산업화 이후 환경성 질환의 증가가 사회적인 문제로 대두되면서 이들의 지역적 차이와 특성에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 국민건강보험공단 자료를 이용하여 환경성 질환의 지역분포와 지역적 특성을 알아보는 것이다. 본 연구에서는 환경성 질환 중 아토피 피부염을 대상으로 국지모란지수를 이용하여 아토피 피부염 환자의 지역별 군집성 정도와 유형을 분석하였다. 이에 따라 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 아토피 피부염 환자의 분포는 지역적으로 차이를 나타내고 있었으며, 일반적 예상과 달리 서울시가 비교적 청정한 지역으로 분류되었다. 둘째, 수도권 지역 중 인천 서구 등 42곳은 아토피 피부염의 핫스팟 지역으로 나타났다. 셋째, 지방 중 단양군 등 39곳은 아토피 피부염의 콜드스팟이 도출되었고, 환경과의 연관성을 추론할 근거가 나타났다. 넷째, 제주시와 서귀포시가 독특하게 아토피 핫스팟 지역으로 나타났다. 이와 같은 아토피 피부염 환자의 지역분포 특성에 대한 분석을 바탕으로 차후 보건지리학 연구가 지속적으로 진행될 필요가 있다고 사료된다.
이 연구는 부산소방재난본부의 119 구급활동일지를 이용하여 부산의 구급서비스의 지역적 불균형을 조사하였다. 2017년 구급신고 자료를 집계구 단위로 취합하여 구급서비스의 수요(신고건수, 인구대비 신고건)와 공급(신고건수, 인구대비 신고건수, 현장도착시간의 평균·변동계수·이상치, 관할구역 외 출동건수)의 공간분포를 GIS 공간통계분석 중 핫스팟분석을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 구급서비스의 수요와 공급 모두 집중적으로 나타나는 핫스팟지역과 콜드스팟지역이 명확하게 구분되었으며, 이는 부산 내 구급서비스의 수요 뿐 아니라 공급이 지역적으로 불균형함을 의미한다. 특히 원도심과 그 주변지역과 부산시 외곽지역에서의 구급수요 및 공급에서 극명한 차이를 보였다.
본 논문에서는, $a{\times}a$ 출력 버퍼 스위치로 구성되며 핫스팟이 발생하는 다단 연결 망 (Multistage Interconnection Network, MIN)의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. 제안한 성능 예측 모형은 먼저 네트워크 내부의 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이타 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 성능분석 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 버퍼를 장착한 $a{\times}a$ 스위치의 성능, 네트워크 정상상태 처리율(Normalized Throughput, NT)과 네트워크 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하고, 나아가서 이들로 구성된 모든 종류의 다단 연결망 성능 분석에 적용이 용이하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시abf레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 장기적인 화재 발생 데이터를 이용하여 연구지역에서의 화재 발생에 대한 공간적인 군집 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 강원도 읍 면 동 단위에서 지난 40년 동안 발생한 화재 자료를 GIS 데이터로 변환하여 공간 분석을 수행하였다. 화재의 공간적인 군집 특성 파악에는 국지적 공간 연관성을 분석하는 방법인 Moran's I, Geary's Ci 그리고 Getis-Ord's Gi*를 활용하였다. 그리고 개별 분석방법이 지니는 장점을 연구 결과에 반영하기 위하여, 각각의 분석에서 도출된 결과를 통합하여 화재의 공간적 분포 특성을 해석하였다. 연구 결과 강원도에서는 화재 발생의 핫스팟 지역이 존재하였으며, 핫스팟 지역 중에서도 인접한 지역에 비하여 상대적으로 높은 화재 발생빈도를 보이는 지역을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 연구지역에서의 화재 발생 위험지역 예측과 소방 시설 재배치를 위한 자료로 활용될 수 있다.
개인의 안전에 직접적인 위협을 끼치는 도심 속의 범죄는 심각한 사회문제 중의 하나이다. 국내에서 범죄에 관한 정보는 주로 범죄 발생지점 주변의 핫스팟 형태로 제공되거나 위치정보가 없는 범죄 통계 형태로 제공되고 있다. 이로 인해 사용자가 실질적인 범죄발생에 취약한 지역을 파악하기가 쉽지 않은 실정이다. 본 연구에서는 공간정보, 통계정보, 공공정보를 이용하여 범죄발생 취약지역을 추출하는 기법을 제안하였다. 범죄발생 취약지역은 각각의 정보를 격자망 기반의 공간분석과 중첩분석을 통하여 추출하였으며 기존의 핫스팟 기반의 범죄관련 정보보다 상세한 범죄 취약정보를 제공하고자 하였다. 본 연구를 통해 추출한 범죄발생취약지역 결과는 국민생활안전지도와 비교하였으며 이를 통해 범죄발생 취약지역의 정확도가 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 행정업무 차원에서 등급별 범죄 발생위험도 제공에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.
