본 연구는 대상지 내 녹지의 변화상을 GIS를 활용하여 시계열적으로 분석하고 이에 병행하여 연대순 녹지정책과 예산투입현황을 비교분석하여 녹지정책의 제안점을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 첫 째, GIS분석을 통한 토지피복 변화량 분석을 통해 대전시 녹지변화 특성을 분석한다. 둘째, 대전시 녹지 정책 방향을 조사, 분석한다. 셋째, 분석한 녹지변화 특성과 대전시 정책방향 분석을 비교 분석하여 결 론을 도출하고자 한다. 연구결과로써 첫째, 대전시의 녹지면적은 1989년도에서 1998년도에는 서구와 대덕구를 제외한 구에서 녹지의 면적 증가량이 많아 전체적인 녹지면적이 증가하였고 1998년도에서 2009년도에는 동구와 대덕구를 제외한 구에서 녹지의 면적 증가량이 많아 전체적인 녹지가 증가하였 다. 하지만 2009년도에서 2020년도에는 5개 구 모두 녹지가 감소하여 전체적인 녹지 또한 감소한 것을 알 수 있었다. 둘째, 녹지정책과 예산을 보면 전반적으로 예산은 증가하는 추세에 있다. 2017년부터는 전년 대비 예산이 2배 정도 증액되어 투입되었으며, 2010년 대비 2020년에는 345%나 증가하였다. 각 구별로는 2010년에는 유성구>대덕구>동구>서구>중구로 예산이 많았으나 2020년에는 유성구>대덕 구>서구>동구>중구순이었다. 정책 또한 유성구, 서구, 동구, 중구, 대덕구 순으로 많은 정책을 시행하 였다. 마지막으로 비교분석 결과 유성구는 가장 많은 정책과 그에 따른 많은 예산을 썼으나 녹지의 감소 면적은 가장 많은 것으로 나타났다. 이와는 상반되게 대덕구는 가장 적은 정책과 세 번째로 적은 예산을 썼지만 녹지면적 변화는 가장 적게 나타났다. 시사점으로서 공원녹지의 기본바탕이 되는 녹지량은 시 가지 확장과 개발계획의 논리하에 지속해서 감소하여 가고 있다. 공원녹지의 새로운 흐름에 맞추어 양 적 확충에서 벗어나 질적인 측면에서 과감한 녹지정책의 발굴 및 예산의 확보를 통하여 시민들의 요구 도 및 쾌적한 도시환경의 균형적인 발전을 위한 노력이 요구된다.

지표면조도는 건축구조물에 작용하는 풍속과 난류강도의 연직분포에 중대한 영향을 미칠 수 있다. KDS 2022에서 지표면조 도구분은 목안측정법으로 판정되고 두 가지 이상의 지표면조도가 혼재되어 있는 경우 중간상태의 지표면조도구분을 적용해야 한다. 이런 접근법은 엔지니어의 주관적인 판단에 의존하여 풍하중 산정의 불확실성을 유발할 수 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 연 구에서는 환경부가 제공한 토지피복지도를 활용하였으며, 지표면상태가 혼재되어 있는 경우 ESDU의 경계층 이론에 따라 유효한 바 람의 연직분포를 생성하였다. 토지피복지도를 활용하여 대표적인 10개 지역의 지표면상태를 구분하였으며, KDS, ISO 그리고 ESDU 에 따른 판정법에 의해 결정된 지표면조도구분을 비교하였다.

