본 연구는 설악산 국립공원 내 44번 국도를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 실시하여 로드킬이 발생한 지역의 공간적 특성을 분석하고, 분석 결과의 적합도 및 예측도를 평가하여 로드킬 발생 근본 원인을 파악하고자 하였다. 2008년부터 2013년까지 구축된 81개의 로드킬 데이터를 종속변수로 설정하고, 선행연구 및 현장조사를 통해 도출한 경사, 향, 식생, 백두대간 등의 자연환경 요인과 펜스 옹벽 등의 인공시설물, 경작지, 주거지역 등의 토지이용 변수를 독립 변수로 설정하고, 로지스틱 회귀분석을 실시하여 회귀식을 추정하였다. 식생 영급, 하천으로부터의 거리, 펜스 옹벽 등의 설치구간, 주거지역 건물 등의 시설로부터의 거리가 로드킬에 영향을 미치는 변수로 선택되었다. 회귀모형에 포함된 모든 변수들은 유의수준(p<0.01)을 충족하였다. 회귀모형에서 로드킬 발생에 가장 큰 영향력을 보인 변수는 펜스 옹벽 등의 설치구간(회귀계수: -1.0135)으로 나타났으며, 가장 낮은 영향력을 보인 변수는 식생 영급(회귀계수: 0.0001)으로 나타났다. 즉, 펜스 옹벽 등의 설치 구간에서는 로드킬이 일어날 확률이 낮으며, 주거지역 건물 등의 시설로부터의 거리가 가까울수록, 하천으로부터의 거리가 가까울수록, 식생 영급이 커질수록 로드킬 발생이 높아질 수 있다. 추정된 로지스틱 회귀모형 결과로부터 로드킬이 일어날 것이라고 옳게 예측한 확률은 74.1%, 로드킬이 일어나지 않을 것이라고 옳게 예측한 확률은 70.4%로 나타났다. 전체적으로는 옳게 분류한 확률은 72.2%로 비교적 높은 비율을 보였다. 본 연구를 통해 로드킬 저감을 위한 계획 및 정책 수립, 방지시설 설치 계획 등의 공간의사 결정에 객관적 근거로 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 미래 기후변화 및 토지피복변화가 유역 내 유출량과 유사량의 거동에 가져올 영향을 분석하는데 목적이 있다. 기상자료는 IPCC 5차 평가보고서를 위해 새롭게 논의된 RCP 시나리오 중 서로 상반되는 4.5 및 8.5 시나리오의 기후전망 (2011~2100년) 이 사용되었으며, 토지피복지도는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 사회 경제 스토리라인과 로지스틱 회귀모형 (LR)을 이용하여 개발 된 모델에 의해 구축되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우, 기후변화 및 토지피복변화 모두 고려한 경우의 세 가지 시나리오를 설정하고, 각 시나리오에 따른 유출량 및 유사량을 모의한 결과 계절적으로 매우 명확한 변화를 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가시키고 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 나타났으며, 유사량 역시 유출량과 동일한 변화의 양상을 보였다. 토지피복변화는 유출량을 증가시키는 반면 유사량은 감소시키며, 이는 도시화로 인한 불투수 면적의 증가에 의한 것으로 판단된다. 토지피복변화는 기후변화에 비해 유출량에 적은 영향을 끼치나, 기후변화에 의해 초래된 유출량 문제를 더욱 극대화 시킬 수 있다. 따라서 지속적인 수자원 관리를 위하여 기후변화의 잠재적 영향을 파악하고, 토지피복변화에 따른 적절한 수자원 대응 정책 마련이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 프로스포츠시설의 입지 유무에 따른 도시특성차이 및 결정요인 분석을 목적으로 한다. 이를 위해 228개 시군구를 대상으로 도시별 특성을 사회 경제 문화 교통 공간특성으로 구분한 뒤 t-검정 및 이항로지스틱모형을 이용해 분석을 수행하였다. 분석 결과 프로스포츠시설 입지의 주요 결정요인은 경제적 여건, 프로스포츠시설의 운영과 관련된 인구, 교통여건 등으로 나타났다. 구체적으로 입지도시는 교통결절지로 일정한 구매력을 갖춘 청장년층이 많고 입지를 위한 대규모 토지가 형성되어 있다는 특징과 함께 일정수준 이상의 도시로서의 기능을 가지고 있는 곳일 가능성이 더 높아진다는 결론이 도출되었다. 최근 각 지방정부는 관중이 유입됨으로써 지역경제를 활성화시킬 수 있고, 반영구적인 시설이용을 통해 긍정적인 파급효과를 누릴 수 있으며, 이를 통해 도시경쟁력 향상이 기대될 수 있다는 점에서 대규모 프로스포츠시설 유치에 관심을 두고 있다. 본 연구결과는 도시경쟁력 향상에 대한 대안으로써 대규모 프로스포츠시설 유치정책이 지방정부의 매력적인 선택이 될 수 있다는 시사점을 제공하고 있다.
