• 한국지리정보학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.109-127
• /
• 2011

대기 에어러솔은 대기중에 존재하는 미세입자로 인체 유해성을 지니고 있으며 기후변화에 있어서도 중요한 역할을 하는 변수로 알려져 있다. 게다가 대기 에어러솔의 주요 성분에 대한 정확한 평가는 환경에 미치는 영향에 있어서도 매우 중요하다. 이 때문에 지구관측 위성자료는 대기질 감시측면에서도 효과적인 수단으로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 인공위성 관측 자료를 이용하여 전구적인 규모의 대기 에어러솔의 주요 성분별 분포변화를 알아보고자 MODIS 에어러솔 광학두께(AOT; Aerosol Optical Thickness)와 미세입자분율(FMF; Fine Mode Fraction), 그리고 TOMS 자외선 흡수성 에어러솔 지수(AAI; UV Absorbing Aerosol Index)를 이용하여 네 가지의 주요 에어러솔의 성분(먼지, 탄소성, 황산화물, 해염)을 구분할 수 있는 방법을 제시하였다. 여기서 얻어진 결과물을 검증하기 위하여 에어러솔 예측 모델자료와 각 격자별 자료로 선형회귀분석을 수행한 결과, 본 연구에서 산출된 결과물이 에어러솔의 성분별 전반적인 패턴을 잘 표현하는 것을 확인 할 수 있었다. 이렇게 주요 에어러솔 타입으로 구분된 위성자료의 사용은 대기질 감시뿐만 아니라 기후변화연구에 있어서도 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.315-333
• /
• 2014

본 연구에서는 18대 총선에서 나타난 선거지역주의 현상의 실태를 분석하고 공간적 정당지지 패턴을 규명하고자 하였다. 연고주의에 의한 전략적 공천, 지역개발 공약, 지역주의 선동 등 정책 공급자인 정당의 지역주의적 선거전략과, 지역연고 정당을 지지하는 유권자의 투표행태가 상호작용하여 지역별 정당지지율의 편중도가 심한 선거결과를 초래하였다. 중앙선거관리위원회 유권자의식조사에서도 지역구와 비례투표에서 지역정당을 중시하는 투표성향을 확인할 수 있지만, 각 지역당의 핵심지역인 경북, 전북, 충남 권역의 지역구를 대상으로 후보자의 정치사회적 지위와 득표율간의 관계를 분석한 결과에서도 유권자가 대상권역 모두에서 정당을 1차 선택요인으로, 후보자의 경력과 직업을 2차 선택요인으로 고려함이 확인되었다. 지역구와 비례투표 모두에서 같은 정당을 선택하는 일괄투표의 성향이 강하였다. 정당별 득표율의 공간적 분포를 볼 때, 주요 지역정당의 텃밭에서 여전히 유권자의 지역주의적 투표행태가 강력한 반면, 서울과 충북의 유권자들은 '뉴타운' 건설이나 '행정복합도시' 조성 등 지역개발 공약에 크게 영향을 받아 이익지향적 투표성향을 보였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.29-37
• /
• 2011

본 논문에서는 요인분석과 주성분분석을 이용해 수도권 지자체별 삶의 질 지수 측정하고 공간통계 및 지리적 탐색 기법을 이용하여 공간연관성 관점에서 수도권 삶의 질의 공간적 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2002년, 2005년, 2009년 수도권 삶의 질 지수 대상으로 전역적 Moran's I를 이용한 분석을 실시하였다. 또한 공간 연관성의 유형을 파악하고 실제 높은 삶의 질 지수를 나타내는 지역을 판별하기위해 모란산점도와 국지적 Moran's I 지수를 이용한 국지적 분석을 시행하였다. 삶의 질 지수의 분석 결과 서울시를 중심으로 높은 삶의 질 지수를 나타내었고 경기도 지역의 신도시를 중심으로 삶의 질 지수가 높은 양상을 보였다. 특히 서울강남3구(강남구, 서초구, 송파구)와 경기도 성남시에서 높은 삶의 질 지수를 나타내었는데, 이는 지방세 징수 상위지역으로 공공재 공급의 원천인 지역별 재정력의 차이가 삶의 질의 차이와 격차에 중요한 요인이 됨을 알 수 있다. 또한 수도권의 삶의 질 분포는 정적(+)공간연관성을 나타내며 국지적 규모의 분석결과, 서울시를 중심으로 H-H 클러스터가 경기도, 인천시를 중심으로 L-H 클러스터가, 그리고 경기도 외곽지역으로 L-L 클러스터가 형성되었고 그 패턴에 시간상의 큰 변화는 없었다. 하지만 대규모 인구유입이 있는 신도시를 중심으로 H-H 및 L-H 군집의 확산을 볼 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.177-187
• /
• 1999

