본 연구는 과학문화 활성화를 위한 효율적 정책 추진을 목적으로 인 천지역 과학문화의 특성을 파악하고 확산 정도를 파악하고자 한다. 이를 위해 네이버 지도 내 등록된 인천지역의 구조물을 탐색하고 인천광역시 홈페이지 및 인천지역 8개의 구, 2개의 군을 대상으로 구·군청 공식 홈 페이지를 활용하여 인천 8구·2군의 지역별 과학문화 확산에 기여할 수 있는 인프라를 분석하였다. 그 결과 인천지역 8구·2군의 인프라 유형은 역사적 가치를 담은 박물관이 가장 많았으며 체험장, 연구소, 공단에서 조성한 공간, 교육센터, 과학관, 공원, 기업에서 운영하는 공간 순으로 구 성되었다. 특히, 기업에서 운영하는 과학문화 공간이 가장 적은 실정이며 이러한 인프라는 서구, 중구, 연수구에만 집중된 것으로 나타났으며, 인 천지역의 구･군별 과학문화 인프라의 격차가 있음을 확인하였다. 하지만, 인천은 오랜 역사를 가지고 발전해 왔기에 지역의 고고학적 자료, 역사적 유물, 예술품 등의 역사 문화에 관한 인프라가 구축되어 있으며 지리적으 로도 서해와 인접하고 한강의 하류에 위치하여 168개의 크고 작은 섬과 한강과 서해로 유입되는 작은 하천, 산 등 인천만의 특화된 풍부한 자연 환경을 가지고 있다. 따라서, 인천의 다양한 문화적 또는 지리적 특성의 자원을 체계적으로 구분하고 연계함으로써 인천광역시만의 특화된 과학 문화 인프라 자원을 활용하고 과학문화 향유의 기회를 제공할 수 있을 것으로 사료 된다.

In this study, changes in the microbial ecosystem of the Yeongheungdo island coastal waters were investigated for five years to collect basic data. To evaluate the influence of distance from the coast on the microbial ecosystem, four sites, coastal Site (S1) and 0.75, 1.5, and 3 km away from the coast, were set up and the changes in physicochemical and biological factors were monitored. The results showed seasonal changes in water temperature, dissolved oxygen, salinity, and pH but with no significant differences between sites. For nutrients, the concentration of dissolved inorganic nitrogen increased from 6.4 μM in April-June to 16.4 μM in July-November, while that of phosphorus and silicon phosphate increased from 0.4 μM and 2.5 μM in April-June to 1.1 μM and 12.0 μM in July-November, respectively. Notably, phosphorus phosphate concentrations were lower in 2014-2015 (up to 0.2 μM) compared to 2016-2018 (up to 2.2 μM), indicating phosphorus limitation during this period. However, there were no differences in nutrients with distance from the coast, indicating that there was no effect of distance on nutrients. Phytoplankton (average 511 cells mL-1) showed relatively high biomass (up to 3,370 cells mL-1) in 2014-2015 when phosphorus phosphate was limited. Notably, at that time, the concentration of dissolved organic carbon was not high, with concentrations ranging from 1.1-2.3 mg L-1. However, no significant differences in biological factors were observed between the sites. Although this study revealed that there was no disturbance of the ecosystem, further research and more basic data on the microecosystem are necessary to understand the ecosystem of the Incheon.

PURPOSES : The objective of this study is to develop the data driven pavement condition index by considering the traffic and climatic characteristics in Incheon city. METHODS : The Incheon pavement condition index (IPCI) was proposed using the weighted sum concept with standardization and coefficient of variation for measured pavement performance data, such as crack rate, rut depth, and International Roughness Index (IRI). A correlation study between the National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) and Seoul Pavement Condition Index (SPI) was conducted to validate the accuracy of the IPCI. RESULTS : The equation for determining the IPCI was developed using standardization and the coefficient of variation for the crack rate, rut depth, and IRI collected in the field. It was found from the statistical analysis that the weight factors of the IPCI for the crack rate were twice as high as those for the rut depth and IRI. It was also observed that IPCI had a close correlation with the NHPCI and SPI, albeit with some degree of scattering. This correlation study between the NHPCI and SPI indicates that the existing pavement condition index does not consider the asymmetry of the original measured data. CONCLUSIONS : The proposed pavement condition provides an index value that considers the characteristics of the original raw data measured in the field. The developed pavement condition index is extensively used to determine the timing and method of pavement repair, and to establish pavement maintenance and rehabilitation strategies in Incheon.

