PURPOSES : The objective of this study is to investigate the spatiotemporal factors influencing the waiting time of special transportation systems for disabled people in Seoul, Korea. METHODS : A parametric survival analysis was employed to identify the primary factors influencing longer waiting times, primarily because censoring data were included in the analysis. For the analysis, one-year historical data collected from the Seoul Call-taxi for the disabled in 2019 were used. Using normal probability plots and Anderson-Darling statistics, a log-normal model was estimated to fit the data. RESULTS : In terms of time, there was a time zone in which the service level in terms of waiting time, such as late-night and dawn, decreased depending on the time of day called by call taxi users with disabilities in Seoul. Moreover, the waiting time on weekends was shorter than on weekdays. Spatially, when a user requests a service, there are many nearby vehicles when the traffic conditions nearby are good, and the waiting time tends to decrease near the depot. CONCLUSIONS : The existing system needs to reflect the increase in vulnerable times and the improvement of the dispatch method, considering the difference in the primary purpose of travel on weekdays and weekends. Additionally, to resolve the phenomenon in which vehicles are concentrated in a specific area, waiting time can be improved using operational strategies that can uniformly distribute vehicles in space, such as spatial subdivision of depots, real-time monitoring, and relocation.

국내 농업 분야 비산먼지의 배출계수와 활동도 자료는 국내의 환경조건(풍속, 습도 등)과 농업 의 특성을 반영하지 않고 미국의 인벤토리 체계를 그대로 적용해 왔다. 이 연구에서는, 활동 자료 중 하나 인 시간 해상도는 풍속 및 건기일수 적용을 통해 월별 배분계수를 도출하여 지역별로 시간 해상도를 향상 시켰고, 공간 해상도는 시·군·구에서 동과 리로 세분화하여 지역별로 공간 해상도를 향상시켰다. 이 연구를 통해, 지금 존재하는 농업분야의 비산먼지의 배출량, 활동도 자료의 개선에 중요한 자료로 활 용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 전국자연환경조사 어류 데이터를 이용하여 국내 담수 생태계에 도입된 배스의 분포 현황을 파악하고 공간분석을 통해 핫스팟 지역을 분석하였다. 위해성 평가를 통해 배스의 잠재적 침습성을 평가하여 수생태계 생물 다양성 교란에 대한 영향을 재고하였다. 분포 분석 결과, 제주도 지역을 포함하여 한강권역과 낙동강권역, 금강권역, 영산강·섬진강권역 전체에서 분포하는 것으로 분석되었다. 낙동강권역에서 가장 높은 출현율을 나타내었으며, 제주도 지역을 제외한 영산강·섬진강권역에서 비교적 낮은 출현율을 나타내는 것으로 분석되었다. 배스의 공간적 군집 밀도가 높은 지역으로는 낙동강권역의 낙동강수계가 선정되었으며, 반대로 낮은 지역으로는 한강권역과 금강권역의 인접한 지역으로 분석되었다. 국내 대부분의 담수하천에 서식하는 것으로 나타난 배스의 위해성 평가를 실시한 결과, 31점의 높은 침습성을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 우리나라 담수 생태계에 정착한 것으로 파악되는 생태계교란종인 배스로부터 실질적인 관리 우선지역을 도출하여 담수 생태계 다양성 보전을 위한 과학적 기초자료를 마련할 수 있을 것으로 전망한다.

