본 연구는 한국 대학들의 산학협력 역량의 공간적 패턴을 분석하고, 산학협력 연계성이 높은 공간 범위를 파악하기 위한 군집분석을 수행하였다. 대학 설립유형별로는 거점국립대학의 산학협력 역량이 전반적으로 우세하며, 특히 기술이전·사업화 부문과 인프라 부문에서 사립대학이나 일반 국립대학보다 우위에 있는 것으로 나타났다. 산학협력 역량의 공간적 패턴은 시·도별 차이가 비교적 명확히 나타났다. 부문별 산학협력 역량에서, 인재양성 부문과 인프라 부문에 있어서는 지역 간 격차가 크지 않으나, 기술이전·사업화 부문과 창업 부문에 있어서는 지역 간 격차가 비교적 큰 것으로 확인되었다. 산학협력 패턴의 유사성과 공간적 근접성 측면에서 연계성이 높은 공간 범위를 파악하기 위해서 군집분석을 한 결과 15개 군집으로 나누어졌으며, 산학협력 전 부문이 강하게 나타나는 군집에서 거점국립대학이 속해 있는 것으로 나타났다. 따라서 산학협력의 효과성 제고를 통해 지역혁신성장을 달성하기 위한 정책 방안으로 거점국립대학이 허브(hub) 역할을 하고 인근의 지역대학들이 스포크(spoke) 역할을 하는 허브 & 스포크(hub & spoke) 네트워크형 협업 체계의 구축을 제안한다.
본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형 기법을 적용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 입자군집최적화는 해를 탐색해 나가는 과정에서 주변의 우수한 해의 위치와 자신의 위치차이 정보를 이용한다. 이러한 위치 차이를 구하는데 있어서 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 표시할 수 있다. 벤치마크 함수인 10개의 De Jong 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역 최적해가 많은 함수에서 첫 번째 버전에 보다 우수한 결과를 얻었다.
산불을 효율적으로 관리하기 위해서는 지역별 산불 행동 특성에 대한 이해가 요구된다. 본 논문에서는 전국 시 군 구 단위고 산불통계 자료를 이용하여 발생 및 확산 특성을 분석하였다. 이를 위해 1991년 부터 2007년까지 17년간 발생건수, 연소면적, 확산속도, 건당 면적 자료를 이용하여 산불 특성에 따라 군집을 분류하고 GIS를 이용하여 공간적 분포 특성을 분석하였다 분석결과, 산불의 공간적 특성 변이가 뚜렷하게 관찰되었고, 전국 시 군 구는 산불위험성에 따라 5개의 군집으로 분류할 수 있었다. 대도시와 인근 지역은 산불위험이 낮은 군집으로 분류되었으나, 강원도 영동지방 4개 시 군은 가장 위험한 군집으로 분류되었다. 그 뒤를 이어 남, 서해안에 인접한 시 군 구의 산불위험성이 높았다.
본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형을 사용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 위치 정보에 유전학의 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전학의 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 만들 수 있다. 10개의 실험 평가 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역최적해가 많은 함수에서 우수한 결과를 보였다.
