본 연구의 목적은 대전광역시를 사례로 도시환경 개선을 위한 도시 바람길숲 조성 계획기법을 개발하고자 하였다. 미세먼지 및 폭염 공간분석을 통해 상대적으로 심각한 집중지역의 유역권을 공간단위로 도출하였고, 해당 유역권 내 찬공기 유동 잠재성이 있는 지역을 바람길숲 조성 대상권역으로 선정하였다. 미세먼지 극심지역은 대덕구 대전산업단지 재생사업지구, 유성구 대덕테크노밸리 일대가 해당되었다. 폭염 발생 우심지역은 대덕산업단지(목상동), 대전산업단지 재생사업지구(대화동), 오정동 밀집주거지(오정동) 일대가 해당되었다. 대전 지점 자동기상관측장비(AWS) 측정 결과 낮과 밤의 평균 풍속은 0.1-1.7m/s, 밤 시간 바람 유동이 낮보다 저조하였고, 밤에 외곽 산림에서 생성되는 찬공기의 이동을 원활하게 유도하는 바람길숲 계획이 필요하였다. 대전광역시 미세먼지·폭염 집중관리 권역은 대전천 권역, 유등천 권역, 갑천-유등천 권역, 갑천 권역으로 총 4개 권역이었다. 바람길숲 조성계획 사례는 4개 권역 중 대전광역시 구도심이며, 바람길 조성 효과가 높을 것으로 추정되는 갑천-유등천 권역을 대상으로 제시하였다. 갑천-유등천 권역은 계족산 서사면 산림, 우성이산 남사면 산림에서 생성된 찬공기를 갑천, 유등천과 가로숲을 통해 연결하여 도심으로 찬공기 확산될 수 있도록 바람길숲을 계획하였다. 바람길숲 대상 권역 선정 후 해당 권역 내 기후톱지도, 바람형성기능 평가도 작성, 바람장미(밤) 현황 파악, 미세먼지 발생현황, 지표면 온도 분포현황을 상세하게 파악하였다. 이를 통해 바람길숲 계획 구상 및 유형별 세부 대상지를 파악하였다. 그리고 바람길숲 유형별 조성방향 설정과 조성방향에 따른 세부 실행계획을 수립하였다.
최근 기후변화 문제가 심각해짐에 따라 이산화탄소(carbon dioxide, CO2) 배출량 감소를 위한 CO2 배출량 역학 위성자료를 기반으로 파악하는 연구가 진행되고 있다. 또한 수치로 제공되는 CO2 배출량을 추정 및 매핑(mapping)하여 공간적인 패턴을 분석하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2020년까지 한반도의 CO2 배출량을 추정 및 매핑하였다. CO2 배출량을 공간적으로 추정 및 매핑하기 위해서 야간 조도(nighttime light, NTL)와 식생지수를 결합한 지수 enhanced vegetation index adjusted nighttime light index를 사용하여 NTL이 관측된 지역과 관측되지 않은 지역 모두를 매핑하였다. 공간적으로 CO2 배출량을 추정 및 매핑하기 위해 한반도의 연간 총 배출량을 계산한 결과 2013년부터 2017년까지 11% 증가, 2017년부터 2020년까지 13% 감소하였다. 매핑 결과로 한반도 CO2 배출량 공간적 패턴이 도심지에 집중되어 있는 것을 확인하였다. 지역별 증가와 감소를 분석하기 위해 도심지를 포함한 17개의 지역으로 나눈 결과로는 수도권에서 한반도 CO2 배출량의 약 40%를 차지하고, 2013년 대비 2020년에 가장 큰 변화를 보이는 지역은 세종시가 96% 증가를 나타내고 있다.
연구목적: 비만클리닉에 내원한 여성들을 대상으로 식이제한 태도 및 우울증상, 스트레스 등 심리적인 문제들에 대한 특성을 파악하고 비만과의 상관관계를 조사하고자 본 연구를 시행하였다.방 법: 2001년 5월 한 달 동안 아주대학교병원과 서울 시내에 소재한 비만 클리닉에 내원한 여성 150명을 대상으로 사회인구학적 특성 및 신체적 특성, Three Factor Eating Questionnaire, Symptom Check List-90-R(SCL-90-R), 스트레스 인지척도 등을 설문 조사하였고 저자가 Hamilton Depression Rating Scale를 측정하였으며, 이 중 설문지의 답을 충실히 기입한 116명을 대상으로 하였다. 결 과: 연구대상 중 체질량지수 $25.0kg/m^2$ 이상인 비만군은 50.0%였으며, 연령이 증가함에 따라 체질량지수가 증가하였다(p<0.001). 정상이하 체중군에서 미혼인 경우가 48.8%로 비만군 13.8%에 비해 유의하게 높았으며(p<0.01), 흡연률 및 음주율과 체질량지수와는 유의한 관계가 없었다. Three Factor Eating Questionniare는 체질량지수와 체지방과 비교해 볼 때 유의한 차이를 보이지 않았으나, Factor 2(Disinhibition)와 Global Severity Index(r=0.27, p<0.01), Factor 3(Hunger)과 Global Severity Index(r=0.24, p<0.01)와는 각각 유의한 상관관계가 있었다. 체질량지수에 따른 Symptom Check List-90-R의 각 증상척도는 편집증 척도만이 과체중군과 비만군 간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 대상군 모두 Symptom Check List-90-R의 전체 척도가 50점 이하였으나 각 증상척도는 정상이하 체중군과 비만군이 과체중군에 비해 높은 경향이 있었다. Global Severity Index와 Hamilton Depression Rating Scale(r=0.75, p<0.01), Global Severity Index와 스트레스 인지척도(r=0.32, p<0.01) 간에 각각 유의한 상관관계가 있었다. Hamilton Depression Rating Scale를 체지방 정도에 따라 정상군과 비만군 두 군으로 나누어 비교한 결과 비만군에서 우울증상이 유의하게 높았다(p<0.05). 스트레스의 정도는 체질량지수 및 체지방과 유의한 차이가 없었고 대상군 모두 높은 스트레스를 느끼고 있는 것으로 나타났으며, 스트레스 인지척도가 Factor 2(r=0.29, p<0.01) 및 Factor 3(r=0.37, p<0.01)과 유의한 상관관계가 있는 것으로 보아 스트레스가 식이제한 태도에 영향을 미치는 것으로 생각된다. 또한, 스트레스 인지척도가 Symptom Check List-90-R 중 우울척도, Global Severity Index 및 Hamilton Depression Rating Scale와도 유의한 상관관계가 있는 것으로 보아 스트레스가 심리적인 특성에 영향을 미치는 것으로 생각된다(r=0.33, r=0.32, r=0.34, p<0.01). 결 론: 비만한 사람들은 우울을 비롯한 심리적 고통을 더 많이 가지며 스트레스 점수가 높고, 이는 식이제한 태도와도 관계가 있을 것으로 생각된다. 향후 비만클리닉을 방문하는 사람들의 정신과적 문제에 대한 적극적인 평가 및 정신과적 개입이 필요할 것으로 생각된다.
최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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