• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.603-614
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• 2008

가정용수의 용도별 사용량은 주거형태, 거주자 생활양식, 주택구조 등의 내부적인 요인과 온도, 날씨, 수도요금 등과 같은 다양한 외부요인들의 영향을 받게 된다. 장기적으로는 거주민의 생활양식, 주거형태, 수도관련 시설의 변화 등에 따라 사용량이 점진적으로 변화하게 되며, 단기적으로는 기온이나 가뭄과 같은 기후조건이나 절수정책과 같은 인위적인 영향에 의해 사용량이 크게 변화하기도 한다. 용수수요에 영향을 미치는 인자에 대한 분석과 이해는 사용량의 변화원인과 경향을 설명해주고 여러가지 인자와의 상관관계를 분석함으로서 물사용패턴과 향후 수요를 예측하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 가정용수의 용도별 사용량 실측자료를 바탕으로 사용패턴과 사용량에 미치는 영향인자를 분석하기 위하여 요일별, 월별, 계절별 사용량을 비교하고, 또한 가구특성, 기온 등의 외부인자에 의해 영향을 받는 용도에 대해서도 살펴보았다. 가정용수의 사용패턴을 분석한 결과, 토요일에 사용량이 가장 많고, 월간 중에는 7월의 사용량이 가장 높았으며, 월별 사용량의 첨두율은 평균대비 1.12로 나타났다. 기온에 따른 용도별 사용경향에서 총량용수는 $-14^{\circ}C{\sim}0^{\circ}C$까지 물사용량이 급격하게 증가하는 경향을 보였으나, $0^{\circ}C$이상에서는 큰 변화양상을 보이지 않았다. 반면에 세면, 세탁, 욕조용수는 $0^{\circ}C$이상에서도 점진적인 증가경향을 보였으나, 변기용수는 오히려 감소하는 경향을 보였다. 기온에 대한 용도별 사용량의 상관관계 분석결과 세면용수가 상관계수 0.73으로 상관성이 가장 높았으며, 변기용수는 -0.14로 매우 낮은 음의 상관성을 보였다. 각 인자별로 가정용수 사용량 원단위의 차이에 대한 유의성 여부를 검토하기 위하여 주택유형, 실거주인수, 가족구성, 건평, 수입, 맞벌이여부, 절수형변기, 비데기유무 등에 대하여 분산분석을 수행한 결과, 주택유형의 경우 욕조용수의 사용량에 차이가 발견되었고, 실거주인수는 싱크대, 변기, 기타, 총량용수에서 유의한 차이가 발견되었다. 특히 실거주인수는 세면과 욕조를 제외한 모든 용도별 사용량에서 유의한 차이를 보여 거주인수의 증감에 따라 용도별 사용량의 차이가 분명히 발생하며, 이는 향후 가구당 용수사용량을 설계하는 경우 평균 거주인수에 대한 신중한 검토가 필요할 것으로 판단되었다. 이러한 가정용수의 용도별 사용특성 분석결과는 수요예측, 수요관리 정책수립, 수도관련 기자재 및 시설의 규격결정 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권2호
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• pp.266-274
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• 2017

탐방객이 집중화되는 무등산국립공원 서석대 정상부의 탐방객수와 탐방패턴 행태를 분석해 탐방객 관리방안을 제시하고자 했다. 서석대 집중화에 영향을 주는 무등산국립공원의 연간 탐방객수와 지역 계절별 입장객수는 자동계수기 데이터로 분석되었다. 서석대의 계절 시기별 탐방객수와 행태는 현지조사가 이루어졌다. 2015년도 탐방객은 2,563,651명이었고, 83.9%의 탐방객이 광주광역시에서 가까운 증심사 원효사지구로 방문했다. 이곳에서 서석대일대까지는 가깝고 쉽게 산행가능해 서석대를 찾는 대부분의 탐방객들이 증심사 원효사지구를 통해 들어왔다. 계절별 탐방객은 가을, 여름, 봄, 겨울 순으로 약간 많았지만 계절별 큰 차이가 없었다. 탐방객수와 기상요인사이에는 유의미한 상관관계가 없었다. 무등산을 많이 찾는 광주시민들이 특정시기와 날씨에 상관없이 자주 찾기 때문일 것이다. 서석대로 출입하는 탐방로는 원효사 장불재 탐방로인데 가을 겨울철에는 장불재탐방로의 탐방객이 약간 많았으나 여름철에는 원효사탐방로가 더 많았다. 탐방거점지역인 장불재에서 서석대로 유입되는 탐방객이 통상 많으나 원효사탐방로는 나무그늘 아래로 산행할 수 있어 여름철의 탐방객이 약간 많았을 것이다. 여름철에는 서석대에서 탐방객의 체류시간이 짧고 혼잡도가 낮았다. 반면 가을 겨울철에는 이곳에서의 점심식사와 휴식으로 체류시간이 길었다. 이때 순간최대 탐방객수가 최대가 되어 극도로 혼잡해져 지정장소 밖의 억새초지에 들어가는 탐방행태를 보였다. 이런 행위는 서석대 정상부의 억새초지 훼손과 더불어 토양침식을 일으킬 수 있으니 집중적인 탐방객 관리가 필요할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.