본 논문은 크리스토퍼 알렉산더의 패턴 랭귀지를 이용하여 공공공간의 공간적 특성 분석을 실시하였다. 도시는 인간의 다양한 경험을 제공하는 장소이다. 도시의 공공공간은 역사를 통해 공공생활 번영에 중요한 역할을 하고 있다. 그것은 한 도시 속 사람들과의 관계 속에서 소통, 문화행사, 상업 등을 위한 장소로 이루어졌다. 그러나 오늘날, 공공장소 및 공공생활의 다양한 활동은 감소되었다. 그 이유 중 하나는 도시의 장소가 계획되고 관리될 때 사용자의 요구를 무시했기 때문이다. 따라서 본 논문은 문헌 조사를 통해 공공공간의 역할과 유형을 정리하고 패턴 언어의 특징을 살펴보았다. 또한 공공공간의 공간적 특성을 제시하고 전문가그룹인터뷰(FGI : Focus Group Interview)를 통하여 적정한 패턴 언어를 분류하였다. 이를 통하여 서울 도심의 공공공간의 공간적 패턴을 알아보기 위하여 사례대상지를 종로구 기본계획에 기초하여 선정 후 분석하였다. 본 논문은 공공공간의 적합한 공간 구조의 특성 및 방향성을 제시하고 패턴 언어의 적용가능성을 살펴 보다 풍부한 도시공간을 조성하고자 한다.
도시화 지역은 지역발전과 더불어 공간적 범위가 확대되고 있다. 수도권 역시 예외는 아니어서 1960년대 이후 우리나라의 경제개발을 주도하며 도시화 지역의 공간적 범위가 확대일로에 있다. 그러나 도시화 지역의 공간적 분포를 평가함에 있어 그 분포 양상이 집적형태인지 임의적 형태인지 아니면 분산된 형태인지는 정확히 판단하기 어렵다. 즉, 시기가 지남에 따라 도시화 지역이 확대되기는 하지만 정량적으로 그 분포를 판단하기란 쉽지 않다. 본 연구는 GIS의 통계적 분석 기법을 이용하여 도시화 지역의 확대와 성장이 도시화 지역의 분포 패턴에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴보고자 하는 것이다. 시계열적 도시성장 과정에서 수도권 내 도시화 지역의 분포패턴을 파악하고자 래스터 기반의 GIS 분석방법, 방격 분석(quadrat analysis), 그리고 최근린 분석(nearest neighbor analysis)을 사용하였다. 실험 결과 수도권의 도시화 지역의 집적정도는 1980년대 초반까지는 증가하다가 그 후로는 약화되는 것으로 분석되었다. 또한 1980년대 중반 이후 수도권 내에서는 외연적 성장이 약화되고 비지적 도시성장 또는 도로망과 연계한 소규모 개발이 증가함을 알 수 있었다.
도시지역 폭염에 대한 보다 나은 이해를 위해서는 토지이용의 총량적 이해와 더불어서 토지이용의 공간적 위치분배와 폭염현상과의 관계성 이해도 필요하다. 본 연구의 목적은 군집개발과 파편화된 개발이 폭염일수와 순위상관관계를 보이고 있는지를 살펴보는 것이다. 주요연구방법으로는 형태학적공간패턴, 공간자기상관성, 스피어만상관성 분석을 이용하였다. 연구대상지는 대구, 광주, 울산, 부산, 대전광역시이며 폭염지표는 30년간 연간폭염일수로 설정하였다. 본 연구는 군집개발 유무보다는 나홀로 개발 등의 파편화개발방식이 폭염에 부정적이라는 점을 보여주고 있으며 이는 곧 개발형태가 폭염과 관계가 있음을 의미한다.
본 연구는 성장과정에서 나타나고 있는 공간적 확산 집중의 특성과 도시공간구조 변화를 측정하는데 목적을 두고 있다. 분석에 사용된 자료는 도시인구, 고용, 개발연면적, 지가를 이용하였다. 분석시기는 1995년이후 10년간으로 1995년, 2000년, 2005년을 기준으로 하였다. 연구방법은 먼저 도시성장 변화를 측정하기 위하여 중심점 이동과 표준편차거리를 산출하였다. 모란지수(Moran's I)분석결과 분산된 형태보다는 전반적으로 집중된 형태를 보이고 있었으나, 그 수준은 다소 미약하게 나타났다. 앞으로 시가화지역에서는 토지이용 등의 계획적인 도시관리가 요구된다고 볼 수 있다. 다음으로 윤곽도로 볼 때, 대체적으로 단핵구조에서 다핵화로 변화된 모습을 보이고 있다. 다만 중심지간에 상호연계축 발달은 미약하였다.
