• 한국노년학
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• 제38권4호
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• pp.1057-1081
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• 2018

본 연구는 서울시 광진구에 소재한 사회적경제의 노인돌봄 클러스터를 사례로 지역사회 네트워크 역량을 분석하였다. 이는 지역사회기반 노인돌봄 서비스의 공급주체로서 사회적경제의 활동과 한계점을 탐색하기 위함이다. 분석의 틀은 OECD 지역경제와 고용프로그램에서 도출된 지역사회 네트워크 역량기준을 사용하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적경제 조직들은 지역사회 정체성에 편차가 크고, 지역사회 공익을 위한 가치상품을 생산하기에 내부역량이 부족하며, 종사자 노동에 대한 우선적 고려로 인하여 새로운 투자가 어려웠다. 그 결과 사회적경제의 지역사회 네트워크는 외부자원에 의존하는 한계를 보였다. 둘째, 사회적경제의 지역사회기반 서비스는 이용자가 사회적경제의 소비자가 아닌 환경에서 공급자들 간의 협력 상품에 한정되었고, 사회적경제의 생산-소비의 관계적 특성은 공급자 네트워크만으로는 형성되기 어려웠다. 셋째, 지역사회기반 노인돌봄의 조건과 주민욕구에 부합하는 좋은 서비스가 만나기 위해서는 지역사회 개발 접근이 동시에 요구되었으나 지역주민과 사회적경제가 만나는 마을공간의 창출은 사회적경제의 역량을 넘어서는 것이었다. 넷째, 서비스 구매지원과 같은 공공의 서비스 직접 지원은 공공경제와 사회적경제의 구분을 더욱 모호하게 함으로써 오히려 사회적경제의 생태계를 악화시키는 위험성을 지녔으며, 이 경우 지역사회 돌봄 주체로서 사회적경제는 좀 더 신뢰받는 서비스 공급자에 지나지 않았다. 결국 지역사회기반 돌봄서비스가 창출되기 위해서는 사회적경제와 주민이 만나는 플랫폼에 대한 공공 투자가 우선이다. 신뢰와 호혜성이 없는 공간에서는 사회적경제의 장점이 발현되기 어렵기 때문에 사회적경제가 주민들과 소통하고 착한 공급과 소비를 유도할 수 있게 하는 지역사회개발 접근이 필요하다.

• 한국기후변화학회지
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• 제3권2호
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• pp.117-128
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• 2012

우리나라는 기후변화 대응과 경제성장의 선순환 구조를 정착하고, 온실가스 감축의무에 대한 국제사회의 요구와 압박에 효과적으로 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 국제사회에 발표한 국가 온실가스 중기 감축목표(2020년 BAU 대비 30% 감축)의 이행을 위하여 부문별 업종별 온실가스 감축목표 설정 및 할당, 다(多)배출원에 대한 온실가스 에너지 목표관리제 적용 등 단계적인 온실가스 감축을 위한 정책을 추진 중에 있다. 이와 같은 제도의 성공적 정착과 시행을 위해서는 보다 정확하고 신뢰도 높은 부문별 온실가스 인벤토리가 필요하다. 특히 불소계 온실가스(HFCs, PFCs, $SF_6$)는 대표적 온실가스인 $CO_2$에 비교하여 GWP(global warming potentail)가 높아 지구온난화에 미치는 영향이 큼에도 불구하고, 우리나라에서는 아직까지 이에 대한 배출원 파악, 적용 가능한 활동자료 수집, 배출량 산정 등 체계적인 배출 통계 구축을 위한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 불소계 온실가스 배출원 중 냉매(HFCs)를 사용하는 냉동 및 냉방부문을 중심으로 온실가스 배출량 산정방법론의 적용 타당성을 검토하였으며, 검토된 방법론을 이용하여 이동형 에어컨, 고정형 에어컨, 가정용 냉동장치, 상업용 냉동장치에 대한 온실가스 배출량을 산정하였다. 우선 방법론 측면에서 살펴보면, 냉동 및 냉방부문의 온실가스 배출량 산정에 있어 국가고 유배출계수 개발이나 산업부문의 활동 자료 통계 DB의 구축이 미비한 실정이므로 2006 IPCC 가이드라인의 Tier 2a(배출계수 접근법)보다는 Tier 2b(물질수지 접근법)가 적절하다고 판단된다. 2009년도 냉동과 냉방부문의 냉매사용에 따른 온실가스 배출량($CO_2eq.$) 산정 결과, 이동형 에어컨은 1,974,646 ton/year, 고정형 에어컨은 1,011,754 ton/year, 가정용 냉동장치는 4,396 ton/year, 상업용 냉동장치는 1,263 ton/year으로 총 2,992,037톤으로 산정되었다.

