Suitability Analysis of Eco-corridor for Korean Water Deer (Hydropotes Inermis) based on GIS and Fuzzy Function - A Case Study of Chuncheon City -
8
0
0
전체 글
(2) 가입한 이후 멸종위기종 보호, 생태우수지역의 보호지역 지정 확. 바탕으로 조사한 연구(Kim et al., 2016), 로드킬 저감을 위한 선. 대, 유전다양성 보존을 통한 생물다양성 손실 방지 등을 위해 다. 행연구를 통한 도로 계획 및 설계(Kari et al., 2011) 등이 있고, 로. 양한 전략을 시행하고 있다(Korea, 2014).. 드킬 발생과 관련한 선행연구로는 주변 환경에 따른 로드킬 발생. 생태통로 설치는 생물다양성을 보전하기 위한 방법 중 하나이. 영향요인 연구(Son et al., 2016), 로드킬 저감을 위한 유도울타. 다. 자연환경보전법 제2조 제9호에 따르면 생태통로는 “도로·. 리 효율성 및 개선방안 연구(Song et al., 2011), 교외지역 도로에. 댐·수중보·하구언 등으로 인하여 야생 동·식물의 서식지가. 서 로드킬에 영향을 미치는 요소 파악(Jakubas et al., 2018) 등. 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고 야생 동·식물의. 이 있지만, 기존의 선행연구들은 대부분 생태통로 설치 후 나타. 이동 등 생태계의 연속성 유지를 위하여 설치하는 인공 구조물·. 난 문제점을 바탕으로 새로운 생태통로의 설치 지역을 제안한 연. 식생 등의 생태적 공간을 말한다”(Lee, 2014).. 구가 대부분이었다. 하지만 야생동물의 생태적 특성을 고려한 잠. 국내의 생태통로는 네덜란드, 프랑스, 미국에 이어 전 세계에. 재서식처를 확인하여 해당 야생동물의 행동권을 파악하려는 시. 서 4번째로 많다(Lee, 2010). 이렇게 많이 설치되어 있는데도 불. 도는 생태통로 위치 결정체계를 구성하는데 필요하다. 특히 개발. 구하고 계속하여 문제점이 언급되고 각종 연구가 진행되는 이유. 지에서 나타난 로드킬은 사회적 이슈로서 지속적으로 제시되고. 는 지침에 맞지 않는 설치, 국내의 상황에 맞지 않는 외국사례도. 있다. 이러한 관점에서 도시지역의 생태통로 설치 장소를 파악하. 입 등 다양하다. 하지만 가장 큰 이유는 생태통로가 올바른 지역. 는 것은 무엇보다도 중요한 실정이다. 따라서 특정 도시지역을. 에 설치되지 않는 경우가 많기 때문이다(Lee, 2010).. 대상으로 해당 동물의 서식지 적합성 지도 제작과 로드킬이 발생. 생태통로 관련하여 선행연구를 살펴보면 현장조사와 GIS 공. 한 지점을 직접적으로 비교하여 현재의 생태통로의 적절성과 앞. 간자료 분석을 통한 생태통로의 최적지를 선정한 연구(Jeong,. 으로 설치가 더 필요한 생태통로 장소를 물색하는 연구는 지속적. 2011; Clevenger and Waltho, 2000; Kong et al., 2010), 이동. 으로 이루어질 필요가 있다.. 시뮬레이션과 목표종의 특징, 사례연구 대상지의 문헌조사를 통. 본 연구의 목적은 생물다양성 증진을 위한 방법으로 생태통로. 한 생태통로 위치 선정 방법 연구(Shin and Ahn, 2008), 로드킬. 적지분석 방법을 제안하고자 하였다. 연구과정으로는 첫째, 분석. 지점의 지형 및 토지이용현황 분석 등을 통한 생태통로의 위치. 요소를 설정하고, 연구대상지의 GIS 공간분석을 실시, 선행연구. 및 고도를 결정하는 연구(Lee and Lee, 2006), 야생동물의 서. 를 통한 목표종의 이동경로 특성을 파악하여 서식적합성 지도를. 식과 이동에서 이용하는 공간의 접근성과 연결성을 바탕으로 이. 제작하였다. 둘째, 제작된 서식적합성 지도와 로드킬 발생 지점. 동통로 위치를 선정하는 연구(Park et al., 2012), 인천시 징매이. 과의 비교를 통해 서식지 연결성이 단절된 지역의 생태통로 설치. 고개의 도로 생태통로의 생태현황을 소음, 식생구조, 동물이동을. 