식생의 토지피복은 지구시스템의 일반적인 순환이나 탄소 교환 모델을 설명하기 위한 중요한 변수이다. 본 연구의 동아시아지역의 식생의 상태를 모니터링하고 그에 따른 변화를 이해하는 것이 주목적이다. SPOT VGT센서로부터 취득된 1999년부터 2010년의 NDVI 10-day MVC자료를 이용하였으며 12년간의 토지피복 변화를 비교 분석하였다. 최종적으로 분류된 class를 토지피복에 따라 각각의 class에 해당하는 1999년과 2010년의 Dynamic zone과 Static zone을 나누어 Dynamic zone에 대한 positive change zone과 negative change zone에 대한 분석을 수행하였다. 따라서 각 class에 해당하는 피복들이 대다수 2010년으로 갈수록 변화가 나타나고 있으며 실제 사막지역이 동진하여 식생의 변화가 나타나고 있다는 것을 12년 동안의 자료를 분석하여 확인하였다.
유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.
유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.
이 논문은 객체지향 데이터 모델을 이용하여 지하수 오염 취약성 평가를 위한 시스템을 설계 구현하는 것이다. 응용 지리영역에서 지형지물을 추출하여 지리-객체로 규정하고, 관정으로부터 추출된 화학적 요소들로부터 지리-필드를 규정한다. 또한 이 지리-객체와 지리-필드 사이의 위상 관계를 보여주기 위해서 토지 이용도와 지하수에 표현된 화학 성분에 등급과 가중치를 부여한다. 지형 클래스, 행정 경계 클래스, 토지 이용 클래스와 관정 클래스는 관정 객체들 사이에 공간 관계성을 가지는 클래스합성계층구조를 이루며, 이 클래스 계층구조는 편리한 오염취약성 평가를 위한 기반이 된다. 이 연구를 통해 구현된 지하수 오염 취약성 평가를 위한 효율적인 관리시스템은 다른 자연환경의 오염 취약성 평가에도 기여할 수 있다.
이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
최근 기후변화에 따른 집중호우로 인해 도심지 옹벽 및 축대붕괴, 토사유실 그리고 산사태가 발생하고 있다. 본 연구에서는 토양도, DEM, 토지피복도와 같은 공간정보를 RUSLE 모델에 적용하여 토사유실모델링을 수행하였다. 특히 토사유실량을 지적도와 연계하여 필지별로 토사유실 및 단위토사유실 등급도를 작성하였으며, 토사유실 등급별로 필지수를 계산할 수 있었다. 또한 도시계획이나 건설 분야에서 토사유실 등급을 현장에서 확인할 수 있도록 모바일 GIS 기반의 토사재해정보시스템을 개발하였다. 토사재해정보시스템을 통해 토지대장, 건축물대장 그리고 도로구간대장에 대한 현황을 확인할 수 있으며, 필지별로 RUSLE 인자와 토사유실량 그리고 토사재해등급을 확인할 수 있었다. 또한 행정동과 토사유실등급별로 해당 필지의 위치와 속성을 검색함으로써 현장에서 토사재해업무를 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
장기강우유출 현상에 대한 정확한 이해는 수자원의 질과 양적 관리를 위한 필수적 사항으로 수자원 분야에서 활발히 연구되어 왔다. 특히 수자원의 보존 및 관리측면에서 장기강우에 의한 정확한 유출량 예측은 매우 중요하다. SWAT 모형은 토양과 토지이용 및 관리상태에 따라 복잡하게 반응하는 유역의 유출거동 모의를 위해 개발된 모델이다. 본 연구에서는 GIS를 이용하여 복잡한 유역에 대한 지형인자정보를 효과적으로 구축하여 SWAT 모형을 사용함으로써 진양호의 일유입량을 추정하였다. GIS와 연계된 SWAT 모형을 통해 남강댐으로 유입되는 일유입량을 예측하고자 관련매개변수들을 최적화하였으며, 검증기간에 대한 모의를 통하여 본 모델이 장기 일유출량 뿐만 아니라 유역의 연유출량 추정에도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.
화학산업이 발전함에 따라 잠재적인 화학물질 폭발사고 위험 또한 증가하고 있다. 순식간에 치명적인 인명, 재산피해를 남기는 폭발에 대한 영향을 예측, 분석하기 위해 다양한 해석모델이 활용되고 있지만, 폭발의 물리적 특성상 다양한 형태의 건물이 밀집된 지역에 대해서는 해석모델 사용만으로 높은 정확도의 분석을 진행하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 GIS 공간정보와 3D 폭발 시뮬레이션의 약결합 방식을 적용하였다. 실제 연구지역과 동일한 환경을 구현하여 시뮬레이션을 구동하였고 이에 따른 폭발 규모와 폭발에 노출된 대상별 가해지는 압력 값을 도출하였다. TNT를 기준으로 위험물 저장 및 취급시설에 대한 최저 기준인 지정수량 200kg을 적용하였음에도 최대 2,960kPa의 압력이 발생하는 것으로 확인되었다. 본 연구로 도출된 결과에 건축물의 용도와 중요도를 적용한다면 토지이용계획 및 공간활용에 반영할 수 있으며, 안전관리자로 하여금 리스크 평가, BC분석, 안전관리계획 수립 등에 활용 가능하다고 사료된다.
본 연구는 기존 연구에서 수행된 전국 단위의 정량적 산지면적 변화량을 공간적으로 배분하여 광역시도별 산지면적 변화를 추정함으로써 지역산림계획의 수립을 지원하기 위해 수행되었다. 토지를 산지, 농지, 도시 및 기타지로 구분하고 토지이용 형태별 변화 여부를 종속변수로, 지형요소, 이용 제한요소, 사회·경제적 요소, 개발 인프라를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀모형을 개발하였다. 우리나라 전체를 30m×30m 격자로 분할하여 각 Cell에 해당하는 독립변수 자료를 구축하였고, 로지스틱 회귀모형을 이용하여 각 토지이용 형태가 타 유형으로 변화하는 확률을 추정하였다. 추정된 토지이용 변화확률을 기반으로 변화순위 지도를 구축하였고, 연도별 토지이용 변화량을 변화순위에 따라 순차적으로 배분함으로써 토지이용 변화의 공간적인 변화를 분석할 수 있었다. 경사도와 지자체별 개발 가능한 경사도 기준이 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 경사도와 개발 가능한 경사도 기준이 낮을수록, 토지가격과 인구밀도가 높을수록 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률이 높아졌다. 그 결과 2027년까지 수도권과 대도시의 산지가 도시 및 기타지로 변화하여 산지면적이 크게 감소하였다. 그러나 2028년 이후 2050년까지 서울, 경기, 제주를 제외한 대부분의 지역에서 산지면적이 빠르게 증가하는 것으로 예측되었는데, 이는 지방 소도시의 급격한 인구감소에 기인하는 것으로 분석되었다. 이에 중앙정부에서는 변화하는 산지면적에 대응하기 위해 산지관리 정책의 전환이 필요하고, 지자체 단위에서는 인구의 감소 정책과 그에 따른 산지를 포함한 토지의 효율적 보전 및 이용체계를 수립하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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