식량수급을 이해하기 위한 농업 현황 정보가 부족한 북한을 대상으로 위성영상과 기후자료를 이용하여 객관적이고 재현 가능한 벼 수량을 추정하는 방법을 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 하였다. 2002년부터 2014년까지의 MODIS 위성 식생지수 평균 NDVI 최대값과 27개 관측지점의 9월 강수량 자료를 이용하여 북한의 벼 수량 값을 추정하였다. 모형의 결정계수는 0.44, RMSE는 0.27 ton/ha로 다소 크게 나타났고, 분산분석결과 F비가 3.0983, 유의확률이 0.1008을 보였다. 벼논 지역의 MODIS 평균 NDVI 최대값과 등숙기의 기후자료를 이용하여 추정한 북한의 벼 수량은 2007년이 2.71 ton/ha로 가장 낮게, 2006년이 3.54 ton/ha로 가장 높게 나타났다. 통계 값과 추정 값의 산점도를 통하여 비교한 결과 벼 수량이 약 3.3 ton/ha 보다 적을 때는 모형의 추정 값이 높고 그 이상일 때는 통계 값이 더 높게 나타나는 경향이었다. 모형의 종속변수와 독립변수로 사용되는 위성영상의 품질, 단일 시기의 벼논 마스크 영상, 기상 관측지점의 수와 자료의 품질, 통계 값의 품질 등으로 벼 수량에 대한 추정 성능의 한계가 있지만 객관적 자료를 사용하여 재현 가능한 방법을 제시하였다는 의미를 가진다. 모형 구동을 위해 사용되는 자료의 품질을 높여 나가야 하는 과제를 안고 있다.
최근 우리나라는 하천정비사업으로 인해 수변생태계는 큰 위협을 받고 있으며, 수변의 야생동물은 고립되고 이동의 영향을 받고 있다. 본 연구의 목적은 수변지역을 대상으로 이동통로 적지를 선정하는 것이다. 목표종은 고라니를 대상으로 하였으며 Maximum Entropy 모형과 눈길위흔적조사 자료를 이용하여 최소비용거리에 따른 야생동물의 행동생태학적인 관점에서 수변지역의 이동통로 적지를 선정하였다. 연구결과 첫째, 수변인접서식지 분석에서 고라니의 잠재서식지 영향을 주는 중요요소는 수계와의 거리, 영급, 토지피복, 경사, 향, 고도, 밀도, 도로와의 거리순으로 나타났으며, 수변에서는 토지피복, 수변면적, 지류와의 거리, 시가지와의 거리가 주요 변수로 나타났음을 알 수 있었다. 둘째, 적지선정 지점은 수변과 인접지역의 각각의 서식지에서 적합도가 높은 지점과 이동경로를 고려하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 적지선정 지점들은 수변의 산림, 초지 및 농경지가 고라니의 주요 서식지이나 도로나 제방으로 인해서 연결성이 저하된 곳이었으며, 이동에 영향을 받아 우회하는 것을 눈길위흔적조사를 통해 확인하였다. 마지막으로 고라니는 수변지역에서 지류를 통해서 수변과 인근의 좋은 서식지를 선호하는 것으로 유추되었다. 본 연구에서 제시한 적지 선정 방법은 구조적이고 기능적인 분석을 통합한 방법으로 적지선정에 적용한다면 시간적 경제적인 소모를 줄일 수 있을 것이다.
본 연구는 고해상도 위성영상을 정사보정하여 위치정확도를 검증하고 정사보정된 고해상도 영상간의 밴드 상관성과 NDVI 상관성을 분석하는데 목적이 있다. KOMPSAT2와 IKONOS 영상의 정사보정은 RPC자료로 정오차를 제거하고 GPS측량자료로 비평면적 왜곡을 보정하였다. 그리고 정사영상내 동일한 위치의 영상점을 선점하여 각 영상의 영상점과 GPS 측량점간 위치정확도를 비교하고 영상간 영상점의 위치정확도를 분석하였다. 밴드 상관성과 NDVI 상관성은 구입시 정사보정된 Quickbird영상과 항공사진을 추가하여 밴드별로 DN값의 기술통계를 구하고 각 영상간 밴드상관성과 NDVI의 상관성을 분석하였다. 그 결과, KOMPSAT2와 IKONOS 정사영상의 위치정확도 비교에서 각 영상내 영상점과 GPS 측량점간 RMSE는 KOMPSAT2가 3.41m, IKONOS가 1.45m로 1.96m의 차이를 보였고 영상점간 RMSE는 1.88m였다. Quickbird, KOMPSAT2, IKONOS, 항공사진을 이용한 영상간 밴드와 NDVI 상관성은 Band2에서 항공사진과 KOMPSAT2의 상관성이 높은 것을 제외하면 모든 Band와 NDVI에서 Quickbird 와 IKONOS의 상관성이 높게 나타났다. 밴드간 상관성이 낮은 경우는 Band1에서 Quickbird와 항공사진, Band2와 Band4에서 KOMPSAT2와 IKONOS, Band3에서 KOMPSAT2와 항공사진이었고 NDVI는 KOMPSAT2가 QuickBird, IKONOS 모두와 낮은 상관성을 보였다.
