Journal of the Korean Cartographic Association ISSN:1598-6160(Print) 한국지도학회지

이 연구의 목적은 서양고지도에 표시된 ‘달의 산맥’의 지리적 위치와 시대별 위치 변화를 조사하는 것이다. 이를 위해 중세부터 ‘달의 산맥’이 지도에서 사라진 19세기말까지 간행된 지도를 조사하여, 시대별 특성을 정리했다. 조사 결과 1320년 이전에는 나일강 수원은 오로시우스의 영향을 받아 지도상에 표시되었고, ‘달의 산맥’은 나일강 수원으로 표시되지 않았다. 1321년 이후에야 이슬람 지도의 영향으로 ‘달의 산맥’이 표현되기 시작했으며, 15세기에는 프톨레마이오스가 언급한 경위도 좌표에 ‘달의 산맥’을 표기된 지도가 다수를 차지함을 확인했다. 이후 이슬람 여행자들에 의해 수집한 일차자료를 반영하여, 달의 산맥’의 위치를 변경시킨 지도가 등장했으며, ‘달의 산맥’ 정상에 지상낙원을 배치하기도 했다. 계몽시대의 지리학자들은 ‘달의 산맥’을 지도에서 삭제했으나, 19세기에는 콩 산맥과 이어지는 거대한 아프리카 횡단 산맥으로 지도에 표현되었음을 확인했다.

K-ATLAS는 전자책 형태로 국가지도를 제공하는 기존의 방식에서 벗어나 IT 기술을 활용하여 인터랙티브 기능을 추가하고, 궁극적으로 국가지도와 사용자 간의 상호작용을 강화한 새로운 형태의 보완적 국가지도집으로 잠정 정의하였다. 이에 발간된 지 15년이 지난 국가지도집의 이용실태를 조사하여 개선사항을 파악하였다. K-ATLAS는 국가지도집의 역사적 의의를 살리면서 사용자 상호작용을 염두에 두고, 자주 갱신하여 전 세계 국가지도집의 표준을 제시하는 것으로 그 방향을 잡았다. 사용자 인터페이스와 경험에 대한 최근 동향을 벤치마킹하고 해외 국가지도집의 선진 사례를 조사하고, 약 10개의 UI/UX 유형을 분류하여, 현재 국가지도집의 내용을 지도 기반의 UI/UX 적용 사례를 제시하였으며, 토론을 통해 K-ATLAS와 관련된 문제점과 해결 방안을 제안하였다.

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.

주소 관련 미래 산업의 확장으로 새로운 주소체계에 대한 수요가 증가하였으며, 특정 사물에 주소를 부여하는 체계인 사물주소의 중요성이 강조되고 있다. 현행 사물주소는 행정안전부가 제작 및 배포하고 있으며 데이터베이스 제작 등 사물주소의 활성화를 위한 노력이 지속되고 있다. 하지만 현행 사물주소는 하향식 방법으로 부여되고 있기 때문에 수요자 응답형 정보제공 대응에 미흡한 현실이다. 이에 본 연구에서는 상향식 방법으로 운영 중인 포켓몬 고 DB와 사물주소 DB의 공간적 분포를 탐색함으로써 사용자 참여형 주소정보 생성 및 적용 가능성을 제시하였다. 각 DB의 지점별 티센 폴리곤을 생성한 뒤 ANOVA 분석을 수행한 결과 두 DB간의 면적 차이가 있음을 확인하였다. 또한 지니 계수를 산출하여 분포 불평등성을 확인하여 DB를 통합하여 활용하는 방법을 제시하였다. 본 연구는 사물주소의 확산과 알기 쉬운 대국민 주소정보체계 확립에 정책적인 활용이 가능할 것이다.

오늘날 위치 수집 기술의 발전과 모바일 기기의 증가로 사람의 이동 궤적 데이터를 활용할 기회가 증가하고 있다. 특히 스마트폰 궤적 데이터에서 체류 지점의 도출은 이를 기반으로 다음 방문 장소 예측, 소요 시간 예측, 장소 추천 등 다양한 응용에 기초가 되는 분석이다.본 연구는 스마트폰 GPS 궤적 데이터에서 체류 지점을 도출하고, 체류 지점에 대한 맥락정보 부여 방안에 초점을 두었다. 생활 패턴 마이닝을 최종 목표로 하여 맥락정보 생성 절차를 체계화하였다. 맥락정보 부여를 위해 카카오 POI를 사용하였으며, POI 카테고리의 재분류, 거주지 추정을 위한 건물군 데이터의 추가, 시간 정보를 고려한 맥락정보 수정 그리고 대단위 건물군내 상업시설 통합 등의 과정을 체계화하였다. 생성된 맥락정보를 바탕으로 개인의 체류 시간, 체류 빈도, 이동 궤적, 이동 반경을 속성값으로 생성하였다. 이후 생활 패턴 분석을 위해 차원 축소, 군집화 과정을 거쳐 각 군집의 특징을 파악하였다. 본 연구는 안양시 거주민 47명의 약 일주일간 스마트폰 GPS 데이터를 수집하여 적용하였으며, 체계화 된 체류 지점과 맥락정보를 활용하여 생활 패턴을 마이닝함으로써 맥락정보 활용 가능성을 입증하였다는 점에 의의가 있다.

