• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권4호
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• pp.629-659
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• 2021

본 연구는 코로나 19 팬데믹 시기동안 한국인이 겪는 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 심리·사회적 요인의 영향력을 서로 다른 두 시점에서 비교하였다. 1차 조사시기는 WHO에서 코로나 19 팬데믹을 선언하고, 대구 경북지역이 특별재난지역으로 선정되었던 2020년 4월 13일부터 4월 21일까지이며, 연구참여자 600명의 자료를 수집하였다. 2차 조사시기는 전 세계적으로 코로나 19가 재확산되고, 수도권에서 처음으로 집단감염이 확산되면서 일주일동안 수도권에서만 확진자가 1,000명이 넘었던 시점인 2020년 8월 21일부터 9월 2일까지 진행되었다. 1차 조사의 연구참여자 중 482명이 2차 조사에 응하였으며, 모든 자료는 온라인 설문을 통해 수집되었다. 본 연구는 시점별로 개인특성요인, 코로나 19에 대한 두려움과 사회활동 제약요인, 대인관계갈등 및 수입감소 요인이 코로나 19로 인한 디스트레스(스트레스, 우울, 불안, 분노) 경험에 미치는 영향을 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 두시점 모두에서 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 요인으로는 성별, 삶의 질, '코로나 19 관련 정보 수시 확인', '코로나 19 이후 삶을 예측할 수 없어 두려움', '병원 이용의 어려움'이 확인되었다. 시점1에서만 유의한 변인으로 '공적일정에 차질', 시점 2에서만 유의한 변인으로는 연령, 감염취약성, '개인일정에 차질'이 확인되었다. 이를 토대로 논의 및 시사점이 제시되었다.

• 지역연구
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• 제38권3호
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• pp.41-49
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• 2022

본 논문의 목적은 감염병 조건이 도시열섬현상 저감을 위해 시행한 옥상녹화 사업에 대한 서울시민들의 지불의사금액에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 이를 위해 감염병 조건과 비감염병 조건 하에서 옥상녹화 사업에 대한 지불의사액을 조건부가치추정법을 통해 산정 및 비교분석하였다. 그 결과 감염병 조건에 따른 지불의사액이 통계적으로 유의미한 차이가 있게 나타났고, 감염병 조건의 지불의사액이 비감염병조건보다 낮음을 확인하였다.

• 지역연구
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• 제38권2호
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• pp.59-72
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• 2022

기후 변화와 보행자 권리에 대한 인식이 높아짐에 따라, 서울시는 차 없는 거리 정책을 적용하여 왔다. 특히 지자체와 민간은 도시 활력 증진과 소비자 유인이라는 공통의 이해관계에 따라 합의를 통해 차 없는 거리를 도입하고 있다. 하지만 국내의 차 없는 거리 정책에 대하여 정책의 효과를 실증적으로 살펴본 연구는 미비한 실정이며, 특히 COVID-19 이후 기간에서 차 없는 거리 정책을 살펴본 연구는 전무하다. 이에 따라 본 연구는 차 없는 거리가 도입된 상업 거리인 종로 52길에 대하여 통제집단합성법을 활용하여 정책의 효과를 평가하였다. 분석 결과, 종로 52길에서의 차 없는 거리 정책은 유입 인구 증대를 통해 도시 활력 증진에 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 분석 결과에 따라 정책이 효과를 보이기까지 3개월가량이 소요된 점을 고려할 때 정책의 효과를 평가하기 위해선 적정한 시간 간격이 필요함을 시사했다. 그러나 정책 시행으로부터 1년이 경과하기 전에 종로 52길에서 생활인구 밀도 증가 효과는 유의하지 않게 나타났다. 또한, COVID-19 시기에는 합성통제지역보다 생활인구 밀도가 오히려 감소한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 차 없는 거리 정책에 대해 보다 장기적인 관점의 인구 유입 전략과 감염병 확산 하에서 유연한 대응 방안이 필요함을 시사한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.19-29
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• 2021

코로나바이러스감염증-19의 지역 간 감염확산을 설명하기 위해 단일 집단의 구획모델(compartmental model)인 SEIQRD 모델을 응용하여 다 집단(multi-group) 구획모델을 설계하였다. 이 모델은 구획을 세분화하여 잠복기 및 무증상자와 같은 숨은 감염자에 대한 설명이 가능하며 각 지역 간 감염지수와 검사율을 비교할 수 있다. 이를 통해 2020년 8월 2차 대유행과 11월 3차 대유행 시기에 어느 지역을 중심으로 전파가 이뤄졌는지 추정해보았다. 대한민국 국민 전체를 모집단으로 두었을 때 하위집단(subgroup)을 서울, 경기+인천, 비수도권으로 설정하였다. 데이터는 보건복지부의 '코로나 19국내발생 현황'을 참고하여 격리중인 인원, 누적 사망인원, 완치(격리해제)인원을 적합시켜 지역 간 감염지수와 지역별 감염자들의 평균 검사율, 지역별 평균 완치기간, 지역별 예상되는 숨은 감염자 수를 추정하였다.