본 연구에서는 가변적 공간 단위의 문제를 고려한 시공간 자료 분석 방법을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 기존의 시계열 연구에서는 행정 구역 신설이나 경계 변동같은 공간 단위(areal unit)의 가변성을 제대로 반영하지 못했기 때문에 속성 자료와 공간 자료의 불부합 현상이 있었다. 지역의 공간적 특성과 시공간적 변화를 지가 변동분석을 통하여 살펴보기 위해서는 분석 공간 단위의 가변성에 영향을 받지 않도록 개별적인 정보를 유지할 수 있는 시공간 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 기본 격자로 공간 단위를 구성함으로써 분석 기준 시점의 속성 자료와 공간자료를 일치시킬 수 있었기 때문에 ‘가변적 공간 단위의 문제’를 보완할 수 있었다.
지가는 도시의 구조와 변화를 읽어 낼 수 있는 공간 텍스트이다. 본 연구의 목적은 대구시를 대상으로 상세한 공간 및 시간 해상도를 갖는 지가의 시공간적 변화를 탐색적으로 분석하여 공간구조 특성과 변동을 파악하는 것이다. 이를 위하여 1995년부터 2011년까지 2년 단위 표준지 공시지가를 이용하여 지가면(land value surface)을 생성하였다. 시기별 지가분포 및 변동률 패턴을 비교하여 지구적 혹은 국가적 수준의 경기변동 및 정책변화, 국지적 수준의 지역개발과 관련된 의사결정이 도시공간구조 변화에 어떻게 투영되었는지 파악하였다. 또한 음지수모형을 이용하여 도심으로부터의 거리 변수가 지가 분포의 공간적 변이를 얼마나 설명하는지를 분석하여 교외화 추세와 도시구조의 다핵화 경향을 파악하였다. 상이한 수준의 공간 의사결정을 반영하는 지가를 이용한 도시 분석은 도시 내부구조 변화에 대한 보다 상세한 이해를 제공할 뿐만 아니라 도시 및 지역개발 정책을 수립하고 그 영향을 평가하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 지난 2008년 리먼사태로 인한 글로벌 금융위기 이후 부동산가격의 결정요인이 어떻게 변화하는지를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지의 전국 토지, 주택매매, 주택전세 등 부동산가격에 대해 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, KOSPI, 주택건설실적, 토지가격 등을 이용하여 VAR모형을 구축하고 충격반응 및 분산분해 분석을 실시하였다. 금융위기 이후의 변화행태를 분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 가격결정요인 변화를 비교 분석하였다. 분석결과, 토지가격은 금융위기 이전과 비교할 때 실질GDP와 금리의 영향력은 더 커진 것으로 나타났다. 이는 토지가격이 과거에 비해 거시경제여건에 더욱 민감하게 반응하게 되었다는 사실을 보여준다. 주택매매가격도 금리나 GDP와 같이 시장기본가치에 대해 거의 영향을 받지 않고, 주택가격 자체의 변화나 전세가격의 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근의 전세가격 급등세가 지속되고 있음을 감안할 때 매매가격도 조만간 상승할 가능성이 크다고 예상할 수 있는 부분이다. 주택전세가격은 금융위기 이전이나 이후 모두 거시경제지표의 영향력이 약화되고, 소비자물가나 전세가격 자체의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이와 같이 부동산가격이 과거와 달리 금리, GDP 등 시장기본가치요인의 중요성이 약화된 것을 알 수 있는데, 이는 부동산시장이 금융위기 이후 인구 가구구조 변화나 가격상승 기대심리 약화, 월세전환 등 경제 외적 요인에 크게 영향을 받는 쪽으로 변화했음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 따라서 정책당국이나 소비자, 건설업체 등 경제주체들은 경제 환경 뿐 아니라 수급상황 등 시장내부요인을 감안하여 보다 신중하게 시장에 접근할 필요가 있을 것이다.
