• 한국지리정보학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.39-53
• /
• 2014

우리나라의 인구 고령화 현상은 매우 빠르게 진행되고 있으며 농촌지역의 인구 고령화가 도시지역보다 더욱 빠르게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 인구 고령화에 관련한 정책이나 연구들은 농촌지역보다 주로 도시지역에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 고령화 문제에 대한 심각성을 일깨우고, 나아가 지역 맞춤형 인구 고령화 정책을 수립하기 위한 기초정보를 제공한다. 이를 위해 농촌지역의 인구 고령화 수준을 미시적으로 제시하고 인구 고령화 현상의 공간적 확산 패턴을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 읍면 단위의 농촌지역에 따라 인구 고령화 수준과 공간적 확산 패턴이 각각 다르게 분석되었다. 둘째, 고령화의 시공간적 확산 측면에서 인구 고령화 지수가 높으면서 공간적으로 집중되어 있는 지역(High-High, hot spot 지역)과 지수가 낮으면서 집중되어 있는 지역(Low-Low, cold spot 지역)은 뚜렷하게 구분되었다. 이상의 분석결과를 통해, 본 연구는 지역 맞춤형 인구 고령화 정책, 특히 농촌지역의 인구 고령화 정책을 수립하는데 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_4호
• /
• pp.1153-1166
• /
• 2020

본 연구는 위성영상 기반의 열 분포도 및 폭염을 심화시키는 요인 간의 공간적 상관성을 분석하여 열 집중지역과 향후 폭염 위험이 증가할 수 있는 공간의 탐색을 목적으로 수행되었다. 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 전역적 Moran's I는 높게 나타나 특정 공간에 집중하는 것으로 나타났다. 국지적 Moran's I 분석 결과로, 열 집중지역은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도, 소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다. 인구증가율이 높은 지역은 서울 주변의 경기도, 대전, 부산 인근지역에서 군집 분포하였으며 토지이용과 건축물은 수도권과 대도시에 집중하는 유사한 공간 패턴을 보였다. Bivariate Local Moran's I 분석결과는 열이 집중된 지역에서 인구증가율이 높고, 인공적·도시적 건축환경 및 토지이용이 이루어지는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 열 집중지역의 순위를 도출할 수 있으며 전국적으로 열이 집중되고 이를 심화시킬 수 있는 환경을 가진 지역을 탐색할 수 있으므로 궁극적으로 선제적 폭염 대응대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• The Korean Journal of Ecology
• /
• 제27권5호
• /
• pp.257-261
• /
• 2004

눈향나무(Juniperus chinensis var. sargentii Henry)는 사할린, 일본 등의 동북아시아와 한반도에서는 전국의 고산지대에서 자라는 상록성 소관목으로서 희귀 및 멸종 위기 식물(산림청)로 지정되어 있다. 본 연구에서는 한라산에 서식하는 눈향나무 집단의 분포형태 및 특성, 유전적 다양성과 공간적 유전구조를 파악하였다. 조사구(40m × 60m)에는 총 131개의 눈향나무 clump가 자생하고 있었으며 이들 전체 본수를 대상으로 군집지수를 계산한 바, 임의분포하고 있음을 확인하였다 모든 개체들에 대하여 ISSR 유전자형을 비교한 결과, 15개체는 클론으로, 나머지는 각기 서로 다른 genet으로 구성 되 어 있었다. 21개 의 ISSR 표지자를 바탕으로 계산한 Shannon의 다양성지수(I=0.463)는 적은 개체수와 제한적 분포에도 불구하고 유전적 다양성이 다른 수종에 비해 비교적 높은 편으로 나타났다. 공간적 자기상관 분석방법을 이용하여 공간적 유전구조를 파악한 결과, 조사지역내의 눈향나무 집단은 8m 이내에서 유전적으로 유사한 군락구조를 갖고 있는 것으로 나타났으며, 클론 번식이 공간적 유전 구조에 미치는 영향은 거의 없는 것으로 판단되었다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.57-65
• /
• 2015

본 연구는 안동댐 유역을 대상으로 수문기상 정보의 조밀한 시공간분포를 추정하여 수문기상에서 나타나는 시계열적 공간분포 특성을 규명하고자 한다. 국립기상과학원에서 설치 운영하고 있는 낙동강 상류 안동댐 유역의 수문 기상 관측소 7곳의 기상정보와 인근 두 곳의 종관기상관측소(ASOS) 정보를 활용하여 분석을 실시하였으며, 공간적 자기상관성에 기반한 Semi-Variogram을 추정하여 시공간분포를 확인하였다. 유역에서 변이성을 관찰할 수 있는 기상요소인 온도와 습도를 시간과 각 월에 따라 분석하였다. 계절에 관계없이 온도의 경우 14시, 습도의 경우 10시에 가장 균일한 공간분포를 나타내고, 18시에 온도와 습도 모두 가장 불균일성이 높게 확인되었다. 월별 공간 분포에서는 온도의 경우 1월에 가장 불균일하였고, 9월에 가장 균일한 것으로 확인되었으며, 습도의 경우 5월에 가장 불균일하고, 1월에 가장 균일한 것으로 나타났다. 수문기상에서는 일반 산림에서와 달리 계절적 공간분포특성이 적게 나타나며, 온도와 습도가 각각의 특성을 보이는 차이가 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제10권4호
• /
• pp.53-66
• /
• 1990

