• 대한토목학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.281-286
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• 2019

최근 도시와 관련된 분야에서 여성, 아동, 노인 등의 약자 및 소외계층을 통합하여 모든 사람들이 도시 안에서 평등한 삶을 누릴 수 있는 도시공간을 만들기 위한 노력들이 활발하다. 사회 계층의 위계와 상관없이 모든 이들을 품어줄 수 있는 포용도시로 가기 위해서는 다양한 약자계층을 통합적으로 다루고 도시를 계획할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 흩어져 진행되고 있는 각각의 연구들을 분석 정리하여 통합 평가지표를 만들고, 이를 통해 각 지역별로 포용성을 평가하여 지역별로 필요한 포용도시 전략을 세워보고자 하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제9권3호
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• pp.266-275
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• 2013

최근 복합재난 환경 속에서 지역 방재력을 구축하기 위한 재난안전관리의 선진화에 대한 새로운 패러다임이 요구되어지고 있다. 이러한 상황속에서 2012년 9월 구미 불산 유출사고를 겪으면서 지방자치단체의 재난안전 역량의 중요성 및 필요성이 부각되었다. 이와 함께 안전 확보에 대한 국민의 관심도 증대는 지역 주민들의 재난안전정보에 대한 권리를 가시화하였고 사회적 이슈로 나타났다. 본 연구에서는 지방자치단체의 재난관리 업무역량을 평가 분석 할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 재난관리 역량강화 지표를 데이터베이스화하여 재난관리담당자 중심의 웹 기반 체계를 구축하여 지방자치단체가 자체적으로 재난안전관리 역량 수준을 파악하도록 하였다. 또한, 재난안전관리 정보를 지역주민들이 이해하기 용이하게 지표화하여 공개하도록 하였다. 지방자치단체의 재난관리 역량강화를 위해서는 지역의 취약성을 분석하여 개선사항을 도출하는 노력과 함께 이를 지역주민에게 공시함으로서 지역사회의 참여를 바탕으로 최적의 효과를 거둘 수 있을 것이라 기대한다.

• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.39-52
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• 2018

본 연구의 목적은 고연령가구의 주택점유에 있어서 신체기능적 건강상태의 측면에서 가구주의 활동제약이 점유형태에 어떠한 영향을 미치는지를 결정하는 요인을 분석하는데 있다. 이를 위해 한국노동패널 18차연도의 가구 및 개인자료를 이용하여 가구주의 연령이 55세 이상인 고연령가구를 대상으로 프로빗 모형을 설정하여 분석하였다. 분석결과 가구주가 활동제약 혹은 사회활동 제약이 있는 경우 자가선택확률이 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 활동제약이 있는 경우에는, 의료비용이 증가하고 경제활동 참여의 가능성이 낮을 뿐만 아니라 조기은퇴의 가능성이 높아 소득이 감소하게 되므로 자가 거주의 가능성이 낮아지는 것으로 판단된다. 따라서 고령자 중에서도 자립자에 비해 활동제약자가, 일상생활 활동제약자에 비해서는 사회활동 제약자가 더욱 열악한 주거취약계층일 가능성이 높음을 시사한다. 따라서 이러한 가구주의 활동제약을 중심으로 고연령가구의 주택점유형태 결정요인 분석에 관한 연구는 신체적 취약성을 고려하는 주택개량사업, 고령자 맞춤형 임대주택 등 주거복지정책의 대상인 취약계층을 파악하는데 유용한 지표로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국지형학회지
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• 제27권3호
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• pp.87-103
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• 2020

The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.