Earticle

지중해 지역은 아프리카와 중동에서 유럽으로 향하는 주요 이주 경로로 많은 이주민들이 지중해를 통해 유럽을 비롯한 서구 국가로의 이주를 시도하고 있다. 지중해 지역에서 발생하는 이주민 사망률은 전 세계 이주민 사망 및 실종에 비해 매우 높은 수준이며, 이는 국제 사회가 시급히 해결해야 할 중대한 인도주의적 문제이다. 본 연구는 2014년부터 2024년까지 지중해 지역에서 발생한 이주민 사망 및 실종 데이터를 기반으로 이주 경로, 시간 적·지리적 패턴, 인구통계학적 특성, 공간 데이터 등을 종합적으로 분석하여 이주민의 사망 및 실종 원인을 다각적 으로 탐구하고 이를 통해 이주민 사망률을 줄이기 위한 구체적인 정책적 방안을 제시하고자 한다. 연구결과 중부 지중해 지역에서 사건이 집중되는 경향이 확인되었으며 주요 사망 원인으로는 익사와 환경적 조건이 나타났다. 또 한 이주 경로 및 출발지, 목적지 등이 사망률에 복잡하게 연계되어 있는 패턴을 확인했다. 데이터 분석 결과를 통 해 이주민 보호를 위한 구조 및 지원 정책의 강화, 위험 경로 관리, 이주 국가에서의 문제 해결 등 이주민 사망/ 실종을 감소시킬 수 있는 개선 방안을 제시한다.

The Mediterranean region is a major migration route from Africa and the Middle East to Europe, and many migrants attempt to migrate to Europe and other Western countries through the Mediterranean. The migrant mortality rate in the Mediterranean region is very high compared to migrant deaths and disappearances around the world, and this is a major humanitarian problem that the international community must urgently address. This study studies the causes of migrant death by comprehensively analyzing migration routes, temporal and geographical patterns, demographic characteristics, and spatial data based on data on migrant deaths and disappearances that occurred in the Mediterranean region from 2014 to 2024. Research results showed a tendency for incidents to be concentrated in the Central Mediterranean region, with drowning and environmental conditions being the main causes of death. In addition, we confirmed a pattern in which migration routes, origins, and destinations are complexly linked to mortality rates. Through data analysis results, improvement measures to reduce migrant deaths/disappearances are presented.

본 논문에서는 기존의 GIS기반 시스템의 개발에 적용하고 있는 개발방법론 중 표준화되어 있지 않은 데이터 이관 방법을 개선하여 수산자원정보시스템 개발 특성에 맞는 데이터 마이그레이션 방법을 제시한다. 첫째 데이터 마 이그레이션 전략을 수립한다. 둘째 수립된 전략을 토대로 반복적 공간 데이터베이스 구축 방안을 수립한다. 셋째 공 정별 데이터베이스 변환방법을 수행하여 기초자료를 실제적인 GIS 데이터로 변환한다. 넷째 개발자와 사용자의 교차 검수를 수행한다. 연구의 결과로 GIS 데이터의 마이그레이션 작업을 위한 방법을 제시하였으며 실제로 프로젝트에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

In this paper we present a data migration method for developing GIS-based Fisheries Resources Information Systems after considering standardization of existing methods and analyzing characteristics of such systems. First, a strategy for data migration is defined. Second, a iterative process to build a spatial database is planned. Third, the process is executed to make database transformations and basic data are converted into real GIS data. Finally, developers and users cross-check data correctness. As a result of our research, we suggest a data migration method for GIS data and confirm its usefulness by applying it to real projects.

The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.

