최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인을 분석하기 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 시행하여 진주시 화재 발생의 공간 분포 패턴을 파악한 후, 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 인문 사회 요인과 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였고 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인별 위치를 고려하여 공간 가중치를 활용한 OLS 회귀 분석을 실시하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 화재 발생 빈도가 높은 용도지역은 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 나타났다. 둘째, 인구 사회적 변수 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석의 최종 모형으로 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 OLS회귀모형을 분석한 결과 제2종 근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 상관성을 보였으며 다음으로 단독주택, 판매시설, 제1종 근린생활시설, 가구수의 순으로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 통해 도시 지역의 시설물별 화재 발생 요인을 분석하고 화재 안전대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
본 연구에서는 댐이나 보와 같은 수리구조물이 설치된 포화 기초지반에서의 구속흐름(confined flow)에 대하여 확률론적 침투해석을 수행하였다. 침투해석은 유한요소법을 이용하였으며 투수계수의 수평방향과 연직방향의 공간적 상관성이 상이한 비등방성을 고려하였다. 지정된 입력 확률분포함수와 자기상관함수(autocorrelation function)를 따르는 2차원의 랜덤필드를 생성하기 위하여 Karhunen-Lo$\grave{e}$ve 전개법을 사용하였으며 생성된 랜덤필드를 이용하여 확률론적 응답을 얻기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 이로부터 투수계수의 불확실성과 공간적 변동성이 수리구조물과 기초의 침투로 인한 안정성과 관련된 기초를 통한 유량, 구조물 하부에 작용하는 양압력, 하류 유출면에서의 유출동수경사에 미치는 영향을 연구하였다. 해석결과로부터 투수계수의 확률분포와 자기상관 구조를 만족하는 랜덤필드로 고려하여 공간적 변동을 고려하는 방법은 결정론적 해석이나 투수계수를 하나의 랜덤변수로 고려하는 경우에 나타나지 않는 다양한 지반의 침투거동을 효과적으로 고려할 수 있음을 보여준다.
센서스 단위의 인구자료는 기초적인 인문사회 자료로 행정구역 단위로 요약되어 공간분석에 시용된다. 정밀한 인구 분포를 추정하기 위해 기존의 연구에서는 위성영상과 회귀분석 모형을 이용하였다. 하지만 회귀식에 의한 추정치는 공간자료의 공간적자기상관과 잔차 때문에 정확도에 있어 한계가 있었다. 본 연구는 회귀모형과 회귀모형에서 추출된 잔차에 대해 공간적자기상관을 고려하도록 크리깅 보간하는 RK모형(Regression Kriging Model)을 이용하여 인구분포의 추정 정확도를 향상하였다. RK모형을 적용하여 서울시의 4개구를 대상으로 사례분석을 하였으며, 모형의 효율성을 검증하기 위해 회귀분석만을 이용한 예측 결과와 RK모형을 이용한 예측 결과를 서로 비교하였다. 비교한 결과로 상관관계 계수 평균제곱근 오차, G 통계량 수치에서 RK모형의 추정 정확도가 기존의 회귀모형에 비해 높게 나온 것을 확인할수 있었다. 향후 정확한 인구추정을 위해 RK모형이 많이 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 우리나라에서 지역의 사회 경제적 속성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 인식되고 있는 사교육 시설의 수요와 공급에 나타나는 공간적 특성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 우리나라 전체 인구의 절반 정도가 거주하고 있으며, 사교육에 대한 수요와 공급이 집중되어 있는 수도권 지역을 대상으로 현재 우리나라 사교육 시설 중 가장 대표적인 사설학원의 유형별 수요와 공급의 공간적 분포 특성을 분석하였다. 특히 사교육 수요층을 기존의 초 중 고 학생뿐만 아니라 학령기 이전의 유치원생 및 대학생까지 확대하여 각 연령대별 그들의 거주지 분포와 관련 사교육 시설의 분포에 나타나는 공간적 특징을 분석하였다. 또한 공간적 자기상관 분석(LISA)을 통하여 사설학원의 유형에 따라 사설학원 수강자의 수요와 군집 패턴에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였고, 다중회귀분석을 통해 지역의 사설학원 유형별 시설 수 및 수강자의 분포에 영향을 미치는 유의미한 사회 경제적 설명변수를 도출하였다.
본 연구에서는 소비자단체의 공간적 분포와 그 특성을 살펴보고, 소비자단체의 발전 방안을 모색하는 데 필요한 근거 자료를 마련하고자 하였다. 이를 통해 지역을 기반으로 한 소비자단체가 소비자문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있는 구체적인 방안을 제안할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 11개 소비자단체, 815개소 지부 및 지회 자료를 수집하여 국지적 자기상관과 공간시차모델을 활용하여 분석하였다. 첫째, 소비자단체의 공간적 분포는 지리적인 특성에 따른 패턴을 찾기 어려웠다. 둘째, 소비자단체는 인구와 사업체 수가 많고 면적이 큰 지역일수록 더 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 소비자단체의 공간적 분포는 소비자상담 건수와 비교할 때, 소비자단체의 수요와 공급 간 불일치가 발생한다는 것을 나타낸다. 후속 연구에서는 소비자단체의 활동에 관한 질적 자료를 보충하여 분석함으로써, 소비자단체의 구체적인 발전방안을 지속적으로 모색할 필요가 있다.
