PURPOSES : This study was conducted to develop a traffic accident prediction model using traffic accident data and management and service evaluation data on bus companies in Busan, and to determine the possibility of establishing customized traffic accident prevention measures for each company. METHODS: First, we collected basic data on the characteristics of urban bus traffic accidents and conducted basic statistical analysis. Then, we developed traffic accident prediction models using Poisson regression and negative binomial regression to examine the characteristics of major items of management and service evaluation affecting traffic accidents. RESULTS : The Poisson regression model showed overdispersion; hence, the negative binomial regression model was selected. The results of the traffic accident prediction model developed using negative binomial regression are acceptable at 95% confidence level (a = 0.05). CONCLUSIONS : The traffic accident prediction model indicates that the management of the traffic record system and internal and external management items in service evaluation have a significant effect on the reduction of traffic accidents. In particular, because human factors are the main cause of traffic accidents, bus traffic accidents are expected to greatly decrease if drivers' dangerous driving behaviors are effectively controlled by bus companies.

증발산은 순복사 에너지를 사용하여 잠열의 형태로 수증기를 대기 중으로 수송함으로써 지구에너지 순환에 있어 중요한 요소 중의 하나이며, 증발산량은 지표유출의 두 배 정도로서 지구 물 수지에서 차지하는 비중이 매우 크다. 증발산의 지상관측은 지점에 국한되기 때문에 공간연속면 상에서의 증발산량 산출을 위하여 격자형 기상자료와 위성자료를 이용한 모델링이 오랫동안 이루어져왔다. PM(Penman-Monteith) 방정식에 기초한 METRIC(Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration) 모델이나 PT(Priestley-Taylor) 방정식을 이용한 MS-PT(Modified Satellite-based Priestley-Taylor) 모델 등이 주로 사용되어 왔으나, 또 하나의 대안으로서 본 연구에서는 최근 부각되고 있는 딥러닝 기법인 DNN(deep neural network)을 이용한 증발산 모델링을 수행하였다. 은닉층 구조, 손실함수, 옵티마이저, 활성화함수, L1/L2 정규화, 드롭아웃 비율 등의 최적화 과정을 거쳐서 수립한 DNN 모델은 RMSE = 0.326mm/day, 상관계수 = 0.975의 매우 양호한 정확도를 나타내었다. 이는 DNN 최적화와 함께, 국지예보모델과 위성자료로부터 증발산 기작에 관여하는 인자들을 선택하여 입력자료로 적절히 사용하였기 때문이기도 하다. 향후과제로서 훈련자료의 종류와 양을 증가시켜서 DNN 모델을 보다 정교화하는 것은 반드시 필요하다고 사료된다.

본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-time information system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관 분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.

니트로사민은 산성이나 열을 가했을 때 2급 아민과 질 소산화물이 반응해서 생성되는 발암물질이다. 일반적으로 위해 물질에 대한 안전성평가는 그 노출량을 mg/kg body weight/day로 산출하여 독성기준치와 비교하는 방법을 사용한다. 이런 방법은 정책 근거자료로는 적합하나 소비자 들에게 식생활 정보로 제공하기에 미진한 부분이 있다. 따라서 주재료 및 조리법으로 분류한 음식군에 대한 NDMA (N-nitrosodimethylamine), NDBA (N-nitrosodibutylamine) 및 6종 니트로사민(NDMA, NDBA, NDEA (N-nitrosodiethylamine), NPYR (N-nitrosopyrrolidine), NPIP (N-nitrosopiperidine), NMOR (N-nitrosomorpholine) 함량 분포를 파악하여 식습관 교육에 도움을 주고자 본 연구를 실시하였 다. 2014~2016년 국민건강영양조사 24시간 회상법 자료를 사용하여 만 7세 이상을 연구 대상으로 음식별 레시피와 섭취량을 추출하였고, 2013~2015년 총식이조사 원자료를 바탕으로 음식 한끼니 제공량 내 니트로사민 함량 분포를 R프로그램으로 산출하였다. 볼락, 장어, 멸치 육수, 명태 등의 기여로 어패류 및 해조류를 주재료로 한 음식군은 섭취량과 상관없이 NDMA, NDBA 및 총 6종 니트로사민 모두에 대한 노출을 높이는 것으로 나타났다. 또한 조리법에 따른 분류에서는 국 및 탕류와 찌개 및 전골류가 가 장 크게 노출에 기여하는 것으로 나타났다. 곡류, 과실류 및 유제품류 주재료 음식군, 밥류 및 밥 외의 다른 재료를 부가한 음식군들의 니트로사민 노출에 대한 기여도는 매우 낮은 것으로 나타났다. 니트로사민의 경우 조리시 생 성되는 여타 화합물과는 달리 국, 탕, 찌개, 전골 등 끓임을 주로 하는 음식과 어패류를 주재료로 하는 음식에서의 기여율이 매우 높은 것으로 나타났으며, 이는 기존에 가공육류를 니트로사민의 주노출원으로 생각하던 것과는 매우 큰 차이를 보인다.