This paper presents the applications of spatial interpolation and assimilation methods for satellite and ground meteorological data, including temperature, relative humidity, and precipitation in regions of Vietnam. In this work, Universal Kriging is used for spatially interpolating ground data and its interpolated results are assimilated with corresponding satellite data to anticipate better gridded data. The input meteorological data was collected from 98 ground weather stations located all over Vietnam; whereas, the satellite data consists of the MODIS Atmospheric Profiles product (MOD07), the ASTER Global Digital Elevation Map (ASTER DEM), and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) in six years. The outputs are gridded fields of temperature, relative humidity, and precipitation. The empirical results were evaluated by using the Root mean square error (RMSE) and the mean percent error (MPE), which illustrate that Universal Kriging interpolation obtains higher accuracy than other forms of Kriging; whereas, the assimilation for precipitation gradually reduces RMSE and significantly MPE. It also reveals that the accuracy of temperature and humidity when employing assimilation that is not significantly improved because of low MODIS retrieval due to cloud contamination.

In this paper, the average probability of the symbol error rate (SER) and throughput are studied in the presence of joint spectrum sensing and data transmission in a cognitive relay network, which is in the environment of an optimal power allocation strategy. In this investigation, the main component in calculating the secondary throughput is the inclusion of the spatial false alarms, in addition to the conventional false alarms. It has been shown that there exists an optimal secondary power amplification factor at which the probability of SER has a minimum value, whereas the throughput has a maximum value. We performed a Monte-Carlo simulation to validate the analytical results.

본 연구는 전국지방자치단체에서 발생한 자연재해 피해의 탐색적 공간 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA)을 실시하는 것을 통해, 기초지방자치단체의 자연재해관리에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 2006년부터 2014년 동안 총 226곳의 기초지방자치단체를 분석대상으로 설정하여, 총 피해, 대설, 호우, 강풍, 풍랑, 태풍에 따른 피해의 공간적 분포와 핫스팟 분석을 실시하였다. 분석결과, 총 피해⋅호우의 경우 강원도 지역을 중심으로 핫스팟이 발견되었으며, 대설은 강원⋅경상⋅전라⋅충청도의 해안가 지역을 중심으로, 태풍⋅강풍⋅풍랑은 경상⋅전라⋅ 충청도 지역을 중심으로 핫스팟이 발견되었다. 이러한 결과는 자연재해의 유형에 따라 상이한 공간적 패턴이 나타날 수 있음을 의미하며, 이에 따라 해당 기초지방자치단체는 자신이 처한 자연재해의유형을 고려하여, 자연재해에 따른 피해를 사전에 대비하여야 함을 주장한다.

This study aims to provide implications on natural disaster management through exploratory spatial data analysis(ESDA) on the damage of natural disasters occurred in local governments. A total of 226 basic local governments from 2006 to 2014 was set as subjects of analyses. The authors analyzed spatial distribution and hot spot on the six parameters: heavy snow, heavy rain, strong wide, wind waves, typhoons and the total damage. We found hot spots in Gangwon-do for total damage and heavy rain. Hot spots of heavy snow were found in the coastal areas of Gangwon-do, Gyeongsang-do, Jeolla-do and Chungcheong-do. Gyeongsang-do, Jeolla-do and Chungcheong-do were found to have hot spots for typhoons, strong wind and wind waves. The results indicate that different spatial patterns occur depending on types of natural disaster. It can be asserted that basic local governments must prepare themselves according to the corresponding type of natural disaster.

화학사고 지속발전과 국민의 안전을 가장 위협하는 환경오염 중 하나로 한국의 산업발전에 큰 걸림 돌로 작용 할 수 있다. 때문에 향후 화학사고 방지를 위하여 사고 이전에 위해지역사전에 예방 및 대응하는 연구가 필요하다. 본 연구는 9,520개의 화학공장 및 12년간 발생한 426건의 사고 자료를 활용하여 공간분석을 통한 화학사고 위해성평가를 실행하였고, 이를 기반으로 환경 수용체 별 위해 도를 살펴 보았다. 분석 결과 본 연구에서 포괄적으로 분류하여 사용한 인간 활동지역, 생물, 무생물 주제도 중 인간 활동지역이 72%로 가장 높은 화학사고 위해도를 보였다. 추가로 제작 된 5가지 상세 수용체(인간, 산림, 농경지, 수자원, 가축) 중, 화학사고로 인한 인간이 받는 위해가 99.7%로 가장 높았고 다음으로 수자원, 농경지, 가축사육장, 산림이 각각 67%, 52%, 46.6%, 42%의 잠재 위협 을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 이후 화학사고의 사전 예방과 환경관리에 도움이 될 것으로 사료 된다.

