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문제 정의
- 최근에는 GIS관련 프로그램들에 공간계량분석 기법들이 통합되어 공간적 계량분석이 더욱 발전하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 도시경관의 시간적 구조변화를 대상으로 공간객체간의 상호의존성과 상호작용을 GIS 공간통계분석을 이용하여 분석하고자 한다.
- 그러나 도시생태공간을 대상으로 경관구조 요소간의 공간적 상관성 또는 연관성에 대해 GIS를 활용한 공간통계분석 연구는 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 GIS 공간통계분석 기법 중 공간자기상관기법(Spatial Autocorrelation)을 사례 대상지에 적용하여 경관구조의 변화 방향을 파악하고, 공간 분포와 패턴의 상관성 또는 연관성을 분석하고자 한다. 이와 같은 도시내 경관구조의 변화와 흐름에 대한 공간 계량화 분석은 미래 도시공간의 변화방향을 예측 가능하게 하여 보다 생태적으로 안정적인 도시환경을 조성하는데 기여할 수 있을 것이다.
제안 방법
- 경관조각 추출을 위해 1985년, 1995년, 2005년의 3개년도 영상을 대상으로 토지피복분류를 실시하고, 오류를 최소화하기 위해 NDVI를 산출하였다. 다음으로 남양주시 경관조각의 3개년도별 면적, 형태지수, 거리를 분석하였다(표 2).
- 그리고 전역적 Moran's I 대상지의 전체적인 분포와 변화흐름을 확인하고, 국지적 상관지수인(LISA) Ii와 Getis-Ord G*i를 이용하여 지도상에 Hot Spot지역을 표출하였다.
- 경관조각 추출을 위해 1985년, 1995년, 2005년의 3개년도 영상을 대상으로 토지피복분류를 실시하고, 오류를 최소화하기 위해 NDVI를 산출하였다. 다음으로 남양주시 경관조각의 3개년도별 면적, 형태지수, 거리를 분석하였다(표 2).
- 다음으로 높은 값과 낮은 값들의 집중도를 보여줌으로써 공간적자기상관이 높게 나타나는 Hot Spot을 찾아냈다. 시간이 경과함에 따라 면적과 형태지수 모두 주변과 높은 값을 가지는 Hot Spot 지역으로 경관조각이 변화되고 있는 것으로 나타났다.
- 대상지의 1985년, 1995년, 2005년의 Landsat TM 위성영상으로 토지피복분류를 하고 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, 이하 NDVI)를 이용하여 경관조각을 추출하였다. 토지피복분류는 다년간의 분류를 통해 시계열적인 경관의 변화량과 그에 따른 공간 변화를 추출함에 있어 통계연보 등에 의한 통계자료보다 공간상의 분포 파악이 용이하여 널리 이용되고 있다.
- 최근 들어, 환경을 구성하는 요소들의 공간적 패턴과 관계성을 중요시 하는 경관생태학의 발달과 GIS 관련 기술의 발달로, 자연환경분야이면서 도시생태공간인 도시경관의 공간패턴의 정량화와 계량화에 공간통계방법이 가능하게 되었다. 본 연구는 경기도 남양주시에 공간통계분석 방법에 따른 경관조각의 공간적 패턴변화를 GIS기술을 활용하여 표현하였다.
- LH와 HL은 대상의 값은 낮고 주변에는 높은 값들이 인접해 있거나, 대상의 값은 높으나 주변에는 낮은 값들이 인접해 있는 상이한 값이 분포하는 공간패턴을 나타낸다. 본 연구에서는 ArcGIS 9.3의 Cluster and Outlier Analysis(Anselin Local Mornas I) 툴을 이용하여 대상지 경관조각의 국지적 패턴을 분석하였다.
- 이처럼 거리는 경관조각의 유지와 기능을 가능하게 하는 것으로 공간적 분포를 정량적으로 설명하는 중요한 지표중의 하나이다. 본 연구에서는 거리측정방법 중 인접한 경관조각간의 평균거리(Average Nearest Neighbor)를 사용하여 대상지 경관조각의 기본 현황을 분석하였다(표 2).
- 그리고 Hot Spot 분석으로 도출된 경관조각은 면적과 형태의 변화정도가 다른 경관조각에 비해 크게 나타남으로써 높은 공간상관관계를 보였다. 이러한 원인을 파악하기 위해 최근 20년간 남양주시 도시개발사업을 Hot Spot 분석결과와 비교하였다(그림 4-1, 4-2). 경관조각의 면적과 형태는 과거에는 ‘정(+)적 공간상관관계’를 보이다가 현재에 이를수록 ‘부(-)적 공간상관관계’를 보이는 것으로 나타났다.