적합성을 파악하고자 하였다.. Table 1. The frequency analysis of various factors in the previous studies of road-kill and environmental preferred sites Literature review Factor name. Choi et al (2003). Lim and Cho (2002). Lim et al (2007). Han et al (2009). Elevation. ●. ●. ●. ●. Aspect. ●. Slope. ●. ●. ●. Forest type. ●. Song (2011). ●. ● ●. ●. Distance to stream. ●. ●. ●. Land use. ●. ●. ●. Etc. Clevenger Clevenger Singleton et Seok and and Waltho et al al Lee (2000) (2002) (2002) (2015). ●. ●. ●. ●. ●. ●. ●. Son et al (2016). ●. Distance to road. Green connectivity. Seok and Lee (2014). 6. ●. 3 8. ●. ●. ●. The number of quotes. ●. ●. 4. ●. 6 4. ● ●. ● ●. ●. ●. 6 3. Distance to small scale forest, Distnace to rock cliffs, Distance to ridge, Principle steam adjacency, Seperation distance of unpleasant facilities, Urban development axis, human use, distance to residential area, artificial establishment such as fence·retaining wall, diameter class, biotope, visual sensitivity, population density, nearest town, Distance to drainage. 한국BIM학회논문집 8권 4호 (2018) 73.
(3) 2. 연구방법. 경사, 임상, 도로와의 거리는 고라니의 이동과 관련된 요소이고, 하 천과의 거리는 수계에서 가까운 지역을 서식지로 삼는 특성을 이. 2.1 연구 대상지 및 대상종. 용하고, 토지이용은 고라니가 선호하는 지역을 파악하기 위함이다.. 본 연구의 대상지인 춘천시의 면적은 총 1,116.83㎢이다. 마지막으로 녹지연결성은 생물의 서식 및 이동을 파악하는데 있어. (Chuncheon City, 2018). 이 중 산림이 825.65㎢로 가장 넓은. 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 서식지적합성 지도 제작을 위. 면적을 차지하고, 도로가 20.39㎢을 차지한다. 춘천시에서 제공. 한 분석요소로 표고, 향, 경사, 임상, 도로와의 거리, 하천과의 거리,. 받은 2018년도 1월부터 5월까지의 로드킬 현황자료에 따르면 총. 토지이용, 녹지연결성 등 총 8가지 요소를 선정 하였다.. 9종 303건의 로드킬이 발생하였고, 포유류 293개체, 조류 10개 체가 확인되었다. 포유류는 고라니, 너구리, 삵, 살쾡이, 노루, 멧. 2.3 퍼지집합 및 소속함수 설정. 돼지, 청설모, 족제비 등 총 8종이 발견되었고, 그 중 고라니의. 퍼지이론은 모호한 대상을 단정적으로 정의하기보다는 어떠한. 로드킬 발생건수는 206(68%)건으로 압도적으로 높은 수치를 보. 기준에 속하는지를 정량화하여 나타낸다. 기존의 공간정보 처리. 여주고 있으며, 위치점을 확인할 수 있는 자료는 총 190건이었. 과정은 단정적 논리를 이용하여 적지분석을 실시하여 데이터를. 다. 총 8종의 포유류 중 고라니는 개방도나 개방크기에 민감한. 단순화하는 오류를 만들고, 이런 오류가 중첩되어 정확성을 떨. 반응을 보인다(Jeong et al., 2015). 일반적으로 생태통로는 육교. 