Chemical accident is one of the main obstacles for industrial development of South Korea. In order to prevent future accidents, it is necessary to estimate and predict the potential location of a chemical accident. This study first conducted a chemical hazard assessment using spatial analysis of chemical factory and accident data in Korea and then evaluated the hazard by environmental receptor. It is found that the human habitation area was found to have the highest chemical accident hazard (72%), compared to biotic and abiotic areas. In addition, among five receptors (human, forests, farmland, water resource, livestock), humans face the greatest threats (99.7% are at risk), followed by water resource, farmland, livestock farms and forests with 67%, 52%, 46.6% and 42% respectively. This study can help the relevant stakeholders and decision-makers in effective prevention of chemical accident and environmental management.

산불을 효과적으로 예방하기 위해서는 산불 발생위험도가 높은 다발지역을 지정하여 감시자원을 집중배치 하여야 한다. 본 연구에서는 산림청 산불통계자료상의 발생 위치정보를 이용하여 1991~2015년 사이 발생한 산불의 분포 패턴을 분석하였고, 최근린분석과 Kernel 분석을 이용하여 시군구별 산불다발지역을 선정하였다. 그 결과, 산불발생 분포지역은 총 5단계의 군집으로 분류할 수 있었고, 그 중 산불밀도가 높은 1, 2군집은 특별시 및 광역시를 비롯한 대도시권이 형성된 지역과 동해안 지역에 주로 분포하였다. 또한 다발위험지로 분류되는 주의, 경계, 심각의 비율이 전체 국토면적의 10% 가량이었다. 특히 대도시지역은 국토면적의 25.25%가 ‘주의’, 11.53%가 ‘경계’, 17.90% 가 ‘심각’으로 분류되었다. 따라서 전체 국토 면적의 54.68%가 다발 위험지역으로 선정됨에 따라, 대도시지역의 다발위험도는 전국 평균을 상회하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 산불 예방 및 진화자원의 우선 배치지역을 선정하는데 활용될 수 있다.

This study identified the high-risk areas by analyzing fire occurrence patterns using the forest fires location data released by the Korea Forest Service. The areas where forest fires have occurred frequently were selected using nearest neighbor method and Kernel density method. The administrative areas were classified into five clusters based on the nearest distances between the fire occurrences, where a shorter distance means a more fire occurrence in the given area. The clusters in the first and second classes (having shorter distances) were found to be mostly major cities and areas on the east coast. The high density fire areas accounted for approximately 10% of the entire area of South Korea. In major cities, the numbers of fire occurrences were well over the national average. The results of this study can support the local governments to prioritize areas for forest fire prevention according to the predicted risks.

최근 무선 네트워크의 확산, 모바일 기기의 성능 향상, 서비스에 대한 수요 증가와 함께 모바일 지리 정보서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 유선 환경기반의 지리 정보 시스템 솔루션으로 무선 환경에서 서비스를 하기 에는 제한된 통신 속도, 처리 속도, 화면 사이즈 등의 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 클라이언트 측의 캐시 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 단위 시간과 공간 근접성의 개념을 이용하여 기존의 연구를 개선한다. 그리고 효율성의 향상 정도를 측정하기 위해 성능 평가를 실시하고 결과를 분석한다. 성능 평가 결과, 공간 데이터의 질의 시에 기존의 알고리즘에 비하여 적중률에 있어서 보다 좋은 성능을 나타내었다.

