서울거리모니터 실태조사에 따르면, 2013년 서울시 균형성과지표 5,000건 대비 18,490건(12월말 기준)을 신고하여 17,903건을 조치하였다. 2012년 1,151건의 신고에 비해 대폭 증가하였지만 지역 연령 직업 성별 편차가 심하고 전체인력의 3.9%에 불과한 우수 활동자 25명이 13,880건을 신고하여 총 신고실적의 75.1%에 달하는 높은 의존도를 나타냈다. 거리모니터활동은 허버트 윌리엄 하인리히(H.W Heinrich)의 재해발생 "도미노이론"과 "1:29:300의 법칙"에 의거하면 불안전한 상태를 제거함으로서, 사망자 54명, 중경상자 1,573명과 잠재적 부상자 16,275명을 감소시켜 총 17,903명에 달하는 서울시민의 생명을 존중하고 보호하였다. 본 연구에서는 서울거리모니터와 강동구거리모니터 비교분석을 통한 문제점을 도출하여 모니터링활동의 효율적인 개선방안을 제시하였다.
서울시는 2013.1월부터 6월까지 서울거리모니터링 활동에 대한 실태조사를 실시하였다. 조사결과에 따르면 거리모니터링 활동은 2013년 서울시 균형성과 지표의 달성목표인 5,000건을 이미 달성하였다. 서울시 전체 9,722건(6월말기준)을 신고하여 2012년 1,151건에 비해 대폭 증가하였지만 지역 연령 직업 성별 편차가 심하고 전체인력의 2.2%에 불과한 우수활동자 14명이 6,546건을 신고하여 총 신고실적의 67.3%에 달하는 높은 의존도를 나타냈다. 거리모니터링활동은 윌리엄 하인리히의 "1:29:300의 법칙"에 의거하여 사망자 28명, 중경상자 816명과 잠재적 부상자 8,443명을 감소시켜 총 9,287명에 달하는 서울시민의 생명을 존중하고 보호하였다고 할 수 있다. 또한 강동구사례를 중점 분석하여 모니터링활동의 명확한 목표 재설정과 달성여부를 추정하였으며, 목표달성을 위한 모니터링 전문가제도, 모니터 증원, 차등평가 포상제도, 종합평가방법을 제시하였다.
기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.
대기환경의 중요성에 대한 인식이 커지면서, 교통관리 전략 수립에 대기질 개선여부를 반영시키고자 하는 많은 노력이 진행되고 있다. 그러나, 자료수집의 어려움 등으로 인해서 교통량과 대기질의 관계를 실증적으로 파악하고자 하는 연구는 많이 찾아볼 수 없는 상황이다. 이에, 본 연구에서는 서울시에서 구축해온 2005년~2007년 3년간의 대기 및 교통 모니터링 자료들을 활용하여 그 상관성을 살펴보았다. 이를 위해 두 모니터링 시스템간의 이격거리가 반경 1km이내의 지점만을 선별하고 그룹화하여 분석을 실시하였다. 분석대상 오염물질로는 CO, NO, $NO_2$, $PM_{10}$을 그 대상으로 하였으며, 분석결과 현재 구축된 두 자료의 상관성이 전반적으로 낮은 것으로 나타났다. 그러나, 타 오염물질에 비해 $NO_2$는 상대적으로 교통량과 높은 상관관계를 보였으며, 오전시간대, 강수 다음날의 자료를 사용한 경우 그 상관성이 높아지는 것을 확인하였다.
낙엽활엽수림 개벌 후 벌채지에서 주연부 식생구조 발달과정을 규명하기 위하여 서울대학교 농업생명과학대학 부속 남부연습림 내 백운산지 역 제26임반 벌채적지를 대상지로 선정하였다. 1994년에 두 개의 모니터링 조사구를 설치하였고, 1994년, 1997년, 1999년에 식생조사를 실시하였다. 벌채 후 6년간 주연부식생 변화는 다음과 같다. 시간이 경과함에 따라 산림주연부에서 경쟁력이 우수한 수종은 병꽃나무, 비목나무, 국수나무, 산초나무 등이었고, 산림주연부와 인접한 조사구에서 경쟁력이 우수한 수종은 고추나무, 비목나무, 덜꿩나무 등이었으며, 벌채지 산림내부에서 경쟁력이 우수한 수종은 병꽃나무, 비목나무, 생강나무등으로 나타났다. 두개의 모니터링 조사구에서 주연부 천이단 계상 우세종은 방위와 국지저 위치, 기존 우점수종에 따라 차이를 나타내었다. 벌채 후 경과년도에 따라 각 벌채지 산림 주연부에서 벌채지 산림내부로 거리가 멀어질수록 유사도지수도 낮아지는 경향을 나타내었고, 종다양도지수, 종수, 개체수 및 수관피도는 벌채지 산림주연부에서 벌채지 산림내부로 갈수록 감소하였다.