Due to its speciality, Johannesburg has drawn wide attention from the international academia, which the existing urban theory cannot easily explain. This paper focuses on the spatial pattern of Johannesburg, and finds that it is highly fragmented: first North-South Division due to apartheid and gold mining, secondly, the continuous sprawl due to population densification, and thirdly formation of city-region due to the fill-in spatial policy. The fragmented spatial pattern undermines the social integration and weakens the potential economic sustainability, which make the balanced multi-core spatial pattern inevitable under the influence of the international planning thought. The Johannesburg's spatial transformation comes not only from social integration, but also from the development vison of world-class status of an African city. In reality, since the collapse of apartheid, the municipal government has released series of strategic planning in different executive phase. These different plannings unanimously focus on the world class status although since 2008, the social inclusiveness is more emphasized. Thus, Johannesburg implements some spatial policies, as promoting the corridor of freedom, identifying the key nodes in the city then developing with high density, implementing the in-filling policy, managing the urban growth boundary, effectively preserving the natural system. However, the industrial structure in Johannesburg is already quite high-ended which cannot produce many jobs and also require much investment in advanced infrastructure. Thus, the strategic goals of world-class status of an African city and social inclusiveness which really need widely shared public services to some extent are in tension. After evaluation, we can see that spatial transformation is quite limited. Obviously spatial transformation largely depends on the social-economy. The population is still in flow. In this sense Johannesburg must energetically support the employment-based industry, effectively control the spatial sprawl and carry out institutional innovation which further incentive investment, gradually build an integrated regional governance. In general, how Johannesburg combines globalization and its own condition is still worth thinking in both theory and practice.
전 지구적 기후변화인 지구온난화의 주원인으로 지목되고 있는 온실가스는 공간적으로 주로 도시에서 발생하고 있기 때문에 도시차원에서의 대책이 무엇보다 필요하다. 본 연구는 도시형태와 탄소발생량과의 관계를 분석하여 기후변화에 대응한 탄소배출저감형 도시의 형태를 제시하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 있다. 이를 위해, 첫째로 도시형태에 대한 이론고찰을 수행하여 도시공간의 물리적 규모, 이용현황, 활동강도와 관련된 도시형태요소를 선정하였다. 둘째, 서울시를 사례로 전력, 도시가스, 지역난방, 석유, 상수도 사용량 자료를 이용하여 이산화탄소 배출량 지도를 작성하였다. 셋째, 이산화탄소 배출량과 도시형태요소와의 관계를 분석하여 도시공간에서 에너지 사용량에 영향을 주는 도시형태를 밝혀내고, 도시계획 측면에서의 시사점을 도출하였다. 본 연구에서 도시형태 요소와 이산화탄소 배출량간의 관계를 분석한 결과는 실제 에너지 사용량에 기반하여 이산화탄소 배출량을 산정하여 활용하였다는 점에서 기존 연구가 지닌 한계를 극복하고, 사례분석을 통해 구체적이고도 결과를 도출하였다는데 그 의의가 있다.
As urban growth continues, the earth ecosystem is increasingly dependent on the patterns of urban growth. The impact intensity from urban growth is expected to change predictably with distance from the urban center. However we can't fully understand yet how urban development pattern affects urban ecosystem. In researches about urban ecosystem, it is important to relate the spatial pattern of urbanization to ecological processes. So we used gradient analysis with time data; 1980's, 1990's and 2000's. We attempted to quantify the urban spatiotemporal impacts in Daejeon-city and Cheonan-city, Korea, along a 75km long and 3km wide transect. Through the results, we found the impacts range of urbanization with urban development process of two cities. When the urban growth was concentrated on in both cities, the impacts intensity and range were much stronger and wider. As a result, in urban planning or green space planning, we have to consider suitable urban development forms with surrounding areas, and make legal clauses which limits landuse change. This quantifying the urban gradient is an important step in understanding urban ecology.
최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.
When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.
Yangon city is experienced a rapid urban expansion over the last two decades due to accelerate with the socioeconomic development. This research work studied an investigation into the application of the integration of the Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) for observing Land Use and Land Cover (LULC) patterns and evaluate its impact on Land Surface Temperature (LST) of the downtown, suburban 1 and suburban 2 of Yangon city. The main purpose of this paper was to examine and analyze the variation of the spatial distribution property of the LULC of urban spatial information related with the LST and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) using RS and GIS. This paper was observed on image processing of LULC classification, LST and NDVI were extracted from Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) image data. Then, LULC pattern was linked with the variation of LST data of the Yangon area for the further connection of the correlation between surface temperature and urban structure. As a result, NDVI values were used to examine the relation between thermal behavior and condition of land cover categories. The spatial distribution of LST has been found mixed pattern and higher LST was located with the scatter pattern, which was related to certain LULC types within downtown, suburban 1 and 2. The result of this paper, LST and NDVI analysis exhibited a strong negative correlation without water bodies for all three portions of Yangon area. The strongest coefficient correlation was found downtown area (-0.8707) and followed suburban 1 (-0.7526) and suburban 2(-0.6923).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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