본 연구는 로드킬 다발구간을 선정하기 위한 공간 군집지역 탐색방법을 비교하기 위하여 영주시, 문경시, 안동시, 청송군 로드킬 핫스팟 분석을 수행하였다. 국지적 공간 자기상관 지수인 Getis-Ord Gi* 통계량은 분석 단위를 달리하여 산출하였으며, 전체 도로면적 기준으로 300m에서 9%, 1km에서 14%의 핫스팟 지역을 도출하였다. 1km 단위 핫스팟 지역의 Z-score를 5개로 등급화한 결과, 예천군과 영주시 경계에 있는 28번 국도 구간의 Z-score가 가장 높게 나타났다. 커널 밀도 방법은 일반 커널 밀도 추정과 네트워크 커널 밀도 추정 분석을 수행하였다. 두 방법 모두 구역 단위의 분석보다 로드킬 다발구간의 시각적 확인이 용이했으나, 통계적으로 유의한 우선순위를 산정하기 어려운 한계가 있었다. 결과적으로 군집 분석방법에 따라 국지적인 핫스팟 지역이 다르게 나타나고 있음이 확인되었으며, 공통적으로 저감 대책이 시급한 지역은 영주시와 예천군을 통과하는 28번 국도의 다발구간으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 로드킬 다발구간 도출 및 저감 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
낙동강 하구역에서 홍수기 전후에 저서동물군집 영향을 알아보기 위한 조사에서, 저서환경은 대부분 지역에서 사질 퇴적상이 우세하였으며, 일부 수로 지역에서 복잡한 퇴적상을 나타냈다. 홍수기 방류에 의한 공간에 따른 퇴적상 변화는 관찰되지 않았으며, 홍수기 이후 하구역 상부에서 유기물이 소량 증가하였다. 저서생물 종조성은 공간적으로 차이를 보였는데, 홍수기 이후에 배수갑문 근처 지역에서 종조성이 감소하였다. 군집분석 결과는 3개 군집구조가 나타났으며, 하구역 하부에 위치한 사주를 기준으로 공간적 구배를 나타냈다. 사주 상부에는 Sinocorophium sinensis, Magelona japonica, Heteromastus filiformis 등 유기오염 기회종들이 우점하였다. 기회종이 디수 출현한 것은 낙동강 하구둑 주변에 서식하는 저서동물이 방류로 인한 유기물 유입 영향에 따른 것으로 해석되며, 방류로 인한 영향은 방조제 부근에서 사주지역까지 나타났고, 사주 바깥지역은 대량방류로 인한 저서동물의 종조성 변화는 관찰되지 않았다.
본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.
우리나라의 동일강수지역에 대한 구분은 기상학적으로 의미를 지닐 뿐만 아니라 장기예보를 위한 자료로 활용된다. 또한 최근 들어 수문학에서는 확률강수량을 산정하기 위해 지금까지 사용되어 온 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석방법의 활용이 적극 제시되고 있다. 이에 따라 동일강수지역의 군집화에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 1980년부터 2010년까지 61개 지상관측지점의 자료를 이용하여 자기조직화지도 군집기법으로 동일강수 지역을 군집화하고 K-means Clustering과 Davies-Bouldin Index를 적용하여 우리나라의 동일강수지역에 대해 6개의 최적 군집 개수를 산출하였다. 그리고 최종적으로 GIS에 기반한 Thiessen Polygon을 활용하여 동질지역의 지역화 하였다.
본 연구는 저성장 시대 인구고령화에 대응하여 고용과 노동의 측면에서 취업수요가 증가하고 있는 고령층이 노동현장에 필요인력으로 적절히 활용되어야 한다는 문제의식으로부터 출발한다. 우리나라 인구구조의 변화와 고령층 취업구조의 변화를 살펴보고, 고령인구의 분포가 높은 수도권을 대상으로 고령인구의 학력별, 고령취업자의 주요 산업별, 직업별 공간적 분포 특성을 파악한다. 또한 고령층의 거주 및 고용 특성을 바탕으로 지역별 군집화한 후, 고령층 군집지역별 특성을 비교 분석한다. 분석결과, 수도권에 분포하는 고령층은 그들의 학력수준과 산업별, 직업별 분포의 유사성에 따라 지역 간 공간적 차이를 보이며 분포하는 양상이 관측되었다. 특히 대졸 이상의 고학력 고령인구와 지식기반 서비스업, 관리 전문직에 종사하는 고령취업자의 밀집지역은 강한 상관관계를 나타내며 공간적으로 분리되었고, 초졸 이하의 저학력 고령인구와 농림어업 및 관련 숙련 직에 종사하는 고령취업자도 강한 상관관계를 나타내며 분포하였다. 중 저학력의 도시고령층은 주요 산업별 분포에서 비교적 상관성을 보이며 분포함에도 불구하고 이들의 직업분포는 단순노무직에 편중되어 있어 세부 유형으로 구분되지 않았다. 각 지역별 고령층의 학력수준과 종사하고 있는 업종과 직종 분포 및 지역별 고령인력의 구직수요 등을 고려하여 지역별로 차등화 된 취업알선 및 평생교육 차원의 재교육과 직업훈련 등이 제공되어야 할 것이다. 특히 고졸 등 중 저학력 고령인구의 직능수준을 고려한 적절한 일자리 제공이 이뤄져야 할 것으로 보인다.
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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