목적: 전세계적으로 코로나19에 대한 사회적 거리두기의 일환으로 보육시설에 대한 폐쇄, 휴원 및 재개원 등 영유아 대상 보육관련 정책에 변화가 있었다. 본 논문에서는 서울시에서 코로나19로 확진 영유아를 대상으로 인구학적, 역학적 특성을 파악하고, 연관이 있는 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 방법: 2020년 3월부터 2021년 12월까지 서울시에서 코로나19로 확진된 만 5세 미만의 영유아를 대상으로 역학조사서 및 집단발생 관련 자료를 분석하였다. 결과: 서울시 코로나19 확진 영유아는 총 5,025명이었다. 유증상자는 2,720명(54.1%)이며, 주된 증상은 발열(1,941명, 71.4%)이었다. 전체 코로나19 확진 영유아 중 96.4%는 기저질환이 없었다. 시간연장(야간, 24시, 휴일 등) 보육운영시설 비율이 높을수록 보육시설 관련 영유아 확진 비율이 높았음을 확인하였다. 결론: 영유아들의 낮은 중증화율과 치명률을 고려한 '일상 진료 시스템'과 같은 효율적인 모니터링 시스템이 필요할 것이다. 또한 무조건적인 폐쇄적 접근이 아닌, 과학적 근거에 기반하고 사회성 발달 과제를 놓치지 않을 수 있는 '감염병으로부터 안전한 보육 정책 마련'이라는 적절한 중재가 필요할 것이다.
최근 도시화에 따른 토지 피복 변화와 열섬현상 등의 원인으로 상승하는 도시의 기온이 식물 계절에 미치는 영향에 관한 연구들이 다수 진행되고 있다. 본 연구는 수도권인 서울과 경기도 지역을 대상으로 도시 내 열섬현상으로 인한 기온 상승과 도시 지역 내 식생 생장기간 변화의 관계성을 분석하였다. 식물계절 모니터링에 사용한 개량식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 30 m 해상도의 2000-2021년 NASA-USGS Landsat 위성(TM5, ETM+7, OLI8)의 지표면 반사율(surface reflectance, SR) 자료에서 도출하여 생장기간 산정에 사용하였다. 또한 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 각 기상관측지점의 일별 지상 기온 자료에 적용하여 30 m 해상도로 생성한 격자형 지표면 온도의 공간적 패턴을 분석하였다. 연구 지역 내 도시화 정도(magnitude)를 도심으로부터의 거리와 환경부 토지피복도 및 인구 밀도를 종합하여 특정하였고, 최종적으로 기후변화 및 도시화 정도와 생장기간 변화의 특징을 분석하였다. 비선형 로지스틱 회귀를 사용하여 EVI 데이터를 종합하여 분석한 결과, 수도권 지역에서 전반적으로 식물계절 개엽일(Start of Season)은 앞당겨지며 낙엽일(End of Season, EOS)은 늦춰져 생장기간(Length of Growing Season, LOS)이 길어짐을 발견하였다.
스마트 컨테이너 제어를 위해서는 컨테이너 내부에 센서가 필요하나, 센서의 개수가 증가하면 비용 및 시스템 부하가 증가한다. 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하여 얻은 컨테이너 내부 온도 데이터와 센서 위치 최적화 알고리즘을 이용하여 컨테이너 내부 모니터링을 위한 최적의 센서 위치 결정 방법론을 제시한다. CFD 상용 SW로 컨테이너 내·외부 상황을 가정하여 내부 온도 데이터를 추출하고, 이를 바탕으로 내부 상태를 대표하는 공간들을 구분한다. 컨테이너 내벽에 부착된 센서가 탐지할 수 있는 능력을 탐지 거리 및 각도의 수식들로 나타내어 각 수식을 조합하여 센서의 탐지 능력을 수치화하고, 이 수치에 따라 균등하게 분포된 센서 위치 후보군 중, 선별된 공간을 탐지하는 센서 위치를 최적화하여 효율적인 컨테이너 제어를 위한 여건을 마련한다.
재난 및 재해 상황시 이동관리전략을 신속히 마련하기 위해서는 특정 도로구간을 통행하는 교통류의 특징과 도로의 위상학적 구조 등을 사전에 파악해야 할 필요성이 있다. 이는 도로관리자가 미시적 도로단위별로 취약성을 평가한 후 재난·재해 상황에 대비한 적절한 모니터링과 관리방안을 설정하는데 중요한 근거가 될 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 도시부 도로링크별 취약성 평가를 위하여 공간밀도, 시간점유율, 네트워크 매개중심성 지표를 제시하였으며, 거리 및 밀도기반 클러스터링 분석을 통하여 각 링크그룹별로 가지고 있는 시공간 및 위상학적 취약성을 정의하였다. 본 연구를 통해 제시된 결과는 도로 링크를 집단별로 특성화하여 취약성을 관리하는 것에 활용될 수 있으며, 재난·재해 시 우선 통제지점 선정 및 최적경로 제시를 위한 기초자료로도 활용 가능할 것으로 기대된다.
서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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