C/A코드용 GPS 수신기를 단독으로 사용하여 위치를 구하는 경우 수신기에서 측정되는 위성-수신기간의 의사거리에 포함된 여러 오차요소플로 인하여 계산된 위치는 매우 큰 오차를 가진다는 것이 알려져 있다. 본 논문은 측정된 의사거리에 포함된 오차요소들의 정량적인 분석에 관한 것이며, 그 중에서 오차의 가장 큰 부분을 차지하면서 현재 발생과정이 공개되지 않고 있는 고의적인 오차인 SA(selective availability)의 특성을 쉽게 확인할 수 있는 방법이 제시되었다. 실험결과 측정된 도플러 편의량과 수신기시계 편의량의 변화로부터 SA의 효과를 확인할 수 있었으며, 전자에 대해서는 2차 다항식을 그리고 후자에 대해서는 선형식을 적용함으로써 측정값과 추정값간의 차를 보정하여 SA의 영향을 어느 정도 소거할 수 있음을 보였다. SA의 특성에 대한 분석은 주기성 자기상관함수를 적용하였으며, 그 결과 1차 Gauss-Markov프로세서의 인자들이 결정되었다.
우리나라 연안 조위자료의 결측양상을 분석 제시하였다. 결측구간은 결측정보지시행렬을 이용하여 전체적인 결측양상을 파악할 수 있도록 도시하였으며, 시간적 공간적인 결측비율도 분석하여 제시하였다. 전반적으로 조위의 결측비율은 낮은 수준이나, 결측이 특정 조위관측소에 집중되는 경향을 보이고 있다. 또한 연속적인 결측자료 발생간격에 대한 자기상관함수를 분석한 결과, 조위자료의 결측은 무작위적으로 발생하고 있는 것으로는 파악되었다.
The purpose of this study is to analyze neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidental severity in Seoul, Korea. The use of bicycles has increased rapidly as daily transportation means in recent years. As a result, bicycle accidents are also steadily increasing. Using Traffic Accident Analysis System (TAAS) data from 2015 to 2017, this study uses negative binomial regression analysis to identify neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidential severity. The main results are as follows. First, bicycle accidents are more likely to occur in commercial and mixed land use areas where pedestrians, bicycle and vehicles are moving together. Second, bicycle accidents are positively associated with road structures such as four-way intersection. In contrast, three-way intersection is negatively associated with serious bicycle accidents. The density of speed hump or street tree is negatively associated with bicycle accidents and accidential severity. This finding indicates the effect of speed limit or street trees on bicycle safety. Fourth, bicycle infrastructures are also important factors affecting bicycle accidents and accidential severity. Bicycle-exclusive roads or bicycle-pedestrian mixed roads are positively associated with bicycle accidents and accidential severity. Finally, this study suggests policy implications to improve bicycle safety.
본 연구는 구획경계선(區劃境界線)이 토양물리성(土壤物理性)의 공간변이(空間變異)에 미치는 영향을 알기 위하여 10년전 구획정리(區劃整理)로 논을 전전환(田轉換)한 맥류연구소(麥類硏究所)의 시험포지 화동(華東)미사질식양토(Fine clayey, mixed, mesic family of Aquic Hapludalfs)를 공시토양으로 하여 필지경계선(筆地境界線)을 횡단(橫斷)하여 토양물리성(土壤物理性)을 조사하고 조사성적을 고여(古與) 통계학적(統計學的) 방법(方法)과 지질(地質) 통계학적(統計學的) 방법(方法)으로 공간변이성을 해석하였다. 토양입경분포(土壤粒徑分布)는 10m 간격으로 $15{\times}15$ Grid의 교차 225 지점에서 채취한 토양시료를 이용하였고 포장용수량(圃場容水量), 전용적밀도(全容積密度), 포화수리전도도(飽和水理傳導度)등에 대한 물리성은 조사대상면적의 일부분에 대하여 2.5m 간격으로 $18{\times}33$ Grid의 교차지점중 594지점에서 포장조사법으로 직접 측정하였다. 시험 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 토양물리성(土壤物理性)의 변이계수(變異係數)는 4.8%에서 128.8%범위였다. 변이계수(變異係數)는 크기로 보아 포화수리전도도(飽和水理傳導度)는 고변이군(高變異群)으로 분류되었고, 전용적밀도(全容積密度)는 저변이군(低變異群) 그리고 기타 다른 물리성은 중변이군(中變異群)으로 분류할 수 있다. 2. 측정된 값의 평균치로부터 신뢰수준 95%에서 허용오차 10%이내의 정확성을 나타낼 수 있는 시료수는 포장용수량(圃場容水量)이 1개로 가장 적었고 포화수리전도도(飽和水理傳導度)는 687개로 가장 많은 시료수가 요구되었다. 기타 다른 물리성(物理性)은 6-69개의 범위를 나타내었다. 3. 도수분포곡선(度數分布曲線)과 Fractile diagram의 분석 결과 포화수리전도도(飽和水理傳導度)는 대수변환시(對數變換時) 정규분포성(正規分布性)을, 기타 다른 물리성은 실측치(實測値)가 정규분포성을 보였다. 도수분포곡선(度數分布曲線)상에서 평균치(平均値), 중앙치(中央値) 및 최빈치(最頻値)가 차이를 나타내는 특성의 산술평균(算術平均)은 곡선상의 평균에 비해 오차를 유발할 가능성이 컸다. 4. 계열상관(系列相關) 분석(分析)에 의하면 토양물리성(土壤物理性)은 모두 유의성 있는 종속성(從屬性)이 인정되었다. 자기상관(自己相關) 분석(分析) 결과(結果)는 남북방향으로 정상성(定常性)을 가지며 7.5~40m의 영향권(影響圈)을 보였고 토양 깊이간에도 차이가 있었다. 특히 토양의 깊이 50~60cm에서 대부분의 물리성이 비정상성(非定常性)을 보였다. 동서방향으로는 30㎝의 주기성(週期性)을 보이는 것이 특징적이며 구획폭(區劃幅)과 일치하여 구획에 따른 영농관리가 토양의 공간변이성(空間變異性)을 유발하는 원인들중 하나로 생각되었다.
