Earticle

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기 법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최 적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest 가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이 터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법 활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기 대한다.

While the frequency of seismic occurrence has been increasing recently, the domestic seismic response system is weak, the objective of this research is to compare and analyze the seismic vulnerability of buildings using statistical analysis and machine learning techniques. As the result of using statistical technique, the prediction accuracy of the developed model through the optimal scaling method showed about 87%. As the result of using machine learning technique, because the accuracy of Random Forest method is 94% in case of Train Set, 76.7% in case of Test Set, which is the highest accuracy among the 4 analyzed methods, Random Forest method was finally chosen. Therefore, Random Forest method was derived as the final machine learning technique. Accordingly, the statistical analysis technique showed higher accuracy of about 87%, whereas the machine learning technique showed the accuracy of about 76.7%. As the final result, among the 22,296 analyzed building data, the seismic vulnerabilities of 1,627(0.1%) buildings are expected as more dangerous when the statistical analysis technique is used, 10,146(49%) buildings showed the same rate, and the remaining 10,523(50%) buildings are expected as more dangerous when the machine learning technique is used. As the comparison of the results of using advanced machine learning techniques in addition to the existing statistical analysis techniques, in spatial analysis decisions, it is hoped that this research results help to prepare more reliable seismic countermeasures.

현 연구는 개별 건물에 대한 지진취약도 예측 및 특정 관심 지역 내 전체 건물의 안전 상태를 예측하는 방법의 제시에 그 목적이 있다. 현 연구의 범위는 지진피해 저감 연구 중, 예방 활동에 속하는 시뮬레이터 모델개발, 모델 유효 성 검증을 포함한다. 연구의 대상은 지역 건물 시스템이다. 선행연구 조사 결과, 국내의 지진 예측 모델링 및 그 결과를 GIS를 활용해 적용한 사례의 성과는 아직은 미비한 것으로 판단되었으며, 이를 다소간이나마 개선하기 위한 방편의 일환으로 현 연구가 진행되었다. 국내·외 총 348개의 데이터를 사용해 통계 분석이 실시되었다. 일련의 통계 분석 결과, 최적화 척도법에 의한 모델이 개발되었고, 모델의 예측 정확도는 87%로 산정되었다. 통계 분석을 통해 개발된 모델 식을 지역 건물 시스템의 지진취약도 예측에 적용하기 위해, 공간 분석 기법이 활용되었다. 서울시 구도심과 신도심의 특성을 대표하는 강남구와 종로구 그리고 종로구와 지반 조건이 유사한 은평구를 대상 지역으로 선정하였고, 분석 결과 건물을 대상으로 강남구가 종로구와 은평구에 비해 위험한 것으로 예측되었다.

The purpose of this study is to suggest a method of predicting seismic vulnerability and safety conditions of each building in a targeted area. The scope of this study includes ‘developing a simulation model for precaution activities,’ ‘testing the validity of the developed model’, From the facility point of view, target of this study is a local building system. According to the literature review, the number of earthquake prediction modeling and cases with GIS applied is extremely few and the results are not proficient. This study is conducted as a way to improve the previous researches. Statistic analyses are conducted using 348 domestic and international data. Finally, as a result of the series of statistical analyses, an adequate model is developed using optimization scale method. The ratio of correct expectation is estimated as 87%. In order to apply the developed model to predict the vulnerability of the several chosen local building systems, spatial analysis technique is applied. Gangnam-gu and Jongro-gu are selected as the target areas to represent the characteristics of the old and the new downtown in Seoul. As a result of the analysis, it is discovered that buildings in Gangnam-gu are relatively more dangerous comparing to those of Jongro-gu and Eunpyeong-gu.

모빌리티 서비스는 구축 대상 지역의 특성과 여건에 따라 변화할 필요가 있다. 이를 위해서 는 해당 지역의 통행행태를 기종점 자료에 반영하여 모빌리티 패턴 및 특성 분석이 요구된다. 그러나 종래의 경우 행정 구역 기반의 존 체계를 기반으로 집계된 기종점 자료를 이용함에 따 라 공간적 동질성을 담보하기 어렵기 때문에 신규 모빌리티와 같은 특수 목적성을 보이는 수 단에 대한 본연의 통행 특성 분석에 한계가 있다. 이에 본 연구는 기존 존 체계에서 벗어나 데이터 기반의 클러스터링 기법 적용을 통해 설정된 집계 방식을 도출하여 기종점 통행패턴에 대한 공간적 분석을 수행한다. 제안 방법은 대중교통버스 및 택시와 같은 종래의 교통수단 뿐 만 아니라 도심형 수요응답형 버스와 같은 신규 모빌리티 서비스에 대한 기종점 데이터 본연 의 특징 벡터들을 기반으로 클러스터링을 하여 유사 공간적 특성을 반영한 지역 모빌리티의 이용 특성 분석을 가능하게 한다.

