지하공간통합지도는 2014년도에 전국적으로 발생했던 싱크홀을 계기로 15종의 지하정보를 통합한 국가공간정보로서, 2015년부터 지속적으로 구축되고 있다. 그러나 최근까지도 온수관 파열, 통신구 화재, 지반 침하 등과 같은 지하공간에서의 재난·재해가 지속적으로 발생함에 따라 지하정보의 품질 향상에 대한 요구가 증대되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지하공간통합지도 데이터의 품질 향상을 위한 방안을 마련하고자 하였다. 특히 지하공간통합지도를 통해 관리되는 15종의 지하정보 중 신규 구축 비중이 가장 높은 지하시설물(구조물형) 데이터의 품질검증 개선 방안을 제시하였다. 대부분 육안검수로 진행되고 있는 현재의 검수 방식을 개선하기 위해 품질검사 기준을 좀 더 구체화·세분화하고자 하였다. 이를 위해 현재 품질요소, 세부요소, 세세부요소, 품질검사 기준으로 구성된 검사항목에 품질검사 방법, 품질검사 규칙, Flow Diagram, 해결 가능 오류 유형 항목을 추가하여 속성정보 뿐 아니라 도형정보까지 소프트웨어로 자동검수하기 위한 알고리즘을 개발하였다.

도시 내에서 도로의 역할과 도로명주소법의 취지를 고려하면 주소지의 도로명은 해당 건물과 접한 가장 가까운 도로구간으로 등록되는 것이 당연하다. 그렇기 때문에 도로명주소법 시행령에서도 시장 등은 건물 등의 주된 출입구가 접하는 도로구간의 기초번호를 기준으로 건물번호를 부여한다고 규정하고 있는 것이다. 하지만 실제 도로명주소 중에 인접한 도로가 아닌 다른 도로로부터 주소가 부여된 사례가 발견되고 있다. 대부분은 출입구가 둘 이상의 도로에 접해 있는 경우에 대한 잘못된 해석으로 발생한 것이다. 본 연구에서 현재의 건물번호 부여 방식이 가진 한계점을 실증하여 제도적인 개선방안을 제시함으로써 주소정보기반대상의 정확한 선정이 가능토록 하는데 목적을 두고 제도적, 시스템적 개선안을 제시하였다. 도로명주소는 지번방식 주소가 가진 위치찾기에서의 불편함을 개선하는 것을 핵심적인 목적으로 시행되었다. 여전히 일부에서는 도로명주소의 불편함을 호소하고 있음에도 성공적인 정착이 가능했던 것은 전세계 대부분의 국가들에서 사용하고 도로를 따라 건물을 찾아갈 수 있다는 직관적인 원칙때문이었다. 그러므로 정확한 주소정보의 품질관리와 관련 산업 활성화라는 측면에서도 제도 및 시스템 개선이 속히 이루어져야 할 것이다.

지하공간정보를 체계적이고 효율적으로 관리하기 위해서는 기본적으로 지하공간정보통합지도 제작이 필요하고 이를 위해서는 기존에 매설된 지하공간정보의 등록이 필수적이다. 1997년부터 본격적으로 지하시설물전산화등록사업에 착수한 이래 지속적으로 지하시설물에 대한 조사 측량을 지자체별로 지속적으로 추진하고 있다. 또한 싱크홀 등의 위험요소에 대비하기 위해서 정부에서는 지하안전에 관한 특별법을 제정하는 등 지하시설물관리에 많은 노력을 하고 있으며, 이에 따라 GPR탐사방법에 의한 지하시설물 조사측량이 증가 추세에 있다. 본 연구에서는 GPR탐사 방법의 원리 등의 이론들을 고찰하고, 국내 관련 법규와 국내 GPR탐사 실험성과 및 해외 기준들을 분석하여 GPR탐사방법의 정확도 검증 기준을 제시하고자 하였다. 그 결과 해외에서는 주로 학회나 협회에서 정확도 기준을 설정하여 활용하고 있었고, 법규 및 기존의 실험성과와 해외기준과의 비교 결과 부분적인 차이가 있었으며, 검증기준에 있어서 GPR탐사방법의 특성을 감안 해외사례와 같이 오차의 기준을 퍼센트로 병행으로 하는 사례도 필요하다는 결론을 얻었다.