어뜨리는 문제점들이 있다. 퍼지집합 이론은 이러한 문제점들을. 형과 터널형으로 구분되는데(MOE, 2010), 두 개의 유형 모두 개. 방지하고 보다 구체적으로 분석을 실시할 수 있는 방법이다(Oh. 방도나 개방크기와 밀접한 관련이 있다. 이러한 가운데 고라니의. and Jeong, 1999; Lim et al., 2007; Cho and Choi, 2011, Koo. 로드킬 발생건수가 높다는 것은 개체수가 많은 것 일수도 있겠지. and Sung, 2001).. 만 고라니의 서식환경이 제대로 이해되지 못한 도로설계 및 생태. 0과 1사이의 소속도 함수를 부여하기 위해서는 산포의 정도. 통로의 부재로 인한 결과물이라 볼 수 있다. 로드킬은 동물의 죽. 및 중심과 관련하여 함수를 선택하여야 하는데 공간자료에 적. 음에서 비롯된 용어로서 인간에게도 그 광경으로 인한 심리적 불. 합한 함수는 S형 또는 종형소속함수이다(Lim et al., 2007). 식1. 완전성을 제공할 수 있다. 따라서 본 연구는 고라니를 목표종으. 은 표고를 대상으로 소속함수 결정을 한 예시이다. 변곡점의 값. 로 선정하여 고라니의 잠재서식처를 확인해보고 필요한 생태통. 은 고라니를 대상으로 현장조사를 실시한 선행연구를 분석하여. 로 위치를 검토해보고자 하였다.. Table 1과 같이 선정하였다. 고라니는 표고 500m이하의 저지대 와, 10~25도의 완만한 경사도를 선호한다(Kim, 2011). 또 고라니 는 남향을 선호하는 것으로 나타났으며, 침엽수림 보다 활엽수림 에서 가장 빈번한 출현을 보였다(Choi, 2003).. (1). Figure 1. Study site. 2.2 분석요소의 선정 고라니의 서식환경을 파악하기 위해서는 환경분석 요소가 중 요하다. 고라니는 100m ~ 400m 사이의 표고, 20~25도 정도의 경사, 수계에서 2,500m 이내 거리, 도로와의 거리 2,000m 이내 에서 출현확률이 증가한다고 하였다(Song and Kim, 2012). 본 연구는 11개의 논문을 바탕으로 3회 이상 사용된 분석요소를 활용하였다. 특히 표고, 경사, 도로와의 거리와 하천과의 거리는 기 존연구에 나온 결과를 활용하였으며, 향, 임상, 토지이용, 녹지연결 성은 야생동물 전문가 3인에게 자문을 구해 결정하였다. 표고, 향,. 74 Journal of KIBIM Vol.8, No.4 (2018). Figure 2. Membership function of elevation. (2).
(4) 3. 연구결과 및 고찰. 2.4 자료의 처리 및 입력 표고, 향, 경사 등 대상지의 지형 특성 파악을 위해 ArcGIS10.1 (ESRI) 프로그램을 이용하여 수치표고모델(DEM) 작성을 통해 분. 3.1 대상지 현황. 석하였고, 임상파악을 위해 1/25,000(5차) 임상도를 활용하였다.. 3.1.1 표고, 향, 경사. 또 토지피복도(2009년)를 통해 토지이용현황을 파악하였으며,. 춘천시는 대체적으로 시 외곽지역의 표고가 높은 것으로 나타. 도로와의 거리, 하천과의 거리는 국토지리정보원에서 제공하는. 나며, 최소 49.97m에서 최고 1436.7m이며, 평균 293.45m로 분. 1/5,000의 수치지형도를 활용하여 분석하였다. 녹지연결성은 분. 석되었다. 대상지 중 남향이 가장 넓은 분포를 나타냈고 그 다음. 석된 임상을 이용하여 ArcGIS 10.1에 내장된 Focal statistics를. 동향, 북향, 서향 순으로 나타났다. 산림지에 인접한 지역은 대부. 통해 0-9의 범위를 가지는 연결성을 확인하였다. 해당 1 grid 값. 분 25°이상의 경사지에서 나타난 반면, 시가지 지역이나 주거지. 이 0에 가까울수록 녹지의 연결성은 떨어지는 것이며, 9에 가까. 지역은 완만한 경사를 보였다.. 울수록 녹지의 연결성이 높다고 할 수 있다.. 3.1.2 도로와의 거리, 하천과의 거리 대상지의 일반국도, 지방도 등의 도로와의 거리와 고라니 잠재. Table 2. Membership functions of factors. 