This study aims to develop a potential evaluation method for urban spatial expansion using remote sensing (RS) and geographic information system (GIS). A multi-criteria evaluation method with several criteria and their weighting values was introduced to evaluate the score and quantification of the p...
This study aims to develop a potential evaluation method for urban spatial expansion using remote sensing (RS) and geographic information system (GIS). A multi-criteria evaluation method with several criteria and their weighting values was introduced to evaluate the score and quantification of the potential surface around the existing cities. The six criteria with one geographic factor, slope, and five accessibility factors, time distance from center of the city, national road, interchange of expressway, a big city, and station, were defined for the potential. RS techniques were applied for classification of the actual urban expansion maps between two periods, and GIS functions were used for score of accessibility criteria with a distance decay function from geographic, road and several point maps, which was developed in this study. The new methodology was applied to a test area, Suwon, between 1986 and 1996. In order to optimize the six weighting values, this study made new findings to search the optimal combination of the weighting values from new methodology, weighted scenario method for intensity order (WSM), combined with intensity order and AHP method, including a trial and error method for sensitivity analysis to make the intensity order. The optimal combination of the weighting values by the new method generated the optimal potential surface, considering spatial trend of urban expansion in the test area.
This study aims to develop a potential evaluation method for urban spatial expansion using remote sensing (RS) and geographic information system (GIS). A multi-criteria evaluation method with several criteria and their weighting values was introduced to evaluate the score and quantification of the potential surface around the existing cities. The six criteria with one geographic factor, slope, and five accessibility factors, time distance from center of the city, national road, interchange of expressway, a big city, and station, were defined for the potential. RS techniques were applied for classification of the actual urban expansion maps between two periods, and GIS functions were used for score of accessibility criteria with a distance decay function from geographic, road and several point maps, which was developed in this study. The new methodology was applied to a test area, Suwon, between 1986 and 1996. In order to optimize the six weighting values, this study made new findings to search the optimal combination of the weighting values from new methodology, weighted scenario method for intensity order (WSM), combined with intensity order and AHP method, including a trial and error method for sensitivity analysis to make the intensity order. The optimal combination of the weighting values by the new method generated the optimal potential surface, considering spatial trend of urban expansion in the test area.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
연구는 희박하다. 따라서 본 연구에서는 도시의 확산 포텐셜을 계량화하기 위하여 평가인자들과 관련 중요도를 최적화하여 향후 도시확산 모델링의 기초자료 및 방법론을 제공하고자 한다.
또한 각 평가인자들은 그 중요한 정도의 차이를 나타내는 가중치 (Weighting value, w)를 가지는데, 전체 합이 1이며 보정매개변수의 형태로서 순위법, AHP법등 다양한 기법에 의하여 계량화 될 수 있는데, 본 연구에서는 순위법과 AHS법을 함께 적용하는 새로운 방안을 모색한다.
본 연구에서는 도시확산의 공간적 포텐셜을 평가하기 위하여 새로운 기법을 개발하였다. 보다 더 다양한 인자들을 고려할 수 있으나 방법론의 개발에 주안점을 두고 본 연구를 수행한 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다.
등, 2002)를 택하여 시간거리가 가까울수록 높은 점수를 가지는, 즉 시간거리에 반비례하는 것으로서 그림 1과 같이 거리감쇄곡선의 연속된 곡면을 가지는 중력모형(gmvity model) 형태의 접근성 측정법으로 연속점수법(Continuous score method)을 도입하였다. 이것은 평가인자들의 점수화에 관한 많은 연구들이 보여주는 등급별 계단형태 (그림 1에서 Discrete 5 Step score)의 점수화 기법이 본 연구에서 추구하는 연속된 도시 확산 포텐셜 곡면을 재현하는데 어려움이 있을 것으로 판단하였기 때문이며, 가까운 곳에서 매우 높은 점수를 가지며 어느 거리 이상 멀어지면 비슷한 정도의 낮은 값을 가지도록 하여 기존 도시에 가까운 곳이 먼저 도시화되는 일반적 도시 확산의 현상을 합리적으로 구현하기 위한 것이다. 그림 1에서 접근성 인자들에 대한 거리감쇄곡선 형태의 점수화 공식은 다음 식 (2)와 같이 표현될 수 있다.
