2.1 불투수면적률 산정을 위한 지리정보자료 검토

환경부에 의해서 2020년부터 시행 중인 물순환 관리지표 산정지침에서는 불투수면적률을 강수의 침투가 가능하지 않은 지역을 불투수지역으로 하여 분석 대상 지역 중에서 이 불투수지역이 차지하고 있는 면적의 비율로 정의하고 있다. 불투수지역의 정의는 토지이용 또는 토지피복 정보를 가지고 있는 자료에서 불투수지역 또는 투수지역의 구분이 가능해야 한다. 산정지침에서는 불투수면적률 산정을 위해서 지적도를 이용할 것으로 제시하고 있는데, 지목과 용도지역에 근거하여, 지목이 “대지”인 지역 중에서 용도가 “주거지역”, “상업지역”, “공업지역”, “개발제한구역”, “용도미지정”인 지역과, 지목이 “공장지역”, “학교용지”, “주차장”, “주유소용지”, “창고용지”, “도로”인 지역, 그리고 지목이 “체육용지”인 지역 중에서 용도가 “운동장”, “체육시설”, “광장”, “수련시설”을 불투수면적에 포함되는 지역으로 정의하고 있다. 그리고 지목이 “공장용지”, “학교용지”, “주차장”, “주유소용지”, “창고용지”, “도로”일 경우에는 용도와 상관없이 불투수면적으로 정의하도록 하고 있다.

그러나 이 산정지침에서 명시하고 있는 지적도(Land registration map)는 지번(Parcel number, PNU)에 따른 지목(land use) 정보만을 제공하기 때문에 산정지침에서 제시하고 있는 불투수지역 정의에 한계가 있다. 즉, 산정지침에서는 지목이 “대지”와 “체육용지”일 경우에는 그 용도를 함께 고려하여 불투수지역으로 정의하기 때문에, 지목 정보와 함께 지적도에서는 제공되지 않는 용도 정보가 동시에 필요하다. 지적도가 지번 단위로 구축되어 있기 때문에, 임의 지번에 대한 용도의 파악 역시 지번 단위로 구축이 되어 있는 정보가 필요한데, 이 정보는 국토교통부의 토지특성정보(Land property data)를 이용할 수 있다. 이 토지특성정보 자료는 지번에 따른 상세한 정보를 가지고 있다. 지적도는 지리정보시스템에서 이용할 수 있는 벡터(vector) 형식의 파일로 제공되지만, 토지특성정보는 지번에 대한 상세한 정보를 가지고 있는 Comma Separated Values (CSV) 형식의 파일로 제공이 되며, 산정지침에서 제시하고 있는 불투수지역의 정의는 지적도와 토지특성정보를 병합해야만 가능하다. 즉, 산정지침에서 지적도를 이용하도록 명시하고 있지만, 지적도는 용도 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 토지특성정보 자료와의 병합이 반드시 필요하다.

산정지침에 따른 불투수지역의 정의는 지목과 용도의 정보가 필요한데, 지적도와 토지특성정보를 지번에 근거하여 병합하는 방법 외에, 불투수지역 정의에 필요한 정보가 병합된 형태로 제공되는 자료가 이미 존재한다. 국토교통부에서는 CSV 형식의 토지특성정보 자료와 함께, 지적도와 마찬가지로 벡터 형식의 파일인 토지특성공간정보(Land property map)를 제공하고 있다. 이 자료는 토지특성정보와 마찬가지로 도형ID, 고유번호, 법정동코드, 법정동명, 지번지목부호, 지목명, 용도지역명, 공시지가, 데이터기준일자 등의 27개의 지번에 따른 상세한 정보를 가지고 있는데, 지번에 대한 공간정보를 포함하고 있기 때문에, 다른 자료와의 병합이 필요하지 않다.