서식처와의 거리를 분석한 결과 최소 0.25m에서 최고 3022.91m. Membership functions Factor name. Function A. B. C. Elevation. ua(x)=0, x≤400. ua(x)=1, 400<x≤600. ua(x)=0, x>600. (1). Aspect. ua(x)=0, 0<x≤ 135. ua(x)=1, 135<x≤270. ua(x)=0, 270>x≥360. (1). 로 나타났고, 하천과의 거리 역시 같은 방법으로 분석한 결과 최 소 0.60m, 최고 1463.83m, 평균 286.79m로 나타났다.. 3.1.3 임상, 토지이용, 녹지연결성 1/25,000(5차) 임상도를 활용하여 임상을 분석한 결과, 활엽 수림 56.5%, 침엽수림 31.5%, 혼효림 9.8%, 무입목지 2.1% 순 으로 나타났고, 토지이용은 밭 60km2, 논 49.2km2, 공공시설지. Slope. ua(x)=0, x≤10. ua(x)=1. ua(x)=0, x>25. (2). 7.2km2, 자연초지 2.3km2, 순으로 나타났다. 녹지연결성은 0~9 까지 등급화 한 결과값을 바탕으로 7이상인 지역이 약 76%로 나. 1)Forest type. 1. 0.5. 0. -. Distance to road. ua(x)=0, x≤1000. ua(x)=1, 1000<x≤ 2000. ua(x)=0, x>2000. (1). Distance to stream. ua(x)=0, x≤1000. ua(x)=1, 1000<x≤ 2500. ua(x)=0, x>2500. (1). 2)Land use. 1. 0.5. 0. -. Green connectivity. 0∼1 range modified from 0∼9 range analyzed by focal statistics. 타났으며 주로 시 외곽의 산림지역에 분포하였다. Table 3. Statues of study site. Focal statistics. ※ 1)Forest type : broadleaf forest=1, mixed stand forest=0.5, coniferous forest, unstocked forest=0 2)Land use : broadleaf forest, coniferous forest, natural grassland, mixed stand forest, various grassland, various bare ground=1 paddy, field, greenhouse plantation, orchard, various plantation, inland wetlands, inland water=0.5 Residential area, industrial area, commercial area, recreational facilities, transportation region, public facilities area, golf course, mining area=0. Factor name. Min. Max. Mean. Standard deviation. Elevation. 49.97m. 1436.7m. 293.45m. 175.5m. Aspect. 0°. 359.99°. 173.57°. 105.58°. Slope. 0°. 83.20°. 22.98°. 13.3°. Distance to road. 0.25m. 3022.91m. 513.84m. 618.35m. Distance to stream. 0.60m. 1463.83m. 286.79m. 328.50m. Forest type. Land use. Green connectivity. broadleaf forest : 56.5% mixed stand forest : 9.8% coniferous forest : 31.5% unstocked forest : 2.1% natural grassland : 2.3km2 paddy, field : 49.2km2, 60km2 public facilities area : 7.2km2 0~3 : 21% 4~6 : 2% 7~9 : 76%. 한국BIM학회논문집 8권 4호 (2018) 75.