최종 결과를 비교해볼 수 있는 실측치가 없을 경우에는 정의된 평가인자들의 가중치를 AHP법 등을 이용하여 의사결정자의 주관에 따라 결정될 수도 있으며 전문가 집단을 구성하여 구하는 것도 가능하다(최수명과 황한철, 1997) 그러나 본 연구에서는 비교대상 실측치가 있을 경우에 보다 최적화된 가중치를 객관적으로 구하기 위하여 보정매개변수로 설정하여 최적화하는 방안을 도입하였다. 최적화 방법은 여섯 개의 변수를 합이 1이 되는 무수히 많은 조합들에 대하여 각각 포텐셜을 계산한 후, 이들 중에서 실제 확산된 도시 셀들의 포텐셜의 합이 최대인 조합을 탐색하는 시행착오법이 가장 일반적인 하나의 방법이 될 수 있으며, 앞에서 설명한 AHP법을 포함하여 간접적으로 중요도를 결정하는 방법으로 전문가 집단 등을 구성하여 다수의 주관적인 의견을 구하여 통계적으로 객관화한 가중치를 정의하는 것이 또 하나의 방법이 될 수 있다.
가설 설정
그림 1. Concept of continuoxis score sxirface with distance decay functions.
제안 방법
3) 개발된 점수화 방안과 가중치의 최적화 방법을 구현하기 위하여 원격탐사와 지리정보시스템 기법을 도입한 전체적인 방법론을 구체화하였으며, 실제 대상지역으로 선정된 수원시의 1986년과 1996년 사이에 변화된 도시화의 결과에 대하여 새로운 방법론을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 시도한 포텐셜 평가기법이 실제 확산된 도시화 지역에 대하여 높은 값을 보여 줌으로서 실제 확산 경향을 고려한 도시 확산 포텐셜의 공간적 추정이 가능하였으며, 지금까지 진행된 도시 현상의 해석뿐만 아니라 향후 전개될 도시화의 경향의 추정에도 응용이 가능할 것으로 보였다.
AHP법으로 가중치를 결정하기 위하여 표 5에서 설정된 우선순위를 고려하여 AHP법의 중요도 매트릭스를 작성하였다. 그 과정에서 우선순위와 중요도와의 관계는 표 6에서 정의하였다.
시간거리 등 5개를 정의하였다. 각 인자들의 점수화를 위하여 접근성 인자의 경우에 기존의 몇단계의 분할된 등급이 아니라 연속된 점수 분포를 가지도록 하기 위해서 중력모형 형태의 거리감쇄곡선을 점수계산에 도입하였다.
특히 1990년대를 기점으로 수도권의 교통망의 확충 등으로 도시의 팽창은 가속화되었다. 따라서 본 연구에서는 분석 시기를 1980년대 중반에서 1990년대 중반사이의 10년 동안을 택하였으며, 이 기간동안 도시확산 자료와 선정된 평가인자들의 자료를 구축하여 사용하였다.
전자의 경우는 무수히 많은 조합으로 인하여 계산시간이 너무 많이 소요되므로 이러한 연구에서 사용할 수 있는 일반적으로 효율적인 방법이라 하기 어려우며, 후자의 경우는 신속하게 결정될 수는 있으나 전문가 집단의 구성 및 전문가들의 성향에 따라 그 결과가 달라질 수 있는 여러가지 문제점이 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이들이 단점을 보완하면서 실제 도시확산 경향에 대한 특성을 반영할 수 있도록 새로운 방안을 강구하였는데, 그림 2에 나타나 있는 바와 같이, 첫째, 시행착오법의 매개변수 조합 결정, 둘째, 순위법의 순위 결정, 셋째, AHP법에 의한 가중치 결정 등의 3단계를 따르는 중요도 순위 결정을 위한 가중된 시나리오법(Weighted Scenario Method, WSM)이 그것이다.
