본 연구는 관광객의 관광행태적 특성을 고찰하기 위한 연구의 일환으로, 전남 동부지역에 거주하는 주민들이 주변의 관광지에 관한 인지 및 선호도와 관광행태간의 관련성을 관광지리학적 측면에서 고찰한 시론적인 연구이다. 지역 주민들은 전남 동부지역에 분포한 관광지 및 관광자원에 대해 매우 긍정적인 인식을 가지고 있는 반면, 관광지가 보유하고 있는 관광편익시설에 대해서는 부정적으로 인식하고 있어 관광편익시설의 개발 및 확충이 필요한 것으로 나타났다. 연구지역내 주민들이 가장 선호하는 대표적인 관광지는 향일암, 거문도 백도, 오동도로 분석되었다. 방문빈도가 가장 높은 관광지는 여수 오동도를 비롯하여 선암사, 송광사, 흥국사, 향일암, 백운산 등의 순으로 나타나 해양형 관광지가 아민 내륙의 산악형 관광지를 주로 방문한 것으로 조사되었다. 계절별 관광지 선호도에서는 봄에는 오동도와 백운산을, 여름에는 거문도백도와 성불계곡 등 해상관광지를, 가을에는 송광사와 백운산 등 사찰 중심의 산악형 관광지를 가장 선호하였다. 전남 동부지역의 주민들은 지역에 분포하는 다양한 관광지에 대해 높은 인지도와 선호도를 나타냈으나 개별 관광지의 편익시설 미흡으로 인하여 방문빈도는 상대적으로 낮았다.
이 연구에서는 조선총독부 공문서와 같이 불균형 잔존하는 행정기록의 평가 방법과 절차를 개발하였다. 이를 위해 먼저 기존의 평가이론을 재구성하였다. 쉘렌버그 등의 평가론은 기록에 내재하는 가치를 평가하는 데 초점이 맞추어져 있었는데 반해 기능평가론 등에서는 기록 그 자체보다는 기록을 발생시킨 업무 행위를 평가하는 데에 주목하였다. 하지만 기록이 업무행위의 재현물이라는 점에서 볼 때 이 양자는 철학적으로 같은 것이며, 따라서 그 방법과 절차를 제대로 설계한다면 양자를 절충하여 사용하는 것이 가능하다. 또한 상대 평가의 방식이 거시적, 균형적 측면에서의 강점을 지닌다면 절대평가의 방식은 미시적 측면에서의 강점을 지니므로 이 역시 양자의 절충적 방법론을 구사하는 것이 가능하다. 이와 같이 기존의 평가이론들은 구체적인 평가 방법론의 개발이라는 측면에서는 상황과 대상의 특성에 따라 얼마든지 여러 형태로 조합할 수 있는 상호보완적 성격의 것들이라고 판단된다. 특히 이 글에서 다루고 있는 불균형 잔존 행정기록의 경우에는 어느 이론 하나를 취하여 방법과 절차를 세우는 것보다 이론에서 제시된 유용한 방법과 절차들을 적절하게 조합하는 일이 긴요하다. 조선총독부의 공문서를 평가하기 위해서는 먼저 처무규정류를 분석하여 총독부의 조직, 기능을 파악하고, 역사 해석적 방법을 동원하여 이들에 대한 거시적 가치 평가를 해야한다. 이를 토대로 하여 기능, 세부기능의 가치 서열을 고려한 조직기능 맵을 구성하여 이에 해당 기록을 매핑한다. 그런 다음 기록관리기관의 내적 환경등을 고려하여 평가 전략을 수립하고, 이를 토대로 다량 잔존 기록에 대해서는 상대 평가에 의한 미시평가를, 소량 잔존기록에 대해서는 오럴 자료의 생산 등 다른 수단을 제공하는 일 등을 수행한다. 이 연구는 기능분석, 역사해석적 작업, 기록의 상태평가 방법, 기준, 조선총독부 관보 및 기타 자료의 분석법 및 절차, 평가 아웃풋 이미지의 제시 등의 측면까지는 아직 이르지 못했다. 그런 의미에서 아직은 제언에 불과하고 앞으로의 연구 진척을 통해 부족한 부분 메워가야 할 것이다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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