응급의료 서비스는 국가가 형평성있게 적절한 서비스를 제공하여야 하는 공공성이 놀은 영역이라고 될 수 있다. 우리나라의 응급의료기관은 매우 불균등하게 분포되어 있을 뿐만 아니라 인력, 장비, 시설 면에서도 지역간에 상당한 차이를 보이고 있다. 된 연구에서는 응급의료 서비스의 수급 현황을 공간적 관점에서 분석하기 위해 서울시를 대상으로 하여 응급의료 서비스에 대한 잠재적 수요 표면도와 공급 표면도를 구축하였다. 이렇게 구축된 응급의료 서비스 수요 표면도와 공급 표면도를 연산 기능을 이용하여 응급의료 서비스의 수급 표면도를 생성하였다. 그 결과 응급의료 서비스의 공간적 격차가 매우 두드러지게 나타났다. 수요력이 공급력보다 크게 나타난 지역은 응급의료센터의 추가 지정이 잠재적으로 요구되며, 수요력이 공급력보다 작게 나타난 지역은 응급의료 서비스의 과잉 공급으로 인해 병원운영의 어려움을 잠재적으로 안고 있다고 풀이할 수 있다. 본 연구 결과는 바람직한 응급의료 서비스의 제공과 적정 수준의 진료권의 범위를 설정하는데 필요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다. 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1~5등급(5단계)으로 등급화하였으며, 1등급에 가까울수록 산불위험성이 높은 구역으로 구분하였다. 삼척시의 착화위험등급은 1등급과 5등급으로 구분되어 2단계로 나타났다. 또한, 확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급으로 구분되어 4단계로 나타났다. 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되어 3단계로 나타났으며, 산불위험등급이 가장 높은 1등급의 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다. 1등급에 해당하는 구역은 삼척시의 우발리와 미로면 지역으로 나타났다. 이 지역은 산불발생 시 발열량이 높게 나타나는 소나무와 참나무 군락지로 산불발생 시 화재하중이 크게 작용하여 산불확산이 빠르게 진행될 것으로 사료된다.
전 세계 화석 에너지의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 기존의 화석 에너지 사용 국가뿐만 아니라 개발도상국의 화석 에너지 사용량 또한 증대되면서 유한한 화석 에너지의 고갈에 대한 불안감은 커지고 있다. 또한 화석에너지로 인한 환경오염, 경제적 사회적 문제는 해결해야 할 과제로 남아있다. 태양광은 환경을 해치지 않는 청정에너지이지만, 태양광 발전소를 설치하는 과정에서 여러 문제가 발생한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수상 태양광 발전소가 대안으로 떠오르고 있다. 하지만 아직까지 수상 태양광 발전소에 대한 입지 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 수상 태양광 발전소의 입지 조건을 지형 및 기후 인자를 이용한 계층분석법을 통해 결과를 분석하였다. 그리고 적합분류표에 따라 각각 인자들의 속성정보에 점수를 부여하고, 여기에 가중치를 곱한 뒤 점수를 시각화하여 분석하였다. 그 결과 경상북도 북부지역의 점수 분포가 남부지역보다 높게 나왔다. 특히 안동시의 안동호와 영양군의 저수지가 최적입지로 추출되었다. 낮은 점수가 나온 곳은 강, 하천의 중심부가 아닌 하천의 경계면이었다. 본 연구를 통해 더욱 정확한 수상 태양광 발전소 입지 분석이 될 것이라고 기대한다.
