디들과 자생식물들은 초기조성속도는 느리나 dufmadfm 지나면서 왕성한 생육을 함으로써, 혼파처리시에 이러한 식물들의 장 . 단점을 이용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 2. 초종별지성부 및 지하부이 생장량을 비교 분석한 결과 지상부는 Weeping lovegrass 와 쑥 등의 건중량이 많았으며, 지하부의 생장에 있어서는 쑥의 건중량이 가장 많은 것으로 나타났으며, 그 다음이 Weeping lovegrass, 비수리, Creeping redfescue 등이었다. 또한 외래도입토종중 Creeping redfescre와 Tall fescue는 지하부와 지상부의 발달이 비교적 균형을 이루고 있었으며, 식근성 뿌리구조를 지닌 비수리는 비록 근중량은 쑥보다 적으나 깊이 뿌리가 형성 되는 특징이 있었으므로 지표면붕양에는 가장 억제효과가 있는 식물로 생각된다. 3. 초종별 뿌리의 전단력을 조사한 결과 초기에는 Italian ryegrass가 우세하였으나 시간이 경과하면서 부터는 Weepihg lovegrass, 비수리, 쑥 등의 뿌리 전단력이 증대되는 것으로 나타나 이들이 혼합된 혼파처리구들은 높은 측정치들을 기록하였다. 따라서 초기에 조성속도가 빠른 한지형잔디들이 지표면을 피복하도록 하고 여름의 고온기와 장마시기에는 뿌리전단력이 우수한 이러한 초종들로 지표면이 피복되도록 하는 것이 이상적이라 생각된다. 4. 혼파처리간의 토사유출량을 비교한 결과 토사 유출 억제효과는 한지형과 나지형잔디들의 혼합형(MixtureIII)과 자생처리구(MixtureV), Italian ryegrass와 자생식물의 혼합형(MixtureIV)등에서 비교적 낮은 수치를 토사유출량을 기록하였다. 이러한 결과는 자생식물들이 비록 초기생육속도는 외래도입초종에 떨어지지만 토사유출의 억제효과면에서는 이들 외래초종에 필적할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있겠다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.