해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.
본 연구의 목적은 GIS와 공간 데이터마이닝 방법을 이용하여 교통사고의 공간적 패턴을 살펴보고 이웃한 공간 객체와의 공간적 연관성을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 서울시 강남구 교통사고 데이터를 이용하여 공간적 경향 분석, 군집 분석 및 군집의 특성 기술, 이웃한 공간 객체와의 연관 분석을 실시하였다. 그 결과, 강남구의 교통사고는 특징적인 4개의 군집 유형을 통해 분류될 수 있으며, 각 군집별로 차별적인 특성들을 보여주고 있다. 또한, 교통사고의 발생 위치와 이웃한 공간 객체들과의 연관성에서는 공간 객체들의 개념수준이나 공간적 관계의 수준에 따라 다양한 규칙들이 발견되었다. 이러한 규칙들은 모두가 유의미하거나 흥미로울 수는 없지만, 맥락에 따라 다양하게 해석될 수 있으며, 보다 심화된 인구를 위한 새로운 가설들로 사용될 수 있을 것이다.
연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
본 연구에서는 2009년 강원도 읍면동 주민등록 데이터와 탐구적 공간데이터 분석 방법의 하나인 Getis - Ord $Gi^*$를 이용하여 강원도 남녀 장수인구의 공간적 분포패턴을 분석하였다. 분석결과는 강원도의 남성인구와 여성인구의 지역적 장수도에 공간적 군집이 존재하며 장수도가 높은 지역의 군집의 경우 남성과 여성 사이에 커다란 차이가 존재함을 보이고 있다. 남성의 경우 장수도가 높은 지역이 영서지역의 접경지역을 중심으로 군집하는 반면 여성의 경우 장수도가 높은 지역이 영동 해안지역 중심으로 군집하여 분포하였다. 이 결과는 장수에 영향을 미치는 환경적(자연환경적, 사회적) 요인이 남녀에 선별적으로 작용하고 있음을 암시한다.
2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.
본 연구는 한국 대학들의 산학협력 역량의 공간적 패턴을 분석하고, 산학협력 연계성이 높은 공간 범위를 파악하기 위한 군집분석을 수행하였다. 대학 설립유형별로는 거점국립대학의 산학협력 역량이 전반적으로 우세하며, 특히 기술이전·사업화 부문과 인프라 부문에서 사립대학이나 일반 국립대학보다 우위에 있는 것으로 나타났다. 산학협력 역량의 공간적 패턴은 시·도별 차이가 비교적 명확히 나타났다. 부문별 산학협력 역량에서, 인재양성 부문과 인프라 부문에 있어서는 지역 간 격차가 크지 않으나, 기술이전·사업화 부문과 창업 부문에 있어서는 지역 간 격차가 비교적 큰 것으로 확인되었다. 산학협력 패턴의 유사성과 공간적 근접성 측면에서 연계성이 높은 공간 범위를 파악하기 위해서 군집분석을 한 결과 15개 군집으로 나누어졌으며, 산학협력 전 부문이 강하게 나타나는 군집에서 거점국립대학이 속해 있는 것으로 나타났다. 따라서 산학협력의 효과성 제고를 통해 지역혁신성장을 달성하기 위한 정책 방안으로 거점국립대학이 허브(hub) 역할을 하고 인근의 지역대학들이 스포크(spoke) 역할을 하는 허브 & 스포크(hub & spoke) 네트워크형 협업 체계의 구축을 제안한다.
본 연구의 주된 목적은 녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는데 있어 국지적 공간자기상관 기법들의 성능을 비교하고 분석하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 위성영상분석기법과 공간자기상관기법들을 이용하였다. 분석의 결과 공간 특이치 군집을 갖는 LISA 군집지도가 도시녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는 데 있어서 다른 분석기법들보다 우수함이 확인되었다. 본 연구는 기존의 연구들과는 다른 몇 가지 연구방법을 이용했다는 점에서 관련분야에 기여할 수 있다. 이러한 차별성과 유용성에도 불구하고 본 연구는 녹지의 공간적 분포패턴을 식별하는 있어서 저해상도 위성영상을 이용했다는 점과 식생지수들 중에서 NDVI만을 이용했다는 점에서 한계를 지닌다. 이러한 한계들은 향후연구에서 UAV영상을 이용하거나 또는 여러 가지 식생지수들을 동시에 이용한다면 극복될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 연령별 인구이동의 구조와 공간적 패턴에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 다양한 탐색적 공간 데이터 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA) 기법들을 제시하는데 있다. ESDA 기법의 하나로 지역의 연령별 이동성향과 이동구조를 파악하기 위한 도구로 인구이동 피라미드를 고안하였다. 인구이동 피라미드는 연령별 전입, 전출, 순이동 정보를 이용하여 작성되는 그래픽 도구이다. 또한 연령별 인구이동의 공간적 패턴을 파악하기 위하여 다양한 국지적 연관성 측정 지표인 Local Moran's $I_i$, Getis-Ord's ${G_i}^*$와 이를 응용한 AMOEBA 기법을 이용하였다. 사례 분석 결과, 제시한 ESDA 기법들을 이용하여 연령별 인구이동 구조, 연령별 이동의 연관성, 연령별 순이동률의 공간 군집 패턴 등을 확인할 수 있었으며, 연령별 공간 군집 사이의 상응관계를 탐색할 수 있었다. 이러한 정보는 인구이동 현상에 대한 상세한 이해뿐만 아니라 인구이동을 유발하는 지역의 특성을 유추하는데 도움을 준다.
스마트폰 시장의 확대로 인한 스마트폰 고객의 증가와 스마트폰을 이용한 제품 구매 활동이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 스마트폰 고객 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 스마트폰 고객 추천 시스템의 경우 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 부분 공간 군집화 기법과 순차 패턴 알고리즘을 이용한 제품 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 기반으로 세분화된 고객들의 부분 군집화를 한다. 이들 군집화를 기반으로 순차적 패턴 알고리즘을 이용한 고객들의 제품 구매 패턴을 추출한다. 이 연구를 통해 스마트폰 고객들의 다양한 고차원 데이터를 이용한 제품 추천 시스템은 기업의 제품 판매 및 고객 마케팅에 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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