최근 몇 년간 서울시 내 공유 전동 킥보드의 도입대수가 증가함에 따라, 불법 주·정차 문제가 중요한 사회적 이슈로 부각되었다. 서 울시는 이러한 문제를 해결하기 위해 관련 조례를 개정하여 불법 주·정차된 킥보드를 견인하고 있으나, 불법 주정차 신고 건수는 여전히 감소하지 않는 것으로 나타났다. 사후 견인에 중점을 두고 있는 제도를 보완하기 위해서는 전동킥보드 불법 주·정차의 공간적 특성을 파악하고 이에 대한 체계적인 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전동킥보드 견인 데이터를 활용하여 전동 킥보드가 불법 주·정 차된 지역의 공간적 특성을 파악하자고 한다. 이에 따라, 서울시 각 행정동별 전동킥보드 불법 주·정차 견인 건수를 바탕으로 Moran's I 분석을 수행하여 공간적 자기 상관성을 파악하였다. High-High(HH), Low-Low(LL), High-Low(HL), Low-High(LH)로 구분된 네 가지 유 형의 패턴이 서울시 내에 분포하는 양상을 파악하고, 각 구역의 공간적 특성을 분석하였다. 연구결과는 해당 문제의 사전 예방을 위한 기초 자료를 제공하고, 정책적 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

제3차 도서관발전종합계획(2019-2023)에 따라 공공도서관 확충이 진행되는 시점에서, 현재의 공공도서관 공급이 각 지역민 의 공평한 접근성을 고려하여 설립되고 있는지 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국의 공공도서관 분포를 바탕으로 도서관의 서비스 영향 범위를 분석하여, 거리 접근성 관점에서 공공도서관의 서비스 현황을 분석하고자 한다. 이에 2015년과 2022년의 도서관 정보와 격자 기반의 인구수를 중첩하여, 공공도서관의 서비스 비율을 도출하였다. 도출 결과는 공공도서관 전체와 교육청을 분리하여 시각화하였으며, 이를 통해 영향권에 따른 시기별 추이 변화를 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 공공도서관 접근성 강화와 도서관 서비스 활성화 방안을 제시하였다. 또한 분석 결과로 도출된 지도는 향후 공공도서관 건립 또는 정책 마련 시에 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

PURPOSES : To prevent an increasing number of drowsiness-related accidents, considering driver fatigue is necessary, which is the main cause of drowsiness accidents. The purpose of this study is to propose a methodology for selecting drowsiness hotspots using continuous driving time, a variable that quantifies driver fatigue. METHODS : An analysis was conducted by dividing driver fatigue, which changes according to time and space, into temporal and spatiotemporal scenarios. The analysis technique derived four evaluation indicators (precision, recall, accuracy, and F1 score) using a random forest classification model that is effective for processing large amounts of data. RESULTS : Both the temporal and spatiotemporal scenarios performed better in models that reflected the characteristics of road sections with changes in time and space. Comparing the two scenarios, it was found that the spatiotemporal scenario showed a difference in precision of approximately 10% compared with the temporal scenarios. In addition, [Model 2-2] of the spatiotemporal scenario showed the best predictive power by assessing the model’s accuracy via a comparison of (1-recall) and precision. This shows better performance in predicting drowsy accidents by considering changes in time and space together rather than constructing only temporal changes. CONCLUSIONS : To classify hotspots of drowsiness, spatiotemporal factors must be considered. However, it is possible to develop a methodology with better performance if data on individuals driving vehicles can be collected.

This study (1) explored spatio-temporal population distribution patterns in Jeonju by using emerging hot spot analysis and (2) identified the influential factors to determine the spatio-temporal patterns by using multinomial logit model. The major findings are as follows. First, the results of emerging hot spot analysis indicated that the 100*100m grid in the urban area of Jeonju was found to have a category of hot spots, whereas most of the cold spot series was concentrated in the outskirts of the city. Also, new towns such as Jeonju Eco City, Jeonbuk Innovation City, and Hyocheon District were persistent or intensifying hot spots, Third, the results of multinomial logit model revealed that the factors influencing deterrmining the spatio-temporal patterns were accessibility to schools, hospitals, parks, and walfare services. This study offered a deeper understanding of urbanization and regional changes in Jeonju, and important information for urban planning.

