This study examined the spatial morphological patterns of forest habitats and the characteristics of roadkill occurrences in the forests of Mungyeong, Yecheon, Yeongju, Andong, and Bonghwa in Gyeongsangbuk-do. It involved building a resistance map between habitats and analyzing connectivity based on the least-cost distance. The analysis of the distance between the forest habitat Cores derived from MSPA and roadkill points showed that roadkill occurrences were concentrated approximately 74.11 m away from the Cores, with most roadkills happening within 360 m from the habitats. The connectivity analysis between core habitats larger than 1 km2 revealed 141 core habitats and 242 least-cost paths between them. The corridor distance value was found to be highest in Mungyeong city, indicating an urgent need for strategies to enhance habitat connectivity there. This research is expected to serve as foundational data for developing strategies to enhance ecosystem connectivity and restore habitats, by analyzing ecosystem connectivity and roadkill issues due to habitat fragmentation.

최근 3차원 공간정보와 행정정보를 융합하여 다양한 도시문제의 과학적 해결을 지원하는 디지털트윈이 공공분야의 스마트시티와 공간정보 행정업무에 도입되고 있다. 이 연구의 목적은 공공분야에 디지털트윈을 확산하기 위해 필요한 공간정보의 정책방향을 제시하는데 있다. 먼저, 이론적 고찰을 통해 디지털트윈에 대한 개념을 검토하였고, 언론보도 등에 나타난 디지털트윈에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 두 번째, 디지털트윈 국가정책과 디지털트윈국토 지자체 시범사업, 공공기관의 디지털트윈 사업 특성을 고찰하였다. 세 번째, 정책 및 제도적 관점, 사업적 관점, 활용성의 관점에서 공공분야 디지털트윈이 어떠한 이슈와 문제점을 가지고 있는지 도출하였고, 이를 해결하기 위한 정책방향을 제안하였다. 이 연구의 결과는 향후 공공분야 디지털트윈 확산을 위한 정책적 시사점을 제공할 것이다.

이 연구의 목적은 커피점문점의 공간적 경쟁구도 및 입지우위를 미시적인 공간 해상도에서 탐색하 는 것이다. 분석지역은 인천광역시이며, 분석연도는 2018년이다. 분석방법으로는 공간 빅데이터 기반 의 i2SFCA(Inverted Two-Step Floating Catchment Area)와 Contour Tree 기법을 활용하였다. 분 석결과, 개별 커피전문점의 입지 효율성은 큰 편차를 드러냈으며, 연수3동, 선학동, 도원동 등의 순으 로 우수하였다. 또한, 공시지가가 높은 곳에 입지한 커피전문점 간의 출혈경쟁을 확인할 수 있었다. 마지막으로 역세권이 아닌 지역에서도 커피전문점의 입지 효율성이 높은 지역, 이른바 틈새 지역 (niche region)을 확인할 수 있었다. 커피전문점의 소비행태에 관한 빅데이터의 활용 제약은 본 연구 의 한계와 직결되므로, 소비행태 빅데이터 기반으로 커피전문점의 입지 문제 정교하게 다루는 후속연 구가 필요하다.

Vegetation is the basis for biodiversity conservation and sustainable development. In the Environmental Impact Assessment (EIA), which is the most direct and efficient policy measure to prevent degradation of nature, vegetation-related assessment has limitations as it is not based on quantitative and scientific methods. In addition, it focuses on the presence of protected species; hence, it does not take into account the role of vegetation as a habitat on a wide-area scale. As a way to overcome these limitations, this study aims to contribute to the quantification and advancement of future EIA on vegetation. Through the review of previous studies, core areas, connectivity, and vegetation condition were derived as the items to be dealt within the macroscopic aspect of vegetation impact assessment. Each item was spatially constructed using land cover maps and satellite imageries, and time series change analysis was performed. As a result, it was found that vegetation has been continuously deteriorating due to development in all aspects, and in particular, development adversely affects not only the inside of the project site but also the surrounding area. Although this study suggested the direction for improvement of the EIA in the vegetation sector based on data analysis, a more specific methodology needs to be established in order to apply it to the actual EIA process. By actively utilizing various environmental spatial data, the impact of the development on the natural ecosystem can be minimized.