생태계서비스 상쇄 효과(Trade-off) 규명과 같이 서비스 간 상호관계를 측정하는 것은 한정된 환경자원을 관리하는 측면에서 매우 중요하다. 이에, 본 연구에서는 약 30여 년간 토지 피복이 변화함에 따라 파생된 생태계서비스 우세경향 및 증감을 파악하고, 시간의 경과에 따라 발생한 생태계서비스 상호 간 관계 변화를 추적하였다. 이를 통해 토지 피복 변화와 생태계서비스 변화 간의 관계 및 지역마다 상이한 서비스 변화의 특성을 규명하였다. 연구는 생태계서비스 평가 모델인 InVEST Model을 주로 활용하였고, 평가결과를 0-1사이로 표준화한 후 차원축소기법 중 하나인 주성분 분석을 거쳐 시계열변화를 관찰하고 서비스 상호 간 관계를 파악하였다. 연구 결과, 시가화 지역 면적은 1989년에서 2019년 사이 급격하게 증가했으며, 산림은 2009년에서 2019년 사이 크게 증가하는 양상을 나타냈다. 1989년에서 2019년 사이에 생태계서비스 공급량에 있어 전국적으로 수량 공급은 13.9% 감소, 질소 저류는 10.5% 감소, 인 저류는 2.6% 증가, 탄소 저장은 0.9% 감소, 대기정화는 1.2% 증가, 서식처 질은 3.4% 감소하였다. 우리나라는 지난 30여 년간 시가화 지역이 증가하고, 농경지가 감소하며, 산림이 증가하는 동안 인 저류 기능과 서식처 질 사이에 상쇄 효과를 보였다. 본 연구는 우리나라의 환경관리 정책이 도시화로 인해 하락한 생태계 질을 향상시키고 생태계서비스를 극대화하는데 기여했다는 결론을 도출하였다. 이러한 연구 결과는 정책결정자들이 지속 가능한 자연환경 보전과 생태계 서비스 제공에 중점을 둔 조림 정책을 수립하고 추진하는 데 도움을 줄 수 있다.

본 연구에서는 토지매수 청구 제도에 의한 국립공원 내 사유지 매수 현황을 분석하여, 토지매수 청구 제도의 유용성과 한계, 정책 시사점을 도출하였다. 토지매수 청구 제도가 도입된 2006년부터 2021년까지 국가가 매수한 사유지 데이터를 활용하여, 토지 소유자의 매수 청구 결정에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 사유지의 지목이 임야이고, 사유지 면적 중 공원자연보존지구 면적이 높으며, 공원 경계까지 거리가 멀고, 단위면적당 공시지가가 낮은 사유지가 매수 청구에 의해 매수될 확률이 높았다. 이 결과는 토지 소유자 관점에서 보면 재산권 행사가 어려운 사유지일수록 매수 청구될 확률이 높다는 뜻이고, 공원 관리자의 관점에서 보면 보전 가치가 높은 사유지가 매수 청구될 확률이 높다는 의미이다. 즉, 토지매수 청구 제도를 활용하여 사유지 매수를 진행해도 보전 가치가 높은 토지를 매수할 수 있어, 높은 자연환경 보전 효과를 기대할 수 있다. 로지스틱 회귀모형은 또한 북한산국립 공원 내 사유지 중 401㎡의 사유지가 향후 매수 청구될 확률이 높을 것으로 예측하였다. 토지매수 청구 제도는 국립공원 내 토지 소유자의 민원 해소에 효과적인 제도임에도 현재 활용도가 매우 낮은데, 본 연구에서는 실증 분석 결과를 바탕으로 제도의 활용도를 높일 수 있는 정책 방안을 제시하였다.

