• 한국지리정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.12-29
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• 2016

본 연구에서는 합리적인 개발과 생태계의 보전을 위한 산지구분 조정을 위해 운영되고 있는 산지특성평가제도를 위한 평가 지표의 개선방안을 제시하였다. 현행 산지특성평가에서는 지표간의 중복성이 검토되지 않아 자료수집에 대한 효율성이 떨어지고, 지자체의 산림유형 및 개발여건을 고려하지 않고 산지의 등급을 산정하기 위한 각 지표의 중요도를 동등하게 적용함으로써 보전산지의 지정 해제에 대한 지역간의 편차를 유발하고 있다. 따라서 본 연구에서는 39개 시군을 대상으로 지표간 상관분석을 통해 영급과 상관성이 높은 경급을 제거하여 지표의 통계적 중복성을 제거하였고, 지역별 산림환경특성을 반영할 수 있도록 산지의 등급은 표준정규분포를 이용하여 산지유역유형별 특성에 따라 보전성향 및 해제성향의 비율이 할당될 수 있도록 하였다. 경급을 제외하고 9개의 지표를 이용하여 산지특성평가를 실시한 결과를 경급을 포함한 10개의 지표를 이용하여 산지특성평가를 실시한 결과와 비교했을 때, 전체적으로 등급별 필지수의 변화는 A등급을 제외하고 다른 등급에서 발생하였으나 변화 필지수 및 면적은 크지 않은 것으로 분석되었다. 또한 산지유역 유형별 산지특성평가 점수를 분석한 결과 도시형 및 도시주변형은 산야형, 주요산줄기인접형 및 해안도서형보다 점수가 낮게 평가되어 상대적으로 해제성향이 높게 나타났다. 이를 바탕으로 표준정규분포 방법을 적용함으로써 A, B 등급으로 판정되는 경향이 증가하고 C, E 등급이 감소함으로써 보전성향으로 평가될 수 있는 잠재력이 증가하는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 각 산지유역유형별 평균값과 표준편차를 이용하여 표준정규화를 수행함으로써 지역간 보전 해제성향 필지수의 불균형을 해소할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.411-419
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• 2010

남양주시의 각종 국가 주제도와 위성 및 항공영상 자료를 이용하여 산지가치를 유형별로 구분하였다. 그리고 GIS 분석을 이용하여 산지를 보전적, 생산적, 휴양적, 계획적 가치의 4가지로 평가하고, 가치 평가의 우선순위에 따라 최종 산지의 가치를 구분한 종합도를 작성하였다. 남양주시의 전체 산지에서, 보전적 가치가 높은 지역은 $195km^2$, 생산적 가치가 높은 지역은 $96km^2$, 휴양적 가치가 높은 지역은 $59km^2$, 계획적 가치가 높은 지역은 $11km^2$로 나타났다. 향후, GIS를 활용한 산지가치 유형 구분 시스템의 활용가능성이 확인되었으며, 주기적인 자료의 갱신에 따라 산지를 과학적으로 관리할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지형학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-18
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• 2018

In Korea, 64% of the land is known as mountain area, but the definition and classification standard of mountain are not clear. Demand for utilization and development of mountain area is increasing. In this situation, the unclear definition and scope of the mountain area can lead to the destruction of the mountain and the increase of disasters due to indiscreet permission of forestland use conversion. Therefore, this study analyzed the variables and criteria that can extract the mountain boundaries through the questionnaire survey and the terrain analysis. We developed a mountain boundary extraction algorithm that can classify topographic mountain by using selected variables. As a result, 72.1% of the total land was analyzed as mountain area. For the three catchment areas with different mountain area ratio, we compared the results with the existing data such as forestland map and cadastral map. We confirmed the differences in boundary and distribution of mountain. In a catchment area with predominantly mountainous area, the algorithmbased mountain classification results were judged to be wider than the mountain or forest of the two maps. On the other hand, in the basin where the non-mountainous region predominated, algorithm-based results yielded a lower mountain area ratio than the other two maps. In the two maps, we was able to confirm the distribution of fragmented mountains. However, these areas were classified as non-mountain areas in algorithm-based results. We concluded that this result occurred because of the algorithm, so it is necessary to refine and elaborate the algorithm afterward. Nevertheless, this algorithm can analyze the topographic variables and the optimal value by watershed that can distinguish the mountain area. The results of this study are significant in that the mountain boundaries were extracted considering the characteristics of different mountain topography by region. This study will help establish policies for stable mountain management.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.933-940
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• 2020

Land-use change matrix data is important for calculating the LULUCF (land use, land use change and forestry) sector of the national greenhouse gas inventory. In this study, land cover changes in 2004 and 2019 were compared using the Wall-to-Wall technique with a land cover map of Sejong City from the Ministry of Environment. Sejong City was classified into six land use classes according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines: Forest land, crop land, grassland, wetland, settlement and other land. The coordinate system of the land cover maps of 2004 and 2019 were harmonized and the land use was reclassified. The results indicate that during the 15 years from 2004 to 2019 forestlands and croplands decreased from 50.4% (234.2 ㎢) and 34.6% (161.0 ㎢) to 43.4% (201.7 ㎢) and 20.7% (96.2 ㎢), respectively, while Settlement and Other land area increased significantly from 8.9% (41.1 ㎢) and 1.4% (6.9 ㎢) to 35.6% (119.0 ㎢) and 6.5% (30.3 ㎢). 79.㎢ of cropland area (96.2 ㎢) in 2019 was maintained as cropland, and 8.8 ㎢, 1.7 ㎢, 0.5 ㎢, 5.4 ㎢, and 0.4 ㎢ were converted from forestland, grassland, wetland, and settlement, respectively. This research, however, is subject to several limitations. The uncertainty of the land use change matrix when using the wall-to-wall technique depends on the accuracy of the utilized land cover map. Also, the land cover maps have different resolutions and different classification criteria for each production period. Despite these limitations, creating a land use change matrix using the Wall-to-Wall technique with a Land cover map has great advantages of saving time and money.