본격적인 인구감소 시대에 들어선 가운데 지방 도시들은 사회적 인구 유입도 어려운 상황을 고려하여 생활인구 유도를 통한 도시 활력 증진을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터를 활용한 도시활력도 분석을 위해 인구감소 지역인 부산광역시 행정동을 대상으로 주민등록인구와 생활인구의 시공간 분포특성을 비교하였다. 다음으로 행정동을 인구증감의 변화 양상으로 유형화한 후, 도시쇠퇴 및 활력 관련 지표를 사용하여 유형별 지역 특성을 분석하였다. 시공간 분포특성 분석결과, 주민등록인구와 생활인구 밀도 분포패턴은 대체로 비슷한 패턴을 보였으나, 원도심 지역에서 주민등록인구 밀도가 낮으면서 생활인구 밀도가 높은 반대의 특성을 가지는 지역이 나타났다. 주민등록인구와 생활인구의 변화 양상은 상당한 차이를 보였으며, 주민등록인구는 밀도가 낮은 지역에서 인구가 감소하는 반면, 생활인구는 밀도가 높은 지역에서 감소하는 경향을 보였다. 생활인구 감소 군집에 인접해서 인구증감의 지역 간 격자가 큰 군집이 나타나, 인구 밀도가 높은 지역에서 주변 지역에 생활인구가 확산하는 전이효과가 나타날 가능성을 시사했다. 유형화 결과, 주민등록인구가 감소하는 지역에서도 통근·통학 또는 방문으로 인한 활발한 인구 유입이 있었으며, 이러한 지역은 사업체 수의 증가를 유지하고 있어, 산업·경제적 성장이 존재함을 확인하였다. 다만 부산의 약 47% 행정동은 주민등록인구와 생활인구가 모두 감소하고 지역 쇠퇴가 진행되고 있었으며, 이러한 지역에 대해 우선적인 도시 활력 증진을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 교통과 통신의 발달로 인한 도시활동의 한계거리 증가와 이동량의 증가로 지역간 교류가 날로 확대되는 점을 고려해 주민등록인구뿐만 아니라 도시계획지표로서의 생활인구 데이터의 활용 필요성을 제시하였다.
기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.
대도시권은 인구나 경제활동이 주변지역으로 재배치됨에 따라 주변지역에서 새로운 중심지가 형성되는 패턴으로 변화하고 있다. 중심도시와 주변지역의 중심성 변화는 대도시권에서 발생하는 공간상호작용의 패턴을 변화시킨다. 본고에서는 서울대도시권의 통근통학통행을 통하여 공간상호작용의 변화 패턴을 고찰하였다. 서울과 접한 지역에서는 역외통행의 비중이 감소하고 있는 반면, 서울로부터 거리가 먼 지역에서는 역외통행의 비중이 증가하고 있다. 그리고 시간이 흐름에 따라 역외로 유출되는 최대통행의 목적지 분포가 점차 다원화하고 있으며, 서울 주변지역에서 서울을 목적지로 하는 역외통행률 또한 감소추세를 나타내었다. 서울대 도시권의 상호작용 변화는 대체로 인접한 지역들간에 강하게 이루어졌으며, 중심도시인 서울에서 유출되는 역외통행의 변화가 현저하였다. 통행량의 증감에 따른 상호작용변화의 유사성 분석에서는 용인 서울 수원 화성 등지가 상호작용변화의 속성을 뚜렷하게 보여주었다.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
경제적, 환경적 이유에서, 승용차 이용을 억제하고 대중교통수단 분담율을 제고하는 교통정책은 수도권 지자체에게 있어 매우 중요한 과제이다. 통행행태를 근본적으로 이해하는 것은 이러한 정책의 수립과 집행에 매우 중요한 필요조건이다. 소규모 샘플자료를 이용, 특정한 통행 행태와 몇몇의 사회경제적 혹은 지리공간적 변수들 간의 상관관계에 대한 횡단면적 분석을 행하는 것이 이 분야 전통적인 연구주제였다. 연구결과는 스냅샷과 유사한, 시공간적으로 제한된 정보만을 제공한다. 그러나, 통행은 공간적으로 상이한 장소에서 벌어지는 일상활동 참여로부터 파생되며, 일상 활동계획 상에서의 활동-통행 간 순서 관계는 통행 행태의 중요한 틀이다. 본 연구는 다차원 정보배열비교법과 핵심정보배열추출기법을 이용, 서울시민의 일일 대중교통 이용 자료인 스마트 카드 자료를 분석하여 서울시내 대중교통 이용 행태의 일반 특성을 탐구한다. 분석 결과 서울 강남/북 간 버스-전철 연계통행과 간선버스 통행간 통행 행태의 중요한 차이를 확인할 수 있었다. 즉 통행패턴은 보통 강북과 강남 권역 안에서 형성이 되어 있어, 자연 장애물인 한강을 건너 강남/북을 가로지르는 통행패턴은 상대적으로 적었다. 또한 강북과 강남 각각의 권역 안에서 CBD를 들르는 통행패턴은 보통 전철 혹은 지선버스-전철의 연계교통수단을 이용하는 데 반해 지선버스 혹은 간선버스만을 이용하는 통행패턴은 CBD가 아닌 지역으로 목적지가 국한되는 경향이 있다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강우자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변동성 파악이 가능한 장점이 있지만 대기 중 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강우량을 산정하므로 시공간적 오차가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다변량 Copula 함수를 활용하여 레이더 강우에 존재하는 시공간적 오차를 규명하고 레이더 강우앙상블 생산기법을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 추가적으로 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다.
한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.
