본 논문에서는 서울대도시권의 1990년 이후 공간구조 변화에 대하여 도시 간 공간적 연관성에 초점을 맞추어 분석하였다. 서울대도시권을 포함하고 있는 서울시와 인천 및 경기도 도시들 간의 1990년에서 2005년에 이르는 15년의 통근 통학자 자료를 바탕으로 통근 통학비율과 Moran's I를 통하여 서울대도시권 내 도시들의 공간적 연관성을 분석한 결과, 서울대도시권 내에서 서울시의 인구는 경기지역으로 분산되고 있으며 외곽지역으로 이동하는 경향을 보이고 있다. 이는 서울대도시권의 교외화 확산이 심화되고 있다는 것을 의미하며, 또한 인접지역 간 매우 강한 공간적 연관성을 보임이 확인되었다. 분석 결과는 서울대도시권 관리와 정책수립을 뒷받침하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
일반적으로 교통수단선택 모형은 이용자의 인구 및 개인통행특성 등을 반영한 수단별 선호도를 효용함수로 구축하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 출발지에 대한 공간적 연관성을 수단선택모형에 고려한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 공간적 연관성을 포함하는 공간로지스틱 회귀모형을 고려하였다. 신뢰성있는 추정값을 얻기 위해 베이지안 기법을 적용하였으며 이 연구에서 제시한 방법론은 수단선호도 조사가 이루어지지 않은 지역에 대해서도 수단분담률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문의 주요 목적은 정규성 가정 하에 일변량 공간 연관성 측도의 첫 번째 네 적률을 구해내는 일반화된 추출 절차를 정식화하고, 그것을 바탕으로 각 측도의 가설 검정을 위해 정규근사가 갖는 가능성과 한계를 평가하는 것이다. 중요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이전의 연구에 기반함으로써, 정규성 가정 하에 전역적 측도와 국지적 측도에 모두 적용될 수 있는 일반화된 적률 추출절차가 도출되었다. 개별 공간 연관성 측도를 위한 필수적인 메트릭스가 적절히 정의되었을 때, 일반화된 유의성 검정 방법은 각 공간 연관성 측도의 기대값과 분산은 물론 첨도와 왜도를 효과적으로 산출하였다. 둘째, 첫 번째 두 적률에 근거한 정규근사 방법은 전역적 통계량에 대해서는 유효한 것으로 판명되었지만, 국지적 통계량에 대해서는 매우 높은 왜도와 첨도로 말미암아 그 유효성이 현저히 떨어지는 것으로 드러났다.
물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.
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.
마산만의 해양 수질과 영양염에 대한 정량적인 이변량 공간패턴 분석을 수행하기 위하여 비공간 상관성 측정 방법으로 Pearson's r, 공간적 연관성 측정 방법으로 Moran's I 및 이 두 지수를 통합한 L 지수를 각각 적용하였다. L 지수에 내포된 비공간 상관성과 공간 연관성의 특성을 파악하기 위해 Pearson's r와 Moran's I 지수를 각각 3가지 유형으로 구분한 후, 이들을 조합하여 9가지 유형으로 정의하였다. 또한 L 지수의 사분위수를 이용하여 9가지 유형에 대해 중복되지 않는 L 지수의 범위를 도출한 결과 9가지 유형이 5개의 그룹으로 분류되었다. 이러한 L 지수를 마산만 해양환경패턴에 적용한 결과에 의하면 이변량의 해양수질과 영양염이 2월과 7월에는 공간적인 연관성과는 무관하게 비공간적으로 상관성이 없는 패턴을 보였지만, 5월과 11월에는 정적 또는 부적 상관성이 있으면서 공간적으로는 군집된 패턴을 보였다. L 지수로 이변량의 비공간 상관성과 공간적 연관성을 해석하기 위한 지침을 제시한 본 연구의 결과는 향후 정량적인 지수를 이용한 해양환경패턴 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.
지리정보시스템과 같이 방대한 양의 공간데이터를 다루는 응용시스템에서 공간데이터베이스로부터 규칙적인 특성이나, 혹은 관심 있는 지식을 추출해내는 공간데이터마이닝의 역할은 매우 중요하다. 이를 위해 지금까지 이루어진 방법들에는 여러 가지가 있지만 그 중에서 대표적인 방법이 클러스터링으로 이는 단지 기하학적인 거리에 기반을 둔 공간적인 집중성과 분포도를 찾는 데에만 한정되어 있다. 그러나, 공간데이터마이닝을 위해서는 공간클러스터가 형성된 원인을 분석하는 것 또한 필요하다. 따라서 본 연구에서는 공간 클러스터링에서 얻어진 결과를 다른 공간적인 객체와의 연관성을 분석하여 공간적 집중성과 분포도를 유발하는 원인을 찾는 방법을 다룬다. 우선 몇 가지의 거리를 정의하는 것에 의해 클러스터와 공간객체사이의 연관성을 분석하는 방법을 제시하고, 생성된 공간 클러스터가 다수의 공간객체에 영향을 받을 경우, 그 공간 클러스터를 각각 단위클러스터로 분리하는 방법을 제시한다.
지역분석 기법에서 지리사상의 공간적인 특성을 가장 잘 반영하는 개념 중 하나인 공간연관성은 "모든 것은 다른 모든 것과 연관되어 있지만, 가까운 것은 먼 것보다 더욱 관련이 있다"고 하는 Tobler의 법칙과 그 맥을 같이 한다. 이 연구는 공간통계와 지리적시각화를 결합하여 공간연관성의 시계열 패턴을 탐색적으로 분석하는 지리정보시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 전역적 및 국지적 공간연관성 분석을 통한 공간현상의 클러스터 탐지나 공간연관성의 시계열 탐색을 통한 사회경제적 변화의 모니터링은 공간정책 투입의 의사결정을 지원하는 수단으로 기능할 수 있다. 전역적 및 국지적 공간연관성을 측정하는 데 반드시 필요한 근린가중치행렬은 행정구역 폴리곤의 기하 및 거리에 기반한 유연한 가중치모형을 구현하여 사용하였으며, 기존의 지리적시각화 기법을 응용 및 개선한 시계열 평행좌표플롯, 시계열 애니메이션지도, 3D 시계열 모란산포도 등을 통해 공간연관성의 시계열 패턴을 효과적으로 표현하였다. 실제 공간현상에 대한 적용 및 평가를 위하여 1995년부터 2004년까지 10년간의 전국 시군구단위 지가변동률 자료를 이용하여 공간연관성의 시계열적 특성을 분석함으로써 시스템의 유용성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1203-1214
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2016
비만은 그 자체가 질병이면서 다른 질병의 위험인자로 사회경제학적 요인과 관련성이 높다. 급증한 국내 비만인구에 대한 사회적 차원에서의 예방을 위하여 비만과 연관성이 있는 사회경제적 요인을 파악하는 것이 중요하다. 특히, 비만과 사회경제학적 요인간의 연관성은 성별에 따라 상이할 수 있으며 지역적 변동성 역시 존재한다. 본 논문에서는 공간적 상관성을 고려하여 비만율에 영향을 미치는 사회경제적 요인의 효과를 성별에 따라 추정하고자 한다. 공간적 상관성을 설명하기 위하여 베이지안 접근법을 기반으로 한 조건부 자기회귀모형을 고려하였다. 실증예제로 2010년 서울시 25개 자치구별 비만율 자료에 대하여 제안한 공간 모형과 공간적 상관성을 고려하지 않은 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관성을 고려한 모형이 모형의 적합도와 예측력 측면에서 더 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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