우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.
본 연구는 중부지방에서 동절기간에 적용 가능한 상록지피식물의 이용을 확대하기 위하여 서로 다른 광조건에서의 생장변화를 조사하였다. Nandina domestica는 동절기 동안 광조건에 관계없이 음지에서 높은 엽록소값을 나타냈다. 이후 4월에는 서울의 반포지역에서 엽록소 값이 광조건에 따른 차이는 나타나지 않았으나 북풍에 노출되어 있는 과천지역에서는 양지에서 현저히 감소하였으며 잎이 모두 낙엽 되었다. Ophiopogon japonicus는 지역에 관계없이 2월에 양지보다 음지에서 엽록소값이 두 배 이상의 높은 값을 나타냈으며 L과 b값도 조사기간 동안 음지조건에서 높게 나타났다. 4월에는 반포지역에서 광조건에 따른 차이가 없었으나 과천지역에서는 양지에서 동절기 동안 엽색이 탈색되었다. Pachysandra terminalis는 조사지역과 기간에 관계없이 음지조건에서 엽록소값과 L, b값이 높게 나타났다. 따라서 중부지방에서 상록지피식물을 이용하기 위해서는 음지조건의 조성이 필요할 것으로 여겨진다.
법무부가 작년 발표한 자료에 의하면 국내 체류 외국인(단기 장기 불법체류 포함)이 100만명을 돌파했다고 발표했다. 이는 전년도 대비 15% 늘어난 수치로 국적별로는 중국이 44만 여명 44%로 가장 많았으며, 미국이 12%, 베트남 6%, 필리핀 5%, 태국 4% 등으로 조사되었다. 단일민족이라 자부하는 나라임에도 꽤 많은 이방인들이 섞여 살고 있는 것이다. 그러다 보니 자연히 서울에는 외국인들이 집단으로 거주하는 외국인 마을도 하난 둘 생겨나게 되었다. 다국적 거리인 이태원을 비롯해, 프랑스인들이 모여 사는 서초구 반포 4동 서래마을, 일본인들이 많은 이촌1동, 몽골 우즈베키스탄 카자흐스탄 등 중앙아시인들이 많은 광희동, 무슬림 거주지인 이태원동 등이 대표적 외국인 마을이다. 서울 한편에 자리 잡은 외국인 마을의 이국적 풍경을 찾아가 보자.
본 연구는 기후변화에 따른 도시홍수 리스크 평가를 위해 베이지안 확률통계 모형과 GIS를 연계 활용하였다. 리스크는 재난발생가능성과 영향 크기의 곱으로 평가될 수 있다. 본 연구는 베이지안 모델을 기반으로 침수발생가능성을 추정하였고, 기후변화 시나리오 정보를 반영하여 미래 침수발생가능성도 평가하였다. 침수로 발생할 수 있는 영향은 인명피해와 재산피해의 측면에서 살펴보았다. 서울시 서초구를 대상으로 분석한 결과, 현재 침수발생가능성은 하천에 인접하고, 주변지역보다 고도가 낮으며 불투수면 밀집지역인 서초동, 반포동 일대가 높게 나타났다. 미래 침수발생가능성 추정결과, 2050년의 위험지역 면적이 2030년보다 1.3배 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 발생가능성을 활용한 리스크 평가 결과, 인명피해 리스크는 일반 및 고층 주거지역을 중심으로 높은 리스크를 보인 반면, 재산피해는 상업지역을 중심으로 리스크가 높게 나타났다. 2050년의 재산피해 리스크는 2030년의 재산피해 리스크보다 약 6.6% 증가하는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제안된 도시홍수 리스크 평가 기법은 상세한 공간결과 값의 제공으로 지역맞춤형 재해저감 전략을 위한 중요한 의사결정 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본고는 서울 주재 외국기업의 국적 및 산업의 임대주택 임대료에 대한 영향력 파악을 중심으로 임대료 결정요인을 분석했다. 분석 결과로서 미국, 영국, 프랑스 및 독일 기업은 동일업종을 기준으로 할 때 국적에 따라 임대료의 편차가 있으며 그 차이는 산업별로 상이한 것을 확인했다. 국적별 비교에서 미국과 영국은 임대료에 강한 영향을 끼쳐 임대료의 상승을 견인한 반면에 프랑스는 평균 이하의 임대료를 지급했다. 산업을 기준으로 할 때 은행, 제약, 석유화학 및 보험 산업이 임대료의 상승을 이끌었으며, 기계산업은 평균 이하의 임대료를 지급하는 것으로 나타났다. 지역별 주택유형과 임대료를 분석한 결과, 성북동은 모든 주택유형에서 주거비가 가장 비싸며 이태원 한남동이 그 다음이고, 반포 방배동의 임대료가 상대적으로 저렴했다. 분석 결과를 종합하면 물리적 특성의 상당수가 통계적으로 유의하여 물리적 특성이 입지특성 혹은 국적 및 산업특성보다 가격 결정에 큰 영향을 끼치는 것을 확인했으며, 할인매장과의 거리는 모든 분석 모형에서 유의하게 나타나 주거지 결정에 중요한 변수인 것으로 드러났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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