본 연구에서는 해상교통관제제도(VTS)가 적용된 연안해역에서 해상통항흐름에 영향을 미치는 요소를 알아보고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 해상교통환경조사는 2007년도부터 2012년까지 어장, 어로활동 및 해양구조물에 대한 마로해 인근해역에 대해 현지 조사방법을 사용하였다. VTS에서 제공하는 서비스종류에 대해 국제표준과 국내 적용 규정을 비교하고 2011년 연안해역에서 제공된 서비스에 대해 분석하였다. 동 해역의 해상교통흐름은 레이더와 선박자동식별장치 정보를 시공간적으로 중첩시켜 최근 6개월간 흐름패턴을 조사하였다. 연구 대상해역은 서남해 진도 인근해역($3,800km^2$)으로 통항분리제도와 탱커선통항금지해역 및 다도해해상국립공원을 포함하고 있다. 연구결과 연안해역에서 제공되는 서비스를 통해 해양사고를 18% 감소시켰다. 서비스 제공수준은 비정규분포를 보이며 공정능력은 향상된 것으로 나타났다. 안전한 해상교통환경 유지하기 위해 정기적인 연안해역 모니터링 및 관리체계의 확립에 대한 대응이 요구된다.
지난 2019년 말부터 계속해서 전 세계로 확산되고 있는 COVID-19로 인해, 인간 생활을 둘러싼 사회 및 산업 구조가 다양하게 변모하고 있다. 국내에서는 2020년 2월 발생한 1차 대유행을 기점으로, 2020년 8월 2차 대유행 및 2020년 12월 3차 대유행을 겪었으며, 그 과정에서 마스크 착용 의무화, 개인위생 권장, 사회적 거리두기 등 강력한 예방수칙들이 도입되어 왔다. 특히 COVID-19의 심각성에 따라 단계적으로 발효되는 방역대책 및 사회적 거리두기는 개인뿐만 아니라 상업, 산업 등 대부분의 생활양식을 계속해서 변화시켰으며, 다양한 인프라 시설의 운영 및 관리에 혼란을 야기하고 있다. 세계 각국의 연구기관에서는 이러한 봉쇄령(Lockdown) 정책의 영향으로 물관리 분야에 위기가 닥쳐올 것으로 예견하였으며, 국내의 경우 서울시상수도사업본부 조사에 따르면 가정용수 사용량이 3.4 % 증가하고, 상업 및 공공부문 용수 사용량이 25 %까지 감소하는 등 기존 물 사용 패턴과 상이한 양상을 나타내고 있다. COVID-19 확산이 용수 사용량에 미치는 대표적인 영향은 크게 다음과 같은 세 가지 변화로 구분할 수 있다. 1) 사회적 거리두기 강도에 따른 물 사용량의 급격한 증가와 감소 등 용수 이용규모의 변화, 2) 상업 및 공공부문의 물 수요에서 생활부문 물 수요로 옮겨가는 등 용수 사용처의 변화, 3) 순간 최대 물 사용시간 등 용수 사용패턴의 시간적 변화 등이다. 본 연구에서는 시간별, 수요처별 용수 사용량 등의 상세한 데이터 확보가 가능한 국내 지역을 대상으로, COVID-19의 확산 및 그로 인한 사회적 거리두기의 단계적 시행이 용수 사용량 변화에 미치는 영향을 시공간적으로 분석하였다. 본 연구는 대규모 재난 발생 시 사회적 대응방안에 따른 물 사용량의 변화를 분석함으로써, 현재까지도 지속되고 있는 COVID-19 확산 상황에서 안정적이고 효율적인 상수도 공급방안 마련에 기여하고, 또한 지금까지 물리적 재난 대응에 편중되었던 물 위기 관리 패러다임을 사회적 재난 대응 분야까지 확장시키는 계기를 마련할 것으로 기대된다.
4차산업 혁명 이후, 빅 데이터는 사이버 공간을 통한 사회적 파장이 큰 사건들에 대한 대중의 정보 수집 패턴을 이해하는 데에 있어서 전에 경험하지 못한 급속한 발전을 이루어 왔다. 사이버 공간에서 이루어지는 대중들의 정보수집 활동을 모니터링하므로서 대중들사이에서 떠오르는 주제나 사건을 파악하기에 좋은 인덱스로 여러 사회 경제분야에 활용되어 왔다. 하지만, 수자원 관리 및 방재관점에서는 이런 빅데이터을 활용한 연구 사례는 찾아 보기 힘들다. 하지만, 이런 빅데이터를 가뭄기에 대중들이 어떻게 반응하였는지를 연구하는 데에 활용될 수 있다. 이 발표에서 발표자는 미국 2011-17년 캘리포니아 가뭄의 선례연구들을 통해 주 또는 국가 범위에서 구글 이용자들의 정보수집 활동을 기록한 구글트렌즈 데이터를 가뭄기동안 대중의 정보 수집량을 바탕으로 가뭄 위험 인지도를 정의하고 대중의 행동 양식을 이해하는 데에 어떻게 활용할 수 있는 지를 소개한다. 첫번째로, 최근 캘리포니아에서 발생한 다년간의 가뭄동안 그 주안의 주민들의 행동양식 분석 결과를 소개한다. 두번째로는 미국 49개의 주에서 지난 2004년부터 2018년동안의 지역적 가뭄에 대한 대중의 가뭄 위험인지도를 시공간적인 양식을 주성분분석기술을 통해 분석한 결과을 소개한다. 끝으로, 발표자는 지난 미국 선례 연구들에서 발표자가 제안한 기술이 어떻게 대한민국에서 홍수나 가뭄 방재에 적용할 수 있으며 앞으로 대한민국을 수재해에 준비된 나라로 만드는 데에 있어서 빅데이터의 역할을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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