본 연구에서는 사례연구 대상지역(인천)의 특화산업에 대해 LQ지수분석을 통해 해양특화산업을 도출하고, 특화산업의 해양 공간 활용현황과 용도구역 설정에 따른 현안을 진단하였다. 대상지역의 해양산업에 대한 LQ지수(Location Quotients, LQ) 분석을 통해 사 업체수 기준 LQ지수 1.08, 종사자수 기준 LQ지수 1.67로 전국평균 대비 높은 해양바이오산업을 인천지역 해양특화산업으로 선정하였 다. 해양특화산업인 해양바이오산업의 현안진단을 위해 영흥도 실증 배양장 사례 검토 및 가장 낮은 특화도를 나타낸 해양에너지개발 부문에서의 현안 진단을 통해 해양용도구역의 중첩문제, 이해관계자간 민원발생 이슈 등 현장문제 해결을 위해서 객관적이고 정량적 근거를 기반으로 정책의사결정지원시스템 마련이 필요하다는 결론을 제시하였다.

Incheon is an area where complaints about odors occur frequently and there are many sources of odor emission. In this study, we used a real-time monitoring device to measure the odorous concentration near the areas where there are complaints about odors. The measurements were carried out for the three areas (G, C, S) that are located around emissions sources. G is situated in an industrial complex that has a reputation for being one of the most foul smelling regions of Incheon. A petroleum refining plant and storage facility are located around C. S is a residential area nearby an industrial site. The concentration of major designated odor substances in the G and S areas satisfied the site boundary emission standards. With regard to the characteristics of odor substances by region, although the C area region had the highest odor intensity among the three regions due to the odor intensity near the oil storage facility areas G and S were similar in terms of odor intensity. In the region of the G area, the odor intensity was slightly higher at the northern side of t he industrial complex. In terms of the odor intensity of the designated odor substances, trimethyl amine was the strongest, followed by hydrogen sulfide. The real time monitoring system was necessary to analyze the changing trends of odor substances and for the determination of major odor sources. This study was conducted to identify the material causes of odors in areas of Incheon where there are frequent complaints about major odors.

PURPOSES : Local governments in Korea, including Incheon city, have introduced the pavement management system (PMS). However, the verification of the repair time and repair section of roads remains difficult owing to the non-existence of a systematic data acquisition system. Therefore, data refinement is performed using various techniques when analyzing statistical data in diverse fields. In this study, clustering is used to analyze PMS data, and correlation analysis is conducted between pavement performance and influencing factors. METHODS : First, the clustering type was selected. The representative clustering types include K-means, mean shift, and density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN). In this study, data purification was performed using DBSCAN for clustering. Because of the difficulty in determining a threshold for high-dimensional data, multiple clustering, which is a type of DBSCAN, was applied, and the number of clustering was set up to two. Clustering for the surface distress (SD), rut depth (RD), and international roughness index (IRI) was performed twice using the number of frost days, the highest temperature, and the average temperature, respectively. RESULTS : The clustering result shows that the correlation between the SD and number of frost days improved significantly. The correlation between the maximum temperature factor and precipitation factor, which does not indicate multicollinearity, improved. Meanwhile, the correlation between the RD and highest temperature improved significantly. The correlation between the minimum temperature factor and precipitation factor, which does not exhibit multicollinearity, improved considerably. The correlation between the IRI and average temperature improved as well. The correlation between the low- and high-temperature precipitation factors, which does not indicate multicollinearity, improved. CONCLUSIONS : The result confirms the possibility of applying clustering to refine PMS data and that the correlation among the pavement performance factors improved. However, when applying clustering to PMS data refinement, the limitations must be identified and addressed. Furthermore, clustering may be applicable to the purification of PMS data using AI.

