본 연구는 다양한 인공 구조물이 설치된 서울시를 대상으로 조류 충돌 발생 현황을 분석하고, 공간통계 및 토지 피복도를 활용하여 Hotspot 및 저감 우선지역을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 2018년부터 2024년까지 서울시 야생동물센터에 기록된 총 2,540건의 구조 데이터를 정제하여 공간 분석에 활용하였다. 분석 결과, 전체 충돌의 약 40%는 10개 주요 종(집비둘기, 직박구리, 까치 등)에 집중되었으며, 특히 솔부엉이(Ninox scutulata), 소쩍새(Otus sunia), 황조롱이(Falco tinnunculus) 등 법적 보호종의 충돌 빈도도 높게 나타났다. 이들은 번식, 이소 시기에 충돌발생 빈도가 높고, 도심 구조물과의 충돌 가능성이 높은 것으로 확인되었다. 공간통계 기법인 Getis-Ord Gi* 통계를 적용한 결과, 300m×300m 격자 기준으로 전체 7,091개 중 532개 셀(7.5%)이 유의미한 충돌 Hotspot으로 나타났으며, 특히 99% 신뢰수준의 고밀도 클러스터는 산림·하천·공원 등 생태축이 단절되거나 경계부에 위치한 유리 건축물과 구조물에 서 충돌이 집중되었다. 토지피복 세분류를 기반으로 Hotspot 내 격자의 토지이용 특성을 분석한 결과, 교육·행정시설 (30.23건/㎢), 공공시설지역_교육·행정시설(15.69건/㎢), 상업·업무시설(11.34건/㎢) 순으로 충돌 밀도가 높게 나타났 다. 이러한 유형은 유리창, 인공조명, 고층 건물 등 조류 충돌 유발 요인이 집중된 지역으로 향후 저감 조치의 우선 설치 대상지로 설정될 수 있다. 본 연구는 조류 충돌의 공간 분석과 토지이용 특성 간의 연관성을 기반으로 고위험 지역을 식별하고, 조류 충돌 저감 정책 수립을 위한 실질적 근거를 제공할 수 있다.

인간 활동은 자연 시스템을 근본적으로 변화시키며, 이같은 변화는 기후위기를 심화시키는 등 다시 인간에게 다양한 방식으로 되돌아온다. ‘인간-자연 공조시스템(Coupled Human and Natural Systems, CHANS)’ 관점은 이러한 상호작용과 순환관계를 체계화하여, 인간과 자연을 하나의 통합된 유기적인 시스템으로 이해하려는 시도이다. 본 연구의 목적은 CHANS 관점에 기반을 두고 지속가능성을 지향하는 지리학 세부 분야인 ‘토지변화과학(Land Change Science, LCS)’을 소개하는 것이 다. 지리학사적 맥락에서 LCS의 등장 배경과 개념을 살펴보고, LCS 핵심 방법론인 토지이용 및 토지피복 변화(Land-Use and Land-Cover Change, LUCC) 모델링 기법을 중심으로 주요 방법론과 사례 연구를 고찰한다. 더 나아가 LUCC 모델을 귀납적, 연역적, 통합적 접근방법으로 구분하고, 각각의 이론적 기반과 구성 원리, 적용 방식 등을 비교･분석했다. 이러한 다면적 고찰을 통해 본 연구는 전지구적 환경변화와 기후위기 대응, 지속가능한 토지이용 및 관리 정책 수립 등과 같이 시급한 사회문제 해결을 위한 LCS의 역할을 강조함과 동시에 인문지리학과 자연지리학이 연구 단위에서 융합될 수 있는 학문적 접점과 토대를 제공한다.

This study evaluated the feasibility of integrating the carbon storage of grasslands in Gangwon province into the InVEST carbon storage and sequestration model using large-scale digital land cover maps. Land cover maps from 1980, 1990, 2000, and 2010, obtained from the Environmental Geographic Information Service, were analyzed, with 28 maps examined for each year. Grassland carbon storage in Gangwon province was estimated through the InVEST software. The findings indicated that the grassland area showed an increase in 1990, followed by a declining trend, contrasting with the continuous reduction observed in actual managed grassland areas. Discrepancies between mapped and managed grassland areas were attributed to the classification criteria of the land cover maps, which included non-forage land uses such as golf courses, ski resorts, and green spaces, resulting in overestimations of grassland areas. To enhance accuracy, the adoption of land cover maps with refined grassland classification criteria is necessary. Accurate representation of grassland areas in land cover maps is critical for reliable estimation of grassland carbon storage using the InVEST software.

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.

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.

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.

