연구목적:본 연구는 대용량 차량궤적 자료를 이용하여 동적 과속 위험성을 측정하기 위한 방법론을 개발하고, 개발된 과속 지표의 적용성을 증명하는데 있다. 연구방법: 개별 차량 궤적을 이용하여 차량의 속도 변화를 미시적 시공간으로 분석하고, 사고 위험성 관점에서 과속의 경계(즉, 경계속도)를 결정하였다. 결정된 경계속도를 이용하여 미시적 시공간 기반 과속 노출도 지표를 개발하였다. 연구결과: 검증 연구는 대용량 차량 GPS 궤적 자료와 실제 교통사고 자료를 이용하여 수행되었다. 분석결과, 개발된 과속 노출도 지표는 고속도로 교통사고에 대해 우수한 설명력 (R2=0.7)을 보였다. 이는 미시적 시공간 차원에서 과속이 분석되어야 함을 직접적으로 의미한다. 결론:차량 속도 상태의 시공간적 변화는 매우 가변적이다. 따라서 본 연구에서 제시된 방법론은 차량 궤적 자료를 이용한 미시적인 공간기반 교통사고 요인 및 사고 위험 노출도 분석에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Large-capacity public transportation systems, represented by urban metro lines, are the key to alleviating the significant increase in urbanization and motorization in China. But to improve the agglomeration effect of metro stations in a more accurate and targeted way requires scientific evaluation and classification of the surrounding areas of metro stations. As spatial and functional design are the core factors for urban renewal design, this study took Beijing as an example, using multi-source data to evaluate the morphology and functional composition surrounding areas of metro stations, and the Boston Consulting Group (BCG) matrix was used to classify and characterize each type of surrounding areas from morphological-functional dimensions. It shows a negative correlation of the mix-use index with the floor area ratio, and only about 20% of the areas achieve the ideal situation of high construction intensity with high mix-use diversity. Hoping to provide a reference for city managers and designers in dealing with the surrounding metro stations with different construction intensities in a more precise way.
최근 온도상승으로 인한 폭염 증가와 대기 풍속의 약화가 상호작용하면서 열환경과 미세먼지(PM10)가 문제가 되고 있다. 도시지역 내에서 다른 지역들보다 온도와 대기오염 농도가 높은 도시열섬과 도시오염섬 현상이 나타나고 있음이 알려져 있으나, 공간데이터로 구축 가능한 미세 자료의 부족 등으로 이를 함께 살펴본 연구는 많지 않았다. 최근 위성영상과 민간통신업체의 인프라에서 측정한 빅데이터들이 생산되면서 온도와 대기오염에 대한 세밀한 공간분포 분석이 가능하게 되었다. 이에 본 연구는 부산광역시를 대상으로 도시열섬과 도시오염섬의 공간적 분포패턴을 살펴보고 두 현상의 분포 특성을 비교 분석하고자 하였다. 연구에는 Landsat 8 위성영상의 지표면온도와 민간자동관측시스템에서 도출된 대기온도, 미세먼지농도 데이터를 30m*30m 단위로 격자화하여 공간분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시열섬과 도시오염섬이 동시에 발생하는 대표적인 지역들로 취약 주거지역과 공업지역들이 다수 포함되어 있었다. 부산시의 대표적 주거 취약지역으로 알려진 서동, 반송동 등의 주요 정책이주지가 포함되었는데 해당 지역은 소규모 필지에 건축물의 밀도가 상당히 높은 지역으로 통풍, 환기 등에 문제가 많은 주거지역이다. 이러한 지역의 주민 중 상당수는 폭염과 대기오염에 대한 대응 능력이 낮아 관련 정책 수립 시 우선적으로 이 지역들이 고려될 필요가 있다. 도시열섬과 도시오염섬의 동시발생지역에 포함된 공업지역들은 콘크리트나아스콘 기반의 불투수면의 비중이 높고, 식생이 부족할 뿐 아니라 교통량도 많은 것으로 나타났다. 도시열섬과 도시오염섬 분석에 대한 신뢰성을 살펴보기 위해 핫스팟분석을 진행한 결과, 99.96% 이상의 지역이 99% 신뢰수준의 핫스팟지역에 해당함을 확인할 수 있었다.
