2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.
본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.
고속철도(HSR)의 운영은 집적이익에 영향을 미치며, 개별 경제활동들은 경제적 이익을 극대화할 수 있는 곳으로 이전한다. 이러한 측면에서 볼 때, 고속철도역과의 인접성은 고속철도 네트워크를 통한 이익 극대화를 영위할 수 있는 핵심구역으로 간주할 수 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 한국과 일본의 서비스 산업 핫스팟 분석을 통해 고속철도역 주변에 대한 집적효과를 분석하고자 하였다. 한국과 일본의 집계구 데이터를 활용하여 분석을 수행하였으며, 일정 규모 이상 도심에 위치하고 있는 고속철도역이 입지하고 있는 한국 8개, 일본 큐슈신칸센 4개역을 대상으로 하였다. 분석결과 구포역과 카고시마츄오역 등 2개 역을 제외한 나머지 10개 역들 반경 1km 이내에서 서비스산업의 집적이 관측되었다. 여가, 레저, 협회 및 특정 전문 서비스산업들의 경우 고속철도승객을 통한 관광객 유입 혹은 지식교류 등의 효과를 영위함으로써 사회경제적 이익을 얻을 수 있다. 이를 고려했을 때, 역 주변에 대한 핫스팟의 도출은 역 접근성과의 관련성을 보여줄 수 있을 것이다. 분석결과를 정책적으로 보았을 때, 향후 역 주변 개발에 있어서 서비스 산업과 관련 산업들의 사회경제적 이익을 극대화할 수 있도록 지원 또한 필요할 것이다.
최근 온도상승으로 인한 폭염 증가와 대기 풍속의 약화가 상호작용하면서 열환경과 미세먼지(PM10)가 문제가 되고 있다. 도시지역 내에서 다른 지역들보다 온도와 대기오염 농도가 높은 도시열섬과 도시오염섬 현상이 나타나고 있음이 알려져 있으나, 공간데이터로 구축 가능한 미세 자료의 부족 등으로 이를 함께 살펴본 연구는 많지 않았다. 최근 위성영상과 민간통신업체의 인프라에서 측정한 빅데이터들이 생산되면서 온도와 대기오염에 대한 세밀한 공간분포 분석이 가능하게 되었다. 이에 본 연구는 부산광역시를 대상으로 도시열섬과 도시오염섬의 공간적 분포패턴을 살펴보고 두 현상의 분포 특성을 비교 분석하고자 하였다. 연구에는 Landsat 8 위성영상의 지표면온도와 민간자동관측시스템에서 도출된 대기온도, 미세먼지농도 데이터를 30m*30m 단위로 격자화하여 공간분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시열섬과 도시오염섬이 동시에 발생하는 대표적인 지역들로 취약 주거지역과 공업지역들이 다수 포함되어 있었다. 부산시의 대표적 주거 취약지역으로 알려진 서동, 반송동 등의 주요 정책이주지가 포함되었는데 해당 지역은 소규모 필지에 건축물의 밀도가 상당히 높은 지역으로 통풍, 환기 등에 문제가 많은 주거지역이다. 이러한 지역의 주민 중 상당수는 폭염과 대기오염에 대한 대응 능력이 낮아 관련 정책 수립 시 우선적으로 이 지역들이 고려될 필요가 있다. 도시열섬과 도시오염섬의 동시발생지역에 포함된 공업지역들은 콘크리트나아스콘 기반의 불투수면의 비중이 높고, 식생이 부족할 뿐 아니라 교통량도 많은 것으로 나타났다. 도시열섬과 도시오염섬 분석에 대한 신뢰성을 살펴보기 위해 핫스팟분석을 진행한 결과, 99.96% 이상의 지역이 99% 신뢰수준의 핫스팟지역에 해당함을 확인할 수 있었다.
A hotspot is a spatial pattern that properties or events of spaces are densely revealed in a particular area. Whereas location information is easily captured with increasing use of mobile devices, so is not our emotion unless asking directly through a survey. Tweet provides a good way of analyzing such spatial sentiment, but relevant research is hard to find. Therefore, we analyzed hotspots of emotion in the twitter using spatial autocorrelation. 10,142 tweets and related GPS data were extracted. Sentiment of tweets was classified into good or bad with a support vector machine algorithm. We used Moran's I and Getis-Ord $G_i^*$ for global and local spatial autocorrelation. Some hotspots were found significant and drawn on Seoul metropolitan area map. These results were found very similar to an earlier conducted official survey of happiness index.
1980년대 초 1세대 아날로그 이동통신시스템이 처음 도입된 이래 이동통신은 2세대, 3세대를 거쳐서 4세대 시스템으로 진화되었다. 기존의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 2007년 애플의 iPhone이 출현한 이래 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이고 있으며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 모바일 데이터 서비스도 점차 중요해지고 있다. 그룹이동체 내에서 일반 사용자들은 차량 외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량 내 이동소형셀형태로 서비스를 받을 수 있다. 본고에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀 지원을 위한 이동무선백홀 기술동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 이동무선백홀 기술을 소개한다.