Mobility services need to change according to the regional characteristics of the target service area. Accordingly, analysis of mobility patterns and characteristics based on Origin-Destination (OD) data that reflect travel behaviors in the target service area is required. However, since conventional methods construct the OD data obtained from the administrative district-based zone system, it is hard to ensure spatial homogeneity. Hence, there are limitations in analyzing the inherent travel patterns of each mobility service, particularly for new mobility service like Demand Responsive Transit (DRT). Unlike the conventional approach, this study applies a data-driven clustering technique to conduct spatial analyses on OD travel patterns of regional mobility services based on reconstructed OD data derived from re-aggregation for original OD distributions. Based on the reconstructed OD data that contains information on the inherent feature vectors of the original OD data, the proposed method enables analysis of the spatial characteristics of regional mobility services, including public transit bus, taxi and DRT.

본 연구는 건강 형평성 관점에서 공공체육시설의 적정 수요를 추정하기 위하여 공간 분석, 베이지안 회귀모형, 역 몬테카를로 시뮬레이션을 통합적으로 적용하였다. 연구 대상은 광역시 시·군·구 단위로, 건강지표, 신체활동, 공공체육시설 접근성의 공간적 분포와 형평성을 분석하였다. 분석 결과, 건강지표와 신체활동은 대체로 평등한 분포를 보였으나 도시 내부에서는 공간적 이질성이 존재하였다. 반면, 공공체육시설 공급은 높은 불평등을 보였으며 접근성은 상대적으로 평등한 수준을 유지하였다. 베이지안 회귀모형 분석에서는 접근성이 비만율과 부적 관계를 보이며 구조적 건강 결정요인으로 작용하는 경향이 확인되었다. 또한 역 몬테카를로 시뮬레이션 결과, 동일한 비만 감소 목표(20%)를 적용하더라도 지역별 요구 접근성과 공공체육시설 수는 크게 상이하게 나타났으며, 일부 지역에서는 접근성 개선만으로 목표 달성이 가능하였으나, 다른 지역에서는 효과가 제한적이거나 달성 자체가 불가능한 것으로 나타났다. 특히 공공체육시설 수요는 독립적 정책목표가 아니라 접근성 조건에 의해 결정되는 파생 변수로 확인되었다. 따라서 공공체육시설 정책은 단순한 공급 확대에서 벗어나 접근성 기반의 지역 맞춤형 전략으로 전환될 필요가 있다.

This study aimed to estimate the demand for public sports facilities from a health equity perspective by integrating spatial analysis, Bayesian regression, and inverse Monte Carlo simulation. Focusing on metropolitan districts in South Korea, the study examined the spatial distribution of health indicators, physical activity, and facility accessibility. The results indicated that although overall inequality appeared relatively low, significant spatial heterogeneity existed within cities. Public sports facility supply showed substantial inequality, whereas accessibility was relatively balanced, highlighting the importance of spatial allocation. The Bayesian model revealed a negative relationship between accessibility and obesity, suggesting that accessibility functions as a structural determinant. Through inverse Monte Carlo simulation, required accessibility and facility demand were estimated to achieve a 20% reduction in obesity. Results varied by region: some areas could reach the target through improved accessibility, while others showed limited or no effect. These findings suggest that facility demand is conditional on accessibility and not an independent target. Therefore, public sports facility policy should shift toward accessibility-based, region-specific planning to enhance health equity and policy effectiveness.

