본 연구는 청주시를 사례로 새주소 체계의 도로명에 대해 지리적 특성을 중심으로 유형을 분류하고, 각 유형별 공간적 특성을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시에 도로에 부여된 183개의 도로명에 부여된 사유를 대상으로 도로명의 지리적 특성을 바탕으로 대분류와 세분류 유형으로 나누고 각 분류별 유형의 지리적 특성과 공간적 관련성을 분석하였다. 본 연구를 통해서 새주소체계의 도로명은 지역과의 밀접한 관련속에서 정해져야 하는 중요한 지리적 실체이며, 지역의 지리적 특성을 반영하고 있는 하나의 지명인 동시에 지역적 특성의 공간 분포와 패턴을 이해하는데 필요한 중요한 기본적인 지리정보임을 제시하였다. 따라서 앞으로 도로명 주소 사용의 확산과 안정적 사용을 위해 지리적 특성이 충분히 반영된 도로명 사용이 필요하며 도로명 변경 및 제정 과정에서도 지리적 특성을 반영하는 노력이 체계적으로 이루어져야 한다. 또한 새주소 체계에서의 도로명은 지명으로서의 가치뿐만 아니라 공간분석까지 다양한 지리적 연구에 기여할 수 있는 지리적 실체이다.
Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.
공간회귀모형은 공간가중행렬을 통해 공간관계를 명시적으로 정량화한다는 점에서 타 모형과 뚜렷하게 구별되는 강점이 있는 동시에, 공간가중행렬 구성에 자의성이 개입된다는 약점을 가지고 있기도 하다. 본 연구에서는 공간가중행렬의 구성에 따라 모형 적합도가 어떻게 변화하는지 인천시를 사례로 실증적으로 검토하였다. 또한 인근지역 범위 설정에 따라 공간시차모형(spatial lag model) 또는 공간오차모형(spatial error model) 중 어떠한 모형이 보다 우수하게 나타는지 검토하였다. 분석 결과, 토지가격 추정에 있어 인근지역 범위를 좁게 파악하는 공간가중행렬을 구성할수록 모형 적합도가 전반적으로 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 공간적 이질성이 심한 지역은 공간오차모형의 적합도가 보다 우수한 것으로 파악되었다. 공간적 이질성이 심한 지역은 동질적 성격을 갖는 하부 인근지역으로 세분함으로써 그러한 이질성을 완화시킬 수 있었고, 그 결과 공간오차모형보다 공간시차모형의 적합도가 우수하게 나타날 수 있음을 밝혔다.
본 연구는 협동적 상호작용 중심의 교수-학습을 통해서 학습자의 지리개념과 근접발달영역이 어떻게 발달하는가를 살펴보았다. 연구 결과, 학습자의 개념발단은 인지구조 수준이 논아질수록 일상적인 개념에서 벗어나 지리적 개념을 표현하는 과정으로 이루어졌다. 지리적 개념의 표현은 구체적인 사실들에서 하위요소개념. 그리고 기본요소개념의 위계적인 순서로 상향 발달하였으며, 발달 과정에서 학습자가 인지구조로 내면화하는데 가장 어려운 개념은 기본요소개념이었다. 학습자의 수도권 개념에 대한 근접발달영역은 9개 유형으로 나타났다. 근접발달영역은 사전 인지구조가 지리적 개념을 얼마나 더 많이 그리고 더 체계적으로 표상하는가의 질적 차이에 따라 다르게 발달했다. 지리개념 발달은 학습자의 사전 인지구조보다는, 교수-학습을 통해서 자신의 인지구조를 얼마나 적극적이고 능동적으로 재구성하느냐에 달려 있었으며, 표상한 개념의 양적 증가를 바탕으로 한 질적 변화의 과정으로 이루어졌다.
도시화 지역은 지역발전과 더불어 공간적 범위가 확대되고 있다. 수도권 역시 예외는 아니어서 1960년대 이후 우리나라의 경제개발을 주도하며 도시화 지역의 공간적 범위가 확대일로에 있다. 그러나 도시화 지역의 공간적 분포를 평가함에 있어 그 분포 양상이 집적형태인지 임의적 형태인지 아니면 분산된 형태인지는 정확히 판단하기 어렵다. 즉, 시기가 지남에 따라 도시화 지역이 확대되기는 하지만 정량적으로 그 분포를 판단하기란 쉽지 않다. 본 연구는 GIS의 통계적 분석 기법을 이용하여 도시화 지역의 확대와 성장이 도시화 지역의 분포 패턴에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴보고자 하는 것이다. 시계열적 도시성장 과정에서 수도권 내 도시화 지역의 분포패턴을 파악하고자 래스터 기반의 GIS 분석방법, 방격 분석(quadrat analysis), 그리고 최근린 분석(nearest neighbor analysis)을 사용하였다. 실험 결과 수도권의 도시화 지역의 집적정도는 1980년대 초반까지는 증가하다가 그 후로는 약화되는 것으로 분석되었다. 또한 1980년대 중반 이후 수도권 내에서는 외연적 성장이 약화되고 비지적 도시성장 또는 도로망과 연계한 소규모 개발이 증가함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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