현재까지 GSIS를 이용하는 많은 응용분야에서 각종 공간자료의 추출 및 분석을 위해 벡터형 공간중첩(spatial overay)이나 격자형 공간연산(spatial algebra)기능이 주로 사용되었다. 하지만 이런 방법에 내재하고 있는 개념은 전통적인 보통집합이론에 근거하고 있기 때문에 많은 종류의 공간자료들이 구간설정에 있어서 예리한 경계로 분할되는 것으로 다루어지고 있다. 이것은 현실 세계에 존재하는 실제 자료들의 공간분포패턴과 일치하지 않는다. 즉, 공간상에 일정영역이나 실체들이 오직 한가지 속성으로 한정되는(one-entity-one-value)오류를 그대로 포함하고 있다. 본 연구는 이러한 보통집합의 개념하에서 공간자료를 다루어 왔던 종래의 방식을 개선하기 위해서 공간자료가 지니는 모호함 내지 경계의 애매성을 잘 표현할 수 있는 퍼지집합의 개념을 두 가지 방법을 통해 공간중첩과정에 도입하였다. 첫 번째 방법은 공간적으로 연속성을 갖는 자료에 대해서 퍼지부분집합에 의한 퍼지구간분할법이며, 두 번째 방법은 범주형 자료에 대해서 적용한 퍼지경계집합법이다. 사례연구로서 신시가지 개발입지선정을 위한 적지분석을 수행을 함으로서 기존의 부울분석방법과 퍼지 공간 중첩법의 결과를 비교하였으며 그 결과, 퍼지공간중첩법에 의한 적합도면이 신시가지 개발입지에 대한 보다 타당성 있는 정보를 제공하며, 더불어 정보표현측면에서도 더욱 적절한 형태임을 알 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.179-185
• /
• 2009

마산만 조간대에서 서식하는 해조류 군집의 종조성 및 분포패턴을 2007년도에 계절별로 조사하였다. 조사기간 동안 총 42종의 해조류가 서식하였으며, 이 중 녹조류 5종, 갈조류 8종, 그리고 홍조류가 29종으로 나타났다. 우점종은 Enteromorpha linza, Ulva pertusa, Sargassum thunbergii, Gelidium amansii, G. divaricatum, Corallina pilulifera, Gracilaria textorii, 그리고 Polysiphonia morrowii으로 나타났다. 특히 우점종들은 수직분포가 뚜렷하였는데, 조간대 상부에는 U. pertusa, G. divaricatum가, 중부에는 E. intestinalis, E. linza, S. thunbergii, G. divaricatum이 우점하였다. 한편 하부에는 U. pertusa, Undaria pinnatifida, S. thunbergii, G. amansii, G. divaricatum, C. pilulifera이 주로 출현하였다. 조사기간 동안 출현한 출현종수는 계절 및 정점에 따라 변하였다. 겨울에 가장 많은 38종이 출현하였으며, 가을에는 28종으로 가장 적었다. 정점별로는 정점 4, 6에서 가장 많았으며, 정점 1, 2에서 가장 낮게 나타났다. 해조류 군집의 공간적 분포를 파악하기 위한 군집분석을 이용한 수지도 및 MDS 분석 결과에서는 해조류의 종조성 및 현존량이 각 정점의 지형적인 차이 및 조류, 해수의 움직임과 같은 물리해양학적인 특징에 의한 것으로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.968-974
• /
• 2010

본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제48권1호
• /
• pp.169-186
• /
• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 수산해양기술연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.337-346
• /
• 1992

어군탐지기를 이용하여 어군의 분포와 그 행동생태를 계측하기 위한 연구의 일환으로 어군의 연직적인 일주회유이동 및 초음파산란강도의 변동특성을 검토하고, 또한 수온의 연직구조와 어군의 연직분포특성과의 관계, 선박의 항주상태에 따른 어군의 행동반응 등을 현장실험을 통하여 검토, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 어군의 공간분포특성은 수온의 연직구조와 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. (2) 동중국해 중앙부에서 일출 직전까지 수온약층 바로 아래쪽에 군집하고 있던 칼오징어와 전갱이 어군이 일출과 더불어 해저를 향해 급속히 하강하는 일주회유이동이 관찰되었고, 그 하강속도는 0.24m/min이었다. (3) 수온약층이 탁월했던 제주도 서방해역과 대만 북부해역을 대상으로 어군의 연직분포특성과 수온의 연직구조와를 상호 비교 분석한 결과, 표층과 저층의 수온차가 크고, 또 중층에 뚜렷한 수온약층이 형성되어 있는 경우, 전갱이와 칼오징어군은 야간에 수온약층의 바로 아래쪽에 농밀하게 군집하는 특성을 나타내고, 또 표층과 저층의 수온차가 적은 경우에 있어서는 표층까지 완전히 부상하여 군집하는 경향을 나타내었다. (4) 선박을 정선시킬 때, 선저 직하에 분포하는 어족생물이 급히 연직적으로 하향 이동하는 도피행동을 나타내었다. 그러나, 그 후 시간이 경과함에 따라서 다시 원래의 유영층으로 상향이동하는 행동패턴을 나타내었다. 한편, 수온약층을 경계로 하여 상층과 하층에 분포하는 어족생물의 행동패턴에도 차이가 있었는데, 수온약층 아래쪽에 있어서는 어군이 현저한 도피행동을 나타내었지만, 그 위쪽에 있어서는 그러한 징후가 관찰되지 않았다. 이와 같은 현상은 수온약층 아래쪽에는 유영성이 강한 어족생물이, 그 위쪽에는 유영성이 약한 어족생물이 군집하고 있었기 때문이라고 판단된다. 당시 이 해역에서 행한 저층 트롤의 주요 어획물은 물메기, 살오징어, 삼치 등이었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.457-467
• /
• 2021