유역 내 산림은 생태계 유지에 있어 중요한 역할을 맡고 있으며 생태네트워크 체계를 구성하는 주요 기반 환경이다. 그러나 지난 수십여 년간 행해진 무분별한 개발사업으로 인해 산림 파편화 및 토지이용 변화가 가속화되었으며 본래의 기능을 상실하게 되었다. 산림 생태계를 파악하는 데 있어 산림의 구조적 패턴은 생태적 과정과 기능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 변화패턴을 파악하고 분석하는 것은 중요한 인자라 할 수 있다. 이에 본 연구는 금강 상류 댐 유역을 대상으로 FRAGSTATS 모델을 통해 시계열적인 토지피복변화에 따른 산림 경관의 구조적 변화를 분석하였다. 토지피복 변화탐지를 통한 금강 상류 댐 유역 내 토지피복변화는 1980년대부터 2010년대까지 산림 33.12㎢(0.62%), 시가화건조지역 67.26㎢ (1.26%) 증가하였고 농업지역 148.25㎢(2.79%) 감소하였다. 유역 내 산림 경관분석결과 No sampling 분석에서는 경관백분 율(PLAND), 면적가중근접지수(CONTIG_AM), 평균 중심지 면적(CORE_MN), 인접지수(PLADJ)가 증가하였고 패치 수(NP), 경관형태지수(LSI), 응집지수(COHESION)가 감소하였다. Moving window 분석을 통해 구조적 변화패턴을 파악한 결과, 경상북도 상주시, 충청북도 보은군, 전라북도 진안군 내 산림 경관은 상대적으로 잘 보전되어 있었으나 충청북도 옥천군, 영동군 그리고 충청남도 금산군 사이의 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역의 산림 경관에서는 파편화가 진행되고 있었다. 결과를 토대로 추후 해당 지역의 산림 관리전략 수립 시 파편화 지역을 대상으로 조림사업을 수립할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 통해 산림 경관의 파편화가 예상되는 지역을 도출할 수 있었으며, 유역 산림의 건전성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 가능성을 기대할 수 있다.

딥러닝을 이용하여 항공 및 위성 영상 속의 다양한 공간객체를 탐지하는 연구들이 증가하고 있다. 매년 급속하게 증가하는 위성 및 항공사진과 같은 원격탐사의 자료 속에서 특정 공간객체들을 수작업으로 탐지하는 것은 한계를 갖는다. 본 연구에서는 딥러닝의 객체 탐지기법을 이용하여 토지피복도 내 공간객체들에 대한 탐지를 시도하였다. 데이터는 국토지리정보원의 항공사진을 활용하였고 농경지에 해당하는 논, 밭, 하우스 재배지 등의 객체들을 탐지하였다. 토지피복을 구성하는 다양한 공간객체들에 대한 탐지를 통해 YOLOv5 모델의 활용 가능성을 탐색하였다.

인간 활동으로 광범위한 자연 생태계 변화로 지난 몇 세기 동안 전 세계적으로 생물다양성이 심각하게 위협받고 있다. 생태계의 변화 양상을 파악하는 것은 생물다양성 위협을 파악하고 관리하는 데 필수적이다. 이러한 필요성에 따라 IUCN 의회는 2019년에 생태계의 기능과 유형을 고려한 IUCN Global Ecosystem Typology(GET)를 구성했다. IUCN은 10개의 생태계 군계, 108개의 생태기능별 토지 유형(EFG; Ecological Functional Group)을 전 지구적 범위에서 지도로 제공하고 있다. IUCN GET 생태계의 유형 분류에 따르면 국내 생태계는 Realm (1수준)이 8개, Biome (2수준)이 18개, Group (3수준)은 41개 유형으로 분류된다. IUCN이 제공하는 GET의 경우 전 세계 규모로 제작되었기 때문에 해상도가 낮고 실질적인 토지 현황과 일치하지 않는 경우가 많다. 본 연구는 토지피복지도를 활용하여 국내 IUCN GET 유형 분류의 정확도를 높이고 실질적인 현황 을 반영한 지도를 제작하고자 했다. 이를 위해 ① IUCN GET에서 제공하는 국내 GET 데이터 체계를 검토하고, ② 이를 국내 현황과 비교 분석하였다. 이 과정을 통해 GET의 한계와 활용 가능성을 평가하고 ③ 이후 국가자료를 최대 한 활용하여 국내 현황을 반영한 국내 GET 유형 분류를 수행하였다. 본 연구는 토지피복지도와 기존 국가자료를 최대한 활용하여 국내 GET를 총 25개 유형으로 분류했다(Terrestrial Realm :9, Freshwater: 9 Marine-Terrestrial:5, Terrestrial-Freshwater :1, Marine-Freshwater-Terrestrial:1). 기존 지도와 비교했을 때 수정된 국내 GET의 경우 ‘F3.2 Constructed lacustrine wetlands’, ‘F3.3 Rice paddies’, ‘F3.4 Freshwater aquafarms’, ‘T7.3 Plantations’가 면 적이 가장 많이 축소되었다. 온대 산림(T2.2)의 면적이 가장 많이 늘어났고, ‘MFT1.3 Coastal saltmarshes and reedbeds’, ‘F2.2 Small permanent freshwater lakes’등 3개 유형 또한 수정 후 GET 면적이 증가했다. 해당 과정을 통해 기존 GET에서 모든 EFG의 합이 국토 면적의 8.33배를 차지하던 기존의 지도를, 토지피복지도를 활용하여 총합 이 국토 면적의 1.22 배가 되도록 수정하였다. 이를 통해 유형별 차이가 작고 정확성이 떨어진 기존의 EFG가 본 연구를 통해 개선 및 수정되었음을 확인하였다. 본 연구는 현장 요건을 반영한 데이터를 최대한 활용하여 GET 기준 에 상응하는 한국의 GET 지도를 제작한 것에 그 의의가 있다.

