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.

본 연구는 제2차 국립공원 구역조정 시기(2010년~2011년) 해제된 지역의 용도지역, 건축물 조성 등 실제 건축 행위, 토지이용환경, 개별공시지가 등 사회･환경적 요인의 변화를(2011년→2018년), 같은 기간 존치지역의 사회･환경 요인과 비교를 통해 구역조정 영향을 분석하고자 하였다. 그리하여 제2차 국립공원 구역조정의 문제점을 파악하고 제3차 구역조정시의 대안적 시사점을 모색하고자 하였다. 해제지역의 용도지역은 계획･생산･보전관리지역으로의 변화 가 약 80.4%로 가장 높았고, 농림지역으로 변화가 15.6%였으며 4.0%는 자연환경보전지역으로 유지되어 변화가 없었다. 건축물 조성 규모 변화는 해제지역은 2011년 이후 약 106m²의 평균 건축이 이루어 진 반면 존치지역은 91m²의 평균 건축이 진행된 것으로 분석되었다. 토지이용환경의 변화 요소로써 자연지역에서 인공지역으로의 변화율은 해제지 역이 1.9%였고 존치지역은 0.7%로써 해제지역의 변화율이 높았다. 개별공시지가는 해제지역의 증가량은 11,911원이 었고 존치지역은 4,413원으로 두 지역 모두 상승하였으며, 두 지역 간 공시지가 차이는 약 2.5배에 달했다. 국립공원 내 지역주민의 사유재산권에 대한 문제는 중요한 과제이나 제2차 국립공원 구역조정으로 상당수 해소 되었으므로 이후에는 공원용도지구계획과 공원시설계획에 대한 면밀한 분석으로 합리적 대안을 제시함으로써 공원 주민의 편익을 도모할 필요가 있다. 또한 공원관리청이 주민과 상생 협력하고 국립공원내 거주민으로서 자부심을 가질 수 있도록 지원 체계 마련이 필요할 것으로 판단된다.

Climate change is the biggest concern of the 21st century. Greenhouse gas (GHG) emissions from various sectors are attracting attention as a cause of climate change. The DeNitrification-DeComposition (DNDC) model simulates GHG emissions from cropland. To study future GHG emissions using this simulation model, various factors that could change in future need to be considered. Because most problems are from the agricultural sector, DNDC would be unable to solve the factor-changing problem itself. Hence, it is necessary to link DNDC with separate models that simulate each element. Climate change is predicted to cause a variety of environmental disasters in the future, having a significant impact on the agricultural environment. In the process of human adaptation to environmental change, the distribution and management methods of farmland will also change greatly. In this study, we introduce some drawbacks of DNDC in considering future changes, and present other existing models that can rectify the same. We further propose some combinations with models and development sub-models.