본 연구에서 시도하는 포텐셜 평가기법인 그림 2의 분석 절차는, 첫째, RS를 이용하여 분석에 필요한 두시기간에 발생한 도시확산 자료를 구축하고, 둘째, 도시확산에 기여한 영향인자들을 다양하게 정의한 후 GIS를 이용한 평가인자자료를 확보하며, 셋째, 연속점수화법 등으로 평가인자들을 점수화하고, 각 가중치들에 대하여 민감도분석 시나리오를 결정한 후에, 넷째, 각 시나리오별 포텐셜 지도를 생성하여 두시기간 도시가 확산된 셀들의 시나리오별 포텐셜 값들을 추출하여 통계분석을 실시하고, 다섯째, 시나리오별 통계분석 결과로 부터 각 인자들의 중요도 순위를 결정한 후에, 중요도 순위를 고려하여 AHP법에 의한 최적화된 가중치를 결정하며, 마지막으로 최적화된 가중치를 적용하여 포텐셜 지도를 생성하는 것으로 구성된다. 이러한 방법은 기존의 몇몇 평가자들에 의하여 단순히 AHP 매트릭스를 작성한 후 가중치를 결정하던 방법에서는 고려하기 힘든 실제 도시의 확산 자료를 바탕으로 인자들의 중요도를 최적화함으로서 도시 확산 경향 등을 고려할 수 있는 장점이 있을 것으로 판단된다.
Wu와 Webster, 1998, Yeh와 Li, 1998)을 참조할 수 있다. 본 연구에서는 도시의 형태가 밀집된 군집의 형태로 점차 확산되는 일반적인 현상을 고려하여, 여기에 기여할 수 있는 인자들을 자연적 인자(절대적 평가인자)와 사회적 인자 (상대적 평가인자)들을 고려하였다. 절대적 인자는 셀 그 자체가 가진 것으로서 도시화와 관련 되어서는 경사도, 고도 등의 지형자료와 토성, 유효토심 등의 토성에 관한 자료가 대표적이다.
고려한 도로망을 따라 각 셀에서 그 셀이 가지는 시간거리를 가진다. 이때 도로망, 톨게이트 위치 등 모든 자료들은 본 연구의 시간적 범위를 고려하여 1980년대 중반과 1990년대 중반의 가운데 시기인 1990년도 전후의 시점에서 구축하였다 그린벨트 및 진흥지역을 나타내는 Zonning map은 도시확산 포텐셜은 높으나 실제로 도시화 금지지역이므로 도시화는 진행되지 않았던 결과를 보이기 위하여 구축하였으며, 마지막으로 도시확산 지도는 1986년과 1996년도의 인공위성 영상인 Landsat TM을 사용하여 분류하여 사용하였다.
여기서 포텐셜 값은 계산의 편의를 위하여 1000을 곱하여 1000점 만점으로 표현하였다. 표 5에서 보는 바와 같이 10년동안 확산된 셀들에 대한 각 시나리오별 포텐셜 값들은 각각 다른 값을 나타내었는데, 포텐셜이 높은 곳에서 먼저 도시화가 되었다는 상식적인 가정하에서 포텐셜이 높은 시나리오에서 가중된 변수가 높은 중요도 순위를 가지므로 표 5와 같이 중요도 순위 (Intensity order)를 결정하였다. 여기서 모든 변수가 같은 값을 가지는 시나리오 S7은 순위에서는 3위에 해당되는 값을 보였다.
그 과정에서 우선순위와 중요도와의 관계는 표 6에서 정의하였다. 표 6에서 보는 바와 같이 순위 차이가 1일 경우 (예, 1과 2 또는 4와 5 등)에는 순위가 높은 것에 "2", 낮은 것에 "1/2"를, 순위차가 2, 3, 4, 5일 경우에는 높은 곳에 각각 3, 5, 7, 9>, 낮은 곳에 그 역수들을 설정하여 표 7과 같은 AHP 매트릭스를 작성하고 고유벡터를 구하여 최종적으로 가중치를 계산하였다. 그 결과 W/(경사), w3(국도에서 시간거리), w5(기차역에서 시간거리), W2( 도시중심에서 시간거리), Wtf(톨게이트에서 시간거리), w4(서울에서 시간거리)의 순으로 각각 0.