표본조사에서는 일반적으로 지형학적 범위가 넓거나 흔히 우리가 알고 있는 지형적 범위 즉시 또는 도 단위로 표본설계가 이루어진다. 그러므로 지형학적 범위가 작은 소지역은 충분한 표본의 확보가 불가능하며 따라서 정확한 소지역 통계를 얻는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제로 정확한 소지역 통계를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 신기일과 이상은(2003)은 공간통계 모형을 이용한 소지역 추정을 연구하였다. 본 논문은 신기일과 이상은(2003)의 공간자기회귀(Spatial Autoregressive: SAR) 모형을 확장한 모형인 베이지안 자기 포아송 모형 (Bayesian Auto-Poisson Model: BAPM)을 이용한 소지역 추정에 관하여 연구하였다. 분석에 사용된 자료는 호주의 1998년 장애인 통계 (Survey of Disability, Aging and Cares:SDAC)이 며 MSE, MB 그러고 회귀 분석을 이용한 편의 분석기법이 비교에 사용되었다.
본 연구의 목적은 우리나라 노동시장의 구조 변화에 따라 급속히 성장한 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 공간적 분포 특성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 사교육의 대표적 기관인 사설학원의 수강생 중 성인을 대상으로 직업별(대학생, 직업인, 무직), 학력수준별(초졸, 중 고졸, 대졸)로 범주를 세분화하여 각 범주의 카테고리에 속하는 성인 학원수강생의 분포 특징을 분석하였다. 또한 이들의 지역별 분포 패턴에서 나타나는 공간적 함의를 파악하고자 Moran's I 값을 통해 공간적 자기상관성을 판별하였고, $G^*$통계량을 통한 핫스팟(Hot spot) 분석을 실시하여 공간적 군집 여부를 확인하였다. 아울러 학원유형별 성인 학원수강생의 분포와 인구 및 사회 경제적 설명변수와의 관계 도출을 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 본 연구는 다양한 노동통계, 교육통계 지표를 제시함으로써 노동시장의 구조 변화와 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 관계에 대한 이해를 도모하였다.
본 연구는 우리나라 패션산업의 집중이 강하게 나타나고 있는 수도권 지역을 대상으로 패션산업의 공간분포를 파악하고, 그 특성을 분석한다. 특히, 우리나라 패션산업을 기존의 노동집약적인 저수익의 봉제의류산업에서 디자인을 통한 고부가가치 창출이 가능한 지식기반산업으로 전환시키고자 하는 상황에서 우리나라 패션산업이 집중되어 있는 서울의 패션제조업 분포에 지식기반산업들이 보이는 특성이 나타나는가에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위하여 공간적 자기상관 분석을 이용하여 직능별 패션산업의 공간적 군집여부를 탐색하고, 그 분포양상을 바탕으로 수도권 패션산업의 클러스터를 구분 짓고 그 특성을 파악하였다. 또한 직능 간 연계성을 파악하기 위하여 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 직능별 패션산업의 공간적 군집 형성에 영향을 주는 타 직능 변수와의 관계식을 도출하였다.
입지분석은 공간 및 비공간적 특성이 중요하게 다루어져야 함에도 불구하고 공간데이터 타입(spatial data type), 공간관계(spatial relationship), 그리고 공간 자기상관성(spatial autocorrelation)의 복잡성에 기인한 처리의 어려움으로 인해 기하학적거리나 공간적 위치와 같은 단순 공간적 특성만 이용되었다. 본 연구에서는 서울시 대형할인점을 사례로하여로 GIS에 의한 공간데이터와 비공간데이터(인구통계 등)를 통합 구축한 후, 공간데이터마이닝 기법을 이용하여 입지패턴(location pattern)을 분석 추출하여 보고자 한다.
우리나라에서 먹넌출은 안면도 지역에서만 소나무 숲에서 제한적으로 분포하는 덩굴성 식물이다. 본 연구는 먹넌출 집단의 분포형태와 특성, 유전다양성 및 공간분포에 따른 유전구조를 파악하는데 있다. 선발된 8개 I-SSR primer에서 총 50개의 I-SSR 증폭산물을 얻었으며 37개의 단형성 증폭산물을 제외한 13개의 다형적 증폭산물을 분석에 이용하였다. 공간적 자기상관 분석을 위한 조사구 $90m{\times}70m$내에 총 39개체의 먹넌출이 자생하고 있었으며, 군집지수(aggregation index)는 0.706으로 집중분포(clumped distribution)하는 공간분포를 나타냈다. I-SSR 표지자 분석 결과 39개체 중 유전자형이 서로 다른 21개의 유성생식체(genet)가 식별되었으며, 유전자형 비율(G/N)은 53.8%, 유전자형 다양성(D)은 0.966, 유전자형 균등도(E)는 0.946으로 각각 나타났다. Shannon의 다양성지수(I = 0.598)는 적은 개체수와 제한적 분포에도 불구하고 다른 수종들에 비해 비교적 높은 유전다양성을 나타냈다. Tanimoto distance를 이용한 공간적 자기상관 분석 결과 안면도 먹넌출의 현지외 보존을 위한 표본 추출 전략은 6m 이상의 간격을 두고 개체를 선발하는 것이 타당한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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