지구온난화, ENSO 등 전지구적인 기후변화 현상으로 위험기상 발생이 증가하고 있다. 한반도는 삼면이 바다에 접하였기 때문에 매우 불안정한 대기로 저기압이 빈번히 통과하는 특징을 가지며, 우리나라는 매년 이상기후로 인한 기상재해로 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세를 보이고 있다. 최근 10년간 가장 많이 발생한 피해액 기준 대형 자연재난은 호우로 총 49회 발생하였다. 호우는 다른 기상재해에 비해 발생 시간이 짧고, 공간 규모가 작을 뿐만 아니라 시공간적으로 변동성이 매우 크기 때문에 발생 시 많은 인명 및 재산 피해를 유발한다. 기상청은 호우 외 9가지 기상현상으로 인해 중대 재해 발생이 예상되는 경우 주의를 환기하거나 경고를 예보하는 특보를 발표한다. 현재 사용 중인 호우특보 기준은 기후변화와 위험기상 발생 패턴 변화에 따른 호우 피해와 강우량의 상관성을 고려해 3시간 강우량 개념으로 강우강도, 12시간 강우량 개념으로 누적강우량을 파악할 수 있게 개선한 결과이다. 그러나 지역 특성을 반영하지 아니하고, 하나의 특보 기준 값을 전 지자체에 적용하기 때문에 국지성 집중호우의 지역별 특성을 세세히 반영하지 못하는 등 한계를 보인다. 이와 반대로 영국의 경우 기상특보 기준에 기상현상이 미치는 영향을 포함하였으며, 일본의 경우 우리나라 시군구 개념인 시정촌별로 기상특보 기준을 다르게 설정하여 운영 중이다. 지역 특성을 반영한 해외 기상특보 사례와 달리 우리나라 기상특보는 지역별 위험 및 사회·경제적 취약성을 고려하지 않아 특보 기준 값이 획일화되어 있음을 확인했다. 이에 본 연구는 기상특보 중 호우특보로 연구 범위를 한정하고, 위험기상의 획일적 의사결정 시스템을 보완하기 위해 영향한계강우량과 재해위험성을 고려한 호우특보 기준을 연구하여 제안하고자 한다.
본 연구는 한국인 20대의 남성과 여성을 대상으로 보행 분석상의 표준화 방법 중의 하나인 dimensionless number의 효과를 검정하고 이를 통해 성별간 보행형태를 분석하는데 목적이 있다. 피험자는 기술표준원에서 제공하는 한국인 표준체형 및 연령 분류 체계에 맞춰 선정하였으며, 3차원 동작분석 시스템이 사용되었다. 데이터 분석을 위한 소프트웨어로는 Cortex, OrthoTrak, Matlab, Excel이 사용되었으며 통계검정을 위해서 SPSS를 사용하였다. 분석 결과를 살펴보면, Hof(1996)의 dimensionless number 변환을 통한 20대 성별 간 보행 형태는 시·공간 변인인 stride length, step length, stride time, step time, 보행속도(velocity), cadence 모두에서 유의한 차이가 없었으며, 표준화 전·후에 따라 통계분석의 결과가 달라짐을 확인하였다. 따라서 보행 분석에서 데이터의 표준화 방법 중의 하나인 dimensionless number의 적용은 통계학적 검정에 영향을 줄만큼 C.V. 값을 변화시키는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해, 상호 비교를 위한 보행연구에서 dimensionless number를 이용한 표준화 방식은 피험자의 신체적 특성이 분석에 미치는 영향을 제거하고 보다 정확한 통계 검정을 위해서 반드시 요구되는 과정이라는 것을 확인할 수 있었다.