산악의 영향을 받는 지역에서 비정상성 평균을 사용하는 G.C.모델에 의하여 총강우량의 우량곡면을 구성하였다. 구성된 우량곡면에 2차원 프리에 해석을 실시하여 강우의 주기성분을 분리하였다. 강우의 지엽성분, 즉 강우잔차는 우량곡면에서 주기성분을 제거하여 얻은 강우잔차를 균일한 무작위장의 표본함수라고 가정해서 이 무작위장의 특성을 자기상관함수로 나타냈다. 자기상관함수를 변환하여 스팩트럼 밀도를 구했고, 이 결과를 토대로 한강, 금강유역의 환상스팩트럼 분포함수의 모델을 제안했다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제24권5호
• /
• pp.635-641
• /
• 2017

Safety service improvement and development of efficient maintenance strategies for corroded steel structures are undeniably essential. Therefore, understanding the influence of damage caused by corrosion on the remaining load-carrying capacities such as tensile strength is required. In this study, artificial neural network (ANN) approach is proposed in order to produce a simple, accurate, and inexpensive method developed by using tensile test results, material properties and finite element method (FEM) results to train the ANN model. Initially in reproducing corroded model process, FEM was used to obtain tensile strength of artificial corroded plates, for which surface is developed by a spatial autocorrelation model. By using the corroded surface data and material properties as input data, with tensile strength as the output data, the ANN model could be trained. The accuracy of the ANN result was then verified by using leave-one-out cross-validation (LOOCV). As a result, it was confirmed that the accuracy of the ANN approach and the final output equation was developed for predicting tensile strength without tensile test results and FEM in further work. Though previous studies have been conducted, the accuracy results are still lower than the proposed ANN approach. Hence, the proposed ANN model now enables us to have a simple, rapid, and inexpensive method to predict residual tensile strength more accurately due to corrosion in steel structures.

• 한국산림과학회지
• /
• 제103권1호
• /
• pp.59-64
• /
• 2014

본 연구에서는 물황철나무(Populus koreana Rehder) 집단을 대상으로 I-SSR 표지자를 이용해 유전다양성과 유전적 공간구조를 분석하였다. 물황철나무는 중국, 러시아 극동지역과 북한의 고산 계곡부 등에 서식하는 낙엽활엽 교목이다. 물황철나무는 남한에서 강원도 일대에 제한적으로 분포한다. 특히 오대산 집단은 물황철나무의 남방한계지로서 유전자원보존의 중요성이 강조된다. 8개의 I-SSR primer로 유전다양성을 추정한 결과, Shannon의 다양성 지수(I)는 0.230, 이형접합도의 기대치(He)는 0.151로 유사한 생활사를 갖는 타 수종에 비해 유전다양성이 매우 낮게 나타났다. 유전적 군락을 확인하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행한 결과, 조사 지역 내의 물황철나무 집단은 400 m 이내에서 유전적으로 유사한 군락구조를 갖고 있는 것으로 나타났다. 물황철나무 집단의 현지외 유전자 보존을 위한 표본추출 시, 개체 간 거리를 400 m 이상으로 두는 것이 효율적일 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
• /
• 제45권6호
• /
• pp.806-819
• /
• 2010

센서스 단위의 인구자료는 기초적인 인문사회 자료로 행정구역 단위로 요약되어 공간분석에 시용된다. 정밀한 인구 분포를 추정하기 위해 기존의 연구에서는 위성영상과 회귀분석 모형을 이용하였다. 하지만 회귀식에 의한 추정치는 공간자료의 공간적자기상관과 잔차 때문에 정확도에 있어 한계가 있었다. 본 연구는 회귀모형과 회귀모형에서 추출된 잔차에 대해 공간적자기상관을 고려하도록 크리깅 보간하는 RK모형(Regression Kriging Model)을 이용하여 인구분포의 추정 정확도를 향상하였다. RK모형을 적용하여 서울시의 4개구를 대상으로 사례분석을 하였으며, 모형의 효율성을 검증하기 위해 회귀분석만을 이용한 예측 결과와 RK모형을 이용한 예측 결과를 서로 비교하였다. 비교한 결과로 상관관계 계수 평균제곱근 오차, G 통계량 수치에서 RK모형의 추정 정확도가 기존의 회귀모형에 비해 높게 나온 것을 확인할수 있었다. 향후 정확한 인구추정을 위해 RK모형이 많이 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제44권6호
• /
• pp.242-248
• /
• 2011

Objectives: Busan is reported to have the highest mortality rate among 16 provinces in Korea, as well as considerable health inequality across its districts. This study sought to examine overall and cause-specific mortality and deprivation at the town level in Busan, thereby identifying towns and causes of deaths to be targeted for improving overall health and alleviating health inequality. Methods: Standardized mortality ratios (SMRs) for all-cause and four specific leading causes of death were calculated at the town level in Busan for the years 2005 through 2008. To construct a deprivation index, principal components and factor analysis were adopted, using 10% sample data from the 2005 census. Geographic information system (GIS) mapping techniques were applied to compare spatial distributions between the deprivation index and SMRs. We fitted the Gaussian conditional autoregressive model (CAR) to estimate the relative risks of mortality by deprivation level, controlling for both the heterogeneity effect and spatial autocorrelation. Results: The SMRs of towns in Busan averaged 100.3, ranging from 70.7 to 139.8. In old inner cities and towns reclaimed for replaced households, the deprivation index and SMRs were relatively high. CAR modeling showed that gaps in SMRs for heart disease, cerebrovascular disease, and physical injury were particularly high. Conclusions: Our findings indicate that more deprived towns are likely to have higher mortality, in particular from cardiovascular disease and physical injury. To improve overall health status and address health inequality, such deprived towns should be targeted.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.411-411
• /
• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.