지체시간은 중요한 수문학적 응답특성 중의 하나로서, 유역의 형태적 특성으로부터 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 일반적으로 유역의 형상은 집수평면에 대한 각종 형상디스크립터를 통하여 표현할 수 있다. 본 논문에서는 최근 집수평면에 대한 새로운 형상지수로서 Moussa(2003)에 의하여 제안된 등가타원의 기하학적 특성을 지체시간 해석에 적용하였다. 강우-유출 관측자료의 지체시간은 Nash(1960)의 적률법을 이용하여 추정하였고. 우리나라의 3개 유역에 대한 사례분석을 통하여, 유역의 형태적 특성과 지체시간 사이의 관계를 분석하였다. 또한 상류지역으로부터 하류지역까지 등가타원의 형상이 변환되어 가는 양상을 고찰하였다. 그 결과, 등가타원을 기반으로 한 신집수형상디스크립터 a+b 및 $a+b+{\epsilon}OM$와 지체시간 사이에는 비교적 양호한 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었고 등가타원의 형상은 하류방향을 따라 인의 형태로 접근해 감을 알 수 있었다. 또한 불규칙한 평면의 형상을 표현하기 위한 밀집도의 개념을 적용해 보고자 시도하였다.
이 연구는 지리 정보 시스템을 활용하여 우리나라 소아 전문 치과 병·의원의 접근성을 평가하고 접근성이 가장 좋은 지역과 좋지 못한 지역을 정량적으로 비교, 분석하고자 하였다. 분석 결과 서울에서 가장 높은 정도의 밀집도를 보여주었고, 경북과 전북에서 가장 낮은 정도의 밀집도를 보여주었다. 서울은 10 km 기준에서 모든 행정구역에서 100%의 서비스 면적 비율을 보여주어 서울의 모든 지역에서 수요가 발생할 수 있음을 나타냈다. 하지만 경북, 전북의 경우 절반 이상의 행정구역에서 0%의 서비스 면적 비율을 보여주었다. 초등학교에서 가장 가까운 소아치과 병·의원까지의 거리를 살펴보았을 때 서울은 평균 3.45 km였으나 경북, 전북은 각각 43.66 km, 40.57 km로 서울에 비해 각각 12.66배, 11.76배에 달하는 평균 거리를 보여주었다.
자기누설탐상시스템은 지하에 매설된 가스관에서 발생되는 부식이나 크랙 또는 기계적 변형을 탐지하기 위한 방법으로 비파괴검사 방법의 하나이다. 가스관은 Nd자석에 의해 착자가 되고, 가스관에 부식이 발생했을 경우 가스관의 단면적이 작아지게 되어 자기누설이 발생하며, 발생된 자기누설을 홀센서로 검출하여 부식의 유무, 크기, 모양 등을 판별하게 된다. 가스관에는 한 개의 독립적인 부식도 있지만, 다수의 부식이 밀집되어 나타나기도 한다. 다수의 부식이 밀집되었을 경우 부식간의 거리에 따라 하나의 부식으로 판정되기도 하며, 그에 따라 부식의 깊이를 판정하는데 있어 정확성이 저감된다. 따라서 본 논문에서는 다수의 부식이 밀집되어 발생할 경우 자기적 영향을 분석하고, 깊이 판정에 있어 정확성을 높이기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해서 실제 결함을 제작하여 실험하고, 해석하여 비교하였으며 밀집된 다수의 부식에 의한 자기적 영향에 대하여 고찰하였다.
본 연구는 골목상권 영역을 실제 점포 중심으로 영역을 구체화하여 대규모 상점들이 밀집한 발달상권, 전통시장 상권을 제외하고 영역을 설계하였다. 뿐만 아니라 지자체 또는 국가가 관리하고 있는 행정통계 및 조사통계 자료인 사업체조사, 상가업소DB 등 실제 데이터를 활용하여 신뢰성과 합리성이 확보될 수 있는 골목상권의 영역설정 방법을 개발했다. 도로명주소의 동일 '길'주소에 해당하는 점포들의 수를 '길'단위 길이 당 점포수로 변환하여 밀도화 하고, 이를 동질성 있게 분류하여 영역을 설정하는 방법으로 설계를 추진하였다. 특히, 분석 결과를 바탕으로 영역을 설정하는 데 있어서 토지 소유권을 구획하는 필지 연결선인 지적선을 활용함으로써 끊임없이 골목 양쪽을 적용하여 구분할 할 수 있도록 하였다. 도출된 골목상권 영역을 밀집도에 따라 5개 그룹으로 분류하였다. 이는 골목상권에 대한 다양한 활용성을 위해 밀집되지 않은 상권부터 밀집된 상권을 구분하여 이용자들은 본인의 관심 상권에 대해 효용적 접근이 가능할 것이라 판단된다.
