공간통계학에서는 다변량 공간자료에 대한 예측방법으로서 코크리깅 기법을 이용한다. 본 논문에서는 코크리깅을 위한 첫 번째 단계인 교차베리오그램의 추정에 대한 감도분석 대신에 일반통계학적 측면에서 주성분점수를 이용한 감도분석방법을 제안한다. 변수가 2개인 경우, 교차베리오그램에 대한 감조분석의 결과와 제안된 주성분점수를 이용한 감도분석의 결과를 비교해 본다. 모의실험을 통하여 제안한 방법의 타당을 검증하고, 실제 자료를 이용한 사례분석의 결과로써 재확인해 본다.
이 논문에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 자료 표현에서의 불확실성이 최종적인 공간통합에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 광물자원 탐사를 위한 공간통합 사례연구를 통해 시뮬레이션 결과에 따라 예측 능력의 차이가 나타남을 확인 할 수 있었으며, 결론적으로 지구통계학적 시뮬레이션이 공간 자료의 불확실성 모델링에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
거주지 분화 현상은 도시적 삶의 공간성을 파악하는데 본질적인 요소이기 때문에 도시학 연구에서 오랫동안 주목을 받아왔다. 거주지 분화 현상에 대한 연구 과제 중의 하나가 상이한 두 집단이 얼마나 공간적으로 분리되어 있는지를 측정하는 문제이다. 이러한 측면에서 가장 널리 사용되어온 것이 상이지수(index of dissimilarity)인데, 이 지수는 거주지 분리의 '불균등성(unevenness)'은 측정할 수 있지만, 공간적 '집중도(clustering)'는 측정하지 못하는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 제안되어 온 '공간적 격리 지수(spatial indices of segregation)' 역시 가설검정 절차를 제시하지 못하고 최근의 공간통계학 연구 성과를 수용하지 못하는 등의 단점을 가지고 있다. 이러한 의미에서 본 논문의 주된 연구 목적은 새로운 '공간 분리성 측도(spatial separation measure)'를 개발하는 것이다. 이 공간 분리성 측도는 상이한 인구 집단이 거주 공간에 얼마나 불균등하게 분포하고 있는지에 대한 것뿐만 아니라 그러한 불균등 분포가 보여주는 공간적 의존성의 정도까지도 측정하는 새로운 통계량이다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존의 '공간 연관성 측도(spatial association measures)'와 '공간적 카이-스퀘어 통계량(spatial chi-square statistics)'을 통합하여 새로운 측도를 개발했으며, 일반화된 랜덤화 검정법을 적용해 측도에 대한 유의성 검정법을 제시하였다. 둘째, 개발된 측도와 유의성 검정법을 우리나라 7대 도시의 학력 집단 간 거주지 분리 현상에 적용함으로써, 연구방법론으로서의 유용성을 확인하였다.
평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.
세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.
${\bigcirc}{\bigcirc}$ 터널 구간의 지하수유동분석을 위해 지구통계학적 기법을 적용하였다. 이 지역의 표고와 관정 및 터널시추공에서의 지하수위의 선형회귀분석결과 상관성이 매우 큰 것으로 나타났다. 보통크리깅 및 공크리깅을 이용하여 작성된 지하수위 등고선도는 표고등고선도를 기준으로 비교해보면 공크리깅에 의한 것이 정밀성이 더 큰 것으로 나타났다. 보통크리깅과 공크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도에서는 지하수 유동상태를 검토해 보면, 북서쪽의 산악지형에서 계곡쪽으로, 봉우리 일대에서 외곽쪽으로 각각 유동하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 터널굴착 예정지역의 정확한 분석이나 관측자료의 평가없이 사용하던 지하수위 분포를 정량적으로 설계에 반영할 수 있었으며, 공간상에 분포하는 자료측정의 제한성과 경제적인 이유로 충분한 자료를 확보할 수 없는 현실에 비추어 볼 때 지구통계학은 미지의 구간에 대해 보다 정량적인 자료를 제공할 수 있음을 보여주었다.
터널의 안정성 확보 및 최적설계를 위해서, 충분한 지반조사 데이터를 확보하는 것이 가장 중요하나, 공간상에 분포하는 자료측정의 제한성 및 경제적인 이유로 그렇게 하지 못하는 것이 현실이다. 특히, 터널은 민원 및 산악지형 등의 이유로 노선의 본선부에서 시추가 불가능한 구간이 발생하고, 각종 물리탐사 자료만으로는 정량적인 암반등급 산정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본선에서 이격된 물리탐사 자료 및 시추데이터를 최대한 활용해 지구통계학 기법의 하나인 2차원 다분적 지시크리깅을 확장한 3차원 다분적 지시크리깅 (3D multiple indicator kriging, 3D-MI kriging)기법을 제안하였다. 또한 제안된 3차원 다분적 지시크리깅기법을 경부고속철도 제 ${\bigcirc}-{\bigcirc}$공구 터널설계 시 RMR분류에 의한 암반등급 산정을 위해 적용하였다.
Horseshoe 사전분포는 희박 회귀 분석에서 가장 자주 사용되는 사전분포 중 하나이다. Horseshoe 사전분포는 탐험해야 할 모수공간이 spike and slab 사전분포보다 작다는 장점이 있으나 MCMC 단계 당 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 이로 인해 horseshoe 사전분포를 고차원 데이터 분석으로 확장하는 것은 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 horseshoe 사전분포에 대한 MCMC 알고리듬들이 많이 제안되었으며, 특히 최근 Johndrow 등 (2020)은 빠른 계산을 위한 근사 알고리듬을 제안하였다. 본 논문에서는 horseshoe 사전분포에 대한 (1) 전통적인 MCMC 알고리듬, (2) 근사 알고리듬 그리고 (3) 근사 알고리듬의 변형 알고리듬의 성능을 다양한 모의실험을 통해 비교하려 한다. 성능은 계산 시간, 회귀계수 추정 및 변수선택을 중심으로 비교한다. 이때 변수선택을 위해 Li와 Pati (2017)에서 제안한 horseshoe 사전분포 기반 변수선택법을 고려한다.
본 논문에서는 평균장 방법(mean-field methods)을 기반으로 사후 분포(posterior distribution)를 근사하는 방법인 변분 베이즈 방법(variational Bayes methods)에 대해 소개한다. 특히, 모수들을 실수공간으로 변환 후의 결합 사후분포를 가우시안 분포(Gaussian distribution)들의 곱(product)으로 근사하는 방법인 자동 미분 변분 추론(automatic differentiation variational inference)방법에 대해 자세히 소개하고, 환자에게 약물을 투여한 후 시간에 따라 약물의 흐름을 파악하는 연구인 약물동태학 모형(pharmacokinetic models)에 적용한다. 소개된 변분 베이즈 방법을 이용하여 자료분석을 실시하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo)방법을 기초로한 자료분석의 결과와 비교한다. 알고리즘의 구현은 Stan을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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