COVID-19 팬데믹의 장기화는 우리 사회의 많은 것을 변화시켰으며, 특히 감염병 확산 방지를 위한 정책적 개입인 사회적 거리두기는 사회 구성원의 모빌리티 변화를 가져왔다. 본 연구의 목적은 공간적 관점에서 모빌리티에 대한 COVID-19의 차별적 영향을 규명하는 것이다. 이를 위해 서울특별시를 사례로 하여 2019년 대비 2020년의 월별 대중교통 승차 모빌리티 변동률에 대해 공간통계기법을 적용하였고, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 탐색적 공간 데이터 분석 및 군집 분석을 통해 서울에서 COVID-19의 영향이 적었던 2020년 1~2월 이후 서울 중심부에서 모빌리티가 크게 감소하였으며, 점차 모빌리티 변화의 정적인 공간적 자기상관이 증가한 것을 확인하였다. 둘째, 상관분석 및 공간회귀분석을 통하여 모빌리티 변화와 지속적으로 연관되고 영향을 주는 특정 연령, 직업, 소득 변수들을 확인하였다. COVID-19의 확산을 막기 위한 정책적 개입이 모빌리티에 차별적으로 영향을 주었다는 사실은 포스트 코로나 시대에 불평등 완화를 위한 정책 수립의 출발점이 될 것이다.

코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 팬데믹 이후 시공간적 차원이 확대된 방대한 데이터를 보다 효과적으로 시각화할 필요성이 대두되었다. 본 연구의 목적은 COVID-19의 지도화 동향을 검토하고, 지도상에서 감염병의 시공간적 차원을 함께 재현하는 대안적 지도화 방안을 모색하는 것이다. 이를 위하여 COVID-19 데이터의 지도화 또는 지리적 시각화 관련 지도학적 논의를 포함하는 연구들을 광범위하게 검토하였다. COVID-19 정보 제공을 위해 가장 보편적으로 사용되는 기법인 대시보드는 정적 지도로서, 시공간적 차원이 동시에 변화하는 COVID-19의 역동성을 보여주지 못한다는 한계를 지닌다. 이러한 한계를 보완하기 위하여 지도 기호로서 그래프의 활용, 애니메이션 등 지도상에 시간적 차원을 반영하는 다양한 시도가 있었다. 선행연구 검토를 토대로, 본 연구는 시계열 스트립과 Dorling 카토그램 알고리즘을 적용하여 지도상에서 현상의 공간적 패턴과 시간에 따른 추이를 직관적으로 인지할 수 있는 대안적인 지리적 시각화 방안을 제시하였다. 본 연구는 팬데믹 시대에서 시공간적 차원이 확대된 지도 제작의 가능성을 확인하였다는 점에서 지도학적 의의를 가진다.

본 연구의 목적은 지난 100여 년 동안 국토의 생태축으로서 백두대간 지리산권역의 산림 경관 변화를 분석하는 데 있다. 이를 위해 1918년 제작된 1:50,000 지형도를 이용해 토지피복도를 제작하여 비교의 기준으로 삼았고, 환경부가 제공하는 2007년 토지피복도를 이와 비교하였다. 두 시기의 토지피복도에 대하여 GIS 기반 공간분석과 FRAGSTATS 기반 경관분석을 수행하였고 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 백두대간 지리산권역 내 산림의 약 147.05㎢가 현재 다른 토지이용으로 전환되어 산림 면적이 감소하였다. 그중 농업지로의 변화가 가장 큰 비중을 차지하였다. 둘째, 경관구조 측면에서 백두대간 지리산권역 내 산림의 파편화 가 진행되었다. 다만 파편화 정도는 내적으로 차이를 보였다. 백두대간보호지역으로 지정된 곳은 산림 면적과 경관지수의 변화가 미미하였지만, 그 주변 지역은 파편화가 많이 진행되었다. 셋째, 권역을 구성하는 읍·면 단위의 경관지수 변화 값을 표준화한 결과 전라북도 남원시 운봉읍과 아영면, 장수군 장계면에서 높은 수준의 산림의 파편화가 진행되었다. 이들 지역은 백두대간보호지 역이 불연속적으로 혹은 협소하게 지정된 곳으로, 생태축으로서 백두대간의 온전성 회복을 위해서는 축의 연속성을 확보하고 보호구역을 공간적 범위를 현재보다 넓게 지정하여 관리할 필요가 있다.