Recently, the interests of mobile GIS technology is increasing with the spread of wireless network, the improvement of mobile device's performances, and the growth of demands about mobile services. Providing services in a wireless environment with existing wired-based GIS solutions have many limitations such as slow communication, processing rates and screen size. In this paper, we propose a cache algorithm on client side to solve the above problems. The proposed algorithm demonstrates the performance improvement over known studies by utilizing unit time and spatial proximity. In addition, this paper conducts a performance evaluation to measure the improvement in algorithm efficiency and analyzes the results of the performance evaluation. When spatial data queries are conducted, according to our performance evaluation, hit rate has been improved over the existing algorithms.

본 연구에서는 미계측유역에서의 수공구조물의 설계를 위한 홍수량을 추론하는데 있어, 공간자료 확장기법에 의해 모의된 다지점의 첨두홍수량 자료를 이용한 지역홍수빈도분석의 가능성을 검토하였다. 충주댐 상류유역을 대상으로 지역홍수빈도분석의 표준방법인 지수홍수법을 중심으로 공간확장 자료의 활용에 대한 타당성을 입증하고, 대상유역 내 22개 지점의 확장자료를 이용하여 지역홍수빈도분석을 수행하였다. 지역의 동질성 가정을 구체적으로 검토하기 위해 수문학적 개념의 누가유역과 독립적인 자체유역으로 구분하여 분석을 시도하였다. 자체유역에 대한 지역의 동질성 분석결과는 이질지역으로 평가되었으며, 이러한 가장 큰 원인은 강우의 공간적인 불균등한 분포에서 기인한 것으로 분석되었다. 지역확률분포형을 선정하기 위해 적합성척도와 Floodfreq (Cost action ES0901)에서 제시한 가중이동평균(WMA) 방법으로 검토한 결과, 홍수빈도해석에 널리 이용되는 GEV 분포가 적정 확률분포형으로 채택되었으며, 그에 따른 유역의 무차원 성장곡선(분위수)을 제시하였다. 본 연구는 미계측유역에 대한 빈도홍수량 추정을 위해 지역홍수빈도분석을 중심으로 국내 관측자료의 한계를 극복하기 위한 시도이다.

For the design of infrastructures controlling the flood events at ungauged basins, this study tries to find the regional flood frequencies using peak flow data generated by the spatial extension of flood records. The Chungju Dam watershed is selected to validate the possibility of regional flood frequency analysis using the spatially extended flood data. Firstly, based on the index flood method, the flood event data from the spatial extension method is evaluated for 22 mid/smaller sub-basins at the Chungju Dam watershed. The homogeneity of the Chungju dam watershed was assessed in terms of the different size of watershed conditions such as accumulated and individual sub-basins. Based on the result of homogeneity analysis, this watershed is heterogeneous with respect to individual sub-basins because of the heterogeneity of rainfall distribution. To decide the regional probability distribution, goodness-of fit measure and weighted moving averages method from flood frequency analysis were adopted. Finally, GEV distribution was selected as a representative distribution and regional quantile were estimated. This research is one step further method to estimate regional flood frequency for ungauged basins.

본 연구에서는 미계측유역에서의 빈도홍수량을 추정하기 위해 지역홍수빈도분석의 표준방법인 지수홍수법을 이용하였다. 이를 위해 충주댐 상류유역을 대상으로 공간확장한 22개 지점의 연최대홍수량 자료을 활용하였으며, 구축된 다지점의 자료계열을 이용하여 지수홍수법의 주요인자인 평균홍수량의 지역화 과정를 수행하였다. 지역화를 위한 방법으로는 홍수량과 유역면적과의 관계가 멱함수 법칙(power law)를 따른다는 이론에 근거한 경험관계를 유도하였다. 충주댐 상류유역 전체를 하나의 그룹, 3개의 중권역을 각각 하나의 그룹으로 구분하여 분석하였다. 도출된 결과에 따르면 평균홍수량과 유역면적과의 관계를 멱함수 법칙으로 설명할 수 있었다. 또한, 미계측 지점의 홍수량 추정시에는 가까운 계측지점 즉, 직상하류 유역의 비유량의 관계를 사용하는 것이 타당함을 증명하였다. 따라서, 미계측 유역을 위한 지역빈도해석은 지역홍수빈도해석 절차 자체도 중요하지만, 지역의 세밀한 구분과 그에 따른 지역화 경험관계 개발과정도 중요한 절차임을 확인할 수 있었다.