- 그러나 본 연구대상지와 같이 큰 단위규모지역을 포함하고 있거나 공간규모가 안정적이지 않은 경우 전역적 Moran's I와 같은 지수는 통계적 모형의 유효성에 대한 판단오류를 초래할 위험이 매우 크다. 이에 LISA를 활용하여 HH, LL, LH, HL과 같이 특정지역에서 유의수준을 만족하는 Hot Spot(G*i) 분석을 실시하였다.
- 전역적 지수인 Global Moran's I를 활용하여 남양주 경관조각의 공간적 자기상관성 분석을 하고 이를 통해 분포 패턴의 변화를 살펴보았다(표 3).
대상 데이터
- 본 연구에서는 남양주시를 사례 대상지로 한다. 대상지 면적은 458.5km2로 경기도의 4.5%에 해당되며 530,611명이 거주하고 있다. 임야가 전체 행정구역 중 68.
- 본 연구에서는 남양주시를 사례 대상지로 한다. 대상지 면적은 458.
데이터처리
- 남양주시 경관조각의 면적과 형태지수를 ArcGIS 공간통계분석 기법을 활용하여 공간상관관계를 분석하였다. 그러나 본 연구대상지와 같이 큰 단위규모지역을 포함하고 있거나 공간규모가 안정적이지 않은 경우 전역적 Moran's I와 같은 지수는 통계적 모형의 유효성에 대한 판단오류를 초래할 위험이 매우 크다.
성능/효과
- LISA 분석결과 면적과 형태지수 모두 1985년에서 2005년으로 시간이 경과함에 따라 HH의 공간적 패턴이 HL 변화되는 큰 값의 주변으로 작은 값의 경관조각이 분산되고 있는 공간패턴을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 면적과 형태지수의 변화와 (표 1)과 (그림 1)에서 제시된 1995년 이후의 개발사업 증가건수와 공간 중첩을 통해 당시의 개발사업으로 큰 경관조각이 작은 경관조각으로 파편화되고, 큰 조각에서 파편화된 경관조각이 더욱 작은 조각으로 파편화되어 군집되고 있는 현상을 볼 수 있다.
- 결론적으로 남양주시의 경관조각은 1985년에서 2005년까지 전체적으로 ‘부적 공간자기상관’을 보이며 전반적으로 분산된 형태를 보이는 패턴으로 나타났다.
- 년도별 형태지수의 변화는 미미한 것으로 나타났다. 경관조각간의 평균거리는 시간이 경과함에 멀어지는 것으로 나타났고 거리표준화점수가 음(-)의 값을 보임에 따라 경관조각간 거리가 분산되고 있는 것으로 분석되었다(표 2). 이는 하나의 덩어리였던 경관조각이 비슷한 크기의 작은 경관조각으로 파편화되면서 파편화된 조각끼리 인접함에 따른 결과로 볼 수 있다(그림 2의 B).
- 경관조각의 면적과 형태는 과거에는 ‘정(+)적 공간상관관계’를 보이다가 현재에 이를수록 ‘부(-)적 공간상관관계’를 보이는 것으로 나타났다.
- 시간이 경과함에 따라 면적과 형태지수 모두 주변과 높은 값을 가지는 Hot Spot 지역으로 경관조각이 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그리고 Hot Spot 분석으로 도출된 경관조각은 면적과 형태의 변화정도가 다른 경관조각에 비해 크게 나타남으로써 높은 공간상관관계를 보였다. 이러한 원인을 파악하기 위해 최근 20년간 남양주시 도시개발사업을 Hot Spot 분석결과와 비교하였다(그림 4-1, 4-2).
- 마지막으로 공간상에서 경관조각간의 거리가 멀어질수록 파편화는 커지고 연결성은 감소된다. Tischendorf and Fahrig(2000)은 공간상에서의 연결은 생물들의 이동이 가능하다는 것을 의미하고 경관의 기능을 결정한다고 하였다.
- 둘째, 대상지의 래스터 자료의 벡터자료화에 따른 일부 데이터의 누락과 형태적 변화가 이루어짐에 따른 기술적인 보완이 필요하다. 셋째, 경관패턴의 변화는 기준 시간과 현 시간 그리고 미래 시간 사이에서 연속적으로 발생한다. 그러나 본 연구에서는 분석을 위한 시계열 데이터의 구득이 용이하지 않아 특정 시점의 결과만을 비교함으로써 시간 흐름에 따른 누적영향(Cumulative Impact)은 다루지 못하였다.
- 다음으로 높은 값과 낮은 값들의 집중도를 보여줌으로써 공간적자기상관이 높게 나타나는 Hot Spot을 찾아냈다. 시간이 경과함에 따라 면적과 형태지수 모두 주변과 높은 값을 가지는 Hot Spot 지역으로 경관조각이 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그리고 Hot Spot 분석으로 도출된 경관조각은 면적과 형태의 변화정도가 다른 경관조각에 비해 크게 나타남으로써 높은 공간상관관계를 보였다.
