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

공간 상호작용 데이터는 일반적인 공간 자료와 구분되는 독특한 특성을 지닌다. 공간 상호작용 데이터는 공간 단위와 속성이 일대일로 대응하지 않고, 공간 단위 간 상호작용을 다차원으로 재현하고 있기 때문에 이러한 관계성을 분석하고 시각화하는 것은 중요하다. 공간 상호작용을 시각화하기 위해 기존에 주로 사용되던 유선도는 한정된 지역에 다수의 상호작용을 표현할 경우 시각적 혼잡을 유발하고, 전반적인 상호작용 패턴을 직관적으로 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 합성 벡터를 활용한 새로운 시각화 방법론인 공간 상호작용 카토그램을 제안한다. 이는 상호작용의 방향과 강도를 벡터로 표현하고 복잡한 관계성을 하나의 합성 벡터로 도출한 뒤, 이에 따라 실제 지리적 위치를 변위시키는 방식이다. 본 방법론의 유효성을 검증하고자 KTX 운행 데이터를 활용해 국내 주요 도시 간의 공간 흐름을 시각화하였다. 분석 결과, 공간 상호작용 카토그램은 지역의 물리적 위치를 효과적으로 왜곡함으로써 복잡한 상호작용의 전반적인 패턴을 명확하게 드러냈다. 본 연구에서 제안된 공간 상호작용 카토그램 기법은 복잡하고 다차원적인 지역 간의 상호작용 현상을 보다 쉽게 이해하고 소통할 수 있도록 함으로써, 향후 지역 개발 및 국토 계획 수립에 필요한 유용한 시각적 도구로 활용될 것으로 기대된다.

UAV-LiDAR는 고밀도 점군을 빠르게 취득할 수 있어 정밀 DEM 제작에 널리 활용되지만, 점군 데이터양이 많아질수록 저장·처리 부담이 커진다는 단점도 있다. 본 연구는 Liu et al.(2007)의 항공 LiDAR용 실험설계를 고밀도 UAV-LiDAR 자료에 적용해 점군 감축이 DEM 정확도에 미치는 영향을 검토하였다. 안성천 명당교 일대 지면점을 훈련자료 90%와 검증점 10%로 분리하고, 훈련자료를 100~0.1%까지 9단계로 축소해 0.10~1.00m 해상도의 DEM을 생성한 뒤 RMSE로 정확도를 평가하였다. 훈련자료 25% 이상에서는 RMSE 변화가 작았고, 5~10% 유지 시 RMSE는 4.3~5.5cm였으며, 1% 이하에서는 RMSE가 급격히 증가하였다. 본 연구는 저밀도 조건에서 격자 크기보다 지면점 부족이 정확도에 더 큰 영향을 준다는 것을 확인하였으며, UAV-LiDAR 점군 감축 시 해상도 조정보다 최소 지면점 밀도 확보를 우선해야 함을 보여준다.

본 연구는 인구 감소와 주거 노후화로 빈집 문제가 심화되고 있는 군산시를 사례로, 빈집의 임대주택 활용 가능성을 공간적으로 평가하기 위한 분석 틀을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 빈집을 임대주택으로 전환하는 과정에서 중요하게 고려해야 하는 고용 접근성과 사업의 경제성을 동시에 반영한 다목적 공간 최적화 분석을 수행하였다. 고용 접근성은 빈집과 고용 발생 지점 간 자동차 이동시간을 기반으로 산정하였으며, 사업 경제성은 개별공시지가를 활용하여 평가하였다. 두 기준은 빈집의 활용 가치를 평가하는데 모두 중요하게 작용하는 변수이기 때문에 다목적 공간 최적화 모형을 적용하여 가중치 변화에 따른 적정 빈집 후보지를 확인하였다. 분석 결과, 임대주택 전환을 위한 적정 빈집은 군산시 중심지에 집중하여 분포하는 것으로 확인되었다. 또한 가중치 조합에 따라 적정 빈집 후보지의 공간적 패턴이 달라지며, 일부 빈집은 다양한 가중치 조건에서도 반복적으로 선택되어 정책적으로 우선 검토할 필요가 있는 안정적인 후보지로 나타났다. 이러한 결과는 빈집의 임대주택 전환이 단일 기준이 아닌 정책 목표와 재정 여건에 따라 조정 가능한 다기준 의사결정 문제임을 보여준다. 본 연구는 군산시를 비롯한 중소도시의 빈집 활용 정책 수립에 실질적인 의사결정 근거를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.