이 연구에서는 무인항공기에 탑재한 라이다(LiDAR) 센서를 활용해 공산성 일대의 정밀 지형 자료를 획득하고, 이를 지리정보시스템으로 분석해 지형과 수문학적 특성을 규명하였으며, 성벽의 위치와 길이 및 높이 등 정량적 정보를 원격으로 추출하였다. 이 결과, 공산성 성벽은 대부분 봉우리 나 능선과 같은 자연지형을 따라 축성하였으나, 일부 구간에서는 성벽을 관통하는 수계망이 있고 안쪽으로 집수역이 형성되는 등 배수 체계에 취약한 지점이 확인되었다. 이러한 장소는 과거 성벽의 붕괴가 발생했거나 구조적 변형으로 보수가 있었던 곳과 일치하는 것으로 보아 지형적 요인이 성벽 의 안정성에 영향을 미치는 요소로 작용함을 지시한다. 또한 사진과 음영기복도에서는 식별이 어려 운 성벽 위치를 곡률분석을 통해 명확히 추출하였으며, 성벽 하단부와 상단부의 고도 차이를 토대로 높이를 산출하였다. 특히 성벽의 높이가 높거나 낮게 나타난 지점에서 높은 상관도를 보였다. 한편 전체 성벽은 석성구간 1,936m와 토성구간 676m로 총 2,612m 길이를 가지나, 측정 간격에 따라 다소 왜곡이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 문화유산의 제원 측정에 대한 기준 척도의 필요성을 시사하 는 것이다. 이 연구는 접근이 어려운 문화유산의 정량적 형상정보 구축에 드론라이다와 지리정보분 석 기법의 뛰어난 효용성을 보여주며, 이는 향후 지형적 위험 요소의 사전 평가와 보존관리계획 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

This study acquired high-resolution topography using UAV-mounted LiDAR around the Gongsanseong Fortress and analyzed it in a GIS to characterize hydrological settings, and remotely extract quantitative attributes of the fortress wall, including its position, length and height. As a result, the Fortress walls were primarily constructed along natural topography, as peaks and ridges. However, certain sections, exhibited drainage vulnerabilities identified, such as water system penetrating the walls or the formation of water catchments within them. These locations tend to coincide with areas where the wall collapsed in the past or required repair due to structural deformation, indicating that topographic factors influence wall stability. Furthermore, curvature analysis allowed us to clearly identify locations of the Fortress that were difficult to discern in photographs and shaded relief maps. Wall heights were calculated based on the elevation difference between the upper and lower sections of the Fortress. A high correlation was observed, particularly at points where the Fortress appeared higher or lower. Meanwhile, the Fortress wall measures 2,612m long, with a stone section of 1,936m and an earthen section measuring 676m. However, some distortion occurred depending on the measurement interval. These suggest the need for a standardized scale in measuring the dimensions of cultural heritage sites. This study demonstrates the outstanding utility of UAV–LiDAR combined with GIS analysis techniques in establishing quantitative configuration information for cultural heritage sites that are difficult to access, and can be usefully utilized in the future for preliminary assessment of topographic risk factors and the development of conservation management schemes.

화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국 가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되 고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구 에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있 는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물 차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전 국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하 기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하 고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.

This study aims to improve understanding of freight movement, crucial for logistics facility investment and policy making. It addresses the limitations of traditional freight truck traffic data, aggregated only at city and county levels, by developing a new methodology. This method uses trip chain data for more detailed, facility-level analysis of freight truck movements. It employs DTG (Digital Tachograph) data to identify individual truck visit locations and creates H3 system-based polygons to represent these visits spatially. The study also involves an algorithm to dynamically determine the optimal spatial resolution of these polygons. Tested nationally, the approach resulted in polygons with 81.26% spatial fit and 14.8% error rate, offering insights into freight characteristics and enabling clustering based on traffic chain characteristics of freight trucks and visited facility types.

최근 사회기반시설이 밀집한 도심지에서 싱크홀이 빈번히 발생하고 있다. 무엇보다 대부분의 싱크홀이 시민 의 생활영역 주변에서 발생하고 있어, 싱크홀의 주요 발생요인인 도시개발과 지하수관리에 대한 체계적인 대책수립 이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 싱크홀과 직간접적으로 관련성이 깊은 지형공간정보를 이용하여 연구지역 에서 발생한 싱크홀의 위험요인을 분석하고자 하였다. 분석에 사용된 지형공간정보는 싱크홀의 발생원인을 지형학 적 관점에서 구축한 정보이며, 정보의 처리와 분석은 GIS를 기초로 한 다양한 공간분석도구를 이용하였다. 연구결과, 지형학적 요인이 싱크홀의 발생원인과 유의미한 관련성이 존재하며, 지하에 설치된 각종 관망과 지하수위의의 이동 특성, 기타 지형학적 특성의 관리가 필요함을 파악할 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 도시방재분야의 의사결 정지원자료로 활용 가능하며, 수문지형학 및 공간모델링분야를 접목한 확장 연구가 필요하다고 사료된다.

