본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.
본 연구는 시민들이 직접 체감하는 더위인 체감더위를 열환경 단위로 설정하여 공간적 요인과의 상관관계를 분석하고 체감더위 예측 모형을 개발하였다. 체감더위를 수집하기 위해 리빙랩이라는 시민 참여형 연구방법론을 적용하여 시민들이 직접 체감더위를 기록하고 주변의 온도를 측정하도록 하였다. 수집한 체감더위 정보의 입력지점에 기반하여 주변 도시공간적 요소를 수집하여 통계 분석을 위한 데이터셋을 구축하였다. 구축한 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기온은 주변 공간환경에 영향을 받으며, 건물 높이, 녹지율, 도로율과 음의 상관관계를 가지고, 기온과 천공률과 양의 상관관계를 가진다고 분석되었다. 또한 도로율, 천공률, 녹지율 순으로 체감더위에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기후변화 대응을 위한 국지적인 열환경 대책을 마련하기 위한 열환경 평가의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 최적경로 알고리즘은 통행거리 통행시간, 통행량 등의 통행값을 통하여 최적경로를 제공하였다. 하지만 이렇게 제시된 최적경로는 사용자의 도로에 대한 인지도를 고려하지 않음으로써 자신이 인지하거나 다수의 사용자가 선호하는 경로를 고려하지 못하는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 통행거리와 통행시간을 고려하면서 사용자의 인지도를 고려한 최적경로를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 기존의 통행시간 예측방법에는 ARIMA모형, Kalman Filter모형, 확률과정모형, 신경망모형, 회귀모형 등 여러 가지 방법이 있으나 본 연구에서는 단기 통행시간 예측에 적합한 Kalman Filter 모형을 적용하였다. 인지도를 고려한 최적 경로를 제공하기 위한 기존의 방법은 회전에 대한 가중치를 부여하여 최적경로 탐색시 최소한의 회전을 유도하고 있다. 하지만 회전에 대한 가중치를 주는 방법은 경험적인 방법으로서 만약 신설된 길에 대한 경로 제공, 또는 개량된 길에 대한 경로를 제공할 때 문제점이 나타난다. 본 연구에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 공간구조의 속성을 정량적으로 분석하고 평가하는 기법인 Space Syntax 이론을 적용하였다. 운전자들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 본 연구에 의한 알고리즘이 기존의 최적 경로보다 더 선호하는 것으로 나타났다.
표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
수자원을 평가하기 위해서는 먼저 한 지점에서 측정된 강수량을 보간해야 할 필요가 있다. 이를 위하여 강수현상에 영향을 주는 지형변수를 TOVA(Topographic Variables Extraction Program)를 이용하여 고도(ELEV), 경사(SLOPE), 바다까지의 거리(SEA), 방해물(OBST), 방벽(BAR), 굴곡도(SHIELD)로 구분하고 2000.1.1부터 2002.12.31까지의 강수량 자료를 사상별로 추출하여 이들을 서로 비교 분석하였다. 결정계수로 보면 각기 강수사상마다 지형의 영향이 다르게 나타나며 ELEV와 남서방향의 SLOPE, OBST 그리고 전 방향의 SHIELD가 강수량과 관계가 깊은 것으로 나타났다. 다중회귀분석 모형은 강수량의 공간적 변동량의 96%를 설명한다.
도시철도역사 이용자는 철도역 주변의 토지이용계획에 많은 영향을 받으나, 우리나라는 이와 관련된 연구는 미진한 상태로 토지이용계획에 상관없이 일률적으로 출입구 너비를 산정하여 일부 출입구에서는 대기행렬이 발생 하거나 이용자가 거의 없는 등 편차를 보인다. 따라서 본 연구에서는 도시철도역 출입구별 이용수요 추정 모형을 정립하고자 하며, 이를 위해 도시철도역 20개소를 대상으로 출입구별 이용수요, 토지이용면적, 사회경제지표 등을 철도역 중심으로 200 m, 500 m로 조사하여 다중회귀모형을 정립하였다. 모형의 종속변수(반응변수)를 1일, 첨두 1시간, 첨두 시간대 5분 동안의 철도역 방향별 유출입 이용수요로 설정하고, 철도역 반경 500 m, 200 m 범위의 토지용도(주거, 상업 업무, 공업, 교육, 공원) 면적과 사회경제지표(인구, 고용자, 종사자, 학생)를 독립변수(설명변수)로 설정하였다. 그 결과 도시철도 중심 반경 500 m 내 토지용도별 이용면적을 독립변수, 철도역 1일 유출입 이용수요를 종속변수로 사용하는 것이 모형의 적합도가 통계적으로 더 유의한 것으로 분석 되었다. 본 연구는 도시철도역의 이용자 및 교통약자의 이동 편의성 개선을 위해 도시철도 출입구 적정 규모 산정을 위한 기초 연구로 추후 교통약자 이용자 수를 반영하여 출입구별 이용자 수 추정, 교통약자 편의시설 적정 규모 산정 시 활용 가능할 것으로 보인다.