이 연구는 팬데믹(pandemic) 전후 국제항공여객 운송시장을 대상으로 항공편 운항에 의한 CO2 배출 특성과 변화를 체계적으 로 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 이를 위해 2019년과 2021년 2분기 전 세계 국제여객 항공편 스케줄 데이터를 기반으로 ICAO(International Civil Aviation Organization)의 CERT(CO2 Estimation and Reporting Tool) 인벤토리를 이용하여 노선 단위의 CO2 배출량을 추정한 후, 노선의 대권 거리와 항공기의 크기를 기준으로 구분된 하부시장에 따른 CO2 배출량과 배출 효율성의 분포와 변화를 비교분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 2021년 2분기 전 세계 국제항공여객 운송시장의 CO2 배출량은 약 31.6백만 톤으로 추정되었으며. 2019년 동 분기(117.95백만 톤) 대비 약 73.21% 감소하였다. 두 시기 모두 5,000km 이상의 장거리 시장, 그리고 100~400석 항공기 운용 시장에서의 배출량 비중이 높게 나타났다. 다만 팬데믹 기간에는 5,000km 이상, 그리고 400석 이상 항공기 시장에서 CO2 배출량의 감소가 두드러지게 나타났다. 둘째, 2021년 2분기 시장의 CO2 배출 효율성은 2019년 동 분기 대비 약 4% 향상되었다. 두 시기 모두 노선의 대권 거리와 항공기의 크기가 증가할수록 배출 효율성이 감소하는 경향이 존재하였으며, 팬데믹 기간 중 일부 하부시장에서는 구형 및 초대형 기종들의 운항 감축(혹은 중단)이 두드러짐에 따라 배출 효율성이 향상되기도 하였다. 마지막으로 팬데믹 전후 주요 국제노선들의 CO2 배출 효율성 변화를 탐색한 결과, 글로벌 허브 공항들을 연결하는 대륙 간 장거리 노선들을 중심으로 효율성이 낮게 나타난 반면, 차상위 계층 공항들과 연결된 일부 노선들, 그리고 동남아･동북아의 주요 공항들을 연결하는 역내 노선들은 상대적으로 효율성이 높게 나타났다. 본 연구는 팬데믹 전후 전 세계 국제항공여객 운송시장의 운영 실적과 CO2 배출에 대한 세부 특성과 변화를 실증적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다.

PURPOSES : The objective of this study is to investigate the spatiotemporal factors influencing the waiting time of special transportation systems for disabled people in Seoul, Korea. METHODS : A parametric survival analysis was employed to identify the primary factors influencing longer waiting times, primarily because censoring data were included in the analysis. For the analysis, one-year historical data collected from the Seoul Call-taxi for the disabled in 2019 were used. Using normal probability plots and Anderson-Darling statistics, a log-normal model was estimated to fit the data. RESULTS : In terms of time, there was a time zone in which the service level in terms of waiting time, such as late-night and dawn, decreased depending on the time of day called by call taxi users with disabilities in Seoul. Moreover, the waiting time on weekends was shorter than on weekdays. Spatially, when a user requests a service, there are many nearby vehicles when the traffic conditions nearby are good, and the waiting time tends to decrease near the depot. CONCLUSIONS : The existing system needs to reflect the increase in vulnerable times and the improvement of the dispatch method, considering the difference in the primary purpose of travel on weekdays and weekends. Additionally, to resolve the phenomenon in which vehicles are concentrated in a specific area, waiting time can be improved using operational strategies that can uniformly distribute vehicles in space, such as spatial subdivision of depots, real-time monitoring, and relocation.