평균수명의 연장과 급속한 고령화로 고령 인구 개인의 신체적, 경제적, 사회적 여건이 상이해짐에 따라 해당 연령층을 하나의 집단으로 정의하기 어려워지고 있다. 이에 해당 연령층을 다양한 특성을 가지는 집단으로 보고, 각 특성에 따른 정책 수립이 요구되고 있다. 본 연구는 대중교통 이용 궤적 데이터인 스마트카드 자료를 활용하여 고령 인구 개인이 가지는 통행의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 통행의 시공간적 특성 분석을 목적으로 하였다. 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류된 4개 유형 중 원거리 저빈도 체류형과 근거리 중빈도 이동형 유형은 은퇴 후 여가를 위한 외부 활동 통행 특성을 보이며, 원거리 고빈도 체류형, 원거리 고빈도 이동형 그룹은 정기적 출퇴근 통행을 포함한다. 본 연구결과는 서울시 고령 인구의 유형별 특성을 고려한 교통정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
안정적인 취수원의 역할을 할 수 있는 중·대규모의 하천이 없는 연안 및 산간지역의 경우 생활용수 등 각종 용수의 확보를 위하여 지하수자원을 활발히 이용하고 있다. 수문순환의 측면에서 대수층 내 지하수자원은 다양한 경로로 함양되는데, 주변에 물 교환이 활발히 발생하지 않는 연안 및 산간지역의 경우 지하수자원의 주된 함양원은 강수 형태로 내린 물이라고 볼 수 있다. 그러나 최근 전세계적으로 기후변화로 인한 강수패턴의 변화가 발생하고 있고, 특히 국내의 경우 연 총 강수량이 증가하나 무강우일수 및 무강우지속일수의 증가, 강우강도의 증가(기상청, 2018)와 토지이용특성 및 지표면 특성이 변화하면서 지표면 유출량이 증가함에 따라 수문순환의 불균형이 발생하고 있다. 이는 주된 취수원으로 지하수자원에 의존할 수 밖에 없는 연안 및 산간지역의 수자원 확보에 큰 위협이 될 수 있고, 미래 안정적인 수자원 확보가 어려운 상황에 직면할 수 있는 상태이다. 따라서 기존의 하천 위주의 유역 관리계획 수립에서 나아가 가뭄 발생 시 물 부족에 시달리고 있는 연안 및 산간지역의 수자원 관리 및 확보 계획 수립에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 안정적인 수자원 확보와 이를 위한 관리 계획의 사각지역에 놓여있는 국내 연안 및 산간지역의 수자원 관리 방안 수립을 위한 초석을 다지기 위하여, 연안 및 산간지역을 대상으로 지하수위 관리 취약성 평가 연구를 수행하였다. 연안 및 산간지역의 주된 취수원인 지하수자원의 주요 평가 인자로 지하수위를 선정하였고, 이에 영향을 미칠 수 있는 수문순환 요소와 인구, 토지이용 특성 등의 평가 인자를 선정하였다. 지표수-지하수 연계와 지역특성을 고려한 수자원 변동 특성을 분석하기 위하여 수문순환 요소간 상관관계를 기반으로 상호 영향성을 규명하였다. 또한 연구 지역의 시간적, 공간적 특성을 평가하기 위하여 공간특성 평가인자와 시간특성 평가 인자를 함께 고려하여 국내 연안 및 산간지역의 지하수위 관리 취약성 평가 연구를 수행하였다. 본 연구의 결과는 지하수자원에 의존할 수 밖에 없는 국내 연안 및 산간지역의 효율적인 수자원 관리 계획을 수립함에 있어 정량적 근거가 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
우리나라의 인구 고령화 현상은 매우 빠르게 진행되고 있으며 농촌지역의 인구 고령화가 도시지역보다 더욱 빠르게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 인구 고령화에 관련한 정책이나 연구들은 농촌지역보다 주로 도시지역에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 고령화 문제에 대한 심각성을 일깨우고, 나아가 지역 맞춤형 인구 고령화 정책을 수립하기 위한 기초정보를 제공한다. 이를 위해 농촌지역의 인구 고령화 수준을 미시적으로 제시하고 인구 고령화 현상의 공간적 확산 패턴을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 읍면 단위의 농촌지역에 따라 인구 고령화 수준과 공간적 확산 패턴이 각각 다르게 분석되었다. 둘째, 고령화의 시공간적 확산 측면에서 인구 고령화 지수가 높으면서 공간적으로 집중되어 있는 지역(High-High, hot spot 지역)과 지수가 낮으면서 집중되어 있는 지역(Low-Low, cold spot 지역)은 뚜렷하게 구분되었다. 이상의 분석결과를 통해, 본 연구는 지역 맞춤형 인구 고령화 정책, 특히 농촌지역의 인구 고령화 정책을 수립하는데 기여하고자 한다.
