• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.183-201
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• 2022

주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.13-19
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• 2006

기존의 산림휴양기능구분에서는 모든 산림을 동일한 인자들로 평가함에 따라 각 산림형태에 따른 특성을 반영하지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 산림형태에 따라 서로 다른 평가인자를 적용하여 휴양기능을 평가하는데 있다. 산림을 이용자 중심형과 자원 중심형으로 구분하고, 대구광역시와 지리산국립공원을 대상으로 산림휴양기능을 평가하였다. 평가인자별 카테고리 점수를 부여하고 등급화(고, 중, 저)하여 평가한 결과, 각 산림자원의 형태에 따라 도로분기점과 같은 접근성 인자와 유발성 인자를 적용하여 기능구분 하는 방법이 더 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.26-41
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• 2017

본 연구의 목적은 대구광역시의 도시공원을 대상으로 환경특성을 고려한 공원의 유형을 분류하고, 공원 유형별 관리방안을 제시하는 것이다. 연구대상 공원은 총 68개의 근린공원으로 설정하였으며, 공원 내 외부의 환경인자를 토대로 유형분류를 수행하였다. 공원의 유형분류 결과, 68개 공원이 총 5개의 유형으로 분류되었다. 평지시설-주거지인접형 공원에는 41개소가 분류되었으며, 산지자연-주거지인접형 공원에는 12개소가 포함되었다. 또한, 평지시설-상공업지인접형 공원에는 6개소, 평지시설-농지인접형 공원에는 3개소, 산지시설-농지인접형 공원에는 6개소의 공원이 분류되었다. 근린공원의 유형별 생태 및 이용적 특성 분석 결과를 살펴보면, 평지시설-주거인접형 공원은 공원접근성이 우수하고, 공원 주변의 이용권 인구밀도가 가장 높게 나타났다. 산지자연-주거지인접형 공원은 공원 내 자연녹지의 존재하고 있어 식생활력이 높은 반면, 공원접근성은 낮은 것으로 평가되었다. 평지시설-상공업지인접형 공원은 식생활력도 및 녹지연결성이 매우 낮으며, 공원접근성과 이용권인구밀도는 높지 않은 것으로 평가되었다. 평지시설-농지인접형 공원은 식생활력도 및 녹지접근성 낮으며, 공원접근성은 매우 취약한 것으로 평가되었다. 산지자연-농지인접형 공원은 식생활력도 및 녹지연결성이 높은 유형의 특성을 가지는 것으로 분석되었다. 이상의 결과들은 향후 도시내 근린공원을 장기적인 관점에서 리모델링 또는 관리 계획을 마련코자 할 경우 효율적인 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제21권1호
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• pp.95-108
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• 2011

The effects of an apartment complex on flow and pollutant dispersion in an urban area are numerically investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. The CFD model is based on the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and includes the renormalization group k-${\varepsilon}$ turbulence model. The geographic information system (GIS) data is used as an input data of the CFD model. Eight numerical simulations are carried out for different inflow directions and, for each inflow direction, the effects of an apartment complex are investigated, comparing the characteristics of flow and dispersion before and after construction of the apartment complex in detail. The observation data of automatic weather system (AWS) is analyzed. The windrose analysis shows that the wind speed and direction after the construction of the complex are quite different from those before the construction. The construction of the apartment complex resulted in the decrease in wind speed at the downwind region. It is also shown that the wind speed increased partially inside the apartment complex due to the channeling effect to satisfy the mass continuity. On the whole, the wind speed decreased at the downwind region due to the drag effect by the apartment complex. As a result, the passive pollutant concentration increased (decreased) near the downwind region of (within) the apartment complex compared with that before the construction.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.68-84
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• 2020

본 연구에서는 경상남도 창원시를 대상으로 노인인구 분포지역의 공간적 특성과 폭염과의 관계를 분석하였다. 이를 위해 통계청의 인구센서스 자료와 환경부 토지피복도, Landsat 8 지표면온도, 기상청의 폭염일수 자료를 활용하였다. 노인인구 분포의 공간적 특성은 토지이용특성을 고려하여 K-mean 군집화 분석을 통해 총 5개 유형으로 분류하였다. 공간유형별 노인인구 특성은 도시화된 유형(cluster-3)에서 노인인구의 수가 많았으나, 농촌지역과 산림지역에 분포하는 유형(cluster-1, cluster-2)에서는 노인인구의 구성 비율이 높은 것으로 나타났다. 지표면온도와 폭염일수 특성에서는 도시지역에서 지표면온도가 가장 높았으나 폭염일수는 농촌지역이 가장 많았다. 노인인구 분포지역의 공간유형에 따른 폭염 특성을 분석한 결과, 농촌지역 면적이 많은 cluster-2가 15.95일로 가장 높았고, 도시화된 유형인 cluster-3은 9.41일로 가장 낮았다. 즉, 도시지역에 거주하는 노인인구보다 농촌지역에 거주하는 노인인구가 폭염에 더욱 노출되어 있으며, 피해가 가중될 것으로 예상된다. 본 연구의 결과는 여름철 폭염 취약지역의 효과적인 관리와 사전 예방을 위한 다양한 정책방안을 마련하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권4호
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• pp.377-383
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• 2016