암은 오랫동안 한국인의 주된 사망원인이었으며, 주로 환경적 요인이 암 발생에 영향을 주고 있다. 암으로 인한 높은 사망률에도 불구하고, 어떠한 지리적 및 환경적 요인이 암 발생에 영향을 주는지에 대한 국내 사례 연구는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 공간적 관점에서 갑상선암, 대장암, 위암, 폐암, 간암, 전립선암, 유방암을 포함한 주요 암의 발생률이 지리･환경적 요인에 따라 어떻게 다르게 나타나는지를 파악하는 것이다. 이를 위하여, 시군구 수준에서 계산된 암 발생률을 종속변수로 활용하였고, 암 발병에 영향을 미칠 것으로 기대되는 13가지 독립변수를 선정하였다. 종속변수의 공간적 의존성 및 군집을 확인하기 위하여 전역적, 국지적 Moran ’ s I 통계량을 이용하였고, 암 발병에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 OLS 및 공간회귀모형들을 활용하였다. 전역적 Moran 통계량과 LISA Cluster map을 통하여 암 발생의 공간적 패턴에서 공간적 자기상관을 확인할 수 있었다. 다음 OLS 회귀 분석을 통하여 암 발생에 영향을 미치는 변수들을 파악하였다. 이때 대부분의 암에서 연령 효과가 강하게 나타났기 때문에 이를 통제하였다. OLS 모형의 잔차에서 공간적 의존성이 명확하게 나타남을 확인한 후, 공간적 의존성을 모형화하기 위하여 공간회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 모든 유형 별 암에 대한 발생률을 설명하는데 있어 공간회귀분석이 적합한 것으로 나타났다. 특히 공간적 의존성을 고려할 경우 암별로 영향을 주는 요인이 OLS 분석 결과와 상이할 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 공간통계분석을 통하여 암 발생에 영향을 주는 지리 환경적 요인을 보다 정확하게 식별할 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 암을 예방하기 위하여 지역의 환경을 요인을 어떻게 개선할 것인지에 대한 유용한 정보를 제공한다.

본 연구의 목적은 주제도 작성 원리를 따르지 않는 주제도가 학생들로 하여금 지리적 사실의 직관적 이해를 어렵게 할 수 있고, 나아가 지리적 사실에 대한 부정확한 이해를 유발할 수 있다는 것에 대한 실제적인 증거를 제시하는 것이다. 이를 위하여 주제도 디자인 원리를 준수하지 않은 것으로 판단되는 중·고등학교 교과서에 수록된 주제도를 이용하여 지리적 사실 이해를 평가하는 설문지를 작성하여 사례조사를 실시하였고, 이를 통하여 얻은 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 데이터의 특성에 맞는 색채배열을 사용하지 않은 경우 학생들은 지도에 대한 직관적 해석에 어려움을 보였으며, 지도가 제공하는 정보가 아닌 맥락적 지식이나 개인의 경험에 비추어 데이터를 해석하는 경향을 보였다. 또한 데이터의 특성에 맞지 않은 색채배열로 인하여 데이터를 부정확하게 이해할 가능성이 나타나기도 하였다. 둘째, 단계구분도 작성 시 데이터 해석에 중요한 기준 값을 급간 설정에 반영하지 않은 주제도의 경우, 학생들은 데이터 해석을 위하여 추가적인 분석을 시도하는 등 데이터에 대한 직관적인 해석에 어려움을 보였다. 마지막으로, 총량 데이터가 단계구분도로 표현된 경우, 데이터가 집계되는 기본 공간 단위들의 면적 차이가 데이터를 해석하는데 큰 영향을 주었으며, 이로 인하여 학생들은 지도에 표현된 데이터를 실제와는 다르게 해석하였다.