최근 건축정보 분야에서는 터널, 교량 등 도시의 인프라에도 건축정보모델링(BIM: Building Information Modeling)이 적용되면서 대형화된 도시 건축물의 유지 및 관리를 위해 BIM 뿐만 아니라 건물의 외부환경에 대한 정보가 필요하게 되었다. 또한, 건축물정보모델 및 도시/지리정보 모델 간 정보의 상호운용성을 바탕으로 다양한 시뮬레이션 및 도시계획, 국토보안 등 기타 응용프로그램에서의 상당한 이익과 발전을 가져올 수 있다는 관점에서 공간정보와 빅 데이터의 융합은 강한 잠재력을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 건축정보 분야의 개방형 BIM(open BIM) 표준모델인 IFC(Industry Foundation Classes)와 GIS분야의 표준모델인 CityGML의 정보를 효율적으로 연계하기 위해 IFC와 CityGML, LandXML의 정보체계 및 형상표현의 차이점을 비교분석하였으며 공간정보 분석을 위한 객체기반의 건축 도시통합모델의 개발방향을 제시하고 BIM과 GIS 간의 기초 융합전략 및 활용방안을 마련하고자 하였다.
최근 차별화된 영역에 대한 요구와 보안 등의 다양한 원인으로 증가하고 있는 게이티드 커뮤니티는 지역사회에 위화감을 조성하고 통행제한과 주변지역 단절 등을 야기한다는 문제점도 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 유동인구 빅데이터를 이용하여 활력도를 분석하고, 네트워크 분석 및 사회연결망분석을 이용하여 보행자의 접근성을 분석함으로써 게이티드 커뮤니티가 주변지역에 어떠한 공간적 영향을 미치는지 실증적으로 고찰하였다. 분석결과 대상 지역 내 전체적인 활력도는 용도지역과 건물 용도의 영향을 크게 받는 것으로 나타났으나, 아파트 단지에 초점을 맞추면 같은 용도지역이라도 단지의 형태가 외부에 개방적일 때 유동인구가 많아 활력도가 높은 것으로 나타났다. 접근성 측면에서 살펴보면 게이티드 커뮤니티의 개방을 가정했을 때, 물리적인 연결성이 개선됨에 따라 보행자가 선택할 수 있는 도로가 많아지고, 단절되었던 공간에 통행과 교류가 발생하면서 접근성이 향상될 수 있음을 확인하였다. 재산권 존중과 주거환경 개선의 가치도 소중하지만, 개선 가능한 지역의 투과성을 어떻게 도시 공공성 향상에 반영할 수 있을지에 대한 고민과 함께 지역사회와 공존할 수 있는 공동체의 가치와 방향에 대한 검토가 필요하다.
도로표지 안내지명은 운전자의 경로안내를 목적으로 도로표지에 사용되는 행정구역명, 시설물명, 도로명 등을 말하며, 도로표지 간의 연계성 확보를 위하여 안내지명의 선정방법과 공간적 영향권에 대한 기준 설정이 매우 중요하다. 하지만 도시부 주요시설물에 대한 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준이 제대로 설정되어 있지 않아 주요 시설물의 신규건립 또는 이전으로 인한 해당 주변 도로표지들의 신규 설치 및 안내지명 정비 범위를 정하기가 어려운 실정이다. 또한 정부 3.0의 빅데이터 활용이라는 측면에서도 현재 운영 중인 도로표지관리시스템 데이터베이스의 적극적인 활용이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 도시 규모에 따른 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준을 설정하기 위하여 기존의 통상적인 설문조사 방법이 아닌 도로표지관리시스템 데이터베이스 기반의 공간적 영향권 기준 설정 방법론을 제안하였다. 도로표지 안내지명의 이용 빈도가 가장 높은 "시청"이라는 주요시설물을 이용하여 전국 84개 도시를 대상으로 해당 안내지명의 공간적 영향권 기준을 제시하였다.