해수면온도는 해양-대기 상호작용, 열속 변화, 대양의 해양 순환을 이해할 수 있는 가장 중요한 해양 변수들 중의 하나이다. 0oC 이하 −2oC까지 극저 해수면온도는 기후변화 및 지구환경 변화를 유도하고 조절하기 때문에 다른 범위의 해수면온도보다 더 중요하게 다루어져야 한다. 전구 대양에서 이러한 극저 해수면온도의 시간적 공간적 변동성을 이해하기 위하여 1982년부터 2018년까지의 기간 동안 관측된 인공위성 일별 해수면온도 데이터베이스를 활용하여 평균 기후장을 산출하였다. 또한 장기간의 해양 실측 자료에 기반하여 생산된 표층 수온의 기후 평균장을 활용하여 극저 해수면온도가 전구 대양에서 존재하는 해역과 0oC 등온선의 월별 공간 변동을 분석하였다. 그 결과 극저 해수면온도는 북극해와 남극해와 같은 극지 해역과 고위도의 연해에서 상당한 해양의 표면적을 차지하고 있었다. 이러한 극저 해수면 온도가 어떻게 시각화되어 있는지 검토하기 위하여 6종 지구과학교과서를 분석하였다. 대부분의 교과서에서 해수면온도 삽화는 0oC 혹은 그 이상 수온에서 부터 도시하여 학생들이 극저 해수면온도에 대한 개념과 역할에 대한 이해를 획득 하는 것을 저해하고 있었다. 데이터 시각화는 데이터 리터러시의 주요한 요소 중에 하나이므로 위성 해수면온도 자료가 교과서에 적절하게 시각화되도록 교과서 삽화의 개선이 필요하다. 본 연구는 인공위성 해수면온도 자료와 해양 실측 자료를 활용하여 해양 데이터의 시각화를 통하여 해양학적 소양과 데이터 리터러시가 동시에 함양되고 강화될 수 있음을 강조하였다.

Epidemiological research to investigate the spatial characteristics of poultry farms confirmed with avian influenza (AI) infection can help increase the efficacy of AI surveillance as well as AI control strategies. The spatial characteristics of poultry farms confirmed with AI infection can provide insights on effective AI-surveillance and AI-control strategies to policymakers by providing a visualization of the geographical pattern of AI distribution. The goal of the current study was to investigate the spatial characteristics of the risk of a farm being AI-positive by using data from routine AI-surveillance performed during the period 2014–2015. To achieve this goal, we applied a spatial model because it improves the estimation of the relative risk by taking into account spatial dependence between epidemiological units. The results revealed there was a lack of dependency between districts in the risk of a farm being AI-positive. The estimates for the spatial autocorrelation coefficient in the spatial model for chicken farms were 0.006 in 2014 (p = 0.9496) and -0.064 in 2015 (p = 0.6052) and for duck farms were -0.066 in 2014 (p = 0.4380) and 0.047 in 2015. Likewise, Moran’s I statistic estimates for chicken farms were 0.0243 in 2014 (p = 0.3183) and -0.0174 in 2015 (p = 0.5657) and for duck farms were -0.0342 in 2014 (p = 0.6678) and -0.0230 in 2015.

