• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.261-262
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• 2016

교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.89-99
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• 2018

본 연구의 목적은 기초자치단체 간 사회복지지출의 공간적 자기상관성을 살펴보고, 사회복지지출 규모에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 공간적 자기상관성을 고려한 공간오차모형을 적용하여 복지지출에 영향을 미친 영향요인을 분석하였다. 분석결과 지자체 간 1인당 사회복지지출의 공간적 자기상관성이 나타났다. 그리고 공간회귀분석을 통해 선행연구에서 도출된 각 요인들이 1인당 사회복지지출에 미치는 영향을 살펴보면, 사회 경제적 요인, 행정적 요인 그리고 재정자주도 요인은 지자체 복지지출에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면 전년도 복지예산, 정치적 요인, 지방세 등은 복지지출에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 선행 연구와는 달리 지자체 간 복지지출의 공간적 자기상관성을 확인하고 영향요인을 살펴본 데 의의가 있다. 본 연구에서는 횡단적 분석만을 실시하였기에, 향후에는 다년도 사회복지지출 자료를 활용한 시계열 분석이 이루어질 필요성이 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.723-733
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• 2016

본 연구는 도시특성 요소가 자연재해 피해액에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자연재해 피해액에 대한 공간적 자기상관성을 분석하고, 이를 고려한 공간회귀모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 연구 대상지는 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 전국의 227개 지방자치단체로 설정하였고, 수집할 수 있는 가장 최근의 자료가 2013년이라는 점을 고려하여 분석 시점을 2013년으로 설정하였다. 여기서 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 것은 해당 지역들이 육지와 원거리에 있어 공간적 자기상관성 분석에서의 오차 내지는 오류가 발생할 소지가 있기 때문이다. 공간적 자기상관성 분석 결과, 2013년의 전국 지자체에서 발생한 자연재해 피해액은 통계적으로 유의한 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 도출되었다. 따라서 공간회귀모형을 활용하여 공간적 자기상관성을 통제할 필요가 있었고, 공간회귀모형과 OLS회귀모형의 비교를 통하여 공간회귀모형 중 공간시차모형이 최적합 모형인 것을 확인하였다. 공간회귀모형의 추정 결과를 살펴보면, 주거지역 면적이 증가할수록 자연재해 피해액이 감소하는 것으로 추정되었다. 반면에 녹지지역 및 하천 면적은 증가할수록 자연재해 피해액을 증가시키는 것으로 추정되었고, 통제변수로 활용된 연 강수량과 강우강도도 자연재해 피해액의 증가 요인으로 추정되었다. 실증분석 결과를 토대로 향후 자연재해 피해액 저감을 위하여 피해액 증가 요인에 대한 적절한 정책의 수립과 시행이 필요하다고 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.411-411
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• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

• 의정연구
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• 제26권2호
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• pp.113-140
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• 2020

이 연구는 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)이라는 개념을 사용해 한국 선거를 처음으로 분석했다는 점에서 의미가 있다. 공간적 자기상관성이란, 공간상의 한 위치에서 발생하는 사건은 그 주변 지역에서 발생하는 사건과는 상관관계가 높다는 것을 의미한다. 제21대 총선 서울지역의 투표율을 관내 사전투표율과 본투표율로 나누고 투표율의 공간적 패턴이 나타나는지 살펴보았다. 기존의 연구가 선거구 단위를 토대로 분석한 것이 대부분이고 개인자료를 사용한 것이라면 이 연구에서는 좀 더 하위 단위인 읍면동 단위를 기준으로 분석했고 공간자료와 집합자료를 사용해 분석하였다. 본투표율의 모란 I (Moran's I) 지수는 0.261로 꽤 높은 공간적 자기상관성을 보인 반면 관내사전투표율의 지수는 0.095로 낮아 통계적 유의성이 있음에도 불구하고 공간적 자기상관성이 거의 없는 것으로 나타났다. 공간적 자기상관성이 강하게 나타난 본투표율을 OLS 회귀모델과 공간통계모델로 비교해 분석해보았다. 일반 회귀모델에서 결정계수인 R²가 0.585261에서, 공간오차모델에서는 0.656631로 상승하여 약 7퍼센트포인트의 설명력 증가를 볼 수 있어 공간통계모델이 설명력이 높다는 사실을 알 수 있었다. 가장 흥미로운 결과는 관내사전투표율과 본투표율의 관계인데, 관내사전투표율이 높은 동은 본투표율이 낮게 나오고, 관내사전투표율이 2% 정도 올라가면 본투표율은 약 1% 정도 떨어지는 것으로 조사되었다. 이 연구에서는 관내사전투표율과 본투표율에 영향을 미치는 변수는 매우 다르고, 관내사전투표율의 상승폭이 본투표율 하락폭과 다르다는 점에서 투표편의제공에 따른 분산효과로만 볼 수 없다는 것을 알 수 있어 기존 연구와 차별성을 가진다.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권3호
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• pp.492-507
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• 2008

일반적으로 사용되는 많은 네트워크 분석방법들은 비공간적인 측면에서 네트워크를 인식하는 경향이 있다. 가령 네트워크의 신뢰성(reliability)을 측정하고 중요한 집합점(node)을 찾는 기본적인 문제에 있어서도, 이러한 분석방법들은 집합점의 속성이나 연결선(edge)의 거리와 같은 네트워크의 공간적인 요소를 배제한 채, 네트워크요소들의 위상적인 접합 여부만을 고려한다. 그에 따라 이러한 네트워크 분석은 실제 공간에서의 네트워크 특성을 반영하지 못하는 제한적인 결과만을 도출하게 한다. 그러나 본 연구는 국지네트워크의 자기상관 (local network autocorrelation measure) 값을 이용하여 이러한 문제의 해결을 시도하였다. 국가자기상관 값은 공간객체들의 유사성이나 군집성을 개별적으로 측정하여 각 객체들의 중요도를 나타낸다. 본 연구는 미국의 주요 인터넷 네트워크를 disjoint product method와 Getis-Ord의 G 수치를 이용하여 분석하였으며 그 과정에서 인구와 신뢰도를 변수로서 이용하였다. 그 결과 국지네트워크의 자기상관값은 주요한 집합점들의 국지적인 군집정도를 나타냈고, 이러한 연구 결과는 연구 촛점이 국지네트워크의 범위나 그 영향일 경우, 국지자기상관값의 이용이 더 실용적이고 현실적임을 보여준다.

• 한국지역지리학회지
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• 제17권4호
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• pp.432-442
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• 2011

기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.835-847
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• 2016

공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1133-1146
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• 2016

공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.