자동차 중심의 생활방식은 도시 공간에서 이점을 제공해 주었지만 교통체증, 대기오염, 교통사고 등 여러 가지 문제를 야기하고 있는 실정이다. 그중 불법 주정차는 도시 공간에서 부정적인 영향을 미치는 대표적인 도시문제 중 하나이다. 본 연구의 목적은 2019년 접수된 서울시 스마트 불편신고 민원 자료 중 불법 주정차 관련 자료를 활용하여 불법 주정차에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 분석하고 정책적 시사점을 제공하는 것이다. 불법 주정차 민원의 경우 민원이 발생하는 시간대에 따라 영향요인이 다를 것으로 가정하고, 민원이 발생한 시간대를 전체 시간대, 낮 시간대, 밤 시간대로 구분하여 분석을 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 토지이용과 POI 시설 수와 지하철 역세권, 도로폭 등의 변수가 불법 주정차와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면 주차장 시설은 시설의 유형에 상관없이 불법 주정차 민원과 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 스마트 불편신고 민원 빅데이터의 활용을 통해 도시민이 실제 체감하는 도시문제인 불법 주정차 문제를 분석하고 정책적 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.
저성장·고령화시대에 접어들면서 지방의 많은 도시들이 인구감소문제를 경험하고 있다. 생산인 력감소, 재정감축, 삶의 질 저하, 공동체 기반 붕괴 등 다양한 형태의 쇠퇴현상들이 연쇄적으로 발생하면서 지방소멸의 벼랑 끝으로 몰리고 있다. 본 연구는 저성장·고령화 시대 인구감소도시의 효율적인 공간관리 정책으로써 컴팩시티 계획을 적용하기 위해 공간통계기법과 GIS를 활용하여 도시 내 고용창출중심지 추정과 고용 권역을 설정하는 방법론을 제안하였다. 구체적으로 컴팩시티에 관한 선행연구 검토를 통하여 종사자수, 정주인구수, 개발용지 면적을 고려한 새로운 지표 '고용복합지수'를 정의하고, 국지적 모란지수와 핫스팟 분석을 적용하여 고용창출중심지를 추정하였다. 창원시를 대상으로 2013년, 2015년, 2017년, 2019년의 4개 년도를 사례분석을 실시하여 고용창출중심지의 압축된 다핵구조를 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 지속적 도시 성장을 위한 산업중심 권역 설정과 컴팩시티 공간정책의 시사점을 제시하였다. 본 분석 결과는 지역활성화 플랫폼을 위한 기능적·제도적 권역 거버넌스의 기초자료로써 인구감소, 지역총생산, 에너지 절감에 대응할 수 있는 공공시설배치, 교통계획, 의료보건 계획 등 공간정책 의사 결정에 필요한 유의미한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국내 산림에 분포하는 습원을 대상으로 유형을 구분한 후 평가체계에 따라 등급을 부여하여 효율적인 보전 및 관리 체계를 구축하고자 2015년부터 2019년까지 수행되었다. 2005년부터 2014년까지 제 1차 전국 산림습원 조사를 통해 도출된 1,264개소와 추가로 발굴된 16개소 총 1,280개소의 산림습원 중 습원의 기능과 가치가 있는 455개소를 구분하여, 평가를 진행하였다. 산림습원은 자연형, 묵논형, 인공형, 변형 등 4개 유형으로 구분되고, 이를 세부적으로 재분류하여, 총 11개의 세부적 습지 유형으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 식물 및 생태, 수문·수리, 인문사회, 교란정도 등 다양한 항목에 따라 평가한 후 등급화한 결과, 산림습원의 가치가 매우 높은 A 등급은 30개소, 비교적 높은 수준의 가치를 지닌 B등급 201개소, 보통 수준의 가치인 C등급 184개소, 낮은 수준의 가치인 D등급 40개소를 확인하였다. 평가에서 A 또는 B로 높은 등급을 받은 231개소에 대해 산림유전자원보호구역과 기타 효과적인 지역 기반 보전 수단을 지정하고, 또한 장기적인 모니터링 체계 시스템을 구축하여 산림생물다양성의 핫스팟 지역인 산림습원을 범국가적인 차원에서 보다 더 효과적이고 체계적으로 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 새롭게 등장하는 핫스팟 지역과 트렌드 중심지는 SNS를 이용하는 골목러(골목 구석구석을 탐색하며 자신 만의 멋집 및 맛집을 찾아 SNS로 공유/홍보하는 사용자)들에 의한 바이럴 효과로 인해 골목 및 블록 등으로 세분화되어 움직이는 현상이 나타나고 있다. 따라서 유의미한 트렌드 중심지(상권 및 핫 플레이스)를 파악함에 있어서, 국가에서 정의하는 상권분석 데이터 및 지하철역, 쇼핑몰 상가 등 대형집객시설과 유동인구수 등의 거시적인 지표만으로는 한계가 있으며, SNS 사용자 데이터를 활용한 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구는 사용자에 의해 형성되는 트렌드 중심지 파악을 위해 최근 급부상하는 SNS인 인스타그램 데이터를 활용하여 "소셜 빅 데이터 분석 방법론"을 구축하고 검증하였다. 트렌드 중심지 도출을 위한 빅 데이터 분석 기법으로 국지모란지수법을 활용하여 공간분석 모델을 개발하였고, 개발된 분석 모델을 기반으로 인스타그램 데이터에 대한 공간분석을 수행하였다. 소셜 빅 데이터에 대한 공간분석 결과, 국가 지정의 국내 기존 상권 정보에는 나타나지 않는 "SNS 사용자 데이터 기반의 새로운 트렌드 중심지"가 도출되었다. 본 연구에서 제시된 분석 방법론을 통해, SNS를 활용하여 빠르게 변화하는 최신 트렌드 지역을 보다 명확하게 파악할 수 있으며, 소상공인 및 골목상권 상인들의 창업, 마케팅 등에 활용될 수 있는 유용한 실무 정보를 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안된 분석 방법론은 앞으로 다양한 소셜 빅 데이터 연구에 활용될 수 있을 것이다.
