• Research Article

    A Thought on Survey Education in Cartography in the Enlightening Period: Focusing on the Department of Forestry Short Term, Bosung College

    개화기 우리나라의 지도학 측량교육 소고(小考): 보성전문학교 임업속성과를 중심으로

    Seungho Son·Young-Woo Nam

    손승호⋅남영우

    It has already been revealed in a prior study that the first modern map of the Korean Peninsula was produced by the ...

    한반도 최초의 근대지도 제작이 일제 참모본부 간첩대에 의해 이루어졌음은 이미 선행연구에서 밝혀진 바 있다. 대한제국 정부는 1895년 지적과를 설치하였고 1898년 양지아문을 만들어 ...

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    It has already been revealed in a prior study that the first modern map of the Korean Peninsula was produced by the Japanese Military Surveys. The Korean Empire government established an intellectual department in 1895 and established the Yangjiamun in 1898 and attempted to train the survey for mapping and development, but there was some discussion among the Chungchuwon about the abolition of the issue. Map and survey education for making modern maps of Korea was first conducted at Yungheung Agricultural Training Center in 1909. It was the implementation of the new education and forest law that the survey education became an urgent matter for Korea. As a result, surveying schools and institutes have been established in Seoul and other parts of the country, stimulating survey education. It is believed that the year 1908 to 1909 was the heyday of surveying school. At this time, Yungheung Agricultural Training Center of Bosung Primary School was transferred to the forestry properties of Bosung College. However, the four short years of surveying have been short-lived due to financial difficulties and the annexation of Korea.


    한반도 최초의 근대지도 제작이 일제 참모본부 간첩대에 의해 이루어졌음은 이미 선행연구에서 밝혀진 바 있다. 대한제국 정부는 1895년 지적과를 설치하였고 1898년 양지아문을 만들어 지도제작을 위한 측량교육을 시도하였으나, 중추원에서는 양지아문의 폐지를 주장하는 논의가 일어나기도 하였다. 우리나라에서 근대지도를 제작하기 위한 지도 및 측량교육은 1909년 보성소학교 내에 설치된 신흥농업강습소가 융흥농림강습소로 개칭된 후 신설되었던 임업속성과가 보성전문학교로 이관되면서 실시한 것이 효시였다. 우리나라에 측량교육이 초미의 관심사가 된 것은 신교육구국운동과 삼림법의 시행에 있었다. 그 이유로 측량학교와 강습소가 서울을 비롯한 전국 각지에 설립되어 측량교육이 활기를 띠게 되었다. 우리나라 역사상 1908~1909년은 측량학교 전성시대였다고 간주되는데, 바로 이와 같은 시기에 보성소학교의 신흥(융흥)농업강습소가 보성전문학교의 임업속성과로 이관되어 측량교육을 실시했던 것이다. 그러나 4년에 걸친 짧은 측량교육은 재정난과 한일합병으로 단명에 그치고 말았다.

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    April 2019
  • Research Article

    The Characteristics of Police Station Names in South Korea:Focused on the Comparison between 1945 and 2018

    우리나라 경찰서명의 특성: 1945년과 2018년의 비교를 중심으로

    Hoyul Song

    송호열

    It has been 73 years since the Korean national police were founded. However, there has been neither professional nor academic studies about ...

    대한민국 국립경찰이 창설된 지 벌써 73년이 지났지만 경찰서명에 관한 전문적, 학술적 연구는 찾아볼 수 없었다. 그래서 본고에서는 국립경찰 창설 당시인 1945년과 현재의 ...

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    It has been 73 years since the Korean national police were founded. However, there has been neither professional nor academic studies about police station names. This study investigates the linguistic and geographic characteristics of police station names by comparing two different time periods: 1945 and 2018. The results are as follows. In syllable analysis, names with ‘two-syllable’ in 1945 showed the highest portion with 95.2%, but in 2018 ‘two-syllable’ was 52.9% and ‘four-syllable’ was 42.7%. In word type analysis, ‘Sino-Korea word’ was high with 100% in 1945 and 87.8% (in fact, 100%) in 2018. In name source analysis, administrative district name has major influence showing 97.8% in 1945 and 93.3% in 2018. Some incongruent police station names were observed. However, the incongruity has been greatly improved. Continuous efforts have been made to match police station names with administrative district names for enhancing citizens’ convenience.