We obtained a total of 36 GPS coordinates of the seven bat species of Rhinolophus ferrumequinum, Myotis ikonnikovi, M. nattereri, M. petax, Murina ussuriensis, Plecotus auritus, and Pipistrellus abramus. Characteristics of forests (forest type, age class, DBH class and crown density), terrain (aspect, slope and distance from mountain stream) and disturbance factors (distance from human residential areas and distance from cultivated areas) that bats have used as their habitats were revealed from the GIS analysis based on GPS coordinates of the 36 positions that bats were found. The bats-preferred forest type is broad-leaf forests (43%) with the trees of the 2th (31%) and 5th (31%) age class, the trees of sapling (36%) and large DBH class (31%), and sparse crown density (67%). Bats prefer the slop direction of the east (39%), the gradient below $15^{\circ}$ (61%), the ranges within 200 m from the mountain streams (92%), the ranges within 200 m near roads (89%), the ranges of 200-400 m from human residential areas (28%), and the ranges within 200 m from cultivated areas (36%).

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.76-86
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• 2012

본 연구는 대구시를 사례로 대중교통서비스에 대한 접근성의 차이에 따른 환경적 형평성을 분석하였다. 2005년을 기준으로 한 인구 및 주택 센서스 자료와 버스정류장 및 지하철역의 위치자료를 이용하여 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 커버리지 방법을 이용하여 대중교통서비스권을 설정하고, 맨 휘트니 U 검정을 사용하여 서비스권 내 외부의 사회경제적 특성을 비교하고 이에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 시 외곽에 위치한 동구, 수성구, 달서구, 북구는 다른 구들과 비교해 상대적으로 접근성이 떨어지는 것으로 밝혀졌으며, 반면에 중구, 서구, 남구는 상대적으로 접근성이 좋은 것으로 분석되었다. 대구시 전체에서 남성 및 여성비율과 미성년자비율에 대해서는 환경적 불형평성이 나타나지 않았지만, 고령자비율과 기초생활수급자비율에 대해서는 환경적 불형평성이 나타났다. 이러한 환경적 불형평성의 가장 주된 원인은 저소득계층이 접근성이 좋은 대로변 주거지역의 비싼 임대료나 지가를 지불할 수 없으므로 대중교통시설에서 멀리 떨어진 노후화된 불량주거지역에 거주하고 이들 중에는 고령자들이 많이 포함되어 있기 때문이다. 또한, 지역주민의 사회경제적 특성을 고려한 버스정류장과 지하철역의 설치 관련 법률이나 규정 등이 마련되어 있지 않으며, 대중교통서비스 시설의 분포에 대해 체계적인 관리가 이루어지지 않고 있기 때문이다. 본 연구는 지역주민의 사회경제적 분포특성을 고려하여 버스정류장과 지하철역을 설치하고 버스 및 지하철의 노선을 선정하는 것과 같은 대중교통정책을 수립하는데 시사점을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.99-118
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• 2012

본 연구는 하천구배에 따라 환경요인 및 생물군집이 변화한다는 하천연속성 개념(River Continuum Concept, RCC)을 금강 수계에 적용하여, 수서곤충 섭식기능군의 공간적 분포 특성과 환경요인 사이의 상관관계를 규명하기 위하여 수행되었다. 이를 위해, 수서곤충 생물군집의 서식에 영향을 미치는 물리 화학적 환경요인들과 생물군집의 분포관계를 단계적 다중회귀분석기법으로 분석하였다. 또한, 주요인으로 선정된 환경요인들에 따른 생물군집의 분포특성을 발생확률 예측기법인 빈도비 모델(Frequency Ratio Model, FRM)과 지리정보시스템(GIS)의 공간분석기법에 적용하여 수서곤충 섭식기능군의 분포예측도를 작성하였다. 연구 결과, 고도, 하폭, 유속, conductivity, 수온, 모래의 함량 등 6개 환경요인의 결정계수($R^2$)가 0.5 이상으로 나타나 수서 곤충 섭식기능군의 분포에 영향을 미치는 주요인으로 선정되었다. 그리고 작성된 분포예측자료와 연구지역에 대하여 기 조사된 실측자료를 비교 검증한 결과, 두 자료 사이의 평균제곱근오차(RMSE)가 0.1892~0.4242로 나타나 예측모델의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 수서곤충 섭식기능군을 이용한 하천생태계의 새로운 평가방법 작성에 활용될 수 있을 것이며, 하천 서식지의 보전 및 복원을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.876-879
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• 2006

This study was performed for developing the National Environmental Assessment Map (NEAM) in Korea and presenting the application method of NEAM. This NEAM adopted the least indicator method and uses a Geographic Information System (GIS). This map is made through evaluation of 67 items, including greenbelt status and biodiversity. As a result, the construction of NEAM was defined as a process of identifying land use to scientifically assess the physical and environmental value of land and classify conservation value into several grades for the sustainable management of environmental resources. After applying NEAM criteria of five degrees to the whole of Korea, Grade I, showing the highest conservation value, accounted for 45.6% by land area of NEAM. Grades II, III, IV, and Ⅴlikewise accounted for, respectively, 23.6%, 17.9%, 6.3%, and the lowest conservation value of 6.6%. This map can be widely used in, for example, urban and regional planning, development planning, and environment impact assessment.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.219-233
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• 2013

본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.