• 한국기후변화학회지
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• 제7권1호
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• pp.69-75
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• 2016

Recently, many countries all over the world have been suffered from disaster caused by climate change. Especially in case of developed countries, the disaster is concentrated in the industry sector. In this research, we analyzed industrial vulnerable homogeneous hotspot for the climate change using spatial autocorrelation analysis on the south Korea. Homogeneous hot spot areas through autocorrelation analysis indicate the spatial pattern of areas interacted each other. Industry sector have responsibility of green house gas emissions, and should adapt to the climate change caused by greenhouse gas already released. So, we integrated the areas sensitive to mitigation option with the areas hardly adapt to climate change because of vulnerable infrastructure. We expected that the result of this research could contribute to the decision-making system of climate change polices.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.162-174
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• 2012

공간적으로 3차원의 특성을 지닌 해양에서 수직적인 수온 자료의 특성을 가시화하기 위해서는 각 수심층별 수평 수온분포도와 같은 2차원적 주제도나 3차원적 공간보간을 통한 입체 모델을 사용하게 된다. 이러한 방법은 해양 현상을 시각적으로 이해하는데 유용하지만, 수직적 수온분포의 공간 패턴 분석이나 수직적 수온의 특성과 다른 해양 요인(해양화학, 해양생물, 기후변화 등)과의 관계분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 수온 수직구조의 주요 파라미터인 혼합층의 깊이, 최대수온구배, 수온약층의 두께를 추출하는 알고리즘을 이용하여, 수온의 수직구조 특성을 정량화함으로써 제주남부 해역의 수온 수직구조의 공간분포 특성을 밝히고자 한다. 이를 위해 수온 수직구조를 대표하는 세 가지 파라미터에 대한 공간분포지도 제작을 비롯해 공간자기상관 지수(Moran's I)를 계산하였다. 아울러, 세 가지 파라미터에 대한 군집분석을 수행하여 제주 남부해역을 4개 지역으로 그룹핑하고, 각 지역에 대한 수직 수온구조의 특성을 정의하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.295-304
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• 2020

IPCC는 기상이변의 예방 대책의 중요성을 권고하였으며 폭염은 주요 예방대책수립 주제 중 하나이다. 일반적으로 예방대책수립을 위한 기존 연구는 지형적 특성과 사회적 특성을 따로 구분하여 폭염취약지역을 도출하였으나 본 연구에서는 공간, 지형적 특성뿐만 아니라 사회적 특성을 함께 고려하여 폭염취약지역을 분석하고자 하였다. 에너지 사용량, 인구밀도, 정규식생지수, 수변이격거리, 태양복사량, 도로분포를 변수로 하여 점검하고, 여러 회귀모형 중 가장 적합한 모형인 Spatial Lag Model을 선택하여 사용가능한 변수를 추출하였다. 그리고 Fuzzy 이론에 기초하여 각 변수에 대한 폭염 취약정도를 분석하고, 6개의 변수를 중첩분석하여 최종적으로 폭염취약지역을 도출하였다. 연구 대상지는 폭염의 영향이 큰 대구광역시를 선정하였으며, 취약지역의 경우 기존 도심지이며 수변 및 식생에 영향을 적게 받은 대구 서구, 남구, 달서구에 주로 분포되어있음을 확인하였다. 이를 통해 대구광역시의 폭염 저감을 위한 정책적 지원에 있어 공간적, 사회적 특성을 모두 고려해야 함을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2016