    대한민국 국립경찰이 창설된 지 벌써 73년이 지났지만 경찰서명에 관한 전문적, 학술적 연구는 찾아볼 수 없었다. 그래서 본고에서는 국립경찰 창설 당시인 1945년과 현재의 경찰서명을 비교하면서 경찰서명의 언어적, 지리적 특성을 분석하였다. 분석 결과, 음절수는 1945년에는 2음절이 95.2%로 대부분을 차지하였는데, 2018년에는 2음절이 52.9%, 4음절이 42.7%로 이봉분포를 보였다. 어종별로는 1945년 100%, 2018년 87.8%(사실상 100%)로 한자어 일색이었다. 명명 유연성 측면에서는 1945년에는 행정구역명이 97.8%로 압도적이었고, 2018년에는 행정구역명이 82.7%, 결합지명이 17.3%(사실상 행정구역명이 93.3%)로 대부분을 차지하였다. 아직도 일부 부적합 경찰서명이 존재하지만, 시민 편의성을 제고하기 위하여 지속적으로 관할 행정구역명과 경찰서명을 일치시키려고 노력해 온 결과 경찰서명의 부적합성은 크게 개선되어 왔다.

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    April 2019
  • Research Article

    Spatio-Temporal Analysis of Attractive Regions of Seoul Tourists using Geotagged Photos

    지오태깅된 사진 데이터를 활용한 서울방문 관광객의 주요 관광지 분석

    Nayeon Kim, Youngok Kang

    김나연, 강영옥

    The purpose of this study is to analyze the tourist characteristics of tourist attractions and cultural areas of tourists who visited Seoul ...

    본 연구는 플리커에 게시된 사진 게시물에 대한 공간적 분석을 통하여 서울을 방문한 관광객의 주요 관광지와 문화권별 관광 특성을 분석하였다. 서울 시내에 2013년 ...

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    The purpose of this study is to analyze the tourist characteristics of tourist attractions and cultural areas of tourists who visited Seoul through spatial analysis of photograph posts posted on Flickr. We collected geotagged data from Flickr between January 1, 2013 and December 31, 2017 in downtown Seoul, and classified all users as tourists and residents. After that, RoA, which is the area visited mainly by tourists, was derived and the tendency of visiting RoA was analyzed. In addition, hotspot areas visited by many tourists in Seoul city were also analyzed. A total of 167,410 data were used in the analysis, and the number of users was 3,921. In order to derive RoA, we derive 11 RoA in Seoul and 12 RoA in Seoul by DBSCAN algorithm. In the whole of Seoul, Jongno, Hongdae, Namsan, Shinchon, Gangnam Station, COEX, Itaewon, Jamsil, Street, War Memorial, RoA was derived from Insadong, Namdaemun, Plaza Mayor, Changgyeonggung, and Hangangganggil. In order to confirm the difference of tourism trends of tourists by culture, we confirmed the tourism trends of Asian, American, and European tourists. In addition, Emerging hotspot (EHSA) was used to confirm the temporal and spatial changes of tourist trends.


    본 연구는 플리커에 게시된 사진 게시물에 대한 공간적 분석을 통하여 서울을 방문한 관광객의 주요 관광지와 문화권별 관광 특성을 분석하였다. 서울 시내에 2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일 사이에 플리커의 지오태깅된 데이터를 수집하고, 전체 사용자를 관광객과 거주자로 분류하였다. 이후, 관광객이 주로 방문하는 지역인 RoA를 도출하여 RoA 방문 경향을 분석하였다. 아울러 서울 시내 문화권별 관광객이 많이 방문하는 핫스팟 지역 또한 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 총 167,410건 이였으며, 사용자 수는 3,921명이었다. 이후 RoA를 도출하기 위하여 DBSCAN 알고리즘을 통하여 서울 전체에 11개, 종로 내부에 12개의 RoA를 도출하였다. 서울 전체에 종로, 홍대, 남산, 신촌, 강남역, 코엑스, 이태원, 잠실, 가로수길, 전쟁기념관, 대학로 RoA가 도출되었으며, 종로 내부의 경우에는 경복궁, 명동, 광화문, 동대문, 북촌, 시청, 창덕궁, 인사동, 남대문, 광장시장, 창경궁, 감고당길에서 RoA가 도출되었다. 이후 문화권별 관광객의 관광 경향의 차이를 확인하기 위하여 아시아권, 미주권, 유럽권 관광객의 관광 추이를 확인하였으며, 문화권별로 각각 상이한 핫스팟 지역이 나타난 것을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 발생핫스팟(EHSA)를 통하여 관광객 추이의 시공간적 변화를 확인하였다.

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    April 2019
  • Research Article

    Analyses on the Characteristics and the Changes in Spatial Distribution Patterns of the School Bullying in the Daejeon Metropolitan City

    대전광역시 학교폭력의 특성과 공간분포패턴 변화분석

    Seyoon Song, Kirl Kim

    송세윤, 김 걸

    School is a place where students who will take care of the future societies spend most of time just like their houses ...