This study was conducted to identify the distribution characteristics of the impervious area in urban watersheds and to reduce the deviation of the impervious area ratio that occurs depending on the degree of construction of land surface condition data. The average impervious area ratio by land use that can be applied to the calculation of the urban impervious area ratio was derived by statistically analyzing the distribution characteristics of the impervious area ratio by land use according to the urban watershed conditions. In urban watersheds, the change in impervious area ratio over the past 20 years has continuously increased in watersheds with an impervious area ratio of less than 60%, and decreased in watersheds with a high impervious area ratio of 60% or more. The average impervious area ratio by land use applicable to the land use technique is “Residential area” 84.0%, “Residential and commercial mix” 93.6%, “Commercial and business facilities” 89.8%, “Industrial land” 84.8%, “Public land” 47.3%, “Transportation facility” 93.3%, “Urban revitalization facility” 61.1%, “Bare land” 17.6%, “Special area” 11.4%, “Forest and open space” 3.5%, “Rivers and lakes” 9.2%. As a result of examining the adequacy of the average impervious area ratio by land use, the difference between the calculated value of the impervious area ratio using land use techniques and the actual impervious area ratio of the biotope map ranged from -3.0%p to 2.6%p at the significance level of 95%. In addition, when the watershed condition is applied, the difference ranged from -2.3%p to 1.7%p. By applying the average impervious area ratio by land use derived in this study, it was found that the impervious area ratio of the target urban watershed could be calculated within a deviation of ±3%p.

Urban areas in watersheds increase the impervious surface, and agricultural areas deteriorate the water quality of rivers due to the use of fertilizers. As such, anthropogenic land use affects the type, intensity and quantity of land use and is closely related to the amount of substances and nutrients discharged to nearby streams. Riparian vegetation reduce the concentration of pollutants entering the watershed and mitigate the negative impacts of land use on rivers. This study analyzes the data through correlation analysis and regression analysis through point data measured twice a year in spring and autumn in 21 selected damaged tributary rivers within the Han River area, and then uses a structural equation model to determine the area land use. In the negative impact on water quality, the mitigation effect of riparian vegetation was estimated. As a result of the correlation analysis, the correlation between the agricultural area and water quality was stronger than that of the urban area, and the area ratio of riparian vegetation showed a negative correlation with water quality. As a result of the regression analysis, it was found that agricultural areas had a negative effect on water quality in all models, but the results were not statistically significant in the case of urban areas. As a result of the model estimated through the structural equation, BOD, COD, TN, and TP showed a mitigation effect due to the accumulation effect of river water quality through riparian vegetation in agricultural areas, but the effect of riparian vegetation through riparian vegetation was found in urban areas. There was no These results were interpreted as having a fairly low distribution rate in urban areas, and in the case of the study area, there was no impact due to riparian forests due to the form of scattered and distributed settlements rather than high-density urbanized areas. The results of this study were judged to be unreasonable to generalize by analyzing the rivers where most of the agricultural areas are distributed, and a follow-up to establish a structural equation model by expanding the watershed variables in urban areas and encompassing the variables of various factors affecting water quality research is required.