주택의 착공과 동시에 수분양자에게 주택을 분양하는 주택선분양제에서는 사업자가 분양의무를 이행하지 못할 위험이 항상 존재한다. 이러한 위험으로부터 수분양자를 보호하기 위해 주택분양보증제도가 도입 운영되고 있으나, 주택분양보증사고가 발생하면 수분양자 피해발생 등 여러 문제점이 발생한다. 따라서 주택분양보증사고에 대한 관심이 높지만, 지금까지 주택분양보증사고 발생요인에 대한 연구는 별로 없었다. 본 연구는 이러한 배경에서 주택분양보증사업의 사업장 특성과 사업자 특성 등의 자료를 기초로 주택분양보증사고에 영향을 미치는 요인을 분석하고 예측모형 개발의 가능성을 검토하였다. 분석방법으로는 이항로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결과 주택분양보증사고 발생은 주택분양사업장 소재지, 사업유형, 건설하는 주택의 유형, PF대출보증 유무 등의 사업장 특성과 시행사 시공사 신용등급, 주택건설 착공연도 등에 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 연구는 2012년부터 2014년까지 국민연금 임의가입자의 계약자 및 계약특성이 해약 행동에 미치는 효과를 로지스틱 회귀모형을 사용하여 분석하였다. 첫째, 남성이 여성보다 탈퇴 오즈가 낮으며 신규가입자 집단에서는 더 큰 차이를 보인다. 둘째, 연령이 증가함에 따라 탈퇴 오즈는 증가하다가 감소하는 특징을 보인다. 셋째, 예상 수익비의 증가는 탈퇴 행동을 억제하는 것으로 나타났다. 넷째, 2013년 국민연금과 기초연금 간 연계 안 발표 결과 전년도에 비해 탈퇴 오즈가 증가하였고 신규가입자 집단에서는 그 크기가 더 크게 나타났다. 다섯째, 17개 광역시 도를 기준으로 광역시 단위에 거주하는, 도시지역 가입자의 탈퇴 오즈가 낮은 것으로 나타났다. 한편, 가입기간과 기준소득 월액과 같은 계약특성의 경우, 탈퇴 오즈에 미치는 영향은 유의미하지만 크기는 작게 나타났다. 본 연구는 향후 임의가입자 유형별 관리방안에 대한 아이디어를 제시하고 특히 예상 수익비의 변화가 해약률에 미치는 영향을 예측할 수 있음을 보였다.