본 연구는 글로벌 금융위기 이후 침체양상을 지속하고 있는 수도권 주택시장과 관련하여, 금융위기 이후 주택가격 결정요인의 변화를 벡터오차수정(VAR)모형을 통해 분석하였다. 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 거시경제변수와 주택가격변수간의 동태적 관계를 보기 위해 충격반응도와 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과를 정리하면 먼저 수도권 주택매매가격의 경우 금융위기 이후에 전세가격과 주택매매가격 자체의 변화에 의해 더 영향을 받는 것으로 나타난 반면, 금융위기 이전에 주택매매가격에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타났던 종합주가지수와 국고채 수익률은 금융위기 이후 영향력이 사라진 것으로 나타났다. 한편, 수도권 주택전세가격의 경우 금융위기 이전과 이후 모든 기간에서 다른 변수들보다 주택매매가격과 주택전세가격 자체의 영향력이 크게 나타난 가운데, 금융위기 이전에는 종합주가지수와 생산자물가가 영향을 미치고 실질GDP는 별다른 영향을 주지 못했다면, 금융위기 이후에는 역으로 실질GDP의 영향력이 크게 나타났고 생산자물가와 종합주가지수는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이와 같이 경제불안의 지속으로 인해 수도권 주택매매 및 전세가격은 실질GDP와 같은 실물경기에 더 크게 영향을 받게 된 것으로 판단된다. 따라서 최근의 주택가격의 하락은 유럽재정위기 등으로 인해 지속되고 있는 국내경제 불확실성을 감안할 때 회복세는 크게 제한될 것으로 보이며, 향후 주택경기를 활성화시키기 위해서는 금융 및 공급규제 완화 등의 대책보다는 경제활성화를 통한 구매력 제고에 집중할 필요가 있을 것이다.
본 연구의 목적은 도시내 필지 단위의 지가산정과 그 결과의 시각적 표현을 위한 자동화 시스템을 개발하는 것이다. 현재 필지별 공시지가는 건교부의 ALPAS 프로그램으로 매년 산정 되지만, 시스템이 매우 번잡하고, 도시공간분석과 도시계획을 지원하는 기능을 제공하지 못해 개선되어야 한다. 따라서 본 연구는 지가계산을 위해 뉴럴네트워크(Neural Network)이론을 도입하였으며, Matlab 4.0 어플리케이션으로 계산 프로그램을 작성하였다. 계산 결과의 공간표현을 위해 ArcView GIS를 도입하였으며, 두 어플리케이션의 통합은 DDE(Dynamic Data Exchange)방식으로 통합하였다. 이는 Matlab을 서버로 설정하고, ArcView를 클라이언트로 설정함으로써 가능하였다. 사례연구는 진주시를 대상으로 하였으며, ArcView창의 메뉴에서 동명을 선택하면, Matlab에서 해당 동의 네트워크 모형을 구축하고, 필지 속성자료로 네트워크를 교육한다. 그 다음 ArcView 창에 고도제한, 미관지구, 도로 및 공원지정에 의한 지가 변동을 시뮬레이션할 수 있도록 버튼을 추가하여, 자동적으로 계산과 결과의 시각화가 가능한 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 부수적인 보완을 거친다면, 도시계획을 지원하기 위한 시스템(Planning Support System)으로 활용 가능할 것이다.
Comparison study on the land surface temperatures, which are calculated from four different algorithms for MODIS data, was carried out and the characteristics of each algorithm on land surface temperature estimation were also analysed in this study. Algorithms, which are well used for various satellite data analysis, in the comparisons are proposed by Price, Becker and Li, Ulivieri et al., and Wan. Verification of estimated land surface temperature from each algorithm is also performed using observation based regression data. The coefficient of determination ($R^2$) for daytime land surface temperature estimated from Wan's algorithm is higher than that of another algorithms at all seasons and the value of $R^2$ reach on 0.92 at spring. Although $R^2$ for Ulivieri's algorithm is slightly lower than that for Wan's algorithm, the variation pattern of land surface temperature for two algorithms are similar. However, the difference of estimated values among four algorithms become small at the region of high land surface temperature.