    학교는 미래 사회를 책임질 학생들이 가정만큼이나 많은 시간을 보내는 장소이다. 학교는 아동과 청소년들이 신체적·정신적으로 안전하고 행복하게 생활할 수 있는 공간이어야 한다 ...

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    School is a place where students who will take care of the future societies spend most of time just like their houses. The school should be a safe space where children and adolescents live happily in both physical and mental ways. However, the school bullying problem is becoming the biggest obstacle in the course of keeping school safe. Therefore, protecting students from the school bullying should be a priority for schools and societies. This study analyzed the characteristics and the changes in the spatial distribution patterns of the school bullying in Daejeon Metropolitan City. The results are as follows; First, the school bullying was the highest in middle school. By gender, more school bullying occurred in boy students than in girl students. Considering the type of school bullying, violence accounted for more than half of the total. Cyber bullying was a type of school bullying that showed high increase rate in recent years. Second, the distribution of school bullying in Daejeon City was clustered and segregated in the specific schools and administrative dong. This study suggests that it is important to develop and apply the school CPTED reflecting spatial characteristics of city.


    학교는 미래 사회를 책임질 학생들이 가정만큼이나 많은 시간을 보내는 장소이다. 학교는 아동과 청소년들이 신체적·정신적으로 안전하고 행복하게 생활할 수 있는 공간이어야 한다. 하지만 학교폭력 문제는 학교를 안전한 공간으로 지켜가는 과정에서 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 학교폭력으로부터 학생들을 보호하는 것은 학교와 사회가 가장 우선시해야 할 과제이다. 이 연구는 대전광역시를 사례로 학교폭력의 특성과 공간분포패턴 변화를 분석하였다. 첫째, 대전광역시 학교폭력의 요인별 특성을 살펴보았다. 중학교에서 가장 학교폭력이 많았으며, 여학생보다는 남학생의 학교폭력이 많았고, 폭행이 전체 학교폭력의 절반 이상을 차지하였으며, 사이버 폭력이 증가 추세에 있었다. 둘째, 대전광역시 학교폭력은 특정 학교와 행정동에 공간적으로 군집·격리되는 특징을 보였다. 이 연구는 도시의 공간적 특성을 반영한 학교 CPTED의 개발 및 적용이 중요함을 시사한다.

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    April 2019
  • Research Article

    Extraction of Estimated Areas Vulnerable to Crime Using Seamless Digital Topographic Map and Floating Population

    연속수치지도와 유동인구를 이용한 범죄취약 추정지역 추출

    EuiMyoung Kim, SongPyo Hong, JinYi Park

    김의명, 홍송표, 박진이

    It is important to prevent crime in advance rather than take action after the crime has occurred, because crime causes human or ...

    범죄는 인적 또는 물적으로 피해를 일으키기 때문에 범죄가 발생한 이후에 조치를 취하는 것보다는 사전에 범죄를 예방하는 것이 중요하다. 또한, 범죄를 예방하기 위해서는 ...

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    It is important to prevent crime in advance rather than take action after the crime has occurred, because crime causes human or material harm. In addition, in order to prevent crime, areas vulnerable to crime should be extracted. Therefore, in this study, the research was carried out to extract crime vulnerable areas considering the temporal and spatial characteristics without using crime location information directly, considering the domestic circumstance where crime location information is not provided. Spatial information was extracted from a seamless digital topographic map using road width, road intersection, road angle, pavement material, and types of buildings adjacent to the road. Temporal information was also extracted by analyzing kernel density from floating population data provided in point form. For the spatio-temporal analysis, two characteristics information were overlaid to extract vulnerable areas. In order to verify the vulnerable areas, the road view images provided by Daum portal were checked. As a result, it was found that the areas were mostly deteriorated detached houses and the roads were not well maintained.


    범죄는 인적 또는 물적으로 피해를 일으키기 때문에 범죄가 발생한 이후에 조치를 취하는 것보다는 사전에 범죄를 예방하는 것이 중요하다. 또한, 범죄를 예방하기 위해서는 범죄발생에 취약한 지역을 추출해야 한다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위치정보를 제공하지 않는 국내의 상황을 고려하여 실제 범죄정보를 직접적으로 사용하지 않으면서 시·공간적 특성을 고려한 범죄취약지역을 추출하는 연구를 수행하였다. 공간적인 특성정보는 연속수치지도에서 추출한 도로폭, 도로교차점, 도로교차각, 포장재질, 도로에 인접한 건물의 종류를 이용하여 범죄에 취약한 위험도로를 추출하였다. 또한 시간적인 특성정보는 점 형태로 제공되는 유동인구 데이터를 커널밀도 분석하여 추출하였다. 시·공간적인 분석을 위하여 두 가지 특성정보를 중첩 분석하여 범죄취약지역을 추출하였다. 취약지역을 검증하기 위해 다음포탈에서 제공하는 로드뷰 영상을 확인한 결과 추출된 취약지역이 노후화된 단독주택이 많고 도로주변이 잘 정비되지 않은 지역임을 알 수 있었다.

