초록

본 연구보고서의 주요 내용

본 연구는 지속가능한 국토발전을 위해 국토 현황에 대한 정확한 진단과 모니터링을 수행할 수 있도록 토지이용변화 모니터링 개선방안을 마련하고자 함
기존의 ‘토지이용현황도’와 ‘토지피복도’에 의한 토지이용변화 모니터링은 기초자료로서 현재성과 정확성 부족 등 한계점을 조사하고, 개선사항을 도출
초고해상도 영상과 딥러닝에 의한 영상패턴 인식과 추출 등에 관한 이론·선행연구 및 동향을 분석하여 토지이용변화 모니터링을 위한 새로운 방법론을 모색
25cm 항공정사영상과 Deep U-net 알고리즘을 적용한 토지이용현황 및 변화탐지를 실시하여 토지이용현황 자동추출 가능성을 실증
딥러닝 기법을 적용하기 위한 조건을 도출하고, 자료의 시공간적 일관성 확보와 예산 절감 방안 마련과 함께 토지이용변화 모니터링을 위한 단계적 추진방안을 제시

본 연구보고서의 정책제안

(데이터 생산방식) 딥러닝 도입을 통해 토지이용현황자료의 구축 및 갱신비용을 최소화하고, 시·공간적으로 일관성 있는 자료생산을 통해 변화탐지 및 미래예측 수행
(부처 간 협력에 의한 자료 구축 및 공동 활용) 토지이용현황자료 분류기준/항목을 통합하고, 세분류 피복자료 편집을 통해 중분류와 대분류 자료를 제작, 예산과 구축 시간을 절약
(국토이용변화 모니터링 플랫폼 구축) 1단계: 시범사업, 2단계: 학습 자료 구축 및 알고리즘 개발, 3단계: 변화탐지 모형 개발 및 토지이용변화 모니터링 플랫폼 구축
(활용전망) 국토관측위성과 딥러닝 모형을 활용해 남북협력(인프라 연결, 농·산림, 수자원) 정책 자료로 활용하고, 드론과 딥러닝을 접목해 재난·재해지역에 대한 즉각적인 정책대응