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.

이 연구는 러시아의 극동진출과 제국주의 팽창과정에서 만들어진 측량과 그 성과물인 지도에 대해 분석하고, 해안선을 중심으로 이루어진 실제 측량성과에 따라 한반도에 관한 지리정보가 신속히 유럽에 알려지게 되었음을 논증한다. 북경조약과 블라디보스토크항의 건립시기인 1860년을 중심으로 시작된 러시아의 군사용 지도 제작은, 1884년 조러 수호 통상 조약을 통해 조직적으로 이루어지면서 1902~3년 19매의 축척 1:420,000지도를 작성하기에 이르렀다. 하지만 1905년 러 ․일 전쟁 패배 이후로 한반도를 대상으로 하는 지도제작은 중지된다. 당시까지 가장 대축척인 이들 지도들은 유럽에 전파되어 한반도에 대한 가장 상세한 지리정보를 전달하는 역할을 한 것으로 판단된다.

This study focuses on autonomous exploration based on map expansion for an underwater robot equipped with acoustic sonars. Map expansion is applicable to large-area mapping, but it may affect localization accuracy. Thus, as the key contribution of this paper, we propose a method for underwater autonomous exploration wherein the robot determines the trade-off between map expansion ratio and position accuracy, selects which of the two has higher priority, and then moves to a mission step. An occupancy grid map is synthesized by utilizing the measurements of an acoustic range sonar that determines the probability of occupancy. This information is then used to determine a path to the frontier, which becomes the new search point. During area searching and map building, the robot revisits artificial landmarks to improve its position accuracy as based on imaging sonar-based recognition and EKF-SLAM if the position accuracy is above the predetermined threshold. Additionally, real-time experiments were conducted by using an underwater robot, yShark, to validate the proposed method, and the analysis of the results is discussed herein.