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.
기반시설부담구역제도(DIF)는 상당 수준 난개발이 이미 진행되고 있는 지역에서 바람직한 도시환경을 사전에 계획적으로 확보하기 위한 매우 공익적 제도이다. 그러나 제도 유용성이 확보되기 위해서는 효율적 구역경계지정 기준과 방법론이 매우 필수적이라 하겠다. 본 연구는 이러한 맥락에서 현행 국토부 지침 상 기반시설부담구역 제1단계구역 지정시 공간분석에 적용토록 하고 있는 50m 격자규모의 적정성을 시험해 봄과 동시에 분석기법에서도 현행 합역(Aggregate)을 통한 구역지정방법 외 우수한 하나의 대안으로서 핫스팟(Hot Spot) 분석방법을 비교 시연해 보았다. 검토결과 인구증가율을 적용할 때와는 달리 개발행위허가건수 증가율을 기반시설부담구역 지정기준으로 적용할 경우, 현행제도에서 양자 간 구분 없이 제시하는 50m 단일 격자규모의 획일적 적용은 제한적일 수 있다는 점과, 합역 및 핫스팟 분석 등 채택 방식별로 적정 격자규모가 다르게 나타날 수도 있다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 후속연구를 통해 제도개선을 위한 보다 합목적적 격자규모 기준과 구역지정 방법론을 추가 검토할 필요가 있다고 여겨진다.
본 연구는 로드킬 다발구간을 선정하기 위한 공간 군집지역 탐색방법을 비교하기 위하여 영주시, 문경시, 안동시, 청송군 로드킬 핫스팟 분석을 수행하였다. 국지적 공간 자기상관 지수인 Getis-Ord Gi* 통계량은 분석 단위를 달리하여 산출하였으며, 전체 도로면적 기준으로 300m에서 9%, 1km에서 14%의 핫스팟 지역을 도출하였다. 1km 단위 핫스팟 지역의 Z-score를 5개로 등급화한 결과, 예천군과 영주시 경계에 있는 28번 국도 구간의 Z-score가 가장 높게 나타났다. 커널 밀도 방법은 일반 커널 밀도 추정과 네트워크 커널 밀도 추정 분석을 수행하였다. 두 방법 모두 구역 단위의 분석보다 로드킬 다발구간의 시각적 확인이 용이했으나, 통계적으로 유의한 우선순위를 산정하기 어려운 한계가 있었다. 결과적으로 군집 분석방법에 따라 국지적인 핫스팟 지역이 다르게 나타나고 있음이 확인되었으며, 공통적으로 저감 대책이 시급한 지역은 영주시와 예천군을 통과하는 28번 국도의 다발구간으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 로드킬 다발구간 도출 및 저감 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 국립산림과학원에서 수행한 황폐지 모니터링 자료를 이용하여 북한 주요 지역(개성, 고성, 평양, 혜산·삼수)에 대한 산림면적 변화의 특성 파악을 목적으로 하였다. 1999년~2018년까지의 모니터링 자료를 교차분석하여 토지피복 변화의 흐름을 파악하였으며, 핫스팟(Hotspot) 분석을 통하여 산림 면적변화에 대한 밀집도를 공간적으로 표현하고 특성을 분석하였다. 북한 주요 지역의 산림면적은 1999년~2008년까지 산림에서 타 토지로의 변화가 많이 발생하였으나, 2008년~2018년에는 산림면적의 변화폭이 감소하였으며, 일부 지역에서 산림으로 회복하는 지역도 확인되었다. 그러나, 핫스팟 분석결과, 2008년~2018년까지 도시 외곽지역 및 임연부는 1999년~2008년보다 집중적으로 핫스팟이 발생된 것으로 분석되었다. 특히, 북한의 산림면적 변화는 지역의 특성 및 사회적 요인에 따라 변화 원인이 다양하였으며, 핫스팟 분석을 통하여 경향을 파악할 수 있었다. 본 연구는 남북 산림협력에 있어 기초적인 산림복구 대상지 선정 및 복구방법의 선택을 위한 의사결정의 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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