(5) 3.2 고라니의 잠재 서식처 분석. 와 비교를 실시하였다.. 도출된 분석요소를 갖고 퍼지함수를 이용하여 각 요소마다의. 로드킬이 발생한 지역 중 생태통로 설치가 가장 적합한 지역. 지도를 제작하고 이를 중첩한 결과값은 Table 4와 같다. 요소별. 을 보면 동면 장학리, 동면 내수리, 신동면 팔미리로 나타나는데,. 평균값을 확인한 결과에서 표고 0.62, 향 0.57, 경사 0.82, 임상. Figure 3과 같이 산림지역과 하천지역 사이를 가로지르는 도로. 0.61, 도로와의 거리 0.74, 하천과의 거리 0.7, 토지이용 0.88, 녹. 가 설치되어 있는 지역으로서 녹지연결성이 더욱 필요한 장소가. 지연결성 0.74로 선정된 요소 모두 0보다는 고라니 잠재 서식처. 로드킬 발생을 최소화할 수 있으리라 판단된다.. 로 적합한 1에 가까운 수치를 보였다. 1에 가까운 결과값은 잠재서식처가 높다는 것을 의미하는데 개 발지역에서 먼 곳이며 산림지역 중에서도 남향지역에서 잠재서 식처가 높은 것으로 판단된다.. 4. 결론. 이러한 고라니 잠재서식처를 활용하는 것은 농작물의 보호 및. 우리나라는 국토의 약 65%가 산지로 이루어져 있고, 이에 따. 각종 개발계획을 실시할 경우 서식처 보전에 유용하게 사용될 수. 라 산지를 가로지르는 도로의 선형 개발 사업이 지속적으로 이. 있다.. 루어져 동·식물의 서식지가 단절 및 훼손되고 있다(Shim et al., 2018). Marulli and Mallarach(2005)에 의해 바르셀로나를 대상 으로 GIS를 활용한 생태연결성을 평가한 연구가 있지만, 국내의 기존 생태통로 적지분석 관련 선행연구를 살펴보면 백두대간보 호지역, 국립공원 등 자연환경보전지역을 대상으로 이루어져 있 다. 하지만 도시를 대상으로 생태통로 적지분석을 연구한 사례는 미비하다. 이에 본 연구는 생물다양성 증진을 위한 방법으로 춘 천시를 대상으로 고라니의 생태통로 적지분석을 제안하고자 하 였다. 선행연구 분석을 통해 생태통로 적지분석 설정에 영향을 주는 요소를 표고, 향, 경사, 임상, 도로와의 거리, 하천과의 거리, 토 Figure 3. Road-kill occurrence area Resource : map.ngii.go.kr. 지이용, 녹지연결성 등 총 8가지 요소를 도출하여 대상지의 최댓 값, 최솟값, 평균을 분석하고, 임계값에 퍼지함수 적용을 통해 나 온 각각의 값의 지도를 중첩시켜 서식지적합성 지도를 제작한 결 과 개발지역에서 먼 곳이며 산림지역 중에서도 남향지역에서 잠 재서식처가 높은 것으로 분석되었다. 제작된 서식지적합성 지도와 고라니 로드킬 발생지점과의 비 교를 통해 확인해 본 결과 시 외곽지역 중 산림지역과 하천을 가 로지르는 도로가 밀집해 있는 동면 장학리, 동면 내수리, 신동면 팔미리 지역이 고라니 로드킬 발생이 빈번하게 일어나 생태통로 설치가 가장 적합한 지역인 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 서식지적합성 지도 제작을 통해. Figure 4. Compare suitability habitat map with road-kill occurrence area. 잠재적 생태통로 설치공간을 제안한다면 도심 내 서식지 단절을 방지하고 종 다양성을 증진시킬 수 있는 방안으로 도움을 줄 수 있을 것으로 사료되며 더 많은 데이터 구축 및 관리를 위한 지속. 3.3 서식지적합성 지도와 고라니 로드킬 발생지점과의 비교. 적인 연구가 필요하다.. 위치점을 확인할 수 있는 고라니의 로드킬 지점에 각각 point. 하지만 이번 연구에서는 2018년 1월부터 5월까지의 로드킬. 를 입력하고 point를 중심으로 고라니의 이동반경이 약 1km 내. 자료만을 활용하여 기간이 한정적이고, 고라니의 서식지 선호관. 외인 것을 고려하여 로드킬 발생지점에 Figure 4와 같이 반경. 련 선행연구가 대부분 산림지역을 대상으로 연구되어 도심 내 고. 500m의 buffer를 생성하여 제작된 고라니의 서식지적합성 지도. 라니 선호 서식지에 대한 차후 연구가 필요하다고 생각된다.. 76 Journal of KIBIM Vol.8, No.4 (2018).
(6) Table 4. Each maps using fuzzy function. (a) Elevation. (b) Aspect. (c) Slope. (d) Forest type. (e) Distance to road. (f) Distance to stream. (g) Land use. (h) Green connectivity. (i) Habitat suitability map. 한국BIM학회논문집 8권 4호 (2018) 77.