우리나라의 자생 활엽수종 중에서 상수리나무와 신갈나무는 분포면적이나 자원으로서의 잠재적 효용성을 고려할 때 매우 중요한 수종이다. 본 연구는 다양한 환경인자를 독립변수로 하는 상수리나무와 신갈나무의 지위지수 추정식을 개발하고, 이에 근거한 수종별 적지를 추정하기 위해 수행하였다. 본 연구에서 개발한 상수리나무와 신갈나무의 수종별 최종 지위지수 추정식은 모두 5~6개의 환경 인자에 의하여 지위지수를 추정하는 것으로 평가 되었다.수종별 지위지수 추정식에서 채택된 독립변수는 지형인자, 토양인자, 그리고 기후인자를 포괄하고 있어 임지생산력에 영향을 미치는 산림생태계의 특성을 비교적 잘 반영하고 있으며, 설명력을 나타내는 결정계수의 범위는 034~0.50인 것으로 나타났다. 이 결과는 임목의 생육에 다양한 입지조건과 생물환경 인자들이 복합적으로 작용하는 것을 고려하면 지위지수 추정에 큰 무리가 없는 것으로 평가된다. 이와 함께 본 연구에서 개발된 수종별 지위지수 추정식에는 그동안 반영하지 못하였던 기후인자를 독립변수에 포함시켰다는데 의의가 있다. 또한 본 연구에서는 수종별 지위지수 추정식에 근거하여 수종별 적지면적뿐만 아니라 적지의 공간적 분포를 파악하였다. 따라서 앞으로 기후변화시나리오에 따른 수종별 적지분포의 변화를 예측할 수 있는 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네트워크를 설치한다. 센서가 규정 농도 이상의 위험물질을 감지하게 되면, 자동적으로 물질을 분석하고 그 물질의 농도정보를 얻게 된다. 기존의 역추적 모델들은 3개 이상의 센서 정보로부터 결과물을 요구하기 때문에, 하나의 센서정보로 누출속도를 구해야 하는 이 시스템에는 적합하지 않다. 이 연구에서 제안한 신경망을 기반으로 한 역추적 알고리즘과 농도정보 및 기상정보를 이용하여 누출원에서 누출속도를 구하게 된다. 관련 위험물 저장 설비의 공정정보, 물질정보, 기상정보 그리고 센서로부터 얻은 농도데이터 등 14개의 입력 데이터를 넣어 출력값인 누출속도를 구하게 된다. 이는 독성가스 저장시설 주변에 사는 주민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.
본 연구는 한반도 기온변화를 분석하여 기후대의 변화와 도시지역에서의 기온분포의 시 공간적 특성을 파악하고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 1974년부터 2007년까지 34년간 남북의 기상관측소에서 수집된 자료를 활용하였다. 기온은 고도와 선형관계를 갖기 때문에 고도별 월별 기온단열감율을 계산하여 역거리가중법으로 500m 해상도의 분포도를 작성하였다. 도시화 지역에서의 자료는 연도별 인구변화와 기온변화를 비교 분석하였다. 기온의 연간상승율은 $0.0056^{\circ}C$로 계산되었는데, 1974년과 2107년에는 $2.14^{\circ}C$나 상승한 것으로 나타났다. 기온변화에 따라 온량지수로 구분한 기후대는 남부기후구가 90년대 이후 위도가 크게 상승하는 것으로 분석되었다. 도시지역의 평균기온상승은 80년대와 90년대에 $0.5-1.2^{\circ}C$ 상승한 것으로 분석되었다. 기온이 상승한 도시지역은 서울과 광역시 그리고 시단위 지역에서 나타났는데 이들 지역은 80년대와 90년대에 인구증가와 더불어 도시화와 산업화의 속도가 빠르게 진행된 지역이다. 북한의 경우는 평양, 안주시, 개천시, 혜산시에서도 인구증가와 더불어 기온상승 효과가 있는 것으로 나타났다. 도시의 기온상승은 식생에도 영향을 미쳐 소나무의 경우 겨울눈의 이차생장이 늦가을에 대도시의 도심부와 주변부에서 확인되고 있다. 미래의 기후변화에 대해 체계적인 접근과 대응책을 제시하기 위해서는 인덱스를 찾아 장기적인 연구가 필요하다.
기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.
본 연구에서는 핫스팟 분석을 통해 폐금속 광산의 토양 중금속 오염 조사 자료를 통계적 유의수준에 따라 해석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이상 값을 나타내는 토양 중금속 오염 조사 자료들이 특정한 공간에 집중 또는 분산되어 나타나는지를 확인하기 위해 자료들의 공간적 자기상 관성을 Getis-Ord $Gi{\ast}$ 통계량을 이용하여 분석하였다. 그 결과 폐금속 광산지역에서 이상 값을 나타내는 자료들이 통계적으로 얼마나 유의미하게 집중되어 있는지 확인할 수 있었다. 각각의 자료들이 가지는 중금속 원소별 오염도 값과 Getis-Ord $Gi{\ast}$ 통계량 계산 결과를 이용하여 자료들을 (1) 오염도와 집중도가 모두 높은 것, (2) 오염도는 높으나 집중도가 낮은 것, (3) 오염도는 낮으나 집중도가 높은 것, (4) 오염도와 집중도가 모두 낮은 것 중 하나의 유형으로 분류할 수 있었다. 이러한 분류 결과를 활용하면 토양 중금속 오염 조사자료를 통계적 유의수준에 따라 해석할 수 있으며, 폐광산 지역의 토양오염 관리와 관련하여 합리적인 의사결정을 지원할 수 있으리라 판단된다.
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.
미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, $PM_{10}$의 배출량이 많은 지역과 $PM_{2.5}$의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 $PM_{10}$은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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