본 연구의 목적은 GIS의 공간분석 기법을 이용하여 일제 강점기에 제작된 ｢조선오만분지일지형도｣의 지형 재현 정확도를 평가하는 것이다. 이를 위하여 좌표가 보정된 이미지 형태의 지형도로부터 등고선을 추출하였다. 비교를 위한 기준은 현재의 1:25,000 수치지형도의 등고선이다. 등고선으로부터 DEM을 추출하여 지형면 분석, 중첩분석, 3D 분석, 수문 분석 등을 수행하였다. 음영기복, 고도 차이, 지형단면, 하계망의 위치, 하천차수 및 길이, 곡률도, 능선의 위치 등을 통하여 지형 재현의 정확도를 정성적 혹은 정량적으로 평가하였다. 북한산과 설악산 주변을 사례로 분석을 수행하여 얻은 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정성적 평가와 정량적 평가 모두에서 서울에 인접한 북한산 주변 지형도의 지형 재현 정확도가 설악산 주변보다 높게 나타났다. 둘째, 특수지형의 기호화 방식, 삼각측량 결과를 바탕으로 한 고도 재현 등 당시 지도제작 방식이 국지적으로 현재와 다른 혹은 부정확한 지형 재현의 결과를 초래하였다. 셋째, 지형에 대한 접근성과 관찰가능성이 지형 재현의 정확도에 영향을 미친 것으로 보인다. 설악산 주변의 경우 접근 및 관찰이 용이한 남쪽 사면의 정확도가 상대적으로 높은 반면, 접근성이 떨어지는 북쪽 사면은 매우 부정확하게 재현되었다. 북한산과 설악산 주변 지형 재현 정확도의 차이는 지도화하는 지역이 식민지 지배와 개발에서 차지하는 중요성과 관련이 있어 보인다.

사회적으로 안전에 대한 관심이 많아지고 있는 상황에서 계속되는 북한의 미사일 실험은 이를 대비한 민방위 대피시설의 운영 실태를 점검하는 계기가 되었다. 본 연구에서는 공간 최적화 접근을 통하여 개별 대피시설 수준에서 서비스 커버리지와 수용 능력을 평가하였다. 특히 수요를 상주인구로 재현하였을 때와 현주인구로 재현하였을 때 모델링 결과가 어떻게 달라지는지 분석하였다. 사례지역으로 대구광역시 서구의 민방위 대피시설의 커버리지를 평가하였다. 그 결과, 지정된 민방위 대피시설에 의해서 커버되지 않은 현주인구가 상주인구에 비하여 절대적으로 뿐만 아니라 상대적으로 많았다. 또한 기존 대피시설에 의해서 커버되지 않는 상주인구와 현주인구의 위치가 달랐다. 마지막으로 개별 대피시설에 할당된 인구를 수용가능 인구와 비교해 본 결과 대체로 시설의 규모가 클수록 실제 수용률이 낮게 나타났다. 이러한 공간 최적화 접근을 통하여 도출한 정보는 재난관리를 보다 구체적이고 체계적으로 만드는데 기여할 것이다.

기존 연구들은 확증적 데이터 분석을 통하여 거시경제지표, 주택정책 등의 영향이 시/도 사이에 상이함을 증명하였지만 해당 지역 내의 주택가격 변동의 역동성을 보여주지는 못하였다. 본 연구는 탐색적 공간 데이터 분석을 통하여 보다 상세한 공간 단위에서 아파트 매매가격의 시공간적 역동성을 탐색하고자 한다. 주요한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 가격 급등시기, 2008년 세계금융위기의 영향 등에서 시/도별로 큰 차이가 나타났다. 둘째, 2006년 1월부터 2016년 6월까지 실거래 가격 변화를 주택정책과 함께 살펴본 결과 주거안정 정책은 가격 하락을, 시장 활성화 정책은 가격 상승을 가져왔다. 정책효과는 대체로 3~5개월 지속되었다. 셋째, 가격변동이 심한 10개 시기별로 시/구 수준에서 단위가격과 변동률 및 변동액의 관계를 살펴본 결과 시기별로 가격 변동을 주도한 시/구들이 상이하였다. 마지막으로 군집분석 결과 시기별로 공간 군집의 위치와 범위가 상이하게 나타났다. 또한 몇몇 시/구에서는 이웃한 행정구역 사이에 상반된 연관성 유형을 보이는 등 국지적 역동성이 나타났다.

도시 스프롤 정의를 구성하는 핵심적인 두 가지 요소는 저밀도와 분절화이다. 밀도를 기반으로 스프롤을 측정하는 경우 분절화 정도를 파악할 수 없고, 분절화를 중심으로 스프롤을 측정하는 경우 밀도 변화를 고려하기 어렵다. 본 연구의 목적은 밀도와 분절화 정도를 동시에 고려하는 새로운 스프롤 측정치를 고안하는 것이다. 이를 위해 동일한 측정 범위를 갖는 밀도 기반의 스프롤 지수와 두 개의 공간구조 기반 스프롤 지수인 인접 통계량과 분할 지수를 가중치 기법을 이용하여 결합하였다. 이 새로운 측정치를 밀도-공간구조 기반 스프롤 지수로 명명하였다. 밀도, 인접 정보 및 도시화된 지역의 면적을 이용하여 지수를 손쉽게 계산할 수 있고 결합한 세 지수의 측정 범위와 해석 방향이 동일하기 때문에 개발된 지수의 해석이 직관적이다. 사례분석의 결과는 개발된 지수가 밀도기반 접근과 공간구조 기반 접근의 단점을 보완할 수 있음을 보여준다.

