도농 복합형태인 인구 30만인 순천시에 종합슈퍼와 백화점 등 대규모점포 4개가 운영 중인 것은 대규모점포의 과잉공급이라는 지적이 제기되어 왔다. 그러나 순천시는 전남 동부권의 교통요지로서 광양시, 여수시, 보성군 및 구례군 등 인근 지역에서 1 시간 이내에 점포방문이 가능하다. 4개 점포는 도시와 농촌 지역의 거주자도 고객층으로 간주하여 차별화된 점포이미지 구축 전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 점포이미지 변수를 13개로 세분하여 각 점포의 이미지를 비교하였다. 점포이미지는 진열 상품의 다양성 및 품질, 점포 접근성, 매장 분위기 등 다양한 형태로 나타난다. 이러한 이미지는 고객들의 주관적 판단에 따라 각자에게 인지되고, 점포를 선택하는 주요 요인이 된다. 본 연구에서는 점포이미지 변수를 대분류 5개 소분류 13개로 분류하였다. SPSS Ver. 19를 이용한 요인분석에서는 5개로 대분류된 점포이미지가 3개의 요인으로 구분되어 추출되었다. 5개 대분류에서 편의성, 분위기 및 서비스 이미지로 분류된 이미지들이 첫 번째 공통요인으로 추출되었고 이를 본 연구에서는 부대서비스 요인으로 구분하여 기술하였다. 5개 분류에서 편의성 이미지로 분류되었던 접근성과 상품관련 이미지로 분류되었던 상품다양성과 가격 이미지는 같은 공통요인으로 추출되었다. 이는 점포가 위치하고 있는 지역이 대도시인가 또는 지방 중소도시인가, 설문 조사에 응한 집단의 특성에 따라 달라질 것으로 예상된다. 13개 이미지 변수에 대해서 점포간 및 응답자간 점포이미지 비교에서는 접근성, 가격, 브랜드 이미지 및 조명/음향 이미지에서 점포별 및 응답자 집단별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 두 가지 측면에서 한계를 가지고 있다. 첫째, 도농복합형태의 지방 중소도시 거주자만을 대상으로 조사하였다. 점포가 소재하고 있는 지역의 교통체증 정도, 응답자 집단의 생활수준 등에 따라 고객이 느끼는 점포이미지는 차이를 보일 수 있기 때문이다. 둘째, 대규모점포를 이용하는 고객만을 대상으로 하였다. 지방 도시에는 비교적 규모가 큰 전통시장이 열리고 있으며, 대규모점포와 전통시장은 상품의 종류, 가격 등에서 경쟁을 하고 있다. 대규모점포를 이용하는 고객과 전통시장을 방문하는 고객이 느끼는 점포이미지는 다를 수 있다. 추후 연구에서는 대도시 소재 점포와 지방 중소도시 소재 점포와의 동시 조사로 점포이미지에 대한 상대적 비교가 필요할 것이다. 또한 동일 지역에서 대규모점포 이용 고객과 준대규모점포 또는 전통시장 이용 고객층에 대한 상대적 비교 연구도 이루어져야 할 것으로 사료된다.