대상 데이터
그림 3. Location of study area, Suwon city.
본 연구에서는 대도시인 서울에서 어느 정도 거리를 두고 있으면서 수도권에 위치하여 서울의 영향 등 주변의 영향으로 급속히 팽창하고 있는 수원시를 대상지역으로 선정하였다. 수원시의 인구는 1965년 12만명, 1985년 43만명, 1995년 75만명으로 급속히 증가해 왔다.
이러한 많은 인자들중에서 실제로 도시확산에 영향을 많이 주는 것으로 알려져 기존 연구자들이 많이 사용한 사례가 있는 인자들과 실제로 자료의 획득이 가능한 인자들을 중심으로 본 연구에서는 표 1과 같은 대표적인. 인자들을 선정하였다.
표 1과 같이 절대적 평가인자인 경사, 상대적 평가인자로서 그 도시 중심에서 거리, 주변 대도시에서 거리, 고속도로 톨게이트에서 거리, 기차역에서 거리, 및 국도에서 거리 등 5개의 접근성을 포함하여 전체 6개의 평가인자들을 구성하였다. 도시가 주변으로 서서히 팽창하는 기본원리를 감안하여 토양의 배수정도, 경사방향 등의 인자들은 도시의 건조환경에 영향을 적게 주는 것으로 판단하여 최소한의 지형인자인 경사만을 고려한 것이며, 도시확산에 가장 영향을 많이 주는 접근성 인자들은 다양하게 도입하였다.
이론/모형
한편, 표 1 에서 보는 바와 같이 각 인자들은 평가등급과 평가점수로 계량화될 수 있는데, 경사의 경우는 기존의 연구에서 주거지 적성 평가에서 사용했던 등급구분3,6)을 적용하였으며, 접근성 인자들에 대해서는 직선거리, 도로거리, 시간거리 중에서 도시화에 가장 상관성이 높은 시간거리(Kim, D. S. 등, 2002)를 택하여 시간거리가 가까울수록 높은 점수를 가지는, 즉 시간거리에 반비례하는 것으로서 그림 1과 같이 거리감쇄곡선의 연속된 곡면을 가지는 중력모형(gmvity model) 형태의 접근성 측정법으로 연속점수법(Continuous score method)을 도입하였다. 이것은 평가인자들의 점수화에 관한 많은 연구들이 보여주는 등급별 계단형태 (그림 1에서 Discrete 5 Step score)의 점수화 기법이 본 연구에서 추구하는 연속된 도시 확산 포텐셜 곡면을 재현하는데 어려움이 있을 것으로 판단하였기 때문이며, 가까운 곳에서 매우 높은 점수를 가지며 어느 거리 이상 멀어지면 비슷한 정도의 낮은 값을 가지도록 하여 기존 도시에 가까운 곳이 먼저 도시화되는 일반적 도시 확산의 현상을 합리적으로 구현하기 위한 것이다.
성능/효과
그림 7(a)는 포텐셜값을 5등급으로 분류하여 나타낸 것이며, 실제 포텐셜 값을 1986년에서 1996년 사이에 확산된 셀들에 대하여 나타내고 통계분석한 결과는 그림 7(b)와 같다. 그림 7(b)에서와 같이 확산된 지역에서는 최대 944점에서 최소 238점까지 분포를 보이며, 평균 663점으로 나타났고, 표 5의 7개 시나리오 중에서 최대 값을 보인 S1 의 627점보다 높은 값을 보여 본 연구에서 개발한 최적화 과정이 합리적 결과를 보여준 것으로 판단되었다.
나타낸다. 결과에서 보는 바와 같이 그린벨트와 농업진흥지역 내부에서는 포텐셜 값의 분포와 관계없이 도시화가 거의 이루어지지 않은 것으로 파악되었다. 그러나 나머지 지역에서는 포텐셜이 높은 지역은 거의 도시화가 이미 진행되었으며, 향후 도시확산도 이러한 포텐셜 값의 분포에 따를 것으로 추정된다.