PURPOSES : In this study, surface distress (SD), rutting depth (RD), and international roughness index (IRI) prediction models are developed based on the zones of Incheon and road classes using regression analysis. Regression analysis is conducted based on a correlation analysis between the pavement performance and influencing factors. METHODS : First, Incheon was categorized by zone such as industrial, port, and residential areas, and the roads were categorized into major and sub-major roads. A weather station triangle network for Incheon was developed using the Delaunay triangulation based on the position of the weather station to match the road sections in Incheon and environmental factors. The influencing factors of the road sections were matched Based on the developed triangular network. Meanwhile, based on the matched influencing factors, a model of the current performance of the road pavement in Incheon was developed by performing multiple regression analysis. Sensitivity analysis was conducted using the developed model to determine the influencing factor that affected each performance factor the most significantly. RESULTS : For the SD model, frost days, daily temperature range, rainy days, tropical nights, and minimum temperatures are used as independent variables. Meanwhile, the truck ratio, freeze–thaw days, precipitation days, annual temperature range, and average temperatures are used for the RD model. For the IRI model, the maximum temperature, freeze–thaw days, average temperature, annual precipitation, and wet days are used. Results from the sensitivity analysis show that frost days for the SD model, precipitation days and freeze–thaw days for the RD model, and wet days for the IRI model impose the most significant effects. CONCLUSIONS : We developed a road pavement performance prediction model using multiple regression analysis based on zones in Incheon and road classes. The developed model allows the influencing factors and circumstances to be predicted, thus facilitating road management.

청동기시대 전기의 방형계 주거지는 당시 사회의 가족 구성의 결과물이며, 그 형태적 변이는 가족 의 발달과정에 기인하는 것으로 이해되기도 한다. 또한, (세)장방형 주거는 복수의 방형(단위)주거가 병렬적으로 연결된 형태이며, 그 단위주거는 핵가족의 주거공간이라는 추정 또한 널리 퍼져 있다. 그러나 많은 연구자들이 장단비가 시간성을 반영한다는 관행적 판단에 기초하여, 한 유적에서 공존 하는 장방형 주거지와 방형 주거지의 관계를 단지 시기적 차이로 해석함에 따라 주거의 변이에 대한 여러 요인―가족의 발달에 따른 주거 규모의 변화, 주거의 사용(신축과 증ㆍ개축)과 폐기 등―의 이 해를 저해하는 문제를 야기하게 되었다. 본고는 이러한 문제의 극복을 위해, 한강 하류역 청동기시대 전기 취락 유적들의 양상을 분석한 기 초자료를 바탕으로 가족 형태와 가구 양상 변화를 연결할 수 있는 고고학적 설명모형을 통해 가구발 달주기에 대한 인식이 한강 하류역 청동기시대 전기 주거 양상의 역동적 측면을 이해할 수 있는지를 살펴보았다. 주거지 간 중복양상이나 절대연대가 모호한 상황에서 주거지 평면 형태에 주목하는 기존의 편년관 안에서는 한강 하류역 청동기시대 전기 주거 양상을 역동적으로 설명하기 어렵다고 판단된다. 따라서 결합주거지를 고정된 문화적 실체로 파악하고 주거의 형태 차이를 양식적 차이로 이해하기보다는 가 족의 성장에 따른 주거 규모의 변이라는 기능적 측면을 상정해 보는 것이 합리적일 것으로 보인다.

이 연구의 목적은 커피점문점의 공간적 경쟁구도 및 입지우위를 미시적인 공간 해상도에서 탐색하 는 것이다. 분석지역은 인천광역시이며, 분석연도는 2018년이다. 분석방법으로는 공간 빅데이터 기반 의 i2SFCA(Inverted Two-Step Floating Catchment Area)와 Contour Tree 기법을 활용하였다. 분 석결과, 개별 커피전문점의 입지 효율성은 큰 편차를 드러냈으며, 연수3동, 선학동, 도원동 등의 순으 로 우수하였다. 또한, 공시지가가 높은 곳에 입지한 커피전문점 간의 출혈경쟁을 확인할 수 있었다. 마지막으로 역세권이 아닌 지역에서도 커피전문점의 입지 효율성이 높은 지역, 이른바 틈새 지역 (niche region)을 확인할 수 있었다. 커피전문점의 소비행태에 관한 빅데이터의 활용 제약은 본 연구 의 한계와 직결되므로, 소비행태 빅데이터 기반으로 커피전문점의 입지 문제 정교하게 다루는 후속연 구가 필요하다.

