• 응용통계연구
• /
• 제21권5호
• /
• pp.855-866
• /
• 2008

최근 격자자료(lattice data) 분석 방법을 이용한 소지역 추정(small area estimation)이 연구되고 있으며 좋은 결과를 주고 있는 것으로 알려져 있다. 소지역 추정에 주로 사용되는 격자자료(lattice data) 분석의 경우 가장 자료를 잘 설명할 수 있는 이웃정보시스템을 사용하여야 분석의 효율을 향상시킨 수 있다. 최근 이강석과 신기일 (2008)은 지리정보시스템을 이용하여 만들어진 여러 이웃정보시스템을 비교, 분석하였다. 본 논문에서는 이강석과 신기일(2008)이 제안한 여러 이웃정보시스템이 소지역 추정에 얼마나 영향을 미치는지를 MSE, 커버리지, 캘리브레이션 그리고 회귀분석 방법 등을 이용하여 비교하였다. 2001년 경제활동인구조사의 실업자수 자료가 비교에 사용되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.444-444
• /
• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.261-265
• /
• 2003

복잡지형상의 일 최저기온 공간내삽 과정에서 유용한 설명변수로 등장한 찬 공기 유입량은 적용면적, 즉 공간규모에 따라 그 값이 크게 변하므로, 지형기후학적 최저기온 내삽모형의 실용화를 위해서는 최적규모를 파악해야 한다. 본 연구에서는 동질적인 중규모 기후구역을 대표하는 기준 관측값에 대한, 같은 구역 내 여러 지점의 기온편차를 계산하고, 이를 다양한 반경의 주변지역 찬 공기 유입량에 회귀시켜 일 최저기온에 미치는 지형의 최적 영향권을 도출하고자 하였다. 경남 하동의 배 과원지대에 1 ${\times}$ 1 km 구역을 설정하고 8개 지점에서 2002년 9월부터 2003년 2월까지 10분 간격으로 기온을 측정하였다. 동일 구역 내 기상청 자동기상관측자료를 기준으로 삼아 복사냉각일의 최저기온 편차를 8개 지점별로 얻었다. 연구지역의 고도를 10 m 해상도의 수치고도모형으로 표현하고 이를 토대로 8개 지점의 냉기 유입량을 계산하였다. 이 때 10 m 단위로 100 m까지 반경을 증가시키면서 유입량의 평활화 평균값을 계산하여 최저기온 편차를 회귀시켰다. 그 결과 복사냉각일의 국지적인 최저기온 결정에는 반경 50 m 범위 (약 1 ha) 주변지역 지형이 가장 유효함을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.295-304
• /
• 2020

IPCC는 기상이변의 예방 대책의 중요성을 권고하였으며 폭염은 주요 예방대책수립 주제 중 하나이다. 일반적으로 예방대책수립을 위한 기존 연구는 지형적 특성과 사회적 특성을 따로 구분하여 폭염취약지역을 도출하였으나 본 연구에서는 공간, 지형적 특성뿐만 아니라 사회적 특성을 함께 고려하여 폭염취약지역을 분석하고자 하였다. 에너지 사용량, 인구밀도, 정규식생지수, 수변이격거리, 태양복사량, 도로분포를 변수로 하여 점검하고, 여러 회귀모형 중 가장 적합한 모형인 Spatial Lag Model을 선택하여 사용가능한 변수를 추출하였다. 그리고 Fuzzy 이론에 기초하여 각 변수에 대한 폭염 취약정도를 분석하고, 6개의 변수를 중첩분석하여 최종적으로 폭염취약지역을 도출하였다. 연구 대상지는 폭염의 영향이 큰 대구광역시를 선정하였으며, 취약지역의 경우 기존 도심지이며 수변 및 식생에 영향을 적게 받은 대구 서구, 남구, 달서구에 주로 분포되어있음을 확인하였다. 이를 통해 대구광역시의 폭염 저감을 위한 정책적 지원에 있어 공간적, 사회적 특성을 모두 고려해야 함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.220-233
• /
• 2017

교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지질공학
• /
• 제32권4호
• /
• pp.585-596
• /
• 2022

본 연구는 충주시 산척면 상산마을 일대 임도 비탈면을 대상으로 지질 및 지형 인자 중 산사태 발생에 영향력이 큰 인자를 선정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생했기 때문에 동일 강우조건 및 식생 조건으로 가정할 수 있다. 따라서 이들의 영향을 배제한 상태로 지형적 요인 및 토층의 물리·역학적 특성과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있는 지역이다. 산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 토층의 물리·역학적 자료 및 비탈면의 지형 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 대상으로 이상치 제거, 최소-최대 정규화, 다중공선성 진단의 순으로 전처리를 수행하였고, 9개의 독립 변수를 선정한 후 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계학적 분석 결과, 토층두께, 공극률 및 포화단위중량이 연구지역의 산사태 발생에 크게 영향을 미친 것으로 파악되며, 상기 3개 인자의 영향도 합계는 구조방정식 모형분석에서 전체의 71%, 로지스틱 회귀분석에서 전체의 83%를 차지하는 것으로 분석되었다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.18-29
• /
• 2022

