• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.51-60
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• 2010

지난 2008년도에 기존의 기반시설부담금제가 국토계획법 상 기반시설부담구역제도로 개정되면서 2009년도 이후 전국적으로 다수 지자체들이 본 제도를 도입, 시행하고 있으며 이러한 새 제도를 통해 난개발 방지를 위한 선계획의 마련과 기반시설 설치비용 확보를 위한 유용한 제도적 기반을 가지게 되었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 기반 시설설치계획과 기반시설부담비용 산정과정에 앞서 필요한 기반시설부담구역 지정에 대해 시행령에서 명시한 인구증가율 기준을 근거로 인구격자의 수직수평방향 사출형 셀 집단화 방법을 통해 구역지정 대안을 검토해 보고 이를 실제 기반시설부담구역 지정이 필요한 것으로 판단되는 화성시 수영리 개발제한구역 일원 대상지에 적용해 봄으로써 상기 방법론의 기술적 적용가능성을 확인함과 동시에 실무적 차원의 구역결정 제언을 시도해 보았다는 데 연구의 의의가 있다.

• Spatial Information Research
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• 제18권5호
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• pp.107-117
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• 2010

본 연구는 최근 다수 도시개발사업들이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로하여 행정구역 단위 인구데이터를 격자형 인구분포자료로 변환한 후 인구유인을 유발할 것으로 예상되는 주요 도시계획관련 공간변수들을 GIS로 측정 대입하여 제네틱 알고리즘기법과 회귀분석기법 두 가지 방법으로 일종의 도시인구분포모형을 구축하였다. 두 가지 모형의 분석결과를 통해 도시환경 해석에 있어서의 두 기법의 성능상 특장점을 비교해 보았으며, 분석결과 GA기법은 변수 설명력에 관한 변별력에 있어 일반회귀분석보다 우월한 특징이 있음을 알 수 있었고 따라서 회귀분석과 병행할 경우 매우 직관적이며 보완적인 도시분석기법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제47권5호
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• pp.755-774
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• 2012

본 논문의 주된 연구목적은 비선호 시설, 특히 원자력 발전소의 인구분포 관련 입지기준 평가를 위한 GIS-기반 방법론을 제안하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해 우선 IAEA, 미국의 NRC, 그리고 한국원자력안전기술원이 제시하고 있는 입지기준을 살펴보았다. 그 결과 원자력 발전소에 가장 가까이에 위치한 인구중심지까지의 거리를 최대화하는 것이 가장 중요한 입지 평가 원리임이 확인되었다. 이 원리를 실행하기 위한 GIS-기반 방법론은 서로 연관된 두 가지 하위 과제를 수행해야 하는 것으로 판단되었는데, 하나는 인구분포에 대한 정밀한 재현이고, 또 다른 하나는 인구중심지의 확인이다. 본 연구는 전자에 대해서는 대시메트릭 에어리얼 인터폴레이션 기법을, 후자에 대해서는 셀-기반 임계밀도 기법과 구역-기반 임계밀도 기법을 제시한다. 대시메트릭 에어리얼 인터폴레이션을 통해 다양한 공간해상도를 갖는 그리드 셀 단위의 인구밀도 분포의 재현이 이루어진다. 이것에 두 가지 인구중심지 확인 기법을 적용함으로써 특정한 임계밀도와 인구 규모 기준을 만족하는 인구중심지가 확인된다. 이 기법들을 우리나라 고리 원전 1호기의 사례에 적용하여 그 유용성과 한계를 평가하였다. 그 결과 적용된 기법과 투입된 파라미터 값에 따라 입지기준 평가의 결과가 달라질 수 있음이 드러났다. 본 연구는 지리공간분석 및 모델링 분야에서 개발된 기법을 입지 결정과 평가에 적용하는 시도의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.657-664
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• 2021

본 연구에서는 수도권 지역의 대기오염물질(PM_2.5, PM₁₀, O₃) 농도와 지형 고도, 건물 면적비, 인구 밀도의 상관성을 조사하였다. 지형 고도와 건물 면적비를 분석하기 위해 국토지리정보원에서 제공하는 수치지형도를 이용하였고, 건물 면적비를 계산하기 위해 수도권 지역을 TM 중부원점을 기준으로 수평 9 km × 9 km 격자로 구분하였다. 인구 밀도는 국가통계포털의 행정구역별 면적과 인구수 자료를 이용하였다. 대기오염물질 농도 자료는 수도권에 위치한 도시대기측정소 146개 지점의 PM_2.5, PM₁₀, O₃ 농도 측정 자료를 이용하였다. 분석 기간은 2010년 1월부터 2020년 12월까지이고, 1시간 평균 농도 자료를 이용하여 월평균 농도를 계산하였다. 지형 고도는 경기도 북부와 동부 지역에서 높았고 서해안에 근접할수록 낮았다. 건물 면적비와 인구밀도 분포는 서로 유사하였고, 서울특별시에서 가장 높았으며, 산악과 해안지역에서는 낮게 나타났다. 월평균 PM_2.5과 PM₁₀ 농도는 봄철과 겨울철(1월~3월)에 높았고 O₃ 농도는 늦봄부터 초여름(4~6월)까지 높았다. 농도가 높은 3개월에 대해서 AMQS 지점별 평균 농도를 비교·분석하였다. 건물면적비나 인구밀도와 대기오염물질 농도 사이에는 음의 상관 관계가 분석되었다(인구밀도와 PM_2.5, PM₁₀ 농도 사이는 약한 음의 상관관계가, O₃ 농도와는 비교적 강한 음의 상관관계). 반면, 대기오염물질 농도와 도시대기측정소 측정 고도 사이의 뚜렷한 상관성을 나타나지 않았는데, 향후, 이에 대한 연구 수행이 필요할 것으로 판단된다.