2013년 공공데이터포털 서비스가 시작되어 현재까지 공공데이터 개방의 수준이 양적으로나 질적으로 비약적으로 확대되었으며, 공공데이터를 활용하여 수많은 어플리케이션에 제작되어 활용되고 있다. 행정데이터의 70～80% 이상은 위치와 관련된 정보이기 때문에 공공데이터 역시 위치정보를 가지고 있는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 파일데이터, 오픈API, 표준데이터 형식으로 제공되는 공공데이터포털의 자료를 전반적으로 분석하고, 이 중 특히 위치정보를 포함한 공공데이터포털 데이터의 문제점을 분석한 후, 이를 바탕으로 공공데이터포털의 발전방안을 제시하고자 한다. 현황분석을 통해, 공공데이터포털의 데이터 종류, 정보수준, 형식 등을 결정하는 체계가 확립되어야 하고, 데이터 관리주체의 다원화, 데이터에 적합한 제공형식 등에 대한 검토가 필요한 점을 제시하였다. 또한 공간정보의 이용측면에서는 위치참조체계에 대한 명확한 정보제공, 위치참조체계를 변환을 위한 통합적인 API 개발 및 특수한 위치참조체계에 대한 처리 방안의 모색 등이 강구되어야 함을 발전 방안으로 제시하였다.

본 연구는 SNS를 통해 사용자들이 표현하는 감성을 공간적으로 어떻게 나타낼 수 있는지를 연구하고자 하였다. 이를 위해 트윗데이터를 이용하여 현대인이 느끼는 스트레스라는 현상의 시도별 차이를 분석하였다. 트윗데이터는 2014년 7월 12일부터 2015년 7월 21일까지 총 503,737건의 데이터를 다운받고, 이 가운데 광고와 뉴스를 제외한 332,328건을 분석대상으로 하였다. 트윗데이터 분석을 위해 트윗의 텍스트를 형태소로 구분하고, 스트레스에 대한 토픽을 파악하기 위해 LDA알고리즘을 기반으로 하는 토픽모델링을 실시하였으며, 그 결과 15개의 토픽이 생성되었다. 15개의 토픽에는 스트레스 원인관련 “성격”, “학업”, “직무”, “가정”, “SNS사용” 토픽이 포함되었으며, 스트레스 결과에는 “질병”, “심리적상태”, “두피 및 탈모” 토픽이 포함되었다. 스트레스 해소방법 주제에는 “그림”, “게임”, “운동 및 문화생활”, “음식섭취”, “노래 등”의 토픽이 포함되었다. 트윗데이타의 분석대상 332,328 건 가운데 거주지역이 명확히 기재된 경우는 1,035개에 불과하여 거주지역 유추모델을 통해 시도별로 34,641개의 트윗에 위치를 부여하였다. 토픽모델링 결과를 시도별로 분석하여 시도별 최대 개수와 최소 개수 토픽명을 확인하고, 토픽을 스트레스 원인, 결과, 해소방법 3가지 주제로 구분하여 시도별로 어떤 토픽에 높은 관심을 가지고 있는지를 비교하였다. 본 논문은 스트레스라는 사회적 병리현상에 대해 사람들의 느낌과 이를 표현하는 방법, 이들의 지역차를 규명했다는데 의의가 있으며 비가시적 감성적 현상을 지도화하여 공간데이터의 장을 확장시켰다는데 의의가 있다.

The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It’s five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won much more than natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes according to industrial safety management. In this study, We classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. We collected 119 data on accident data, factory characteristics data, company information such as sales amount, capital stock, building information, weather information, official land price, etc. Through the pre-processing and data convergence process, the analysis dataset was constructed. Then we conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting and CART (Classification and Regression Tree). We drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. Finally the predicted accident rates were divided into four class (risk category-alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. It is divided by seeking to minimize each class’s average deviation from the class mean, while maximizing each class’s deviation from the means of the other groups. As the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked. It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings.

