• 대한지리학회지
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• 제43권6호
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• pp.873-893
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• 2008

본고는 연성 지역개발의 주요 수단으로서 장소브랜딩에 관한 이론적 검토이다. 장소브랜딩은 장소마케팅의 진화된 형태로서, 도시 지역의 이미지와 정체성을 강화하기 위한 보다 정교한 방법론을 제공한다. 도시 지역의 본질적 가치와 정체성 개발 방법, 다중의 도시 지역 정체성 경영을 위한 브랜드 리더십과 브랜드 아키텍쳐 개념, 이미지를 자산으로 계량화하는 브랜드 자산 개념 등을 통하여 장소마케팅 실천 과정에서 생겨나는 문제점을 보완하며, 그 효과를 증대시킬 수 있다. 또한 다양한 장소마케팅과 브랜딩 실천의 전 과정을 모형으로 제시하여, 연성지역개발의 틀로서 활용될 수 있도록 하였다. 이는 '창조성'과 '상징'을 중시하는 오늘날 도시 지역 개발의 중요한 이론적, 방법론적 토대가 될 것이다. 다양한 전공영역으로부터 접근이 이루어지는 이 분야는 연구의 축적이 일천하여 향후 보다 심층적인 이론과 경험 연구가 필요하다. 지리학 지식과 전통은 이 학제적 연구의 과정에서 중요한 역할을 담당할 것이다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권4호
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• pp.495-504
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• 2012

In recent years, urbanization has been a hot issues in watershed management due to increased pollutant loads from impervious urban areas. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been widely used in hydrology and water quality studies at watershed scale. However, the SWAT has limitations in simulating water flows between HRUs and hydrological effects of LID practices. The Storm Water Management Model (SWMM) has LID capabilities, but it does not simulate non-urban areas, especially agricultural areas. In this study, a SWAT-SWMM coupled model was developed to evaluate effects of LID practices on hydrology and water quality at mixed-landuse watersheds. This coupled SWAT-SWMM was evaluated by comparing calibrated flow with and without coupled SWAT-SWMM. As a result of this study, the $R^2$ and NSE values with SWAT are 0.951 and 0.937 for calibration period, and 0.882 and 0.875 for validation period, respectively. the $R^2$ and NSE values with SWAT-SWMM are 0.877 and 0.880 for validation period. Out of four LID scenarios simulated by SWAT-SWMM model, the green roof scenario was found to be most effective which reduces about 25% of rainfall-runoff flows.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3196-3203
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• 2010

지역산업 지원사업은 지역환경의 여건과 제도적 변화와 더불어 지난 10년 동안 꾸준히 확대되어 왔다. 특히 정부주도의 산업정책에서 지역주도의 산업정책으로 패러다임이 변모하면서 지역 전략산업 및 특화산업 육성, 기술지원, 기업지원 사업 등 지역산업 육성을 위한 다양한 지원체계를 갖추게 되었다. 그동안 지역 내에서 다양하게 전개된 지역산업 지원사업의 성과와 효율성에 대한 필요성이 제기되면서 지역전략산업 육성정책을 중심으로 통합적 관점의 종합발전계획과 사업추진전략의 중요성이 부각되었다. 지역산업 지원사업의 총체적인 맥락에서 중복사업의 조정과 핵심역량을 집중적으로 관리하고 수요자 중심의 지원체계에 대한 프레임을 수립하는 것이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 성과중심의 자율적 지역사업 포트폴리오를 구성하고 지역 전략산업의 특성 및 지원사업 유형에 따른 지역산업 육성 투자우선순위 도출을 위한 의사결정모형을 설정하여 검증하는데 그 목적이 있다. 본 연구는 충남전략산업 지원사업의 투자우선순위 의사결정을 위해 충남지역의 전략산업 및 지역산업 지원사업을 대상으로 AHP분석을 통해 전략산업과 지원사업유형별 투자우선순위를 도출하였다. 연구결과 전략산업 및 사업유형에 따른 중요도의 차이를 발견할 수 있었다. 즉, 사업유형의 우선순위가 전략산업에 따라 다르게 나타나는 것으로 볼 때 획일화된 기업지원 정책에서 벗어나 전략산업이나 기업규모에 따른 차별화된 기업지원 정책의 다양성이 요구된다는 것을 알 수 있다. 체계적인 정책수립 및 지원을 통해 기업의 경쟁력 강화 및 지역경제 활성화에 기여할 수 있도록 전략산업을 집중육성하고 차별화된 지원정책을 개발해야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.13-24
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• 2013

본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.208-219
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• 2022

Crime amount prediction is crucial for optimizing the police patrols' arrangement in each region of a city. First, we analyzed spatiotemporal correlations of the crime data and the relationships between crime and related auxiliary data, including points-of-interest (POI), public service complaints, and demographics. Then, we proposed a crime amount prediction model based on 2D convolution and long short-term memory neural network (2DCONV-LSTM). The proposed model captures the spatiotemporal correlations in the crime data, and the crime-related auxiliary data are used to enhance the regional spatial features. Extensive experiments on real-world datasets are conducted. Results demonstrated that capturing both temporal and spatial correlations in crime data and using auxiliary data to extract regional spatial features improve the prediction performance. In the best case scenario, the proposed model reduces the prediction error by at least 17.8% and 8.2% compared with support vector regression (SVR) and LSTM, respectively. Moreover, excessive auxiliary data reduce model performance because of the presence of redundant information.