최근 각광받고 있는 산림치유를 위해서는 산림 내 기상조건의 시공간분포를 기초로 활동시간 및 공간을 계획할 필요가 있다. 본 연구에서는 국립용현자연휴양림에 기상관측 장비를 설치하여 장기 기상모니터링을 실시하고, 해당 자료를 통해 기상자료의 정밀 시공간 분포를 파악하여 산림휴양 치유 활동을 지원하고자 하였다. 먼저, Semi-Variogram을 추정하는 네 가지 모형을 통계적으로 비교한 결과, 모두 유사한 결과를 보이나, Circular 모형을 활용하는 것이 보다 정확할 수 있을 것으로 판단되어 본 연구에서는 Circular 모형의 결과를 제시하였다. Circular 모형으로 추정된 총 128개의 Semi-Variogram을 통해 계절 및 시간대에 따른 온 습도의 공간분포를 확인할 수 있었다. Partial Sill 값으로 표출한 Boxplot을 통해 보다 확연한 계절 및 시간대별 분포 차이를 확인할 수 있었는데, 그 결과 봄철과 이른 오전 시간대에는 온 습도가 모두 균일한 미기상 공간분포를 보였고, 여름과 이른 오후에는 온 습도 모두 불균일한 결과를 보였다. 봄철과 이른 오전 시간대에는 산림활동 시 공간의 이동에 따른 기상조건 변화가 적으므로, 휴양과 치유에 보다 긍정적일 수 있는 반면 상대적으로 불균일한 여름철과 이른 오후 시간에는 기상조건에 따른 위험이 따를 수 있으므로 별도의 준비가 필요할 것이다. 본 연구는 한 곳의 자연휴양림을 대상으로 사계절 기상조건의 정밀 시공간분포를 추정하여 계절별, 시간대별 세부적인 결과를 제시한 것에 큰 의미가 있다.
본 연구에서는 혁신도시지역과 그 주변지역의 지가 데이터를 바탕으로 혁신도시사업에 따라 토지가격이 어느 시점부터 어느 정도 변동했는지 살펴보았고, 이를 통해 현행 제도가 개발이익의 배제원칙에 잘 부합하지 않음을 밝히는 한편, 현행 제도를 개발이익의 배제원칙에 보다 부합하도록 개선하기 위한 방안들을 모색하였다. 우선 혁신도시지역과 그 주변지역의 지가 데이터를 분석해 보면, 대부분의 혁신도시지역의 지가가 2005년부터 그 주변지역들에 비해 통계적으로 유의하게 상승하기 시작하였음을 알 수 있다. 즉, 이 시기부터 혁신도시사업과 관련한 정보가 지가에 반영되기 시작하였다고 볼 수 있는데, 이와 같이 혁신도시사업 관련 정보가 반영된 지가를 바탕으로 실제 보상액을 산정하면 개발이익의 배제원칙과는 괴리가 생기게 된다. 그러나 토지보상법 제70조에 따른 보상액 산정의 기준지가는 2007년 1월 1일 공시된 공시지가이며, 또한 실제로도 이러한 기준을 적용하여 보상이 진행되었다. 즉, 2005년부터 2006년 말까지 개발 정보가 해당 혁신도시 지가에 반영되었음에도 불구하고 이를 배제하기 위한 제도적 장치 및 노력 없이 보상이 진행되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 연구에서는 크게 두 가지 방안을 제안하고 있다. 첫째, 토지보상법 제70조 제5항에서 소급적용할 수 있는 공시지가의 한계를 두지 말고, 대신 개발이익이 반영되지 않았다고 판단되는 가장 최근의 공시지가를 기준시가로 적용하도록 변경하는 것이 필요하다고 판단된다. 이렇게 정해진 기준시가를 바탕으로 가격인정시점까지의 통상적인 평균 물가상승률, 평균 지가상승률 등을 바탕으로 보상액을 보정한다면 개발이익 배제의 원칙에 보다 부합할 것이다. 둘째, 개발이익이 지가에 반영되었다고 판단하는 기준을 하위 법령에 명시적으로 포함시킬 필요가 있다. 현행 제도하에서는 수용보상액 산정 시 개발이익 반영 여부에 대한 평가자의 자의적인 해석이 포함될 가능성이 크다. 따라서 본 연구에서의 학술적 연구 결과와 현행 토지보상평가지침(감정평가협회) 등의 기준 등을 참고하여 개발이익 반영 여부를 판단하는 기준을 개선할 필요가 있다.