In order to infer regional flood frequency for ungauged watersheds, index flood method was applied for this study. To pursuit this given purpose, annual peak flood data for 22 watersheds located at the upstream of the Chungju Dam watershed were obtained from the spatial extension technique. The regionalization of mean annual flood was performed from extended flood data at 22 points. Based on the theory that flood discharge and watershed size follows the power law the regionalization generated the empirical relationship. These analyses were executed for the full size of the Chungju Dam watershed as one group and three different mid-size watersheds groups. From the results, the relationship between mean annual flood and watershed sizes follow the power law. We demonstrated that it is appropriate to use the relationship between specific flood discharges from the upper and lower watersheds in terms of estimating the floods for the ungaged watersheds. Therefore, not only the procedure of regional frequency analysis but also regionalizaion analaysis using finer discretization of the regions interest with respect to the regional frequency analyisis for the ungauged watersheds is important.

눈은 물순환과 기후 변화 관련 연구의 핵심 요소로, 농업, 에너지 생산, 방재 등 여러 산업과 사회적 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 남한을 대상으로 Multi-Layer Perceptron (MLP) 모델을 사용하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 적설 깊이 자료를 보정하였으며, 학습 결과의 통계 분석 및 공간 분포 분석을 통해 자료의 활용 가능성을 평가하였다. MLP 모델의 입력 자료로 LDAPS 적설 깊이, 지표면 온도, 순복사량과 NASA Digital Elevation Model (NASADEM) 자료 간의 조합을 구성하였으며, 이를 통해 각 데이터와 ASOS 적설 깊이 자료 간의 관계성을 파악하고자 하였다. Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상 관측 자료와 LDAPS 재분석 자료 및 MLP 모델 자료 간의 통계 분석 결과, MLP 모델은 상관계수와 RMSE가 각각 0.838, 0.048 m로 LDAPS의 오차를 효과적으로 보정하였다. 또한, LDAPS와 MLP 모델 자료의 공간 분포를 비교하였을 때, 기후 변화 및 이상 기후에 따른 적설량 변동이 자료에 반영된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 생산된 MLP 기반 적설 깊이 자료는 기후변화에 대응하는 기초 방재 자료로 활용 가능할 것이며, 추후 Long Short-Term Memory (LSTM)과 같은 시계열 자료 기반 예측 모델을 도입하여 우수한 성능의 예측 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.

Snow is a key component in hydrological cycles and climate change research, and has a significant impact on a multitude of industries and societal domains, including agriculture, energy production, and disaster preparedness. In this study, a Multi-Layer Perceptron (MLP) model was employed for the purpose of correcting Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) snow depth data for South Korea and evaluating its utility. The MLP model was trained on a combination of LDAPS snow depth, surface temperature, net radiation, and NASA Digital Elevation Model (NASADEM) data. The statistical analysis between Automated Synoptic Observing System (ASOS) ground observation data and LDAPS reanalysis data demonstrated that the MLP model effectively corrected the error of LDAPS, with a correlation coefficient and root mean square error (RMSE) of 0.838 and 0.048 m, respectively. Furthermore, the MLP model effectively represented the spatial distribution of LDAPS snow depths, providing a more accurate reflection of the variations in snow depth resulting from climate change and extreme weather events. The MLP-based snow depth data produced in this study is anticipated to serve as a valuable resource for climate change analysis and disaster preparedness in South Korea. In the future, the incorporation of time series models such as Long Short-Term Memory (LSTM) is expected to enhance the predictive capabilities of the model.