본 연구의 목적은 딥러닝의 전이학습 모델을 이용하여 항공사진과 토지이용현황도 간의 비교를 통해 토지이용현황의 변화를 탐지하는 방안을 마련하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 딥러닝의 이미지 예측모델과 라스터와 벡터 자료를 비교하는 공간분석 기능을 이용하였다. 학습모델 구축을 통해 토지이용현황도의 상업지, 농지, 임지 및 수계에 대한 예측결과를 이용하여 토지이용의 변화를 탐지하는 방안을 제시하였다. 이러한 분석 방안은 라스터 형태의 최신 정보와 벡터 형태의 기존 자료와의 비교를 통해서 자료의 변화를 확인하는 방안으로 활용이 가능하다.

Today, we are living in an era of city. Many cities around the world are exposed and vulnerable to natural disasters and environmental pollution due to rapid urbanization and population concentration. Most of these city problems occur in space and as a solution to all these problems, Digital Twin is continuouslybeing introduced. A digital urban space infrastructure and multi-dimensional spatial data analysis are required to effectively solve and deal with various city problems. One of problem in land administration aspect, to change ownership and get a permit take a long time. In order to improve this situation, digital twin concept is proposed. It’s operation and management became possible as the information systems took a transition from paper to computerized files, from files to integrated databases, from two-dimensional to three-dimensional data, and as transition took place, the need for a virtual urban space or "DigitalTwin" that can integrate distributed urban data into one came to fore. In this study, the new preprocess was suggested to use Digital Twin concept in order to reduce time line and to make an efficient work process for land administration.

교통수단과 시설의 도입은 인근 지역의 인구구조, 토지이용, 거주민의 통행행태뿐만 아니라 도시 및 지역 공간구조의 변화를 가져온다. 최근 활발하게 도입이 논의되고 있는 복합환승센터는 이용자들의 환승편의를 증진시켜 대중교통수단 이용을 촉진하고, 대규모 상업/문화시설을 함께 입지시켜 쇼핑/여가활동 인구를 수용하는 역할을 담당하고 있어, 역세권 지역의 인구구조 와 토지이용에 복합적인 변화를 가져오고 있다. 따라서 본 연구는 처음으로 건설된 복합환승센터가 위치한 동대구역 역세권 지역을 대상으로 해당 시설의 입지가 유발하는 공간적 변화를 분석하는 것을 목적으로 한다. 격자와 건축물 단위로 구축된 인구와 토지이용 자료를 버퍼(Buffer)와 고리존(Annuli)으로 집계하였고, 이들의 변화가 통계적으로 유의한 지 모수, 비모수 검정을 통해 확인하였 다. 또한, 주성분 분석을 활용하여 인구와 토지이용 각각의 대표적인 변화를 도출하였으며, 국지적 Moran I를 활용한 LISA 분석을 통해 역세권 내에서도 해당 변화들이 집중적으로 나타난 지역을 격자단위로 확인하였다. 그 결과 동대구역 남쪽에서 업무지구로의 변화가 관찰되었으며, 북쪽으로는 단독주택에서 아파트로의 변화가 관찰되었다. 또한, 업무지구로의 변화가 관찰되는 지역에서 20대 인구의 증가가 확인되었으며, 토지이용이 아파트 중심으로 변화하는 지역에서는 전 연령의 인구 증가가 확인되었다.

