본 연구의 결과에 의하면, 첫째, 수치지도 개발이 완결되고, 센서스트랙제도가 채택되고, 각종 연관자료들이 전산화되면 GIS의 갖가지 표현, 연산, 중첩기능을 통하여 지형, 인구, 주택을 비롯한 각종 경제, 사회자료들이 센서스트랙 내지는 블락그룹 등 소규모 지역 단위의 주제도 혹은 주소 단위의 점묘도로 알아보기 쉽게 화면에 나타내어져 각종 도시현황분석에 신뢰성 있게 쓰일 수 있다. 둘째, 시설물의 입지결정은 사회가 다원화 될수록 시간이 오래 걸리고 구설수를 피할 수 없는데, GIS는 수치지도를 포함한 도시의 각종 자료들을 그대로, 변형하여, 모델링시키며, 또한 다양한 의사결정방법들과 결합하여 화면상에 표현하며 신속하고도 과학적인 의사결정을 이루는데 큰 역할을 담당할 수 있다고 본다. 결론적으로, GIS와 센서스를 비롯한 각종 도시정보들이 이와같이 결합되고 활용된다면 신속하고도 신뢰성 있는 도시현황분석과 시설물입지분석을 가능케하고, 궁극적으로 보다 나은 행정서비스를 이룰 수 있다고 본다.
본 연구에서는 미기상 수치 모델 ENVI-MET3.0을 이용하여 고층 건물 입지에 따른 바람장과 기온 변화를 분석하였다. 대상지역은 고층 아파트 단지가 계획되어 있는 전주시 도심지이며, 실제 설계 자료를 적용하였다. 건물 입지에 따른 미기상 변화를 분석하기 위해 건물 입지전과 후에 대해 모델링을 수행한 후, 그 변화량을 분석하였다. 모델링 수행시 기상 조건은 연구대상 지역의 기후분석을 통해 두 가지를 선정하였는데, 첫 번째 조건은 풍향을 남남동(SSE)풍, 두 번째 조건은 풍향을서(W)풍 계열로 하였다. 바람길 분석은 풍속, 열섬 분석은 기온 변화량을 통해 분석을 실시하였다. 풍속 분석 결과, 건물 높이보다 낮은 고도에서는 바람이 유입되는 지역에서는 0.2~2.5 m/s 정도 증가한 반면, 건물 사이에서는 0.5~2.0 m/s 정도 감소하였다. 건물 높이 이상의 고도에서는 건물이 위치한 단지 내에서는 0.1~0.8 m/s m/s 정도 감소하는 반면, 단지 외부에서는 0.2~0.4 m/s 정도 증가하였다. 열섬 분석 결과, 건물 높이보다 낮은 고도에서는 건물이 위치한 단지 내와 풍하방향 지역에서는 기온이 $0.01{\sim}0.1^{\circ}C$ 증가한 반면, 단지 외부에서는 $0.01{\sim}0.05^{\circ}C$ 감소하였다. 건물 최고 높이 부근에서는 대부분의 지역에서 $0.05{\sim}0.2^{\circ}C$ 정도 감소하였다.
본 논문에서는 최근 스마트업체이며 제조업체로 화두가 되고 있는 샤오미 키워드로 빅데이터 분석을 활용하여 분석하고자 한다. 샤오미는 2021년 스마트폰 제조업체 세계1위를 차지했고, 글로벌 100대 브랜드(2022)에는 처음으로 84위에 진입하여 급격하게 성장하고 있는 업체 중 하나이다. 특히 국내에서도 점차 점유율이 커지고 있는 상황에서 국내 소비자들의 인식과 향후 국내에서의 입지를 알아보고자 한다. 국내 포털과 SNS에 채널을 통한 '샤오미' 키워드에 관한 데이터를 통해 키워드 분석, 워드클라우드, 토픽모델링 등의 분석을 진행하여 최근 국내 샤오미에 관한 인식과 향후 방향성을 제시해보고자 한다.
이 연구의 목적은 토사붕괴산지재해에 대한 산지의 기능적합도 평가를 위한 공간분석모델링기법을 개발하기 위해 수행되었다. 기능적합도는 산지의 토사붕괴 가능성에 따라 상, 중, 하의 3단계로 구분되었다. 토사붕괴의 가능성온 경사, 모암, 토심, 경사형태, 임상 및 임목의 직경급과 같은 7개의 입지인자들에 대한 측정치를 이용하여 추정되었고, 이 과정에 토사붕괴 발생 요인으로서 각 인자들의 상대적 가중치는 AHP기법에 의해 결정되었다. 공간분석모델링은 7개 입지인자들에 대한 $25m{\times}25m$ grid 분석 혹은 TIN 분석을 통해 기초 layer 작성에서 시작된다. 이를 토대로 재분류 및 점수화 과정을 거쳐 토사붕괴 가능성 추정에 필요한 인자들의 속성 값을 지니는 새로운 layer를 형성한다. 이러한 속성 값에 가중치를 적용하고 지도대수분석을 통해 $25m{\times}25m$ cell 단위의 기능평가도를 작성하고, 마지막으로 cell-grouping을 통해 보다 실무적인 기능도를 작성하게 된다. 이 논문은 이러한 일련의 공간분석모델링 과정을 방법론적 관점에서 제시한다.
