From the standpoint of developing a transformative service to create improvements in collective wellbeing (Anderson & Ostrom, 2015), evidence of a sport–resilience relationship is gradually accumulating in the literature (Kim et al., 2022). Sport management and social science scholars are making considerable efforts to understand how sport entities with transformative services can contribute to consumer resilience—an intervention through a sport consumption experience that affects people’s abilities to cope with adversity (Inoue et al., 2022; MacIntosh et al., 2020). However, little is known about the sport industry and spatial consumer behavior in terms of consumer resilience. Although previous researchers have identified a macro-level association between sport industry and community resilience from a bird's eye view (Kim et al., 2021), it could not determine how and where sport industry at a macro level can be related to individual-level resilience through metaphors of Consumer Desire. Specifically, the spatial patterns of sport consumption (i.e., consumer spatial behavior) can be a result of sport consumer behavior affected by spatial context upon heterogeneous features of sport industry across regions (Kim et al., 2021) in the environment–behavior paradigm (Olsson & Gale, 1968). The macrolevel clustering of the sport industry in a region (environment) can be a community resource to provide individuals with the opportunity for sport consumption (behavior), which promotes the micro-level psychosocial factors for sport consumer resilience (Inoue et al., 2022). Furthermore, recent work illustrates heterogeneous spatial interaction at the regional level of the sport industry and individual-level sport consumption (Kim et al., 2022), suggesting the elaboration of cross-level spatial interaction models (Kim et al., 2021). Accordingly, in this study we aim to not only (a) determine spatially heterogeneous interactions in the association between sport industry and consumer spatial behavior in affecting consumer resilience, but also (b) identify what effect spatial interaction has on cross-level relationships. Using data focused on a multiscale-based nested geographic structure (e.g., individual-level consumption by zip code, county, state, and nation) that could elucidate the sport consumer spatial behavior, We collected multiple types of data from Florida, including the location quotient of the main seven sport industries (e.g., sport facilities) and socioeconomic factors (e.g., social vulnerability) at the county level from secondary sources. In addition, we acquired individual-level data from Qualtrics panels (1,107 Florida residents) to measure sport consumer spatial behavior (e.g., location-based sport consumption experience) and consumer resilience using the Connor-Davidson Resilience Scale. To address spatial interaction and heterogeneity, we used a comprehensive analytical model for global and local spatial analysis, including a spatial multilevel mediation (SMM) model and multiscale geographically weighted regression (MGWR) model. As a result of the SMM model, the county-level cluster of sport facilities affected individual-level participatory sport consumption, which enhanced consumer resilience (cross-level interaction effect). However, considerable spatial non-stationarity appeared in the spatial interaction, indicating interregional interactions in the cross-level effects within a county. The results of MGWR indicated significant spatially heterogeneous patterns in the association between the cluster of sport facilities and participatory sport consumption. That is, it was clarified that the spatial heterogeneous effects of the clustering of sport facilities on sport consumer spatial behavior are associated with consumer resilience. This empirical interdisciplinary work, including sport management, geography, and consumer psychology, advances knowledge of consumer spatial behavior and resilience by demonstrating heterogeneous spatial interactions. Practically, the current study calls for spatial management planning and strategy in sport industry for enhancing consumer resilience through spatial sport consumption, considering spatially varying patterns.

천안시 소재 도시공원에 대한 시민들의 다양한 이용행태 특성을 파악하기 위하여 천안시민 260명을 대상으로 조사한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 응답자의 인구사회학적 특성을 조사한 결과 거주기간으로는 10년 이상, 거주 유형으로는 아파트 등으로 나타났다.응답자의 공원이용 특성을 조사한 결과 이용빈도는 1년에 2-3회 방문, 이용시간은 1-2시간, 이용계절은 봄과 가을,도보 접근시간은 10분 이내, 차량 접근시간도 10분 이내가 가장 높게 나타났다. 주 이용공원의 종류로는 거주지역주변의 공원, 공원이용 목적에는 산책, 운동, 휴식 등이 높게 나타났다. 여가시간을 보내는 장소로는 집, 백화점, 극장,공원 순으로 나왔으며 천안시민의 부족한 여가공간 실태를 잘 보여주고 있다.공원에 대한 만족도 조사에서 공원의 개수, 접근거리, 그리고 전체 만족도에서 모두 중간 점수에서 약간 불만족한정도로 기울어진 것을 보여주고 있다. 또한 만족도에 영향을 주었다고 생각되는 요인에 대하여는 ‘천안 시내의 공원시설이빈약하다’가 가장 높게 나왔으며 이를 개선하기 위한 의견에서도 ‘시내 중심에 공원을 많이 배치하자’는 항목이 가장높게 나타났다. 그러므로 천안시의 공원 이용률을 증대시키기 위한 전략으로 공원의 배치, 공원 내 환경 개선 등을주요 방향으로 제안하고자 한다.공원이용 만족도의 공간 분포 특성을 살펴보기 위해 시내지역과 시외지역으로 구분하여 각 지역에 대한 만족도를살펴본 결과 공원의 개수, 접근거리, 전체 만족도 등에 있어서 시외지역이 시내지역보다 낮게 나타났다. 따라서 시내지역에대해서 뿐만 아니라 시외지역에 대한 공원정책을 균등하게 배려할 필요가 있다. 한편 각 지역의 동별로 분포 특성을비교해 본 결과 두정동에서는 도달거리에 대한 만족도가 가장 낮게 나타났으며 쌍용동에서는 공원에 대한 전체 만족도가가장 낮게 나타났다. 이들 수치는 지역의 공간적 특성을 나타내는 주요 평가로 보이며 향후 공원정책을 수립할 때중요한 인자로 적용할 수 있을 것이다.

본 논문은 공간분할에 기초한 무리 짓기 알고리즘에서 적절한 분할의 크기를 제시한다. 이것은 공간분할에 기초한 무리 짓기의 알고리즘의 성능이 에이전트의 수, 이웃 에이전트들의 수뿐만 아니라 분할의 크기에도 의존하기 때문이 다. 에이전트 수 및 이웃 에이전트들의 수는 게임 환경에 의하여 고정되는 반면, 분할의 크기는 게임 환경에 관계없이 선택될 수 있기 때문에 최적화가 가능하다. 이를 위하여, 공간분할에 기초한 무리 짓기 알고리즘의 성능은 시간 복잡 도 및 실험적 방법을 통하여 다양한 분할의 크기에 따라 분석되었다. 분석 결과는 대부분의 3D 환경에서 분할의 크기 가 에이전트의수 일 때 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보였다.

대부분의 대공간 구조물은 도시의 상징물인 동시에 구조물의 용도를 만족하여야 하므로 기초가 구조물의 지지, 형태유지 또는 전도방지, 부력저항 등의 다양한 역할을 갖도록 설계되었다. 이에 따라 여러 형태의 기초가 도입되었는데 본 연구에서는 이중 구조물 형태유지 및 전도방지를 위해 앵커력을 도입한 두가지 월드컵 운동장의 경우를 비교 검토하여 건설공정에서 점검된 앵커력의 변화를 검토하였다. 본 연구에서는 반구형지붕의 바깥방향으로 작용되는 수평력 제어를 위해 시공된 앵커(Case1)와 캔틸레버 지붕의 전도방지를 위한 앵커(Case2) 2가지 사례에 대한 앵커력의 도입과정과 최초 앵커력 도입에 따른 대공간 구조물의 장기거동에 대하여 알아보았다.