본 연구는 새로운 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오의 스토리라인을 기반으로 미래 토지피복변화를 예측하고, RCP 시나리오하의 미래 기후 및 토지피복 변화가 유역 내 유출량에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적을 둔다. RCP 4.5 및 8.5하의 기후 자료가 기후변화 시나리오로 사용되었고, 토지피복변화 시나리오는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 스토리라인과 로지스틱 회귀모형(LR)을 이용하여 개발된 모델에 의해 생성되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우로 두 가지 시나리오를 설정하고, 각각의 시나리오에 따른 대상 유역 내 유출량을 모의한 결과는 유출량의 계절적 변화를 뚜렷이 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가, 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 예측되었다. 반면 토지피복변화는 기후변화에 비해 상대적으로 유역 내 유출량 변화에 미소한 영향을 주지만, 강수 유무에 따라 유출량의 증가 및 감소 패턴이 뚜렷이 나타났다. 따라서 수자원 정책결정에 있어서 미래 토지피복변화에 따른 홍수 및 가뭄의 패턴에 적합한 수자원 정책이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.
토지이용과 피복 변화는 기후변화 영향을 증폭시키거나 완화시킬 뿐만 아니라, 기후변화와 함께 환경 변화에 영향을 주는 대표적인 인자들이다. 따라서 기후변화시나리오와 일관된 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 사용하는 것은 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 위해 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 IPCC의 5차 평가보고서에 제시된 RCP 시나리오의 사회경제 시나리오를 고려한 미래 도시성장을 예측 및 분석하는 것이다. 이를 위해 RCP 4.5와 8.5 시나리오의 스토리라인을 기반으로 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 설정하였다. 시나리오별 도시성장량은 지난 25년 간 1인당 도시면적과 GDP를 이용한 이중로그모델에 의해 도출되었다. 또한, 정부에서 제공된 미래 인구수 및 GDP에 의해 미래 도시 수요량이 추정되었다. 이렇게 추정된 수요량은 로지스틱 회귀분석에 의해 작성된 도시성장확률지도에 의해 공간적으로 배분되었다. 그 결과, 도시성장확률지도의 예측 정확도는 89.3~90.3%로 높게 나타났고, RCP 4.5의 예측 정확도가 RCP 8.5 보다 높게 나타났다. 또한, 2020년부터 2050년까지 도시지역은 꾸준한 증가세를 보였고, RCP 8.5 시나리오의 도시면적 증가율이 RCP 4.5 시나리오보다 더 높게 나타났다. 도시지역의 면적 증가는 주로 농지면적 훼손에 의해 발생되는 것으로 예측되었다. 특히, RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 농지뿐만 아니라 산지면적 훼손이 더욱 증가되는 것으로 예측되었다. 이러한 농지와 산지의 면적 감소는 지방도시에 비하여 광역도시에서 더 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 기후 및 토지이용 및 피복 변화의 복합적인 쌍방향 영향을 정량적으로 밝힐 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 건강에 대한 공간적 연구에서 통상적으로 사용되는 센서스에 기반한 지역 박탈지수의 대안으로 지역 주택가격이 사용될 수 있는지 평가하였다. 평가를 위해 개인을 1수준으로, 수도권의 보건소 구역을 2수준으로 하는 다수준 로지스틱 모델이 추정되었다. 다수준 모델에는 개인의 점심식사후 칫솔질과 치간실 사용을 설명하기 위한 개인수준의 변수들과 보건소 구역을 대표하는 사회적 박탈지수 및 지역주택가격 수준이 포함되었다. 추정된 모델들의 설명력은 Akaike Information Criterion (AIC)와 Bayesian Information Criterion (BIC)를 이용하여 평가되었다. 모델의 추정결과는 사회적 박탈지수 및 지역 주택가격이 모두 개인의 치아관리 행동을 설명하는 데 기여하나 지역 주택가격을 사용한 모델의 AIC 및 BIC가 통상적인 센서스 기반 지역 박탈지수를 사용한 경우 보다 낮은 것을 보여 주었다. 본 연구결과는 센서스에 기반한 박탈지수를 생성하는 데 사용된 센서스 변수가 시점의 차이 등의 이유로 적절하지 않을 경우 지역 주택가격이 지역의 사회경제적 수준을 대표하기 위해 대안적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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