목재생산과 임산물은 다른 산업의 생산품에 비해 장기적인 시간을 필요로 하는 동시에 낮은 수익성을 가지기 때문에 체계적이고 효율적인 산림경영이 필요하다. 이러한 상황에서 단기소득임산물은 임업인들에게 안정적 소득원 확보를 위한 주요 수단이 될 수 있다. 그렇지만 기존의 단기소득임산물에 대한 연구들은 효율적인 생산과 경제성 분석에 초점을 맞추며, 양적인 측면을 고려한 소득증대 및 유통구조 개선에 대한 방안을 제시해왔다. 따라서 본 연구에서는 단기소득임산물 생산의 양적인 집중과 함께 공간적 분포 패턴을 분석하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 집중지수 및 입지계수와 공간통계기법을 활용하여 2001년, 2007년, 2014년의 단기소득임산물 생산의 지역적 집중과 분산의 형태, 공간분포 변화의 추이를 파악하였다. 밤은 집중지수와 입지계수 분석 결과 2014년이 비교적 전국적인 측면에서 매우 집중된 형태를 보였지만, 공간적 자기상관분석을 통해서는 공간적 분포의 집중도는 감소하였다. 또한 떫은감과 표고버섯의 경우 집중지수에서는 떫은감이 좀 더 집중된 형태를 보이지만 Moran's I의 분석 결과에서는 오히려 표고버섯이 공간적 분포에서 집중된 형태를 나타내고 있다. 집중지수와 입지계수를 통해서 특정지역에 대한 단기소득 임산물 생산의 집중을 알 수 있지만 이러한 패턴이 공간상에서의 집중을 의미하지는 않음을 본 연구의 결과를 통해서 살펴볼 수 있다. 따라서 임산물의 유통구조 분석 및 집약적 생산의 측면을 고려하고 개선하기 위해서는 공간적 분포에 대한 고찰도 필요할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권9호
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• pp.761-771
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• 2016

기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 용담댐유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 예측자료(Forecast; 이하 FCST)와 과거재현자료(Hindcast; 이하 HCST)로 제공되며 공간 수평해상도는 N216 ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약 60km이다. 이를 유역단위 물관리에 활용하기 위해서는 시 공간적인 상세화가 필요하므로 통계적 상세화 기법을 수행하여 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. HCST자료는 앙상블 형태로 주어지며 용담댐 유역의 앙상블 평균에 대한 6번 격자의 통계적인 상관성($R^2=0.60$, RMSE=88.92, NSE=0.57)이 가장 높게 나타났다. 또한 계절분석시 여름철의 경우 원시 GloSea5 강우량이 600.1mm로 관측값인 816.1mm 대비 -26.5%로 가장 많은 차이를 보였으며 상세화 후 GloSea5 강우량은 -3.1%의 오차율을 보였다. 대부분의 과소 모의된 결과가 여름철 홍수기에 해당되는 강우로 상세화 이후 강우가 회복되는 매우 중요한 결과를 보였다. 계절별 Moran's I 지수를 이용한 공간적 자기상관분석 결과 역시 통계적으로 유의성 있는 공간적인 분포를 나타냄으로써 자료의 불확실성을 개선하고 시 공간적인 정확도와 타당성을 입증하였다. HCST기간에 대한 GloSea5의 앙상블 강우에 대한 신뢰도를 향상시킴으로써 수문학적인 영향을 평가하기 위한 자료로서의 충분한 가능성을 확보하였으며 이러한 시 공간적인 재현성에 대한 평가결과는 향후 유역단위 물관리를 위한 기초자료로서 매우 중요한 역할을 할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.68-79
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• 2021

최근 도시지역의 빈집 발생은 주목할 만한 사회문제이다. 물리적 쇠퇴 현상 중 하나인 빈집 발생은 인구감소, 상권침체 등 다양한 사회·경제적 쇠퇴를 가속화 시킨다. 빈집은 지역적 특성 및 공간적 영향력이 존재하며, 정확한 빈집 실태를 파악하기 위해서는 국지적으로 접근할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 활용하여 도시쇠퇴가 빈집 발생에 미치는 영향을 지역별로 살펴보았다. 분석 결과, 부산광역시 읍면동별 빈집 발생은 공간적 자기상관성 및 이질성이 존재하였다. 또한 각각의 도시쇠퇴 변수들이 빈집 발생에 미치는 영향이 차이가 있으며, 동일한 도시쇠퇴 변수라도 지역에 따라 빈집 발생에 미치는 영향력이 다르게 나타났다. 이에 GWR모델을 활용하여 지역별로 차별화된 계수 값을 해석하고 빈집 발생을 유형화 한다면 보다 효율적인 빈집 관리 방안을 제시할 수 있을 것으로 보여진다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권3호
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• pp.202-222
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• 2023

