2019년 현재 우리나라 인구 10만 미만인 소도시의 평균 고령화율이 약 31.8%에 이르고 있음에도 각종 생활편의시설이 읍면의 일부 중심지에 집중되어 있어 특히 고령주민의 이용에 많은 불편을 초래하고 있다. 본 연구는 이들 지역에서의 고령자 생활편의시설에 대한 접근성을 실증적으로 밝혀, 향후 연구에 대한 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상 지역의 인구 고령화 정도와 고령자 생활편의시설의 분포현황을 통계청 농림어업총조사의 지역조사 MDIS자료를 중심으로 구축한 후, 고령자 현황과 생활편의시설의 분포도 및 핫스팟맵 작성, 접근거리를 QGIS로 분석했다. 분석결과, 특히 고령자들이 많이 거주하는 지역에서의 의료, 판매, 위생 노인복지부문의 생활편의시설 접근성이 부족함을 확인하였다. 이는 소도시의 심각한 고령화를 반영한 고령자 생활편의시설의 유형 변화 및 공간적 재편이 필요함을 시사한다.
본 연구는 도시의 물리적 환경인자를 이용하여 쾌적성을 평가하고, 이를 토대로 대기, 수질 등 환경질과의 상관성을 파악하여 쾌적성 평가결과의 실효성을 검증하고자 한다. 물리적 환경인자는 공원 녹지, 경관, 수환경, 토지이용의 항목으로 분류하고, 11개의 세부인자를 설정하였다. 설정된 인자를 토대로 GIS 도면을 작성한 후, 중첩분석을 이용하여 최종적인 쾌적성 평가도면을 작성하였다. 분석결과를 살펴보면, 1, 2등급은 전체면적의 40.8%로 행정구역상 달성군, 동구, 수성구를 중심으로 나타났으며, 쾌적성이 낮은 6~7등급은 중구, 서구, 달서구 등을 중심으로 전체의 5.7%를 점하고 있었다. 다음으로 실효성 검증을 위해 실시한 쾌적성과 환경오염의 상관분석 결과, 대기의 경우 $SO_2$와 r=-0.649의 상관성을 가졌으며, 수질의 경우 TN, TP와 r=-0.643, -0.642의 높은 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다.
본 논문은 GIS기법을 활용하여 서비스업의 새로운 형태인 프랜차이즈 방식의 패스트푸드점의 입지를 분석한 것이다. 패스트푸드 체인점을 이용하는 고객들의 행태조사와 서울시의 패스트푸드점의 분포를 통해 패스트푸드점의 입지요인을 계량적 기법을 적용하여 일차적으로 추출하였다. 수요적 측면에서 패스트푸드점의 입지에 영향을 주리라 예상되는 인구유인 시설물과 통행인구가 많은 결절지점, 그리고 고밀도 대단위 아파트 단지로 부터의 버퍼죤을 생성한 후 입지가능지구를 추출하였다. 한편 공급적인 측면에서 용도지구, 지가, 접근성 그리고 가시성 요인들을 고려하여 이미 추출된 입지가능지구로 부터 최종적인 후보입지지구를 선정하였다. 이렇게 패스트푸드점이 입지할 수 있는 가설적인 후보지구와 실제 패스트푸드점의 분포와를 비교하였다. 결론에서 본 연구의 제한점과 GIS 기법을 활용하여 입지를 분석에서 시급히 이루어져야 할 자료구축의 필요성을 논하였다.
고해상도 항공사진과 지적도를 이용하여 4대강 사업 전 후에 발생한 하천구역 내 토지이용변화와 지적정보 오류 형태를 분석하여, 국공유지 지적정리사업 시 정책적 자료로서 활용하고자 하였다. 연구대상지는 토지이용변화가 가장 많이 일어난 낙동강 4개보를 중심으로 총 40km안쪽의 하천구역으로 선정하였다. 그 결과, 4대강 사업이 실시되었던 총 하천구역의 필지별(84.3%)과 면적별(85.5%) 국공유지 소유비율과 유사하게 필지별(79.9%)과 면적별(93.3%) 국공유지 비율이 높게 나왔으며, 지목을 기준으로 사업 전은 하천(71.6%)과 전(12.3%)이, 사업 후에는 하천은 42.7%로 크게 줄어든 대신, 체육용지를 포함한 공원지역(19.6%)과 잡종지(20.8%)가 크게 늘어났다. 또한, 사업 전 후의 필지수를 비교해 본 결과, 행정구역과 소유구분을 고려하지 않았지만, 86.7%의 감축효과를 보이는 것으로 밝혀졌다. 지적정보의 오류 유형으로는, 지적정보 누락, 지적선 중첩, 지적선 위치와 경계 오류, 미세폴리곤 발생, 지적선과 하천경계선의 불일치를 찾아 볼 수 있었다. 항공사진분석을 통한 토지이용변화 모니터링 방법은 하천구역과 같은 국공유지의 효율적인 관리방안으로 신속한 정보획득을 통한 토지이용현황파악 및 재산관리지원에 효과적으로 활용 가능할 것이다.