표 6에서 보는 바와 같이 순위 차이가 1일 경우 (예, 1과 2 또는 4와 5 등)에는 순위가 높은 것에 "2", 낮은 것에 "1/2"를, 순위차가 2, 3, 4, 5일 경우에는 높은 곳에 각각 3, 5, 7, 9>, 낮은 곳에 그 역수들을 설정하여 표 7과 같은 AHP 매트릭스를 작성하고 고유벡터를 구하여 최종적으로 가중치를 계산하였다. 그 결과 W/(경사), w3(국도에서 시간거리), w5(기차역에서 시간거리), W2( 도시중심에서 시간거리), Wtf(톨게이트에서 시간거리), w4(서울에서 시간거리)의 순으로 각각 0.415, 0.255, 0.153, 0.090, 0.054, 0.034의 값을 보였다. 이 결과는 연구의 시간 범위동안 경사가 완만한 평지를 위주로 경사도의 점수가 높은 곳에서 도시화가 진행되었음을 의미하며, 기존의 국도 주변, 기차역에서 가까운 곳, 그리고 도시중심에 가까운 곳에서 도시화가 진행된 것을 뜻하며, 서울에서는 어느정도 거리를 두고 있으므로 연구지역내부에 부분적으로 차이를 두는 영향을 주지 않은 것으로 해석될 수 있다.
본 연구에서는 LANDSAT 5 위성의 궤도 116-34(pathrow)에 해당하는 1986년 4월 15일과 1996년 4월 10일의 영상, 28개와 27개의 GCP에 대하여 RMS 0.41 과 0.42로 기하보정 하고, Tasseled Cap 변환, 지수변화, 그리고 주성분 분석에 의한 변환으로 재구성된 10개의 밴드들에 대하여 감독분류를 실시하여 그림 4와 같이 도시화 건조지역, 노 밭-초지, 임야, 나지, 그리고 수역 등 6개의 토지이용/피복을 분류한 결과, 검정지역(verification samples)에 대한 정확도 평가 결과가 두 영상에 각각 90%, 86%로 양호하게 나타났으며(김대식, 2002), 수원시의 시군통계자료로부터 재분류한 토지이용분포와 비교한 결과 그림 5와 같이 면적비율의 오차가 가장 높은 1986년 Paddy의 경우 8%, 1996년의 경우 9%로 나타났으며(Kim, D. S. 등, 2003a), 나머지는 비교적 잘 일치하였다.
본 연구의 결론으로서, 이러한 도시화의 포텐셜을 공간적으로 추정할 수 있는 기법을 개발하므로서 기존 연구의 도시확산 포텐셜 값을 계산하는 방법들은 그 결과에 대해서 실측치에 대해 검증할 수 있는 방안을 강구하지 못한 어려운 문제를 해결할 수 있는 하나의 방법론을 제시하였다. 이로부터 공간적 확산의 모의를 위해 셀별로 그 값들을 재현하는 복잡한 시공간 모델들에 대해서 새로운 결과의 검증 방안을 가지고 도시의 확산을 미리 예측하는데 활용할 수 있으며, 접경 지역에서 상충되는 주변 농촌공간의 토지전용 등 농지손실의 공간적 포텐셜의 추정에도 응용이 가능할 것으로 생각된다.
034의 값을 보였다. 이 결과는 연구의 시간 범위동안 경사가 완만한 평지를 위주로 경사도의 점수가 높은 곳에서 도시화가 진행되었음을 의미하며, 기존의 국도 주변, 기차역에서 가까운 곳, 그리고 도시중심에 가까운 곳에서 도시화가 진행된 것을 뜻하며, 서울에서는 어느정도 거리를 두고 있으므로 연구지역내부에 부분적으로 차이를 두는 영향을 주지 않은 것으로 해석될 수 있다.
후속연구
그 결과 본 연구에서 시도한 포텐셜 평가기법이 실제 확산된 도시화 지역에 대하여 높은 값을 보여 줌으로서 실제 확산 경향을 고려한 도시 확산 포텐셜의 공간적 추정이 가능하였으며, 지금까지 진행된 도시 현상의 해석뿐만 아니라 향후 전개될 도시화의 경향의 추정에도 응용이 가능할 것으로 보였다.