The purpose of this study is to analyze the efficiencies of project management offices in large information system construction projects using the data envelopment analysis. In addition, we tried to estimate the confidence interval of those efficiencies using bootstrap DEA to give a statistical meaning. The efficiency by the CCR model is analyzed as eight project management offices are fully efficient and 22 project management offices are inefficient. On the other hand, there are 15 project management offices are fully efficient, but 15 project management offices are inefficient in the BCC model. As the result of the scale efficiencies, of the inefficient project management offices, 13 project management offices are inefficient in scale. It is possible to eliminate the inefficiency in the CCR model by improving their project performances. And, the nine project management offices showed that the inefficiency was due to pure technical efficiency, and these companies should look for various improvements such as improvement of project execution system and project management process. In order that the inefficient project management offices be efficient, it is analyzed that more efforts must be made for on-budget and on-time as a result of examining the potential improvement potentials of inefficient project management offices.

개별 명승에 대한 심도 있는 조사와 논의에도 불구하고, 우리나라 명승의 개괄적인 특성을 설명하는 자료가 부족하다. 법적으로 지정된 명승과 조선시대까지 보고된 구곡팔경의 배경이 되는 곳의 좌표자료를 활용하여 기초적인 공간분석을 수행하였다. 명승은 해안부터 1900미터의 범위를 가지지만 평균고도는 200미터이며, 장축과 단축의 비율은 1에서 78사이에 분포하고, 중앙값은 2.1정도이다. 명승이 가장 많이 분포하는 곳은 시도 수준에서 강원도이지만, 시군구로 분석하면 서귀포시가 가장 많다. 구곡팔경의 정확한 위치는 아직 다 파악하지 못한 상태지만 확실한 것만을 고려하여 시군구 단위로 분포 빈도수를 비교한 결과 경북과 충북지역에 많은 수가 분포함을 확인할 수 있었으며, 명승의 분포와는 다른 모습을 보여준다. 다양한 공간분석의 결과는 명승전체를 설명하는 스토리텔링 콘텐츠로 활용이 가능하다. 명승과 구곡팔경을 동시에 고려한 결과, 명승이면서 구곡팔경에 속하는 것과 각각 별개로 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 논의에서 고지도 지명 가운데 속성지명과의 비교 연구의 가능성을 제언하였다.

Metabolic syndrome is a risk factor for cardiovascular and type 2 diabetes. This study was conducted to examine the relevance between nutrition intake, meal quality, and high-sensitivity C-reactive protein in Koreans with metabolic syndrome. The 2,536 subjects, aged 19~64, who participated in 2015 National Nutrition Survey were included in this study. The 24-hour recall method was employed to analyze nutrition intake and dietary quality. Subjects were grouped into either the non-metabolic syndrome group (n=1,938) or the metabolic syndrome group (n=598). Total males and females were divided into 3 groups according to the high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) level to study its relationship to metabolic syndrome and its components, including odds ratio (OR) and confidence interval (CI). Results showed the homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) value was higher in the metabolic syndrome group (3.37) than non-metabolic syndrome group (1.57) (p<0.001). In the Index of Nutrition Quality, males in the non-metabolic syndrome group showed higher niacin (p<0.05) than males in metabolic syndrome group. Females in the non-metabolic syndrome group had higher vitamin B1 (p<0.01), vitamin B2 (p<0.001), niacin (p<0.05), calcium (p<0.001), and phosphate (p<0.01). Female in the high hs-CRP group showed high OR in blood glucose component (OR 2.488, 95% CI: 1.269~4.879) and metabolic syndrome risk (OR 2.856, 95% CI: 1.292~6.314). Females in the middle hs-CRP group had high triglycerides component (OR 2.956, 95% CI: 1.920~4.551), compared to the low hs-CRP group. The study showed females with higher hs-CRP had a higher risk of metabolic syndrome.

