본 연구는 도시재생에 대한 기존의 물리적 접근의 한계를 극복하고자 추진 중인 최근 도시재생의 흐름속에서 사회복지적 접근의 실체를 파악하고 사회복지 기법의 정착과 확대에 필요한 제안 사항을 고찰하고자 하였다. 이를 위하여 도시재생 선도지역과 주거취약지역의 사업계획서에서 내용분석의 방법을 적용하여 사회복지 사업을 추출하였으며 사업들을 특성과 형태에 따라 유형화하였다. 분석 결과 도시재생 지역의 사회복지사업은 경제적 기반마련, 복지중심 주거환경개선, 지역사회통합추구, 사회서비스제공의 4가지 유형으로 나타났으며, 각 유형은 다시 12개의 세부 유형으로 분류되었다. 연구 결과를 토대로 향후 도시재생사업에 사회복지기법이 안정적으로 운영되기 위하여 지역특성에 맞는 일자리 연계, 사업수행과정에서 당사자의 적극적 참여, 지역사회통합을 위한 역량 강화, 사회서비스 확대 제공이 필요하다는 시사점을 제시하였다.
The purpose of the current study was to select vulnerable regions with insufficient child care services based on an in-depth investigation of diverse regional characteristics and to establish a practical goal for the expansion of public child care centers through identifying priority regions in foremost need of public child care centers out of the vulnerable regions. The vulnerable regions were selected from both urban and rural areas with particular criterions to determine their critical situation. First of all, the number of children aged zero to five, private and public child care centers, and capacity and enrolment of the regional child care center were selected from towns (Eup) and townships (Myeon) within rural areas and neighborhoods (Dong) within urban areas to calculate the capacity fulfillment. Specifically, a dense population of low-income families inhabited within urban areas defined the region's vulnerable status for the analysis, whereas poor accessibility of a child care center within rural areas correspond to the lack of child care services. The analytical result displayed that a total of 456 towns and townships did not acquire child care centers. Out of 456 towns and townships, 162 were selected as priority regions. On the other hand, 546 neighborhoods corresponding to upper 30 percentiles of urban area where children receive basic subsidy for low income families were selected as vulnerable regions. Out of 546 neighborhoods, 243 were selected as priority regions according to the analytical result.
A comparative study of the dental health perception and dental health behaviors among 12,325 middle and high school students in urban and rural areas was conducted by using "2010 National Dental Health Investigation". The results of this study are as follows. For the dental health perception and the utilization of dental service, all middle and high school students had a low perception of the their dental health status toward the farming and fishing regions from the urban. For the time of tooth-brushing among the dental health behaviors, most middle and high school students brushed their teeth after lunch. In connection with the frequency of cariogenic snack intake, high school students had a greater percentage toward the farming and fishing regions from the urban. For the dental health status, middle school students in big cities had a high average of carious permanent teeth, but high school students had a high average of carious permanent teeth toward the farming and fishing regions from the urban. In other words, there was no significant difference in missing permanent teeth, filling permanent teeth and decay permanent teeth between middle school students by region, but high school students had a greater percentage of the dental health perception and dental health behaviors toward the farming and fishing regions from the urban, showing a little difference. Consequently, there was a relationship between middle and high school students' perception of dental health and their behaviors of dental health.
With the passing of Special Act on Promotion and Support for Urban Regeneration (will be hereafter referred to as the Urban Regeneration Special Act) in December 2013, urban regeneration projects have begun in full scale. 13 regions including Jongno District, Seoul were selected as the urban regeneration leading area in 2014 and 33 regions as urban regeneration general regions in 2015 to push ahead a nationwide urban regeneration front supported by government funds. However, it is not clear if these urban regeneration projects will be revitalized by the sole means of government's financial support. Above all, cooperation among all interested parties including the central government that is propelling urban regeneration, local governments, state corporations, private entities, and citizens is urgent. In an urban regeneration project, delegation between state and private entities is absolutely crucial. The central government and the pertinent local government must provide their support by forming new policies and repairing old institutions that are right for urban regeneration, securing the necessary subsidy, and outsourcing government-owned land development. A state corporation must play its part in every aspect that requires public character such as an overall project management of an urban regeneration project, cooperation with the local government, and infrastructure installation. The private stakeholder must share his private capital and know-hows as a construction investor and a development businessman to make possible a successful urban regeneration project. In order for these public and private entities to cooperate with one another, it is necessary to reestablish the role of a public developer and contemplate running an urban regeneration project that permeates public character through a public developer.
A random sampling or systematic sampling method is commonly used to assess the accuracy of classification results. In remote sensing, with these sampling methods, much time and tedious work are required to acquire sufficient ground truth data. So, a more effective sampling method that can represent the characteristics of the population is required. In this study, fractal analysis is adopted as an index for reference sampling. The fractal dimensions of the whole study area and the sub-regions are calculated to select sub-regions that have the most similar dimensionality to that of the whole area. Then the whole area's classification accuracy is compared with those of sub-regions, and it is verified that the accuracies of selected sub-regions are similar to that of whole area. A new kind of reference sampling method using the above procedure is proposed. The results show that it is possible to reduce sampling area and sample size, while keeping the same level of accuracy as the existing methods.
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the 11 southeastern states in the United States by using regional characteristics variables and to classify the regions. First, 19 variables from four categories of population, society, industry-economy and urban service were selected and factor analysis were conducted, and the result showed five major factors of population, economic condition, job and commuting. Based on the following factor scores, a cluster analysis was conducted, and eight types of big city, medium-sized city, bed town, small town, urban hinterland, retirement town, and rural village were derived. These types of spatial distribution characteristics showed big cities were by different types of regions and they formed metropolitan areas. Each types of classified regions were located along the road network with hierarchy. The study focused on cases in the southeastern regions of the United States and can be used as a comparison with Korean cases. If the same research method is applied to Korea in the future, or if the time series of changes is tracked by analyzing different time points, it will greatly help identify the characteristics of urban and rural mixed areas.
