GIS환경에서 도시모형(urban model)의 적용을 목적으로 사회·경제적 데이터(socio-economic data)를 활용하는 과정은 도시현상이 갖는 복잡성과 변동성으로 인해 하나의 특정시간에서의 상황을 그대로 저장한 형태인 스냅샷 모형(snapshot model)만으로는 효율적인 공간분석의 실행이 불가능하다. 또한 도시모형을 적용하는 과정에서 GIS의 대상이 되는 공간, 속성, 시간의 정의는 분석목적에 따라 다르게 정의되어질 수 있으며 이에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있다. 본 연구는 30년 간의 부산시 인구분포의 동적 변화과정 관측을 위해 시간개념을 결합한 Temporal GIS를 구축하고 이를 활용하여 인구밀도모형 및 접근성모형을 적용하는 과정을 통해 보다 효율적이고 다양한 결과를 제시할 수 있는 GIS 활용방안을 제시하고자 하였다. 흔히 공간현상의 계량화와 통계적 기법의 적용을 위한 데이터 처리과정은 많은 오차와 오류를 유발할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 우선적으로 분석목적에 맞는 데이터의 정의(Data Definition), 적용하고자 하는 모형(Model)의 유용성 검증, 적절한 분석단위의 설정, 결과해석의 객관적 접근 등이 요구된다. 이와 더불어 변동성 파악을 위한 시계열 자료의 효율적 처리를 위한 방법론이 마련되어져야 한다. 즉, GIS환경에서의 도시모형의 적용에 따른 효율성과 효과성의 극대화를 위해서는 분석목적에 맞는 데이터모델의 설정과 공간DB의 구축방법이 이루어져야 하며 분석가능한 데이터의 유형에 대한 충분한 고려와 적용과정에서 분석결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 요소들을 미리 검증하여 결정하는 순환적 의사결정과정이 필요하다., 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라
국내 100여개 지역에서 측정된 460개 현지응력자료를 종합 분석하여 국내의 광역적 현지응력 분포 패턴을 분석하고, 심도-응력 및 심도-측압계수 관계식을 제시하였다. 이와 함께 한반도의 지질시대별 고응력장 변화와 최근의 지진 메카니즘에 의한 응력장 추정 결과를 통합하여, 한반도지역의 응력장 분포 패턴인 한국응력지도(Korea Stress Map)를 작성하였다. 세계의 심도-응력 관계식들과 비교를 통해, 본 연구에서 도출된 관계식의 적합성과 수 km 심도에의 유추 적용성을 확인하였다. 그리고 세계응력지도(World Stress Map)과 함께 동북아시아지역의 응력장 패턴을 분석하였다.
본 연구의 목적은 미국의 산타아나 강 상류 유역분지 내 잠재적 퇴적물 생산량의 공간적 분포 패턴을 고찰하는데 있다. 이를 위해 산타아나 강 상류지역을 42개의 하부 유역분지로 나눈 후에 각 유역분지에 퇴적물 생산량에 영향을 주는 지형 기복 요소, 면적-형태 요소, 지질 요소, 기후 요소와 관련하여 20개의 변수를 GIS를 이용하여 추출하였다. 이러한 20개의 변수들을 기초로 군집분석하여 42개 하부 유역분지들의 잠재적 퇴적물 생산량을 평가한 결과 4개 지역으로 구분되었다. 평가 결과 <발톤> 평기자 포함된 제2지역이 산타아나 강 상류 유역분지에서 가장 퇴적작용이 왕성한 지역으로 나타났다. 이 지역은 낮은 기복 및 고도와 미고화된 물질로 피복된 지역이 97%를 차지하고 있다. 잠재적 퇴적물 생산량이 가장 높은 지역은 제 2지역의 상류부에 분포하는 유역분지들(제 4지역)로서 높은 기복과 고도뿐만 아니라 침식 면적이 넒으며, 과거의 빙하작용이 있었던 지역이다. 특히 단층선이 퇴적작용이 크게 이루어지고 있는 지역(제2지역)과 잠재적 퇴적물 생산량이 가장 높은 지역(제4지역) 사이에 분포하고 있어, 사면경사의 급변으로 제 2 지역의 퇴적작용은 더욱 가속화 될 것이다.
본 논문은 새로운 경제패러다임으로 등장하는 창조경제에서 핵심요소인 창조산업이 갖는 사회통합적 효과를 우리나라 창조산업의 대표적인 집적지인 수도권을 사례로 분석하였다. 먼저 본 연구는 창조산업의 새로운 분류체계를 구축하였고, 이를 토대로 창조산업의 공간분포 특성을 고찰하였다. 총 6개 부문 13개 산업으로 재분류한 창조산업의 특화수준이 수도권 내 시군구별로 차별적으로 나타나고 있기 때문에, 향후 수도권 창조산업 발전전략은 지역 단위별로 정책조합이 다른 차별적인 클러스터 전략을 도모하는 것이 필요하다. 또한 본 연구는 창조산업의 사회통합적 영향을 알아보기 위해 구조방정식 모형을 설정하여 분석하였다. 분석 결과, 창조산업의 성장은 지역발전 역량에 기여하고 있으며, 사회통합의 제 측면에도 긍정적인 영향을 미쳐 사회통합을 촉진시키는 것으로 나타났다.
토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.
장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.
농경지, 공업지역 개발, 주거지 확장과 같은 인간의 활동은 갯벌생태계에 중요한 위협이 되어 왔고, 연안갯벌 감소의 가장 중요한 원인이었다. 가로림만은 가장 중요한 습지 서식처 중에 하나이며, 해양수산부는 가로림만을 2016년 7월 해양생태계보호구역으로 지정하였다. 본 연구의 목적은 Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI & TIRS)의 위성영상을 통해 가로림만의 공간적인 패턴을 분석하는 것이다. 가로림만의 표층온도와 NDVI는 공간분석기법에 의해 처리하였고, 시계열분석이 25년 동안의 Landsat 영상을 통해 적용되었다. 시계열 온도/식생 분포지도는 위성영상에 의해 몇 개의 갯벌 습지 서식처로 비교되었다. Landsat영상은 1988년부터 2014년까지 습지식생의 변화를 보여주었고, 가로림만 남부지역은 갯벌이 분포된 지역에 연안 습지에서 식생의 공간분포 변화되었음을 보여주고 있다.
공간적으로 3차원의 특성을 지닌 해양에서 수직적인 수온 자료의 특성을 가시화하기 위해서는 각 수심층별 수평 수온분포도와 같은 2차원적 주제도나 3차원적 공간보간을 통한 입체 모델을 사용하게 된다. 이러한 방법은 해양 현상을 시각적으로 이해하는데 유용하지만, 수직적 수온분포의 공간 패턴 분석이나 수직적 수온의 특성과 다른 해양 요인(해양화학, 해양생물, 기후변화 등)과의 관계분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 수온 수직구조의 주요 파라미터인 혼합층의 깊이, 최대수온구배, 수온약층의 두께를 추출하는 알고리즘을 이용하여, 수온의 수직구조 특성을 정량화함으로써 제주남부 해역의 수온 수직구조의 공간분포 특성을 밝히고자 한다. 이를 위해 수온 수직구조를 대표하는 세 가지 파라미터에 대한 공간분포지도 제작을 비롯해 공간자기상관 지수(Moran's I)를 계산하였다. 아울러, 세 가지 파라미터에 대한 군집분석을 수행하여 제주 남부해역을 4개 지역으로 그룹핑하고, 각 지역에 대한 수직 수온구조의 특성을 정의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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