불투수지역의 정의는 임의 지점의 토지 이용 조건에 의해서 정의될 수도 있지만, 토지가 어떻게 피복이 되어 있는지에 의해서도 가능하다. 토지의 피복 상태에 대한 정보는 환경부의 토지피복도를 이용할 수 있다. 토지피복도는 1998년 11월부터 2018년 12월까지의 구축단계, 2010년 2월부터 2018년 12월까지의 고도화, 2019년 6월부터 2021년 12월까지의 현행화를 거쳤으며, 이 과정에서 토지피복 종류를 7개 항목으로 나누는 대분류, 23개 항목으로 나누는 중분류, 41개 항목으로 나누는 세분류로 구축이 되어 왔다. 토지피복도의 구축단계와 고도화에서는 지역마다 자료의 생성시기에 차이가 있었지만, 2019년부터인 현행화에서는 전국을 대상으로 매년 세분류 토지피복도를 생성하여 제공하고 있다. 지적도와 지적도 기반인 토지특성정보와 토지특성공간정보 자료들이 실제로는 1년 미만의 짧은 갱신주기를 가지고 있는 것에 비해서, 토지피복도는 1년 단위로 생성되어 제공되고 있기 때문에 불투수지역 정의의 시계열적 측면에서 갱신주기가 길다고 할 수 있지만, 연단위로 불투수면적률에 대한 판단에 목적을 둔다면, 토지피복도 역시 불투수면적률 파악에 이용될 수 있을 것으로 보인다(Table 1).

2.2 불투수면적률 산정 대상 지역 및 자료 수집

국립환경과학원은 전국에 대해서 불투수면적률을 산정하였는데, 2017년을 기준으로 서울특별시가 52.84%로 가장 높았다(^{NIER, 2019}). 이에 본 연구에서는 서울특별시 전체 및 각 구를 대상으로 하여 지리정보자료에 의한 불투수면적률 산정 과정 및 결과에 대해서 비교 및 검토하였다. 서울특별시에는 25개의 구가 있는데, 중구가 9.96 km²으로 가장 적은 면적을 차지하고 있으며, 서초구가 46.98 km²로 가장 넓은 면적을 차지하고 있다(Fig. 1).

Fig. 1. Twenty-five districts to determine the impervious area ratio with three geographic information datapoints.

본 연구에서 불투수면적률 산정에 필요한 자료는 지적도, 토지특성정보, 토지특성공간정보, 토지피복도인데, 토지피복도를 제외한 지적도, 토지특성정보, 토지특성공간정보는 국토교통부의 공공데이터포털에서 수집하였다(^{MOLIT, 2022}). 토지피복도는 환경부의 환경공간정보서비스에서 수집하였다(^{ME, 2022}). 토지이용 및 토지피복 조건은 시계열적으로 변화하기 때문에 자료의 생성시기가 명시될 필요가 있는데, 지적도는 2022년 08월 기준 자료인 LSMD_CONT_LDREG_ 11_202208.shp 파일을 이용하였으며, 토지특성정보는 2022년 03월 31일 기준 자료인 AL_11_D195_20220331.csv 파일을 이용하였다. 그리고 토지특성공간정보는 구 단위로 제공되는데 2022년 08월 16일 기준 자료인 AL_11110_D194_ 220816.shp 등의 25개 파일을 이용하였고, 토지피복도는 2021년 12월 20일 기준 자료를 이용하였다.

