• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.86-102
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• 2012

본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)과 빈도비 모델(frequency ratio model)을 이용하여 부산 남구 및 연제구 지역의 침수 지역 예측 기법을 적용하여 취약성도를 작성 및 검증하고자 한다. 침수 피해와 관련된 요인으로는 지질도, 지형도(경사도, 표고, 곡률 및 하천), 토양도(토양 배수, 유효토심 및 토성), 임상도(경급, 영급, 소밀도 및 수종) 및 토지이용(불투수층 및 그린인프라) 등의 자료를 선정하여 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 2009년 160개소의 침수지역 중 50%(80개소)는 침수 관련 항목들간의 상관관계를 분석하는데 활용되었고, 50%(80개소)는 작성된 검증을 위하여 사용하였다. 침수 관련 항목들간의 상관관계는 불투수층 지역에서는 교통지역이 가장 높았으며, 경사도 $11{\sim}15^{\circ}$및 표고 15m 등에서 높았다. 분석된 상관관계를 GIS 중첩분석을 수행하여 침수 취약성도를 작성하였다. 계산된 침수 취약성은 기존 침수 관련 항목들 간의 관계를 정량적으로 설명하고 표현하여 취약성 지수가 높을수록 향후 침수피해가 많은 것을 의미한다. 침수 취약성도는 관련된 재해를 줄이고, 토지이용 및 건설과 같은 도시계획 분야에서 사용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1351-1361
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• 2019

본 연구에서는 금강 유역(대청댐~금강하구둑)을 대상으로 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)를 활용하여 하천정비사업 전(2007년)과 후(2015년)의 연간 표토 침식량을 계산하였고, 이를 5단계의 class를 구분하여 해당 구간 별 표토침식면적을 산출하고 그 결과를 환경부의 토지피복 변화와 비교·분석하였다. RUSLE을 구성하는 각 인자를 생성하기 위하여 2007년과 2015년의 토지피복도, 국가기본 공간정보, 정밀 토양도, 연평균 강수량 자료 등의 다양한 공간정보자료를 활용하였다. 연구 결과, 연구지역에서의 연간 표토 침식량은 2007년과 대비하여 2015년에 class 1의 면적은 증가하였고, class 2, 3, 5의 면적은 감소하였으며, class 4의 면적은 증가하였다. 이러한 원인으로는 연구지역의 연평균 강수량의 감소, 생태공원조성과 이로 인한 인공시설물 확대, 농경지 감소 등으로 인하여 대부분의 지역에서 연평균 표토 침식량이 감소된 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.13-22
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• 2009

도시확장은 난개발, 환경, 교통 및 부동산 문제 등을 발생시켰다. 도시확장 패턴분석은 도시확장으로 발생된 문제 해결과 국토관리, 도시계획과 토지이용 분석 및 예측을 위해 필요하다. 본 연구는 환경부에서 제작된 1980년대, 2000년대 토지피복도, 1: 25,000 지형도를 이용한 DEM, 통계청의 인구자료와 대한민국 면적 1ha 이상 도시지역을 추출 후 광역자치단체별로 도시확장 패턴을 GIS, 통계적 기법을 이용해 공간구조 및 패턴분석을 실시하였다. 그 결과, 경기, 인천, 울산은 인구 증가율이 높고, 전남이 낮으며 개발지역 면적은 2.51배 확장 하였다. 경사향은 남향 혹은 동향으로 도시확장은 충남, 경기, 전남 등 지방권에서 주로 증가하였다. 도로 접근성은 기존 도시지역(1980년대 이전 도시 및 건조지역)이 개발지역(1980년대 이후 도시 및 건조지역)보다 높았다. 즉, 도시확장은 각종규제와 정책에 의해 대도시급(특별시, 광역시)에서 지방급(도, 특별자치도)으로, 지형적 조건은 개발에 유리한곳에서 불리한 지역으로 개발됨을 알 수 있었다. 또한 도시확장은 개발지역을 중심으로 인구가 급속히 증가됨을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권3호
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• pp.454-461
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• 2015

본 연구에서는 시가화지역의 서로 다른 토지이용을 대상으로 식물군집에 기초한 비오톱 유형분류를 실시하고 비오톱 지도를 작성하였다. 군집분류법에 의한 비오톱 유형화는 생물군집의 서식지인 비오톱의 특성을 잘 반영한다고 할 수 있었다. 연구대상지의 비오톱유형 분류 지표는 이용강도, 토지이용형태, 토지피복유형과 같은 인간행태적 요인으로 나타났다. 유형분류는 4단계 위계로 상위의 Biotope Class를 시작으로 Biotope Group, Biotope Type, Biotope Sub-Type으로 위계를 두어 구분하였다. Biotope Class는 인간간섭여부에 따른 가장 상위 분류로 인간간섭지역과 미간섭지역으로 구분되었다. 인간의 간섭지역은 투수여부에 따라 Biotope Group으로 분류되었고 틈새투수지역은 넓은 틈새와 좁은 틈새의 Biotope Type으로, 투수식생지역은 평지식생지와 사면식생지의 Biotope Type으로 분류되었다. 각 비오톱 유형의 식별종은 감태나무(Lindera glauca), 망초(Conyza canadensis), 주름잎(Mazus pumilus), 얼치기완두(Vicia tetrasperma), 뽀리뱅이(Crepidiastrum sonchifolium), 잔디(Zoysia japonica), 개소시랑개비(Potentilla supina), 큰김의털(Festuca arundinacea)이었다. 본 연구의 검증결과는 기존의 토지이용 현황에 기반하며 연구자의 주관적인 측면이 개입되는 비오톱 유형분류 기준에 대해서 식물사회학적 접근을 통한 유형 분류의 방법론이 유용함을 제시하고 있다. 또한 향후 제작될 수 있는 다양한 형태의 자연환경 지도 유형분류에 있어 보다 객관적이고 과학적인 방법의 적용가능성을 제시한 것에 의의를 갖는다.

• 환경영향평가
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• 제14권5호
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• pp.305-315
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• 2005

The scheme to classify pollution sources in Korean TMDL planning has been pointed out too much complex to implement practically because of requiring a wide range of items to be collected from a field. Within a deficient situation to collect field data, the mathematical scheme that focuses only on counting an uniform area ratio of the different land uses to estimate of pollutant loads from individual sub-catchments has been used without taking into account of the spatial characteristics of major land uses as well as the locations of pollution sources in each sub-catchment. It would cause to significant level of errors to estimate the pollution loads. Therefore, this study proposes a renovated scheme that can be adopted more easily to classify pollution sources in the watershed and reduce the estimation errors in the spatial distribution of pollution sources by introducing a spatial analysis based on digital land cover maps. In order to estimate a unit area to calculate the uniform pollution load, the pollution response unit area that is locating spatially at the same place and having same land use is identified through the application of GIS overlay technique. Unlikely existing conventional method to calculate the pollution load based on equal distribution of pollutants for each administrative boundary, it is assumed that the pollution load from household and livestock sources are generated and washed off from only residential areas. While, pollution from business population comes from commercial area and industrial load from wastewater discharge facilities are from industrial areas. From comparison of the calculated results from the existing the method and the proposed one, it is found that although the estimation of pollution load from sub-catchment in the case of the existing conventional method application results in negligible difference in total pollution amounts from the whole area of Wangsook watershed as a study area, significant difference of pollution load among sub-catchment in which pollution response unit areas are diverse, however, appears in the case of the application of the renovated scheme.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

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.