청주시는 1970년대부터 인구와 고용이 급성장하였다. 본 연구는 청주시의 산업별 고용변화를 조사하고 고용성장에 대한 변이 할당 분석을 시행하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 주로 1985년, 2000년, 2005년의 인구 및 주택 총조사에서 얻은 청주시의 산업별 고용자료이다. 본 연구는 먼저 청주의 인구 변화와 산업구조를 설명하고, 그 다음은 변이할당모형의 발달을 검토하였다. 본 연구에서 얻은 청주의 산업별 입지계수와 특화계수의 변화를 통해서 도시산업구조의 다양화 추세를 알 수 있었다. 본 연구에 적용한 변이할당모형은 Arcelus의 모형을 수정하여 사용하였으며, 분석 결과를 통해서 산업 부문별 경쟁력을 파악할 수 있었다. 청주는 국가 전체와 비교하면 대체로 유리한 산업구조를 가지고 있다. 일부 서비스 부문을 제외한 모든 산업 부문에서 국가보다 빨리 성장하여 양(+)의 경쟁효과를 보였다. 변이할당분석에서 세분된 산업분류와 짧게 나누어진 분석기간을 사용하면 경쟁력 있는 산업을 더 정확하게 찾을 수 있다.
오늘날 우리 사회의 생활과 문화의 질이 향상됨에 따라 공공 및 개인의 안전과 건강에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 재난과 비상사태는 생명에 대한 희생뿐만 아니라 훨씬 더 심각한 경제적인 결과를 초래한다. 이러한 응급사태에 개비하여 적절히 준비되지 않았거나 재난의 예방 및 완화시킬 방법을 가지고 있지 못한다면 도시의 발전적인 프로젝트는 예고 없이 도시를 강타하는 재난 및 비상사태에 의해 무산되고 만다. 이러한 여건 하에 재난과 응급사고를 효율적으로 대처하는 응급처치와 서비스에 대한 급격한 관심과 함께 일정한 결정적 대응시간 내에 각종사고와 재해로부터 방어할 수 있는 공공서비스에 대한 필요성이 크게 증가되었다. 본 연구에서는 신고, 응급구조, 환자이송 등 도시의 병원 전 단계 의료환경에 대해서 조사하였다. 본 연구의 목적은 반응시간과 출동거리를 분석함으로써, 응급사고에 즉시 응급구조서비스를 제공하기 위해 안전센터(119센터)의 최적 입지를 확인하는 것이다. 이를 위해서 사고발생, 반응시간, 출동거리 등을 응급의료 활동과 관련된 연구논문, 대상지 전역의 소방기록물과 출동일지 등의 통계자료를 활용하여 신속한 응급의료 서비스를 위한 패턴을 분석 하였다. 또한 응급구조대의 조직과 활동의 분석을 통해 응급의료시설의 최적 입지설정을 위한 제도적 개선대안을 마련해 보았다. 대상지 연구를 위해, 구조활동 및 소방서비스의 최근 통계자료의 조사를 통해 진주시의 모든 119센터의 입지와 응급의료서비스 및 사고발생 현황을 나타내었다. 자료 분석을 위해서 SPSS14.0을 사용하였으며, 지역의 특성 분포, 안전센터별 대응시간, 이송시간 등을 소방 GPS시스템과 입지할당모형 중 Center Point Model(CPM)을 적용하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 대상지역의 119안전센터의 서비스 질이 나쁜 지역을 지리학적인 관점에서 최적 입지/배분 패턴의 설정을 통해 확인할 수 있었으며, 이를 통해 미래 응급의료서비스의 효율적인 입지/배분을 통해 공공 및 개인의 안전과 건강에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
위급상황 발생시 국민의 안전을 위해 신속히 대피할 수 있는 대피소가 전국에 약 2만 5,724개소가 지정되어 있으며, 서울시의 경우 약 3,870개소가 지정되어 있다. 전국에 설치된 대피소는 신속한 대피를 위해 주변 반경 5분 이내에 도착할 수 있는 위치에 지정되어 있으며, 서울시의 대피소 수용능력은 서울인구의 285%를 수용할 수 있다. 하지만 문제는 보행자의 나이, 신장, 건강상태, 신체조건 등과 같은 개인차에 의한 보행속도를 고려하였을 경우 5분 이내에 도착할 수 있는 대피소가 얼마나 되는지는 알 수 없다. 또한 대피소의 공간적 배분 및 분포에 따라 수용 가능한 서비스 영역이 달라지며, 이에 따른 취약지가 발생 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 선행연구사례를 통해서 보행자의 유형별 보행속도를 1m/s, 1.3m/s, 2m/s 정의하였고, 서울시에 지정된 대피소와 도로망을 이용하여 입지할당모형의 네트워크 분석을 실시하였다. 그 결과 서울시 행정구역별로 보행속도에 따른 대피소의 서비스 지역과 취약 지역을 알 수 있었으며, 노약자의 경우 대피소에 도달할 수 없는 취약 지역이 빠른 걸음의 성인남녀에 비해 2배 이상 큰 것으로 분석되었다.
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.
시설물 입지 선정 문제(FLP)는 전통적인 최적화 문제중에 하나이다. FLP에 공급제약과 하나의 고객은 하나의 시설물에서만 제품을 공급받을 수 있다는 제약을 추가하면 단일 시설물 공급제약을 가지는 시설물 위치 설정 문제(SSFLP)가 된다. SSFLP는 NP-hard 문제로 알려져 있으며 진화 알고리즘과 같은 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 해결하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 SSFLP를 위한 효율적인 진화 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 적응형 링크 조절 진화 알고리즘과 3가지 휴리스틱 해 개선 방법을 조합하여 고안되었다. 제안하는 알고리즘을 벤치마크 문제에 적용하여 다른 알고리즘과 성능을 비교분석해 본 결과, 제안하는 알고리즘은 중간 크기의 문제에서 대부분 최적해를 찾았으며 큰 문제에서도 안정된 결과를 보여주었다.
수송 규모의 경제 효과는 허브 네트워크의 특수한 현상이다. 허브 네트워크의 중요한 특성은 규모의 경제 효과로 인한 비용 절감과 허브 시설 운영 및 수송량 집화에 따른 지체와 관련한 비용들을 정량화하는 것이다. 그럼에도 불구하고 허브 입지 문제의 NP-complete 특성으로 인하여, 대부분의 기존 연구자들은 근사해 도출을 위한 휴리스틱 알고리즘 개발에 초점을 맞추었다. 본 연구의 목적은 규모의 경제 효과를 반영하는 허브 네트워크 설계 모형을 개발하는 것이다. 모형은 허브 네트워크의 특수성을 고려하고 다양한 비용요소들을 결정할 수 있도록 설계된다. 개발된 모형식을 반영하는 휴리스틱 알고리즘이 개발되며 모형의 결과들은 실제 데이터를 이용하여 최근 발표된 연구결과들과 비교된다. 분석 결과, 제안된 모형은 수송량 집화에 따른 규모의 경제 효과를 잘 반영할 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구는 효율적이고 합리적인 네트워크 설계의 이론적 기반을 구성함과 동시에 현재 및 계획 중인 물류시스템의 평가에도 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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