국토교통부 공간정보 오픈플랫폼으로 인해 3차원 공간정보자료에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 공간정보자료 중 텍스쳐 자료를 효율적으로 관리 및 저장에 관한 것으로, 다방향 항공 카메라 및 수직 항공 카메라에 의해 획득된 원시영상을 이용하여 항공삼각측량 및 3차원 저작을 통해 제작된 3차원 공간자료를 추출하고, 이 자료로부터 해당 텍스쳐 자료를 최적 저장 공간에 정렬 및 배치하여 단일 텍스쳐 자료를 생성하는 방안을 연구하고 관련 기법을 개발하였다. 실험 결과, 기존 방안인 단일 파일 저장 방식에 비해 최대 1/8배에 상응하는 용량 축소 효과가 있었으며, 다중 파일 저장 방식과 비교하였을 때 파일 관리 효율성을 증진시킬 수 있음을 최종 확인하였다. 본 연구 성과는 다수의 3차원 공간정보자료를 효율적으로 관리하기 위한 초석이 될 것으로 판단되며, 향후 알고리즘의 개선 및 추가 연구를 통해 활용 방안이 증대될 것으로 사료된다.

Recently, interests in space information data are increasing due to the initiation of spatial information open platform service by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. The purpose of this study is optimizing management and storing of the texture data, one kinds of 3D-spatial data. First, extract 3D-spatial data through the aerial triangulation and 3D-writing using raw image taken with the Multi-directional aerial camera and the vertical aerial camera. And develop the method to create single texture data and related technique by align and place corresponding 3D-spatial data to optimal storage space. Through experiment, the results show effect of 8 times of storage capacity reduction compared to existing single-file storage method, additionally, new method can improve file management efficiency in comparison with multiple file storage method. The results of this study can be cornerstone of three-dimensional space information management when dealing with bulk data, and utilizations will be enhanced through the further studies and algorithm improvement.

공간적으로 산재된 샘플링 자료를 내삽하여 얻어진 단일 자료들을 통합하여 작성된 광상부존가능성도에는 필연적으로 불확실성이 수반되게 되므로 불확실한 공간 자료의 영향을 추정하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 이러한 공간 자료의 불확실성이 광상부존가능성도 작성을 위한 통합 모델에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해 지구통계학적 시뮬레이션을 적용하였다. 확률 함수의 개념에 기반을 둔 지구통계학적 시뮬레이션을 통해 얻어지는 다양한 실현을 공간 통합 모델에 입력자료로 사용할 경우 통합 결과 분포와 예측 능력에 대한 불확실성 분포를 얻을 수 있다. 지화학 자료를 이용한 광상부존가능성도 작성 사례연구를 통해, 입력자료의 불확실성은 공간 통합 결과의 공간적 분포에 영향을 미치고 이에 따라 아직 발견되지 않은 광상에 대한 예측 능력에 대해서도 차이가 나타나는 것을 확인하였다. 이러한 확률적 분포는 작성된 광상부존가능성도를 미래의 개발과 연관지어 해석하기 위한 의사결정 보조자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Traditional mineral potential maps have been generated by integrating spatial data sets derived from sparsely sampled data and uncertainty is inherent in them. Thus, it is important to assess the effect of uncertainty of the spatial data on mineral potential mapping. This paper presents a geostatistical simulation approach to assessing the effects of uncertainty of input spatial data on data integration for mineral potential mapping. Geostatistical simulation, which is based on the concept of random function, can stochastically generate multiple and alternative realizations of unknown truth and a set of realizations generated from geostatistical simulation can be used as input into a spatial data integration model for mineral potential mapping. The resulting probabilistic distributions of integration outputs and prediction capabilities can be used to assess the uncertainty regarding mineral potential prediction. This approach is illustrated by a case study for mineral potential mapping with geochemical data sets. The case study results indicate that uncertainty of input spatial data both affected the spatial distribution of integration results and resulted in the differences of prediction capabilities about future discovery. This probabilistic information on spatial uncertainty can be used as decision-support information on uncertainty or risk assessment for unexplored future discovery.

