• 한국지역지리학회지
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• 제22권2호
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• pp.424-438
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• 2016

도시쇠퇴와 공동화 현상을 방지하고 침체된 지역경제를 활성화시키기 위한 새로운 도시재생 패러다임이 등장하고 있다. 본 연구는 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴기준과 공간자기상관 탐색을 기반으로 GIS 및 공간통계기법을 활용하여 도시쇠퇴 특성을 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 광주광역시를 대상으로 하여 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴 기준인 인구감소, 사업체감소, 노후건축물에 관한 지표를 적용함으로써 객관성을 확보하고자 하였다. 특히 GIS와 공간 통계기법을 적용함에 있어서 공간자기상관 탐색을 통해 도시쇠퇴 특성을 분석한다는 점에서 기존의 연구와 차별성을 지닌다. 전체적인 분석과정은 도시활성화지역 지정 기준을 원용하고, 공간탐색적 절차에 따라 단계적으로 추진하였다. 따라서 본 연구를 통해 제시된 공간통계분석 절차 및 도시쇠퇴 특성 분석의 결과는 대도시권 수준에서 도시쇠퇴 진단에 기여하고, 도시재생과 관련한 공간의사결정에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권10호
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• pp.93-104
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• 2011

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.

• 국토계획
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• 제54권7호
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• pp.89-102
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• 2019

The growth of vacant housing has been problematic in both Korea and other countries as it causes various socio-economic problems and negatively affects residential environments. Despite the importance of effectively managing vacant housing, few studies have been undertaken regarding spatial patterns of vacant housing growth. This study aims to examine spatial dependence in vacant housing growth. We used 2005 and 2015 Population and Housing Census and employed spatial modeling. The empirical analysis shows that there is spatial dependence in vacant housing growth. Also, the spatial clusters of growing vacant housing are present in the non-capital region and nearby cities while the spatial clusters of declining vacant housing are present in the capital region. The policy implications of this study are as follows: First, local governments should make collaborate efforts with geographically proximate cities for more effective management of vacant housing. Second, given that vacant housing is more prevalent and growing in the non-capital region, it is necessary to employ differential policies to manage housing vacancy between the capital and non-capital regions.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.29-37
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• 2011

우리나라 산불관리의 주체는 관할시도 행정자치 단체이므로, 산불을 효율적으로 관리하기 위해서는 지역별 산불 발생 특성에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 지역별 산불 발생패턴을 분석하기 위해서, 행정구역도를 기반으로 전국을 9개로 분할하고, 각 권역에서 1991년부터 2008년까지 발생한 산불의 위치 data를 사용해서 공간통계적 분석을 실시하였다. 산불 발생 자료의 공간 분포는 베리오그램을 통해 분석하였고, 도출된 공간자기상관성을 가지고 Kriging 기법을 통해 산불발생위험을 예측하였다. 분석결과, 대도시를 포함하는 권역에서는 산불이 강한 공간상관성을 가지고 있었지만, 강원도, 제주도, 충청북도 등의 대도시를 포함하지 않는 지역에서는 산불의 공간상관성이 낮은 것으로 나타났다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-16
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• 2013

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.

• 원예과학기술지
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• 제32권1호
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• pp.84-90
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• 2014

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.

• Spatial Information Research
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• 제20권1호
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• pp.81-90
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• 2012

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.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.73-81
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• 2013

식생의 분포와 지형 태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR 은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형 태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형 태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.129-141
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• 2019

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.

• 대한지리학회지
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• 제51권2호
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• pp.219-233
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• 2016

수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.