감염병의 전파는 환자와의 접촉이 중요한 전파 경로이기 때문에 개인 차원에서의 활동 정보는 감염 위험성을 파악하는데 중요한 지표로 활용될 수 있다. 이 연구는 코로나바이러스감염증-19 (COVID-19) 확진자의 이동 특성을 파악하는 방안을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해서 시간지리학 개념을 적용한 지리적 시각화 프로토타입 환경을 구축하여 서울시의 코로나 확진자 이동경 로 데이터를 분석하였다. 지리적 시각화 프로토타입에서는 코로나바이러스감염증-19 확진자의 시간대별 방문 장소를 3차원 경로로 시각화하였다. 또한 방문장소별 방문시간과 체류시간은 정거장 개념을 반영한 원통으로 표현하여 확진자별 방문 장소의 중복 여부를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 시각화 방법은 다음과 같이 활용될 수 있다. 첫째, COVID-19 확진자 이동 자료의 시공간적 범위와 특성을 동시에 시각화함으로써 시공간적 이동 특성을 분석할 수 있다. 둘째, COVID-19 확진자 이동경로에 있는 정거장 시각화를 통해서 확진자 접촉가능 장소를 파악할 수 있다.

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 국내에서 교통운영체계 개선 사업이 활성화 되어 시행되고 있다. 운전자 안전 및 운전지원 서비스 개선을 신호운영을 통해 도출해 내려는 움직임이 활발해졌다. 이러한 노력의 성과를 이해하기 위한 다양한 평가방법이 활용되어 왔다. 그러나 이러한 평가 방식은 조사원에 의한 현장 주행 조사가 평가 방식의 대부분이었으며, 주관적 요인이 간섭되는 방식이다. 상기 시스템으로부터 탈피하기 위하여, 객관적인 교통정보 이력자료를 활용하는 ‘혼잡강도(Intensity of Congestion; IOC)’ 지표를 활용하는 신호교차로 운영 평가방법이 연구되나, 혼잡강도 지표 값을 결정하는 ‘분석 기간과 임계 속도’에 대한 공학적 지침이 부족하다. 본 논문은 시간적 특성과 지역적 특성을 반영한 도로 등급별(주간선도로, 보조간선도로) 분석을 적용하여 ‘혼잡 강도’ 지표 내 임계값을 제안하는 연구 내용을 전달한다. 본 연구에 사용된 자료는 5분 단위로 누적된 2016년 서울특별시 TOPIS 링크별 교통소통 속도자료이다. 상기 자료를 분석을 위해 데이터베이스 프로그램을 사용하여 ‘혼잡강도’ 지표 내 임계값을 변환하며 신호교차로 운영상태 개선 전과 후 일정 기간 교통소통 이력자료를 비교하는 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 임계속도 값으로 10 km/h, 15 km/h, 20 km/h, 25 km/h, 30 km/h를 고려하였다. 분석 기간으로 신호교차로 운영상태 개선 전 1일, 7일, 14일, 30일, 60일을 적용하였고 분석 일마다 오전, 오후첨두시와 주간, 야간비첨두시로 분류 분석을 수행하였으며, 분석 대상 교차로로 서울특별시 강남권, 강북권의 신호교차로를 선정하여 시공간적 특성을 반영한 연구를 수행하였다. 일원분산분석 및 던컨 검증분석에 의하여 분석 기간 설정에 따른 대표 임계속도를 분석한 결과는 다음과 같다. 통계 분석 결과, 주간선도로의 오전, 오후 첨두시간의 경우 25 km/h와 20 km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이었다. 주간 비첨두시간과 야간 비첨두 시간은 1일의 경우 15 km/h와 30 km/h를 사용하는 것이 효율적이었으며 7일, 14일, 30일, 60일의 경우 20 km/h, 25 km/h, 30 km/h를 사용하는 것이 효율적인 것으로 나타났다. 보조 간선도로의 오전 점두시간은 1일의 경우 25 km/h를 사용하는 것이 효율적이었으며 7일, 14일, 30일, 60일의 경우 30 km/h를 사용하는 것이 효율적이었다. 오후 첨두시간, 주간 비첨두시간의 경우 20 km/h 임계속도로 사용하는 것이 효율적이었다. 야간 비첨두시간의 경우 30 km/h를 임계속도로 사용하는 것이 효율적이었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신호운영 및 신호교차로 평가에 대한 연구가 추가적으로 이루어져야 할 것이다.