3차원 등록은 서로 다른 좌표계를 갖거나 좌표계가 없는 데이터를 기준 좌표계로 일치시키는 과정으로 사진측량의 절대표정, 정밀도로지도 제작을 위한 데이터 결합 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 3차원 등록은 점을 이용하는 방법과 선형을 이용하는 방법으로 구분이 된다. 점을 이용할 경우 서로 다른 공간해상도를 갖는 경우 동일한 공액점을 찾기 어려운 문제가 있다. 이에 반해 선형을 이용할 경우 공간해상도가 다른 경우 뿐만 아니라 점군 형태의 데이터에서 시작점과 끝점이 같지 않은 공액의 선형을 이용하여 3차원 등록이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 선형을 이용하여 3차원 등록을 수행하기 위해서 쿼터니언을 이용하여 두 데이터 간의 3차원 회전각을 결정한 후 축척과 3차원 이동량을 결정하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 실내에서 구축한 선형과 실외 환경의 지상 모바일매핑시스템을 통해 취득한 선형을 이용하여 3차원 등록을 각각 수행하였다. 실험결과, 실내 데이터를 이용한 경우 축척을 고정한 경우와 고정하지 않은 경우 평균제곱근오차는 각각 0.001054m와 0.000936m로 나타났다. 실외 데이터를 이용하여 500m 구간에서 3차원 변환을 수행한 결과 6개의 선형을 이용하였을 경우 평균 제곱근오차는 0.09412m로 나타났으며 정밀도로지도 제작을 위한 정확도를 만족하는 것을 알 수 있었다. 또한, 선형의 개수를 변화시킨 실험에서 9개 이상의 선형을 이용할 경우도 평균제곱근오차의 변화가 크지 않은 것을 통해 높은 정확도의 3차원 변환을 위해 9개의 선형으로도 충분한 것을 알 수 있었다.
In large scale environments like airport, museum, large warehouse and department store, autonomous mobile robots will play an important role in security and surveillance tasks. Robotic security guards will give the surveyed information of large scale environments and communicate with human operator with that kind of data such as if there is an object or not and a window is open. Both for visualization of information and as human machine interface for remote control, a 3D model can give much more useful information than the typical 2D maps used in many robotic applications today. It is easier to understandable and makes user feel like being in a location of robot so that user could interact with robot more naturally in a remote circumstance and see structures such as windows and doors that cannot be seen in a 2D model. In this paper we present our simple and easy to use method to obtain a 3D textured model. For expression of reality, we need to integrate the 3D models and real scenes. Most of other cases of 3D modeling method consist of two data acquisition devices. One for getting a 3D model and another for obtaining realistic textures. In this case, the former device would be 2D laser range-finder and the latter device would be common camera. Our algorithm consists of building a measurement-based 2D metric map which is acquired by laser range-finder, texture acquisition/stitching and texture-mapping to corresponding 3D model. The algorithm is implemented with laser sensor for obtaining 2D/3D metric map and two cameras for gathering texture. Our geometric 3D model consists of planes that model the floor and walls. The geometry of the planes is extracted from the 2D metric map data. Textures for the floor and walls are generated from the images captured by two 1394 cameras which have wide Field of View angle. Image stitching and image cutting process is used to generate textured images for corresponding with a 3D model. The algorithm is applied to 2 cases which are corridor and space that has the four wall like room of building. The generated 3D map model of indoor environment is shown with VRML format and can be viewed in a web browser with a VRML plug-in. The proposed algorithm can be applied to 3D model-based remote surveillance system through WWW.
위성영상의 정밀한 기하보정을 위해서는 지상기준점이 필요하며, GPS 측량은 양질의 지상기준점 좌표 취득을 위해 필수적이다. 하지만 GPS 측량을 하는 과정에서 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 대체할 다른 대안을 연구할 필요가 있다. 이에, 본 연구에서는 지상기준점의 좌표를 취득하기 위한 기존의 GPS 측량을 웹 사이트 지도에서 제공하는 좌표로 대체하는 가능성에 대해 연구하였다. 이를 위해 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표들 간의 오차량을 확인하였으며, 위성영상의 기하보정에 사용되는 3가지 좌표 변환식의 정확도를 비교하였다. 또한 가장 정확도가 높게 나온 변환식을 이용하여 GPS 측량을 통해 취득한 지상기준점의 좌표와 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표를 이용하여 위성영상을 기하보정하고 그 정확도를 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 3가지 좌표 변환식 중 polynomial 3차 변환식이 가장 높은 정확도를 나타내었으며, Landsat-8과 같은 중해상도 위성영상을 사용하는 경우에는 Daum Map API를 통해 지상기준 점의 좌표를 취득하고 이를 영상의 기하보정에 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 기존에 구축된 고해상도 항공영상을 이용한 영상변화 탐지과정에서 보다 정확도 높은 풍수해 정보를 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 국지성 호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군의 춘양면 일대를 선정하였다. 연구에서 활용된 항공영상은 해상도 30cm의 피해 전 흑백영상과 40cm의 피해 후 칼라 영상을 사용하였다. 영상분석에 있어 전처리 단계로서 피해 전 후 영상의 해상도 차이나 시계열적인 차이로 인한 오차 보정을 위하여 노멀라이징과 대비강조, 이퀄라이징의 기법을 적용하여 오차를 최소화하였다. 피해규모는 피해 전 후 영상을 구성하는 각 화소의 밝기 값을 1:1로 비교하는 방식으로 산정하였으며, 이 과정에서 피해 전 후 화소 밝기의 차이 값을 설정하여 조사자가 원하는 피해규모를 추출할 수 있도록 임계치를 설정하였다. 최적의 영상처리 및 임계치 선정의 결과는 오차매트릭스를 이용하여 확인하였다. 본 연구의 결과는 피해정보 추출 과정에서 동일한 제원을 갖는 항공영상을 이용하여 신속한 자연재해로 인한 피해규모의 산출이 가능하도록 하였다. 아울러 피해 전 후 다중밴드 영상을 추가로 확보하여 활용한다면 보다 다양한 피해항목에 대한 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 나아가 토지피복분류도나 지적도 등 다양한 주제도를 영상변화 탐지에 활용한다면 정량적인 피해규모의 산출도 가능할 것으로 사료된다.
