본 연구는 1966년 이후 한국의 장수도 변화 현황을 분석한 것이다. 전국 시ㆍ군ㆍ구 단위 인구 통계 자료를 이용하여 65세 이상 인구에 대한 85세 이상 인구 비율을 구하고, 이것이 시간적ㆍ공간적으로 어떠한 변화의 특성을 나타내는지를 살펴보고자 하였다. 연구 결과 첫째, 1966년 이후 우리나라의 장수도 평균값은 지속적으로 상승해 왔음을 알 수 있다. 지역 간 표준편차는 1의 수준에서 비슷하게 나타나고 있다. (중략)
2004년에 실제적인 서비스가 시작된 국토통계지도는 각종 국가 통계를 바탕으로 다양한 정보를 제공하였지만 기존 국토통계지도 시스템은 안정성과 다양한 기능성이 부족하였다. 이를 개선해 2005년에 개선된 국토통계지도 시스템은 기존의 약 8배의 공간데이터를 처리하면서도 단 하나의 통합지도만을 사용하며 다양한 기능을 추가할 수 있는 확장성을 가지고 있으면서 안정성 면에서도 개선 되게 되었다. 여러 사정들로 인해 기존 파일구조 시스템을 근본적으로 개선할 수 있는 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 도입할 수는 없었지만 기존 시스템에서 개선된 형태의 파일시스템을 개발하였다. 공간자료와 동적으로 연결되어 각 공간자료들을 각각의 인덱스(연도, 지표, 지역 등)만을 가지는 자료로 독립시켰으며 이를 통해 인덱스 관리, 검색 시스템 등 DBMS에서 기본적으로 사용하는 구조를 파일시스템에 적용할 수 있었다. 공간자료가 각 단위 시스템에 자료를 요청하면 각 시스템 엔진들이 자료를 제공함으로써 새로운 시스템은 향후 DBMS도입을 위한 중간자적인 역할을 수행하게 되었다. 마지막으로 독도를 포함한 우리 지도를 보다 상세히 수정하여 보다 현실적인 국토의 모습을 보여주었다.
무분별한 도시화 및 산업화로 인해 불투수면이 증가하고 있다. 불투수면은 빗물이 투과하지 못하는 지면을 의미한다. 이러한 불투수면은 강우 시 지면에 있는 유해물질이 그대로 인근 수계로 유입되게 함으로써 심각한 수질 오염을 야기한다. 이와 관련하여 환경부에서는 불투수율 관리를 위하여 2013년에 전국토를 대상으로 불투수율을 산정한바 있으나, 소축척 수준의 시 또는 유역 단위 통계만을 산출하였고 대축척 수준의 소규모 개인 필지 내 조경지역 등을 반영한 불투수율 통계는 현재까지 부재하다. 따라서 본 연구에서는 인천시 부평구를 대상으로 소규모 필지까지 적용 가능한 고해상도 투수/불투수도를 제작 및 활용하여 용도지역별 불투수율 현황을 분석하였다. 불투수면의 공간적 분포 확인을 위해 토지피복지도, 수치지형도, 항공사진(25cm급) 등을 활용하여 고해상도 투수/불투수도를 제작하였다. 투수/불투수도는 세분류 토지피복지도 제작 지침인 선형 요소의 경우 폭 3m, 면형 요소의 경우 면적 $10m{\times}10m(100m^2)$를 참조하여 제작되어 개별 필지단위의 불투수면까지 확인 가능하다. 이후 용도지역도를 수집하여 GIS 환경에서 투수/불투수도와 중첩하여 용도지역별 불투수율을 산출하였다. 불투수율을 산정한 결과 부평구 전체 불투수율은 64%로 확인되었다. 또한 용도지역도 중분류상 주거지역의 경우 불투수율이 82.1%, 상업지역의 경우 91.7%, 공업지역의 경우 94.1%, 녹지지역의 경우 30%로 확인되었다. 상업지역 및 공업지역의 경우 불투수율이 90%이상으로 불투수면 관리가 시급하다고 판단되었다. 본 연구 결과는 기존 환경부에서 제작한 투수/불투수도 보다 정확한 불투수면의 공간적 분포 확인 및 불투수 면적 산출이 가능하여 불투수면 우선관리지역 선정을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 본 연구 결과를 바탕으로 불투수율이 높은 지역을 우선 선별하여 저영향개발(LID, Low Impact Development) 및 그린빗물인프라(GSI, Green Stormwater Infrastructure)의 활용 방안에 관한 연구가 이루어져야한다. 특히, 불투수율이 높은 상업지역 및 공업지역에 대해서는 연구 결과의 적극적인 활용을 통한 개선이 요구된다.