본 논문에서는 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
충남 아산과 온양 근교의 용두천과 온양천 유역 그리고 천안 백석동에서는 청동기 시대 주거지가 다수 발견되었다. 백석동에는 약 $1.3km^2$에 207기의 주거지가 집중해 있고 용두천과 온양천 유역에는 $49.2km^2$에 177기의 주거지가 산발적으로 분포해 있다. 이 지역들의 청동기 시대 주거지는 대부분 구릉지에 입지해 있으며, 구릉지의 지형환경은 일부 지질적 차이를 제외하고는 매우 유사하다. 본 연구에서는 충남 용두천과 온양천 유역의 청동기 시대 주거지 밀집 구역의 지형환경을 분석하고 그 결과를 백석동 연구 결과와 비교하였다. 연구 결과 이 지역들의 주거지 밀집구역은 정부평탄면과 정부사면, 상부곡벽사면의 사면 미지형과 남동 사면으로 이루어져 있다. 사면경사는 완경사지가 많이 나타나지만 사면 미지형과 사면방향에 비해 특정 경사면에 편중되는 경향이 적어 주거지 밀집 구역의 특징적인 지형환경으로 규정하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서 도출한 지형환경 특징은 일부 사례 지역에 국한된 것이 아니고 충청남도 일대의 구릉지에 입지했던 청동기 시대 주거지들의 밀집에 주요한 요인이었을 가능성을 보여주고 있다.
도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하고 예측 및 예방하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 기존의 연구 중에 지하매설물의 밀도(즉, 대상 공간 주변 지중에 설치된 매설물의 공간적인 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 활용한 위험도 분석 연구는 미비하다. 본 논문에서는 GIS기반 공간정보 데이터를 활용하여 지하에 설치되어 있는 매설물의 선형밀도(line density)를 분석하고, 이를 이력지반함몰 발생 현황과 연계하는 연구를 수행하였다. 분석 대상 지역에 대하여 2010~2015년 사이에 발생한 29개 이력지반함몰과 6종 지하매설물 선형밀도의 상관관계를 극대화하기 위한 최적화 알고리즘을 개발하였고, 보편적인 분석을 위해 정규선형밀도의 개념을 제안하였다. 분석 대상 지역의 정규선형밀도를 5개 등급(1등급 최저, 5등급 최고)으로 구분하였으며, 최적화 알고리즘을 적용할 경우 이력지반함몰 위치에서 정규선형밀도가 4등급 이상인 경우가 약 80%이상으로 나타났다. 제안된 최적화 알고리즘을 활용하여 지하매설물의 밀집도 분석 결과를 지반함몰 위험도 분석에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
GIS(Geographical Information System)의 네트워크는 실세계의 도로망, 전기망, 상하수도관 등을 표현한다.[4] 우리는 네트워크 분석 기능 중 자원 할당과 입지설정과 관련된 기능들의 Gothic 시스템에서 구현하였다. 자원 할당 문제는 네트워크 상에 자원을 공급하는 공급지와 자원이 이동하는 경로, 그리고 자원의 수요지가 존재할 때, 공급지의 자원 공급 능력과, 자원의 이동 비용, 그리고 자원의 수요량과의 연관관계를 고려하여 자원이 할당되는 지역을 설정해 주는 문제이다. 입지 설정 문제는 자원을 공급하는 서비스 센터의 위치를 결정해 준다. 센터의 위치는 인구로 대표되는 소비자의 분포와 이동 비용에 의해 결정된다. 입지 설정은 어떤 지점의 인구 밀집도를 분석해 주는 포텐셜(potential) 함수[3]와, 소비자들의 이동을 최소화시킬 수 있는 센터의 위치를 설정해 주는 두 기능으로 구성된다. 센터의 위치를 설정해 주는 문제는 높은 계산 량을 요구하므로, 본 시스템에서는 네트워크 클러스터링을 이용하여 연산의 양을 줄이는 Approximation 기법을 사용하였다.
도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 COVID-19 대유행에 따른 다중밀집시설 중 하나인 서울역 역사를 대상으로 사회적 거리(Social Distance) 유지 및 보행동선체계 구축에 따른 효과분석을 진행하였다. 분석을 위해 서울역 CAD 및 철도역사 이용객 수 조사를 통하여 서울역 보행 Network를 구축하였으며, Social Force Model을 활용하여 사회적 거리(Social Distance)를 유지하는 보행자를 구현하였다. 이를 바탕으로 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 보행동선체계 도입 시 현황과 비교하여 평균보행속도가 감소하였으나 평균보행밀도의 경우 보행 서비스수준(LOS) 'C'를 유지하는 것으로 분석되어 보행동선체계의 효과가 입증되었으며, 향후 보행계획 시 보행 시뮬레이션 모델로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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