이 연구에서는 동적 애니메이션 지도 제작을 위해 HTML5 Canvas와 OGC의 WMS 시간 차원 정보를 활용하였다. 동적 애니메이션 지도는 플러그인 없이 구동이 가능하기 때문에 플랫폼에 독립적인 특징을 가진다. WMS 시간 차원 정보는 사용자가 연속적인 지도 정보를 전송 받을 수 있는 기능을 제공한다. HTML5 Canvas로는 애니메이션 지도를 표출하고, 지속시간, 시점, 순서와 같은 동적 변수를 조정할 수 있는 컨트롤 구현이 가능하였다. HTML5 Canvas와 WMS는 모바일 웹 기반의 동적 애니메이션 지도 제작을 위한 기능적 요구 사항을 충분히 지원하는 것으로 평가된다.

이 연구는 남한지역의 시 공간 태양복사 분포를 분석하는 것이다. 2000년 1월부터 2007년 8월 까지 1분 간격으로 저장된 기상청 관할 22개 관측소의 전천일사 관측자료를 이용하였다. 수집한 일사량 관측자료는 시간에 대하여 변화하는 일사계 감도정수에 대한 불확실성을 제거하기 위하여 비교관측 결과와 태양복사 모델을 이용하여 보정을 하였다. 보정을 수행하기 위하여 강릉대학교 전천일사계를 22개 관측소의 일사계와 2007년 8월 동안 비교 관측을 하였다. 과거자료는 맑은 날에 대하여 태양복사 모형을 이용하여 시간에 대해 감소하는 일사계의 감도정수를 토대로 보정하였다. 모든 지점 및 모든 기간에 대한 평균은 13.31 MJ/day이며 보정을 통하여 13.75 MJ/day가 되어 0.44 MJ/day의 차이가 나타났다. 보정된 자료로 계절평균 및 연평균 태양복사 분포를 계산하였으며 전운량, 오존전량, 에어로솔 광학 두께, 지표면 알베도, 가강수량과 관계성을 분석하였다. 가장 큰 영향을 미치는 전운량 자료를 보정된 자료와 비교한 결과 과거(원시)자료보다 일관성이 더 높게 나타났다.

본 연구에서는 서울시에 의해 운영되는 서울시내 31개 지역의 대기오염 자동측정망에서 1990년부터 2000년까지 11년 동안 측정한 자료 중, TSP와 PM10에 대한 대기환경기준을 초과한 자료만을 선택적으로 분리한 후 여러 가지 통계적인 분석을 수행하였다. 이러한 연구목적에 맞추어, 각 토지 이용 상태별로 환경기준을 초과한 분진농도의 경향성을 비교해 본 결과, TSP의 경우 초과농도의 전반적인 발생분포가 녹지, 주거, 상업, 준공업지역 순서로 증가하는 양상을 보여주었다. 준공업 지역에서 351.0±35.9μg m3로 가장 높은 초과농도를 보였다. PM10의 초과농도는 주거지역에서 182.9±42.4μg m3의 최고농도를 보이며, 초과농도분포는 준공업, 상업, 녹지, 주거지역 순서로 증가하는 양상을 보인다. 발생빈도수를 각 지점별 측정망수로 나누어 준 결과 주거지역에서 21회로 다른지역에 비해 높은 초과빈도수를 보였다. 이들 초과농도자료들만에 국한시켜 시간적 주기성을 분석한 결과에 따르면, 일반적으로 관측되는 부유분진 자료들과 차별화 된 경향성이 어느 정도 확인되었다. 특히 계절적인 주기로 구분하였을 때, 일반농도자료는 PM10과 TSP 모두 겨울철에 가장 큰 농도를 보인데 반해, 초과농도는 다른 양상을 보여주었다. 이러한 연구결과, PM10의 연도별 경향성에서 가장 주목할 점은 측정이 시작된 1995년 이후 초과농도의 크기가 지속적으로 감소함에도 불구하고, 그 발생빈도수는 최근에 들어 괄목할 만큼 증가하고 있다는 점을 들 수 있다.