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.

This study was aimed to analyse spatial patterns of the monthly amounts of damage by heavy snowfall in Korea using damage data of disaster yearbook at all cities and guns(country level) in Korea during 1980-2014. Most damages by heavy snowfall happened in January, followed by March, December, February, and November. The spatial distribution of snowfall disaster areas by themselves represented a strong spatial positive autocorrelation. The local spatial autocorrelation is drawn by the LISA cluster map. The distribution of snow disaster area is not independent of a spatial context within geographic limits, forming a spatial cluster. We examined the synoptic scale situation in monthly extreme events of damage by heavy snowfall based on composite analysis. The result shows the snowfall disaster is characterized by low pressure in January. The snowfall disaster in February is characterized by easterly wind. The snowfall disaster in March is mainly due to low pressure. Westerly wind with west-high and east-low pressure system pattern is predominant in December.

본 연구는 청주시 화재발생자료(2011년 2013년)를 활용하여 화재발생 요인별 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 청주시에서 발생한 1,436건(2011년 2013년)의 화재발생자료를 활용하여 화재발생분포 현황도를 작성하고, 공간자기상관분석을 통해 청주시의 화재발생 분포 특성을 분석하였다. 연구결과 전역적 모란지수(Global Moran’s I)는 0.40으로 강한 군집적 패턴을 가진 것을 알 수 있었다. 화재발생의 요인별 모란산점도와 국지적 모란지수(Local Moran's Ⅰ)는 실화(요인 1) 0.361, 방화(요인 2) 0.100, 미상(요인 3) 0.188로 강한 자기상관성을 가진 것으로 나타났으며, 자연발화(요인 4)는 –0.010으로 지역적 연관성이 없는 것으로 나타났다. 연구결과는 청주시 화재발생 예방을 위한 정책 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Mt. Yeonae is at Gijang-gun in Busan and is surrounded by farming lands on three sides. The search for the species composition and dynamics of local communities were studied at Mt. Yeonae of how spatial similarity decays with geographic distance. The index values of Zürich-Montpellier School’s phytosociology at the 12 plots was compared to a distribution of similarly using 20 m quadrates at 12 sites. The specific communities were five including Pinus densiflora – Quercus variabilis community. Six species were significant similarity between neighboring sites by using the spatial autocorrelation coefficient, Moran’s I. If Mt. Yeonae was destroyed by an artificial action, some spatial correlated species such as P. densiflora and Q. variabilis will be collapsed because of no maintaining the effective population sizes.

A lot of rural development projects have been planned and implemented for revitalizing rural areas in South Korea. However, it is not easy to properly evaluate and quantitatively analyze project outcomes. For this reason only selected regions have been evaluated for rural projects by government agencies. In this study, we analyzed the purpose and the contents of the Rural Village Development Project (RVDP) and Green Tourism Village Project (GTVP) to find indicators for evaluating results of rural projects using logistic regression analysis. Outputs of this study show that RVDPs increase regional population and GTVPs positively affect the sales of agricultural products. We also estimated the spatial distribution of project effects through spatial autocorrelation analysis and local-spatial autocorrelation analysis. Results show that the Moran's I values for the proportion of farmers with avocational jobs, product sales changes, and population growth in Jeol-La province are positive and the biggest one is population growth. Especially, key areas of agricultural product sales are widely distributed.