지리 사상과 인간의 활동은 공간적 차원(spatiality)과 시간적 차원(temporality)으로 구분되는데, 공간에서의 지리 사상과 인간 활동의 변화는 시간의 흐름 속에 기록된다. 이를 체계적으로 연구하기 위해서는 공간적 특성과 시간적 특성을 통합적으로 분석하고 표현할 수 있는 방법이 필요하다 이 연구에서는 지가 변동과 같은 지리적 현상의 시 .공간적 차원을 통합적으로 분석할 수 있도록 GIS 기법을 이용하여 시간 지도를 구현하는 것을 목적으로 하여, 안양시의 지가 변동 분석을 사례로 모델을 설계하고 구현하며 지가의 시 .공간적인 통합 분석을 시도하였다. 이를 위하여 이 연구에서는 문헌 연구를 통하여 지가 변동 분석과 Temporal GIS의 연계 가능성에 대해 탐색하였고, 실험적 차원에서 구체적인 지역을 대상으로 시.공간적으로 통합 분석이 가능한 지가 변동 분석 모델을 설계하고 구현하였다. 토지는 공간 자료, 속성 자료, 시간 자료의 변화가 지속적이기 때문에 시간 지도의 필요성이 매우 높은 분야이다. 본 연구에서 구현한 시간 지도를 통해 지가 정보를 비롯한 다양한 지리 사상의 시간 자료. 속성 자료. 공간 자료의 변화과정을 통합적으로 분석할 수 있다.
본 연구는 서울/경기 지역을 대상으로 도시철도의 승하차인원이 공동주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 도시철도 역까지의 거리는 서울/경기 모두에서 주택가격에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났으며, CBD/GBD까지의 소요시간은 주택가격에 부(-)영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구가 중점적으로 분석하려고 한 승하치인원 및 지상역 여부의 경우 서울/경기 지역 모두에서 지상역은 주택가격에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났으나, 승하차인원의 경우 서울에서는 부(-)의 영향이 경기지역의 경우 정(+)의 영향이 있는 것으로 나타나, 지역마다 상권의 희소성 등에 따라 다른 결과가 나타날 수 있음을 도출했다. 이러한 연구 결과는 그동안 도시철도 역 접근성 위주로 분석한 연구들과 달리 도시철도역의 교통서비스 및 교통 외적 요인을 모형에 포함시켜 분석하였다는데 학술적 의의가 있으며, 이는 향후 주택정책을 위한 시장분석에 활용하고 나아가 수도권 도시계획 및 신도시 개발, 도시철도 교통계획 시 시사점을 제공하고자 한다.
경기지역의 성별 연령구조의 공간적 분포양상은 서울과 인접한 서울주변지역과 경수축, 경인축, 경춘축, 고양-파주축, 의정부-동두천축, 하남 방향 등 각종 교통노선에 의해 서울과의 접근성이 양호한 지역에 상대적으로 젊은 연령층이 다수 거주하고 있음이 확인된다. 이들 지역은 기동성이 큰 젊은 연령층이 거주교외 화를 주도하여 집중적으로 살고 있는 거주교외지역과 중복된다. 이 지역에서는 교통체계가 개선되어 대중교통 및 자가용에 의해 기동성이 크게 증가되었고, 주택신도시 건설 등 정책적 변수가 작용하여 인구유입이 가속화되고 있으며, 경기지역으로의 공장이전, 본사 및 지사설립, 연구단지조성 등으로 취업기회가 확대되고 있을 뿐만 아니라, 서울주변지역의 쾌적성과 발전성이 예견되고 있기 때문에 사람들이 주거지를 선택하고 있다고 판단된다. 그리고 서울에서 멀어질수록 농촌적 기능이 많을수록 상대적으로 노년층의 연령구조물 보여준다. 경기지역의 성별 연령구조의 공간적 분포에서는 여성의 연령구조가 남성에 비해 현저하게 노령화구조률 나타내고 있음이 확인된다. 이것은 남성 연령구조지수의 평균치가 1592인데 비해 여성연령구조지수가 1386로 집계되어 상대적으로 노령화되어 있는 점에서도 드러난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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