최근 소규모 창업을 위한 상권분석, 지역 산업 수요 조사 등에 잠재적 서비스 인구 통계에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 하지만 센서스 조사와 같이 장기적 시간 간격을 두고 수행되는 방식으로는 현시성 있는 잠재적 서비스 수요를 파악하는데 한계가 있다. 개인의 모바일폰으로 수집되는 이동통신 빅데이터는 센서스 조사의 이러한 단점을 극복할 수 있으며, 실시간으로 변하는 지역 인구 분포와 유동성을 잘 보여줄 수 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터와 공간통계 기법을 이용하여 지역의 잠재적 서비스 수요인 현주인구를 추정하고자 한다. 이를 위해 먼저, 대구광역시를 사례로 한 민간 이동통신사가 제공하는 '서비스인구'의 성별, 연령별, 시간대별 분포 특성을 살펴보았고, 지역의 인구, 사회, 경제적 특성 변수에 기반한 일반회귀모델(OLS)과 공간회귀모델(SEM, SLM)을 이용하여 집계구별 현주인구를 추정하였다. 사례 분석 결과, 지역 특성을 반영하는 여러 통계 자료를 활용하여 해당 지역의 잠재적 서비스 수요 인구를 유의미하게 추정할 수 있었다. 또한 인구의 공간적 의존성을 명시적으로 반영하는 공간회귀모델이 현주인구를 추정하는데 가장 적합한 모델인 것으로 나타났다. 집계구 수준의 공간 단위에서 추정 오차도 유의미하게 작았으며, 연령별 현주인구의 추정값이 성별, 시간대별 현주인구에 비해 정확하게 산출되었다. 오차의 공간적 분포는 대체로 도심부에서 과대 추정이, 외곽 지역은 과소 추정이 나타났다. 이는 지역간 모바일폰 사용 행태와 이동성의 차이가 추정 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

국지적 스케일에서 작동하는 주택시장의 공간성을 반영하는 개념 중 하나가 주택시장지역(housing market area, HMA)이다. 주택시장의 역동성을 분석하고 주택 수요와 공급에 대한 체계적인 계획 수립을 위한 틀을 제공하기 위해서는 먼저 HMA를 구획할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 HMA 구획을 위한 혼합 정수 계획법(mixed integer programming, MIP) 형태의 공간 최적화 모형을 개발하는 것이다. HMA 구획을 위한 가장 중요한 기준은 HMA의 내적 응집력을 의미하는 자족성이다. 구획된 HMA 전체를 대상으로 평가되는 전역적 자족성을 목적함수 형태로, 개별 HMA 별로 평가되는 국지적 자족성을 제약조건 형태로 고려하였다. 서울시 구별 인구이동을 사례로 개발된 최적화 모형을 적용한 결과 2010년의 경우 공급-측면 및 수요-측면 자족도 수준이 0.70일 때 3개, 0.65일 때 4개의 HMA가 구획되었다. 휴리스틱 기법인 Intramax 결과와 비교한 결과 첫째, Intramax와는 달리 MIP 접근을 통하여 얻은 HMA는 계층적으로 조직되지 않았다. 둘째, Intramax 결과는 국지적인 해인데 반하여, MIP 결과는 전역적 최적해였다. 셋째, 전역적 자족도의 극대화가 반드시 모든 HMA에서 국지적 자족도의 향상을 가져오지는 않았다. 이러한 결과는 HMA의 구조를 보다 명확하게 이해하기 위해서는 MIP 접근이 필요하며, HMA 구획 방법론으로서 Intramax 접근이 분명한 한계를 갖는다는 것을 의미한다.