최근 도시 내 급격한 기상 변화로 인한 자연재해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 도시의 자연 환경 변화에 대한 효과적인 예측과 대처를 위해서는 신뢰성 있는 기상 자료의 확보가 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 본 연구는 도시의 기상 환경 중 기온에 초점을 맞춰, 보다 정확한 기온 추정을 위한 대안적 방법을 제시하였다. 특히, 시공간 해상도와 정확성을 높이기 위해 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 방법을 제시하였으며, 기존의 여러 추정 방법들과 비교·평가함으로써 제시된 추정법의 적용가능성을 검토하였다. 분석 결과, 각 추정 기법을 통한 기온 결과는 기온 추정값의 범위에 있어서는 유사한 결과를 보였지만 기온의 공간적 분포 특성은 매우 상이하게 나타났다. 특히, 원격탐사 자료를 활용하여 추정된 기온 분포는 토지피복 유형에 따른 차이를 잘 보여주며, 본 연구에서 제시한 추정 기법의 결과는 고도에 따른 기온차를 보다 뚜렷하게 보여줬다. 추정의 정확도에 있어서는 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 기법이 높은 정확도를 보여줬다. 종합적으로 본 연구에서 제시한 기온 추정 기법은 토지피복 유형과 고도에 따른 기온 변화를 잘 나타내는 동시에 원격탐사 자료를 활용한 기존의 기온 추정 기법들에 비해 정확도가 높아 기온 분포도와 같이 연속적 공간의 기온값을 정확하게 표현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The constant increase in marine traffic and the simultaneous growth of the demand for exploiting marine areas (e.g., installing offshore wind power plants) require an adequate planning strategy for managing high traffic volumes. Maritime Spatial Planning (MSP) is the process of public development of an allocation plan for distributing, both spatially and temporally, human activities in marine areas. The adoption of e-Navigation is a possible solution for improving safety and security at sea by integrating maritime information on board and ashore. Automatic Identification System (AIS) data represents a fundamental source of information, since the analysis of AIS data can highlight the presence of congested areas as well as of illegal actions, such as smuggling, pollution, and unauthorized phishing in protected areas. Indeed, those activities are often characterized by abnormal manoeuvres that can be recognized by analyzing the routes of the vessels. However, the huge dimension of the AIS data to process requires the adoption of careful strategies for the data visualization. In this paper, we present a complete pipeline for visualizing ship routes from raw AIS data, which is a fundamental pre-requisite for carrying out a significant AIS-based route analysis, and describe a real case study, where 90 million AIS records, corresponding to one month of world-wide observations, are visualized using only open-source software.

Properties of aggregation and spatial distribution of fish were examined based on three lines in the South Sea of Korea using three frequencies (18, 38, and 120 kHz) of a scientific echosounder. The vertical distribution of fish was displayed using acoustic biomass namely nautical area scattering coefficient (NASC). As a result, at 120 kHz high NASC showed from water surface to 20 meters in deep while at 18 and 38 kHz very high NASC presented in 70 ~ 90 meters in depth, especially at line 3. Among three lines, the line 2 had lowest NASC. The horizontal distribution of fish using three frequencies together exhibited high NASC between the eastern South Sea and center of South Sea. In especial, NASC (801 ~ 1,920 m2/n·mile2) was observed along coastal waters from Busan to Tongyeong, Geoje, and Namhae. In regard with the property of aggregation of fish schools, the volume back-scattering strength (SV) of three lines presented close each other, however, the range of SV in the line 2 was shortest (-53.5 ~ -43.4 dB). The average distributional depth was deep in the order of L3 (32.8 ± 9.0 m), L1 (45.2 ± 9.5m), L2 (49.7 ± 5.6 m). The average altitude was high in the order of L3 (13.4 ± 10.3 m), L1 (17.0 ± 12.6 m), L2 (56.7 ± 5.6 m). The average length, thickness, and area were large in the order of L1, L3, and L2. This means that small sized fish schools were distributed near water surface in the line 2 while relatively large and similar sized fish aggregations between line 1 and line 3 appeared however, fish schools at line 3 had lower distributional depth and smaller compared to those at line 1. Acoustic data were visualized for demonstrating the entire circumstances of survey area. Additionally, there was no correlation between acoustic and trawl results.