2.3 지리정보자료를 이용한 불투수면적률 산정 방안 검토

불투수면적률 산정지침에서는 지적도를 이용하도록 명시하고 있으나, 지목 정보와 함께 용도 정보를 함께 고려해야 하기 때문에 실제로는 지적도만을 이용하여 이 불투수면적률을 산정할 수 없다. 즉, 지목 정보를 가지고 있는 지적도와 함께 용도 정보를 가지고 있는 다른 자료를 병합해야만 불투수지역 정의가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 산정지침에서 명시하고 있는 지적도를 이용하여 지목을 정의하고, “대지”와 “체육용지”에 대한 용도 정의를 위해서 토지특성정보 자료를 병합하여 불투수지역을 정의하였다. 그런데 이 지적도와 토지특성정보 병합 자료는 자료의 생성 시기가 정확하게 일치하지 않기 때문에, 경우에 따라서는 지목이 “대지”와 “체육용지”일 때에 용도의 구분이 어려울 수도 있다. 이에 비해서, 토지특성공간정보는 지적도와 마찬가지로 지번에 대한 공간정보를 포함하면서, 동시에 각 지번에 대해서 용도를 포함한 상세한 정보를 가지고 있기 때문에, 이 토지특성공간정보는 지번에 대한 지목 및 용도 정보를 정의하기 위해서 다른 자료와 병합할 필요가 없다. 지적도와 토지특성정보를 병합한 후에는 지목과 용도에 의해서 불투수지역을 정의하는 과정은 토지특성공간정보 자료를 이용할 때와 동일하였다. 불투수지역의 정의는 토지이용 또는 토지피복이 투수 또는 불투수에 해당하는지에 대한 판단이 이루어져야 하는데, 산정지침에서는 지목과 용도에 의해서 불투수지역에 대한 정의만 제시되어 있다. 따라서 산정지침에서 명시하고 있는 지목과 용도에 대해서 불투수지역을 정의하였으며, 이외의 지역에 대해서는 모두 투수지역으로 정의하였다. 산정지침에서는 지목이 “대지”일 경우에 용도를 함께 고려하도록 제시하고 있는데, “주거지역”, “상업지역”, “공업지역”, “개발제한구역”, “용도미지정”이 불투수지역에 해당이 된다. 따라서 지적도와 토지특성정보가 병합된 자료와 토지특성공간정보에서 지목이 “대지”일 경우에 용도가 “개발제한구역”, “근린상업지역”, “유통상업지역”, “일반상업지역”, “제1종일반주거지역”, “제1종전용주거지역”, “제2종일반주거지역”, “제2종전용주거지역”, “제3종일반주거지역”, “준공업지역”, “준주거지역”, “중심상업지역” 등과 같이 산정지침에서 불투수지역 용도에 해당할 경우에 그 지역을 불투수지역으로 정의하였다. 지목이 “공장지역”, “학교용지”, “주차장”, “주유소용지”, “창고용지”, “도로”인 지역에 대해서는 용도에 대한 정보를 고려하지 않고 지목에 의해서만 불투수지역으로 정의하였다. 마지막으로 지목이 “체육시설”일 경우에는 용도를 고려해야 하는데, 용도가 “운동장”, “체육시설”, “광장”, “수련시설”일 경우에 불투수지역으로 정의하도록 산정지침에서는 제시하고 있다. 그런데, 지번에 대한 용도 정보를 가지고 있는 토지특성정보와 토지특성공간정보 모두 지목이 “체육용지”인 지역에 대한 용도에는 “체육시설”, “광장”, “수련시설”은 존재하지 않는다. 따라서 지목이 “체육시설”일 경우에는 “운동장”인 지역만이 불투수지역으로 정의되었다.

투수지역과 불투수지역에 대한 구분은 토지피복도에 의해서도 가능하다. 토지피복도는 토지의 피복 상태에 따라서 단독주거지역, 공업지역, 공항, 목장, 자연초지 등의 41개 항목으로 분류하고 있으며 각 항목에 대해서 투수 및 불투수지역에 대해서도 정의되어 있다. 토지피복도의 41개 항목에서 투수지역에 해당하는 지역은  “경지정리가된 논”, “경지정리가안 된 논”, “경지정리가된 밭”, “경지정리가 안 된 밭”, “과수원”, “기타재배지”, “활엽수림”, “침엽수림”, “혼효림”, “자연초지”, “골프장”, “묘지”, “기타초지”, “내륙습지”, “갯벌”, “해변”, “강기슭”, “암벽바위”, “채광지역”, “운동장”, “기타나지”, “하천”, “호소”, “해양수”이며, 불투수지역에 해당하는 지역은 “단독주거시설”, “공동주거시설”, “공업시설”, “상업⋅업무시설”, “혼합지역”, “문화⋅체육⋅휴양시설”, “공항”, “항만”, “철도”, “도로”, “기타교통통신시설”, “환경기초시설”, “교육⋅행정시설”, “기타 공공시설”, “목장⋅양식장”, “염전”이다. 그런데 “시설재배지”에 대해서는 “투수/불투수”로 정의하고 있는데, 본 연구에서는 불투수지역으로 정의하였다(Table 2).