Food consumption pattern changes, including a decrease in rice consumption and increasing demand for fresh vegetables, along with declining food self-sufficiency rate, more importance is being placed on agricultural industry within Korea. Taking these changes into consideration, there is an increasing necessity for managing upland fields on agricultural sector to revitalize agricultural land use. Therefore, in this study, upland use type was classified into agricultural economic, environmental conservation, and rural social frames. The purpose of this study was to suggest upland use plan with farm manager registration information and spatial data. As results of this analysis, the mean area of agricultural economic frame in Haenam (16.47 ha) was found to be wider than Muan (3.17 ha), and scale improvement zones (54 zones) were located in only Haenam. In case of environmental conservation frame, there's no zone of scenic agriculture land in both study areas, but landuse transition zones were located in Muan (278 zones) and Haenam (604 zones). Agro-healing zones of rural social frame were 1,018 zones in Muan and 1,588 zones in Haenam and kitchen garden sites were 342 zones in Muan and 370 zones in Haenam. These results could be used when we establish the plan of an agricultural infrastructure project or select places for a collaborative agricultural land use project.

본 연구에서는 북한의 대표적 아연광산인 검덕광산을 남북이 협력 개발할 때 인프라 구축을 위해 고려해야 하는 산사태 위험도를 파악하였다. 북한의 지역적인 특성상 현장조사가어렵기 때문에 위성영상과 GIS 자료를 활용 하여 분석을 수행하였다. 우선 고해상도 위성영상을 판독하여 검덕광산 인근에서 산사태가 발생했던 지역을 파악하 였고 이를 인벤토리맵으로 제작하였다. 제작된 인벤토리 맵과 경사도, 경사방향, 곡률, 수계거리, 고도 등의자료를 바탕으로 산사태 분석에 널리 사용되는 빈도비 분석과 로지스틱 회귀 분석을 각각 사용하여 산사태 위험지도를 제작 하였다. 또한 산사태 위험도가 상위 5% 인 지점에서 실제로 산사태가 일어났을 경우 토사가 어디로 흘러가고 이에 따 라 광산 주변 주거시설, 거주시설, 도로, 철도 등의 인프라가 어떤 영향을 받을지도 다중 누적흐름 분석을 통해 수행하였다. 제작된 산사태 위험지도와 인벤토리 맵을 분석한 결과 빈도비 방법은 약 75%, 로지스틱 회귀분석은 약 73%의 정확도를 보였다. 본 연구는 향후 북한과의 자원개발 협력 시에 투자와 인프라 구축에 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to identify the landslide hazard at the Gumdeok zinc mine, which is an important factor for the construction of infrastructure there if South Korea and North Korea cooperate for the extraction of mineral resources. Because field survey around the mine is impossible, the landslide risk was analyzed using satellite images and GIS data. First, the landslide occurrence area was identified from high resolution satellite images and a landslide inventory map was produced. Next, the slope, aspect, curvature, distance from water, and elevation were used as input data in the frequency ratio method and the logistic regression analysis, conducted to produce landslide hazard maps. Finally, areas around the mining infrastructure where landslides can be expected were identified by applying the multiple flow accumulation analysis. The overall accuracy of predicting landslide risk was 75% with the frequency ratio method and 73% with the logistic regression method. The results of this study can be used as basic data in case of the cooperation of North Korea and South Korea in mineral resource development.