본(本) 연구는 구획경계선(區劃境界線)이 토괴(土壞)의 화학성(化學性)의 공간변이(空間變異)에 미치는 영향을 알기 위하여 10년전 구획정리로 논을 회전환(回轉換)한 맥류연구소 시험원지(試驗園地)중 화동(華東) 미사질 식양토(Fine clayey, mixed, mesic family of Aquic Hapludalfs)를 공시토양으로 하여 필지경계선(筆地境界線)을 횡단(橫斷)하여 토양화학성건(土壤化學性健)을 조사하고 각 측정자료를 고전통계적방법(古典統計的方法)과 지질통계적(地質統計的) 방법(方法)으로 각 측정치의 변이성과 공간변이성(空間變異性)을 해석하였다. 토양화학성은 $10m{\times}10m$ 등거리 정방형 gird의 225개 교차지점에서 토심 0-10cm, 25-35cm 및 50-60cm으로부터 토양시료를 채위하여 분석조사하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 토양(土壤)의 화학성(化學性)의 변이계수(變異係數)는 5.4%에서 72.7%의 범위이었다. 변이계수(變異係數)의 크기로 보아 pH는 C.V가 10% 이하인 저변이군(低變異群)에 속하였으나 기타 화학성(化學性)은 C.V.가 10-100%인 중변이군(中變異群)으로 분류(分類)되었다. 2. 측정된 평균치(平均値)로부터 신뢰수준(信賴水準) 5%의 유의수준에서 허용오차(許容誤差) 10% 이내의 정확성(正確性)을 나타낼 수 있는 시료수는 화학성중 pH는 2개로서 가장 적었으나 CEC는 10개, 치환성 Ca는 15개 전질진함량(全窒秦含量)은 32개, 치환성 Mg, K 및 Na는 각각 39, 40, 61개였으며 유가물함량은 82개로서 중간정도의 범위를 보였고 유효소산(有效燒酸)은 212개로 가장 많은 시료수가 요구되었다. 3. 도수분포곡선(度數分布曲線)과 fractile diagram의 분석결과(分析結果) 유효련산함량(有效憐酸含量)은 대수변환시(對數變換時) 정규분포성(定規分布性)으로 기타, 다른 화학성(化學性)은 정규분포성(定規分布性)으로 분류하는 것이 좋을 것으로 생각 되었다. 도수 분포곡선상에서 평균치(平均値), 중앙치(中央値) 및 최빈치(最頻値)가 차이를 나타내고 Fractile diagram상의 직선회귀식(直線回歸式)에서 실측치보다 대수변환치에서 적중률이 더 높은 화학성은 각 특성의 산술평균치가 오차를 유발할 가능성이 높았다. 4. 계렬상관(系列相關) 분석(分析)에 의하면 토양의 화학성위(化學性位)은 측정지점문(測定地點問)에 모두 유의성 있는 종응성(從膺性)이 인정되었다. 자기상관(自己相關) 분석(分析) 결과(結果) 화학성위(化學性位)은 모두 정상성(定常性)을 나타내 20-50m의 영향단(影響團)을 보여 동서방향(東西方向)보다 남북방향(南北方向)에서 비슷한 특성(特性)을 나타내는 거리 즉 영향권(影響圈)이 큰 것으로 나타나 필지(筆地)의 구획크기가 관련성성(關聯性性)이 있었다.