도시지역의 내수침수피해는 거의 매년 발생하고 있으며, 반지하와 같은 거주공간이 매우 취약한 상태이다. 특히 최근에는 지하철, 지하상가 등이 대규모 개발되고 복합네트워크화 되어 지하공간의 침수대책과 대피방안 마련이 시급한 상황이다. 일본의 경우 2000년 토카이 호우피해 후 통합유출해석 모형을 개발하였으며, 1999년 및 2003년 후쿠오카 침수피해 발생 후 특정도시하천침수피해대책법을 제정, 1999 후쿠오카, 2004년 하마마츠, 2008년 카누마 피해 후 일본 방재연구소에서는 실시간 1차원 지표범람모형과 모니터링을 통한 실시간 내수침수지도를 개발하였다. 특히 지하공간에 대해서는 "지하공간에 유입하는 범람수가 계단상 보행자게에 주는 위험성에 관한 연구" 등 실험을 바탕으로 각종 지하공간 침수대책 매뉴얼 및 지하시설의 침수시 피난확보계획 지침, 지하공간 침수대책 가이드라인 등 인명피해를 줄이고자하는 노력이 계속되어 오고 있다. 우리나라는 2006년 경기도 고양시 3호선 정발산역이 침수되었으며, 2010년 서울시 지하철 2호선 사당역 및 4호선이 침수되는 등의 지하철 침수피해와 2010년 서울시 광화문 지하상가, 인천시 부평구 우림라이온스 벨리, 우남플라자, 계양구 농협하나로마트, 서원아파트 등의 지하상가와 지하다층의 침수피해가 발생하였다. 특히 2006년 3호선 정발산역 침수는 17시간이나 지하철이 불통되었고 이로 인하여 심각한 교통 체증이 유발 되었다. 본 연구에서는 2010년 집중호우로 인한 서울, 인천지역의 지하공간 침수피해를 중심으로 최근 10년간 지하공간 침수피해사례로부터 대표적인 침수피해 원인 및 특성을 정리하였으며, 그 결과 지하공간 침수의 주요원인은 지상공간의 침수류가 지하공간으로 유입하고, 지하공간의 배수설비 용량부족, 지하공간으로의 유입을 방지하기위한 방지턱, 차수판, 침수시 비상전원 공급, 침수시 지하공간 대피 매뉴얼의 부재 등 다양한 원인이 있는 것으로 나타났다. 특히, 소방방재청에서 고시한 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'에 지하공간 침수 방지를 위한 각종 시설의 설치 및 대피 경로지정 등에 대한 기준이 마련되어 있으나, 지하공간 중 유동인구가 가장 많은 지하철역에서 조차 침수에 대한 행동매뉴얼이나 대피에 대한 가이드라인이 마련되지 않은 것으로 나타났다. 따라서, 지하공간 침수를 방지하기 위하여 센서를 이용한 자동 차수판과 경보기 설치, 지하공간의 사람들이 안전한 대피로를 찾을 수 있도록 지상공간 및 지하공간 출입구를 모니터링 할 수 있는 CCTV의 설치, Dry Area를 두어 비상대피 할 수 있는 공간의 마련 등 시설적인 부분에 대하여 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'을 더욱 강화할 필요가 있으며, 지상공간의 침수 상황을 고려한 지하공간의 대피매뉴얼 또는 가이드라인 등의 수립이 필요하다. 또한 이와 더불어 재산 및 인명피해를 더욱 효율적으로 줄일 수 있도록 실시간 예 경보를 위한 침수해석 모형의 개발이 시급하다.
대도심지의 교통 체증 문제로 발생되는 경제적 손실의 해결방안으로 대심도 지하도로 개발이 국내외적으로 대두되고 있으며, 이 중 일부는 시공성 및 경제성이 뛰어난 복층터널로 계획되고 있다. 그러나 복층터널은 하나의 굴착단면에 중간 슬래브를 설치하여 상 하행선으로 사용하는 특수한 구조로 인해 일반 터널보다 층고가 낮게 설치되어 터널내에서 발생되는 화재사고 및 환기 문제에 대해 비교적 취약하다. 따라서, 복층터널의 방재적 약점을 극복하기 위해서는 복층터널에 최적화된 방재 설비구축 연구가 국내에서도 체계적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 복층터널 화재 안전성 향상을 위해 화재발생시 초기 화재 진압 및 확산 방지가 가능한 자동모니터 소화설비를 개발하였으며, 차량화재 진압 실험을 통해 성능시험을 수행하였다. 그 결과로부터 30 m 거리의 차량내부화재 및 10 m 거리의 엔진룸 화재에 대해 화재 확산 방지 및 진압 효과를 확인하였다.
