다목적(多目的) 산지이용(山地利用)은 산지이용(山地利用)의 효율성(效率性)을 제고(提高)하기 위한 경제학(經濟學)의 한 응용분야로서, 외국(外國)에서 임업경영(林業經營)에 널리 사용(使用)하는 기법(技法)이다. 본고(本稿)에서는 다목적(多目的) 경영(經營)을 위해 사용(使用)되는 수리계획법(數理計劃法)의 일종인 STEM과 제약조건법(制約條件法)을 임업분야(林業分野)에 도입 적용하여 가상자료에 의거 이들 방법간(方法間)의 장(長) 단점(短點)을 비교(比較) 검토(檢討)하였다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.386-389
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1999
In this study, visible and near infrared channels of NOAA/AVHRR data were used to classify land use and vegetation types over Korean peninsula. Analyzing forest stand structures and prediction of forest productivity using satellite data were also reviewed. Land use and land cover classification was made by unsupervised clustering methods. After monthly Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) composite images were derived from April to November 1998, the derived composite images were used as temporal feature vector's in this clustering analysis. Visually interpreted, the classification result was satisfactory in overall for it matched well with the general land cover patterns. But subclassification of forests into coniferous, deciduous, and mixed forests were much confused due to the effects of low ground resolution of AVHRR data and without defined classification scheme. To investigate into the forest stand structures, digital forest type maps were used as an ancillary data. Forest type maps, which were compiled and digitalized by Forestry Research Institute, were registered to AVHRR image coordinates. Two data sets were compared and percent forest cover over whole region was estimated by multiple regression analysis. Using this method, other forest stand structure characteristics within the primary data pixels are expected to be extracted and estimated.
지형공간정보체계와 지도학적 모델링 기법이 전형적인 토지이용계획과정을 개선시키는 방안으로 활용되었다. 미국 국립산림지역에서는 ORV전용도로, 산림 생산지, 산림 우송도로 및 야생동물 서식처 동의 토지이용이 복합적으로 결정되어야 한다. 이러한 복합적 토지이용에서 나타나는 상충성을 해결하기 위해 자동적인 지도공간 모델이 개발되었다. 서술적 모델링과 기술적 모델링기법은 복합적 토지이용의 결정을 효율적이고 효과적으로 처리할 수 있었다.
The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.
지속적인 서울시의 발전과 쇠퇴에 따라 서울시는 정책 차원에서 도시재생을 진행하기 위해 지역별 용도전환 등의 정책을 진행하고 있지만, 이는 다양한 결과를 야기한다. 본 연구는 이런 용도전환이 발생하는 원인을 도출하고자 다양한 공공데이터를 활용하여 서울지역에서 지난 2011~2015년에 발생한 용도전환에 대한 예측 모델을 구축하고 용도전환을 야기하는 요인을 도출하고자 한다. 이를 구현하기 위해 서울시 및 국가 공공기관에서 취득한 서울시 필지에 대한 다양한 데이터를 의사결정 나무 기반 머신러닝 기법인 Random Forest에 적용하고 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 구축하였으며, 용도전환을 야기하는 중요 요인들을 도출하였다. 해당 연구의 결과는 나아가 서울시의 당면 과제인 젠트리피케이션이 발생하는 요인연구와 예측 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 공공의 정책 의사결정을 지원할 것으로 판단된다.
The present study observed temperature in order to identify factors affecting temperature by zoning and to measure the intensity of their impact on temperature. The empirical results of analyzing observed data are as follows. In order to make up for multicollinearity, a problem in multiple regression analysis, and to give more specific explanations, this study conducted factor analysis and obtained desirable data with adequacy and statistical significance. In the correlation matrix, factors decreasing temperature were planted areas, water surfaces and grasslands, and those increasing temperature were bare grounds, paved areas, and building area. According to land cover patterns, commercial areas had the highest temperature lowering effect. Through the rotated component matrix, we found that factors are grouped into those decreasing temperature, those increasing temperature, and those with low significance in increasing or decreasing temperature. In order to solve the problem of multicollinearity in multiple regression analysis, we performed factor analysis between the land use patterns and temperature and confirmed the usability of factor analysis as a new analysis method in urban heat island.
