기후변화에 의한 기상이변으로 현 세대와 미래세대가 직면하게 될 악영향을 최소화하기 위한 적응 조치의 기초 자료로 활용하기 위해 본 연구는 전국을 대상으로 한 '물 관리 취약성 평가'를 실시하였다. 취약성 평가는 치수와 이수로 나누어 평가하였으며, 각 부문에 해당하는 대용변수를 선정하여 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 하여 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취합된 자료는 표준화 과정을 거쳐 델파이 조사에서 도출된 가중치를 고려하여 취약성을 산정하였다. 치수 취약성은 적응능력에 대한 기여도가 가장 크게 나타났으며, 미래기후에 대한 분석을 통해 강원도 일부 지역에서 취약성이 증가하는 것으로 나타났다. 이수에 대한 취약성은 기후 노출에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 충청북도와 대전, 대구광역시, 경상남도 일부 내륙지역의 경우 2020년에 증가하는 추세를 보였다. 본 연구는 전국을 대상으로 하여 상대적인 취약성을 평가하고 공간적인 분포를 살펴볼 수 있다는 점에서 지자체가 기후변화 적응 세부시행대책을 수립함에 있어서 어떤 부문에 더욱 투자해야 하는지를 파악하는데 도움을 줄 수 있다.
논문에서는 북한지역에서의 미래 기후변화에 따른 재해영향 정도를 평가하기 위해 WMO에서 제공하고 있는 북한지역의 각 관측소별 기후자료를 수집하여 북한의 시계열자료를 수집하였고, RCP기후변화시나리오를 이용하여 북한에서의 기후변화의 변동성 및 이로 인한 재해가 발생되었을 때 지역의 재해 취약성을 이용하여 기후변화가 재해에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 평가하기 위해 북한의 11개 행정구역을 대상으로 각 단계별로 설계강우부하, 인간위험지수(Human Risk Index; HRI), 재해영향지수(Disaster Impact Index; DII)에 대해 평가를 수행하였다. 그 결과 Future 1기간일 때 자강도가 보통(C등급)에서 위험(B등급)으로 상승했다. Future 2일때 황해북도는 그대로 위험하다고 나타났고 강원도와 황해북도의 등급이 보통(C등급)으로 상승했다. Future 3의 경우 평양시가 보통(C등급)에서 안전(D등급)으로 하강하였으며, 함경남도와 개성시가 위험(B등급)에서 보통(C등급)으로 하강, 강원도, 자강도가 보통(C등급)에서 안전(D등급)으로 하강, 평양시가 보통(C등급)에서 안전(D등급)으로 하강하리라 전망되었다.
명(明) 태조(太祖) 주원장(朱元璋)이 계획하여 벽돌로 축조한 도성(都城)인 난징(南京) 명성곽(明城郭)은 전체 길이가 35.267km에 이르며, 600여 년의 시간이 흐른 현재 2/3가 남아 있다. 1988년 난징 명성곽이 국가문화재(全國重點文物保護單位)로 지정된 이후 난징시는 본격적으로 성곽 보존계획을 수립 실행함으로써 역사도시로서의 가치를 회복해가고 있다. 이 연구에서는 역사도시이면서 성곽도시인 난징이 역사문화유산으로서 성곽의 보호를 위한 원칙과 법적 기반을 마련해 온 과정에 주목하였다. 수립된 계획이 실행단계에 이르기까지 나타나는 문제점을 다양한 논의를 통해 극복하는 과정은 우리나라 성곽 보존정책의 수립과 시행에 시사점을 줄 수 있기 때문이다. 논의 결과, 난징시는 도시경관과 생태환경을 연계하여 성곽유산이 역사문화를 유지할 수 있도록 중장기 계획과 구역별 보호를 위한 단기적 세부계획을 수립하여 실행하고 있었다. 또한 유적 자체의 개별적 보호를 넘어 역사문화환경을 고려한, 점 선 면이 결합된 입체적인 보호체계로 문화유산의 보호와 개발이라는 두 가지 목표를 실현하고 있음을 확인하였다. 이로써 난징은 역사문화환경 조성이라는 성과를 도출하였고, 역사도시이자 성곽도시로서의 이미지를 만들어가고 있음을 알 수 있었다.
실학자 다산 정약용의 수많은 사회개혁책 중에서 세법의 부분은 바로 기본 전세 외에도 갖가지 명목으로 납부하게 되는 부가세로 인해 고통 받는 백성들의 부담을 덜어주기 위해서 반드시 필요했던 것이다. 본 연구는 다산 정약용의 세법에 대한 개혁책 제시를 기초로 하여 조선시대 백성의 부담을 가중시켰던 각종 부가세를 검토해 보고자 하였다. 본 연구의 이러한 목적달성을 위해 한국고전번역원에서 번역한 다산 정약용의 "목민심서"와 "경세유표"를 참고하여 검토하였다. 본 연구를 검토하는 과정에서 당시 백성들의 조세부담을 가중시켰던 것에는 기본 전세 외에 지방재정기구였던 민고에서 징수한 각종 부가세가 있었다. 본 연구에서는 이러한 부가세들을 연일현감 정만석이 올린 상소내용과 정약용의 전라도 강진 유배시절 조사한 조세자료를 기초로 작성한 금산현 민고절목을 검토하였다. 이러한 검토를 통해 전세 외에도 백성들의 고통을 가중시켰던 민고의 폐단을 개혁하려는 다산 정약용의 참된 실학자다운 면모를 다시금 깨닫게 되는 것에 그 의의가 있다.