Among migratory insect pests, Mythimna seperata and Cnaphalocrocis medinalis are invasive pests introduced into South Korea through westerlies from southern China. M. seperata and C. medinalis are insect pests that use rice as a host. They injure rice leaves and inhibit rice growth. To understand the distribution of M. seperata and C. medinalis, it is important to understand environmental factors such as temperature and humidity of their habitat. This study predicted current and future habitat suitability models for understanding the distribution of M. seperata and C. medinalis. Occurrence data, SSPs (Shared Socio-economic Pathways) scenario, and RCP (Representative Concentration Pathway) were applied to MaxEnt (Maximum Entropy), a machine learning model among SDM (Species Distribution Model). As a result, M. seperata and C. medinalis are aggregated on the west and south coasts where they have a host after migration from China. As a result of MaxEnt analysis, the contribution was high in the order of Land-cover data and DEM (Digital Elevation Model). In bioclimatic variables, BIO_4 (Temperature seasonality) was high in M. seperata and BIO_2 (Mean Diurnal Range) was found in C. medinalis. The habitat suitability model predicted that M. seperata and C. medinalis could inhabit most rice paddies.

The purpose of this study was to examine the extent to which influencing factors impact the transference willingness of farmers. The research method is based on the survey data on transference willingness, and the binary logistic model was used to analyze the influencing factors. The results show that the educational level, annual household income, farm labor, and farmers' understanding of land transfer policy notably influence land transfer. Based on the results, suggestions include improving farmers' social security system, improving a sound market for rural land transfer, and deepening the promotion and explanation of land-related policies.

CALMET (California Meteorological Model), which is a meteorological subroutine for an air quality dispersion mode (CALPUFF; California Puff Model), closely related with the land surface structure. In this study, the sensitivity of micro-meteorological parameters including wind speed and roughness height, Albedo, Bowen ratio, soil heat flux, and leaf area index were closely evaluated with change of land-use in relation to urban development. As a result, although no consistent dependence of roughness height on surface wind was found, it showed that high value of surface roughness could lead to the increase of friction velocity, influence the Monin-Obukhov length and the mixing height. At the same time, the increasing Albedo reduced friction velocity and mixing height. Thus, it was concluded for the CALMET modelling that it is necessary to first define the roughness height, Albedo, and Bowen ratio according to land-use.

본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균분포를 파악하기 위하여 충청북도 충주시에 위치한 3가지 유형을 대상으로 실시하였다. 토지피복에 따른 기상요소와 바이오에어로졸을 조사하여 측정지점별 미기상변화에 따른 세균 분포를 비교·분석할 수 있었다. 측정지점별 미기상 중 기온의 차이는 도시 숲 8.7℃, 수변 녹지 10.8℃, 도심지 10.2℃로 측정지점 중 도시 숲이 가장 낮은 기온 값을 보였으며, 상대습도는 도시 숲 61.8%, 수변 녹지 59.3%, 도심지 55.7%로 도시 숲이 가장 높은 것으로 분석되었다. 동정된 세균은 43속 99종으로 나타났다. 배양된 세균의 종 다양성 측면에서는 수변녹지 22속, 도시 숲 21속, 도심지 17속으로 조사되었으며, 종수의 경우 수변녹지 37종, 도심지 31종, 도시 숲 31종으로 나타났다. 3가지 유형의 측정지에 모두 존재하는 종은 Bacillus toyonensis와 Pseudarthrobacter oxydan으로 나타났으며, 또한 도시 숲과 수변녹지와 같은 녹지지역에서 존재하는 Herbiconiux flava종을 확인하였다. 측정지점별 미기상환경에 따른 세균농도의 변화를 분석한 결과 도시 숲 333CFU/㎥, 수변 녹지 287CFU/㎥, 도심지 173CFU/㎥ 순으로 나타났으며, 미기상 중 기온변화에 따른 측정지점별 농도변화는 미비하였다. 그러나 상대습도와 풍속은 농도변화와 유사한 경향을 보인 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균의 분포 정도를 파악하여 측정지점별 바이오에어로졸의 특성을 비교·분석하여 추후 건강한 도시 관리 및 녹지조성의 기초자료를 제공하고자 하였다.