본 연구는 지형도면 고시 및 등재 절차에서 발생하는 용도지역지구 데이터의 오류 유형과 원인을 밝힘으로써 데이터 정비방안을 마련하는데 목적을 두고 있다. 우리나라는 미국과 같은 규정중심의 토지이용규제방식이 지배적이다. 즉 법령 내 토지이용규제방식에 따라 정부는 전국의 모든 필지에 용도지역지구 지정과 행위제한 사항을 두고 있으며, 토지소유자들은 국토이용정보체계를 통해 내 토지의 토지이용규제사항을 확인하게 된다. 더 나아가 토지이용계획확인서는 개인 간의 토지거래나 개발행위허가와 같은 행정처분의 결과에 영향을 미치는 중요 토지정보임을 확인할 수 있다. 그러나 현재의 지형도면고시를 통해 토지이용규제정보가 생산되는 절차와 데이터의 구축 과정에서 발생되는 데이터 오류들이 존재한다. 이에 본 연구에서는 지자체 여건을 고려해 유형별로 데이터 실증 가능한 4개 지자체를 선정하였고, 분석을 위한 데이터를 수급하고 오류 검정 방법을 수립하여 수행한 결과 어떤 유형의 데이터 오류가 많고, 발생 원인이 무엇인지를 진단하였다. 다수의 오류는 첫째, 분산된 시스템 환경에서 실제 지형도면 고시 결과와 시스템의 데이터가 다르게 표기되는 등 국토이용정보체계 내 데이터 구축 및 관리상의 오류이고, 둘째, 지형도면고시 작성 지침 내 검수 기준과 절차가 마련되어 있지 못하고 민간업체 위탁으로 데이터 정비를 하면서 발생하는 전문성 부족의 오류, 셋째, 베이스 맵으로 사용되고 있는 연속지적도와 용도지역지구DB와의 관계성에서 오는 오류로 분석되었다. 이상의 결과들을 바탕으로 데이터 정비방안들을 제시하였고, 이러한 결과들이 「제3차 국토이용정보체계 구축계획」 수립 이후 현재 진행되고 있는 국토이용정보플랫폼(KLIP)의 구축과 법제도 개편하는 과정에서 반드시 고려되어야 할 것이다.

정부의 중·소형 민간공사장 안전관리 강화대책 발표에 따라 CCTV 설치 의무화 대상이 대형 공사장에서 중·소형 공사장으로 확대되었다. 하지만 기존의 건설현장의 CCTV는 안전관리를 위한 단순 관제용으로 활용되고 있어 건설현장의 모니터링을 위한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 단안 카메라를 이용하여 촬영한 단 영상을 기반으로 3개의 소실점(vanishing point)을 계산한 후 내부표정요소 정보를 포함하고 있는 카메라 행렬을 결정하고 기준 객체의 높이를 통해 대상 객체의 높이를 계산하여 정확도를 검증하는 연구를 수행하였다. 단안 카메라 기반의 소실점을 이용한 높이 결정 실험을 통해 별도의 지상기준점 측량 없이 단 영상만으로 대상 객체의 높이를 결정할 수 있었으며, 정확도를 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.161m로 나타났다. 따라서, 단안 카메라를 이용하여 촬영한 단영상을 통해 건설현장의 공사 진척도를 모니터링할 수 있을 것으로 판단된다.

대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 들어 지속적인 공간의 밀집화 및 도시화, 권리의식의 확대, 경관보전의 필요성, 건설기술의 발전 등으로 인해 종래의 평면적 토지이용에서 벗어나 송전선로·도시철도·주차장·공동구·지하상가·관로 등의 형태로 입체적 공간 활동이 이루어지고 있으나, 관련 규정의 미비 등으로 인하여 토지를 입체적으로 이용하는 현황을 관리하는 행정에는 상당한 어려움이 있다. 이러한 배경에서, 토지의 등록단위인 필지에 대한 입체적 공간이용의 대표적 사례에 해당되는 구분 지상권의 관리가 가능한 행정을 위해서는 첫째, 법률적·제도적 측면에서 공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률, 지적재조사에 관한 특별법 등의 개정을 통한 입체 공간 등록의 표준화 및 관련 부서의 공감대 형성과 둘째, 기술적·행정적 측면에서 지적측량결과에 기반 하는 구분지상권의 등록, 위치 및 속성자료의 통합 관리를 위한 플랫폼 구축, 등록방법의 개선 등이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 바와 같이 구분지상권을 등록 및 관리하면 지상공간이나 지표공간뿐만 아니라 지중공간의 다양한 입체적 토지이용을 관리할 수 있고, 이를 바탕으로 한 지적제도의 개선은 물론 입체지적의 구현을 앞당길 수 있게 될 것이며, 필지 기반의 입체적 토지이용형태를 효율적으로 등록 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