우리나라의 인구 고령화 현상은 매우 빠르게 진행되고 있으며 농촌지역의 인구 고령화가 도시지역보다 더욱 빠르게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 인구 고령화에 관련한 정책이나 연구들은 농촌지역보다 주로 도시지역에 초점을 두고 있다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 고령화 문제에 대한 심각성을 일깨우고, 나아가 지역 맞춤형 인구 고령화 정책을 수립하기 위한 기초정보를 제공한다. 이를 위해 농촌지역의 인구 고령화 수준을 미시적으로 제시하고 인구 고령화 현상의 공간적 확산 패턴을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 읍면 단위의 농촌지역에 따라 인구 고령화 수준과 공간적 확산 패턴이 각각 다르게 분석되었다. 둘째, 고령화의 시공간적 확산 측면에서 인구 고령화 지수가 높으면서 공간적으로 집중되어 있는 지역(High-High, hot spot 지역)과 지수가 낮으면서 집중되어 있는 지역(Low-Low, cold spot 지역)은 뚜렷하게 구분되었다. 이상의 분석결과를 통해, 본 연구는 지역 맞춤형 인구 고령화 정책, 특히 농촌지역의 인구 고령화 정책을 수립하는데 기여하고자 한다.
본 연구는 위성영상 기반의 열 분포도 및 폭염을 심화시키는 요인 간의 공간적 상관성을 분석하여 열 집중지역과 향후 폭염 위험이 증가할 수 있는 공간의 탐색을 목적으로 수행되었다. 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 전역적 Moran's I는 높게 나타나 특정 공간에 집중하는 것으로 나타났다. 국지적 Moran's I 분석 결과로, 열 집중지역은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도, 소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다. 인구증가율이 높은 지역은 서울 주변의 경기도, 대전, 부산 인근지역에서 군집 분포하였으며 토지이용과 건축물은 수도권과 대도시에 집중하는 유사한 공간 패턴을 보였다. Bivariate Local Moran's I 분석결과는 열이 집중된 지역에서 인구증가율이 높고, 인공적·도시적 건축환경 및 토지이용이 이루어지는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 열 집중지역의 순위를 도출할 수 있으며 전국적으로 열이 집중되고 이를 심화시킬 수 있는 환경을 가진 지역을 탐색할 수 있으므로 궁극적으로 선제적 폭염 대응대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
눈잣나무는 동북아시아가 주 분포지로 남한에서는 설악산 고산지역에만 제한적으로 분포한다. 본 연구는 설악산 눈잣나무 집단의 분포형태와 특성, 유전다양성 및 공간분포에 따른 유전구조를 파악하였다. 선발된 9개 I-SSR primer에서 총 78개 I-SSR 증폭산물을 얻었으며, 30개의 단형성 증폭산물을 제외한 48개의 증폭산물을 분석에 이용하였다. 조사구(40 m ${\times}$ 70 m)에는 눈잣나무 65개체가 자생하고 있었으며, 채집한 눈잣나무의 위치자료를 바탕으로 군집지수를 계산한 결과 약하게 집중분포(Aggregation Index = 0.871)하고 있음을 확인하였다. 모든 개체에 대하여 I-SSR 유전자형을 비교한 결과, 65개체 중 유전자형이 서로 다른 40개의 genet이 식별되었다. 유전자형 비율(G/N)은 61.5%, 유전자형 다양성(D)은 0.977, 유전자형 균등도(E)는 0.909로 각각 나타났다. Shannon의 다양성지수(I = 0.567)는 적은 개체수와 제한적 분포에도 불구하고 다른 수종들에 비해 비교적 높은 유전다양성을 나타났다. 공간적 자기상관 분석을 실시한 결과 조사지역 내의 눈잣나무 집단은 12 m 이내에서 유전적으로 유사한 군락구조를 갖고 있는 것으로 나타났다. Mantel 검정 결과 유전적 거리와 지리적 거리간에 낮은 상관관계를 나타내 눈잣나무 집단이 초기에 여러 개의 모수에서 형성된 것으로 추정되었다. 본 연구결과 설악산 눈잣나무 집단의 현지외 유전자 보존을 위한 표본추출 전략은 최소 12 m 이상의 거리를 두는 것이 효율적인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 물황철나무(Populus koreana Rehder) 집단을 대상으로 I-SSR 표지자를 이용해 유전다양성과 유전적 공간구조를 분석하였다. 물황철나무는 중국, 러시아 극동지역과 북한의 고산 계곡부 등에 서식하는 낙엽활엽 교목이다. 물황철나무는 남한에서 강원도 일대에 제한적으로 분포한다. 특히 오대산 집단은 물황철나무의 남방한계지로서 유전자원보존의 중요성이 강조된다. 8개의 I-SSR primer로 유전다양성을 추정한 결과, Shannon의 다양성 지수(I)는 0.230, 이형접합도의 기대치(He)는 0.151로 유사한 생활사를 갖는 타 수종에 비해 유전다양성이 매우 낮게 나타났다. 유전적 군락을 확인하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행한 결과, 조사 지역 내의 물황철나무 집단은 400 m 이내에서 유전적으로 유사한 군락구조를 갖고 있는 것으로 나타났다. 물황철나무 집단의 현지외 유전자 보존을 위한 표본추출 시, 개체 간 거리를 400 m 이상으로 두는 것이 효율적일 것으로 판단된다.
식생의 분포와 지형 태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR 은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형 태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형 태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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