이 연구는 조선 후기 제작된 것으로 추정되는 관방도 성격의 함경도엽에 대한 지리・서지학적 고찰을 통해, 지도의 특징과 가치를 규명하는데 목적이 있다. 이 지도는 함경도 지역의 지형, 지세, 군사 시설 등을 상세히 표현하고 있어, 조선 후기 국방 정책 및 군사 전략 연구에 중요한 자료가 된다. 지도의 기호와 주석을 해제한 결과, 청나라가 언급되었다는 점, 백두산정계비가 표기된 점, 지도의 제작기법과 형태가 정상기의 동국지도와 매우 유사하다는 점, 홍충도의 지명이 사용되지 않은 점 등을 근거로 1740년에서 1778년 사이에 제작된 것으로 추정된다. 이 지도는 동국지도의 초기 수정본 계열에 속하며, 군사・방어에 치중한 특성이 두드러진다. 이 연구는 기존 연구에서 간과되었던 개인 소장 고지도를 분석하고, 지도에 나타난 기호와 주석을 심층적으로 해제하여 그 의미를 구체화하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 함경도엽의 정확한 제작 연도를 밝히지 못하고, 모든 지리 정보를 분석하지 못하였다는 한계도 가진다.
본 연구는 서울시를 대상으로 여름철 지표온도(LST)에 영향을 미치는 공간적 요인을 분석하고, 지역별 영향력의 이질성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 Landsat 8 위성영상을 활용하여 2024년 여름철 평균 지표온도를 산출하고, 자연환경, 도시구조, 인구활동, 토지이용 변수들을 250m 격자 단위로 구축하였다. 전역적 회귀분석(OLS)과 지리가중회귀분석(GWR)을 수행한 결과, GWR 모형이 더 높은 설명력(R2 = 0.878)과 낮은 AIC 값을 보여 공간적 적합도가 우수함을 확인하였다. 또한 Local R2 분포를 통해 모형의 설명력이 지역별로 상이함을 확인하였고, 변수별 회귀계수의 공간 분포를 통해 열환경 형성 요인의 비선형성과 공간 비정상성을 실증적으로 확인하였다. 본 연구는 서울시의 열환경 대응을 위한 지역 맞춤형 공간정책 수립에 기초자료를 제공하며, 도시열섬의 불균형 해소 및 열취약지역 관리 전략의 수립에 기여하고자 하였다.
본 연구는 개선된 무인도 지리정보를 구축하기 위해 폴리곤(Polygon) 기반 무인도 지도와 속성정보를 구축하였다. 연구 결과, 3,460개의 포인트(Point) 데이터와 3,447개의 폴리곤 기반 섬 데이터를 구축하였다. 여기에는 463개의 유인도가 포함되었으며, 무인도 수는 기존 해양수산부의 무인도서 정보조회 서비스에 비해 80개 추가된 것이다. 속성정보로는 59건 이상의 이명과 61개의 무인도 지형 변화 사례를 정리하였다. 무인도 지형 변화는 육화, 소멸, 연결, 병합의 네 가지로 구분하였다. 데이터 구축 과정에서는 해안선 자료의 통합, 불필요한 폴리곤 객체의 정리, 이명 정리 과정에서 일부 한계가 있었다. 이런 한계에도 불구하고 본 연구에서 구축된 데이터는 무인도의 공간적 변화 모니터링과 보전 정책 수립을 위한 기초 자료를 제공하고, 향후 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기반 LiDAR(Light Detection and Ranging), SfM(Structure from Motion), 그리고 수치지형도 기반 DEM(Digital Elevation Model) 데이터를 동일 지역에 적용하여 지형 데이터의 정밀도와 표현 특성을 정량적으로 비교 분석하였다. 경기도 시흥시 범배산 일대를 연구 대상지로 선정하고, 평지, 완사면, 급사면의 세 구역으로 나누어 고도 및 경사 통계, 경사 방향, 경사도 재분류에 따른 면적 분포를 비교하였다. 분석 결과, UAV LiDAR 기반 DEM은 모든 지형에서 가장 높은 정밀도와 해상도를 보여주었으며, SfM 기반 데이터는 비용과 접근성 면에서 유리하나 식생 및 지형 복잡도에 따라 정확도 변동이 크게 나타났다. 수치지형도 기반 DEM은 해상도는 낮지만 일정한 품질을 유지하며 일반적인 지형 분석에 적합한 것으로 나타났다. 본 연구는 지형 조건과 분석 목적에 따른 공간데이터 선택 기준을 제시하고, UAV 기반 지형 정보 활용 전략 수립에 기초자료로 활용될 수 있다.