이 연구에서는 COVID-19 확산에 따른 정부의 사회적 거리두기 조치가 도시민들의 공간이용행태에 미친 영향을 서울시 생활인구 자료를 이용하여 분석한다. 생활인구는 서울시와 KT가 공공빅데이터와 LTE시그널 데이터를 이용하여 추계한 특정시점, 특징지역에 존재하는 모든 인구이다. 커널밀도추정과 공간자기상관을 이용하여 COVID-19 유행 전후인 2019년과 2020년의 주중 주간생활인구를 분석한 결과, 2019년과 2020년의 생활인구분포는 전반적으로 유사한 패턴을 보였다. 이는 정부의 사회적 거리두기 조치가 COVID-19 확산을 통제하면서도 어느 정도 정상적인 활동을 가능하게 했다는 것을 의미한다. 그러나 2020년과 2019년의 차감생활인구에 대한 분석 결과는 미시적 차원에서 다른 결과를 보여주고 있다. 상업시설과 업무시설이 밀집한 지역에서는 주간생활인구가 감소하였으며 주거지역에서는 증가한 것으로 나타났다. 이는 COVID-19 사회적 거리두기 조치가 공간적으로 균등하지 않은 영향을 발생시켰다는 것을 의미한다. 공간회귀분석을 통해 지역, 토지이용, 경제, 교육, 접근성 특성의 생활인구 변화 영향을 분석한 결과, 상업과 업무시설 밀도가 높을수록, 규제를 받는 업종들과 비대면 수업을 하는 학교와 대학교가 많을수록 주간생활인구가 더 감소한 것으로 나타났다. 반면, 재택근무와 야외활동 증가로 주택과 공원이 많을수록 주간생활인구가 더 증가한 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.100-119
• /
• 2020

최근 온도상승으로 인한 폭염 증가와 대기 풍속의 약화가 상호작용하면서 열환경과 미세먼지(PM₁₀)가 문제가 되고 있다. 도시지역 내에서 다른 지역들보다 온도와 대기오염 농도가 높은 도시열섬과 도시오염섬 현상이 나타나고 있음이 알려져 있으나, 공간데이터로 구축 가능한 미세 자료의 부족 등으로 이를 함께 살펴본 연구는 많지 않았다. 최근 위성영상과 민간통신업체의 인프라에서 측정한 빅데이터들이 생산되면서 온도와 대기오염에 대한 세밀한 공간분포 분석이 가능하게 되었다. 이에 본 연구는 부산광역시를 대상으로 도시열섬과 도시오염섬의 공간적 분포패턴을 살펴보고 두 현상의 분포 특성을 비교 분석하고자 하였다. 연구에는 Landsat 8 위성영상의 지표면온도와 민간자동관측시스템에서 도출된 대기온도, 미세먼지농도 데이터를 30m*30m 단위로 격자화하여 공간분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시열섬과 도시오염섬이 동시에 발생하는 대표적인 지역들로 취약 주거지역과 공업지역들이 다수 포함되어 있었다. 부산시의 대표적 주거 취약지역으로 알려진 서동, 반송동 등의 주요 정책이주지가 포함되었는데 해당 지역은 소규모 필지에 건축물의 밀도가 상당히 높은 지역으로 통풍, 환기 등에 문제가 많은 주거지역이다. 이러한 지역의 주민 중 상당수는 폭염과 대기오염에 대한 대응 능력이 낮아 관련 정책 수립 시 우선적으로 이 지역들이 고려될 필요가 있다. 도시열섬과 도시오염섬의 동시발생지역에 포함된 공업지역들은 콘크리트나아스콘 기반의 불투수면의 비중이 높고, 식생이 부족할 뿐 아니라 교통량도 많은 것으로 나타났다. 도시열섬과 도시오염섬 분석에 대한 신뢰성을 살펴보기 위해 핫스팟분석을 진행한 결과, 99.96% 이상의 지역이 99% 신뢰수준의 핫스팟지역에 해당함을 확인할 수 있었다.