공항상태에서 방이나, 복도로부터 나가려고 하는 긴급대피 상황에서의 사람들 행동문제는 일상생활에서 매우 중요하다. 지난 몇 년간 보행자 동역학을 전산 모사하는 수학적 모델들이 개발되어 왔다. 긴급대피 동역학에 대한 이해는 사람들의 안전과 편안함이 고려된 설계를 하는 데 기여를 할 수 있다. 그러나 제안 되어진 대부분의 모델들은 사람들의 종류와 그들의 마음상태를 전혀 고려하지 않았다. 사람들은 입자로 묘사되어졌으며, 그들의 마음은 장거리 상호작용으로써의 개체간 상호작용으로써 기술되어 졌다. 본 연구에서, 우리는 이전에 보행자모델로 제안한 격자 모델을 이용하여 도덕성을 가진 세 종류의 사람-어른, 어린이, 부상자-의 긴급대피 동역학을 연구하였다. 대피하는 과정에서 어른과 어린이가 충돌하면 어린이가 넘어지면서 부상자가 된다. 사람들은 이러한 부상자들을 만나게 되면 지나치지 않고 기다리게 되는데, 이 정도를 사람들의 도덕성으로 해석하였다. 일정한 수의 부상자들이 발생하면 긴급한 대피상황에서 사람들을 밟고 지나가게 된다. 그리고 모델에서는 부상자들이 격자공간에서 없어진다. 시뮬레이션 결과는 도덕성과 관련하여 장애물로써 역할을 하는 부상자로 인한 교통 체증이 발생함을 보여 주었다.
현재 부산 북항과 부산 신항간의 컨테이너 환적화물의 대부분은 육상을 통하여 운송되고 있으며, 일부 환적화물은 바지선(barge)을 통하여 해상으로 운송되고 있는 실정이다. 본 연구는 녹색물류의 관점에서 부산 북항과 신항간의 환적 컨테이너의 바지선 운송수요가 증가될 것을 예상하여, 바지선 운송의 타당성을 분석해 보고자 하였다. 부산항 환적물동량의 북항과 신항간 바지선 운송에 영향을 미치는 요인들을 고려하여 연간 수익성을 예측함으로써 북항과 신항 간의 컨테이너 물동량의 바지선 운송 사업의 타당성을 분석하였다. 부강과 신항간의 환적 물동량 변동 시나리오를 사용하여 환적 운송물동량의 50%, 60%, 80%, 100% 운송의 경우와 바지선 월간 항차수 25회를 가정하여, 시나리오별 효과를 예측하였다. 바지선 운송사업은 북항과 신항 간의 TEU당 운임과 항차수에 따라 당기순이익이 좌우되는 것으로 나타났다. 따라서 바지선 운송 사업의 당기순이익이 흑자를 유지하기 위해서는 예상되는 최저 환적물동량이 확보되어야 하고 TEU 당 최저운임이 결정되어야 한다. 본 연구는 전세계적으로 녹색물류가 강화되는 시점에서 부산 북항과 신항간 환적 컨테이너의 바지선 운송 필요성을 제안하여 환경오염과 도시교통 체증 등의 사회적 비용감소에 기여하고자 하였다.
터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.
우리나라에서 벌초는 추석 성묘와 시향에 앞서 이루어지는 매우 중요한 행사이다. 벌초는 보통 추석 1-2주 전에 집중해서 이루어지기 때문에 전국적으로 도로의 교통체증이 심해지고 안전사고의 발생도 점점 많아지고 있다. 잘못된 벌초 방법은 흙이 드러나 토양 유실을 유발하거나 묘지 잔디의 밀도 저하와 잡초 발생의 원인이 되기도 한다. 다라서 벌초시기의 분산과 올바른 벌초 방법은 매우 중요한 문제일 수 있다. 본 연구에서 벌초 시기는 추석 1주전, 2주전, 3주전, 4주전 잔디 깍기 처리를 두었고, 벌초 방법에서는 잔디 깍는 높이를 달리하여 들잔디와 금잔디의 생육에 미치는 영향을 평가하였다. 들잔디에서 추석과 시향 시기를 기준으로 잔디 깍기 시기는 빠를수록 초장이 길었으나 피복률과 밀도는 높은 경향이었다. 금잔디에서 잔디 깍기 시기는 빠를수록 초장이 길었으나, 피복률과 밀도는 각각 차이가 없거나 일정한 경향을 보이지 않았다. 들잔디에 비해서 금잔디의 초장은 잔디 깍기 시기에 관계없이 짧게 유지되었으며 피복률과 밀도도 높게 유지되었다. 벌초는 들잔디와 금잔디 모두 짧게 할 수록 초장이 짧아졌고, 피복률과 밀도도 낮아졌다. 또한 벌초 시 들잔디와 금잔디는 각각 지상부의 40-50 mm or 30-40 mm 남겨둘수록 묘지 잔디의 밀도유지에 유리한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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