2019년 발생한 코로나 팬데믹은 백신의 지역별 불평등 분배를 야기하며 백신의 수급은 사회・정치적 문제로 확장되어 왔다. 의료 자원에 대한 공급과 수요를 예측하고 조정하는 것은 향후 발생할 수 있는 팬데믹 위기 해결의 실마리가 된다. 본 연구는 백신이라는 한정된 의료 자원의 공간적 형평성을 달성하는 것을 목적으로, 머신러닝을 통해 미래 서울시 인구 및 공간적 백신 접근성을 예측하였다. 공간분석 분야에서 공간접근성을 측정하는 데에 통용적으로 활용되는 2SFCA(Two-Step Floating Catchment Area Method) 방법론으로 백신의 공급처인 병원의 접근성을 파악하였다. 2017년 부터 2023년까지의 백신 접근성 및 백신 취약지를 도출한 뒤, 발생 핫스팟(Emerging Hot Spot) 탐색으로 과거부터 미래까지의 분포 변화를 분석하였다. 대한민국 의료 거점지인 서울시 백신 접근성의 측정 결과, 향후 백신 접근성은 전역적으로 감소할 것으로 보이며 특히 북부지역 비롯한 외곽지역이 접근성 취약지역으로 판단되었다. 본 연구는 서울의 시공간적인 백신 공급을 예측 및 분석하여 향후 발생할 수 있을 팬데믹 상황에 대비한 백신 취약지를 보완할 수 있는 지표를 완성하였다. 연구 결과는 백신 취약지역을 효과적으로 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 미래 효과적인 백신 분배 정책에 기초자료로 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구는 행정동 내 범죄위험의 분포양상을 유형화하고, 유형별로 범죄기회를 유발하는 영향요인을 분석하였다. 행정동별 범죄위험 등급의 평균, 표준편차, 지니계수를 활용하여 유형화 기준을 설정하고, 이를 바탕으로 8가지 유형을 도출하였다. 이후 로지스틱 회귀분석을 통해 행정동별 범죄위험 분포양상의 유형을 결정짓는 요인을 확인하였다. 또한 대표적 유형인 ‘균등 저위험 (LLL)’과 ‘불균등 고위험(HHH)’ 지역을 대상으로 공간회귀분석을 수행하여, 각각의 범죄위험 평균에 영향을 미치는 요인을 비교하 였다. 분석 결과, 유흥시설, 주거용 건물 등 촉진요인과 지구대・파출소, 비상벨 등 억제요인의 작용 방식은 유형별로 상이하게 나타났으며, 동일한 영향요인이라 하더라도 유형에 따라 효과의 방향과 강도가 달라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 범죄위험 분포양상의 유형별로 영향요인에 대한 차별적 해석이 요구되고, 목적에 따라 분석 범위 및 대상을 적절히 설정할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 점에서 본 연구는 범죄기회 억제를 위한 지역 맞춤형 정책 수립의 기초 연구로 활용될 수 있을 것이다.
주택 시장은 수요와 공급의 불균형으로 인해 여러 개의 하위 시장으로 구분되며, 하위 시장은 주택의 특성 뿐만 아니라 근린과 같은 주변 환경을 총체적으로 고려하여 구획화되므로 공간적 영향력이 중요하다. 주택 시장을 구획화하는 기준은 주택의 특성, 가격 등 다양하나, 주택 수요를 기반으로 구획화할 경우 주택 정책을 수립하는데 활용할 수 있으며, 정책의 효율성을 증대시킬 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 서울의 주택 시장을 대상으로 공간적 영향력을 고려한 장래 주택 수요를 추정하고, 수요에 기반하여 주택 시장을 공간적으로 세분화함으로써 국지적 주택 수요 시장을 새롭게 정의하고, 장래의 수요 시장이 어떻게 변화할지를 살펴본다. 분석 결과, 서울의 장래 수요 기반 주택 시장은 총 10개로 구분될 수 있으며, 단기적으로 는 공간적 변화가 있을 것으로 보이지만, 장기적으로는 안정적인 하위 시장을 형성할 것으로 전망된다. 본 연구는 서울의 주택 시장을 가격이 아닌 수요의 관점에서 세분화를 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 하위 시장의 공간적 패턴이 장래에 어떻게 변화할지에 대한 유의미한 전망을 제공함으로써 향후 주택 정책 방향 수립에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.