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 연구는 SNPP VIIRS DNB 영상자료와 토지피복도를 활용하여 시가지에서 방출된 야간 인공조명 강도가 인구예측에 미치는 영향을 고찰한다. 이를 위해 시가지 피복 또는 모든 피복유형에 해당하는 화소의 인공조명 강도를 각각 도출한 후 이들을 설명변수로 구성한 단순회귀모형에 기반한 남한 광역시도의 인구추정 결과를 비교했다. 시가화 건조지역만을 고려한 모형의 정적 상관성, 모형의 적합도 및 회귀계수의 통계적 유의성뿐만 아니라 인구예측 결과는 모든 피복유형을 포함한 모형보다 우수했다. 그러나 진단 결과에 따르면 이 모형은 선형성 기본 가정을 충족하기 어려운 것으로 나타났다. 따라서 향후 연구에서는 다항식의 적용 또는 변수의 변환에 기초한 모형 정교화를 통해 인구를 예측할 필요성이 제기된다.

토지이용규제지도(LURM)는 법과 지도가 결합된 것으로 토지이용권 제한범위의 고시라는 행정행위를 통하여 법의 효력을 확정하는 지도이다. 그러나 토지이용규제지도와 소유권 범위를 표시한 지적도와 서로 불일치하여 법적 효력이 취소되는 사례가 상당수 발생하여 법의 신뢰성･안정성이 위협받고 있다. 따라서 본고에서는 토지이용규제지역의 법적 효력 유지와 함께 토지소유자 및 임차인이 재산권을 침해 받지 않도록 법적 개선 방안을 제안한다. 첫째, 지적전산자료(CCD) 제공 범위 및 이용의 제한을 폐지하여야 한다. 아울러 개선안에 대한 실증을 위해서 한국철도시설공단(KR)의 지적중첩도 사례를 통해 분석한 결과 비용･편익비 (B/C)가 16.1로 경제성이 매우 높은 것으로 나타났다. 둘째, 전자지적도(DCM)를 조기 구축 후 토지이용규제지도에 사용할 수 있도록 22개 관련 법을 의제 처리하도록 한다. 물론 그 가운데 철도건설법 및 택지개발촉진법 등의 경우 국회에서 의결되어 현재 시행하고 있다. 더 이상 법과 지도는 별개가 아니다. 따라서 새로운 형태의 결합으로 나타나게 될 것이며, 문제점을 개선, 보완･발전시킬 수 있도록 후속 연구가 이어져야 한다.

본 연구에서는 충청북도 충주시를 대상으로 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기상특성과 공기이온 특성을 측정 및 분석하였다. 연구대상지 보행공간의 토지이용유형 구분은 지적편집도를 이용하여 대상지를 크게 Green Area, Residential Area, Commercial Area으로 실시하였다. 측정지점은 약 4.1km, 44개 지점으로 측정지점을 선정하여 외곽지 역 관통도로 보행공간 Green Area 12개 지점, Residential Area 14개 지점, Commercial Area 18개 지점으로 구분하여 측정하였다. 또한 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기온, 상대습도, 일사량, 순복사량 등의 기상요소가 음이온 발생량, 양이온 발생량에 미치는 영향을 분석하여 이온지수를 산출하였다. 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 공기이온 특성 비교결과 평균 양이온 발생량은 Commercial Area(700.73ea/cm3) > Residential Area(600.76ea/cm3) > Green Area(589.73ea/cm3)로 분석되었다. 평균 음이온 발생량은 Green Area(663.95ea/cm3) > Residential Area(628.48ea/cm3) > Commercial Area(527.48ea/cm3) 로 분석되었다. 평균 이온지수는 Green Area(1.13) > Residential Area(1.04) > Commercial Area(0.75)로 분석되었다. 본 연구는 폭염시 토지이용유형별 보행공간에 따른 기상특성, 양이온 발생량과 음이온 발생량 현황을 확인할 수 있었으며, 토지이용유형별 보행공간의 이온지수의 차이를 확인할 수 있었다. 그러나 이동측정에 따른 토지이용유형별 정확한 비교 부족과 도로 폭 변화에 대한 정량적 특성 비교가 부족한 한계점이 존재하였 다. 따라서 도로 특성을 고려한 지속적인 연구가 이루어져야할 것으로 판단되었다.

본 연구는 금강 권역을 대상으로 일반최소자승법(OLS)과 공간지리 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 유역 내 토지이용과 지형적 특성이 BOD, DO, TN, TP을 포함한 수질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 일반적으로 OLS는 변수 간의 관계가 균일하다는 가정에 기초하고 있으며, 지역적인 변화를 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간의 관계가 지역적으로 다르게 나타나는 것을 검증하기 위해 GWR을 이용하여 분석하였다. 종속변수인 총 4 개의 수질 측정 항목 (BOD, DO, TN, TP)과 독립변수인 토지이용 비율 (도시, 농업 및 산림지역) 및 지형 (고도, 평균 경사)에 대하여 OLS와 GWR 모형을 각각 추정하고, 비교하였다. GWR 모형의 R2와 회귀계수 값의 기초 통계량을 분석한 결과, 공간적으로 큰 변동성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향이 지역에 따라 균일하지 않은 (non-stationarity) 것을 보여준다. 또한 OLS와 GWR 모형의 R2, AICc, Moran’s I 지수를 비교하였을 때, 대부분 GWR 모형이 OLS 모형에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수질 및 유역 관리를 위한 토지이용 계획 수립 등의 정책적 근거로 활용될 수 있다.