참취, Doellingeria scabra Thunb. (이전의 학명: Aster scaber Thunb.)는 국화과의 다년생 초본으로 한국의 야생산지에서 흔히 찾을 수 있다. 본 연구는 강원도 태백시 매봉산에 분포하는 참취의 국지적 집단에 대해 패치 특성을 측정하고자 하였다. 이 종의 공간적 분포를 평가하기 위해 분산의 지수, Lloyd 평균 군집도, Morisita 지수 등을 통해 자료를 분석했다. 참취 집단의 평균 밀도는 2.94이었다. 참취는 작은 규모의 플롯에서는 일정한 분포 또는 임의 분포를 하였고, 두 개의 큰 규모 플롯($16{\times}32m^2$와 $32{\times}32m^2$)에서는 응집 형태로 분포했다. 평균 밀집도($M^*$)는 0.916이었다. 평균 patchiness index (PAI)는 0.796이었다. Morisita의 계수는 플롯 크기가 커짐에 따라 감소하는 경향을 보였다. 이 집단에서 Eberhardt 지수(IE)의 예상 값은 2.623이었다. 참취의 Moran's I 값에서 처음 5개 구간은 양의 값이었다. 그 중 4개는 유의성을 나타내어 개체간 유사성은 8 m 이내에서 발생한다고 볼 수 있다. 본 연구는 매봉의 참취군락뿐만 아니라 다른 산의 산림 생태계 내 참취 군락의 지속 가능한 유지 및 복원에 대한 이론적 근거를 제공할 수 있다.
The Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) has provided abundant resources and guidelines for a new project to become a sustainable anchor in the neighborhood. Paired with a range of checklist, LEED has strong influence on the standards for a sustainable building, and it also has played an iconic role in energy-efficient architecture. However, it is still unclear as to whether or not an LEED certified building enhances environmental benefits to its surroundings. If an LEED certification promises a baseline for an eco-friendly building, then a group of these structures should ensure significant environmental benefits to the society. This is the main question of this study, and the authors answer this hypothesis by examining the relationship of LEED certificates and their influence on outdoor temperature, especially in terms of urban heat island effect. The goal of this paper is to analyze the influence of the LEED certification on urban temperature as an indicator of sustainable architecture's regional interactions. If an LEED certificate is regarded as a strong contributor to a sustainable built environment, then a group of these certificates should result in greater benefits to society. To this extent, the authors question if there is any possible relationship between a large concentration of LEED certified sites and the temperature of their surroundings. To properly assess the research direction, Global Moran's I analysis, Local Moran's I analysis, and Hot Spot analysis are implemented to find the clustered areas of LEED certified buildings. For examining relationships between clustered area and its temperature, correlation efficients are calculated.
토지 투기는 공간상에서 발생하는 것이며, 본 연구의 목적은 공간적 시각에서 토지투기를 해석하여 토지 투기 발생 가능 지역들에 대한 효과적인 의사결정을 수행하고자 하는 데에 있다 이 때, 공간적 해석의 초점은 공간 연속성의 인식과 공간 상관성의 고려라는 2가지 측면에 두었다. 먼저, 공간 연속성을 인식하기 위해 퍼지 집합을 사용하여 모든 지역에 0-1사이의 값을 부여하였고. 공간 상관성을 고려하기 위해 국지적 상관관계 분석을 수행하였다. 또한 이 두 가지 방법을 효율적으로 통합하여 대상 지역 내에서 토지 투기에 대한 효율적인 의사결정들 하기 위한 방안으로 컴퓨터 기반의 의사결정지원 도구 중 하나인 공간 전문가지원 시스템을 도입하였다. 이 후, 사례 분석으로 서울ㆍ경기 지역의 2001년 토지 투기 발생에 대한 의사 결정을 수행하였다.
Mt. Yeonae is at Gijang-gun in Busan and is surrounded by farming lands on three sides. The search for the species composition and dynamics of local communities were studied at Mt. Yeonae of how spatial similarity decays with geographic distance. The index values of Z$\ddot{u}$rich-Montpellier School's phytosociology at the 12 plots was compared to a distribution of similarly using 20 m quadrates at 12 sites. The specific communities were five including Pinus densiflora - Quercus variabilis community. Six species were significant similarity between neighboring sites by using the spatial autocorrelation coefficient, Moran's I. If Mt. Yeonae was destroyed by an artificial action, some spatial correlated species such as P. densiflora and Q. variabilis will be collapsed because of no maintaining the effective population sizes.
Purpose: This study aims to not only measure the elderly welfare supply index but investigate spatial patterns and determinants of local elderly welfare services in South Korea. Research design, data, and methodology: The index for local elderly welfare services is measured by employing standardized scores for critical variables related to elderly welfare. The present study utilized the GIS technique and Moran's I index to examine spatial patterns of elderly welfare services. The determinants of local elderly welfare service are analyzed by a series of regression models using R. Results: Spatial imbalance and asymmetric distribution were serious in the supply of elderly welfare service. It was also confirmed that the factors affecting the level of welfare services for the elderly vary depending on the type of service. In particular, the higher the proportion of the elderly population and the social welfare budget, the lower the level of welfare services for the elderly. Conclusions: Given the circumstance of spatial mismatch between supply and demand for elderly welfare services, it is necessary to consider and provide policy tactics about how the economic benefits and welfare budgets generated in the region can contribute to strengthening the welfare service system for the elderly.
도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.
A lot of rural development projects have been planned and implemented for revitalizing rural areas in South Korea. However, it is not easy to properly evaluate and quantitatively analyze project outcomes. For this reason only selected regions have been evaluated for rural projects by government agencies. In this study, we analyzed the purpose and the contents of the Rural Village Development Project (RVDP) and Green Tourism Village Project (GTVP) to find indicators for evaluating results of rural projects using logistic regression analysis. Outputs of this study show that RVDPs increase regional population and GTVPs positively affect the sales of agricultural products. We also estimated the spatial distribution of project effects through spatial autocorrelation analysis and local-spatial autocorrelation analysis. Results show that the Moran's I values for the proportion of farmers with avocational jobs, product sales changes, and population growth in Jeol-La province are positive and the biggest one is population growth. Especially, key areas of agricultural product sales are widely distributed.
급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.
최근 세계화와 산업구조조정으로 인해 가속되는 사회경제적 양극화는 학력자본의 세대 간 대물림으로 고착될 위험에 처해 있다. 본 연구는 학력자본의 대물림은 거주지 분리를 매개로 이루어진다는 인식 하에 중년층의 교육수준별 거주지 분리에 따른 근린주거환경의 격차를 서울시를 사례로 분석하였다. 국지적 거주지 분리 측도를 통해 근린별 거주지 분리를 측정하고 자연, 주택, 지역인구, 생활 편의 교통, 교육, 복지문화 등 다양한 분야의 근린주거환경을 가늠하는 변수들을 활용했다. 분석 결과 학력층별 집중-집적지 간에는 뚜렷한 근린주거환경의 격차가 나타났다. 특히 저학력층과 고학력층 집중-집적지 사이에는 주택환경과 교육환경 측면에서 정반대의 성격을 보였다. 이러한 결과는 한국 도시의 계층별 거주지 분리의 원인에 대한 주장을 뒷받침하는 증거가 되기도 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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