해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.
본 연구는 경상남도 김해시를 사례지역으로 선정하여, 열환경을 지속적으로 개선하기 위한 바람길 관리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, Landsat 8 위성영상자료 및 공간통계 분석을 통해 김해시 열섬의 Hot spot과 Cool spot 지역을 도출하고, 김해시의 열환경 취약지역을 파악하였다. 또한, 기상청에서 제공하는 풍력자원지도를 활용하여 김해시 바람길의 풍향 및 풍속을 분석을 하였다. 그 결과, Hot spot 지역인 진영읍, 진례면, 주촌면, 도심지 일대가 바람이 약한 지역과 유사한 것으로 나타났으며, 이는 도시의 기온과 바람 형성이 지형 및 토지이용의 변화에 따라 영향을 많이 받기 때문인 것으로 판단된다. 분석을 바탕으로 김해시의 바람길 관리 전략을 제시하면 다음과 같다. Hot spot 지역과 바람이 약한 지역에는 공통적으로 농업 및 공업단지가 분포하고 있었는데, 산업단지가 조성되어 있거나 조성중인 진영읍과 진례면에서 Hot spot 지역이 확대 강화될 우려가 있으므로, 바람길을 고려한 도시 및 건축계획이 요구된다. 산업단지 및 농공단지가 위치해 있는 주촌면은 고층 아파트 및 주촌선천지구 도시개발지구가 들어설 예정이므로, 현재에도 취약한 열환경이 향후 더 악화될 수 있으므로 이를 고려한 계획이 요구된다. 본 연구를 바탕으로 기후친화적 도시개발을 위한 바람길 계획을 수립하여 도시기본계획뿐만 아니라 도시재생 및 환경계획 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 김해시의 기후변화 적응계획 수립을 위한 기초자료 및 기후친화적인 도시개발을 위한 평가시스템을 구축하는데 적용할 수 있을 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.
한국의 경제성장과 함께 인구와 차량의 대규모 도시 집중에 따라 심각한 도시교통 문제가 초래되고 있다. 혼잡통행료의 징수는 교통수요를 관리하기 위한 가장 효과적인 정책으로 평가받고 있지만 대부분 혼잡이 발생하는 지점이나 교통축을 중심으로 적용되어 그 효과가 제한적이다. 본 연구는 동적 혼잡통행료 징수 체계를 제안하기 위해 부산광역시 206개 교통 분석 존의 평균 통행속도를 이용하여 시공간 큐브 분석(Space-Time Cube Analysis)과 시공간 패턴 마이닝(Emerging Hot Spot Analysis) 기법으로 면적인 개념의 동적 혼잡구역을 도출하였다. 분석 결과, 비 첨두시간인 0시~7시에는 핫스팟이 형성되지 않고, 7시~24시에는 동적 핫스팟이 형성되는 것으로 나타났다. 특히, 특정 시간대(18시~20시)와 특정 지역(서면, 광복동)에 교통 혼잡이 집중하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 동적 혼잡통행료의 징수를 위한 시공간의 분석을 통해 도심에서의 교통수요 관리의 효과가 극대화될 것으로 기대한다.
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.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
범죄는 특정한 장소나 주변 환경에 따라서 범죄의 유형과 빈도가 매우 밀접한 관계를 갖으며 발생된다. 특히 공간적으로 범죄는 도심지역, 유흥가, 노상 등에서 많이 발생된다. 이러한 이유로 범죄와 발생장소와의 관계를 분석하는 것은 범죄를 예측하는데 효과적이며 이를 위해서 다양한 공간분석 기법이 적용되고 있다. 이에 본 논문에서는 범죄 예측에 활용코자 GIS 공간분석 기법을 이용하여 범죄취약지를 추출하였다. 범죄취약지는 범죄통계자료를 이용하여 장소와 용도지역별로 다르게 발생되는 범죄를 GIS의 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)과 역거리 가중법(IDW)을 이용하여 추출하였다. 또한 셉테드(CPTED)의 감시요소인 CCTV, 가로등, 지구대, 파출소에 대해서 각각 감시범위와 가중치를 산정하고 범죄취약지도와 중첩하여 4개 등급(안전, 주의, 경고, 위험)으로 표현된 셉테드 기반의 범죄취약지도를 제작하였다.
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.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.358-362
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2011
The National Emergency Management Agency of South Korea has established a Disaster Victims Psychology Support Center. The Disaster Victims Psychology Support Center can enable victims who got psychological damage from disasters to return to their daily lives through healing activity, field visits and advice of experts. The previous Psychology Support Center System managed the information of disaster victims through an independent database. However, this paper proposes a system that is developed to identify medical institutions and mental health centers within a distance of radius, based on the potential Hot-Spot areas of disaster victims using the GIS Systems. The proposed system can efficiently support selection of appropriate institutions for disaster victims using their location and age, classification of damage, and damaged parts of the body. Also, this spatial analysis can assist to decide on a policy based on the location of disaster victims and the extent of damage. Therefore, this paper can provide the required information to support decision making based on the concentrated areas for disaster victims.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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