본 연구는 개별 건축물 데이터를 활용하여 대구광역시의 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통해 빈집 발생의 공간패턴을 분석한 결과, 대구광역시 도심을 중심으로 도넛형태의 빈집밀집 구역이 존재하고 있음을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통한 빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물의 물리적 특성과 지역의 사회 경제적 특성을 함께 고려하여 분석하였다. 빈집의 발생요인 분석 결과, 개별 건축물의 물리적 특성 중에는 건물면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 건물면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높았다. 지역특성 측면에서는 정비구역 내 입지 유무, 최근 5년간 인구성장률, 노인인구 비율과 더불어 인접빈집수가 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율이 낮을수록 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 인접빈집수가 많을수록 빈집 발생 확률도 높게 나타나 빈집 발생에 공간적 연관성이 존재함을 실증적으로 보여준다.
이상기후 현상으로 기후변화가 사회와 경제에 미치는 영향이 뚜렷한 추세로 변화되고 있다. 현재 기후변화에 관련된 연구는 사회 시스템에서 위험관리를 위해 기온과 강수량에 따라 다양한 분야에 미치는 영향에 대한 연구를 중점으로 이뤄지고 있다. 본 연구는 여름철 폭염에 의한 기후변화가 하천수질에 미치는 영향을 평가하기 위한 것으로, 우리나라 기상청 91개의 기상관측소에서 일일온도 33℃ 이상의 이벤트를 대상으로 환경부 수질관측망 918개에 대한 14개의 하천수질인자인 DO, BOD, COD, TOC, DOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a를 분석하였다. 이를 우리나라 117개 중권역별 하천수질과 폭염강도와 지속시간을 나타내는 폭염 지수를 산정하여 분석하였다. 폭염 관련 뉴스 데이터는 2013년부터 2019년까지 Python 기반 뉴스 크롤러를 이용해 폭염 취약지수(Heat Wave Vulnerability Index, HWVI)를 기준으로 분류하여 키워드를 수집하였으며 HWVI 중 '기후노출' 키워드와 관련된 기사는 총 22,514건으로 69.9%로 수집되었다. 공간적 영향 평가를 위해 Getis-Ord Gi*를 이용하여 폭염지수와 하천수질인자간 핫스팟 분석을 실시하고 폭염관련 빅데이터가 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다. 폭염지수는 낙동강유역 하류에 대해 Chl-a, TN, TP 항목에서 높은 밀도를 보였다. 분석대상지역 내 폭염이 발생한 확률과 반경 밖에서 발생할 확률의 우도비를 분석하기 위해 SaTScan을 이용한 공간검색통계분석을 실시하였다. 분석결과 폭염지수와 DO의 공간상관성이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 콜롬비아 경찰청을 통해 수집 된 데이터를 통해 콜롬비아 A 지역에서 발생하는 범죄 현황과 지리적 구조에 따른 공간적 범죄분포 특성을 분석하였다. 범죄 분석을 위해 2013년 1월부터 12월까지 수집 된 범죄 데이터를 이용하여 글로벌 모란지수와 국지적 모란지수를 이용하여 공간적 상관관계 분석을 실시하였다. 공간적 상관관계 분석 결과는 높은 범죄 빈도수를 가지는 범죄 유형들은 모두 상관관계를 가지고 있었다. 또 글로벌 모란지수를 이용하여 범죄 지역의 공간적 상관관계를 하나의 값으로 표현하고, 국지적 모란지수를 통해 핫스팟을 분석하여 Local Indicators of Spatial Association(LISA) 지도를 구현하였다. LISA 지도를 통해 범죄 유형별 공간적 분포를 파악할 수 있었다.
본 연구는 범죄발생 자료를 이용하여 시계열적으로 공간적 분포특성을 파악하고, 범죄발생 장소의 공간적 환경 특성을 분석함으로써 도시공간의 물리적인 환경 개선을 통한 범죄예방 가능성을 타진해 보는데 목적이 있다. 사례도시의 범죄자료는 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하여 사용하였다. 범죄발생의 공간분석을 통해 향후 범죄발생 지역의 변화를 확인하고, 환경설계나 도시계획으로 범죄를 예방할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 2008년과 2011년 2개년 동안 범죄발생의 공간적 분포 패턴을 분석해 본 결과 국지적인 핫스팟의 이동이 발견되었다. 또한 상업지역을 중심으로 도로를 따라 선형으로 범죄 다발지역이 형성되고, 블록의 내부보다 도로변의 환경개선과 범죄예방 전략이 중요함을 알 수 있었다. 이외에도 사례지역을 위험지역과 안전지역으로 분류하고, 안전한 도시 만들기를 위해 도시계획 관점에서 접근하는 것도 필요함을 지적하였다. 연구의 결과는 도시의 물리적 환경개선으로 근본적인 범죄예방을 도모하고 그 결과로서 안전도시를 만드는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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