최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.
최근 원격탐사기법과 지리정보시스템들이 급격하게 발달하면서, 공간상의 각종 지리사상들의 시계열적인 자료들이 증가하고 있다. 일반적으로 지리학계의 관심은 특정 지리사상의 시간적인 변화(Time series analyses)와 공간상의 분포 (Spatial statistics)로 크게 대별되어 왔으며, 이 두 가지의 요인들을 종합적으로 고려하는 경우는 극히 드물다고 하겠다. (중략)
본 연구에서는 서울 대도시권에서 도시 내 통행흐름의 시-공간적 특성을 밝히고자 한다. 특히, 서울대도시권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 교통카드 데이터베이스에서 지하철 이용자의 하루 동안의 탑승자료를 이용하여 시간대별 통행흐름의 유형과 토지이용과의 관계를 분석하였다. 이를 위하여 먼저 각 지하철역별 아침, 낮, 저녁 시간대별 승하차 여객 수를 산출하고, 그의 공간적 분포를 GIS를 이용하여 시각화 하였다. 이러한 각 역의 시간대별 승객의 타고 내리는 승객흐름을 바탕으로 계층적 군집분석법을 이용하여 서울대도시권 지하철체계를 구성하고 있는 353개 역들을 유형화 하였다. 이러한 승객 흐름의 유형별 군집에 따라 지하철 역 인접 지역의 토지이용을 나타내는 지역변수들과의 관계식을 도출하였다. 이러한 분석의 결과는 교통계획은 물론 도시계획의 다양한 단계에 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문은 택시들의 승차율을 높이고 승객들의 대기시간을 최소화하기 위하여 제주 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 하여 공차들을 승객을 만날 가능성이 많은 지역으로 배치하는 기법을 제시한다. 이동이력 데이터에 포함된 공차 보고와 승차 보고 수 사이의 스케일 차이를 극복하기 위하여 전체수와 영역내 합에 대한 비율로 정규화하는 방법을 설명하고 장단점을 분석한다. 또 시간대별, 요일별, 주간별 택시들의 승객 대기시간에 대한 통계 데이터에 기반하여 가장 수요와 공급이 적정하게 유지되는 시간구간을 발견하고 이 구간에 대한 택시 분포와 현재의 택시 분포의 차이에 의해 수요보다 공급이 많은 곳의 택시를 재배치한다.
도시의 행정수요 측정과 도시경제 운영을 위해 주간활동인구를 파악해야 할 필요성이 증가하였다. 상주인구를 보완하는 개념으로서 센서스의 통근 통학 자료에 근거를 둔 주간인구가 활용되고 있으나 서비스 경제가 압도적인 서울과 같은 대도시의 주간활동인구 파악에는 한계가 있다. 본 연구에서는 도시의 주간활동인구를 파악하기 위한 개념으로서 유동인구를 제시하고 서울시 유동인구 조사의 방법을 소개하였으며 주요 분석결과를 제시하였다. 유동인구 조사자료의 분석 결과 센서스 기반 주간인구에서는 파악할 수 없었던 시간대별, 공간대별 도시 주간활동인구의 분포를 밝힐 수 있었다. 끝으로 유동인구 조사자료를 통해 파악한 주간인구와 센서스 기반 주간인구를 자치구 수준에서 비교함으로써 유동인구 조사 자료의 주요 특성들을 밝혔다.
본 연구는 응급의료서비스를 제공하는 주요 시설인 소방파출소와 응급의료기관의 공간적 입지의 적절성 분석과 함께 응급처치를 위한 출동체계 및 후송체계와 관련된 119응급의료 활동권역의 진단을 연구 목적으로 한다. 이를 위해 부산시 119 구급관련 자료를 GIS상에서 분석 가능하도록 우선 환자 발생위치를 지번데이터와 주소를 기반으로 매칭시킴으로써 개별 개체로 입력하였으며 환자로의 출동 및 병원으로의 후송에 따른 시간을 초단위로 구축하였다. 또한 119 파출소의 위치 및 관할 구역, 응급의료기관 등을 입력하여 시간적 권역은 물론 공간적 권역의 분석을 실시하였다. 구축된 부산지역 16개 구군과 226개 읍면동별 GIS데이터를 활용한 분석결과 부산시 응급의료서비스의 5분이내 비율이 약 41%에 그쳤으며 각 구별로는 5분 초과 10분 이내의 비율이 가장 높음을 알 수 있었다. 또한 병원이용패턴에 있어서도 매우 비효율적인 활동이 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 소방파출소와 응급의료기관의 출동시간대별, 후송시간대별 시공간적 분포에 대한 진단결과와 함께 이상적인 출동 및 후송 패턴을 제시하여 이를 비교함으로써 응급의료서비스 체계를 구성하는 공공시설들의 효율적 자원 활용방안을 제시하고자 하였다.
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.