- 연구의 결과로 경관구조 분석을 실시하여 파편화에 따른 남양주시내 경관조각의 소실과 군집을 확인하였다. 그리고 전역적 Moran's I 대상지의 전체적인 분포와 변화흐름을 확인하고, 국지적 상관지수인(LISA) Ii와 Getis-Ord G*i를 이용하여 지도상에 Hot Spot지역을 표출하였다.
- 그리고 변화가 큰 지역에서 지속적으로 도시개발이나 도로건설과 같은 각종 도시개발사업이 발생되었다. 큰 경관조각은 작은 경관조각으로 파편화되고 작은 경관조각은 소실되었으며, 그로인해 경관조각의 개수는 감소하였다. 또한 경관조각간 거리의 증가, 경관조각 외연부의 변화는 경관조각 형태의 변화를 야기했다.
- 또한 경관조각간 거리의 증가, 경관조각 외연부의 변화는 경관조각 형태의 변화를 야기했다. 특히 최초 변화가 발생한 경관조각을 중심으로 그 변화는 가속화되고, 인접한 경관조각 간에 정(+) 또는 부(-)의 공간상관관계를 가지고 영향의 양상과 정도가 변화되는 것으로 나타났다. 이러한 상호작용과 공간적 상관관계는 전체의 경관조각에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
후속연구
- 셋째, 경관패턴의 변화는 기준 시간과 현 시간 그리고 미래 시간 사이에서 연속적으로 발생한다. 그러나 본 연구에서는 분석을 위한 시계열 데이터의 구득이 용이하지 않아 특정 시점의 결과만을 비교함으로써 시간 흐름에 따른 누적영향(Cumulative Impact)은 다루지 못하였다. 시간의 영향을 공간패턴에 반영하여 경관변화의 단위시기별 흐름을 고려한다면, 보다 구체적으로 현 실세계에 대한 분석이 가능할 것이며, 도시생태공간의 장기적인 변화를 예측함에 있어 정확성을 높일 수 있을 것이다.
- 첫째, 경관구조의 분석을 위한 지표선정에 있어 특정종의 서식과 출현빈도 등과 같은 생물종다양성지표가 과거 시점의 자료구득 한계로 고려되지 못하였다. 둘째, 대상지의 래스터 자료의 벡터자료화에 따른 일부 데이터의 누락과 형태적 변화가 이루어짐에 따른 기술적인 보완이 필요하다. 셋째, 경관패턴의 변화는 기준 시간과 현 시간 그리고 미래 시간 사이에서 연속적으로 발생한다.
- 그러나 본 연구에서는 분석을 위한 시계열 데이터의 구득이 용이하지 않아 특정 시점의 결과만을 비교함으로써 시간 흐름에 따른 누적영향(Cumulative Impact)은 다루지 못하였다. 시간의 영향을 공간패턴에 반영하여 경관변화의 단위시기별 흐름을 고려한다면, 보다 구체적으로 현 실세계에 대한 분석이 가능할 것이며, 도시생태공간의 장기적인 변화를 예측함에 있어 정확성을 높일 수 있을 것이다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 공간통계분석 연구가 전무한 경관생태학분야에서 경관조각의 공간적 특성 분석을 시도한 방법론 연구로서 그 의의가 있다.
- 이러한 일련의 공간통계분석 과정을 통해 대상지의 경관구조의 기능 변화를 공간적으로 파악할 수 있었으며 경관훼손이 심각하게 발생하고 있는 지역을 도출할 수 있었다. 이러한 분석은 향후 환경계획 수립시 주요 보존지역 선정 및 복원계획을 수립함에 있어 실증적 자료로 활용될 수 있을 것이다.
- 이에 본 연구는 GIS 공간통계분석 기법 중 공간자기상관기법(Spatial Autocorrelation)을 사례 대상지에 적용하여 경관구조의 변화 방향을 파악하고, 공간 분포와 패턴의 상관성 또는 연관성을 분석하고자 한다. 이와 같은 도시내 경관구조의 변화와 흐름에 대한 공간 계량화 분석은 미래 도시공간의 변화방향을 예측 가능하게 하여 보다 생태적으로 안정적인 도시환경을 조성하는데 기여할 수 있을 것이다.
- 그러나 본 연구에서는 다음과 같은 한계점을 가지고 있다. 첫째, 경관구조의 분석을 위한 지표선정에 있어 특정종의 서식과 출현빈도 등과 같은 생물종다양성지표가 과거 시점의 자료구득 한계로 고려되지 못하였다. 둘째, 대상지의 래스터 자료의 벡터자료화에 따른 일부 데이터의 누락과 형태적 변화가 이루어짐에 따른 기술적인 보완이 필요하다.
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