(7) 감사의 글. Jeong, S. G., Lee, H. S., Park, J. H., Lee, D. K., Park, C. H., Seo, C. W. (2015). Selecting Suitable Riparian Wildlife. 본 논문은 정부(환경부)의 재원으로 국립생물자원관의 지원을 받아 수행하였습니다(NIBR201839202).. Passages Locations for Water Deer based on MaxEnt Model and Wildlife Crossing Analysis, Journal of the Korean Society for Geo-spatial Information System, 23(1), pp. 101111.. References. Kari E. G., Giorgos M., Lindi J. Q. (2011). Spatial Wildlifevehicle Collison Models, Journal of Environmental. CBD. (2010). COP 10 Decision X/2 : Strategic plan for Biodiversity 2011-2020.. Management, 92, pp. 1074-1082. Kim, E. K. (2011). Behavioral Ecology, Habitat Evaluation and. Cho, T. I., Choi, B. G. (2011). A Study on the Selection Method. Genetic Characteristics of Water Deer(Hydropotes Inermis). of Subject Parcel to Alter Land Category by Fuzzy GIS. in Korea, Doctors Thesis, Kangwon National University, pp.. Analysis, Journal of the Korea Society for Geospatial. 25-30.. Information Science, 19(3), pp. 57-66.. Kim, J. K., Cho, H. J., Cho, K. H. (2016). Ecological Status. Choi, S. Y. (2013). Development of Habitat Suitability. and Improvement Suggestion of a Wildlife Road-crossing. Evaluation Model for Korean Water Deer(Hydropotes. Structure at the Jingmaei-pass in Incheon, Korea, Ecology. Inermis Argyropus) in Daebu Island, Korea, Masters Thesis,. and Resilient Infrastructure, 3(3), pp. 169-176.. Kangwon National University, pp. 3-13. Choi, T. Y., Yang, B. E., Park, C. H., Seo, C. W. (2013). Goral(Nemorhaedus Caudatus) Hanbitat Suitability Model. Kong F., Yin H., Nakagoshi N., Zong Y. (2010). Urban Green Space Network Development for Biodiversity Conservation, Landscape and Urban Planning, 95, pp. 16-27.. based on GIS and Fuzzy Set at Soraksan National Park,. Koo, J. H., Sung, K. Y. (2001). The Site Analysis for Land Use. The Journal of Geographic Information System Association. Planning using Fuzzy Sets Theory and Analytic Hierarchy. of Korea, pp. 472-477.. Process, Journal of the Korean Association of Geographic. Chuncheon City, www.chuncheon.go.kr (Oct. 9. 2018). Clevenger A. P., Waltho N. (2000). Factors Influencing the Effectiveness of Wildlife Underpasses in Banff National Park,. Information Studies, 4(1), pp. 34-46. Korea. (2014). The Fifth National Report to the Convention on Biological Diversity.. Alberta, Caanada, Conservation Biology, 14(1), pp. 47-56.. Lee, S. J. (2010). A Study on the Installation of Ecological. Clevenger A. P., Wierzchowski J., Chruszcz B., Gunson. Corridors, Environmental Law Review, 32(1), pp. 399-432.. K. (2002). GIS-generated, Experted-based Models for. Lee, S. J. (2014). The Ways of Improving the Installations. Identifying Wildlife Habitat Linkages and Planning Mitigation. of Ecological Corridors and Fish Passages for Protecting. Passages, Conservation Biology, 16(2), pp. 503-514.. Biodiverstiy, Environmental Law Review, 36(1), pp. 343-. Han, G. S., Jo, H. K., Lee, C. H., An, T. W. (2009). Suitability. 374.. Analysis on Land Use for Eco-city Using GIS, Journal of. Lee, Y. W., Lee, M. W. (2006). Eco-corridor Positioning for. the Korean Association of Geographic Information Studies,. Target Species, Journal of Korean Environment Restoration. 12(2), pp. 111-119.. and Revegetation Technology, 9(3), pp. 51-58.. Jakubas D., Rys M., Lazarus M. (2018). Factors Affecting. Lim, S. H., Cho, G. S. (2002). The Methodology of GSIS. Wildlife-vehicle Collision on the Expressway in a Suburban. Spatial Analysis Intergrating of Fuzzy and AHP Theory,. Area in Northern Poland, 14(1), pp. 107-116.. Journal of the Korean Society of Civil Engineers, 22(11), pp.. Jeon, Y. I., Bae, J. S. (2015). A Study on ABS and its Implication, Chonbuk Law Review, 44, pp. 379-413.. 173-184. Lim, S. H., Hwang, J. T., Park, Y. K., Lee, J. C. (2007). A. Jeong, J. C. (2011). Spatial Analysis for the Assessment of. Study on the Application of Fuzzy Membership Function. Optimum Place of Eco-bridge, Journal of Enviroment. in GIS Spatial Analysis, Journal of the Korean Society for. Impact Assess, 20(5), pp. 697-703.. Geo-spatial Information System, 15(2), pp. 43-49.. 78 Journal of KIBIM Vol.8, No.4 (2018).
