본 연구는 중요한 탄소흡수원의 역할을 하는 산림생태계 탄소흡수 잠재력을 분석하고 이를 통해 탄소 공간지도 제작을 목표로 한다. 연구지역은 대한민국 전역으로, 시도 및 시군구의 공간 단위로 분석을 진행하였으며. 첫째, 침엽수림(Conifers), 활엽수림(Non-Conifers), 혼효림(Mixed), 상록활엽수림(Evergreen broadleaf forests), 죽림(Bamboo)의 면적을 지역별로 산정한 후, 이들 면적에 대한 연간 이산화탄소흡수량 고유계수를 적용하여 지역별 이산화탄소흡수량과 전국 단위의 흡수량을 계산하였다. 분석결과, 전체 산림지의 이산화탄소흡수량은 2010년 56,352,485t CO2/yr, 2015년 55,391,298t CO2/yr, 2020년 52,633,417t CO2/yr로 감소하는 것으로 나타났다. 산림면적의 감소가 주요 감소 원인으로 분석되었고, 부분적으로 기후변화 등에 따른 식생의 종조성 변화도 원인으로 나타났다. 이에 더하여, 상록활엽수림 및 죽림의 면적을 기반으로 탄소흡수량을 분석한 결과 상록활엽수는 55,928t CO2/yr, 죽림은 591,183.4t CO2/yr의 이산화탄소흡수량을 얻을 수 있었다. 지자체별 탄소흡수량 분석결과에서는 태백산맥, 소백산맥을 포함하고 있는 시군구가 다른 지역에 비해 산림지역의 이산화탄소흡수량이 많다는 것을 파악되었고, 대구광역시, 광주광역시, 대전광역시 등 대도시 인접 지역은 상대적으로 이산화탄소흡수량이 적음을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 우리나라 탄소중립 실현을 위한 탄소흡수원으로써 산림지의 관리에 있어서 산정체계의 고도화가 필요하다. 특히 기후변화에 따라 변화될 식생대의 분포와 식생별 수목의 종조성 변화를 고려한 임목별 연령별 흡수계수 산정 자료 구축이 필요하다. 본 연구에서 제시한 상록활엽수와 죽림의 경우가 중요한 예시가 될 것이다. 또한, 탄소흡수량 감소에 가장 중요한 요인이 산림면적 감소인 것을 고려할 때, 산림지 면적의 회복을 위한 적극적인 복원 정책의 수립과 이행이 요구되며, 죽림 등 탄소흡수량이 높은 식생의 보전, 확대를 위한 지속 가능한 관리 정책 마련이 필요하다. 특히, 산림면적의 회복을 위하여 지자체 단위에서 면적 기반 산림관리와 지역 단위에서 유역기반의 통합된 산림관리 정책과 이행 방안 마련이 시급하다.

2020년 이후 코로나-19로 인해 전 세계적으로 다양한 사회･경제적 문제가 발생하였고, 이로 인해 비대면 문화와 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 활동이 급격히 늘어났다. SNS 데이터는 저비용으로 많은 양의 데이터를 확보할 수 있으며, 다양한 정보를 포함하고 있어 도시 계획 및 운영에 활용될 수 있다. 이에 따라, 새로운 방법의 적용이 필요해졌고, 최근 발전한 인공지능 기술을 활용하여 공간 유형의 변화를 설명하는 것이 가능해졌다. 이를 위해 머신러닝 군집화 방법을 사용하여 관광지 분포 패턴 및 도시 관심 지역을 추출할 수 있게 되었다. 기존에는 군집화를 위해 K-means, DBSCAN을 활용해 왔으나. HDBSCAN에 대한 국내 연구 활용 사례는 부족한 상황이다. 따라서, 본 연구는 2019년과 2020년의 서울시 플리커 데이터와 HDBSCAN을 활용하여 도시 관심 지역에 대한 공간 유형의 변화를 설명하고자 하였다. 본 연구에서는 HDBSCAN 방법을 이용하여 플리커 게시물을 군집화하고 도시 관심 지역을 도출하였으며, 실루엣 점수를 통해 각 군집에 대한 군집화 정도를 점수화하였다. 연구 결과, 실제 서울 시내의 도심 및 부도심 등 주요 지점을 따라 군집이 도출되었고, 실루엣 점수를 활용한 평가 결과 군집화 정도가 통계적으로 유의미한 수준으로 계산되었다.

본 연구는 코로나-19 확진자 수와 이에 영향을 미치는 요인들을 활용하여 지리가중회귀(Geographically Weighted Regression, GWR)모델과 다중스케일 지리가중회귀(Multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR)모델을 비교 분석 하는데 목적이 있다. 가장 먼저 선행 연구조사를 통해 코로나-19 확진자 수에 커다란 영향을 미치는 요인들을 선별하였다. 다음으로 최소제곱법(Ordinary Least Square, OLS), 분산팽창계수(Variation Inflation Factor, VIF)및 Local Moran’s I를 사용하여 코로나 -19 확진자 수와의 선형 및 국지적 공간자기상관관계를 탐색하였다. 특히 종전에 널리 사용되어왔던 GWR모델과 최근 새롭게 등장한 MGWR모델을 비교 분석하여 본 연구에 가장 적합한 지리가중회귀 모델을 결정하였다. MGWR은 변수 특성을 감안한 조정된 밴드대역폭을 사용하여 보다 정밀하게 변수들 간의 공간관계를 설명할 수 있다. 본 연구를 통해 얻은 결과물은 감염병 예방 및 예측에 필요로 하는 감염병역학조사지원시스템에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구의 목적은 응급의료자원의 불균형분포에 관하여 물리적 접근성을 토대로 응급의료서비스가 취약한 지역을 찾아내며, GIS공간분석기법인 Location-Allocation Model을 통해 효율성과 형평성을 고려한 최적의 입지선정을 이루기 위함이다. 취약지역을 위한 접근성 분석은 이송단계에 중점을 두었으며, 응급의료기관을 등급별로 구분하고 운송수단의 공공의 주체가 되는 119소방서와의 관계를 통하여 거리와 시간의 영역을 고려한 접근성 분석이 가능 하였다. 결과적으로 GIS 공간분석기법을 이용한 지리적 관점은 공간상에 발생하는 응급의료자원의 공간적 효율성과 공간적 형평성을 이룰 수 있으며, 그 문제를 통해 공간재배치를 위한 사회 정치 경제적인 의사결정에 효과적인 대안 및 방법을 제시할 수 있을 것이다.