Spatial-temporal meteorological features of the Ulsan metropolitan region (UMR) were analyzed using observations and high-resolution numerical modeling. Long-term trend analysis (1970~2013) showed a significant increase of $0.033^{\circ}Cyr^{-1}$ in the 5-year moving average temperature, although detailed short-term features varied, whereas wind speed and relative humidity over the same period displayed clear decreases of $-0.007ms^{-1}$ and $-0.29%yr^{-1}$, respectively. These trends indicate the effects of regional climate change and urbanization in the UMR. Seasonal variations averaged for the most recent three years, 2011~2013, showed that temperatures in three different regions (urban/industrial, suburban, coastal areas) of the UMR had similar seasonality, but significant differences among them were observed for a certain season. Urban and industrial complex regions were characterized by relatively higher temperatures with large differences (max.: $3.6^{\circ}C$) from that in the coastal area in summer. For wind speed, strong values in the range from 3.3 to $3.9ms^{-1}$ occurred in the coastal areas, with large differences clearly shown between the three regions in September and October. Diurnal variations of temperature were characterized by pronounced differences during the daytime (in summer) or nighttime (in winter) between the three regions. Results from the WRF modeling performed for four months of 2012 showed large variations in gridaverage temperature and winds in the UMR, which displayed significant changes by season. Especially, a clear temperature rise in the urban center was identified in July ($0.6^{\circ}C$ higher than nearby urban areas), and overall, relatively weak winds were simulated over urban and inland suburban regions in all seasons.
도시인구 증가와 이에 따른 급격한 도시화는 도시 내 여러 열환경 문제를 수반한다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 hot Spot 분석과 같은 도심 열환경 모니터링이 필요시 된다. 본 연구는 우리나라 세종특별자치시의 14개의 동과 주변 행정구역을 연구지역으로 선정하여 2013년부터 2018년 여름철의 도시 확장에 따른 지표면 온도 변화 특성을 분석하였다. Landsat 8 지표면온도와 KOMPSAT2/3 기반 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)및 NDBI(Normalized Difference Built-up Index)를 이용하여 연구 지역의 지표면 온도 분포를 모의하고, 도심지 확장에 따른 지표면 온도 변화 양상을 구축된 NDVI와 NDBI를 이용해 논의했다. 특히, 연구지역 안에서의 도심지 확장이 뚜렷한 지역을 연구 대상으로 선정하여 고해상도의 KOMPSAT영상으로 지역 내 hot spot의 변화 원인을 분석하였다. 연구결과, 연구지역 내에서 도시화가 진행된 지역에 hot spot이 나타나는 것을 확인하였으며 일반적으로 NDVI가 낮거나 NDBI가 높을수록 hot spot의 영향이 뚜렷하고 온도가 높게 나타나는 것으로 확인되었다. 지표면온도와 위성기반 산출물을 이용해 도시화가 지속적으로 진행된 지역과 급격하게 나타난 지역이 구분되었으며 토지피복에 따른 상이한 특성도 파악할 수 있었다. 도시화에 따른 지표면 온도 변화가 뚜렷한 지역에 본 연구와 같이 고해상도의 KOMPSAT 영상을 통한 분석이 수반되면 향후 도시계획 및 정책 활용에 효과적으로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
This study investigates the impacts of urban land-use fraction and temperature advection on the urban heat island intensity over the Seoul metropolitan area using the UM (Unified Model) with the MORUSES (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme) during the heat wave over the region from 2 to 8, August 2016. Two simulations are performed with two different land-use type, the urban (urban simulation) and the urban surfaces replaced with grass (rural simulation), in order to calculate the urban heat island intensity defined as the 1.5-m temperature difference between the urban and the rural simulations. The land-use type for the urban simulation is obtained from Korea Ministry of Environment (2007) land-use data after it is converted into the types used in the UM. It is found that the urban heat island intensity over high urban-fraction regions in the metropolitan area is as large as 1℃ in daytime and 3.2℃ in nighttime, i.e., the effects of urban heat island is much larger for night than day. It is also found that the magnitude of urban heat island intensity increases linearly with urban land-use fraction. Spatially, the estimated the urban heat island intensities are systematically larger in the downwind regions of the metropolitan area than in the upwind area due to the effects of temperature advection. Results of this study indicate that urban surface fraction in the city area and temperature advection play a key role in determining the spatial distribution and magnitude of urban heat island intensity.
This paper investigated the characteristics of population structure and the determinants of population movement in the south west area of Kyonggi-do by grouping 9 cities in 3 categories and using Panel data of $1995{\sim}2001$. The major findings of this paper were identified as follows : 1) The population structure of regions was different to the stages of urbanization. The ratio of child and elder dependency was high in the rural regions and low in the urbanized regions. It was due to the movement of economically active population of $20{\sim}40$ aged groups, from rural regions to urban regions. This means that more productive segments of the rural population leave the country to the city. In addition. The ratio of male to female was higher in $20{\sim}40$ aged groups for rural regions. This suggested that young females moved from rural regions to urban regions more than young males in the process of industrialization. 2) Based in pooling regression, income was the most significant determinant that could explain the inter-regional and intra-regional movement of population for south west area studied, The next one was educational opportunity variable. The coefficients of income and education were 0.5, 0,7 for intra-regional migration and 0.01, 0.02 for interregional migration indicating that Todaro's hypothesis could be tested well rather than Tiebout' model for this area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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