2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상 자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수 도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 −20W/m 2의 음의 편차와 120 W/m 2의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수(R 2 )=0.8)와 오차율(평균 RMSE=110 W/m 2 )이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 50W/m 2 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 50W/m 2 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고(R 2 =0.80, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다(R 2 =0.63, RMSE=4.77 MJ/Day).

본 연구의 목적은 위성의 밝기온도를 기반으로 한 정량적 강우량 추정기법의 개선을 위함이다. 우리나라 여름철 강우사례를 이용하여 강우추정을 위한 비선형 관계식을 개선하였다. 분석을 위해 레이더 자료로 기상청 기상레이더 관측망의 고도 1.5 km와 CMAX 반사도 합성자료를 사용하였으며, 위성자료는 천리안 위성의 가시, 적외, 수증기 채널의 자료를 이용하였다. 새롭게 도출된 알고리즘은 A-E method, CRR v4.0 analytic function의 결과와 비교를 하였다. 검증을 위해 우리나라 ASOS에서 관측한 지상강우량 자료를 사용하였다. 공간검증을 위해 검증지수로 POD, FAR, CSI를 계산하였으며 각각 0.67, 0.76, 0.21로 나타났다. 정량적 강우검증을 위해 MAE와 RMSE를 계산하였으며 각각 2.49, 6.18 mm/h였다. A-E에 비하여 정량적인 오차가 줄어들었으며 CRR에 비하여 공간적인 정확도가 증가하였다. 개선한 관계식을 적용한 방법이 두 알고리즘의 부족한 부분을 보완할 수 있는 것으로 판단된다. 개선한 관계식을 통해 강우를 추정하는 방법은 복잡한 알고리즘을 거치지 않고 짧은 시간에 강우추정이 가능함으로써 현업용 실시간 초단기 예보에 활용될 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.

차세대도시농림융합기상사업단의 에너지수지타워 관측자료를 이용하여 수도권 기상과 복사특성에 대하여 분석하 였다. 서울 수도권에 위치한 총 14개 에너지수지타워의 기온, 풍속, 상대습도, 지표면 온도, 강수량, 단파 및 장파 복사 량과 복사관측자료를 이용하여 산출한 알베도와 방출률을 분석하였다. 월별 자료에 따르면, 도시에 위치한 중랑지점에 서 알베도는 낮고 방출률은 높은 특성을 나타냈고 교외지역인 부천지점에서는 반대의 특성이 나타났다. 자연적인 지표 상태에서는 태양복사에너지를 효과적으로 반사하여 대부분 중랑지점보다 알베도가 높게 나타났다. 연 평균 기온이 비교 적 높게 나타난 지점들은 서울 도심에 위치하고 있었으며, 알베도가 대체적으로 낮게 분포되었다. 가좌지점과 뚝섬지점은 관측 기온이 높았지만, 관측소 주변 유리벽 건물 및 한강으로 둘러싸인 환경으로 알베도가 비교적 높게 나타났다. 교외지역에 위치하고, 기온이 낮았던 지점들은 대체로 낮은 방출률을 나타냈다. 그 중 부천지점에서는 다소 높은 방출 률이 나타났는데, 이는 관측지점 주변이 논과 밭으로 구성되어 있어 교외지역의 관측지점보다 지표면 온도가 상대적으 로 낮게 관측되었기 때문이다. 결과적으로 도심지일수록 알베도는 감소하고, 방출률은 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 또한, 서울 지역의 순 복사량이 100Wm−2 이하로 나타나 에너지가 대기 중에 흡수된 것으로 볼 수 있다.