(8) Marulli J., Mallarach J. M. (2005). A GIS Methodology for. Shin, S. A., Ahn, T. M. (2008). Approach to the Location. Assessing Ecological Connectivity, Landscape and Urban. of Wildlife Corridors on Highways, Journal of Korean. Planning, 71, pp. 39-87.. Environment Restoration and Revegetation Technology,. Oh, K. S., Jeong, Y. W. (1999). The Usefulness of the GIS-. 11(2), pp. 19-27.. fuzzy Set Approach for Evaluating the Urban Residential. Singletion P. H., Gaines W. L, Lehmkuhl J. F. (2002).. Environment, The Journal of Korea Planners Association,. Landscape Permeability for Large Carnivores in Washington:. 34(4), pp. 71-83.. A Geographic Information System Weighted-distance and. Park, J. J., Woo, D. G., Oh, D. H., Park, C. H. (2012). Site. Least-cost Corridor Assessment, USDA, pp. 1-99.. Selection of Wildlife Passages for Leopard Cat in Urban. Son, S. W., Kil, S. H., Yun, Y. J., Yoon, J. H., Jeon, H. J.,. Area using Space Syntax, Journal of Korean Institute of. Son, Y. H., Kim, M. S. (2016). Analysis of Influential Factors. Landscape Architecture, 40(1), pp. 92-99.. of Roadkill Occurrence, Journal of Korean Institute of. Seok, S. M., Lee, J. Y. (2014). Site Suitability Analysis of Wildlife Corridor for Target Species, Journal of the Korea. Landscape Architecture, 44(3), pp. 1-12. Song, J. S., Lee, K. J., Ki, K. S., Jun, I. Y.. (2011). The. Society for Geospatial Information Science, 14(11), pp. 53-. Efficiency and Improvement of the Highway Wild-life. 54.. Fences for Decrease of Mammals Road-kill, Kor. J. Env.. Seok, S. M., Lee, J. Y. (2015). A Study on the Corelation between Road-kill Hotspot and Habitat Patches, Journal of Environment Impact Assess, 24(3), pp. 233-243. Shim, Y. J., Jung, G. J., Eo, Y. J., Ryu, Y. J., Park, H. K., Chang, M. H., Lee, T. H., Kim, J. K., Park, S. G., Jang,. Eco, 25(5), pp. 649-657. Song, W. K. (2011). Habitat Network Modeling of Leopard Cat(Prionailurus bengalensis) based on the Spatial Graph Theory, Doctors Thesis, Seoul National University, pp. 4175.. E. H., Chu, Y. S., Park, Y. S. (2018). A Study on the. Song, W. K., Kim, E. Y. (2012). A Comparison of Machine. Legal and Institutional Review for Improving Bio-mobility. Learning Species Distribution Methods for Habitat Analysis. in Environmental Impact Assessment, Journal of Korean. of the Korea Water Deer(Hydropotes Inermis Argyropus),. Environment Restoration Technology, 21(1), pp. 145-155.. Korean Journal of Remote Sensing, 28(1), pp. 171-180.. 한국BIM학회논문집 8권 4호 (2018) 79.
(9)
수치
+2
관련 문서