1인 가구의 급증은 지역의 사회경제적 변화과정의 일부로, 최근 많은 연구의 관심사가 되고 있다. 본 연구에서는 서울을 사례로 그 동안 1인 가구 연구에서 크게 주목을 받지 못했던 1인 가구 이동의 시공간적 특성을 탐색하고자 하였다. 연구를 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 서울은 지속적으로 1인 가구의 양의 순이동을 보였고, 20대가 이를 주도하고 있다. 전입과 전출에서 20대의 비중이 높기는 하지만 그 비중이 줄어드는 반면, 50대 이상 고령층의 비중은 점차 늘어나는 추세를 보이고 있다. 둘째, 서울과의 1인 가구 이동에서 가장 큰 비중을 차지하는 곳은 경기도이다. 서울 기준 순이동을 보면 지방의 1인 가구는 서울로 향하고 서울의 1인 가구는 수도권, 특히 경기도로 향하는 패턴을 보인다. 셋째, 서울의 1인 가구 증가는 1인 가구의 전입과 관련성이 높으며, 1인 가구의 목적지는 공간적으로 군집되어 나타나고 있다. 1인 가구의 상대적 집중에서는 도심 군집이 두드러진 반면, 절대적 집중에서는 대학가 주변과 강남구의 군집이 두드러졌다. 넷째, 젊은 층의 주요 전입지는 대학가 주변과 강남구인 반면,고령층은 상대적 집중에서는 도심이, 절대적 집중에서는 서울의 외각 지역이 주요 전입지로 나타났다.

최근 몇몇 연구들은 지역 간 교육격차를 설명하는 원인의 하나로 인구이동에 주목하고 있다. 본 연구의 목적은 대도시내에서 학업성취도의 지역적 차이와 학령인구 이동과의 관련성을 파악하고, 인구이동이 어떻게 지역의 인구구성, 교육환경, 주택시장에서의 변화와 연결될 수 있는지를 논의하는 것이다. 대구를 사례로 분석을 수행하였고, 주요 분석 내용은 다음과 같다. 첫째,학교급에 상관없이 지역 간 학업성취도의 차이가 나타났으며, 영어와 수학 과목에서 두드러졌다. 둘째, 학업성취도는 공간적 군집경향을 보였으며, 이러한 경향은 학교급이 올라가면서 보다 뚜렷해졌다. 셋째, 초등학교 저학년(8～10세)의 순이동률이 학업성취도와 가장 높은 정적인 상관관계를 보였고, 정적인 상관관계는 초등학교 고학년(11～13세)까지만 나타났다. 넷째, 학업성취도와 학령인구 이동은 양방향적 관계를 보이며, 인구이동은 지역의 인구구성을 변화시킬 뿐만 아니라, 교육서비스와 주택에 대한 수요를 증가시켜 지역의 변화를 가져올 수 있다. 이러한 변화는 선별성이 강화된 새로운 인구이동을 유발한다. 즉 교육격차와 인구이동은 순환누적 과정을 보인다.

본 연구의 목적은 세계지도와 아틀라스와 같은 소축척 일반도 제작에 있어 색채 배열의 원리와 대안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 소축척 지도에서 기복 재현을 위하여 가장 널리 사용되고 있는 채단식(hypsometric tinting)의 개념, 역사, 유형 및 문제점을 살펴보았고, 주요 세계지도 및 지도집의 색채 구성을 색차 개념을 이용하여 비교 평가하였다. 분석 결과 인접 급간 사이의 색차가 너무 작아 색을 시각적으로 구분하는 것이 어려운 경우가 있었고, 높은 고도를 표현하기 위하여 보라 계통이나 하양을 사용한 경우 기복 인식에서의 연속성이 떨어졌다. 분석 결과를 토대로, 본 연구는 첫째, 절대 및 상대 고도 파악을 위한 단계적 스펙트럼 색채 배열, 지도 사용자에게 친숙한 색채 구성, 색의 구분과 연속성을 확보하는 색채 배열, 음영을 고려한 밝은 색채 구성 등 네 가지 색채 배열 원리를 제시하였고, 이를 바탕으로 대안적인 색채 배열을 제시하였다.