Sinkholes happen in increasingly higher frequency in downtown areas with a concentration of social infrastructure these days. Most sinkholes occur around the living areas of citizens, which calls for a systematic countermeasure plan for urban development and underground water management, which are parts of the main causes of sinkholes. This study thus set out to analyze the risk factors of sinkholes in the subject area by using geospatial information deeply connected to sinkholes both directly and indirectly. The geospatial information used in analysis was obtained by examining the causes of sinkholes from a topographical perspective. Collected data were treated and analyzed with a range of spatial analysis tools based on GIS. The findings show that topographical factors had significant relations with sinkhole causes and raise a need to manage all kinds of pipe networks underground, the movement characteristics of underground water levels, and other topographical features. The findings may serve as data to support decision-making processes in the field of urban disaster prevention and call for extensive research to incorporate hydro-geomorphology and spatial modeling.

Purpose: The purpose of this study is to identify the spatial distribution of hypertension prevalence and to investigate individual and regional-level factors contributing to the prevalence of hypertension in the region. Methods: This study is a cross-sectional research using the 2015 Community Health Survey. Total 64,473 people from 7 metropolitan cities were used for the final analysis. Geoda program was adopted to identify the regional distribution of hypertension prevalence and analyzed by descriptive statistics, one-way ANOVA and correlation analysis using SPSS statistics 23.0 program. Multi-level analysis was performed using SPSS (GLMM). Results: The prevalence of hypertension was related to individual level factors such as age, monthly household income, normal salt intake, walking practice days, and regional level factors including number of doctors per 10,000 population, number of parks, and fast food score. Besides, regional level factors were associated with hypertension prevalencies independently without the effects of individual level factors even though the influences of individual level factors ware larger than those of regional factors. Conclusion: Respectively, both individual and regional level factors should be considered in hypertension intervention programs. Also, a national level research is further required by exploring various environmental factors and those influences relating to the hypertension prevalence.

The focus of this paper is the development of a solution regarding the coexistence of the LTE-LAA and Wi-Fi networks in the 5 GHz bandwidth by using an interference analysis and traffic optimization for which channel selection schemes are used. By implementing an analysis tool based on the Monte Carlo method, named “3DMCAT”, a simulation is applied with the LBT protocol in both the time and frequency domains on the frame based equipment of the spatial, time, spectrum domain; this tool is implemented by combining a Microsoft Excel calculation and the corresponding VBA. 3DMCAT shows the results of transmission performance analysis for the coexistence schemes of the Wi-Fi and LTE-LAA systems in the 5 GHz frequency bands.

재난약자는 상대적으로 재난 위험에 더욱 노출되어 있고 회복력도 낮기 때문에 효율적인 재난안전 정책을 수립하는 데에 있어 매우 중요한 고려 요인이다. 이에 따라 본 연구는 재난약자에 초점을 두고, 폭염과 침수를 대상으로 ‘재난위험-재난약자-대응력’ 간의 관계를 공간적으로 분석하였다. 분 석결과는 다음과 같다. 첫째, 지역에 따라 재난약자의 분포특성과 재난안전에 대한 민감도가 다르게 나타났다. 둘째, 재난약자가 재난 위험에 실제로 더 많이 노출되어 있고, 공간적으로 불평등이 발생 하고 있음을 확인하였다. 결과적으로 공간계획과 공간정보가 재난안전정책에 반영되어야 하며, 사 각지대 제거를 위한 대책이 요구되어짐을 확인하였다. 본 연구는 취약성 저감과 회복력 증진의 측면 에서 재난약자에 초점을 두었다는 점에서 의의를 지니며, 정책 우선순위를 결정하고 ‘재난안전정의’ 를 실현하기 위한 기초를 마련하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Vulnerable population should be considered in the design of effective disaster and safety polices because they are relatively more exposed but less resilient to damage from disasters. This study examined the spatial relationship among disaster risk, vulnerable population and response capacity for the cases of heat wave and inundation. The results were as follows. First, it was confirmed that the distributional characteristics of vulnerable population and their sensitivity of disaster risks were different by region. Second, spatial inequality was observed for vulnerable populations who are more exposed to disaster risk. These results suggest that spatial data and planning should be used to design disaster and safety policy, focusing on the elimination of “blind spots”. This study was meaningful in that it focused on reducing vulnerability and improving resilience for vulnerable population. The findings of this study are expected to help determine policy priorities and contribute to providing a foundation for “disaster safety justice”.

