• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.95-103
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• 2018

본 논문에서는 보행속도, 주야간 인구변화, 보행경로에 따른 서비스 권역 등을 고려하여 대피시설 위치에 대한 적절성을 평가하고자 하였다. 보행속도는 선행연구사례를 통해서 1.6 m/s, 2.22 m/s를 정의하였고, 주야간 인구변화는 대시메트릭 매핑기법을 이용하여 인구를 추정하였다. 보행속도와 보행경도에 따른 대피시설 서비스 권역은 입지할당모형의 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과 시공간 유동인구 변화와 보행속도에 따라 일부 대피시설의 경우 수용능력에 한계가 있음을 알 수 있었고 이에 대한 대피시설 추가지정이 요구된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.89-99
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• 2014

도시 내 거주하는 인구의 분포는 다양한 연구에 활용될 수 있는 기초자료로서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이와 관련한 데이터는 정보기밀성 등을 이유로 일정한 공간단위로 집계되어 제공된다. 때문에 제공되는 것과 다른 공간단위나, 더 세밀한 공간분석을 요하는 연구와 활용이 제한된다. 이에 본 연구는 인구분포 데이터가 가지는 한계를 극복하여, 행정구역을 기준으로 한 인구데이터 제공단위보다 세밀한 인구분포를 현실적으로 재현하고자 대시매트릭 매핑 기법을 활용하였다. 대시메트릭 매핑은 주 데이터와 연관된 공간적 보조 데이터를 사용하여 주 데이터의 공간적 분포를 세밀하게 나타내는 지도화 방법이다. 본 연구에서는 서울시 집계구별 인구센서스 자료를 주 데이터로, 건축물 대장을 보조 데이터로 사용하였으며, 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다고 가정하여 주거용 건축물 단위에서 인구분포를 재현하였다. 주거용 건축물을 공간적으로 추출하기 위해 바이너리기법이 활용되었으며. 이후 회귀분석 기법을 활용하여 건물 용도와 층수를 고려한 가중치를 부여해 입체적인 거주인구밀도를 재현하는데 성공하였다. 이를 통해 전체 토지 및 용도구역을 기반으로 한 기존의 방법론보다 현실적용오차를 줄였다. 또한 주거가능 건축물의 주택유형과 층수가 반영된 3차원적 공간자료를 활용하여 주거용 건축물에 거주하는 인구를 추정하는 모델을 도출하여, 정확도가 높고 세밀화 된 인구분포지도를 제작하였다. 본 연구를 통해 도출된 개별 건물 단위의 인구 데이터는 일정한 공간단위로 집계를 재가공한 것으로 정보기밀성의 문제가 없는 세밀한 단위의 인구분포 정보를 제공한다. 따라서 이후 도시 내 재난재해 발생에 따른 영향 인구 파악과 같은, 지역인구를 활용한 다양한 연구에 활용될 수 있는 중요한 자료로써 의미를 지닌다.

• 농촌지도와개발
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• 제20권2호
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• pp.431-450
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• 2013

본 연구의 목적은 우리나라 농촌지역 공공보건시설의 잠재적 접근성을 측정하고 지역 간의 차이를 분석하는 것이다. 공공보건시설의 수요에 해당하는 인구를 대시메트릭 매핑기법을 활용하여 공간적으로 미시적인 수준에서 구축 분석하여 보다 정확한 접근도를 측정하였다. 최소거리 기반의 공공보건시설의 접근도 측정결과, 군지역과 읍면지역은 거주지로부터 각각 1,845m와 1,777m가 떨어져 있었다. 강원도와 경상북도에 입지하고 있는 지역들이 상대적으로 접근도가 낮았으며, 면지역의 접근도가 읍지역보다는 다소 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 농촌지역 공공보건시설의 잠재적 접근도의 현황과 지역 간의 격차를 구명하였다는 점에서 의의가 있다. 아울러, 향후 공공보건시설의 입지를 탐색하고 의료시설의 전달체계를 높이기 위한 기초자료로서 활용이 가능하다.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.35-46
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• 2014

공간 분석 연구를 위해 사용되는 대부분의 통계 자료는 행정구역 단위로 구축되어 있어 보다 세밀한 분석을 위해서는 에어리얼 인터폴레이션이 필요하다. 본 연구의 주된 목적은 전체 인구가 아니라 하위 인구집단에 초점을 두어 에어리얼 인터폴레이션을 실행하기 위한 방법들을 비교 검토하는 것이다. 서울의 2010년 센서스 데이터를 이용해 행정동 단위의 고령인구와 일인가구를 사례로 고해상도의 공간 단위로 인터폴레이션 한 후 경험 데이터와 비교함으로써 서로 다른 방법들의 적용 가능성을 평가하였다. 그 결과 전체 집단과 하위 집단 간에, 그리고 하위 집단 간에도 우수한 실행방법이 다소 간의 차이를 나타내었다. 총인구와 총가구는 건물용도 및 GWR(geographically weighted regression)을 이용한 방법이, 고령인구는 건물용도 및 OLS 회귀분석을 이용한 방법이, 일인가구는 토지용도 및 OLS를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 이상의 결과를 토대로 대표적인 사회적 약자인 서울의 일인고령가구에 대한 분포를 고해상도의 공간 단위로 재현하였으며, 이러한 접근은 관련 도시 정책의 실행에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.