In the United States, forest administration is a constantly changing complex of policies, programs, and management regulations. Forest administration is the product of a brief but tumultuous history during which much of the forests which once covered half the land were coutover for farms, industry, and cities. In the last 15 years, forest administration has been increasingly dominated by concerns for maintaining an ecological balance. Current forest administration is deeply rooted in the American traditions of decentralized federalism and free enterprise, yet combines state socialism and private capitalism. The major elements of U.S. forest administration consist of : 1) programs and policies on taxation, professional education and research, and "cooperative forestry", 2) state controls on forest practices for privately owned lands, and of federal policies and regulations for the management of federal lands. The federal Forest Service has played a lead role in developing and implementing national forest policies and programs. Since the end of World War II, the national forests managed by the Forest Service for multiple use have provided and ever growing fraction of domestic timber needs. In the coming decades, cultural and social trends may force a change in management policy on federal land, reducing the importance of timber harvesting in relation to amenity values.
The objective of this study was to predict land use change based on the land use change scenarios for the Hwangguji river watershed, South Korea. The land use change scenario was derived from the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. The CLUE (conversion of land use and its effects) model was used to simulate the land use change. The CLUE is the modeling framework to simulate land use change considering empirically quantified relations between land use types and socioeconomic and biophysical driving factors through dynamical modeling. The Hwangguji river watershed, South Korea was selected as study area. Future land use changes in 2040, 2070, and 2100 were analyzed relative to baseline (2010) under the RCP4.5 and 8.5 scenarios. Binary logistic regressions were carried out to identify the relation between land uses and its driving factors. CN (Curve number) and impervious area based on the RCP4.5 and 8.5 scenarios were calculated and analyzed using the results of future land use changes. The land use change simulation of the RCP4.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 12% and the area of forest was estimated to decrease by 16% between 2010 and 2100. The land use change simulation of the RCP8.5 scenario resulted that the area of urban was forecast to increase by 16% and the area of forest was estimated to decrease by 18% between 2010 and 2100. The values of Kappa and multiple resolution procedure were calculated as 0.61 and 74.03%. CN (III) and impervious area were increased by 0-1 and 0-8% from 2010 to 2100, respectively. The study findings may provide a useful tool for estimating the future land use change, which is an important factor for the future extreme flood.
In order for effective heat island reduction policies to be proposed, this research made use of the land usage and land coverage and Temperature of cities, Coordinate axis data within 500 meters of nationwide automatic weather stations (478 points) in order to analyze the correlation of summertime temperatures through multiple regression analysis. This research also developed a model and empirically analyzed the urban heat island reduction effect of factors that affect regional temperatures. Heat islands cause environment deterioration and therefore can harm citizens' health, and also affects the city's metabolism process. Thus in order to restrain regional temperature rises the conclusion was drawn that consideration to increase forest areas on part of land usage planning is needed. Appropriate policy measures to regulate traffic related factors are also needed to restrain regional temperature rises. In order for future heat island reduction this research proposes a way to set up more effective policies and urban sustainability improvement strategies, and is significant in that it makes use of detailed data such as land usage and land coverage, Temperature of cities, Coordinate axis in analyses.
본 연구는 경기 광주의 임야 총 2,129건의 거래사례를 바탕으로 현실화율의 영향요인을 규명하였다. 다중회귀분석을 통해 나타난 본 연구의 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 지역특성이 임야가격의 현실화율에 유의적인 상이한 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다. 구체적으로 대상 필지의 하위 행정구역상 위치, 택지지역 면적비율에 따라 현실화율에 유의적인 차이가 존재했으며, 진행 중인 개발사업 수가 많을수록 공시지가가 거래가격에 근접한 수준으로 형성될 가능성이 높게 나타났다. 둘째, 본 연구는 관내·외 중심지 인접성, 교통접근성 등의 입지특성이 현실화율 결정에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 본 연구는 임야의 이용규제특성으로 용도지역상 관리지역, 보전산지, 자연보전권역, 개발제한구역 등의 법적·제도적 이용규제나 행위제한에 따라 현실화율에 유의적인 차이가 존재한다는 것을 확인하였다. 넷째, 본 연구는 임야의 개별적 요인인 토지특성이 현실화율에 유의적인 영향요인으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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