한국지도학회지 제19권 제3호 (p.35-42)

공간 DBMS 기반의 국토환경성평가지도를 활용한 도시 확장 예측

Urban Expansion Prediction Using Spatial DBMS Based Environmental Conservation Value Assessment Map
키워드 :
환경공간정보,국토환경성평가지도,공간 DBMS,도시지역 확장 예측,로지스틱 회귀분석,Environmental spatial data,ECVAM,Spatial DBMS,Urban expansion prediction,Logistic regression analysis

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 방법론
   1. 국토환경성평가지도와 데이터 모델링
   2. 공간 DBMS 기반의 국토환경성평가지도를 이용한 도시지역 개발 확률지도 구축
III. 실험결과
IV. 결론
참고문헌

초록

지속가능한 국토의 보전과 이용을 위해 데이터 기반의 과학적이고 객관적인 분석 결과를 기반으로 국토계획 및 환경계획의 수립이 필요하다. 그리고 과거와 현재의 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 분석한 분석 결과는 다양한 분야의 환경정책에 활용할 수 있다. 특히 국토의 환경성을 5개 등급으로 평가하여 매년 평가 결과를 제공해주는 국토환경성평가지도는 2005년부터 구축되어왔기 때문에 국토의 환경성 평가와 관련하여 과거 현황을 기반으로 미래의 국토 변화를 예측하기 위한 분석에 있어 중요한 데이터라고 할 수 있다. 이러한 국토환경성평가지도는 7개 환경생태적 평가항목과 57개 법제적 평가항목을 이용하여 우리나라 전체를 대상으로 국토환경성 평가등급을 도출하게 되며, 1년에 2회씩 갱신하고 있지만 이러한 국토환경성평가지도는 현재 파일시스템으로 관리되고 있어 저장, 갱신, 일관성, 공동이용, 그리고 속도 등 관리 및 활용적 측면에서 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 기존 파일시스템으로 관리되고 있는 국토환경성평가지도의 효율적 관리와 활용을 위해 데이터 모델을 설계하고, 공간 DBMS 기반의 데이터 저장과 관리 및 활용 방안을 제시했다. 그리고 활용 가능성을 검토하기 위해 쿼리를 적용해 분석에 이용할 정형데이터를 도출하고, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 우리나라 전체를 대상으로 도시지역 확장을 예측했다. 이러한 공간 DBMS 기반의 데이터 저장, 관리, 활용의 서비스 제공은 지속적으로 구축 및 갱신되는 공간정보들을 효율적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 국토 및 환경계획을 위한 정책적 활용을 포함한 다양한 분야에서에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
Establishing the land and environmental plan based on the data-based scientific and objective analysis is necessary to ensure sustainable land preservation and use. The analysis results and forecast using the past and present data can be used for environmental policies in various areas. The Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM), which evaluates the environmental value of land in five grades each year, has been constructed since 2005. Therefore, it is valuable data for predicting the future land change based on the past status related to the assessment of the environmental value of the land. The ECVAM uses 7 environmental and ecological assessment items and 57 legislative assessment items to deduce the land environmental value rating throughout Korea and updates them twice a year. However, the ECVAM is currently managed with a file system and has management and utilization limits in storage, updating, consistency, common use, and speed. As such, this study designs the data model for the efficient management and utilization of the existing file system-based ECVAM and suggests how to store, manage, and utilize the spatial DBMS-based data. To examine the practical applicability, we deduced the structured data for the query analysis and predicted the urban region expansion throughout Korea using logistic regression analysis. We are confident that the service for storage, management, and utilization of spatial DBMS-data not only manages the spatial data that are continuously generated and updated but also can be used in various areas such as the policies for land and environmental plans.