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    April 2019
  • Research Article

    Network Analysis of Swine Farms and Slaughters: Based on Automobile GPS Data

    양돈 농장 및 도축장 간 네트워크 분석: 차량 GPS 데이터를 기반으로

    Minje Jeong, Ik-Hoon Jang, Youngchan Choe

    정민제, 장익훈, 최영찬

    This study is to conduct a network analysis between hog farms and slaughters using GPS based vehicle movement data. In order to ...

    본 연구의 목적은 양돈 농장 관련 차량 이동 데이터를 활용해 농장과 도축장 간 네트워크 분석을 수행하는 데 있다. 구제역과 같은 확산 속도가 ...

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    This study is to conduct a network analysis between hog farms and slaughters using GPS based vehicle movement data. In order to cope with foot and mouth disease, early response and preemptive prevention of epidemics can be crucial role. Analysis of vehicle movement that is a major agent for disease spread and relationship between slaughters and hog farms needs to be conducted for the above strategies. This study conducted network analysis between slaughters and swine farms with vehicle movement data from KAHIS (Korea Animal Health Integrated System). For this analysis, we constructed binary matrix data between slaughters and swine farms. We applied ‘Rasch Model’ to estimate risk scores for each slaughters and swine farms. After that, we also used ‘Latent Class Analysis (LCA)’ to cluster swine farms. Results from ‘Rasch Model’ said that farms in Jeollabuk-do Province and Gyeonggi-do Province have high level risk scores which indicates high risks for disease spread. Results from LCA said that the proper number of clusters is seven. Considering the risk scores from ‘Rasch Model’, which indicates level of relationship with diverse slaughters, government agency needs to concentrate upon clustering group 4, followed by cluster group 1, 3, 5, 6. In the case of cluster group 2, 7, which have low scores, they have relatively lower risks for disease spread. The results considered, it can be a better strategy that government agency restricts only a few paths in Jeollabuk-do Province and Chungcheongnam-do Province instead of all paths in the outbreak of disease.


    본 연구의 목적은 양돈 농장 관련 차량 이동 데이터를 활용해 농장과 도축장 간 네트워크 분석을 수행하는 데 있다. 구제역과 같은 확산 속도가 빠른 질병에 효과적으로 대응하기 위해서는 초동대응 및 선제적 차단방역이 중요하다. 이러한 방안을 마련하기 위해서는 질병 전파의 주요 매개체인 차량 이동 분석 및 질병이 확산되는 장소인 도축장과 양돈농장의 연계 관계에 대한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 KAHIS(국가가축방역통합시스템, Korea Animal Health Integrated System)가 관리하는 차량 이동 데이터를 기반으로 농장과 도축장 간 바이너리 매트릭스를 생성해 농장과 도축장 간 네트워크 분석을 실시하였다. Rasch model 및 Latent Class Analysis(LCA) 방법을 활용해 농장과 도축장의 위험도를 산출하고, 농장을 군집화하였다. Rasch model 분석 결과, 전라북도와 경기도 농장이 높은 위험도를 보였으며, 이는 질병 전파의 위험도가 높은 것으로도 해석 가능하다. LCA를 활용한 군집 분석 결과, 총 7개의 군집으로 분류되었다. 특히, Rasch model에서 추정된 위험도의 고려했을 때, 4번 군집이 중점적으로 관리되어야 할 대상인 것으로 나타났다. 그 다음으로는 위험도가 0.02수준인 1, 3, 5, 6번 군집이 주의해야 할 대상으로 나타났다. 위험도가 상대적으로 낮은 2, 7번 군집의 경우, 도축장을 통한 질병 전파 위험도는 낮은 수준인 것으로 해석 가능하므로 군집 단위의 관리보다는 개별 농장 단위의 모니터링 관리를 고려해볼 수 있다. 본 연구 결과에서의 양돈 농장과 도축장 간 군집 분석 결과를 고려한다면 김제, 고창과 인접한 정읍, 부안, 익산을 이어서 논산과 공주까지의 전북, 충남의 일부 지역에 대해서만 이동제한을 연장하는 세밀한 방역조치를 생각해볼 수 있었을 것이다.

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    April 2019
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