오늘날 첨단산업의 발전과 더불어 산업의 공간구조 변화가 지역적인 차원은 물론 국제적인 차원에서 일어나고 있으며 신산업지구의 등장은 그 좋은 예라고 볼 수 있다. 신산 업지구는 소기업 중심의 유연적 전문화에 의해서만 형성되는 것이 아니라 생산체계, 생산의 네트워크, 뿌리내림(embeddedness), 기업의 규모 등 4가지 요인과 관련하여 다양한 형태로 형성발전하는 역동성을 가지고 있다. 신산업지구는 기본적으로 네트워크의 유형에 따라 4개 의 기본유형과 5개의 혼합형으로 구분될 수 있는데, 이들은 위의 4가지 요인 외에도 기업간 권한의 계층성, 협력과 경쟁, 제도적 요인, 매몰비용(sunk costs) 등에 의해서 그 특성이 구 분되며 사례를 확인할 수 있다. 9개의 유형은 모두 첨단산업과 관련지을 수 있으나, 첨단산 업의 발전과 더불어 혼합형 산업지구가 형성발전될 가능성이 더 크다. 과거의 산업지구는 역사적 우연성에 의해서 형성되는 경우가 흔하였지만 오늘날 첨단산업과 관련한 산업지구는 정책과 전략이 그 형성과 발전에 중요하다. 따라서 제도적 지원체계의 마련, 매몰비용의 절 감, 국제화에 대한 대응 등의 여러 가지 전략이 추진되어야 신산업지구의 형성과 역동적인 발전이 가능하다.
우리나라의 도시화율은 점점 높아지고 있으며 이에 따라 도시인구 증가와 더불어 다양한 도시시설물들이 급속도로 도시에 집중되고 있는 실정이다. 이에 따라 다양한 재해로 인한 피해가 발생되고 있고 사회재난 중 화재는 교통사고와 더불어 도시에서 가장 많은 피해를 입히고 있다. 2015년 우리나라의 화재발생은 44,432건이 발생하여 253명의 사망자와 4,300억원의 재산피해가 발생하여 다양한 피해 저감 노력에도 불구하고 감소되는 추세를 보이고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 국가화재정보시스템과 진주소방서를 통하여 2007년부터 2014년까지 발생한 진주시 화재자료를 수집하였으며 행정자치부의 시설물 현황 DB를 통해 진주시의 화재와 시설물의 군집성을 분석하고 화재위험도를 산출하였다. 그 결과 미국소방기술사회(SEPE:Society of Fire Protection Engineers) 기준에 따른 화재발생빈도에 대한 위험 등급을 4단계로 구분한 경우 가장 높은 A등급으로 업무시설, 위락시설, 자동차시설이 분류되었으며, 그 다음으로 U등급은 단독주택, 공동주택, 교육시설, 판매시설, 숙박시설, 집합시설, 의료시설, 산업시설, 생활서비스시설, EU등급은 기타주택이고, 마지막으로 가장 낮은 BEU등급은 위험물제조시설로 나타났다. 또한 인명피해를 기준으로 한 경우 가장 위험도가 높은 시설물은 위험물제조시설이었고 재산피해를 기준으로 한 경우는 집합시설과 산업시설이 가장 위험도가 높게 나타났다. 이상과 같이 도시에서 발생된 화재를 시설물별로 구분하여 발생빈도, 인명피해, 재산피해에 대해 위험등급을 산정하여 제시함으로서 도시공간에 분포한 시설물에 대한 화재저감대책을 수립하는데 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 작물 재배적지의 이동에 관한 정보는 농업분야 적응전략의 기초이기 때문에 연구자들뿐 아니라 정책결정자들도 큰 관심을 보인다. 하지만 재배적지의 개념을 분석차원에서 구체적으로 구현하는 일이 어렵기 때문에 아직 실용적인 적지판정법이 개발된 적이 없다. 본 연구에서는 미래 시나리오 기후조건에서 사과 '후지'의 재배적지를 조사하기 위해 GIS 기반의 탐색기법을 이용하여 전자기후도, 토양전자지도, 수치지형정보, 농업기후 및 작물품질 예측모형 등을 종합적으로 활용, 체계적인 적지판정기법을 구현하였다. '후지'를 대상으로 한 적지판정 1차기준은 지표피복, 경사도, 토성이며, 2차 기준은 월동기간 중 동해위험도, 늦서리 피해위험도, 생육가능기간 등 기후조건, 3차기준은 과피의 색택, 과형지수 등 품질조건이다. 이들 조건을 지리정보시스템의 속성 레이어로 구현하고 중첩분석을 통해 재배적지를 검색하였다. 이 방법을 현재평년(1971-2000년)과 A1B 시나리오의 미래평년(2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년) 기후에 적용하여 남한 전역을 대상으로 재배적지를 검색한 결과 현재평년의 경우 전국의 6.5%가 후지 재배적지에 해당하였고 2011-2040년 평년기후에는 전국의 약 1.8%, 2041-2070년 평년에는 0.3%, 2071-2100년 평년에는 전국의 0.1%까지 감소하여 전국규모에서 재배적지의 한계선 북상추세를 감지할 수 있었다. 뿐만 아니라 개별 주산지 내에서도 적지이동 양상을 정밀하게 추적할 수 있음을 확인하였다.