지하공공보도시설은 1970년대와 1980년대를 거쳐 본격적으로 개발되었고, 주로 전통적인 도심과 부도심에 설치되었다. 이는 유사시 지하공공보도시설을 시민들의 대피공간으로 이용함과 동시에 보행로를 지하에 설치함으로써 지상에 원활한 교통을 가능하게 해주었다. 한편, 지하도상가는 지하 보행로의 효율적인 공간이용 및 지하도 건설비용을 절감하기 위해 설치되었는데, 주로 공공에서 도로 또는 광장의 지하에 지하공공보도시설을 조성하고 지하도상가를 민간에서 위탁하여 운영하는 방식으로 진행되었다. 그러나 이러한 과정에서 이동과 판매영업을 중심으로 지하상가가 조성되어 공공공간이 다소 미흡하게 다루어진 측면도 있다. 본 연구는 인천지역의 지하공공보도시설의 현황 을 파악하고 개선방안을 제안하는데 그 목적이 있으며, 분석대상지는 동인천역, 제물포역, 주안역, 부평역이다. 분석 결과 지하공공보도시설 별로 물리적 구성요소에 차이를 보이고 있었으며, 시설 외부와 지상상권에 있어서도 서로 다른 특성을 보였고, 향후 이를 바탕으로 각 지하공공보도시설별 개선이 필요하다고 판단된다.

Underground public pedestrian facilities were mainly built throughout the 1970s to 1980s. These facilities have been used as an evacuation area in case of emergency and a convenient access road to underground level. Underground shopping arcades were installed to reduce the construction costs and create more available space. However, during this process, they were mostly regarded as space for business and travel instead of public space. The purpose of this study is to identify the current issues of underground public pedestrian facilities in the Incheon Metropolitan Area and suggest policy alternatives and the guidelines for design. Four subway stations in the Incheon Metropolitan Area including Dongincheon station, Jemulpo station, Juan station and Bupyung station were selected as the study site.

본 연구의 목적은 GIS 공간분석기법을 활용하여 청주시 행정구역별 소방서비스 공급특성을 분석하 고, 소방서비스 공급 취약지역을 도출하는 것이다. 이를 위해 먼저, GIS 공간분석기법의 하나인 Kernel 밀도 분석을 통해, 청주시 내의 불법 주차 및 정차 발생 지점의 밀도를 분석하여 불법 주정차 고밀도 발생 위험 지역을 파악했다, 다음으로 GIS 네트워크 분석을 통해 소방서 출발 기준 5분, 10분 내 소방차 접근 취약 권역을 도출했다. 연구 결과, 청주시에는 적절한 소방 서비스가 공급되지 못하고 있으며, 중심 지역과 외곽 지역의 소방 서비스 취약 지역의 비율에 차이가 있음을 확인하였 다. 이러한 서비스 불균형을 극복하기 위해 외곽지역에 적절한 소방 서비스가 배치되어야 하며, 중심 지역에는 불법 주차 단속 등의 조치가 필요하다. 본 연구의 결과는 소방서비스 취약지역을 위해 소방대 배치의 기본 자료로 활용될 수 있다.

This study analyzed the characteristics of fire services in Cheongju City and identified vulnerable areas using GIS spatial analysis method. It employed a kernel density analysis to identify the areas with high density of illegal parking and stopping, and the GIS network analysis to calculate fire protection accessibility for fire trucks to reach the destination within both 5 minutes and 10 minutes from the departure at the fire station. This study found that adequate fire service has not been provided for Cheongju City and there is a difference in fire service vulnerability in the outskirt of Cheongju City. To solve this problem, it is recommended that a proper fire-fighting arrangement needs to be provided in the vulnerable areas. The results of this study can be used as the basic data for targeted arrangement of fire-fighting services in Cheongju City.

