• 대한지리학회지
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• 제39권2호
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• pp.212-228
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• 2004

본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.

• 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.

• 대한지리학회지
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• 제39권2호
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• pp.195-211
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• 2004

정보통신기술의 급격한 혁신은 디지털 경제의 도래를 가져왔으며. 정보를 생산ㆍ소비하는데 있어서 인터넷의 중요성을 증대시켰을 뿐만 아니라 상업적 도메인의 급속한 증가를 가져왔다. 도메인이란 인터넷상에서 정보 전달을 위한 주소의 기능을 담당하지만, 실제로 등록된 도메인의 주소는 공간적 특성을 지니고 있다. 본 연구에서는 상업적 도메인의 공간적 분석을 위해 도메인 등록 원시자료를 데이터베이스로 구축하여 공간통계와 지리정보체계를 활용하였다. 서울의 경우 상업적 도메인의 분포는 44%가 단지 3개 구에 집중되어 있을 정도로 매우 불균등하게 나타나고 있으며, 상업적 도메인이 입지한 장소들 간에는 강한 공간적 자기상관을 보이고 있다. 본 연구에서는 상업적 도메인의 공간적 변이에 영향을 주는 요인들을 추출하기 위해 공간적 자기상관을 효율적으로 제거할 수 있는 공간자기회귀모델을 사용하였다. 본 연구 결과, 상업적 도메인 업체들의 선별적 입지와 이들의 경제활동은 동태적인 공간 특성을 보여주면서 도시내부의 공간구조 변화에 영향을 미치고 있다.

• 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.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.68-79
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• 2021

최근 도시지역의 빈집 발생은 주목할 만한 사회문제이다. 물리적 쇠퇴 현상 중 하나인 빈집 발생은 인구감소, 상권침체 등 다양한 사회·경제적 쇠퇴를 가속화 시킨다. 빈집은 지역적 특성 및 공간적 영향력이 존재하며, 정확한 빈집 실태를 파악하기 위해서는 국지적으로 접근할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 활용하여 도시쇠퇴가 빈집 발생에 미치는 영향을 지역별로 살펴보았다. 분석 결과, 부산광역시 읍면동별 빈집 발생은 공간적 자기상관성 및 이질성이 존재하였다. 또한 각각의 도시쇠퇴 변수들이 빈집 발생에 미치는 영향이 차이가 있으며, 동일한 도시쇠퇴 변수라도 지역에 따라 빈집 발생에 미치는 영향력이 다르게 나타났다. 이에 GWR모델을 활용하여 지역별로 차별화된 계수 값을 해석하고 빈집 발생을 유형화 한다면 보다 효율적인 빈집 관리 방안을 제시할 수 있을 것으로 보여진다.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.12-25
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• 2009

본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.120-132
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• 2022

최근 도시지역에서 급격하게 발생하는 빈집의 증가는 도시경관 악화, 안전사고 유발, 범죄 사고 발생, 위생 문제 등 다양한 문제들을 야기하고 있다. 통계청 장래인구 추계 결과에 의하면 우리나라 인구 및 가구의 증가율은 지속적으로 감소할 것으로 예상되며 빈집 발생의 증가로 이어질 가능성이 있다. 빈집 발생으로 인한 문제를 방치할 경우, 주거환경 악화와 같은 물리적 쇠퇴뿐만 아니라 사회·경제적으로 지역의 쇠퇴를 야기한다. 이를 해결하기 위해서는 지역적 특성 및 공간적 영향력의 존재를 고려한 국지적 차원에서의 빈집의 공간적 분포 특성을 파악할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 공간적 자기상관을 측정하기 위해 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 통해 빈집발생이 많은 부산광역시 원도심 일대를 중심으로 분석을 수행하였다. 또한, 공간 분석단위가 달라짐에 따라 공간분석의 결과값에 차이가 나타나는 공간단위 수정가능성에 관한 문제(MAUP)에 대한 평가를 수행하기 위해 읍면동과 집계구의 상이한 공간단위에 대한 빈집 발생 분포를 분석하였다. 분석결과, 부산광역시 원도심 일대의 읍면동별 빈집 발생은 공간적 이질성이 존재하였으며 공간분석단위를 달리함에 따라 빈집 발생의 공간분석 결과가 다르게 나타났다. 이에 빈집 발생의 정확한 분포 특성을 파악하기 위해서는 GWR 모델을 이용한 공간적 차원을 고려하여야 하며, 공간단위 수정가능성 문제(MAUP)에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

• 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.