• 보건의료산업학회지
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• 제10권2호
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• pp.71-82
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• 2016

Objectives : This study purposed to analyze the productivity trends of regional health care resource uses in South Korea. Methods : Data was provided from the regional health care statistics by the National Health Insurance Service(NHIS) and collected from 2011 to 2014 at the 226 administrative regions such as Si(city in Korean), Gun(county in Korean), Gu(district in Korean). Productivity trend was analyzed with Malmquist Productivity Index(MPI). Input variables were the number of medical personnels, facilities, and major medical equipments. Output variables were the number of inpatient and outpatients in model A, and the amount of inpatient and outpatient reimbursements in model B. Results : In model A, the productivity of 62 regions were increased but it was decreased in 164 regions. In model B, the productivity of 123 regions were increased but it was decreased in 123 regions. Conclusions : If these trends were continued, there will be problems with the efficiency of national regional healthcare resource utilization. Health policy makers will require to focus in solving this phenomenon.

• 환경영향평가
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• 제21권1호
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• pp.105-117
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• 2012

Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.

• 농촌계획
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• 제26권3호
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• pp.25-38
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• 2020

The purpose of this study is constructing a regional-level crop acreage choice model incorporating the impacts of producer risk aversion, and applying the constructed model to the Korean policy that promotes rice paddy conversion into non-rice crop fields. The study adopts the approach of Paris (2018) which estimates the absolute risk aversion coefficient inside of a positive mathematical programming model. A panel data set of 143 cities/counties is used for the empirical study where agricultural land in each region is allocated to 8 crops. Our estimated absolute risk aversion coefficients are smaller than those of Paris (2018), but are a little bit larger than those of the existing Korea studies based on survey or econometric methods. We found that there are close relationships among the estimated risk aversion, regional characteristics, and farming patterns. We also found that incorporating the estimated risk attitudes results in substantial differences in the impacts of the rice paddy conversion policy.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권6호
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• pp.2895-2899
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• 2016

Background: Increasing breast cancer (BC) incidence rates have been reported from India; causal factors for this increased incidence are not understood and diagnosis is mostly in advanced stages. Trivandrum exhibits the highest BC incidence rates in India. This study aimed to estimate trends in incidence by age from 2005-2014, to predict rates through 2020 and to assess the stage at diagnosis of BC in Trivandrum. Materials and Methods: BC cases were obtained from the Population Based Cancer Registry, Trivandrum. Distribution of stage at diagnosis and incidence rates of BC [Age-specific (ASpR), crude (CR) and age-standardized (ASR)] are described and employed with a joinpoint regression model to estimate average annual percent changes (AAPC) and a Bayesian model to estimate predictive rates. Results: BC accounts for 31% (2681/8737) of all female cancers in Trivandrum. Thirty-five percent (944/2681) are <50 years of age and only 9% present with stage I disease. Average age increased from 53 to 56.4 years (p=0.0001), CR (per $10^5$ women) increased from 39 (ASR: 35.2) to 55.4 (ASR: 43.4), AAPC for CR was 5.0 (p=0.001) and ASR was 3.1 (p=0.001). Rates increased from 50 years. Predicted ASpR is 174 in 50-59 years, 231 in > 60 years and overall CR is 80 (ASR: 57) for 2019-20. Conclusions: BC, mostly diagnosed in advanced stages, is rising rapidly in South India with large increases likely in the future; particularly among post-menopausal women. This increase might be due to aging and/or changes in lifestyle factors. Reasons for the increased incidence and late stage diagnosis need to be studied.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권4호
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• pp.269-281
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• 2011

전구 및 지역 기후 모델 결과를 분석하여 동아시아와 한반도 지역에 대해 상세한 지역기후의 변화를 전망한 연구를 소개하였다. 특히 IPCC 4차 평가 보고서의 배출 시나리오를 기반으로 국내 연구그룹이 산출한 한반도 지역기후 변화 전망을 소개하고 그 특성을 파악하였다. 배출 시나리오에 따라 강도의 차이가 다소 있지만 미래 한반도의 온난화 경향은 명확한 것으로 나타났다. 강수량의 경우 배출 시나리오와 시기에 따라 다소 상이한 변화 경향을 보이지만, 대부분의 연구에서 공통적으로 미래 집중호우의 발생 빈도와 강도가 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 지역기후 변화로 인하여 고지대를 제외한 대부분의 남한지역이 아열대 기후구로 점차 변해갈 것으로 전망되며, 이로 인한 생태계와 계절의 변화가 야기될 것으로 예상된다.