본 연구는 최근 다수 도시개발사업들이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로하여 행정구역 단위 인구데이터를 격자형 인구분포자료로 변환한 후 인구유인을 유발할 것으로 예상되는 주요 도시계획관련 공간변수들을 GIS로 측정 대입하여 제네틱 알고리즘기법과 회귀분석기법 두 가지 방법으로 일종의 도시인구분포모형을 구축하였다. 두 가지 모형의 분석결과를 통해 도시환경 해석에 있어서의 두 기법의 성능상 특장점을 비교해 보았으며, 분석결과 GA기법은 변수 설명력에 관한 변별력에 있어 일반회귀분석보다 우월한 특징이 있음을 알 수 있었고 따라서 회귀분석과 병행할 경우 매우 직관적이며 보완적인 도시분석기법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
데시메트릭 매핑은 행정구역 단위로 집계된 인구자료를 행정구역 내부의 공간적 변이에 따라 재집계하여 고해상도의 인구분포 자료를 작성하는 가장 보편적인 기법이다. 본 연구에서는 데시메트릭 매핑을 이용한 인구분포 추정의 장단점을 검토하고, 그 개선방안으로서 지리가중회귀모형을 이용한 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 제안하였다. 기존의 지표피복 데이터와 인구센서스 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 적용하여 각 집계단위별로 지표피복 유형과 인구밀도의 상관관계를 분석하고, 모형에서 산출된 회귀계수를 이용해 하위 공간구획의 인구 총수를 산정하였다. 그 결과 지리가중회귀모형 기반 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 이용했을 때, 면적가중 보간법, 이진 데시메트릭 매핑, 피크노필렉틱 보간법, 최소자승회귀모형 기반 데시메트릭 매핑 기법 등 다른 지능형 보간법에 비해 정확한 인구분포 추정이 가능하다는 것을 확인하였다. 이는 지리가중회귀모형을 통해서 인구센서스 집계 단위별로 상이한 구역 내 공간적 이질성이 인구분포 추정에 적절히 반영되었기 때문인 것으로 평가할 수 있다.
본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.
매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.
본 연구에서는 아파트 실거래가와 이에 영향을 미치는 변인들의 공간적 이질성을 시공간적인 측면에서 탐색하는데 초점을 두었다. 아파트 실거래가에 영향을 미칠 것으로 사료되는 독립변수로서 교통 및 지역적 특성과 교육여건, 인구 경제적 특성을 고려하였다. 따라서 전역적인 측면과 국지적인 측면에서 독립변수의 영향력과 공간상의 분포패턴을 분석하였으며, 종속변수인 아파트 실거래가의 시공간적인 변화패턴을 살펴보았다. 먼저, 분석모형 구축을 위해 일반최소제곱분석과 지리가중회귀분석을 수행하여 보다 효율적이고 적합한 모형을 채택하였다. 2010년과 2013년의 모형 분석결과는 유사한 패턴을 보이며, 두 시기 모두 지리가중회귀모형이 일반최소제곱모형보다 더 설명력이 있는 모형인 것으로 분석되었다. 둘째, 채택된 지리가중회귀모형을 이용하여 독립변수의 시공간적 이질성을 파악하기 위해 Local $R^2$를 이용하여 국지적 분석을 수행하였다. Local $R^2$값은 지역별로 상이하게 나타났으며 이는 공간상의 이질성이 존재함을 보여주는 것으로 판단할 수 있다. 셋째, 지리가중회귀분석 시 종속변수로 사용했던 아파트 실거래가의 시기별/전용면적별 공간분포를 살펴보기 위해 크리깅분석을 실시하였다. 이를 통해 아파트 실거래가와 같은 공간데이터에 영향을 미치는 외부적 환경도 지역별 이질성이 크기 때문에 공간적 편차가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 보다 미시적인 주택하위시장분석을 수행할 수 있고, 부동산정책을 수립하는데 근간이 될 수 있을 것으로 사료된다.
중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.
본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.
노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.
공간자료분석에서 공간적 상관성을 배제한 일반적인 회귀모형을 통한 모수 추정값들은 신뢰성의 문제가 지적 되어 오고 있다. 본 연구에서는 공간자료의 상관성을 고려한 모형을 구축하기 위하여 일변량 조건부자기회귀모형을 이용하였으며 베이지안 기법을 통하여 모수를 추정하고 공간상관성이 고려된 공간 가산자료모형과 고려되지 않은 일반 가산자료모형을 비교하였다. 연구 대상으로는 서울시의 25개 행정자치구별 총범죄 자료를 이용하였으며 자료분석을 통하여 도시계획과 같은 국가 정책의 수립에 참고자료로 활용될 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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