우리나라에서는 2020년 초부터 확산되기 시작한 코로나바이러스에 대처하기 위해서 다양한 정책을 시행해 왔다. 마스크 보급과 함께 거리두기를 단계별로 시행하여 지역적 유행단계(1.5 단계와 2단계), 국가적 유행단계(2.5 단계와 3단계)에 따라서 기관별, 시설별 및 업종별로 방역 수칙을 마련하여 운영했다. 그럼에도 불구하고 정부의 코로나바이러스 방역 정책은 대한의사협회 등 전문가의 의견 무시, 그 적용대상에 대한 일관성의 부족, 통계적 근거 없이 시설 및 업종별 차별적인 방역 수칙에 따른 형평성의 논란, 그리고 무엇보다도 방역의 장기화에 따른 경제활동 위축과 국민 피로 누적으로 인해서 ‘정치방역’이라는 비판까지 받았다. 정확한 통계에 기반한 정책의 중요성은 점점 더 커져가고 있다. 통계자료에 기초한 합리적인 정책이 아닌 방역행정으로 인해서 정부는 신뢰를 잃어서는 안 된다. 따라서 본 연구에서는 지리정보와 공간통계에 기반한 코로나바이러스의 발생과 확산에 대한 장소 기반의 데이터 분석을 통해서 우리나라의 코로나바이러스 방역 정책을 평가하고 합리적인 정책 대안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 2020년 1월 26일부터 3월 24일까지의 서울시 코로나바이러스 확진자들의 동선 데이터를 장소 기반의 위치 정보화하고 이에 대한 분석을 통하여 어떠한 장소가 코로나바이러스 확산에 가장 핵심적인 역할을 했는지를 밝히려고 한다. 기존의 관련 연구들에 대한 문헌 검토를 통해서 코로나바이러스 확산의 장소적 특징이나 메커니즘을 살펴봄을 통해 전염병 확산과 관련된 정부 정책 수립에 도움을 주고자 한다. 본 연구의 결과는 서울에서 코로나바이러스 확진자들은 병원, 자택, 교통시설을 가장 많이 방문한 것으로 나타났다. 그런데 병원과 자택은 발병 시에 우선적으로 찾아가거나 격리되는 장소가 되기 때문에 이를 발생과 확산의 시작점으로 보기는 어렵다. 그리고 교통시설의 경우는 전면적으로 마스크 착용을 의무화했다는 점을 고려한다면 이 역시 발생이나 확산의 중심지로 보기는 어렵다. 그렇다면 그다음에 나타나는 식당과 같이 마스크를 벗고 음식이나 음료를 먹을 수 있는 장소들이 가장 유력한 확산의 중심지가 될 가능성이 높다. 이러한 장소 기반의 보다 미시적인 연구들을 통해서 나온 결과들을 정책 결정에 활용하는 것이 중요하다고 판단된다.

In Korea, various policies have been implemented to cope with the coronavirus, which began to spread in early 2020. Along with the distribution of masks, social distancing was implemented step by step, and quarantine rules were prepared and operated by institution, facility, and industry according to the regional epidemic stage (steps 1.5 and 2) and the national epidemic stage (steps 2.5 and 3). Nevertheless, the government’s coronavirus quarantine policy was criticized as “political quarantine” due to disregarding the opinions of experts such as the Korean Medical Association, lack of consistency in its application, controversy over equity by facilities and industries. Therefore, this study aims to evaluate Korea’s coronavirus quarantine policy and suggest reasonable policy alternatives through place-based data analysis on the occurrence and spread of coronavirus based on the location-based place data of confirmed coronavirus patients in Seoul from January 26 to March 24, 2020. The results of this study showed that in Seoul, COVID-19 confirmed patients visited hospitals, homes, and transportation facilities the most. However, hospitals and homes are places where they are visited or quarantined first in the event of an outbreak, and it is mandatory to wear a mask in the transportation facilities. If so, places where you can take off your mask and eat food or drinks, such as the restaurant that appears next, are likely to be the most likely centers of spread. It is important to use the results of these place-based microscopic studies in policy decisions.

산불을 효과적으로 예방하기 위해서는 산불 발생위험도가 높은 다발지역을 지정하여 감시자원을 집중배치 하여야 한다. 본 연구에서는 산림청 산불통계자료상의 발생 위치정보를 이용하여 1991~2015년 사이 발생한 산불의 분포 패턴을 분석하였고, 최근린분석과 Kernel 분석을 이용하여 시군구별 산불다발지역을 선정하였다. 그 결과, 산불발생 분포지역은 총 5단계의 군집으로 분류할 수 있었고, 그 중 산불밀도가 높은 1, 2군집은 특별시 및 광역시를 비롯한 대도시권이 형성된 지역과 동해안 지역에 주로 분포하였다. 또한 다발위험지로 분류되는 주의, 경계, 심각의 비율이 전체 국토면적의 10% 가량이었다. 특히 대도시지역은 국토면적의 25.25%가 ‘주의’, 11.53%가 ‘경계’, 17.90% 가 ‘심각’으로 분류되었다. 따라서 전체 국토 면적의 54.68%가 다발 위험지역으로 선정됨에 따라, 대도시지역의 다발위험도는 전국 평균을 상회하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 산불 예방 및 진화자원의 우선 배치지역을 선정하는데 활용될 수 있다.