본 연구는 서울의 영화산업과 방송산업 공간분포를 분석하고 집적지 변화에 작용하는 산업 성장과 도시 특성에 주목하여 서울 영상산업 클러스터의 공간적 특성을 파악하고자 한다. 1994년, 2004년, 2014년, 2021년의 서울시 사업체 조사를 분석자료로, 산업의 성장을 확인하고 공간적 자기상관성 분석(Moran's I와 LISA분석)을 수행해 영상산업의 공간분포와 집적지 변화를 확인했다. 또한 현직 종사자 인터뷰의 질적자료 수집과 분석으로 영상산업의 현황과 집적지 형성 요인 등을 파악하여 종합적인 분석을 시도했다. 분석 결과 영화산업과 방송산업 집적지는 서울에 분산되어 다핵형태로 성장하고 있다. 1994년에 영화산업 집적지는 충무로와 강남, 방송산업은 여의도로 집적지 구분이 뚜렷했던 반면, 2021년에는 마포와 강남이 영화산업과 방송산업의 공통 집적지로 나타났다. 그 외 여의도, 강서-영등포 일대의 방송산업 집적지와 성수 일대의 영화산업 집적지가 확인되었다. 끝으로 본 연구에서는 서울의 영상산업 성장과 공간적 분포 변화에 작용한 요인들을 영상산업의 특성과 도시환경의 변화와 연관시켜 제시하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.500-509
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• 2003

토지 투기는 공간상에서 발생하는 것이며, 본 연구의 목적은 공간적 시각에서 토지투기를 해석하여 토지 투기 발생 가능 지역들에 대한 효과적인 의사결정을 수행하고자 하는 데에 있다 이 때, 공간적 해석의 초점은 공간 연속성의 인식과 공간 상관성의 고려라는 2가지 측면에 두었다. 먼저, 공간 연속성을 인식하기 위해 퍼지 집합을 사용하여 모든 지역에 0-1사이의 값을 부여하였고. 공간 상관성을 고려하기 위해 국지적 상관관계 분석을 수행하였다. 또한 이 두 가지 방법을 효율적으로 통합하여 대상 지역 내에서 토지 투기에 대한 효율적인 의사결정들 하기 위한 방안으로 컴퓨터 기반의 의사결정지원 도구 중 하나인 공간 전문가지원 시스템을 도입하였다. 이 후, 사례 분석으로 서울ㆍ경기 지역의 2001년 토지 투기 발생에 대한 의사 결정을 수행하였다.

• 영재교육연구
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• 제25권5호
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• pp.711-729
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• 2015

본 연구의 목적은 영재교육기관의 공간적 분포특성을 분석하여 서울시에서 영재교육기관이 부족한 지역을 도출하고, 영재교육기관 입지 변인과 관련 있는 변인들을 파악하는 것이다. 영재학급은 1차, 교육청 영재교육원은 2차, 그리고 대학부설 과학영재교육원은 3차 영재교육기관으로 구분하여 GIS를 기반으로 공간분석을 수행한 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 버퍼링 분석 결과 일부 서울 주변부와 종로구에서 영재교육 공급에 있어 사각지역이 나타났지만, 그 면적이 작아 서울시 영재교육기관의 공간적 분포는 대체로 양호한 것으로 나타났다. 둘째, 특화도 분석 결과 구로구에 공간상의 허브 영재교육기관이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 국지적 공간집중도 분석 결과 중구는 콜드스팟으로, 송파구는 핫스팟으로 나타났다. 넷째, 상관분석 결과 서울시 영재교육기관은 대체로 그 지역의 소득 수준을 나타내는 경제 변인과 무관하게 공간적으로 분포되어 있는 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과는 향후 서울시 영재교육기관을 신설 또는 확장하는 경우에 영재교육기관 운영의 공간적 효율성과 형평성을 향상시키는 데 기여할 수 있다.