정부는 국가공간정보 활용 기반 마련을 위해 1995년부터 국가 GIS (Geographic Information System)사업을 통해 토지, 도로, 지하시설물, 통계 등 다양한 분야의 GIS활용체계를 구축 운영해 오고 있다. 이러한 기반 하에서 공간정보산업에 대한 중요성이 부각됨에 따라, 국토교통부는 "국가공간정보정책 기본계획"과 "국가공간정보정책 시행계획"을 수립하여, 국가교통분야의 공간정보구축 및 제공을 위한 구체적인 방안을 마련하고 있다. 하지만, 타 분야에 비해 철도 및 철도 관련 시설에 대해서는 공간정보가 체계적으로 구축 제공되지 않고 있다. 즉, 국가공간정보 통합DB에서도 볼 수 있듯이 연계 정보로서의 '교통정보'와 행정정보로서의 '교통'항목이 포함되어 있을 뿐 구체적인 철도 및 철도 관련 시설물에 대한 공간정보에 대한 내용은 부재한 상황이다. 이는 철도 및 관련 시설물에 대한 정보구축 및 활용에 관한 법 제도가 미비하여, 실제 구축사업 및 활용방안에 대한 연구가 부재하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 국가공간정보포털의 교통시설 공간정보 DB 구축 동향을 검토하였고, 철도 및 공간정보 관련 법제도를 분석하였으며, 이를 통해 철도 및 관련 시설물의 공간정보 구축 관리 운영 관련 조직설립, 정보 구축 및 관리 관련, 정보 활용관련 법 제도 개선방안을 제시하였다. 본 연구를 토대로 향후 국가 통합공간 정보 내에 다양한 공간정보를 제공하는데 도모할 것이며, 철도 선로 및 시설물에 대한 통합 시설관리, 진보된 유지보수 시스템 등을 구축할 수 있을 것이다.

Government has established and operated GIS Data Base in such fields as land-use, road, and underground facilities since 1995. Based on these circumstances, the importance of spatial information industry began to emerge and accordingly MLIT (Ministry of Land, Infrastructure and Transport) established "National Spatial Information Policy Master Plan" and "National Spatial Information Policy Action Plan". However, compared to other fields of transportation, the spatial information data base for railway facilities are not established and provided systematically. As shown in 'Korea National Spatial Data Infrastructure System', only 'transportation information' as an related information and 'transportation' field as an administrative information are included in the system. Detailed information for railway and its facilities are not included in the system. The reason why detailed information for railway facilities are not included in the system is that regulations for establishing and utilizing the spatial information of railway and its facilities are imperfect. In this study, trend of establishing spatial information and regulations related to railway and its facilities are reviewed. Through this review, improvement items such as complementing existent laws and establishing organization for managing spatial information data of railway are deduced and suggested. Based on this research 'Korea National Spatial Data Infrastructure System' could set a legal fundament and both integrated maintenance and operation of railway facilities could be possible.

본 연구의 목적은 공간적 또는 지리적 데이터인 도시구조특성 요소의 공간자기상관성을 최소화 시킬 수 있는 공간샘플링 기법에 대해 제시하고자 한다. 연구의 주요결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공간적 또는 지리적 자료가 지니고 있는 공간자기상관성을 제거하기 위해서는 적절한 공간샘플링 방법을 사용하여야 한다는 점이다. 서울시 전체 행정구역별 대중교통 분담률에 관한 공간자기상관성을 측정한 결과 간 의존성이 상당히 높은 것으로 분석되었다. 하지만 적정한 거리(400m)이상을 이격 시켜 공간샘플링을 실시한 후 공간자기상관성이 제거됨을 확인하였다. 공간샘플링을 실시하지 않으면, 공간적 자료의 왜곡으로 인한 잘못된 결과가 도출되며, 이를 해결하기 위해서는 공간샘플링을 하여 표본을 추출하는 과정이 필수불가결 하다는 점이다. 둘째, 공간샘플링 전후의 대중교통 분담률에 영향을 미치는 도시공간구조 특성 요인이 달라진다는 점이다. 그러나 이는 공간적 자료에 존재하는 공간자기상관성을 통제하지 못한 왜곡된 결과이다.

The study focused on analyzing spatial sampling by minimizing autocorrelation of spatial based on spatial and geographical data. The study concluded two different ways of minimizing autocorrelation. First, it was important to use suitable spatial sampling method to alienate spatial autocorrelation from spatial or geographical data. The shear distribution rate of public transportation in Seoul resulted in high rate of autocorrelation. However, the study showed samples eliminated autocorrelation when samples were extracted with reasonable distance(above 400m) apart. Without spatial sampling the distortion of spatial data leads to false results; therefore, spatial sampling is indispensable. Second, factors which fluctuates shear distribution of public transportation spatial sampling changed before and after spatial sampling. This was caused by incapable of controling inherent spatial autocorrelation of the data.