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본 연구는 LULUCF 부문 중 산림지 범주의 토지이용변화 매트릭스(이하 매트릭스)를 구축을 위한 공간자료를 설정하고, 매트릭스 구축을 통한 접근방법 3 수준의 인벤토리 시범 산정을 통하여 향후, 매트릭스 구축시 고려해야 할 사항과 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 국가 단위에서 구축하고 있는 공간 자료들을 검토하여 산림지 범주에서 활용 가능한 자료를 설정하고, 각 자료 간의 차이를 설명하기 위하여 산림기본통계, 임상도, 지적통계 상의 산림지 면적 차이에 대한 비교를 수행하였다. 이를 통하여 임상도(1992년, 2005년, 2022년)와 토지피복지도를 결합해 시기별 토지이용변화를 파악하였다. 각 자료 간의 산림지 면적 비교 결과, 지적통계연보>산림기본통계>임상도 순으로 산림지 면적이 크게 나타났으며, 각 자료의 활용 목적과 산림 정의(토지이용 또는 토지피복) 차이가 면적 불일치를 유발함을 확인하였다. 매트릭스 시범 구축 결과, 유지된 산림지는 두 기간(1992년~2005년, 2005년~2022년) 두 기시에서 전체 산림면적의 약 93%를 차지했고, 타토지에서 전환된 산림지는 7–8%였다. 특히, 임상도 제작시기·적용지역 차이 및 토지피복지도와의 산림공간 정의 차이로 인하여 과거 토지피복상 산림이지만 임상도에는 미포함되어 ‘전환 산림’으로 집계되는 면적이 각각 4%, 6%로 큰 비중을 보였다. 이를 통하여 일관된 토지이용변화 파악을 위해 누락지역 보완과 산림 정의에 따른 수정이 필요함을 확인하였다. 마지막으로 매트릭스와 산정수준 2의 국가고유 배출·흡수 계수를 적용한 축적차이법으로 산림지 범주의 연간 CO2 흡수량을 추정한 결과, 1992–2005년 4.7 MtCO2yr-1, 2005–2022년 4.8 MtCO2yr-1로, 2024년 보고치(각 4.8, 5.1 MtCO2yr-1)와 대체로 유사하나 2005–2022년에는 임목축적 증가와 토지전환에 따른 차이가 관찰되었다. 따라서 LULUCF 부문 내 정합성 있는 산림지의 공간적 정의 정립을 위해서는 토지이용 또는 토지피복에 따른 구분 개념과 그에 따른 토지면적의 재산출 및 통계 변화에 대한 설명, 지자체-국가단위의 온실가스 인벤토리의 정합성을 위한 합의 과정이 필요함을 확인하였다. 또한, 접근방법 3 수준의 토지이용매트릭스 구축을 위해서 자료 간의 시공간적인 일관성과 주기적인 매트릭스 구축을 통한 온실가스 인벤토리 산정이 필요함을 확인하였다.

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임상도를 활용한 산림지 범주 토지이용 매트릭스 시범 구축 및 적용성 평가 = Poilot[실은 Pilot] study on the constructing and evaluation of land-use change matrix for forest land category using digital forest type map 최솔이, 이선정, 임종수, 우한별 p. 1-23
보행 환경을 반영한 고령인구 공원 접근성 평가 = Assessing park accessibility for the elderly : incorporating walking environment factors in urban contexts 이상욱, 김대호, 김유준, 하에스더, 안현권, 정강연, 전성우, 김윤지 p. 24-34
그래프 신경망 모델 기반 도시 공간 유형화 = Urban spatial typology based on graph neural networks : a case study of Seoul : 서울시를 대상으로 백서현, 최진무 p. 35-45
대학발 창업의 성장추이와 지역별 특징 분석 = Analyzing the growth trends and regional characteristics of university-based startups 허선영, 성상현 p. 46-59
행정 민원 데이터의 위치정보 인식을 위한 LLM 기반 분석기법의 실증적 비교 연구 = Empirical comparative study on large language model(LLM) based analytical methods for location information recognition of administrative civil complaint data 박진수, 이동우, 홍재주, 장지선, 김신종 p. 60-77
Spatial planning strategies through AI-based vacant housing prediction = 인공지능 기반 빈집 예측을 통한 공간적 대응전략 : 부산 아미동을 사례로 : the case of Ami-dong, Busan Oh Seung Gyu, Nam Kwang Woo p. 78-100
GIS-AHP를 활용한 노후 모텔촌의 산업단지 근로자 주거 전환 입지 적합성 평가 = GIS-AHP small-area evaluation of worker housing potentiaal[실은 potential] in a declining motel cluster : a case of Shinjeong-dong, Ulsan : 울산 신정동 Small Area 사례 서금홍 p. 101-120
실증적 시가화구역 기반의 스마트도시 수준진단 지표체계 연구 = A study on the smart city level diagnosis indicator system based on empirical urbanized areas 지상태, 박정우, 남광우 p. 121-136

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