• 한국노년학
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• 제40권4호
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• pp.747-760
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• 2020

본 연구는 한국의료패널을 통해 인천광역시 고령자의 보건의료이용 행태 예측요인을 확인하여 고령자의 보건의료접근성을 높이거나 보건의료이용의 효율성을 높일 수 있는 서비스 또는 제도를 개발하는데 필요한 기초자료를 마련하는 것을 목적으로 한다. 한국의료패널 중 인천광역시에 거주하는 60세 이상 대상자 총 305개의 자료를 SPSS와 AMOS를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 개인속성과 건강수준, 건강수준과 보건의료이용행태에서 유의미한 상관이 나타났다. 또한, 구축된 연구모형의 적합도 및 효과 분석을 통해 개인속성 요인, 생활습관, 건강수준이 모두 보건의료서비스 이용에 직·간접적으로 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 이를 통해 인천시가 다른 지역들에 비해 보건의료서비스 수요 및 공급에서 불균형이 심한 편이므로 고령화 사회에 맞춰 인천시의 보건의료체계 정립이 필요함을 알 수 있었으며, 인천시 거주 고령자에게 제공할 보건의료서비스의 방안과 관련 정책 제도 수립 시 본 연구 결과를 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.237-254
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• 2020

빈집문제에 대한 사회적 관심이 높아지면서 국가와 지자체 차원에서 문제를 해소하기 위한 노력을 지속하고 있다. 문제에 대한 적절한 처방을 위해서는 빈집 발생의 원인에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 연구는 인천광역시 원도심을 대상으로 빈집 발생 영향요인을 분석하는 데 목적을 두었다. 특히, 주택, 근린 차원의 미시적 환경과 지역 차원의 거시적 환경의 영향을 종합적으로 살펴보는데 집중하였다. 분석에 앞서 문헌 고찰을 통해 빈집 발생의 다양한 영향요인을 탐색하였으며, 주택(1수준), 근린(2수준), 지역(3수준) 3개의 수준으로 구성된 다층모형(multi-level model)을 구축하고 분석을 수행하였다. 분석 결과 주택 부지의 규모, 형상, 접도 여부가 빈집 발생과 밀접하며, 근린 내 경사도와 정비구역 지정의 영향이 작용하는 것으로 나타났다. 또한, 독거노인 가구 비율과 공시지가, 지가변화율, 신규 주택 비율 등 지역 수준의 영향도 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주택 부지와 근린환경의 물리적 열악함, 지역의 경제적·사회적 취약성이 복합적으로 작용하여 빈집 발생 가능성을 높인다는 것을 보여준다. 본 연구에서는 분석 결과를 토대로 빈집문제 해소를 위한 다차원적 대응 전략이 필요하며, 정비구역 지정이나 신규주택 공급 등의 정책 결정으로 인해 빈집이 발생하지 않도록 하여야 한다는 시사점을 제시하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.230-238
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• 2018

본 연구는 울산광역시 노인에 대해 구군별 공원 형태와 공원내부 요소들이 실외에서 얼마나 자주 나와서 걷는지에 대한 걷기 일 수에 미치는 영향을 검증하여, 울산광역시 노인 건강증진을 위한 도시개발 및 물리적 환경개선과 발전에 대한 정책적 제언을 하는 것에 목적이 있다. 지역사회건강조사 2015년 원시데이터를 이용하여 울산광역시의 65세 이상 노인 1,274명을 대상자로 선정하였다. 울산광역시 5개 구군에 따른 지역 수준 요인 변수가 걷기 일 수에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 위계적 선형 모형으로 다수준 분석을 시행하였다. 노인의 걷기 일 수에 영향을 미치는 지역 수준 요인은 체육시설이 많으면 걷기 일 수가 증가하였고, 어린이가 주로 이용하는 유희시설이 많으면 노인의 걷기 일 수가 감소하였다. 울산광역시 내에서 중구의 경우는 공원 개수와 공원 면적이 많음에도 걷기 일 수가 낮았고, 북구의 경우는 공원 개수와 공원 면적이 적음에도 걷기 일 수가 높았다. 울산광역시 중구의 노인은 걷기 촉진을 위한 건강증진 사업이 필요할 것으로 생각되며, 울산광역시 북구의 노인은 걷기 좋은 환경을 만들어주는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.146-164
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• 2022

최근 정부에서는 수도권 주요거점을 30분대에 연결하기 위해 광역급행철도 건설을 추진하고 있으며, 광역급행철도의 정거장은 대부분 기존 노선과 환승역으로 연결되어 환승에 대한 중요성이 증가하고 있다. 환승저항이 경로선택에 미치는 영향에 관한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 대부분 일반 지하철을 대상으로 하여 광역급행철도의 환승행태에 관한 연구는 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 수도권의 대표적 급행노선인 신분당선을 대상으로 환승행태 분석을 수행하였다. 통행량 집중정도와 요금지불 유무에 따른 환승행태 분석을 위해 요일, 시간대, 이용자 특성에 따라 데이터를 구분하여 경로선택모형을 구축하였다. 분석 결과, 광역급행철도 이용자는 환승이동시간에 비해 환승대기시간에 큰 저항을 가지며, 특히 첨두시간대에는 환승대기시간의 차내시간 한계대체율(EIVM)은 3.51배로 나타났다. 본 연구에서 광역급행철도 환승 1회당 EIVM은 2.6분으로 분석되었으며, 일반 지하철을 대상으로 한 선행연구의 결과에 비해 현저히 낮은 값이다. 이는 일반지하철과 광역급행철도의 환승저항에 차이가 존재하며, 지하철 교통수요 예측 시 일반지하철과 광역급행철도 환승페널티를 차등 적용할 필요성이 있음을 시사한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.29-41
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• 2017