3.1 지리정보자료에 의한 불투수면적률 산정 결과

본 연구에서는 산정지침에서 제시하고 있는 불투수면적률을 지적도와 토지특성정보를 병합한 자료, 토지특성공간정보, 토지피복도의 세 가지 자료를 이용하여 산정하여 비교하였다(Fig. 2). 지적도와 토지특성정보 병합자료에 의하여 불투수면적률을 산정한 결과 강북구에서 38.96%로 최소를 보였으며, 동대문구에서 83.01%로 최대를 보였다. 그리고 서울특별시 전체에 대한 불투수면적률은 54.14%로 나타났다. 토지특성공간정보를 이용하여 불투수면적률을 산정하였을 경우에는 강북구에서 38.98%로 최소를 보였으며, 동대문구에서 83.02%로 최대를 보였다. 그리고 서울특별시 전체에 대해서는 54.15%의 불투수면적률을 보였다. 또한 토지피복도에 의해서 불투수면적률을 산정하였을 경우에는 강북구에서 37.62%로 최소를 보였으며, 동대문구에서 76.63%로 최대를 보였으며, 서울특별시 전체에 대해서는 52.28%의 불투수면적률을 보였다. 토지피복도에서 시설재배지는 투수 또는 불투수로 정의할 수 있기 때문에 이 정의에 따라 불투수면적률이 달라질 수 있는데, 시설재배지가 차지하는 면적의 비율은 강북구에서 0.00%부터 금천구에서 1.49%로 서울특별시의 경우에는 이 지역에 대한 투수 또는 불투수 지역 정의는 불투수면적률에 큰 차이를 발생시킨다고 보기 어렵다(Table 3).

Fig. 2. The impervious area ratio by three geographic information datapoints in 25 districts.

서울특별시 전체로 볼 때, 지적도와 토지특성정보 병합 자료에 의한 결과는 토지특성공간정보에 의한 결과와의 차이는 0.01%였으며, 토지피복도와의 차이는 1.86%였다. 그리고 토지특성공간정보에 의한 결과와 토지피복도에 의한 결과와의 차이는 1.87%로, 토지피복도에 의한 불투수면적률이 다른 자료와의 차이가 큰 것으로 나타났다. 각 구 단위로 차이를 비교하면, 지적도와 토지특성정보 병합 자료에 의한 결과는 토지특성공간정보에 의한 결과 차이와 은평구에서 -0.92%부터 중구에서 0.90%의 범위를 보였으며, 토지피복도에 의한 결과 차이와는 강서구에서 -9.48%부터 서대문구에서 8.33%의 범위를 보였다. 그리고 토지특성공간정보에 의한 결과와 토지피복도에 의한 결과 차이는 중구에서 -9.48%부터 서대문구에서 8.36%의 범위를 보였다. 즉, 불투수면적률은 산정에 이용된 자료에 의해서 적게는 0.90%(지적도에 토지특성정보를 병합한 자료와 토지특성공간정보 자료)에서 많게는 9.48%(지적도에 토지특성정보를 병합한 자료와 토지피복도)의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 즉, 지적도와 토지특성정보 자료들을 병합하여 불투수면적률을 산정한 결과와 토지특성공간정보 자료를 이용하여 산정한 결과는 큰 차이를 보이지 않았으며, 토지피복도에 의해 불투수면적률을 산정하였을 때에는 다른 두 자료에 의한 결과와 일부 지역에서 적지 않은 차이를 보였다.

3.2 불투수면적률 차이 발생 원인 검토

불투수면적률은 분석 대상 지역을 투수 또는 불투수로 정의로 정의한 뒤에 전체면적에서 불투수지역으로 정의된 지역의 면적이 얼마나 되는지에 의해 정의되는 비율로, 투수 또는 불투수 정의를 위해 사용된 자료에 따라 그 비율이 달라질 수 있다. 이는 분석에 이용된 자료가 분석의 시점에 대해서 투수 또는 불투수를 얼마나 잘 반영하는지에 의한 차이라고 하기보다는, 분석에 이용된 자료의 토지이용 또는 토지피복 분류 체계가 어떻게 이루어졌는지에 의한 판단 차이라고 보는 것이 합리적이다. 즉, 지적도 및 이에 기반한 자료인 토지특성정보나 토지특성공간정보 자료들은 토지의 피복 상태를 표현한다고 보기보다는 토지의 이용 상태를 표현하고 있는 것이며, 토지피복도는 위성영상이나 항공사진에 의해서 취득된 영상자료에 근거하여 토지의 피복 상태를 표현하고 있는 것이다.