• 한국사회정책
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• 제23권1호
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• pp.1-23
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• 2016

이 글에서는 박근혜 정부가 적극적으로 추진해온 노동시장 구조개혁을 둘러싼 노동정치의 국면에서 한국노총과 민주노총이 보여온 정책대안과 활동전략을 중심으로 우리 노조운동의 전략적 역량을 검토하며 비판적으로 평가하고 있다. 정부 주도의 노동시장유연화 정책이 계획대로 성사된 것은 아니지만, 노동계가 그들이 바라는 고용안정성을 강화하는 진보적인 노동개혁을 관철시키는'파워의 역설'을 이뤄내지 못하였을 뿐 아니라 정부의 개혁정책에 대해 전략적 역량을 제대로 발휘하지 못하였다. 특히, 양노총은 조합원대중의 결집된 동원(조직연대자원)과 시민사회 친노동정치 세력과의 광범한 연대(연결망자원), 우호적 지지여론의 확보-강화(담론자원), 그리고 활동체계 조직자원 등의 효능적 집행(인프라자원)을 이뤄낼 수 있는 전략적 역량을 제대로 행사하지 못해온 것으로 평가된다. 노동시장 구조개혁을 둘러싼 노동정치에 있어 행사되는 노조운동의 전략적 역량에는 대중적 담론의 형성과 확산이 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 제한된 운동자원과 불리한 권력지형의 제약에 놓여 있는 노조운동으로서는 조직 안의 대중적 결집과 강력한 동원을 이뤄냄과 동시에 조직 밖의 시민사회로부터 대중적 지지와 동참을 이끌어낼 수 있는가의 여부가 그들의 정치적 협상력이나 사회적 영향력을 더욱 중요하게 좌우하기 때문이다. 노동개혁을 둘러싼 노동정치의 국면에서 노조운동으로서는 조직안팎에 대한 프레밍 조정 총화 학습의 전략적 능력을 효과적으로 행사하는 것이 더욱 중요해진다. 최근의 노동개혁국면에서 우리 노조운동은 보유한 자원을 제대로 가동-활용치 못하고 타성적 방식으로 저항운동을 전개함으로써 스스로 조직 안팎의 대중으로부터 운동적 효능감을 잃어가고 있는 것에 대해 깊은 성찰이 요구된다. 또한, 노동시장의 진보적 개혁을 도모함에 있어 정 경 언의 보수 권력연합 앞에서 분열된 조직노동과 야당 및 시민사회의 각개적 대응이 무기력할 수 밖에 없는 만큼, 친노동 세력과 집단들간에 유기적 연대-공조 네트워크를 만들어내는 것이 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제49권1호
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• pp.54-69
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• 2021