생태학 분야에서는 생물의 분포, 변동, 서식환경요인의 변화, 등의 여러 종류의 데이터들이 수집되고 있는데 데이터의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용형태도 다양하게 나타나고 있다. 근래에 들어 각 종 측정기기들이 개발되면서 생태조사 분야에서도 데이터의 양이 급증하는 시점에 있다. 수생태계 분야에서도 전통적인 생물상조사의 데이터는 크게 증가하지 않고 있지만 자동측정센서가 개발된 항목의 경우에는 데이터가 급증하는 단계에 있다. 수생태계에서 흔히 조사되는 플랑크톤의 군집구조 자료를 보면 하나의 조사대상 시료에서 출현하는 종의 수가 50 종정도에 이르며 각 개체의 종을 육안으로 확인하고 있으므로 종조성조사는 아직 자동화가 어렵다. 그러므로 플랑크톤 자료의 특성은 조사의 시료수(case)는 적고 측정항목(변수 variable)이 많은 특성을 가진다. 반면에 센서가 개발된 수질과 관련된 항목들은 자동측정설비가 확대되고 있어 변수는 적지만 장기간의 time series 들이 수집되고 있다. 녹조현상이 관심을 끌면서 여러 곳에 식물플랑크톤의 양을 측정하는 chlorophyll 센서가 설치되고 있는 것이 대표적인 사례이다. 그 외에 정량화되지 못하는 정성적 자료들도 수집되고 있으며 자료수집방법의 표준화도 미흡한 예가 많이 있고, 자료의 형태가 다양하여 데이터의 관리와 활용을 어렵게 한다. 환경부는 전국의 주요 하천 지점에서 정기적으로 수질을 측정하여 공개하고 있으며, 일부 지점에는 자동수질측정시설을 설치하여 측정의 빈도를 높이고 있다. 하천이나 호수에서 센서를 이용한 고빈도 모니터링은 그 동안 인지하지 못하였던 단기적 생태계 변화에 대해 새로운 정보를 제공하여 연구의 장르를 넓혀 가고 있다. 도시하천에서 산소를 측정한 사례를 보면 강우 시에 일시적으로 산소가 고갈되는 현상이 관찰되며, 부영양한 호수와 하천에서는 주야간 산소의 급격한 변동이 생태계 스트레스 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 식물플랑크톤 센서의 연구에 의해 단기적인 변동이 크게 나타나고 있음이 새로이 밝혀지기도 하였다. 데이터의 수집과 활용도를 높이려는 노력도 이루어지고 있다. 과거에는 개인단위로 이루어지던 연구가 이제는 데이터를 수집하고 공유하는 플랫폼이 만들어 지면서 공동연구가 확대되고 있고, 국제적으로 지역을 초월하는 공동연구도 가능하게 되었다. 국제호수관측망학회(Global Lake Ecological Observatory Network, GLEON)이 그 사례이며 세계 여러 나라의 학자들이 참여하여 국제적으로 데이터를 공유하고 공동연구를 촉진하는 역할을 하고 있다. 생태계데이터의 증가는 생태학자들의 연구역량을 초과하는 데이터의 관리와 활용의 능력을 요구할 것이며 환경 생태 IT 분야의 융합연구의 필요성이 크게 대두되고 있다. 그간 데이터베이스의 구축에는 일부 성과가 있었으나 아직 수집된 데이터의 활용도를 높이고 타분야와의 협력연구 시너지를 확대하려는 노력은 부족하다. 이제는 데이터의 수집과 저장뿐 아니라 데이터의 활용도를 높일 수 있도록 학제적 협력연구를 촉진하는 off-line 모임도 확대할 때이다.
본 연구는 중국이 저탄소 경제를 제안한 지 10 여년이 지난 1985년부터 2016년까지의 중국의 탄소 배출과 탄소 배출에 영향을 주는 요인에 대해 분석한다. 중국은 동 기간 동안 산업 발전이 빠르게 진행되었으며 탄소 배출과 관련된 여러 가지 문제가 나타났고, 이제 저탄소 경제가 중국 경제 발전의 주요 과제가 되었다. 본 연구는 저탄소 경제이론 및 산업계에 영향을 미치는 요인을 바탕으로 중국의 조사 연감에서 관련 데이터를 선택하였다. 시계열 모형을 사용하여 중국의 탄소 배출에 대한 영향요소를 분석하였다. 관련 산업의 혁신이 계속되면서 전기와 같은 그린에너지의 사용을 증가 시켰지만, 석탄은 여전히 소모된 에너지에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 에너지 사용효율이 증가하고 산업연구 개발 투자 강도가 해마다 증가하였지만 탄소 배출도 매년 증가하고 있다. 탄소 배출에 영향을 미치는 가장 큰 요인은 산업이라는 고정관념이 있으나, 본 논문을 통해 중국의 탄소 배출에 대한 산업의 영향이 점차 감소하고 있음을 발견했다. 또한 공업에서의 탄소 배출을 통제하는 동시에 기술개발을 계속 향상시키고, 다른 업종의 탄소 배출도 중시해야 하는 것이 전체 탄소 배출을 감소시키기 위해 필수라는 점을 발견하였다. 실증연구 결과를 기반으로, 데이터의 본질부터 시작하여 고정관념을 바꿀 수 있다면 저탄소 지속발전 경제에 좀 더 빨리 도달하게 될 것이다.