이로부터 공간적 확산의 모의를 위해 셀별로 그 값들을 재현하는 복잡한 시공간 모델들에 대해서 새로운 결과의 검증 방안을 가지고 도시의 확산을 미리 예측하는데 활용할 수 있으며, 접경 지역에서 상충되는 주변 농촌공간의 토지전용 등 농지손실의 공간적 포텐셜의 추정에도 응용이 가능할 것으로 생각된다. 나아가 농지의 효율적 보호정책 등 주변 농촌지역의 토지이용계획에도 활용이 될 수 있을 것으로 판단된다.
제시하였다. 이로부터 공간적 확산의 모의를 위해 셀별로 그 값들을 재현하는 복잡한 시공간 모델들에 대해서 새로운 결과의 검증 방안을 가지고 도시의 확산을 미리 예측하는데 활용할 수 있으며, 접경 지역에서 상충되는 주변 농촌공간의 토지전용 등 농지손실의 공간적 포텐셜의 추정에도 응용이 가능할 것으로 생각된다. 나아가 농지의 효율적 보호정책 등 주변 농촌지역의 토지이용계획에도 활용이 될 수 있을 것으로 판단된다.
참고문헌 (15)
김대식, 2002, RS를 이용한 도시주변 농촌지역의 토지이용변화 특성 분석, 한국농업정보과학회 ‘02년도 학술논문발표회 및 정보기술이용세미나 : 12-16
김대식, 정하우, 2002a, 농촌마을개발의 시설배치 및 시각적 평가 지원을 위한 공간계획 모형, 한국농공학회지 44(6) : 71-82
김대식, 정하우, 2002b , 농촌마을 개발계획 지원을 위한 토지이용계획 모형(I)-GIS, CA 및 MCE 법을 이용한 개발-, 한국농공학회지 44(4) : 85-98
대한국토.도시계획학회, 2002 , 토지이용계획론, 보성각 : 57-79
정재준, 이창무, 김용일, 2002, 도시성장 분석 및 예측을 위한 셀룰라 오토마타 모델 개발, 대한국토도시계획학회 37(1) : 27-44
정하우, 박병태, 이정재, 최진용, 1995, 농촌지역 토지이용계획 기법 연구 (II) -GIS의 공간분석기법 이용-, 농촌계획 1(2) : 43-51
최수명, 황한철 1997, 농촌계획지원용 지역자원평가 시스템 구축 (II)-AHP기법에 의한 자원요소의 중요도 평가-, 농촌계획 3(2) : 50-61
Erickson, B. and T. Lloyd-Jones, 1997, Experiments with settlement aggregation models. Environment and Planning B: Planning and Design 24 : 903-928
Kim, D. S., K Mizuno, and S. Kobayashi, 2002, Modeling urbanization by population potential considering greenbelt effect and various accessibility measurement methods, Journal of Rural Planning Association 20(4) : 253-264
Kim, D. S., K. Mizuno, and S. Kobayashi, 2003a, Analysis of urbanization characteristics causing farmland loss in rapid growth area using GIS and RS, Journal of the International Society of Paddy and Water Environment Engineering 1(4) : 189-199
Kim, D. S., K. Mizuno, and S. Kobayashi , 2003b, Modeling urbanization by accessibility in rapid growth areas. ASCE, Journal of Urban Planning and Development 129(1) : 45-63
White, R. and G. Engelen, 1993, Cellular automata and fractal urban form: A cellular modelling approach to the evolution of urban land-use patterns, Environment and Planning A 25 : 1175-1199
Wu, F., 1998, SimLand: A prototype to simulate land conversion through the integrated GIS and CA with AHP-derived transition rules, International Journal of Geographical Information Science 12(1) : 63-82
Wu, F. and C. J. Webster, 1998, Simulation of land development through the intergration of cellular automata and multicriteria evaluation, Environment and Planning B: Planning and Design 25 : 103-126
Yeh, Anthony Gar-on and Xia Li, 1998, Sustainable land development model for rapid growth areas using GIS, International Journal of Geographical Information Science 12(2) : 169-189
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.