• 한국미생물·생명공학회지
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• 제51권1호
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• pp.93-98
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• 2023

우리나라 4개 지역에서 상업적으로 제조한 8개 누룩을 구입하여 Bacillus 속, Staphylococcus 속 및 유산균을 선택적으로 검출할 수 있는 배지를 이용하여 세균을 분리하고, 최근 확립된 분류기준에 따라 동정하여 세균의 그룹 별 다양성 및 우점종을 검토하였다. 모든 시료로부터 Bacillus 속이 검출되었지만, 3개 시료에서는 Staphylococcus 속 또는 유산균이 검출되지 않았다. 유산균이 가장 많이 검출된 1개 시료를 제외한 7개 시료에서 Bacillus 속이 가장 많이 계수되었고, Staphylococcus 속은 가장 적은 수로 검출되었다. Bacillus 속 6개 종의 존재가 확인되었고, B. subtilis, B. velezensis, B. licheniformis가 우점으로 검출되었다. Staphylococcus 속 9개 종의 존재가 확인되었고, coagulase 음성 S. pseudoxylosus와 S. saprophyticus의 우점을 확인했다. 유산균은 Enterococcus 속, Lactobacillus 및 근연속, Pediococcus 속, Weissella 속 10종의 존재가 확인되었고, P. pentosaceus가 우점종으로 확인되었다.

• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.77-92
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• 2023

본 연구는 건축물에서 발생하는 탄소배출량에 영향을 미치는 도시특성 요인을 분석하였다. 2021년 서울시 에너지정보 플랫폼에서 구득한 건축물에서 사용된 에너지와 탄소배출량을 이용하여 424개 행정동 단위의 분석을 실시하였다. 종로와 강남, 구로와 목동 등지에서 단위 건물면적당 탄소배출량이 큰 것으로 나타났다. 공간시차모형(SLM)을 이용하여 회귀분석을 실시한 결과, 건물의 탄소배출량에 영향을 미치는 변수는 건조환경요인의 상업, 교육, 업무, 공업시설 변수와 인구요인의 생활인구, 교통시설 요인의 통행량, 버스노선 수, 지하철역 수, 환경요인의 녹지면적과 하천면적으로 파악되었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.274-283
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• 2022

Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.

• 대한지리학회지
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• 제31권2호
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• pp.160-197
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• 1996

한국 경제지리학은 지난 반세기동안 연구의 범위나 양적인 면에서 상당한 변화를 겪어왔다. 본 연구에서는 편의상 한국경제지리학을 농업지리학, 공업지리학, 상업,서비스,유통지리학,교통지리학으로 나누어 각각 연구성과와 과제를 검토하였다. 농업지리학은 1970년대 중반이전에 한국경제지리학의 발전을 주도하였으나 1970년대 중반이후 연구활동이 타분야에 비하여 상대적으로 활발하지 못하였다. 연구주제도 1970년대 중반 전후간에 큰차이가 없으나 다만 최근들엇 농업공간의 변화나 겸업 지역분화 등 농업활동과 농업지역의 동태성을 더욱 강조하고 있다. 공업지리학은 1980년대 이후 연구가 가장 활발히 전개된 분야인데 최근에는 전통적으로 연구되어온 입지변화나 공업지역구조뿐만 아니라 기업조직의 변화 생산체계와 산업공간의 변화 첨단기술산업발전과 과학단지개발 산업구조조정과 지역경제, 해외직접투자, 산업지구와 산업공간연계 등 다양한 주제의 연구가 이루어졌다. 상업,서비스,유통지리학에서는 1980년대까지 정기시장, 상가구조, 상품별 유통에 관한 연구가 주로 이루어졌으나 1990년대에 들어서는 생산자서비스를 중심으로한 서비스산업과 고나련된 연구들이 많이 이루어졌다. 교통지리학에서는 그동안 지속적으로 통근, 화물운송체계, 교통망 등에 대한 연구가 중심을 이루고 있는데, 이중에서 통근에 대한 연구가 가장 활발히 이루어졌고 최근에는 통근연구의 주제도 다양해졌다. 본 연구에서 각 분야별로 앞으로의 연구과제를 지적하였는데 경제지리전반에서 볼때 지역경제 또는 국가경제의 경쟁적 우위의 변화와 경제구조재편 및 그에 따른 지역구조변화, 경제지리학에서의 환경문제, 첨단기술의 발달과 정보화에 따른 산업공간조직의 변화. 문화와 경제발전. 해외지역연구 등이 앞으로 중점적으로 다루어져야할 주요 연구과제이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.25-52
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• 2018

