남한지역 토지피복 변화 예측을 위한 상대선호도함수 모델 적용

김동우 ( Dongwoo Kim ),김장수 ( Jangsoo Kim ),김만규 ( Man-kyu Kim ) 한국지리학회 2018 한국지리학회지 Vol.7 No.3

자연환경 보전과 인간의 지속가능한 삶에 대한 관심이 증가하면서 미래 토지이용 및 토지피복 변화(land-use and land-cover change, 이하 LUCC)를 예측하기 위해 다양한 LUCC 예측 모델이 활용되고 있다. 본 연구는 상대선호도함수(Relative Favorability Function, 이하 RFF)모델을 활용하여 남한지역 전체의 과거 LUCC 규칙성을 분석하고 미래 LUCC 예측 적용 가능성을 평가하고자 하였다. 1990년과 2000년의 토지피복지도와 분석지표를 바탕으로 RFF 모델을 구축하여 2010년 토지피복을 예측하고, 실제 2010년 토지피복지도와 비교 분석 및 정확도 검증을 실시하였다. 연구결과, 정확도 검증을 위한 Kappa 계수는 82.3%로 나타나 RFF 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 지역별로 특정 토지피복 유형이 과소, 과대 추정되는 현상이 나타났다. 대표적으로 수도권과 지방의 대도시에서 도시와 나지의 면적이 과대 추정된 반면, 세종시와 같이 도시계획에 의해 토지피복이 변한 지역에서는 과소추정 되었다. 본 연구는 큰 지역적 규모인 남한전체를 대상으로 LUCC를 예측하는데 RFF 모델의 적용 가능성을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. Various LUCC forecasting models are being used to predict future land-use and land-cover change (LUCC) as interest in natural environment conservation and human sustainable life increases. This study analyzes the past LUCC regularities of the entire South Korean region using the Relative Favorability Function (RFF) model and evaluates the applicability of future LUCC predictions. Based on the Land Cover Map and Analysis Indicators in 1990 and 2000, the RFF model was developed to predict land cover in 2010 and compared with land cover maps and accuracy verification in 2010. As a result of the study, the Kappa coefficient for accuracy verification was 82.3%, confirming the applicability of the RFF model. Certain types of land covering were under-estimated and over-estimated. Typically, the area of cities and bare land is over-estimated in Seoul metropolitan region and regional metropolises. It was under-estimated in areas such as Sejong City where land was changed to cover by urban planning.

통합 토지이용 교통모형을 이용한 교통정책평가에 관한 연구 I : 기존사례연구를 중심으로

이승재,손지언 한국ITS학회 2010 한국ITS학회논문지 Vol.9 No.1

The policy which encourages people to use cars on the road has been based on the growth of economy in Korea. It has also caused the concentration and overcrowding in Seoul. That's because the increasing number of people possessing cars interconnects with the urban development. The transportation is a derived demand; so many scholars have recognized the importance of understanding the relationship between urban land use and transport. Considering such importance, this study theoretically compared the developed urban land use-transportation models each other and outlined the particular models briefly. Models were categorized by 2 types; optimizing model and predictive mode. Predictive model is also defined by static model, entropy based model, spatial-economic model, and activity model. After studying models, we investigated other major cities in America. This process is the pre-step for transport policy assessment. Through careful literature review, we can finally develop the integrated land-use transportation model in Seoul metropolitan area. In addition, we will be able to deal the changes of traffic demand pattern under U-Society. Consequently, the results of this study can be applied to ITS projects in the future.