This study identified the high-risk areas by analyzing fire occurrence patterns using the forest fires location data released by the Korea Forest Service. The areas where forest fires have occurred frequently were selected using nearest neighbor method and Kernel density method. The administrative areas were classified into five clusters based on the nearest distances between the fire occurrences, where a shorter distance means a more fire occurrence in the given area. The clusters in the first and second classes (having shorter distances) were found to be mostly major cities and areas on the east coast. The high density fire areas accounted for approximately 10% of the entire area of South Korea. In major cities, the numbers of fire occurrences were well over the national average. The results of this study can support the local governments to prioritize areas for forest fire prevention according to the predicted risks.

최근 중국은 지역마다 과학기술 혁신역량 발전, 혁신형 도시 건설에 주력하 고 있다. 본 논문은 이러한 사회적 배경을 바탕으로 산둥성 여러 도시들의 기 술혁신 역량을 종합적으로 측정하였다. 선행연구를 바탕으로 도시의 기술혁신 역량 지표체계를 수립하고, 엔트로피 방법을 통해 산둥성 각 지역별 기술혁신 역량에 대한 종합적 측정을 진행하였다. 도시별 기술혁신역량의 종합점수에 의 거하여 체계적 군집화(클러스터링 기법)를 통해 산동성 17개 지급시를 고수준 기술혁신도시, 중간수준 기술혁신도시와 저수준 기술혁신도시 3가지로 분류하였 다. 각 유형별 도시의 기술혁신역량 현황을 종합하여 17개 지급시 기술혁신 유 형별 차이를 상세히 분석한 결과, 지난(济南), 칭다오(青岛)의 기술혁신역량이 크게 앞서가고, 옌타이(烟台), 웨이팡(潍坊), 웨이하이(威海)가 그 뒤를 이었다. 지닝(济宁)은 혁신도시 건설이 기대에 못 미쳤으며, 나머지 도시는 모두 혁신수 준이 낮게 나타났다. 실증결과 중국 지역별 기술혁신 수준 격차가 상당히 커 지역 견인효과가 불 균등함을 보여주었다. 이러한 기술혁신역량의 심각한 지역별 불균형은 중국 정 부가 대학교 및 과학연구기관, 금융서비스역량, 시장 변화 여건 등 분야에서 불균형 해소를 위한 정책적 노력이 필요함을 입증한다. 본 논문에서는 산둥성을 중심으로 지역별 과학기술 혁신역량에 대한 측정 평 가를 하였다. 이러한 시도는 다른 성ㆍ시 과학기술 혁신 역량 지수를 측정할 수 있다는 측면에서 기초 연구로 의의를 가지며 지역별 발전수준과 발전역량을 이해하는데 도움이 될 것으로 본다.

In recent years, China has vigorously promoted the development of regional scientific and technological innovation and built innovative cities. Evaluating China’s regional scientific and technological innovation capabilities helps understand China’s current regional development level and future development capabilities. As an example, Shandong Province is a strong representative of this research. Drawing from the previous research, this paper establishes an urban science and technology innovation capability index system and uses the entropy method to measure the technology innovation capabilities of various cities in Shandong Province. Based on the comprehensive scores of urban technological innovation capabilities, the 17 cities in the province are divided into three through systematic clustering: high-level technological innovation cities, medium-level technological innovation cities, and low-level technological innovation cities. Upon summarizing the technological innovation capabilities of various cities, a detailed analysis of the 17 cities based on technological innovation shows that Jinan and Qingdao are far ahead in technological innovation capabilities, followed by Yantai, Weifang, Weihai faults, and Jining Innovation City. The findings show that the level of innovation in other cities is low, confirming the phenomenon of extreme imbalance in China’s regional scientific and technological innovation and uneven regional driving effects. Thus, China should pay attention to the gaps in higher education institutions and scientific research institutions, financial service capabilities, and market transformation conditions to balance the regional scientific and technological innovation capabilities.