이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

본 연구는 전국자연환경조사 어류 데이터를 이용하여 국내 담수 생태계에 도입된 배스의 분포 현황을 파악하고 공간분석을 통해 핫스팟 지역을 분석하였다. 위해성 평가를 통해 배스의 잠재적 침습성을 평가하여 수생태계 생물 다양성 교란에 대한 영향을 재고하였다. 분포 분석 결과, 제주도 지역을 포함하여 한강권역과 낙동강권역, 금강권역, 영산강·섬진강권역 전체에서 분포하는 것으로 분석되었다. 낙동강권역에서 가장 높은 출현율을 나타내었으며, 제주도 지역을 제외한 영산강·섬진강권역에서 비교적 낮은 출현율을 나타내는 것으로 분석되었다. 배스의 공간적 군집 밀도가 높은 지역으로는 낙동강권역의 낙동강수계가 선정되었으며, 반대로 낮은 지역으로는 한강권역과 금강권역의 인접한 지역으로 분석되었다. 국내 대부분의 담수하천에 서식하는 것으로 나타난 배스의 위해성 평가를 실시한 결과, 31점의 높은 침습성을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 우리나라 담수 생태계에 정착한 것으로 파악되는 생태계교란종인 배스로부터 실질적인 관리 우선지역을 도출하여 담수 생태계 다양성 보전을 위한 과학적 기초자료를 마련할 수 있을 것으로 전망한다.

최근 해상교통 환경의 변화가 다양해지고, 해상 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 해상교통 분석에 대한 요구가 다양해지고 있다. 이러한 해상교통 분석 작업은 교통 특성에 대한 모델링이 선행되어야 하지만, 기존의 방법은 자동화되어 있지 않아 전처리 작업에 시간이 많이 소요되고, 분석 결과에 작업자의 주관적인 견해가 포함될 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 해상교통 분석을 위한 자동화된 교통 네트워크 생성 방법을 제안하였으며, 활용 가능성을 검토하기 위해 실제 목포항에서 수집된 6개월간의 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 대상 해역의 교통 특성을 반영한 교통 네트워크를 자동으로 생성할 수 있었으며, 대용량의 항적 데이터에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 생성된 교통 네트워크는 시공간적 특징 분석이 가능하여 다양한 해상교통 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

감염병의 전파는 환자와의 접촉이 중요한 전파 경로이기 때문에 개인 차원에서의 활동 정보는 감염 위험성을 파악하는데 중요한 지표로 활용될 수 있다. 이 연구는 코로나바이러스감염증-19 (COVID-19) 확진자의 이동 특성을 파악하는 방안을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해서 시간지리학 개념을 적용한 지리적 시각화 프로토타입 환경을 구축하여 서울시의 코로나 확진자 이동경 로 데이터를 분석하였다. 지리적 시각화 프로토타입에서는 코로나바이러스감염증-19 확진자의 시간대별 방문 장소를 3차원 경로로 시각화하였다. 또한 방문장소별 방문시간과 체류시간은 정거장 개념을 반영한 원통으로 표현하여 확진자별 방문 장소의 중복 여부를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 시각화 방법은 다음과 같이 활용될 수 있다. 첫째, COVID-19 확진자 이동 자료의 시공간적 범위와 특성을 동시에 시각화함으로써 시공간적 이동 특성을 분석할 수 있다. 둘째, COVID-19 확진자 이동경로에 있는 정거장 시각화를 통해서 확진자 접촉가능 장소를 파악할 수 있다.