본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

• 유통과학연구
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• 제9권2호
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• pp.83-95
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• 2011

전통시장은 생필품의 유통이라는 기본 기능 이외에 지역경제의 활성화, 지역 커뮤니티의 중심지 기능 등을 수행해 왔으며 무엇보다 시장은 무질서 한 것처럼 보이지만 생명력 있는 존재로 우리의 삶에 즐길거리와 볼거리를 제공해왔다. 그러나 1996년 국내 유통 시장이 개방되면서 다국적 대형 유통업체가 국내에 밀려들어오고, 기업형 대형 유통업체가 빠르게 발전하였는데 이때부터 실질적으로 시장이라는 전통상권에 위기가 찾아왔다고 볼 수 있다. 2003년부터 정부는 전통시장 활성화를 위해 특별법 제정을 통한 각종 지원 시책을 전개하고 있는데, 특히 2009년 특별법 일부 개정을 통해 상권활성화제도 도입과 함께 '재래시장'이라는 명칭이 낙후됐다는 이미지가 강하다는 설문조사 결과를 토대로 '전통시장'으로 명칭을 변경하였다. 그러나 개정을 통해 기존 재래시장에서 전통시장으로 그 법률적 용어가 변경되었으나 단순한 용어변경에 그치고 있어 개념 재정립의 필요성이 제기되고 있다. 시장은 역사적으로 잉여 생산물을 처분하기 위해 자연발생적으로 생성되었으나, 일부 공설시장·도시계획시설로서의 시장 등 인위적으로 개설한 시장이 존재한다. 또한 상품이나 용역의 거래가 상인과 소비자 사이의 상호신뢰를 바탕으로 이루어지는 전통 상거래 방식을 유지 또는 계승하고 있다. 이러한 점을 고려하여 전통 시장의 개념을 재정립하는 것이 필요하다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제43권3호
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• pp.189-194
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• 2004

1998년부터 2000년까지 3년간 경북사과주산지 사과원과 묘목원을 대상으로 잎말이나방류 종을 조사하였으며, 1992년부터 2001년까지 10년간 5-6개 시군의 관행사과원과 폐원에서 잎말이 나방 발생동향과 피해정도를 조사하였다. 사과원에 발생하는 잎말이나방으로는 애모무늬잎말이나방 (Adoxophyes orana), 사과무늬 잎말이나방(Archips breviplicanus), 매실애기 잎말이나방(Rhopobota unipunctana), 사과잎말이나방(Choristoneura longicellana), 복숭아잎말이나방(Acleris fimbriana), 감나무잎말이나방(Ptycholoma lecheana circumclusna), 한국잎말이나방(Archips subrufanus) 등 총 7종이 조사되었다. 이중 애모무늬잎말이나방이 매년 단연 우점종이었으며, 사과무늬잎말이나방과 매실애기잎말이나방은 특정 해에만 1-2 농가에서 다발생하였다. 1980년대 우점종은 사과무늬잎이나방과 매실애기잎말이나방이였으나, 1990년대말 우점종 변화가 이루어진 것으로 조사되었다. 10년간 관행사과원의 잎말이나방 피해정도를 조사한 결과, 평균 피해과율은 $0.67\%$였다. 과실 피해는 3세대 유충에 의해 8-10월에 집중적으로 이루어졌다.

• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.638-650
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• 2014

본 연구의 목적은 서울 도심지역의 행정동별 지역적 요소와 계획적 요소가 목적지로의 통행수단으로서 보행을 결정하는 것에 미치는 영향의 정도를 파악하고, 이에 대한 분석 결과 및 보행의 공간적 특성을 통해 지역별 특성을 파악하고자 함에 있다. 보행 결정에 영향을 미치는 요소들의 영향 정도를 파악하기 위해 본 연구에서는 전역적 차원의 회귀분석 모형인 최소자승모형을 사용하였고, 이와 더불어 다양한 공간통계 분석모형 중 지역별 보행특성을 기반으로 공간적 이질성을 고려하는 지리가중회귀모형의 적용을 통해 지역별 특성을 파악하고자 하였다. 전역적 차원의 회귀분석 결과 목적지로의 보행 선택에 영향을 주는 요소로는 지역적 요소 중 교통시설 지역 및 상업지역, 대학교 면적이, 계획적 요소 중에서는 교육.연구시설 및 계획시설 면적이 보행 선택에 정의 영향을 주었다. 마지막으로 지리가중회귀모형의 분석 결과를 통해 서울 도심지역 중 교통중심지 및 취약지, 상업 업무 중심지, 대학가 중심지, 연구시설 밀집지를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 지역 및 공간적 이질성에 대한 이해 없이 진행되었던 기존의 계획 및 정책들에 지역적 특성이라는 정보를 제공함으로 이에 대한 반영의 여지를 주어 보다 지역발전 차원의 계획 수립에 기여할 수 있을 것이라는 점에 본 연구의 의의가 있을 것이라 여겨진다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.111-128
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• 2019

지하철은 많은 승객들을 원거리까지 안전하고, 신속 정확하게 원하는 지점으로 대량 수송할 수 있는 친환경적인 교통수단이다. 지하철의 공익성을 증대시키기 위해서는 정확한 승객 수요 예측이 이루어져야 한다. 본 연구는 정확한 지하철 수요예측을 위하여, 군집분석을 통해 서울시 1-9호선 지하철역들을 군집화 하였다. 그 후, 전체 역과 각 군집 별 최종 예측 모형을 제시하였다. 군집화 결과, 294개의 역이 3개로 군집화 되었으며 그룹 1은 상공업지구, 그룹 2는 주상복합지구, 그룹 3은 주거지구가 중심이 되는 역들로 나타났다. 그 후 각 군집 별로 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용해 지하철 승차인원 예측 모형을 제시하고, 수요 예측에 중요한 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 그리고 최종 모형을 바탕으로 2018년 10월에 개통될 서울시 9호선 3단계 연장역인 8개 신설역의 3개월 수요를 예측하였다. 8개 신설역의 월평균 시간당 평균 승차인원은 약 241에서 452명, 월평균 시간당 최대 승차인원은 약 969에서 1,515명으로 추정되었다. 본 분석의 최종 모형을 활용한 신설역의 지하철 수요 예측은 대중교통 정책 결정을 위한 기초자료로 활용되어 효율적인 지하철 운영 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.353-362
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• 2023

본 연구에서는 수원시에 도입되었던 dockless형 공유자전거인 모바이크의 이용자 빅데이터에 대한 이용현황 및 이용특성을 분석하고, 이에 대한 다중회귀분석을 수행하여 dockless형 공유자전거 이용수요 영향요인을 규명하였다. 분석을 위해 2019년 수원시의 dockless형 공유자전거 이용 데이터를 구득하였고, 이를 동별로 정리하였다. 동별로 선정된 영향요인의 특성을 분석한 결과, 자전거 이용수요가 많은 지역 또는 인접한 지역의 자전거도로 연장이 큰 것으로 나타났고, 10-30대 인구 수가 많은 것으로 나타났다. 또한, 자전거도로 정비율이 높고 택지지구 인근의 대규모 주거시설과 상업시설이 밀집된 지역과 인접 지역을 중심으로 공유자전거 이용이 많은 것으로 분석되었다. 다중회귀분석 모델 분석 결과, 자전거 겸용도로(비분리), 동별 10-30대 인구, 철도역 수, 상업시설 수, 산업시설 수, 초·중·고 학교 수가 dockless형 공유자전거 이용수요에 미치는 영향이 유효한 것으로 확인되었다. Dockless형 공유자전거 이용수요에 영향을 미치는 요인을 파악하여 시민이 dockless형 공유자전거를 이용하고 싶어 하는 환경을 조성할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 연구 결과는 향후 dockless형 공유자전거 이용 활성화를 위한 정책적 자료에 기여될 것으로 사료된다.