The purpose of this study is to analyze the conflicts caused by the spatial expansion in two types of urban heritage in Seoul. To explain the national and professional orientation found in each spatial transformation, the study brought the concept of 'historic state' and 'epitome,' thereby examining the operating system of the conflicts. Field observations and stakeholder interviews were performed based on literature and historical research. The study results are as follows. ①In the case of Gwanghwamun and Donuimun, the spatial expansion is to find the historic state of the sites. Gwanghwamun with high national status and substance, conflicts show a pattern that spreads to memory conflicts. Donuimun is relatively unknown and has no substance so that a flexible method of digital restoration was applied. ② In the case of Ikseon-dong and Bukchon hanok, they show heterogeneous spatial expansion. The conflicts in relation to this is caused by the epitome of hanok. In Ikseon-dong, illegal installation of structures(non-epitome) is prevalent, while in Bukchon, there was a process of transferring the new basement(non-epitome) as part of the hanok. ③Conflicts in Gwanghwamun can be coordinated by referring to the digital restoration of Donuimun, and conflicts in Ikseon-dong can be resolved by taking Bukchon as a precedent.
최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인을 분석하기 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 시행하여 진주시 화재 발생의 공간 분포 패턴을 파악한 후, 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 인문 사회 요인과 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였고 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인별 위치를 고려하여 공간 가중치를 활용한 OLS 회귀 분석을 실시하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 화재 발생 빈도가 높은 용도지역은 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 나타났다. 둘째, 인구 사회적 변수 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석의 최종 모형으로 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 OLS회귀모형을 분석한 결과 제2종 근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 상관성을 보였으며 다음으로 단독주택, 판매시설, 제1종 근린생활시설, 가구수의 순으로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 통해 도시 지역의 시설물별 화재 발생 요인을 분석하고 화재 안전대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
도시산업구조의 진단과 예측은 지속가능한 도시발전계획수립을 위한 주요한 과제이다. 지금까지의 산업관련 도시공간구조 연구들은 주로 도시산업체 자료나 총 종사자수 자료를 활용하여 산업유형별 공간분포의 측정에 집중되어져 왔다. 그러나 최근 비정규직 문제를 포함한 근로자의 종사상 지위가 중요한 이슈가 되는 시점에서 본 연구는 읍면동 단위의 1994년 및 2004년 종사상 지위별 자료를 수집하고 동 변화자료를 기반으로 공간분석 단위를 일치시킨 후 GIS를 활용하여 종사상 지위분류체계 자료를 활용한 도시산업구조의 질적 변화를 공간적 관점에서 해석하였다. GIS환경에서 부산시 산업구조의 종사상지위 유형별 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 노동집약적 산업이 한계에 부딪히고, 서비스업 및 도소매업은 영세한 생계형으로 진행되어 부산의 고용흡수력이 떨어질 수밖에 없었으며 통계상으로는 종사자의 수가 증가하였으나 비정규직과 비임금 노동자가 급증하면서 부산지역 일자리의 질이 하락하고 있는 것으로 측정되었다. 둘째, 전통적인 도심지는 쇠퇴하는 반면 신도시나 신흥공업단지가 형성된 지역, 제조업보다 서비스업이 발달한 지역이 일자리가 증가하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 도시발전의 근간이 되는 산업구조의 행태적 패턴 뿐 아니라 종사상지위라는 질적 평가를 통한 장기적 차원의 산업발전계획안 마련을 위한 기초자료로서의 활용을 기대한다.