2020년 문명사회의 전반적 생활 방식은 종이와 같은 소모성 아날로그 미디어에서 데이터 공유에 기반한 디지털 미디어로, 유선에 기반한 미디어에서 무선의 언택트 미디어로 뚜렷한 변화를 보인다. 본 연구는 이러한 사회 변화 양상을 바탕으로 조경학과 교육과정에서 컴퓨터 미디어의 교육과 활용이 시대의 변화에 적합하게 운용되고 있는지를 고찰하고, 4차 산업혁명 시대의 조경 교육을 위한 새로운 컴퓨터 수업의 방향을 제시하고자 한다. 조경은 도시를 연구 및 설계 대상으로 하는 분야로 사회 변화와 긴밀하게 연결되어 있다. 하지만 실리콘밸리를 기반으로 IT 혁명이 시작되고, 인공지능, 빅데이터, 자율주행차, 클라우드 네트워크, 사물인터넷 등 4차 산업혁명의 디지털 인프라가 현대 사회를 기술적으로, 사회적으로, 경제적으로 변화시키고 있는 데에 반해, 조경 교육이 그러한 변화를 적극적으로 수용하며 가시적인 차이를 만들고 있다고 보기에는 분명한 근거가 부족하다. 따라서 본 연구는 조경 교육에서 컴퓨터 테크놀로지와 뉴 미디어의 활용 현황을 돌아보고, 새로운 시대에 적합한 교육과정의 대안적 방향에 대해 논의했다. 우선 현대 조경 및 건축 전반의 컴퓨테이셔널 디자인의 동향에 대해 살펴 논의의 근거를 마련했다. 그리고 이를 바탕으로 국내외 조경학과 교육과정에서 컴퓨터 미디어 수업의 변화 양상과 현황을 선행 연구와 교과과정을 바탕으로 분석했다. 그 결과, 국외 조경학과의 경우 1994년의 연구와 2020년의 현황 사이에 컴퓨터 관련 과목의 수가 눈에 띄게 증가하고, 그 종류가 다양해진 반면, 국내 조경학과의 경우 일부 교과목이 변경된 것 외에 별다른 변화를 확인할 수 없었다. 이는 국내 조경 교육과정이 디지털 시대의 변화에 소극적으로 대처하고 있음을 시사한다. 마지막으로 이러한 논의를 바탕으로 4차 산업혁명 시대의 조경학과가 컴퓨터 미디어와 관련해 지향해야 할 새로운 교육과정에 대한 여러 실천적 대안을 검토했다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.727-736
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• 2021

국내 도로터널은 2010년과 2019년과 비교시 1,300개소, 1,102 km 증가하고 있으며, 연평균 7.6 %씩 증가하고 있는 수치이다. 또한, 도로터널 연장이 3,000 m이상 되는 장대터널도 64개소, 276.7 km에 달하고 있다. 도로터널은 폐쇄적인 공간적 특성으로 인해 화재사고 발생시 대형 인명피해로 연결될 가능성이 높으므로 안전시설 설치를 고려해야 한다. 현재 국토교통부의 지침을 통하여 방재시설 설치 기준이 제시되고 있으나, 대심도의 특성을 반영하는데 한계가 있는 것으로 사료된다. 본 연구에서는 다양한 피난연결통로의 설치간격과 피난연결문의 폭을 적용한 시뮬레이션을 통하여, 적정한 기준값을 도출하고자 하였다. 안전성의 척도가 되는 피난시간 산정은 피난 분석 시뮬레이션 소프트웨어 building EXODUS Ver.6.3과 화재/연기 분석 소프트웨어 SMARTFIRE Ver.4.1을 활용하였다. 시나리오는 피난연결문 폭 0.9 m, 1.2 m 두 종류와 피난연결통로간격 150~250 m를 20 m간격으로 설정하였다. 또한, 대심도 특성인 경사도를 고려하기 위해서 종단경사 6 %와 0 %를 각각 적용하였다. 피난완료시간이 연기확산시간보다 짧은 경우 "안전"으로 판단하였다. 시뮬레이션 결과 종단경사 6 %인 경우, 피난연결통로 간격이 150 m인 경우에는 피난연결문 너비에 상관없이 연기확산 전에 모든 재실자들이 피난을 완료할 수 있었다. 종단경사 0 %인 경우, 피난연결통로 간격이 200 m이고 피난연결문의 폭이 1.2 m인 경우 모든 재실자가 피난을 완료할 수 있었다. 종단경사에 따른 피난 속도의 차이로 0 % 경사에서는 6 %에 비해 대피시간이 114초(190 m연결통로 기준) 단축되는 것으로 나타났다. 피난연결통로 간격이 짧아질 수록 빠르게 대피할 수 있으나 경제적, 구조적인 문제로 연결통로를 촘촘하게 배치하기는 어렵다. 피난연결문의 폭이 1.2 m로 늘어난다면 0.9 m 폭인 경우와 비교하여 재실자들이 더 빠르게 대피가 가능할 것이다. 연결통로간격을 적정하게 유지하면서 1.2 m폭의 연결문을 적용한다면, 피난 안전을 확보하면서 경제성을 높이고 구조적인 안전까지 해결하는 방법이 될 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.79-88
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• 2008