본 연구에서는 개별 차량의 주행정보를 이용하여 대구광역시 도심부에서 네트워크 스케일의 거시 교통류 모형(Macroscopic Fundamental Diagram, MFD)을 추정하는 방법에 대해 고찰한다. 이를 위해 근거리 전용 통신(Dedicated Short Range Communication, DSRC) 방식으로 수집된 개별 차량의 원시 데이터 처리 방법 및 통행 정의 방법을 분석하고, 해당 자료를 활용하는 새로운 활용 방안을 제시한다. 이를 위해 프로브 자료인 DSRC 데이터와 교통량 조사 자료를 이용해 표본율을 산정하고 대구광역시 네트워크 내 MFD를 도출하는 방법을 설명한다. 도출된 MFD를 통해 시간적 재현성(reproducibility)의 확인과 선행 연구 가정 사항들에 대한 데이터 기반 검증을 수행하였으며, DSRC 자료의 새로운 활용 방법을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2019

인구의 도시 집중화로 인하여 다량의 생활용수의 사용에 따라 하천의 자정능력을 초과하여 오염을 유발시키고 있다. 이에 도시하천들의 오염은 점점 심해져 경제적으로 많은 문제를 유발하고 있다. 이러한 하천오염 문제를 과학적으로 대응하기 위해서는 오염물질의 농도 측정 및 데이터 축척을 통한 오염예측이 필수적이라 할 수 있으며, 부산광역시 보건환경정보 공개시스템에서는 하천수질 자동측정망을 설치하여 시간 단위로 오염물질을 측정하고 있다. 그러나 온천천의 하천수질 데이터는 계속 쌓여가고 있는데 이 데이터를 활용해서 하천수질 인자 예측이 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 순환신경망 알고리즘을 활용하여 일 단위의 하천수질 인자 예측을 시도하였다. 순환신경망은 인공신경망의 발전된 형태인 시계열 학습에 강한 RNN, LSTM 알고리즘을 활용한 일단위 하천수질 인자 예측을 하고자 하였다. 연구에 앞서 시간 단위로 쌓여있는 데이터를 평균 내어 일 단위로 변경하였고 이 데이터를 가지고 일 단위 하천수질 인자 예측을 진행하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 DO, 탁도 등 항목을 예측하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 대상지로는 부산지역 온천천의 부곡교, 세병교, 이섭교 관측소를 선택하였다. 연구를 위해 DO, 탁도 등 자료 수집은 부산광역시 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모형의 학습을 위해 입력자료로는 하천수질 인자 자료를 이용하였고, 자료의 학습에는 2014년~2017년 4년간의 자료를 학습자료로 사용하였고, 2018년 1년간의 자료는 모형의 검증을 위해 사용하였다. RNN, LSTM 알고리즘을 활용하여 분석 시 은닉층의 개수, 반복시행횟수, sequence length 등의 값을 조절하여 하천수질 인자 예측을 하였다. 모형의 검증을 위해 $R^2$(r square)와 RMSE(root mean square error)을 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.184-184
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• 2021

2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권1호
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• pp.273-294
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• 2010

이 연구는 16개 광역시 도 지역대표도서관의 평생교육 강좌의 유형, 내용, 수준 현황과 울산광역시 소재 4개 공공도서관의 학습목적, 강좌내용, 수업방법의 구체적 실태와 성과를 분석하였다. 이 분석 결과를 토대로 공공도서관 평생교육 강좌의 개선방안을 차별성과 체계성 확립 그리고 강좌 평가를 위한 모형 개발을 제시하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.114.1-114.1
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• 2010

본 연구에서는 우리나라에 적합한 재해예측모형을 구축하기 위하여 중해상도(10km)의 입력 자료를 이용하여 태풍에 의해 지상에 발생 가능한 3-second gust를 추정하였다. 중해상도 입력자료의 구축은 경상남도(부산광역시 포함) 시 군 구 단위의 행정구역으로 구분하였으며, 추정된 3-second gust를 이용하여 건물의 주요구성 요소별로 피해 확률을 구한 뒤, 발생 가능한 최대피해액을 산정하였다. 태풍 Maemi에 의한 최대강풍 피해액은 여러 주택유형 중에서도 '대표주택' 유형의 경우 약 6천억 원으로 분석되었다. 비교적 내륙에 위치한 지역에서는 적은 피해액을, 해안가에 위치한 지역에서는 많은 피해액을 나타내며, 부산광역시에서 피해액이 높은 구 군의 경우 경상남도 시 군의 평균적인 피해액과 비슷한 것으로 보아 부산이 경상남도와 비교하여 면적으로는 작지만 태풍에 의한 강풍에 매우 취약함을 알 수 있다.