본 연구의 목적은 2020년 1월부터 8월까지 발생한 COVID-19 감염증 발생의 공간적 확산의 패턴을 파악하고 영향요인을 추정하고자 하는 것이다. 우리나라 시·군·구별 COVID-19 확진자를 대상으로 탐색적 공간자료분석과 공간회귀모형을 활용하여 분석하였다. 분석의 결과 COVID-19는 기존에 논의되던 감염병 출현의 요인이었던 숙주와 환경요인이 큰 영향을 미치는 것으로 나타나지 않았으며 공간적으로 인접한 지역과의 관계가 높게 나타났다. 특히 신종 감염병인 4군 감염병의 발생 패턴과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 COVID-19가 새로운 감염병임에도 불구하고 기존에 발생하였던 신종 감염병의 발생과 전혀 다른 패턴이 아니라는 점을 보여준다. 이는 신종 감염병을 효과적으로 통제하기 위해서 과거 새로운 감염병이 출현하였던 공간의 특성을 지속적으로 관리해야 함을 의미한다.
본 연구는 화소 기반 공간메트릭스를 활용하여 대구시를 사례로 1989년부터 2009년까지 도시 녹지에 대한 공간적 변화를 분석하였다. 이를 위해 먼저 토지피복 변화탐지를 통해 대구시 녹지가 다른 토지피복으로 전환된 유형과 면적 및 공간적 분포를 분석하였다. 다음으로 국지적 차원의 공간적 변화를 도출할 수 있는 이동창 샘플링을 적용하여 크기, 형태, 응집, 다양성 관련 화소 기반 공간메트릭스를 산출하였으며, 1989년에서 1998년, 1998년에서 2009년까지 공간메트릭스 값의 변화를 차이지도로 시각화하여 종관 분석을 수행하였다. 마지막으로 대구시 시가지 개발축에 따른 녹지의 공간적 변화를 파악하기 위하여 횡단축 분석을 수행하였다. 분석 결과, 지난 20년 동안 대구시 녹지는 달성군, 성서 및 안심 등과 같은 신시가지의 택지개발지구를 중심으로 점차 파편화된 것으로 나타났다. 산림은 화원 일대의 파편화가 가장 두드러지게 나타났으며, 그 진행속도에 있어서는 칠곡 일대가 가장 빠르게 변화하였다. 초지는 많은 지역에서 그 면적과 응집지수가 감소하여 파편화가 크게 나타났으며 특히, 안심 일대의 파편화가 가장 많이 나타났다. 본 연구를 통해 대구시 녹지의 양적 감소 뿐만 아니라 파편화가 진행된 지역을 도출할 수 있었다. 이러한 결과는 대구시가 친환경적인 도시개발정책을 수립하는데 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.
There have been continuous studies about urban parks since 1971 until now. However, there was neither deep analysis of park space nor research about green areas and lawn space. Below is the summary of the main results obtained based on the analysis of the problems with the spatial structure and park facilities of 8 examinatory parks. The analysis of use pattern revealed that lawns in green areas are becoming almost unusable spaces. Therefore plans for more active utilization of lawn space is necessary. There were high correlations among unnecessary and necessary factors of park, use of green areas and the reasons for not using it; thus the analysis suggested that other plans be considered for utilization of lawn space in oder to obtain stronger efficacy. The objective of the present research was to suggest an opinion concerning the improvement of spatial structure of urban parks, by making unusable spaces of parks usable through appropriate park structuring, so that users can utilize more parks. Especially with regard to green areas, the present research has a meaning in that it suggested a method of improving spatial structure by means of green areas desired by users and facilities they can use.
A traditional image analysis or classification method using satellite imagery is mostly based on the spectral information. However, the spatial information is more important according as the resolution is higher and spatial patterns are more complex. In this study, we attempted to compare and analyze the variogram properties of actual high resolution imageries mainly in the urban area. Through the several experiments, we have understood that the variogram is various according to a sensor type, spatial resolution, a location, a feature type, time, season and so on and shows the information related to a feature size. With simple modeling, we confirmed that the unique variogram types were shown unlike the classical variogram in case of small subsets. Based on the grasped variogram characteristics, we made a level index map for determining urban complexity or land-use classification. These results will become more and more important and be widely applied to the various fields of high-resolution imagery such as KOMPSAT-2 and KOMPSAT-3 which is scheduled to be launched.
본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우(MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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