1960년대 이후 도시화가 급속하게 진행됨에 따라 사람들 의 활동시간이 주간에서 야간으로 확대되었으며, 동시에 인 공조명의 사용량이 증가되었다. 한때 도시의 화려한 불빛은 “개발과 성공”의 상징으로 인식되어 왔으나 최근에는 과도 한 인공조명 사용으로 환경문제가 대두되고 있다. 빛공해의 대표적인 예는 수면방해, 야생동·식물의 생육 방해, 생태계 교란, 천체관측 방해 등 이다. 세계적으로도, 경관조명을 비 롯한 옥외조명이 증가함에 따라 야간조명의 과용과 오용은 동식물 및 사람들의 건강 등에 여러 가지 악영향을 미친다 는 것이 밝혀지고 있으며, 이를 빛공해로 정의하고 법적으 로 규제·관리하는 국가가 늘어나고 있다. 우리나라에서도 2012년 2월 1일, ｢인공조명에 의한 빛공해 방지법｣이 제정 되어 2013년 2월 2일 시행령과 시행규칙이 발효되었다. 본 연구는 경기도 의정부시를 대상으로 토지이용변화에 따른 빛공해 현황을 분석하여 토지이용유형별 빛공해 현황을 파 악하고, 주요 빛공해 변화지역에 대하여 공간 자료를 바탕 으로 한 구체적인 관리방안 수립의 기초자료를 제시하는 데 목적이 있다. 의정부시는 수도권 북측에 위치하고 있는 군사위성도시 로 조성되었고, 도시연담화로 인해 최근까지 지속적인 개발 및 도시확장이 일어나는 도시이다. 2000년과 2009년 서울 시립대학교에서 구축한 토지이용현황도를 이용하여 토지 이용유형별 면적비율 변화를 분석하였다. NOAA(National Oceanic and atmospheric Administration)에서 지구로부터 방출되는 가시광선의 강도를 측정한 값을 6bit(26=64개 등 급)의 디지털 넘버로 저장한 위성사진을 이용하여 의정부시 의 빛공해 정도를 분석하여 시기별 변화를 파악하였다. 빛공해 위성사진 분석결과 2000년에는 중간정도의 빛공 해 세기인 등급 28에서부터 가장 강한 등급 63까지 분포하 였고, 전체 면적비율을 기준으로 평균 빛공해 등급을 산정 한 결과 55.20이었다. 2009년에는 등급 31에서부터 등급 63으로 분포하였고, 평균 빛공해 등급이 56.76으로 2000년 에 비해 약 1.56이 높았다. 도시외곽 산림지역의 빛공해 등 급은 낮았고, 도심지 공동주택지와 상업지, 공공시설지 밀 집지역이 등급 60이상으로 높았다. 의정부시의 2000년과 2009년에 조사된 토지이용변화 분 석결과 과거에 비해 교통시설지가 2.02% 증가하였고, 상업 업무시설지 1.53%, 단독주택지 1.28%, 공공용도지역 1.12%, 공업지역 1.02% 등 시가화지역 유형이 증가하였다. 산림은 5.52% 감소하였고, 농경지 1.81%, 건설현장지역 1.22% 등 녹지 및 오픈스페이스지역을 중심으로 감소하였 다. 이는 과거 건설현장이었던 지역의 개발이 완료되고 농 경지, 산림 주연부 지역을 단독주거지와 공업지로 개발하게 됨으로써 나타난 결과이다. 도로 등 교통관련시설지가 크게 증가함에 따라 차량 불빛에 의한 빛공해 증가도 유발되었을 것으로 판단되었다. 빛공해 관리방안의 수립 기초자료를 제시하기 위해 토지 이용유형별 빛공해 등급을 산정하였다. 2009년 토지이용현 황도와 빛공해 위성사진을 결합하여 세부 토지이용유형별 빛공해 등급을 분석하고, 각 단위별 빛공해 분포 면적비율 로 평균 등급을 산정하였다. 분석결과 주상혼합지역이 등급 61.30으로 가장 높았고, 공동주택지 60.90, 교통시설지역 60.26, 공업지역 60.14, 상업업무시설지 60.07 등 시가화지 역의 유형들은 대부분 등급 60이상으로 높았다. 그 외 건설 현장지역이 44.82로 가장 낮았고, 농경지 55.67, 산림 56.04 등 녹지 및 오픈스페이스 지역은 시가화지역에 비해 등급 5정도 낮았다. 군사지역을 포함한 기타지역 61.42, 공공용 도지역 61.00, 하천 59.69의 빛공해 등급이 높았는데 이는 위성사진의 공간단위 크기(0.8㎢)로 인해 주변 타 시가화지 역의 빛공해 등급이 일부 반영된 것으로 판단되며, 추후 개 선되어야 할 한계점이었다. 도시지역에서 빛공해를 저감하기 위해서는 먼저 조명환 경관리구역의 설정이 필요하였다. 토지이용유형 중 빛공해 등급이 낮으면서 생물다양성이 높거나 자연경관이 수려한 산림지역과 하천 등 녹지 및 오픈스페이스 지역은 해당 지 역의 생물다양성 보전, 생태계 교란 방지, 자연경관 보전 등을 목적으로 빛공해 규제의 강도를 높이는 방안이 마련되 어야 한다. 시가화지역 내 상업업무지 등 기존 빛공해 등급 이 높으면서 야간 조명을 통한 관광객 유치, 지역 발전 등 이익이 큰 것으로 인정되는 지역은 빛공해 규제의 강도를 약하게 하는 것을 제안하였다. 또한 조명환경관리구역 내 빛방사 허용기준에 대한 정확한 측정기준의 설정이 필요하 였다. 향후 식물의 개엽과 개화, 동물의 생식활동 등 빛공해 가 생태계 메커니즘에 끼치는 영향과 정도를 파악하여 형식 적인 방법론에서 벗어나 실제 영향을 주는 항목에 대한 측 정이 이루어지도록 빛공해 측정방법론의 구축이 진행되어 야 한다. 또한 빛공해의 오염원이 되는 가옥의조명, 가로등, 보안등 네온사인 등에 대한 정확한 빛공해 분류기준을 마련 토록 하여야 한다.

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.