인천광역시에서 유통 중인 농산물을 대상으로 2019년부 터 2021년까지 최근 3년간 잔류농약 모니터링을 실시한 결과 총 7,069건 중 83건(1.2%)이 잔류허용기준을 초과하 였다. 농약 잔류허용기준을 초과한 부적합 농산물의 비율 은 1.0%, 1.4%, 1.1%으로 매년 유사한 수준으로 나타났으 며 잔류농약 검출율은 8.2%, 8.4%, 7.4%를 보였다. 최근 3 년간 diazinon, flubendiamide, procymidone, fluxametamide, fluquinconazole, hexaconazole 등의 순서로 부적합 검출빈 도가 높았으며 농산물 분류별로는 전체 농산물 중 엽채류 와 허브류에서 매년 83% 이상 발생하였다. 부적합 발생 빈도가 높았던 농산물은 고수(잎), 참나물, 취나물, 파 등 이었으며 고수(잎)은 3년 연속으로 부적합 건수가 가장 많 았다. 농산물 생산지역별로는 경기, 인천, 충남, 전남 순으 로 부적합 건수가 많았으나 지역별 출하 농산물의 검사건 수 대비 부적합율은 1.5% 내외로 큰 차이는 없었다. 일부 농산물에서 농약 잔류허용기준의 최대 250배까지 잔류농 약이 검출되는 사례도 발생하므로 부적합이 자주 발생하 는 농산물, 부적합 검출빈도가 높은 농약 성분들의 철저 한 관리가 요구된다. 특히, 농약 사용량 및 사용법 준수, 출하시기 조절 등 농민들의 교육 및 인식 개선이 필요할 것으로 보인다. 안전이 확보된 농산물의 생산과 유통, 소 비자의 안전한 식생활을 보장하기 위해서는 농산물에 대 한 잔류농약 모니터링을 지속적으로 실시하여 부적합 발 생 농산물의 유통을 사전에 차단하는 것이 무엇보다 중요 할 것으로 판단된다.

본 연구는 인천광역시 강화군에 위치한 퇴모·혈구산의 관속식물상과 강화도 및 주변 지역의 외래식물 등을 파악하여, 조사된 식물들의 체계적인 관리와 생물다양성 보전을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 조사를 실시하였다. 조사는 2019년 3월부터 2020년 10월까지 총 13회에 걸쳐 실시되었다. 퇴모·혈구산 일대의 관속식물상은 총 101과 321속 517종 13아종 38변종 5품종 573분류군으로 파악되었다. 이는 우리나라 관속식물 총 4,641분류군의 약 12.35%로 나타났다. 퇴모·혈구산에서 확인된 한반도 북방계식물은 청나래고사리 등 68분류군, 한반도 특산식물은 늦둥굴레 등 10분류군, IUCN 지정 희귀식물은 께묵 등 총 9분류군이 확인되었다. 식물구계학적 특정식물은 총 69분류군으로 파악 되었다. Ⅳ등급은 뚝사초 등 3분류군, Ⅲ등급은 종덩굴 등 14분류군이 확인되었다. 연구 대상지에서 출현한 귀화식물은 개망초, 돼지풀, 망초 등 63분류군으로 확인되었다. 개망초, 돼지풀, 망초 3종은 강화도뿐만 아니라 주변 지역인 석모도, 교동도 김포 등에도 전방위적으로 확산된 것으로 파악되었다. 그리고 가시상추, 가시박, 애기수영 등 생태계교란식물이 퇴모·혈구산에 처음으로 보고되어 퇴모·혈구산 내 특기할만한 식물 등 자생식물에 대해 중장기적인 보전 대책을 수립하 고 정기적으로 물리적인 제거 등의 관리방안 대책을 조기에 마련하여야 할 것이다

This study aimed to investigate the association between interest in beauty care and dietary behaviors of 581 (analysis rate 96.0%) high school girls in Incheon using a survey done in May 2019. Based on the degree of interest in beauty care, subjects were classified as “Beauty care group (n=346)”, and "Non-beauty care group (n=235)”. The mean age of the subjects was 16.5 years old. The beauty care group had significantly lower BMI than the non-beauty care group (p<0.01). The beauty care group showed a significantly higher interest in weight control than the non-beauty care group (p<0.001). The most time-consuming preschool morning activity in the beauty care group was beauty care, while that of the non-beauty care group was eating breakfast (p<0.001). The beauty care group had significantly higher frequency of exercise than the non-beauty care group (p<0.05). The number of individuals who skipped breakfast was significantly higher in the beauty care group. In addition, the beauty care group had a significantly higher frequency of taking morning snack, convenience food (p<0.01), sweet snacks (p<0.05), and processed beverages (p<0.05) than the non-beauty care group. Our result findings provide important information on the priority groups for nutrition education based on beauty care interest.