본 연구의 목적은 2020년 1월부터 8월까지 발생한 COVID-19 감염증 발생의 공간적 확산의 패턴을 파악하고 영향요인을 추정하고자 하는 것이다. 우리나라 시·군·구별 COVID-19 확진자를 대상으로 탐색적 공간자료분석과 공간회귀모형을 활용하여 분석하였다. 분석의 결과 COVID-19는 기존에 논의되던 감염병 출현의 요인이었던 숙주와 환경요인이 큰 영향을 미치는 것으로 나타나지 않았으며 공간적으로 인접한 지역과의 관계가 높게 나타났다. 특히 신종 감염병인 4군 감염병의 발생 패턴과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 COVID-19가 새로운 감염병임에도 불구하고 기존에 발생하였던 신종 감염병의 발생과 전혀 다른 패턴이 아니라는 점을 보여준다. 이는 신종 감염병을 효과적으로 통제하기 위해서 과거 새로운 감염병이 출현하였던 공간의 특성을 지속적으로 관리해야 함을 의미한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
• /
• pp.175-175
• /
• 2011

IDF 곡선은 수리구조물의 설계에 이용되며 본 연구에서는 기후변화를 고려한 GCM의 시간적 공간적 축소화기법을 통하여 미래의 IDF 곡선을 생성하였다. GCM자료로는 HadCM3과 CGCM3의 지역주의와 경제발전을 지향하는 A2시나리오를 이용하였다. GCM자료에 대한 공간적인 축소화기법으로 다중회귀 모형인 SDSM(Statistical DownScaling Model)을 이용하여 2030년, 2050년, 2080년의 미래의 일강우 자료를 생성하였다. 이를 다시 시간적 축소화기법인 GEV분포를 이용한 Scaling-Invariance기법을 적용하여 시단위의 강우자료를 생성하였다. 이를 통해 최종적으로 HadCM3과 CGCM3에 대한 각각 미래의 IDF곡선을 생성하였다. CGCM3의 경우 지속적인 강우강도의 증가를 보였지만 HadCM3의 경우 2050년대 감소하다 2080년대 다시 증가하는 양상을 보였다. 또한 CGCM3의 경우 HadCM3의 경우보다 좀 더 높은 강우 강도를 보였다. 본 연구의 대상지역은 서울지역이며 생성된 자료의 신뢰성을 확보하기위하여 서울기상관측소의 1961년부터~2000년까지의 일단위 강우자료를 이용하여 검 보정을 수행하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제11권4호
• /
• pp.506-514
• /
• 2015

본 연구에서는 TOD는 대중교통수단의 분담율 제고가 목적인데 이를 위한 정책대안의 모색에 필요한 새로운 분석기법을 제시하였다. 교통수단의 결정요인은 개인 특성과 라이프스타일 그리고 도시공간특성인데 이 요인들은 상호의존적으로 복합적 결합작용은 한다. 또한 개인과 그룹 및 지역 특성은 서로 다른 차원에서 상호의존성을 갖는다. 전통적 회귀분석과는 달리 위계적 분석모형은 요인들 간의 상호의존성과 복합결합적 영향관계를 규명하는 장점이 있다. 이러한 분석 기법에 의한 결과는 보다 효율적인 TOD정책 대한의 모색에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.544-553
• /
• 2014

활동기반 모형은 개개인의 다양한 일상 활동을 교통계획의 의사결정단위로 파악하고, 인간의 활동으로 인해 파생된 통행을 분석한다. 즉, 동일한 활동패턴 집단의 유형의 사회경제적, 상황적 특성에 따라 어떤 활동을 수행할 것인지를 결정하고 활동수행주체의 활동시간, 공간의 이동, 교통수단을 선택하는 행위에 대한 예측을 수행한다. 통행은 개인과 다른 사람들이 참여하여 이루어지는 복합적인 의사결정 과정으로 간주되기 때문에 이를 통한 활동기반모형은 교통수요 예측에 있어 보다 효율적이면서 현실에 부합한 수요추정을 수행 할 수 있다. 이러한 과정에서 개인의 하루 활동유형을 선택하는 과정은 매우 중요하며, 이에 따라 활동기반 모형의 통행이 발생된다고 할 수 있다. 본 연구에서는 개인의 활동유형 선택에 영향을 주는 요인을 파악하고, 개개인의 특성에 따라 활동유형 선택행태를 분석하였다. 먼저 통행사슬 유형과 활동목적을 검토하여 활동유형을 분류하고, 활동유형선택에 영향을 미치는 개개인의 사회경제적 특성변수를 도출하였다. 다음으로 활동유형별 다항 로지스틱 회귀분석 모형을 구축하여, 활동수행주체의 복합적 특성에 따라 선호되는 활동패턴에 대한 분석을 수행하였다. 결론적으로 활동유형의 선택은 활동수행주체의 복합적인 특성에 의존하며, 장래 활동기반 교통수요 예측에 있어 개인의 복합적인 특성이 활동기반 모형의 활동스케줄 결정 과정에서 고려되어야 함을 시사하고 있다.