이 연구에서는 고해상도 영상의 영상분할단위를 이용한 분석방법의 하나로 영역확장기법을 검토하였다. 먼저 경계추출에 의한 영상분할단위를 기반으로 공간적인 분석이 가능하도록 영상분할단위간의 위상관계를 설정하는 방법을 검토하였다. 다음으로 설정된 영상분할단위간의 위상관계를 바탕으로 한 영역기반의 영역확장 방법을 개발함으로써 영상분할단위를 보다 물체에 가까운 형태로 한 단계 더 처리하였다. 특히 여러 밴드를 활용한 다변량 분석을 시도하여 결과의 신뢰도를 더욱 높이도록 하였다. 그 결과 영상분할단위 기반의 영역확장 결과 영상분할단위가 보다 의미 있는 단위로 발전되었다. 다만 영상분할 단위에 속하는 각 화소의 높은 동질성으로 인하여 통계적 유사성이 통계치에 매우 민감하게 반응하는 결과를 나타내었다.
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.
화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.
최근 유가 폭등으로 관심이 고조되고 있는 청정 재생에너지인 지열자원의 효과적인 개발 및 활용을 위하여 그동안 축적된 지열조사 및 연구정보를 체계적으로 저장,관리, 도시할 수 있는GIS기반의 지열자원 정보시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 열물성, 지온경사, 지열류량, 열생산율, 열부존량 등 지열조사 자료를 수집 및 분석하여 공간적 특성과 역할에 따라 기본정보, 참조정보, 분석정보, 부가정보의 4개 자료군, 39개 단위데이터로 분류하였고, 각 단위데이터의 속성 선정과 연계를 위한 GIS 데이터 모델링을 통하여 공간데이터베이스를 설계하였다. 지열자원 정보시스템은 도면표시, 자료조회, 분석/통계등 전반적인 GIS 기능을 이용하여 지열자료의 조회 및 분석이 용이하도록 설계하였다.
최근 점사상을 활용하는 GIS 분야에서 많은 양의 점사상 축적과 함께 점분포 패턴을 정량적으로 평가하기 위한 알고리즘의 개발이 이루어지고 있다. 여러 연구에서 K-지표를 활용하여 점사상의 공간적 밀집 여부의 검증이 가능하며, 사건과 배경의 상호 관련성 평가가 가능함을 증명하고 있다. 한편 GIS 데이터로서의 점사상은 측량에 의해 실좌표가 관측된 사상보다는 주소와 같은 위치참조에 의해 간접적으로 좌표가 주어지는 경우가 많으며, 경우에 따라서는 통계자료와 같이 행정구역과 같은 지역단위의 집계자료로 대표되어 점사상 각각이 좌표를 가지지 못하는 경우도 많다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 공간 분석 기법으로서 K-지표를 계산할 때, 집계자료의 사용이 K-지표의 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 원데이터(지번단위), 지형적인 집계(블록 단위), 행정적인 집계(행정구역 단위) 등 세 가지 형태의 데이터로부터 산출된 K-지표를 비교, 분석하였다. 연구결과 가까운 거리에서 밀집이 심하게 일어나는 점사상의 경우에는 행정구역과 같은 큰 지역단위를 이용하면 결과의 왜곡이 심하게 발생하여 활용이 곤란하나, 블록단위의 K-지표는 원데이터의 K-지표와 거의 유사함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 교통 분석존(서울시 행정동) 단위별로 대중교통 수단(버스, 도시철도)선택에 있어서 공간 상관성이 존재하는지 여부를 대중교통카드 자료를 기반으로 제시한다. 분석결과 버스를 탑승한 비율이 높은 지역들이 서로 이웃하여 그룹을 형성하고 있으며, 이들 지역은 도시철도 역사의 수가 버스 정류장에 비해 매우 적기 때문인 것으로 분석되었다. 버스에 탑승한 비율이 비슷한 그룹 간에는 공간 상관성이 존재하는 것으로 통계분석결과 나타났으며, 이러한 공간상관성은 향후 대중교통 수단선택 모형 구축에 고려할 수 있을 것으로 판단된다. 대중교퉁 수단선택에 있어 공간상관성의 존재는 대중교통 운영기관이 향후 대중교통카드를 기반으로 대중교통 노선계획, 운영계획을 수립함에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 우리나라에서 발생한 저체중아 출생 집계 자료를 공간적으로 지도화하기 위한 기법들을 검토 비교하고, 이를 기반으로 우리나라의 LBW 지도를 작성하였다. 표준화사망률이나 조사망률 등은 역학 분야에서 지속적으로 광범위하게 사용되고 있는 지표이다. 그러나 이러한 표준화사망률은 집계 단위의 샘플 수에 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. 이에, 본 연구에서는 베이지언 기법을 활용하여 샘플 수에 따른 통계적 변동성을 감소시키고자 하였다. 이를 위해 경험적 베이지언 기법과 풀 베이지언 기법을 모두 활용하였고, 결과적으로 유사한 통계량을 산출한 것을 확인할 수 있었다. 반면, SMR 기반의 통계량은 높은 분산을 가지고 있음을 확인하였다. 연구의 결과에 따른 통계 지도는 우리나라 저체중아 출생의 높은 위험도를 가지는 지역들을 파악할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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