본 연구는 창원시 도시지역을 대상으로 도시공간을 고려한 야간시간대의 도시열섬특성을 파악하기 위해 1:1,000 축척의 토지이용도 및 토지피복도와 DTM, 그리고 ASTER 위성영상에서 추출된 야간시간대의 지표온도자료를 활용하였다. 분석결과에 따르면, 야간시간대는 건물이 밀집되어있는 단독주거지역이 상업지역이나 공공시설지역보다 열섬강도가 높았고, 이것은 에너지소비에 의한 인공열 방출이 열섬형성에 많은 영향을 미치기 때문으로 판단된다. 또한 이러한 점 때문에 공업지역에서는 건물은 가동시간에 따라 온도차이가 매우 크게 나타났다. 한편, 도시녹지지역과 하천지역은 도시열섬을 완화하는 냉각효과가 있는 것으로 확인되었으며, 열섬강도가 높은 지역에 녹지 및 수변공간의 조성으로 열섬강도를 낮출 필요가 있을 것으로 판단된다. 이상과 같은 결과는 야간시간대의 도시열섬을 완화하는데 있어 개발계획 수립시 효율적인 공간활용을 위해 기초자료로 이용될 것으로 사료된다.
역학 모델은 질병 확산에 대한 시뮬레이션 및 관련 방역대책을 수립하는데 유용하며, 개체들의 접촉을 통해 전파되는 질병의 공간 확산에 대한 자세한 이해를 가능하게 한다. 이 연구에서는 공간에서 개체 간의 상호작요에 의한 결과로 메르스 전염병의 확산을 실시간적으로 시뮬레이션하기 위해 공간 빅데이터와 통합된 행위자 기반 공간 모델을 제안하고자 한다. 설계된 모델은 모집단, 시간, 공간이라는 세 요소를 고려하여 병원간의 직접접촉을 묘사하였다. 모집단의 역학관계는 2015년 서울특별시에서 발생한 메르스 사례를 기준으로 하였으며, 도로를 이동하는 사람과 메르스 환자가 발생한 병원과의 직접접촉으로 전염병이 전파하는 것으로 설계하였다. 모델을 이용하여 메르스 발생 상황을 예측하면서 시계열별로 실제 메르스 확산과 본 모형의 결과를 비교분석 하여 모형의 타당성을 검증하였으며, 다양한 시나리오를 적용해서 모의실험을 수행하였다. 메르스 발생 상황에서 방역 전략을 선정하기 위해 제시된 방법을 이용하여 방역조치를 다양하게 실험하는 것은 메르스 확산을 통제하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구에서는 COVID-19 확산에 따른 정부의 사회적 거리두기 조치가 도시민들의 공간이용행태에 미친 영향을 서울시 생활인구 자료를 이용하여 분석한다. 생활인구는 서울시와 KT가 공공빅데이터와 LTE시그널 데이터를 이용하여 추계한 특정시점, 특징지역에 존재하는 모든 인구이다. 커널밀도추정과 공간자기상관을 이용하여 COVID-19 유행 전후인 2019년과 2020년의 주중 주간생활인구를 분석한 결과, 2019년과 2020년의 생활인구분포는 전반적으로 유사한 패턴을 보였다. 이는 정부의 사회적 거리두기 조치가 COVID-19 확산을 통제하면서도 어느 정도 정상적인 활동을 가능하게 했다는 것을 의미한다. 그러나 2020년과 2019년의 차감생활인구에 대한 분석 결과는 미시적 차원에서 다른 결과를 보여주고 있다. 상업시설과 업무시설이 밀집한 지역에서는 주간생활인구가 감소하였으며 주거지역에서는 증가한 것으로 나타났다. 이는 COVID-19 사회적 거리두기 조치가 공간적으로 균등하지 않은 영향을 발생시켰다는 것을 의미한다. 공간회귀분석을 통해 지역, 토지이용, 경제, 교육, 접근성 특성의 생활인구 변화 영향을 분석한 결과, 상업과 업무시설 밀도가 높을수록, 규제를 받는 업종들과 비대면 수업을 하는 학교와 대학교가 많을수록 주간생활인구가 더 감소한 것으로 나타났다. 반면, 재택근무와 야외활동 증가로 주택과 공원이 많을수록 주간생활인구가 더 증가한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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