본 연구의 목적은 미국 센서스국 지리실(Geography Division)의 노력이 GIS의 발달에 어떻게 공헌하였는지를 구체적으로 살펴보는 것이다. 이를 통하여 향후 고품질의 센서스 결과를 산출하기 위한, GIS의 역할에 관한 이론적⋅논리적 연구의 토대를 수립하고자 한다. 미국 센서국이 GIS의 발달에 미친 영향을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, GIS 데이터베이스에서 위상 구조의 개념을 정립하고 보편화시키는 역할을 하였다. 둘째, 타이거라는 국가적 규모의 공간 데이터베이스 구축을 통해, 국가적 공간분석이나 의사결정이 가능하게 되었다. 셋째, 타이거 데이터의 무료 배포는 GIS의 보편화와 대중화에 기여하였다.

최근 GIS의 발전과 더불어 Web 기반의 GIS는 다양하고 강력한 지도 시각화 기능을 효율적으로 제공하고 있다. 또한, 국가 차원의 공간정보 인프라의 서비스와 관련하여 인구이동 통계의 중요성이 강조되고 있다. 이와 관련하여 인구이동 통계 서비스는 Web GIS를 기반으로 한 다양한 지도 시각화 기능과 결합될 필요가 있다. 본 연구는 Web GIS를 기반으로 한 효율적인 인구이동 통계 제공 방안을 수립하는데 그 목적이 있다. 제안된 방안은 Web GIS에 기반한 선진화된 인구이동 통계 서비스 구현을 비전으로 제시하였으며, 포괄성, 상호작용성, 탐색성을 원칙으로 단기적 측면과 장기적 측면에서 세부 전략이 수립되었다. 이러한 방안을 토대로 인구이동 통계에 대한 보다 효과적인 지도 시각화의 구현이 예상된다.

본 연구의 주된 목적은 벡터-기반 보조 정보를 사용하는 대시메트릭 매핑의 방법론을 정련화하고, 그것의 GIS-기반 실행 프로그램을 개발하여, 2000년 서울시 인구밀도 분포도 제작에 적용하는 것이다. 대시메트릭 매핑은 해당 변수와 공간적 연관성을 가지는 보조 정보를 사용하여, 해당 변수의 분포 패턴을 보다 정확하게 재현하는 지도화 방식을 의미한다. 즉, 대시메트릭 매핑은 임의적인공간단위의 데이터를 보조 자료를 이용하여 변환함으로써 기저에 있는 통계적 밀도면(statistical density surface)를 복원하여 제시하는 주제도 제작 기법이다. 중요한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 보조 정보가 가진 범주의 수와 범주 별 가중치 산출 방식을 모두 포괄하는 다중-클래스 대시메트릭 매핑의 일반식이 도출되었다. 둘째, 기존의 연구들에서 사용된 가중치 부여 방식을 정리하여‘인구 비중법’,‘ 표준 밀도법’,‘ 회귀분석법’으로 체계화하였다. 셋째, GIS 환경 하에서 대시메트릭 기법이 실행되는 프로그램이 제작되었다. 넷째, 서울의 2000년 522개 동 별 인구 수를 기본 데이터로 하고 벡터-기반의 토지이용현황도를 보조 정보로 하여 세 종류의 대시메트릭 매핑을 실시한 결과 코로플레스 매핑 보다는 기저의 통계적 밀도면을 보다 잘 반영하는 인구밀도 분포도가 제작되었다.

본 연구의 목적은 에너지 산업 부문에서 장기예보의 사회·경제적 가치를 평가하고 측정하는 여러 가지 방법론을 고찰하고 이를 통해 국내의 장기예보 활용에 대한 사회·경제적 가치 평가 연구를 위한 시사점을 도출하는 것이다. 장기예보의 사회·경제적 가치 평가 연구는 방법론에 따라 크게 4가지 즉, 의사결정 분석 모형, 기술적 의사결정 분석, 프로토타입 의사결정 모형, 규범적 시장 모형으로 구분할 수 있으며, 각 유형별로 세부적인 가치 평가 모델과 알고리즘이 다르게 구성된다. 에너지 산업 부문의 사례 연구 검토 결과 개인, 산업 부문, 국가 등 분석 스케일에 따라 적용되는 방법론이 다르게 나타났으며, 사회·경제적 가치에 대한 평가 결과도 연구 대상과 범위에 따라 다르게 나타났다. 따라서 장기예보의 사회 경제적 가치 평가에서 이러한 연구 대상, 스케일에 따라 적합한 분석 방법론을 선택하는 것이 중요하다. 방법론적 고찰은 추상적이고 모호한 장기예보의 영향에 대한 예상을 넘어, 보다 정량화되고 체계적인 예보의 가치 평가를 가능하게 할 것으로 기대 된다.