고속철도는 300km/h 이상의 고속으로 운행되기 때문에 노반의 부등침하는 큰 사고를 야기시킬 수 있어 주의를 기울여 관리되어야 한다. 일반적으로 침하는 두 층(성토체, 하부 원지반)에서 발생될 수 있다. 이 중 원지반에 대한 연구는 많이 수행되어 왔으나, 성토체 자체의 압축침하에 대한 연구는 그 크기가 상대적으로 크지 않고 장기적으로 발생되는 특성으로 많은 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다 하지만 잔류침하량이 약 30mm까지 허용되는 콘크리트궤도의 고속철도 구간에서는 이로 인한 영향은 무시할 수 없으며 이에 대한 원인 규명이 필요하다. 성토체의 압축은 다양한 원인에 의해서 발생될 수 있을 것이다. 그 중에서도 성토체 자체의 장기적인 압축침하특성은 공사 완료 후에 지하수위 상승이나 강우로 인한 습윤화 과정(Wetting)에서 크게 발생될 수 있으며, 이는 'Hydro Collapse' 또는 'Wetting Collapse'라 할 수 있다. 이러한 Wetting Collpase 문제에 대한 연구가 많이 이루어지지 않고 있지만, 이로 인한 모래, 자갈, 암석 등의 다짐 성토체의 압축발생은 여러 연구자들에 의해 인지되어지고 있다. 본 연구에서는 4가지 종류의 지반/암석에 대해 응력수준과 습윤화 조건 등에 대한 Wetting Collapse 실험을 수행하여 그 영향 정도를 평가해 보았다. 대형 오이도미터를 이용하여 실험을 수행하였으며, 실험결과로 각 재료별 수직응력에 따라 발생되는 침하 변형률과 순수히 포화도 상승에 따른 침하 변형률을 평가할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.235-243
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• 2023

하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상 지형은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식 방법으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고 있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심분포 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간 초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용하였다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.19-31
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• 2024

항만은 국민의 생활과 국가의 경제에 큰 영향을 미치는 사회기반시설로, 최근 인프라의 노후화율이 증가하고 다양한 자연재해가 빈번하게 발생하고 있어 안전 관리를 위한 항만의 변위 모니터링이 필수적이다. 이 연구에서는 포항 영일만항과 주변 지역에 대해 Sentinel-1 위성의 상향(2017년 2월-2023년 7월) 및 하향(2017년 2월-2021년 12월) 궤도 관측에서 획득된 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 자료에 고정산란체 레이더 간섭기법(Permanent Scatterer Interferometric SAR)을 적용하여 시계열 변위를 산출하였고, 2017년 11월에 발생한 포항 지진에 의한 변위를 분석하였다. 영일만항의 남부(최남단 제외)와 중앙부는 관측 초기에 약 10개월 동안 건설 활동에 기인하는 큰 변위를 보였으며, 포항 지진의 동시성 변위로 서쪽방향으로 최대 1.6 cm의 수평 움직임 및 0.5 cm의 침하가 발생하였다. 반면 매립이 가장 늦게 완료된 항만 최남단과 가장 오래된 항만 북부에서는 포항 지진에 의한 변위가 거의 관측되지 않았다. 이는 항만 매립토의 고결화가 약할수록 지진에 더욱 취약하며, 매립이 진행 중이어서 흙의 고결화가 매우 약한 경우는 오히려 지진에 크게 영향을 받지 않음을 지시한다. 영일만항 전역에서는 온도 변화에 따른 매립토의 체적 변화에 기인한 1 cm 내외 수준의 여름철 침하 및 겨울철 융기 현상이 매년 반복적으로 관측되었다. 영일만항에 인접한 제1, 제2일반산업단지의 지반은 관측 기간 동안 침하하였고, 침하 속도는 제1일반산업단지에서 더 빨랐다. 제1일반산업단지는 포항 지진 동시성 변위로 서쪽 방향으로 3 mm의 수평 움직임과 6 mm의 침하가 관측되었으나, 제2일반산업단지는 포항 지진에 영향을 거의 받지 않은 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과를 통해 영일만항의 시계열 변위 특성을 파악할 수 있었고, 해안에 매립을 통해 건설된 항만의 안정성에 지진이 미치는 영향을 이해할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.