전 세계적으로 지방소멸 시대에 직면한 여러 국가에서는 지역 접근성 향상과 인구집중 현상 해소를 위해 고속철도 확장을 지속하고 있다. 본 연구는 2012년부터 2019년까지 지방소멸 위험 수준을 고려하여, 고속철도의 운영이 한국 지자체의 연령대별 인구 이동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 종속변수로 연령대별 순유입 인구를 사용하였으며, 분석 모형으로 패널 공간자기회귀모형을 선정하였다. 연구 결과, 고속철도가 지역 인구 유입에 미치는 영향은 지방소멸 위험 수준에 따라 상반되는 것으로 나타났다. 즉, 고속철도의 운행은 수도권과 일부 광역시에는 인구 유입의 효과를 가져왔지만 그 외 지역에서는 인구 유출을 설명했다. 고속철도는 특히 생산 가능 인구를 대표하는 청장년층 인구 유입에 높은 영향을 미쳤지만, 이러한 효과 또한 소멸 위험이 적은 지역에 한정되었다. 본 연구의 결과는 지역 균형발전과 지방소멸 해소를 위한 고속철도 설치 시 계획인구와 산업의 도입 등이 함께 고려되어야 함을 강조한다. 또한 지역별 소멸 위험 수준에 따라 인구 구조와 유입에 긍정적 영향을 발생시키는 요인을 탐색하는 후속 연구와 각 지자체의 상황에 맞는 새로운 정책 도입의 필요성을 시사한다.
본 연구의 목적은 수도권을 분석의 공간적 범위로 설정하여 2010년부터 2019년까지의 신성장산업의 창업 사업체 및 종사자 이전 패턴을 탐색적으로 분석하고, 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인을 밝히는 데에 있다. 분석을 위한 자료로는 「전국사업체조사」원자료를 이용했으며, 신성장산업 사업체 및 종사자 수 유입 및 유출 자료를 바탕으로 시군구 수준 공간 자료를 구축했다. 분석을 위해 지역별 유출 유입에 대한 연결정도 중심성을 산출했으며, 음이항 회귀모형을 응용해 신성장산업의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인에 대한 실증 분석을 수행했다. 분석 결과에 따르면, 신성장산업 제조업 부문은 경기 남부 지역을 중심으로, 신성장산업 서비스업 부문은 강남 및 구로-금천구 일대를 중심으로 활발한 입지 이전이 발생하고 있었으며, 지역 수준 요인들이 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 미치는 영향은 업종에 따라 상이한 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 정책적 관심이 증가하고 있는 신성장산업에 대한 공간 이전 패턴을 파악하고, 영향 요인을 밝혀내기 위해 실증 분석을 수행함으로써 신성장산업 유치를 통해 지역 경제의 경쟁력 향상을 달성하고자 하는 지역산업정책에 대해 시사점을 제시했다.
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.
수관화는 대형산불의 주된 확산유형으로 빠른 확산속도와 높은 산불강도의 특성을 보이며 많은 피해를 입힌다. 이 연구에서는 수관화 피해를 사전에 예측하기 위해서 수관전소 피해를 입은 지역의 지형 임상 기상 특성을 분석하여 수관화확산확률식을 개발하였다. 영덕 울진 고령 예천에서 일어난 4개의 산불피해지를 대상으로 하였으며, 총 18개의 공간 변수를 구축한 뒤 기타연소지에 대한 수관전소지의 비를 이용하여 각 변수별 구간 가중치를 구하고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 변수와의 상관계수를 산출하였다. 그 결과, 수관화확산확률은 임상이 침엽수림일 때, 250m 이상에서 고도가 높아질수록, 기복이 심할수록, 사면향은 남서 또는 남동사면일 경우, 능선일수록, 일사량이 많아질수록 높게 나타났다. 고도와 경사가 낮은 곳에서는 교란현상이 많이 나타나 일정한 패턴을 보이지 않았다. 이 확률식을 통해 수관화 위험지를 사전에 분석할 수 있고, 산불방지 숲가꾸기 지역 선정 및 진화 우선 지역 선정 등에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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