이로 인해 발생한 차이를 비교하면, 우선 강서구의 경우에 불투수면적률이 지적도와 토지특성정보 병합 자료에 의해서는 41.83%이고 토지특성공간정보에 의해서는 41.84%인데 비해서 토지피복도에 의해서는 51.32%로 약 10%정도 크게 나타났는데, 이는 강서구의 서쪽에 위치한 김포공항에 대한 토지이용과 토지피복의 분류 방법 차이와 함께, 동쪽 지역에 대한 토지이용에 대한 정보가 제공되지 않았기 때문이다. Fig. 3(a)는 2021년도 기준 영상자료로 강서구 서쪽에 점선으로 표시된 지역에 김포공항이 위치하고 있는데, 토지특성정보와 토지특성공간정보에서는 이 지역을 ‘잡종지’로 분류하기 때문에 Fig. 3(b)에서 보이는 것처럼 투수지역으로 분류가 되었는데, 토지피복도에서는 Fig. 3(c)에서 보이는 것처럼 이 지역에 대해서 공항 건물, 활주로, 초지 등을 구분하여 투수지역 뿐만 아니라 불투수지역으로도 분류가 이루어졌다. 즉, 토지의 용도와 피복 상태에 의한 차이라고 할 수 있다. 그리고 산정지침에서는 분석 대상 지역의 면적에서 불투수지역이 얼마나 차지하는지로 불투수면적률을 정의하고 있기 때문에, 불투수지역으로 정의되지 않는 지역들은 모두 투수지역으로 정의해야 한다. 따라서 Fig. 3(b)에 화살표로 표시한 지역처럼 지적도 및 토지특성공간정보에서 자료가 제공되지 않은 지역은 모두 투수지역으로 분류가 되었기 때문에 토지피복도에 의한 불투수면적률과 차이가 발생하였다. 이렇게 지적도 및 토지특성공간정보 자료에서 정보가 제공되지 않는 지역이 투수지역으로 정의되는 경우는 강서구뿐만 아니라 모든 구에서 발견되었다.

Fig. 3. Comparison of the impervious area ratio in Gangseo-gu.

토지의 용도와 피복 상태에 의한 불투수면적률 산정 결과 차이는 공항과 같이 넓은 지역에 의해서만 발생하는 것이 아니라, 주거지역에서도 발생하였다. 예를 들면, Fig. 4(a)는 서대문구의 아파트 밀집 지역에 대한 2021년도 기준 영상자료로 이 지역은 건물과 함께 투수지역에 해당하는 잔디밭이 조성되어 있다. 토지특성공간정보에서는 지적도 정보에 근거하기 때문에, Fig. 4(b)에서 보이는 것처럼 아파트 단지 전체가 ‘대지’로 분류되어 있기 때문에 대부분 불투수지역으로 분류가 되었다. 그러나 토지피복도에서는 토지의 피복 상태가 다른 건물과 잔디밭 등을 구분하여 표현하기 때문에, Fig. 4(c)에서 보이는 것처럼 아파트 밀집 지역 내에 불투수지역뿐만 아니라 투수지역도 함께 정의가 되었다. 즉, 지적도 기반의 자료에서는 지목 및 용도 정보가 주소 단위로 생성되어 있기 때문에 하나의 주소에 대해서는 투수지역과 불투수지역에 대한 구분이 이루어질 수 없다. 그러나 토지피복도는 토지의 피복 상태를 주소 단위로 분류하지 않기 때문에, 하나의 주소에 대해서도 투수지역과 불투수지역에 대한 구분이 가능하다.

Fig. 4. Comparison of the impervious area ratio in a residential complex area.

이러한 차이는 ‘학교용지’에서도 발생하였다. Fig. 5(a)는 서대문구 남쪽에 위치한 지역인데 토지특성공간정보에서는 빨간색으로 표시된 영역이 ‘학교용지’에 해당한다. 산정지침에서는 ‘학교용지’를 불투수지역으로 구분하고 있기 때문에, Fig. 5(b)에서 보이는 것처럼 이 지역이 모두 불투수지역으로 분류되었다. 그러나 토지피복도에서는 이 지역 내에 존재하는 산림 및 초지를 구분하고 있기 때문에 Fig. 5(c)에서 보이는 것처럼 불투수지역뿐만 아니라 투수지역으로도 분류가 이루어졌다.

Fig. 5. Comparison of the impervious area ratio in a school site.

