도시 내 상업지역의 지리적 분포 양상과 그에 영향을 미친 요인들에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 상업 집적지의 공간적 변화가 활발히 일어나는 홍대지역을 사례로 상업 집적지의 시공간적 변화 분석을 수행하였다. 분석에는 비교적 짧은 기간에 발생한 상업 집적지의 공간적 범위 변화를 탐지하는 데에 적합성이 높은 유동인구 자료와 기존의 연구들에서 활용한 요식업 현황 자료를 이용하였으며, 각각 2016 4월년부터 2017년 4월까지 세 개 시점의 분석 결과를 비교하였다. 인구유동 자료에 기반을 둔 분석 결과, 홍대지역 상업 집적지의 공간적 범위가 점차 확장되었으며 특히 북측 방향과 남측 방향으로 크게 변화하였음을 확인하였다. 요식업 현황 자료에서도 유사한 공간적 변화가 탐지되었으나, 변화량이 다소 적게 나타났다. 홍대지역과 신촌·이대거리, 망리단길은 상업 집적지 간의 연결성이 뚜렷하게 드러나지 않고 별개의 집적지를 형성한 것으로 나타났다. 종합적으로 홍대지역의 상업 집적지는 포화상태인 기존의 공간적 범위를 벗어나 임대료가 상대적으로 저렴한 주택가로 확장되는 형태로 변화해나간다는 점이 재확인되었다. 본 연구에서 활용한 자료와 방법론 및 정량적 분석 결과는 젠트리피케이션을 비롯하여 도시공간구조 변화와 관련된 논의들에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 도시 내 급격한 기상 변화로 인한 자연재해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 도시의 자연 환경 변화에 대한 효과적인 예측과 대처를 위해서는 신뢰성 있는 기상 자료의 확보가 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 본 연구는 도시의 기상 환경 중 기온에 초점을 맞춰, 보다 정확한 기온 추정을 위한 대안적 방법을 제시하였다. 특히, 시공간 해상도와 정확성을 높이기 위해 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 방법을 제시하였으며, 기존의 여러 추정 방법들과 비교·평가함으로써 제시된 추정법의 적용가능성을 검토하였다. 분석 결과, 각 추정 기법을 통한 기온 결과는 기온 추정값의 범위에 있어서는 유사한 결과를 보였지만 기온의 공간적 분포 특성은 매우 상이하게 나타났다. 특히, 원격탐사 자료를 활용하여 추정된 기온 분포는 토지피복 유형에 따른 차이를 잘 보여주며, 본 연구에서 제시한 추정 기법의 결과는 고도에 따른 기온차를 보다 뚜렷하게 보여줬다. 추정의 정확도에 있어서는 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 기법이 높은 정확도를 보여줬다. 종합적으로 본 연구에서 제시한 기온 추정 기법은 토지피복 유형과 고도에 따른 기온 변화를 잘 나타내는 동시에 원격탐사 자료를 활용한 기존의 기온 추정 기법들에 비해 정확도가 높아 기온 분포도와 같이 연속적 공간의 기온값을 정확하게 표현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.