수도권 지하철 노선확장 사업을 통해 수도권 거주민의 대중교퉁 접근성은 지속적으로 향상되고 있다. 이러한 대중교통 접근성은 주거지 선택 시 가장 중요한 요소 중 하나로 지하철 노선확장에 따른 접근성 향상이 주택가격에 미치는 영향을 정량적으로 추정하는 것은 주택정책에 있어 중요하다. 이 연구는 노선신설에 따라 최근접 지하철역의 변화없이 발생하는 다른 지하철역까지의 통행시간 단축을 네트워크 확장효과로 정의하고, 이것이 주택가격에 미치는 영향력을 확인하고자 한다. 이를 위해 2012년부터 2018년까지 서울시 아파트 전월세확정신고자료를 이용하여 월세로 전환 후, 수정반복매매모형을 통해 시계열적으로 분석하였다. 그 결과, 기준이 되는 기간(2012~2014년)에 비해 비교기간 (2017~2018년)에 네트워크 확장효과가 서울시 아파트 월세가격에 미치는 영향력이 상대적으로 더 증가했으며, 이는 지하철 네트워크 확장효과가 주택의 임대료 형성에 유의미한 영향을 미친다는 것을 시사한다. 또한, 분석과정에서 네트워크 확장효과의 상하위 아파트 그룹을 비교한 결과, 네트워크 확장 효과 하위그룹보다 상위그룹에서 영향력의 상승폭이 상대적으로 컸으며, 이를통해 네트워크 확장 효과의 정도에 따라 주택의 가치에 자본화되는 수준도 다르다는 것을 확인할 수 있었다.

미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO₂, CO, NO₂, O₃와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM₁₀과 PM_2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM₁₀과 PM_2.5의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.

본 연구는 수도권과 비수도권의 가계지출 부담이 기혼여성의 출산 의사에 미치는 영향을 패널로짓 모형을 이용해 비교분석하였다. 실증분석의 핵심 대상인 기혼여성의 범위는 가임 가능성이 높은 25세부터 39세까지로 한정하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 거주 지역과는 관계없이 대체로 배우자의 경제력이 기혼여성의 출산 의사에 있어 중요한 요인일 수 있다는 점을 확인하였다. 둘째, 결혼생활 만족도는 높을수록 출산 의사에 긍정적인 영향을 미치고 있었으며, 자녀가 반드시 있어야 한다는 가치관이 있을수록 출산 의사가 높아지는 것으로 나타났다. 셋째, 가계지출 부담은 기존 자녀 수와 같은 내부요인을 제외하고 기혼여성의 출산 의사에 있어 가장 중요한 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 특히 수도권과 비수도권 모두 교육비 지출에 대한 부담은 출산 의사를 큰 폭으로 감소시키는 핵심 원인으로 나타났다. 넷째, 가계지출 부담은 거주 지역에 따라 출산 의사에 상이한 영향을 보이는 것으로 나타났는데, 수도권은 의료비 및 원리금 대출이, 비수도권은 교통통신비가 출산 의사에 더 큰 영향을 미치고 있었다. 이를 통해 본 연구는 출산 제고를 위해서는 가계지출에 대한 부담완화가 지속적으로 필요하며, 거주 지역에 따라 차별적인 정책접근이 요구된다는 시사점을 확인하였다.

최근 초분광 영상을 기반으로 토지피복을 분류하는 연구에서 토지피복 분광 라이브러리가 많이 활용되고 있다. 해외에서는 다양한 기관에서 토지피복 분광 라이브러리를 구축 및 제공하고 있지만, 국내의 경우 토지피복 분광 라이브러리의 구축 및 제공이 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내 토지피복의 분류 연구에서 국내외 분광 라이브러리의 활용 가능성을 제시하는데 목적이 있다. 분광 라이브러리의 비교분석 및 분광 라이브러리를 이용한 토지피복분류에는 밴드매칭이 요구되며, 본 연구에서는 이를 자동적으로 수행하기 위한 자동화 로직을 제시하였다. 또한 직접 구축한 국내 토지피복 분광 라이브러리와 기구축 해외 토지피복 분광 라이브러리를 비교분석하였으며, 그 결과 직접 구축한 토지피복 분광 라이브러리의 상관계수가 0.974로 가장 높게 나타났다. 최종적으로 정확도 평가를 위해 국내외 토지피복 분광 라이브러리를 이용하여 연구대상지역의 항공 초분광 영상을 SAM기법으로 감독분류 하였으며, 그 결과 직접 구축한 분광 라이브러리의 전체정확도가 91.78%로 가장 높게 나타났다. 정확도 평가 결과 해외 토지피복 분광 라이브러리의 분류항목 중 Soils, Artificial Materials, Coatings는 국내에서도 충분히 피복을 분류하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.

소규모 지역의 3차원 공간정보를 신속하게 구축하는 분야에 UAV를 이용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지상기준점을 사용하지 않고 스테레오 카메라를 UAV에 탑재하여 영상을 수집하고 영상 매칭과 번들조정, 그리고 축척계수의 결정을 통해서 3차원 위치를 신속하게 구축하고자 하였다. 실험을 통해서 스테레오 제약조건을 이용하여 번들조정을 수행한 경우 평균제곱근오차는 1.475m로 나타났으며 축척을 고려하여 절대표정을 수행한 경우 0.029m로 나타났다. 이를 통해, 본 연구에서 제안한 스테레오 카메라를 장착한 UAV의 자료처리 방법을 이용할 경우 지상기준점을 사용하지 않고도 높은 정확도의 3차원 공간정보를 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.