본 연구에서는 국내 서로 다른 지리적 특성을 갖는 지역에서 발생되는 해륙풍에 의한 항만 내 선박 대기오염물질의 항구도시 확산 범위를 규명하고자 하였다. 연구 대상 지역은 서해안(인천항 및 평택·당진항), 다도해 지역(목포항), 남해 및 동해(부산항 및 마산항), 동해 산간 지역(동해·묵호항)으로 선정하였다. 해륙풍 발생과 그로 인한 항만 내 선박에서 기인하는 대기오염물질의 확산 모사를 위하여 비선형(Non-linear) 및 비정상(Unsteady) 거동의 국지 순환풍 모사가 가능한 HOTMAC-RAPTAD 프로그램을 활용하였으며, 모사 기간은 전형적인 여름 날씨인 7월 중순으로 하였다. 그 결과, 해륙풍의 발생 특성과 항만에서 발생되는 대기오염물질의 주변 지역 확산 거동이 지역 마다 서로 다르게 나타났는데 연구 대상 항만인 인천항, 목포항, 부산항, 동해·묵호항에서 배출되는 대기오염물질은 항구로부터 각각 27~31km(서울 서쪽 일부 지역), 21~24km(무안 남부), 20~26km(김해 및 양산 인근), 22~25km(태백산맥 능선 지역)까지 영향을 끼치는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 도출된 결과는 향후 효과적인 항만 지역 대기질과 선박 대기오염물질 관리에 있어 매우 중요한 기초 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

코로나19 이후 중국경제의 잠재적 리스크에 대한 관심이 커지고 있다. 그 가운데 하나가 부동산 리스크이다. 중국의 중소도시는 신도시 개발 붐과 함께 팔리지 않는 주택재고가 증가하고 있는데 이를 중국 사회에서는 유령도시라 부른다. 본 연구는 대표적인 유령도시인 간쑤성의 란저우신구를 통해 유령도시의 현황을 파악하고 유령 도시 해소를 위한 지방정부의 정책을 살펴보는 것이 목적이었다. 연구결과, 주택 재 고를 해소하기 위해서는 인구유입을 위한 장책의 보완과 거주의 편리성을 제공하는 정책이 필요하다.

This study set up the estimates of leakage management efficiency evaluation and leakage management goal that could be used in local water distribution networks efficiency business and modernization business. The data were analyzed using data envelopment analysis and multiple regression analysis. To this end, with leakage management input indices concerning leakage reduction activities (e.g., aged pipe replacement, water meter replacement, leakage restoration, and leakage detection) and leakage management calculation indices (e.g., the increase of revenue water ratio and the reduction of leakage ratio), the data on 22 K-water consignment local water supply systems were analyzed for the years from 2004 through 2018. Using the results of efficiency analysis by data envelopment analysis, the other DMUs (Decision Making Unit) benchmarked the DMU with the highest efficiency to maximize the leakage management efficiency for all DMUs. Through this, leakage management goal estimates were drawn with the input indices of four leakage reduction activities and calculation indices of the increase of revenue water ratio and the reduction of leakage ratio by multiple regression analysis for each group based on the revenue water ratio and leakage ratio. The correlation coefficients of the leakage management goal estimate for the criteria for the revenue water ratio amounted to 0.553 and 0.771. The correlation coefficients of the leakage management goal estimate for the criteria for leakage ratio were 0.397 and 0.865. Accordingly, we estimated the quantity and priority of four leakage reduction activities for the target leakage ratio and revenue water ratio.