도시성장관리는 도시개발의 위치와 시기를 조절하여 도시의 지속가능한 개발을 지향하는 정책이다. 도시기반시설은 도시성장관리의 핵심관리대상으로써 미국의 경우 대표적으로 도시서비스구역(urban service boundary), 공공시설의 충분성 및 동시성 프로그램 등을 통하여 관리되고 있다. 우리나라도 기반시설의 관리를 위하여 밀도관리구역과 기반시설부담구역 제도를 도입한 바 있다. 그러나 현실적으로 도시기반시설은 그 중요성에도 불구하고 기반시설용량에 대한 종합적인 분석없이 도시개발이 진행되고 있다. 이에 본 연구는 GIS를 이용하여 기반시설의 용량을 분석하고 그 결과를 바탕으로 기반시설용량 지도를 작성하여 이를 다시 주상복합아파트 개발과 연계함으로써 도시성장관리 측면의 적용 가능성을 검정하고자 한다. 본 연구에서 도로와 초등학교를 대표적인 기반시설로 선정하고 기반시설용량 지표로서 도로율과 초등학교 학급당인원수를 적용하여 분석하였다. 이 계산결과를 관련 법령에서 정하거나 권장하고 있는 수준의 용량과 비교하였다. 분석결과, 도로율은 외곽지역과 도심, 도심과 인접한 지역에서 높게 나왔고, 반면, 소규모 공장이 입지한 공업지역, 공원, 공항, 군사시설 등이 있는 지역에서 낮게 나왔다. 초등학교 수용용량은 전반적으로 양호하였으며 그중 농촌지역, 도심과 기성시가지 지역은 용량이 충분하였고 반면, 주택밀도가 높은 아파트 지역은 부족한 것으로 분석됐다. 기반시설용량과 주상복합아파트개발 입지를 중첩하여 분석한 결과, 대구광역시의 경우 대부분의 주상복합아파트가 기반시설용량의 여유가 있는 지역에 입지하여 과밀개발의 가능성이 낮았으며, 인구측면에서도 인구감소지역에 개발되어 어느 정도의 인구유입의 효과를 기대할 수 있다.
서답형 문항은 장소감, 도해력, 지리적 상상력 등 고차적 사고력을 추구하는 지리과의 주요 목표들에 대한 도달 여부를 측정하는 데에 매우 유용하다. 이 연구는 서답형 문항의 개념을 알아보고 지리과에서 적용 가능한 서답형 문항의 유형들을 구분하여 우리나라에서의 지리과 서답형 문항 개발을 위한 시사점을 도출하고 과제를 제안하고자 하였다. 연구자는 서답형 문항의 개념 정리에 이어서 미국에서 시행되고 있는 NAEP의 지리과 서답형 문항을 사례로 분석하여 유형화를 시도하였다. 서답형 문항은 문항 형식의 차원과 문항에서 평가하는 행동 영역의 차원에서 각각 분류할 수 있었다. 문항 형식의 차원에서는 문두 단독형과 자료 첨부형으로, 행동 영역의 차원에서는 지식 요구형, 이해 요구형, 적용 요구형으로 각각 구분하고 그 특징들을 분석하였다. 이를 통해 서답형 문항의 개발과 적용에 관련된 시사점 및 과제를 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 내용 영역과 행동 영역에 정합하는 서답형 문항들을 개발해야 한다. 둘째, 학생들로 하여금 최대한 다양한 종류의 지리 자료들을 활용할 수 있도록 해야 한다. 셋째, 서답형 문항의 성패는 채점의 신뢰도와 밀접한 관련이 있으므로 채점의 단계 구분, 채점 기준, 의사 답안 등에 대한 후속적 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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