이 연구는 시설물 붕괴사고와 같은 재난현장을 신속하게 모델링하여 3차원 공간정보 분석과 함께 붕괴지 하부에 매몰된 요구조자의 위치정보를 가시화하는데 목적이 있다. 붕괴사고가 발생하게 되면, 구조자가 현장 상황을 신속히 파악하여 골든타임 내에 인명을 구조하는 것이 매우 중요하다. 또한, 붕괴사고 현장은 추가 붕괴 우려로 인하여 구조자가 쉽게 접근할 수 없다는 점이 장애요인으로 작용한다. 따라서 이 연구에서는 붕괴사고 발생 시, 구조자가 신속하고 안전하게 구조활동을 수행할 수 있도록 다음과 같은 방법론을 제시하였다. 첫째, 붕괴지형 정보를 보다 손쉽게 취득하기 위하여 드론탑재형 스테레오 카메라 기반의 영상 취득 및 송신용 모듈을 개발하였다. 둘째, 취득된 영상을 바탕으로 공간정보 분석이 가능하도록 붕괴형상정보를 3차원으로 모델링하였다. 셋째, 매몰자의 위치정보를 3차원 모델상에 가시화하였다. 넷째, 현장테스트를 통하여 개발된 장비 및 시스템에 대하여 검증하였다. 본 연구 결과를 실제 재난현장에 적용할 경우, 구조자로 하여금 보다 신속하고 안전한 구조업무 지원을 할 수 있을 것으로 판단된다.

This study aims to build quickly the 3D model of disaster sites such as a facility collapse and visualize the location of the buried people based on the 3D spatial information. When a collapse occurs, it is very important for rescuers to identify the situation quickly and to rescue the buried within a golden time period. However, there is also a potential risk of secondary collapse that could endanger rescuers working on site. This study suggests the methodology to ensure immediate and safe rescue. First, we developed a module for image acquisition and transmission using a stereo camera on drone in order to easily acquire the collapse terrain information. Second, collapse shape information was modeled in 3D to enable spatial information analysis based on the acquired images. Third, the locations of the buried people were visualized by 3D modeling. Fourth, we verified the equipment and system developed through field test. The results of this study could provide rapid and safe information to rescuers when applied to actual disaster sites.

본 연구는 전국지방자치단체에서 발생한 자연재해 피해의 탐색적 공간 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA)을 실시하는 것을 통해, 기초지방자치단체의 자연재해관리에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 2006년부터 2014년 동안 총 226곳의 기초지방자치단체를 분석대상으로 설정하여, 총 피해, 대설, 호우, 강풍, 풍랑, 태풍에 따른 피해의 공간적 분포와 핫스팟 분석을 실시하였다. 분석결과, 총 피해⋅호우의 경우 강원도 지역을 중심으로 핫스팟이 발견되었으며, 대설은 강원⋅경상⋅전라⋅충청도의 해안가 지역을 중심으로, 태풍⋅강풍⋅풍랑은 경상⋅전라⋅ 충청도 지역을 중심으로 핫스팟이 발견되었다. 이러한 결과는 자연재해의 유형에 따라 상이한 공간적 패턴이 나타날 수 있음을 의미하며, 이에 따라 해당 기초지방자치단체는 자신이 처한 자연재해의유형을 고려하여, 자연재해에 따른 피해를 사전에 대비하여야 함을 주장한다.

This study aims to provide implications on natural disaster management through exploratory spatial data analysis(ESDA) on the damage of natural disasters occurred in local governments. A total of 226 basic local governments from 2006 to 2014 was set as subjects of analyses. The authors analyzed spatial distribution and hot spot on the six parameters: heavy snow, heavy rain, strong wide, wind waves, typhoons and the total damage. We found hot spots in Gangwon-do for total damage and heavy rain. Hot spots of heavy snow were found in the coastal areas of Gangwon-do, Gyeongsang-do, Jeolla-do and Chungcheong-do. Gyeongsang-do, Jeolla-do and Chungcheong-do were found to have hot spots for typhoons, strong wind and wind waves. The results indicate that different spatial patterns occur depending on types of natural disaster. It can be asserted that basic local governments must prepare themselves according to the corresponding type of natural disaster.

This study analyzes the spatial distribution of residential fire incidents in Busan Metropolitan City, focusing on key factors influencing fire risk. Using data from 2020 to 2022, the study examines the frequency and location of fires, considering demographic and housing characteristics such as the proportion of single-person households, housing size, housing type, and building age. Spatial analysis reveals significant clustering of fire incidents, with higher risk observed in areas with more single-person households, smaller houses, multi-family dwellings, detached houses, and older buildings. Surprisingly, apartments, despite accounting for many incidents, showed no significant correlation with fire risk. These findings suggest the need for targeted fire prevention strategies tailored to different housing types and vulnerable populations. Future research should explore the effectiveness of current fire safety measures in high-risk areas.