상류지역의 보 건설과 준설작업이 이루어지고 있던 2011년 1월부터 2012년 10월까지 낙동강, 하구 및 연안역에 걸쳐 식물플랑크톤 군집의 변화양상을 이해하고자 14개 정점에서 총 12회의 조사를 실시하였다. 조사시기동안 낙동강 유역의 월 누적 강수량은 0~502mm 이었다. 강유역은 표 저층 모두에서 해수의 영향이 없었고, 하구역 정점에서는 0.1~34.8 psu의 범위로 강우의 영향으로 염분 변동폭이 컸으며, 연안역에서는 홍수기인 7-8월을 제외하고는 대부분 정점에서 30 psu이상의 염분 특성을 보였다. 식물플랑크톤은 총 402종이 분류 동정되었으며 강유역에서는 178종, 하구 및 연안역에서는 331종이 출현하였다. 식물플랑크톤 현존량은 강유역, 하구역, 연안역 순으로 감소하였으며, 2011년에 비해 2012년에 높게 나타났다. 출현빈도와 우점률 측면에서 전체 조사 수역의 상위 20종은 Stephanodiscus spp., Aulacoseira granulata, Aulacoseira var. angustissima, Pseudo-nitzschia spp.의 순었으며, 중요 분류군은 규조류인 것으로 나타났다. 계절별 각각의 정점에서 가장 우점비율이 높았던 종은 2011년(13종)에 비해 2012년(10종)에 다소 단순화되는 경향을 보였다. 식물플랑크톤 종다양성지수는 조사 연도별로는 큰 차이가 없었으나, 강 및 하구에 비해 연안이 다소 높은 것으로 나타났다. 유사도에 의한 군집분석을 이용해 식물플랑크톤의 군집변화를 살펴보면 2011년은 조사시기에 따라 다양한 군집구조가 나타난 반면 2012년은 군집구조의 변화가 크지 않고 단순화 된 것으로 나타났다. 이와 같이 2011년에 비해 전반적으로 높아진 식물플랑크톤의 현존량, 단순화된 우점종의 수 및 군집구조 등은 낙동강 유역의 급격한 환경변화로 인한 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서 다루지 못했던 낙동강-하구-연안의 영양염 분포, 담수유출 및 범위의 변화 등에 따른 식물플랑크톤을 포함한 생물군집의 통합적 분석이 함께 수행되어야 할 것으로 생각된다.
수자원 운영이나 농업용수 관리 등을 위해서는 계절 또는 월 단위 이상의 장기간의 미래에 대한 증발산량의 정확한 예측이 중요하다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 통계적으로 예측된 월 기온자료와, 기온자료를 기반으로 한 Hamon 증발산량 추정식을 활용하여 기준증발산량에 대한 장기전망(최대 12개월까지)을 수행하였다. 먼저 한강권역의 월 단위 기온예측정보를 시공간적으로 상세화하여 한강권역 내 15개 지점에 대한 일 단위 기온자료를 도출하였다. 지점별 상세화된 기온자료의 적합도를 분석한 결과, 월평균 최고기온에 대해서는 PBIAS는 1.3~6.9%, RSR은 0.22~0.27, NSE는 0.93~0.95, r은 0.97~0.98이었으며, 월평균 최저기온에 대해서는 PBIAS는 7.8~44.7%, RSR은 0.21~0.25, NSE는 0.94~0.96, r은 0.98~0.99로 대체로 관측값과 유사하게 상세화가 수행되었다. 상세화된 기온자료를 이용하여 Hamon 방법에 의한 기준증발산량을 산정하고 한강권역 전체에 대해 면적평균하여 관측값과 비교한 결과, PBIAS는 2.2~5.4%, RSR은 0.21~0.28, NSE는 0.92~0.96, r은 0.96~0.98로 매우 높은 적합도를 나타내었다. 통계적 모형의 특성상 과거와 전혀 다른 기온이 관측되는 경우의 예측성 저하, 시공간적 상세화 과정에서의 불확실성 등으로 인해 일부 기간에 대해서는 예측된 기준증발산량이 관측치와 다소 편차를 나타내기도 하지만 미래기간에 대한 예측결과라는 점을 고려할 때, 미래의 가용수자원에 대한 평가 및 수자원 관리를 위한 정보로 충분히 활용성이 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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