인간의 편의 향상과 경제성을 앞세운 중국은 수십 년 전부터 도시개발에 대한 환경오염, 도시 외곽지역 재개발 등의 문제가 끊임없이 논의되어 왔다. 이러한 녹지단절이나 종 다양성의 문제를 방지하기 위해 광역적 생태 네트워크가 요구되어지며 공간변동의 파악이 필요하다고 사료된다. 따라서 본 연구에서는 도시 확산이 빠르게 진행되고 있는 중국 중남부지역 ‘녹심’이라는 대도시권 녹지공간을 중심으로 토지피복도 및 경관 생태지수를 이용하여 시공간적 패턴변화와 경관다양성을 분석하고자 하였다. 1978-2019년의 Landsat 위성사진을 이용하여 ENVI 5.3과 ArcGIS 10.2를 통해 시계열의 경관요소를 유형화하였다. 경관 구조적·기능적 측면에서 객관적인 정량화하는 방법으로 FRAGSTATS를 통하여 경관지수를 정량화하여 산출하였다. 연구결과 1)이 지역의 경관은 1978년부터 오랜기간 토지변화에 따라 자연스럽게 형성되었고, 2)1989-2009년에는 택지개발이나 도로건설에 의해 주로 산림패턴에서 심각하게 파편화를 규명하였으며, 3)1999년 이후 시가지역의 경관지수에 따라 더욱 단순해지고 안정된 상태를 보였다. 4)수역이나 나지의 패치고립도가 높게 나타나고, 경관다양성에 부정적인 영향을 초래하였다. 5)2009년 이후 녹심계획과 함께 경관패턴은 전반적으로 규칙성이 있고 정형화되었다. 이와 같은 생태경관의 가치를 회복하는 것이 지속가능한 도시권 환경을 보전하는 데 가장 바람직할 것이며, 본 연구는 향후 녹심지역에 지속적으로 발전할 수 있는 매우 중요한 기초자료로 기대된다.

환경과 교통이슈로 자전거가 대안적 교통수단으로 주목받는 가운데, 많은 나라에서 자전거 이용을 촉진하기 위해 공유경제 플랫폼인 공공자전거 사업을 운영 중이다. 서울시 역시 공공자전거인 “따릉이”를 5년째 운영 중이며, 이제 따릉이는 서울의 단거리 교통수단 중 하나로 자리매김하였다. 이 연구는 따릉이가 몇 가지 문제점을 가지고 있으며 개선이 필요하다고 주장한다. 이 연구는 자전거 흐름의 시공간적 패턴을 파악하고 그 원인을 설명하고자 한다. 이를 위해 따릉이의 요일, 시간대별 이용 패턴을 분석하고, 서울시의 주요 자전거 네트워크 클러스터를 찾는다. 네트워크 클러스터를 찾기 위해서 Getis와 Ord의 Gi통계를 공간 네트워크로 확장 적용하였다. 이후 통계적 유의성을 검증하기 위해 부트스트랩 치환법(Bootstrap permutation)을 사용하였다. 연구결과 서울시 에서 시계열에 영향받지 않는 명확한 자전거 네트워크 클러스터를 확인하였다. 하지만 국지적 분석 결과는 시간대별 통행 방향에 명백한 차이를 보여준다. 이 연구는 따릉이의 효과적, 효율적 운영을 위해서 따릉이 이용 패턴의 시간, 공간적 차이를 측정하고 반영해야 한다고 제안한다.

본 연구는 보성강 유역에 위치한 호수들에서 식물플랑크톤 군집의 시공간적 차이를 비교하고 이러한 군집 구조의 차이에 영향을 미치는 요인들을 확인하고자 2014년 3월부터 2017년 11월까지 분기별 조사를 시행하였다. 조사 결과, 보성호는 다른 호수들에 비해 식물플랑크톤의 다양성이 풍부하고 밀도 역시 높은 수준으로 확인되어 시공간적으로 큰 차이를 보였다. 또한 3월 조사에서 확인된 식물플랑크톤 군집은 다른 조사시기와 우점종을 포함한 규조류와 녹조류의 군집에서 구분되는 특성을 나타냈다. Indicator species analysis를 통해 확인된 각 그룹 간 지표종을 확인한 결과, 계절에 따른 식물플랑크톤 천이와 영양 농도에 따른 다양성 및 밀도 변화를 반영한 것으로 산출되어 호수들의 식물플랑크톤 군집이 시공간적으로 구분되었음을 나타냈다. Non-metric multidimensional scaling을 통해 보성강 유역 내 호수들의 식물플랑크톤 군집 구조에 있어 Secchi depth, 수온, 전기전도도, DO 등이 중요한 요인임을 확인하였고, 영양염을 포함한 다양한 환경요인과 함께 식물플랑크톤 군집 차이에 영향을 끼친 것으로 분석되었다.