본 연구는 계절변화를 표현하기 위해 실생활에서 흔히 사용되는 기후 절기의 기온 변화 패턴을 파악하고 실제 기상 현상과의 부합도를 분석하고자 하였다. 전국 61개 관측소 자료를 통한 분석 결과, 관측지점 평균 기온이 증가할수록 연중 기온변화 파형의 정점에 해당하는 극서기중심이 7월 21일에서 8월 5일, 즉 절기적으로 입추 쪽으로 이동하였다. 주요 기후 절기인 대서, 상강, 대설, 대한을 중심으로 살펴 본 절기부합도는 전체적으로 낮을 뿐만 아니라 지역적 차이도 뚜렷하게 나타났다. 대부분 관측소에서 각 절기에 해당하는 기상 현상은 현저히 늦게 나타났는데, 각 절기일 기준 1주 이내로 관측된 경우는 전체의 7.7~40.4%에 머물렀다. 대서, 상강, 대설의 절기부합도는 동서 방향으로 차이를 보였고, 절기부합도가 비교적 높게 나타난 대한에는 동서 간의 차이보다는 남북 방향의 위도 조건이 절기부합도 변화 패턴에 영향을 주었다. 절기별 기온변화 경향과 속도가 지역적으로 균일하지 않다는 점을 고려한다면, 개별 절기의 배열과 각 절기 간 시간 간격에 대한 조정을 고려함으로써 24절기의 현실적 유용성을 제고할 수 있을 것으로 본다.
신두 해양생태계보호구역의 퇴적환경을 파악하기 위해 조하대 20개와 해빈 9개 지점에서 여름철과 겨울철에 시료를 채취하여 물리화학적 특성을 분석하였다. 퇴적물의 입도평균은 전체적으로 겨울철보다 여름철에 작아지는 경향이 나타났다. 여름철에는 신두리 해안의 서쪽과 해빈에서 멀어질수록 세립해지는 경향이 나타났고, 겨울철에는 뚜렷한 공간적인 경향이 없이 대체로 조립질 퇴적물이 분포하였다. 이러한 계절적-공간적인 퇴적물 입도 패턴이 나타나는 원인으로 계절별 파랑의 세기에 영향을 미치는 수심의 공간적 차이와 여름철 다우기에 남쪽 하구역으로부터 공급될 수 있는 세립질 퇴적물의 영향을 들 수 있다. 양이온 함량은 1차에서 $Na^+$>$Ca^{2+}$>$Mg^{2+}$>$K^+$, 2차에서 $Na^+$>$Mg^{2+}{\fallingdotseq}Ca^{2+}$>$K^+$의 순으로 나타났다. $Na^{2+}$, $Mg^{2+}$, 그리고 $K^+$는 입도평균이 작고 세립질 함량이 높은 곳에서 높았으며, 상호 간에 높은 상관관계를 보였다. 그렇지만 $Ca^{2+}$은 이러한 패턴이 나타나지 않았다. 이 연구를 통해 조하대-해빈-해안사구로 이어지는 신두 해안시스템의 시공간적으로 독특한 퇴적환경을 확인할 수 있었다. 환경적으로 건전한 해안관리를 위해서 이러한 특성들이 고려되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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