최근 지구온난화와 기후변화로 인하여 강우 패턴이 변하고 그로인해 국지성 호우로 인한 홍수 피해가 늘고 있다. 특히, 본 연구대상지역인 도암댐 유역 같은 경우, 독특한 지질 구조와 토지 이용으로 인하여 다량의 탁수유발물질이 발생하여 비점오염원 관리지역으로 지정되었다. 즉, 다른 지역에 비하여 강우시 침식에 따른 자연적인 토양 유실이 활발하게 일어나는 곳으로 유역의 토양, 지형 및 피복조건 등의 특성이 유실에 적합한 조건으로 형성되어 왔다. 댐 상류유역에 위치한 고랭지밭 등에서 우기시 다량의 토사가 유입되고 있는 지역으로 강우시 탁도가 급속히 증가하고 호수내 탁도를 급격히 증가시키고 수력발전을 위해 강릉남대천으로 방류되는 물로 인해 하류하천의 수질 악화로 이어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 기후변화에 따른 댐 유역의 유출 및 수질 변화를 예측하기 위하여 IPCC에서 제공하는 A1B 시나리오의 4개의 RCM 기후변수(강우, 최고온도, 최저온도, 습도)를 다중인공신경망(Multisite Artificial Neural Network Downscaling Model) 기법을 통하여 지역별 상세수문시나리오를 생산하였다. SWAT 모형을 이용하여 6년(2002~2004, 2006~2008) 동안의 일변 유출량 및 월별 수질(SS, T-N, T-P) 자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시한 후, 예측된 기상 시나리오에 대해 2100년까지의 미래 수문학적 거동 변화 및 하천수질 변화를 전망하였다. 또한, 토지이용변화에 대한 5가지 시나리오 Partial Change of Forest to Urban(PCFU), Partial Change of Forest to Bare field(PCFB), Partial Change of Forest to Grassland(PCFG), Partial Change of Forest to Upland Crop(PCFUp), and Partial Change of Forest to Agriculture(PCFA)를 산정하여 기후변화와 토지이용변화를 고려한 유출 및 수질변화를 예측하였다.

본 연구는 안성천의 평택수위관측소 상류유역을 대상으로 점진적인 도시화로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 1986년과 1999년 Landsat TM 영상을 사용하여 최우도법에 의해 토지피복도를 작성하였으며, 토지이용의 변화에 따른 하천유출량의 정량적 변화를 모의하기 위해서는 격자기반의 분포형 강우유출모형인 KIMSTORM모형(김성준 등, 1998)을 사용하였다. 1998년에서 2003년까지 총 7개의 강우사상을

The purpose of this study is to analyze the impact of land-use and population change in rural area by new expressway. Chungbu expressway constructed in 1987, going through the south area of Kyunggi province from Seoul, was selected as a case expressway, and also 2 cities and 18 subdivisions of county in its surrounding area, as a case study area. To analyze the change characteristics before and after the construction, land-use maps of 1986 and 1996 were collected, including the census data for the years in cities and counties yearbooks. Remote sensing technology was applied to classify the land-use maps with six types of land use. Geographic information system was also used for spatial analysis, such as the land-use and accessibility changes. A 5 km buffer zone from interchange of the expressway showed about two times increase of urbanized built-up area than a 5 km buffer zone from the expressway. Accessibility from Seoul and cities was improved in most areas, which is accessing to Seoul through existing Youngdong expressway. Ten rural areas showed increased population with accessibility of average 52 minutes to Seoul and 19 minutes to cities, while eight areas showed decreased population with average 73 minutes to Seoul and 35 minutes to cities. This shows that the threshold value, which is time distance to Seoul and cities for population increase or decrease, one and half hours, respectively. Urbanized area was increased in most areas, even in population decrease areas, so this indicates that there are thinning rural areas, increasing urbanized area while decreasing population.

As a pre-step research to make land-use planning in the region level, this study aims to analyze some probability pattern representing transition probabilities from farmland to others using the sequential detailed digital land-use maps. Kinki and Chubu regions of Japan, which have Osaka and Nagoya cities as their center places respectively, were selected as test regions in this study. The 10m grid land-use maps for four time series at every 5 year from 1977 to 1992 were used. In this study, the regions were divided into three sub-areas 10km, 20km, and 30km according to distance from center cities, respectively. The correlation coefficient (CC) between sub-areas with same distance in the two regions was calculated to analyze whether or not the two regions have common points in the pattern of land-use conversion probability from farmland to other types. The probability distribution of the converted areas which were moved to the urbanized area (residential, commercial, industrial, road, park and public facility areas) was about 40~70% for both all periods and sub-areas. According to distance from city centers, the probability moved to the urbanized area was about 60% at 10km area, and 40% at the 30km area, which means that the values we decreased gradually, while in the case moved to the forest and the etc areas, the values were increased slightly. The CC analysis from the paddy field and the dry field to the others separately showed that there is high correlation in the probability pattern between the two regions.