본 연구는 오염물 거동에 대한 수치해석을 위해 보편적으로 사용되고 있는 수치 방법들의 장단점을 총괄적으로 나타내고, 효율적인 수치모델링 기법 개발을 위해 ELLAM과 LEZOOMPC를 비교분석하였다. 지하수 분야에서 가장 많이 사용되는 수치 방법은 Eulerian-Lagrangian 방식과 Eulerian 방식인데, Eulerian-Lagrangian 방식은 수치영역 내에서 일반적으로 질량을 보존하지 못하고, 경계조건을 체계적으로 처리하지 못하는 한계를 갖고 있다. 반면에 Eulerian 빙식은 시간 및 공간 절삭 오차로 인해서 시간 간격 및 격자 크기를 극히 줄여야 하는 제약을 갖고 있다. 최근 10 년간 지하수 분야에서 크게 대두되고 있는 수치기법인 ELLAM(Eulerian Lagrangian Localized Adjoint Method)은 Eulerian-Lagrangian 방식과 Eulerian 방식에서 나타나는 수치 제약점이나 한계점을 동시에 해결하는 수치기법으로 알려져 왔다. 그러나 본 연구에서는 ELLAM의 장단점을 파악하고 보완점을 제안한다. ELLAM의 단점을 파악하기 위해, mesh Peclet number가 다른 예제들을 설정하고, 그 예제들에 대한 ELLAM, LEZOOMPC(Lagrangian-Eulerian ZOOMing Peak and valley Capturing)와 visual MODFLOW의 수치결과들을 해석해와 비교하였다. Mesh Peclet number가 무한대일 때 ELLAM의 수치결과는 수치진동으로 인해 해석해와 일치하지 않았으나, LEZOOMPC의 수치 결과는 해석해와 일치했다. 위의 결과는 ELLAM의 수치오차가 LEZOOMPC의 특성을 이용하여 개선 및 보완될 수 있는 가능성을 시사해 준다. 따라서 ELLAM에 LEZOOMPC의 후향 입지추적, 전향 입지추적, 선택적 국부 격자 세립화 과정과 최고/최저 농도점 이동 추적 과정을 결합하면 ELLAM의 수치적 장점을 유지하면서 mesh Peclet number에 제약을 받지 않는 효율적인 수치모델링 기법을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 태양광 에너지 발전 시설의 효율 증대와 입지 선정을 위한 태양광 역추적에 관한 연구이다. 기후 및 지형요소들을 가지고 소규모 지역의 태양광을 역추적 하는데 목적을 두고 있다. 6가지 기후요소들에 대해 상관 분석을 수행, 상관계수 및 유의확률을 확인하여 상관관계가 없다고 판단된 풍속과 구름의 양은 제외하였다. 나머지 기후요소 및 지형요소를 가지고 각각 회귀분석을 수행해본 결과, 일사량에 가장 큰 영향을 끼치는 요소로는 일조량과 지형의 고도였다. 이 결과를 바탕으로 정확한 일사량 모델링을 위해 기후 및 지형요소를 가지고 일사량 모델링을 수행한 결과, 기후요소가 지형요소에 비해 더 큰 계수 값을 가졌다. 이는 기후요소가 지형요소에 비해 더 큰 영향력을 가진다는 것을 의미한다.
최근 GIS를 비롯한 공간정보기술의 눈부신 발전으로 국토전반에 대한 정보화와 과학적인 관리기법이 확산되고 있다. 이에 효율적인 산림관리를 위하여 위성영상과 지리정보시스템을 이용한 산림정보가 구축되고 있으나, 산림지역이라는 지리특성상 현장 출입이 제한적이고 위험하여 정보수집에 어려움이 있다. 본 연구에서는 효율적인 산림정보구축을 위하여 남제주군을 대상으로 고해상도 위성영상과 공간정보추출언어인 SML(Spatial Modeler Language)을 이용하여 다양한 모델별 산림지역의 임상정보를 추출, 임상분류를 위한 모델링 기법을 개발하였다. 또한 l/5,000도엽을 기준으로 표본점을 배치하고 임상, 하층식생, 입지 및 토양에 대한 현지조사를 수행하였으며, 추출자료와의 상관성 분석 및 검증을 통하여 공간정보 기술을 이용한 산림정보 구축의 기반을 마련하고자 하였다.