오늘날 부동산 특히 주택과 관련한 많은 정부정책이 발표됨에 따라 주택시장에서의 가격에 대한 관심이 매우 높아졌다. 이에 본 연구에서는 소득의 불안정성과 부동산가격변동에 대한 심리상태와 부동산보유비중의 조정의향 간의 관련성을 분석하여 정부정책의 실효가능성을 살펴보고자 한다. 먼저 선행연구 검토를 통해 주요 변수를 추출하고 설문조사를 통해 자료를 수집하여 경로분석을 실시하였다. 분석결과 현재의 소득의 불안정성은 부동산가격변동에 대한 태도에 음(-)의 영향을, 부동산보유비율조정의향에는 양(+)의 영향을 미쳤으나, 부동산가격변동에 대한 태도가 부동산보유비율조정의향에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 이에 연령대와 부양가족 수를 각각 2분하여 집단간 차이분석을 실시하였으며, 분석결과 부동산보유비중 의사결정은 연령대가 높은집단과 부양가족수가 많은집단에서 소득불안정성과 부동산가격변화에 대한 태도에 의해 영향을 받아 집단 간 차이를 보였다. 본 분석 결과는 정부의 부동산 정책 수립방향 설정과 각 가계의 부동산 관련 의사결정에 기초자료로 활용하는데 도움이 될 것이다. 한편 본 연구는 횡단면분석만을 실시한 한계점을 갖고 있으며 향후에는 시계열적 변화와 지역간 인식의 차이 등을 분석하고자 한다.
소셜미디어의 유형이 다양해지면서 소셜미디어를 활용하여 소비자의 구매 결정을 유도하기 위해서는, 소셜미디어에 대한 유형별 이해와 좀 더 세분화된 전략 도출이 필요하다. 본 연구에서는 소셜미디어를 표현형 소셜미디어와 관계 및 공유형 소셜미디어 두 가지 유형으로 분류하고, 소비자 구매 결정과 유형별 소셜미디어 언급량 간의 상호 영향력에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 서울시 공유 자전거인 따릉이 데이터와 소셜미디어 상에서 해당 공유 자전거의 일별 언급량 데이터를 활용하였으며, 외생변수 벡터 자기회귀 모형(VARX)을 적용해서 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 표현형 소셜미디어 언급량 증가는 신규 가입과 대여 건수 모두에 긍정적인 영향을 주는 반면, 관계 및 공유형 소셜미디어는 공유 자전거의 신규 가입에는 오히려 부정적인 영향을 주고 대여 건수 증가에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 신규 가입자는 두 유형의 소셜미디어 내 제품 언급량 증가에 긍정적인 영향을 끼치는 반면, 대여 건수는 유형에 상관없이 소셜미디어 내의 제품 언급량에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과는 신규 가입과 구매를 유도하기 위한 세분화된 유형별 소셜미디어 전략 도출에 활용될 수 있으며, 최근 급성장하고 있는 공유 경제 산업 내의 소셜미디어 마케팅 전략 수립에도 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
이 연구는 DEA-Malmquist 분석 모형을 이용하여 2017년부터 2019년까지 3년간 패널데이터를 이용하여 한국자산관리공사 지역본부의 조세정리사업에 대한 효율성과 생산성의 지수 변화를 분석하였다. DEA 분석 결과에 따르면, 한국자산관리공사 지역본부 조세정리사업의 CCR 모형에 의한 효율성의 평균은 2017년 0.671, 2018년 0.772, 2019년 0.699으로 나타났고, BCC 모형에 의한 효율성 평균은 2017년 0.798, 2018년 0.851, 2019년 0.771로 나타났다. Malmquist 생산성 지수를 분석한 결과는 시계열 평균 생산성 지수 MPI는 4.5% 증가하였다. 이러한 결과는 순수효율 성변화의 감소 보다는 기술효율성의 변화, 기술 변화, 규모효율성의 증가에 원인이 있는 것으로 보여진다. MPI의 변화를 연도별로 살펴보면, 2017-2018년에 14.6%의 감소를 보였으나, 2018-2019년에는 27.8%로 크게 증가하였다. 공기업의 구체적인 조세사업의 DEA 분석의 결과를 통해 한국자산관리공사의 각 지역본부가 상호 벤치마킹을 통해 업무역량을 강화하는데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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