본 연구는 합천호에서 2002~2017년까지 16년간의 장기간 동안 수질변수를 이용하여 부영양화 특성, 경험적 모델분석 및 몬순강도에 따른 수질변이 특성을 분석하였다. 장기간의 연별 수질 분석에서 합천호는 중영양 ~부영양 상태로 분석되었고, 계절별 수질분석에서 부영양화 현상은 하절기 이후 심화되는 것으로 나타났다. 장기간의 수질변이 특성은 유역의 점오염원 및 비점 오염원이 크게 변하지 않는 상황 하에서 매년 강우 사상 (집중 강우 vs. 약한 강우) 및 계절적인 강우강도에 의해 조절되는 것으로 분석되었다. 총인(TP), 총질소(TN), 생물학적 산소요구량(BOD) 및 이온 농도변화는 건기해(Dry year)와 홍수해 (Wet year)의 비교분석에서 뚜렷한 차이를 보여 영양염류, 유기물 농도 및 이온농도 변동에 가장 중요한 역할을 하는 것으로 분석되었다. 특히, 수질 변수 중 매년 영양염 지표(TP, TN), 유기물 지표(BOD, COD), 총 부유물질 농도 및 1차생산력의 지표 (Chl-a)는 강수량과 정상관관계를 보였다. 녹조의 지표인 Chl-a 농도는 총인, 총질소, 및 BOD와 높은 상관관계를 보여, 타 호수처럼 영양염의 과도한 증가시기에 Chl-a농도가 낮아지는 특성과는 차이를 보였다. Log-전환된 총질소, 총인 및 Chl-a에 대한 경험적 모델(Empirical model) 분석에 따르면, Chl-a 농도는 인(phosphorus) 농도에 의해 1차적으로 조절되며, 질소(N)농도는 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이는 Log10TN, Log10TP, Log10CHL의 상류, 중류, 하류구간에 대한 공간적 회귀분석에서 총인과 Chl-a는 p <0.005의 유의적인 상관관계를 나타내었으나 총질소와 Chl-a는 p > 0.005의 결과를 보여, 녹조번성에 대해 인(P)이 핵심역할을 하는 것으로 분석 되었다. 또한, 총질소와 총인 모두 Chl-a와 댐에 가까운 하류구간(Lacustrine zone)에 비해 상류구간(Riverine zone)에서 더 유의적인 결과를 보여, 상류역에서 무기성 부유물의 농도의 영향에 의한 광제한 효과(Light limitation)가 거의 나타나지 않는 것으로 분석되었다.

비주택은 적절한 주택의 요건을 갖추지 못한 거주공간으로 주거에 부적절한 경우가 많다. 따라서 인간의 적절한 주거에 대한 권리는 비주택에서 주거할 경우 심각하게 침해될 수 있다. 본 연구는 서울시를 대상으로 비주택의 유형 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 고시원의 시공간 분포, 그리고 주거 환경의 지역별 특성에 대하여 살펴보고자 한다. 먼저, 커널 밀도 추정을 이용하여 서울시의 고시원의 공간적 분포를 분석하고 그 결과 대표적인 공간적 군집을 발견하였다. 나아가 시공간 커널 밀도 추정을 통하여, 발견된 대표적 공간적 군집들 중 대학동을 중심으로 한 남서부 지역은 상대적으로 최근 생성된 군집, 역삼동과 신촌동에서는 상대적으로 과거에 생성된 고시원의 군집임을 보였다. 다음으로 교차형 최근린 거리 함수를 이용하여 고시원과 지하철역·대학과의 공간적 연관성을 분석하였고, 그 결과 각각의 시설로부터 90~940m, 그리고 210~730m 사이에서 통계적으로 유의미한 고시원의 군집을 확인하였다. 마지막으로 고시원넷에 게시된 고시원의 정보를 수집하여 서울을 중심으로 수도권에 있는 고시원의 주거 환경을 지역별로 요약하였다. 특히 서울의 고시원은 수도권 내에서도 가장 작은 방 크기, 가장 높은 단위면적 당 임대료, 그리고 가장 열악한 주거환경을 보였다.