지형적인 영향으로 큰 조차가 발생하여 조력발전에 유리한 입지를 보유하고 있는 인천만을 대상으로 2006년부터 조력에너지 실용화 기술개발을 위한 연구가 지속적으로 추진되고 있다. 이러한 조력에너지 개발을 위해서는 조력발전 시설물의 최적입지를 결정하고 환경영향을 최소화하는 최적의 대안을 도출할 필요가 있다. 이를 효율적으로 수행하기 위해서는 개발과 보전에 관련된 다양한 공간요소를 체계적으로 관리하고 활용할 수 있는 공간정보체계가 필수적이다. 본 연구를 통해 조력에너지 개발을 위한 공간 데이터는 자료 특성에 따라 크게 세 가지 데이터 군으로 정의 가능하였다. 핵심 데이터 군으로는 조석, 조류 뿐 아니라 파랑, 침식, 퇴적 요소와 같은 공간데이터로 정의된다. 또한 지형도, 시설물도, 수심과 같은 기본 데이터 군과 해양생태와 해양환경 등 각종 주제도 성격의 참조 데이터 군으로 정의된다. 본 연구의 주요 목적은 이러한 공간 데이터 구성 요소의 정의를 통해 필수적 데이터모델과 선택적 데이터모델로 분류한 개념적 공간데이터 모델링 방법론을 정립하고자 함이다.
이 논문의 연구 목적은 한국 지리학계에서 이루어진 지리공간분석 및 모델링 분야의 연구를 개관하는 것이다. 여기에서 지리공간분석과 모델링이라는 분야는 공간데이터분석 및 공간통계학, 공간최적화, 지오시뮬레이션 관련 연구를 의미하는 것으로 한정한다. 한국의 지리공간분석과 모델링 분야는 컴퓨터 혹은 분석 지도학과 GIS가 도입된 1990년대의 초기 단계를 거쳐, 관련 연구 논문이 쏟아진 2000년대의 성장 단계로 이행했으며, 현재 성숙 단계를 향해 진화하고 있다. 공간데이터분석과 공간통계학 분야에서는 공간적 포인트 패턴 데이터, 에이리어 데이터, 지구통계학적 데이터, 공간적 상호작용 데이터에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. 공간최적화 분야에서는 시설물 입지문제, 구획문제, 경로설정 문제 등에 대한 모델의 개발 및 적용과 관련된 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 지오시뮬레이션 분야에서는 셀룰라 오토마타와 관련된 연구가 대부분을 차지하고 있는 것에 비하여, 에이전트 기반 모델링은 이제 시작단계에 있다. 이 모든 연구 성과들 중 몇몇은 표준 기법의 단순한 적용을 넘어 방법론적 진보를 이끌어 낸 것으로 평가된다.
이 연구는 GIS 방법론을 적용하여 병원의 적지평가 모형을 개발하며, 그리고 모형에서 계산된 적지점수와 병원의 성과변수(환자 수) 간의 관계를 분석하였다. 대전광역시에 있는 7개 병원급 의료기관을 대상으로 연구를 진행하였으며, 적지평가 모형은 의료서비스에 영향을 미치는 인구 사회 경제학적 요인을 반영하여 구축하였다. 적지평가 인자의 주제도(Thematic Map) 생성을 위해 1:25,000 축척의 수치도면으로 구축된 행정구역도, 도로망 지도를 이용하였으며, 대전광역시 각 구에서 발간된 2004년 통계자료집을 이용하여 동별로 자료를 DB화하였다. 병원을 중심으로 한 버퍼링(0.5km, 1.0km, 1.5km 그리고 2.0km) 변화에 따른 병원별 적지점수와 병원에 온 병상 당 입원환자와 외래환자 수와의 관계를 분석하였다. 병원의 성과지표로 사용된 환자 수 지표와 병원의 적지점수 간의 상관관계의 크기는 버퍼링 크기에 따라 차이가 있었으며, 0.5km의 버퍼링을 사용하였을 때에는 적지점수와 환자 수 사이에 양(+)의 관계를 보였지만, 그 이상에서는 음(-)의 관계를 보였다. 이러한 결과는 병원급 의료기관은 평가점수가 높은 지역에 가까이 위치한 병원일수록 성과가 높을 수 있다는 것을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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