본 연구는 창원시 도시지역을 대상으로 PM2.5의 시·공간적인 분포 특성을 분석하고, 토지이용특성과의 비교를 통해 PM2.5 발생 요인을 파악하여 저감 방안 방향을 제시하고자 하였다. 기초 자료로 창원시 내 유치원, 초등학교와 일부 중·고등학교에 측정지점을 두고 있는 Airpro 자료의 2017년 9월부터 2018년 8월까지의 매 1시간 평균값을 활용하였다. 그리고 GIS의 공간내삽법 중 IDW 기법을 활용하여 월별, 시간대별 분포 지도를 구축하였고 이를 바탕으로 시·공간적인 PM2.5 분포 특성을 확인하였다. 먼저 Airpro 자료의 정확성을 검증하고자 환경부에서 관리하는 AirKorea 자료와의 상관성을 확인하였고, 분석 결과 R2이 0.75~0.86으로 매우 높은 상관성이 나타나 연구에 적합하다고 판단되어 분석을 진행하였다. 월별 분석에서는 1월이 연중 가장 높았고, 8월이 가장 낮았다. 시간대별 분석 결과 출근시간인 06-09시가 가장 높았고 활동시간인 09-18시가 가장 낮게 나타났다. 행정구역별로는 상남동, 합포동, 명곡동이 PM2.5 심각 지역으로, 회성동이 가장 낮은 지역으로 나타났다. 행정구역별 토지이용 특성을 분석한 결과 PM2.5 심각 지역 내에 교통지역과 상업지역의 비율이 높은 것을 확인하였다. 결론적으로 본 연구 결과는 창원시의 PM2.5 분포 특성을 파악할 기초자료로 활용될 것이다. 또한 본 연구에서 도출된 심각 지역 및 저감 방안수립 방향은 기존보다 더욱 효과적인 정책 마련에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 각광받고 있는 산림치유를 위해서는 산림 내 기상조건의 시공간분포를 기초로 활동시간 및 공간을 계획할 필요가 있다. 본 연구에서는 국립용현자연휴양림에 기상관측 장비를 설치하여 장기 기상모니터링을 실시하고, 해당 자료를 통해 기상자료의 정밀 시공간 분포를 파악하여 산림휴양 치유 활동을 지원하고자 하였다. 먼저, Semi-Variogram을 추정하는 네 가지 모형을 통계적으로 비교한 결과, 모두 유사한 결과를 보이나, Circular 모형을 활용하는 것이 보다 정확할 수 있을 것으로 판단되어 본 연구에서는 Circular 모형의 결과를 제시하였다. Circular 모형으로 추정된 총 128개의 Semi-Variogram을 통해 계절 및 시간대에 따른 온 습도의 공간분포를 확인할 수 있었다. Partial Sill 값으로 표출한 Boxplot을 통해 보다 확연한 계절 및 시간대별 분포 차이를 확인할 수 있었는데, 그 결과 봄철과 이른 오전 시간대에는 온 습도가 모두 균일한 미기상 공간분포를 보였고, 여름과 이른 오후에는 온 습도 모두 불균일한 결과를 보였다. 봄철과 이른 오전 시간대에는 산림활동 시 공간의 이동에 따른 기상조건 변화가 적으므로, 휴양과 치유에 보다 긍정적일 수 있는 반면 상대적으로 불균일한 여름철과 이른 오후 시간에는 기상조건에 따른 위험이 따를 수 있으므로 별도의 준비가 필요할 것이다. 본 연구는 한 곳의 자연휴양림을 대상으로 사계절 기상조건의 정밀 시공간분포를 추정하여 계절별, 시간대별 세부적인 결과를 제시한 것에 큰 의미가 있다.
소음문제는 대도시 환경문제 중 주요한 문제 중의 하나로 관심이 높으며, 도시계획과 설계분야에 소음지도의 활용이 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 기존의 2D 소음지도는 주로 평면적인 소음분포만을 나타내고 있어 최근 고층화, 대형화 되어가는 건물의 각 공간에 대한 미시적 소음분석 및 시각화에는 한계를 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 평면적이고 지역적인 소음분포의 표현에만 머무르고 있는 기존 소음지도의 한계점을 인지하고 소음의 수직적인 분포를 고려하여 공간단위의 소음분석 및 시각화를 위한 데이터모델을 제시하였다. GIS의 토폴로지 구조를 3차원으로 확장함으로써 3차원 공간분석 및 공간단위 시각화가 가능한 3차원 GIS 데이터모델을 제안하고 이를 3차원 소음정보시스템에 적용하고자 하였다. 간단한 3차원 소음정보시스템을 구축하여 3차원 공간질의, 시간대별 3차원 소음시각화, 방음벽의 높이에 따른 소음의 변화량을 시뮬레이션하고 각각의 경우 소음노출가구 및 인구를 정량적으로 산정함으로써 도시계획 및 설계분야에서의 활용가능성을 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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