불투수면적률 산정을 위한 자료의 이용 과정에 대해서 살펴보면, 앞서 언급된 바와 같이, 불투수면적률을 정의하기 위한 산정지첨에서는 지적도를 이용하도록 제시하고 있는데 지적도에는 용도 정보가 없기 때문에 지적도만을 이용하여 불투수면적률을 산정할 수 없다. 따라서 지적도에 지번에 근거하여 토지특성정보를 병합하거나, 이미 지번에 대한 지목 및 용도 정보를 가지고 있는 토지특성공간정보 자료를 이용하여야 한다. 이러한 두 가지 방법에 의해 산정지침에서 제시하고 있는 불투수면적률을 산정할 수는 있겠으나, 현실적으로 어려운 부분이 존재한다. 이에 대해 살펴보면, 표 2는 지적도, 토지특성정보, 토지특성공간정보가 가지고 있는 번지의 개수로, 최소 개수를 가지는 금천구에서 지적도는 19,904개, 토지특성정보는 181,628개, 토지특성공간정보는 19,902개이며, 최대 개수를 가지는 성북구에서 지적도는 54,252개, 토지특성정보는 525,188개, 토지특성공간정보는 54,249개이다(Table 4). 공간정보를 가지고 있는 지적도와 토지특성공간정보에 비해서, 토지특성정보는 약 9배 정도 많은 수의 번지를 가지고 있는데 이는 임의의 번지에 대해서 용도나 공시지가 등의 정보가 변경될 때 그 번지에 대한 정보가 누적되기 때문이다. 이 지적도 기반의 자료들은 최소 1년에 한 번 이상 갱신되는데, 이러한 갱신은 번지의 생성, 분할, 삭제로 볼 수 있다. 그런데 이 때, 제공되는 자료의 생성시기가 수개월 정도의 차이가 발생할 때에는 자료 상호간 번지가 불일치할 가능성 역시 존재한다. 따라서 지적도와 토지특성정보를 병합할 때에 지목에 대한 용도를 판단할 필요가 있는 경우에 용도를 파악할 수 없는 경우가 존재할 가능성이 있다. 따라서 생성시기가 다른 두 자료를 병합할 때에는 지목에 대한 용도 정의 가능 여부가 산정 결과에 미치는 영향을 파악할 필요가 있을 것으로 보인다. 토지특성공간정보 자료의 경우 동일한 시점에 대해서 지목과 용도가 정의되어 있기 때문에 이러한 한계점을 피할 수는 있겠으나, Fig. 3(b)에서와 같이 공간적으로 정보가 제공되지 않는 지역이 존재하기 때문에 이 경우에도 불투수면적률 산정 결과에 대한 검토가 필요할 것으로 보인다.

토지피복도를 지적도 기반의 자료들과 비교하면, 지적도 기반의 자료는 1년 미만인데 비해 상대적으로 갱신주기가 길다는 것이다. 따라서 토지피복도의 1년의 갱신주기가 토지의 피복 상태를 충분히 반영할 수 있는지에 대한 검토가 필요한 것으로 보인다. Fig. 6(a) - (d)는 앞서 주거지역에서의 자료에 의한 불투수면적률의 차이에 대해 기술되었던 지역으로, 토지피복도에서 토지피복 상태의 시계열적 변화를 얼마나 반영할 수 있는지에 대해 보여주는 것이다. 본 연구에서는 2022년에 제공되는 토지피복도를 이용하였는데, 이는 2021년도의 영상자료를 이용하여 제작된 것이다. 이 지역의 경우 Fig. 6(a)에서 보이는 것처럼 2019년에는 주거시설에 대한 공사가 이루어지고 있었기 때문에, 나지로 분류되어 Fig. 6(b)에서 보이는 것처럼 투수지역으로 정의될 수 있다. 그리고 이 지역에 대한 2021년도 영상자료에 의하면, Fig. 6(c)에서 보이는 것처럼 아파트 밀집지역에 대한 공사가 완료되었으며, 이에 Fig. 6(d)에서 보이는 것처럼 투수지역과 불투수지역으로 나누어 정의될 수 있다. 즉, 현재 토지피복도 자료는 지적도 기반의 자료와 같이 수개월 이내의 변화를 반영할 수는 없겠으나, 토지피복 상태의 연단위 변화는 충분히 반영할 수 있을 것으로 보인다.

Fig. 6. Land cover maps in 2019 and 2021.