기후변화 시나리오를 고려한 토지이용예측 모델 개발

한혜진 한국환경정책평가연구원 2011 기본연구보고서 Vol.2011 No.-

Limitations of Applying Land-Change Models for REDD Reference Level Setting

Oh Seok Kim(김오석) 대한지리학회 2015 대한지리학회지 Vol.50 No.3

본 논문은 REDD(Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation, 개발도상국의 산림파괴 및 산림황폐화 방지를 통한 온실가스 감축) 기준선 설정시 토지이용변화 예측모형 적용의 한계점을 지적한다. REDD는 산림을 보호하는 대가로 탄소배출권을 생성하고 이를 거래하는 내용이 골자를 이루는 국제환경보전 정책이다. 탄소배출권의 규모는 기준선(reference level)에 근거해 정해지는데, ‘기준선’이란 산림파괴 패턴이 현상태 그대로 유지될 경우 미래에 발생할 탄소배출량을 의미한다. 본 논문에서는 토지이용변화 예측모형인 Geographic Emission Benchmark(GEB)와 GEOMOD의 모델링 결과를 비교하여 공간적 스케일이 변함에 따라 이들의 정확도가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 두 모형을 중국 운남성 시솽반나 열대림 사례에 적용한 결과, GEB가 상대적으로 양적 예측이 더 우수한 것으로 나타났고, GEOMOD는 위치적 예측이 더 정확한 것으로 밝혀졌다. 양적 예측은 몇 헥타르의 산림이 미래에 경작지로 개간이 될 것인가에 대한 결과를 의미하고, 위치적 예측은 그 개간이 어디에서 일어날 것인가에 대한 결과를 가리킨다. 또한, 위치적 예측이 다소 부정확하더라도 양적인 예측이 우수하면 전반적으로 특정 모형이 우수한 결과를 나타낼 수 있는 것으로 나타났다. 이는 REDD 기준선 설정시 양적 예측과 위치적 예측이 모두 중요한 만큼 다양한 조건 하에서의 정확도 변이를 고려하여 신중하게 토지이용변화 예측모형 적용해야지만 정확한 기준선을 설정할 수 있음을 시사한다. This paper addresses limitations of land-change modeling application in the context of REDD (Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation). REDD is an international conservation policy that aims to protect forests via carbon credit generation and trading. In REDD, carbon credits are generated only if there is measurable quantied carbon sequestration activities that are additional to business-asusual (BAU). A “reference level” is dened as simulated baseline carbon emissions for the future under a BAU scenario, and predictive land-change modeling plays an important role in constructing reference levels. It is tested in this research how predictive accuracies of two land-change models, namely Geographic Emission Benchmark (GEB) and GEOMOD, vary with respect to different spatial scales: Xishuangbanna prefecture and Yunnan province. e accuracies are measured by Figure of Merit. In this Chinese case study, it turns out that GEB’s better performance is mainly due to quantity (e.g., how many hectares of forest will be converted to agricultural land?) rather than spatial allocation (e.g., where will the conversion happen?). As both quantity and allocation are crucial in REDD reference level setting it appears to be fundamental to systematically analyze accuracies of quantity and allocation independently in pursuit of accurate reference levels.

셀룰러오토마타 모형을 이용한 미시적 토지이용변화 예측

임창호,최대식 대한국토·도시계획학회 2002 國土計劃 Vol.37 No.4

이 연구는, 최근 도시 관련 연구분야에서 활발하게 적용되고 있는 셀룰러오토마타(Cellular Automata) 모델의 개념 및 방법론에 기초해, 도시 토지이용의 미시적인 변화를 예측할 수 있는 모형을 구축하고, 예측수단으로서 모형의 타당성을 검토함에 연구의 초점을 두고 있다. 우선, 개별 필지의 차기(next period) 용도변화 확률을 결정하기 위해, 다항 로짓모형(multi-nominal logit model)을 이용하여, 토지이용 예측모형을 구체화하였다. 그리고, 토지이용 시계열 자료를 활용하여, 모형의 계수를 추정한 결과, 셀룰러오토마타 모델의 핵심요소라고 할 수 있는 근린효과의 적실성을 확인하였다. 또한 모형의 예측력을 평가하기 위해 실제치와 모형의 결과치를 비교해본 결과, 개별 필지의 차기 용도로 최대확률을 갖는 용도를 배분할 경우, 용도가 전환된 필지를 기준으로 할 때 예측력이 비교적 양호한 것으로 나타났으나, 최종적인 토지이용 패턴은 실제와 매우 다르게 나타났다. 이를 확률적(stochastic) 접근법을 사용하여 차기 용도를 배분한 결과, 실제와 유사한 결과를 도출하였다. 따라서, 이 연구에서 제안하고 있는 모형은 예측수단으로서의 타당성이 비교적 양호한 것으로 나타났다. 그러나, 향후 모형을 적용할 때, 예측의 목적에 따라 차별적인 접근법을 마련하는 작업과 본 연구에서 고려하지 못한 거시적 여건 등을 추가하여, 모형의 예측력를 제고하는 작업이 뒤따라야 할 것이다.

사회⋅경제 구조변화에 따른 토지이용수요 예측모형 개발

조윤숙,송원호,이종필 한국시스템다이내믹스학회 2019 한국시스템다이내믹스 연구 Vol.20 No.2

Future prospects of land demand can contribute to land use & management planning, urban planning, land & housing policies. Land Demand Prediction Model is applied as system dynamics method based on social factors(population, household, and housing) and economic factors (production activity population, employment rate, GDP) that affect land demand for the future. In order to verify the validity of the model, historical trends have been analyzed since 1970 and forecasting future trends is limited to 2050. Land demand change factors were set as population, household, housing supply, GDP and so on. Scenarios for predicting future land demand were set to lower, middle and higher level by combining housing supply and GDP. As a result, land demand on mid-level is expected to increase steadily to 19,504 hectares per year by 2020, then sharply decline to 1,692 hectares by 2050. From this study, it suggests that ‘Land Demand Prediction Model’ by System Dynamics would most effective way to forecast future land use damand and this study has confirmed a possibility in supporting decision-making on population policy.

논문 : 지하수오염 예측을 위한 GIS 활용연구

조시범 ( Si Beom Jo ),손호웅 ( Ho Woong Shon ) 대한지구물리학회 2004 지구물리 Vol.7 No.2