이 연구는 팬데믹(pandemic) 전후 국제항공여객 운송시장을 대상으로 항공편 운항에 의한 CO₂ 배출 특성과 변화를 체계적으로 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 이를 위해 2019년과 2021년 2분기 전 세계 국제여객 항공편 스케줄 데이터를 기반으로 ICAO(International Civil Aviation Organization)의 CERT(CO₂ Estimation and Reporting Tool) 인벤토리를 이용하여 노선 단위의 CO₂ 배출량을 추정한 후, 노선의 대권 거리와 항공기의 크기를 기준으로 구분된 하부시장에 따른 CO₂ 배출량과 배출 효율성의 분포와 변화를 비교분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 2021년 2분기 전 세계 국제항공여객 운송시장의 CO₂ 배출량은 약 31.6백만 톤으로 추정되었으며. 2019년 동 분기(117.95백만 톤) 대비 약 73.21% 감소하였다. 두 시기 모두 5,000km 이상의 장거리 시장, 그리고 100~400석 항공기 운용 시장에서의 배출량 비중이 높게 나타났다. 다만 팬데믹 기간에는 5,000km 이상, 그리고 400석 이상 항공기 시장에서 CO₂ 배출량의 감소가 두드러지게 나타났다. 둘째, 2021년 2분기 시장의 CO₂ 배출 효율성은 2019년 동 분기 대비 약 4% 향상되었다. 두 시기 모두 노선의 대권 거리와 항공기의 크기가 증가할수록 배출 효율성이 감소하는 경향이 존재하였으며, 팬데믹 기간 중 일부 하부시장에서는 구형 및 초대형 기종들의 운항 감축(혹은 중단)이 두드러짐에 따라 배출 효율성이 향상되기도 하였다. 마지막으로 팬데믹 전후 주요 국제노선들의 CO₂ 배출 효율성 변화를 탐색한 결과, 글로벌 허브 공항들을 연결하는 대륙 간 장거리 노선들을 중심으로 효율성이 낮게 나타난 반면, 차상위 계층 공항들과 연결된 일부 노선들, 그리고 동남아･동북아의 주요 공항들을 연결하는 역내 노선들은 상대적으로 효율성이 높게 나타났다. 본 연구는 팬데믹 전후 전 세계 국제항공여객 운송시장의 운영 실적과 CO₂ 배출에 대한 세부 특성과 변화를 실증적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다.

효율적인 산림관리와 경영이 이루어지기 위해서는 일정한 공간단위를 가지는 산림의 구획(Zoning)이 정의되어야 한다. 현재 국유림은 임･소반 기준으로, 공･사유림은 필지 단위를 기준으로 공간을 구획하여 활용하고 있다. 이러한 이원적인 공간구획체계는 통일된 산림계획, 경영, 관리가 어려우며 장기적인 공간단위의 정보 구축과 생성, 관리에도 어려움을 끼칠 수 있다. 이에, 본 연구에서는 DEM(Digital Elevation Model) 기반으로 추출한 산줄기 유역을 소개하고 활용성 검토를 위해 현재 산림관리 단위인 임･소반도, 경영계획구, 산지/산림 관련 주제도와 중첩 분석을 수행하였다. 이를 통해 표준산림관리단위의 대안으로 제안한 각 규모별 산림유역 단위의 공간적 적합성을 검토하고 산림관리, 산림 디지털 공간자료 구축 및 관리 등의 분야에서 산줄기 내포 유역 기반 표준산림관리단위의 활용 방안을 제안하였다.

인구와 경제가 집중되고, 문화와 여가 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하는 서울시는 이면에 공간 불평등으로 인한 문제가 대두되고 있다. 이 연구는 서울시의 공간 불평등을 규명하기 위한 첫 단계로 상류층과 빈곤층의 주거지 분화를 탐색하는데 목적을 두었다. 주거지 분화를 규명하기 위해 아파트와 연립다세대 실거래가･공동주택가격･개인 소득 자료가 활용되었으며, 분석 방법으로 커널밀도추정을 이용한 핫스팟 분석이 수행되었다. 분석 결과 상류층 주거지와 빈곤층 주거지는 계층 간 분리와 계층 내 집중이라는 공간적 분포 패턴이 확인되었다. 상류층 주거지는 강남구를 위시한 소위 강남3구에, 빈곤층 주거지는 도시 외곽에 집중되어 있었다. 주거지 분화와 이로 인해 발생하는 여러 분야의 불평등에 관한 연구가 지속적으로 이루어질 필요가 있으며, 이 연구가 주거지별 격차와 공간 불평등을 다루는 연구의 초석이 되길 기대해 본다.