한반도는 삼면이 바다로 둘러싸여 있는 지정학적 특성으로 인해 수출입 물동량의 97% 이상을 해양을 통하여 교류하고 있으며, 세계화 국제화 추세에 따라 외국적 선박 및 국제 여객선을 통한 외국여행객들의 출입이 증가하는 추세에 있다. 또한 국민소득 향상과 해양에 대한 관심도 높아짐에 따라 해양 레저객이 급증하고 있어 해양에서의 사건, 사고가 연간 끊임없이 발생하고 있다. 해양에서 치안을 담당하는 해양경비안전본부의 관할 면적은 국토의 약4.5배에 달하며, 해안선의 길이는 도서지역 포함하여 14,963km, 안전센터 1개소 당 94km를 관장하고 있으며, 경비함정 1척당 $24,068km^2$를 담당하고 있어 효율적인 순찰 및 방범활동이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 해양경비안전본부에서 취급하는 해양 범죄의 현황과 추세를 분석하여 보다 효율적인 순찰, 방범 방안을 제시하고자 한다. 증가하는 해양 범죄에 효율적으로 대응하기 위한 방안으로 1900년대 초 미국에서 개발되어 활용하고 있는 지리적 프로파일링 기법의 도입을 제안하였다. 지리적 프로파일링은 공간분석과 지도화를 응용하여 범죄 위험 지역을 예측하고 상습적으로 발생하는 지역에 대해 특별관리 하는 핫스팟 분석 등 다양한 기법으로 활용되고 있으며, 국내에서도 경찰청에서 2008년부터 도입하여 죄종별, 시간대별, 지역별, 범죄 다발지, 범죄 발생 우려지 등으로 구분하여 일상화된 순찰 개념이 아닌 고도화된 분석에 의한 순찰과 방범활동에 활용하고 있다. 이러한 지리적 프로파일링을 해양에서도 도입하여 해양 범죄를 유형별, 장소별, 시기별, 기간별 등으로 세분화하여 분석, "해양 범죄 지도"를 작성하고, 이를 토대로 살인, 강도, 절도, 실종, 변사, 충돌 등 중요범죄에 대한 위험발생 지역을 "범죄 지점" 일명, 크리미널 포인트(Criminal Point)로 지정 하고 이 지역을 중심으로 시기별, 시간대별로 구분하여 경비함정을 배치하고 정기 또는 수시 경비활동과 방범활동 등을 전개한다면 해양 범죄 및 해양 사고 대응력이 향상될 것으로 기대한다.
본 연구는 1989년에서 2009년까지 대구시의 녹지 변화에 영향을 미친 동인을 분석하였다. 먼저, 녹지의 크기 및 다양성을 측정한 화소 기반 공간메트릭스에 대한 핫스팟 분석을 수행하여 지난 20년간 녹지의 잠식 및 파편화가 나타난 지역을 도출하였다. 다음으로 선행연구를 바탕으로 경사도, 도로와의 거리, 지가, 인구밀도, 용도지역상 주거 상업 공업지역의 비율 등을 동인으로 선정하고 단계적 로지스틱 회귀분석을 이용하여 녹지의 잠식 및 파편화 여부와 이에 영향을 끼친 동인들 간의 관계의 방향을 분석하였다. 마지막으로 지리 탐색기(geographical detector)를 활용하여 지난 20년간 녹지의 잠식 및 파편화에 영향을 준 동인들의 상대적 중요도 및 동인들 간의 상호작용을 분석하였다. 분석 결과, 1989년에서 2009년까지 안심 택지개발지구의 일부 지역에서 녹지의 잠식이 집중적으로 나타났고, 성서 및 안심, 달성군, 칠곡 등의 택지개발지구를 중심으로 녹지의 파편화가 두드러지게 나타났다. 이들 지역에서 녹지의 잠식 및 파편화를 초래한 동인은 행정동 및 집계구 수준에서 상이했으나 경사도, 주거지역의 비율, 공업지역의 비율 등이 공통적으로 유의한 것으로 나타났다. 이들 동인은 녹지의 잠식을 측정한 최대패치지수(LPI)와 정의 상관관계를 보였으나, 녹지의 파편화를 측정한 Shannon의 다양성지수(SHDI)와는 부의 상관관계를 가지고 있었다. 즉, 대구시 녹지의 잠식 및 파편화는 경사도가 낮고 주거 및 공업지역의 비율이 낮은 지역에서 발생하였다. LPI에 대한 동인의 상대적 영향력은 공업지역의 비율, 지가, 상업지역의 비율 등의 순으로 나타났고, SHDI에 대한 동인의 상대적 영향력은 공업지역의 비율, 지가, 도로와의 거리 등의 순으로 나타났다. 또한, LPI와 SHDI에 영향을 미친 동인 간 상호작용은 경사도와 주거지역의 비율 조합에서 가장 크게 나타났다. 지난 20년간 대구시 녹지의 잠식 및 파편화를 설명하는 가장 유의한 개별 동인은 공업지역의 비율이며, 경사도 및 주거지역의 비율 간 상호작용이 개별 동인의 독립적인 영향력 보다 가장 크게 나타났다. 본 연구의 결과는 대구시가 미래에 지속가능한 도시 녹지정책을 수립을 하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.
TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.
이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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