시간에 따라 얻어진 공간 자료를 공간시계열 자료라 하며 이러한 자료를 분석하기 위해 사용되는 모형이 공간시계열 모형이다. 최근 곤충학과 생태학에서 공간시계열 모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 온실에 있는 곤충의 마리수를 ARMA 모형과 자기회귀 오차모형을 이용한 공간시계열 모형으로 분석하였다. 자료에 포함된 이상점은 분산도(Variogram) 추정에 많은 영향을 주기 때문에 Mugglestone (2000)의 이상점 수정법을 이용하여 수정하였다. 공간시계열 모형들과 시계열 요인을 배제한 공간모형을 MSE와 MAPE를 이용하여 비교하였다.
일변량 분할 역회귀 방법은 일반화 회귀모형에서 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 두 일반화 회귀모형을 동시에 고려하여 효과적인 차원축약방향과 공간을 추정하는 방법으로 이변량 분할 역회귀를 제안한다. 이러한 이변량 분할 역회귀 방법은 모형식이 선형, 이차형, 삼차형, 비선형 등의 여러 모형식에서 효과적인 차원축약방향을 추정하며, 일변량 분할 역회귀에 비하여 모형에 존재하는 오차에 크게 영향을 받지 않고 효과적인 차원축약방향을 추정한다. 특히 모형식이 대칭의 이차형인 경우에 일변량 분할 역회귀 방법이 효과적인 차원축약방향을 추정하지 못하는 문제를 해결할 수 있다.
표본조사에서는 일반적으로 지형학적 범위가 넓거나 흔히 우리가 알고 있는 지형적 범위 즉시 또는 도 단위로 표본설계가 이루어진다. 그러므로 지형학적 범위가 작은 소지역은 충분한 표본의 확보가 불가능하며 따라서 정확한 소지역 통계를 얻는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제로 정확한 소지역 통계를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 신기일과 이상은(2003)은 공간통계 모형을 이용한 소지역 추정을 연구하였다. 본 논문은 신기일과 이상은(2003)의 공간자기회귀(Spatial Autoregressive: SAR) 모형을 확장한 모형인 베이지안 자기 포아송 모형 (Bayesian Auto-Poisson Model: BAPM)을 이용한 소지역 추정에 관하여 연구하였다. 분석에 사용된 자료는 호주의 1998년 장애인 통계 (Survey of Disability, Aging and Cares:SDAC)이 며 MSE, MB 그러고 회귀 분석을 이용한 편의 분석기법이 비교에 사용되었다.
본 연구에서는 창업과 폐업을 지리적 맥락에서 검토한다. 특히 업종에 따라 창업과 폐업의 지리적 특성을 밝히고 이들에 작용하는 지리적 요소 및 그 영향을 파악한다. 이를 위하여 창업에 대한 자료 수합이 이루어지는 지역단위인 전국의 시 군 구를 대상으로 지금과 같은 경제상황의 단초가 마련된 금융위기 이후 10년의 자료를 활용한다. 먼저 창업과 폐업의 지리적 특성을 파악하기 위해 개인 및 법인의 공간적 분포 양상을 검토하고, 이들의 지리적 분포를 설명하는 일반선형회귀모형과 공간회귀모형을 구축한다. 분석결과, 창업 입지분포를 결정하는 요인과 폐업에 영향을 미치는 요인이 개인과 법인 간, 개인의 창업과 폐업 간에 다소 상이함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 창업을 독려하여 일자리을 창출하고 지역경제를 활성화시키고자하는 국가 및 지방정부의 지역계획에 기초적 자료가 될 것이다.
정규최소자승법(OLS : Ordinary Least Square)은 장수인구의 지역적 분포와 적용된 환경변수들의 관계가 공간상에서 동일하다고 가정한다. 따라서 장수현상이나 그와 관련된 변수의 공간적 특성을 충분히 설명할 수 없다. 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)모형은 지리적 가중 함수를 통해 인접지역들의 공간적 유사성을 대변할 수 있다. 또한 환경특성에 따른 장수인구분포의 공간적 변이를 국지적으로 설명할 수 있는 특징이 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 기존의 연구에서 제시된 장수의 환경생태학적 요인들에 대해 보통 최소자승법과 GWR모델간의 비교분석을 수행하였다. 연구결과 GWR모형이 OLS모형보다 높은 모형 부합도를 가지고 특정 환경 변수가 가지는 효과에 대한 공간적 변동성을 설명할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 부산광역시를 대상으로 범죄발생에 영향을 미치는 요인 특히, 공간구문론에 의한 영향을 분석한 실증적 연구이다. 정확한 분석을 위해 본 연구에서는 가산자료 분석의 대표적 방법인 포아송 회귀분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 분석을 수행하였다. 5대 범죄발생에 미치는 영향을 분석한 결과, 총 13개 변수 중 8개 변수가 유의하게 나타났다. 인구학적 특성변수에서는 여성인구비율, 65세 노인인구 비율이, 토지이용 특성변수에서는 행정구역면적과 상업지면적비가 통계적으로 유의하게 나타났다. 범죄대응 특성변수인 CCTV는 그 수가 증가할수록 범죄발생은 감소한다고 나타났다. 공간구문 특성변수에서는 연결도, 국부통합도, 전체통합도가 통계적으로 유의하게 나타났다. 그 중에서 연결도는 그 수치가 낮을수록 연결된 다른 공간이 적기 때문에 갑작스런 방해자의 출현 가능성이 낮고, 통행인에 의한 감시도가 낮아져 범죄발생 요인이 되는 것으로 나타났다. 이러한 분석들을 통해 본 연구는 차후 범죄예방적 측면의 도시계획 입안 및 실천에 기여할 수 있는 기초적 자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 조사연구의 과정에서 활용 가능한 공간분석의 유용성을 지리정보시스템(GIS)과 공간적 이질성을 고려하는 지리적 가중 회귀분석(GWR)을 통해 탐색한다. 많은 사회현상은 공간적 차원을 포함하고 있으며, GIS, GPS 단말장치, 온라인 위치기반 서비스의 발달로 위치정보의 수집과 활용이 용이해짐에 따라 조사연구의 과정에서 공간정보를 활용하는 분석이 이전보다 훨씬 더 용이해지고 있다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석은 공간적 의존성을 분석하지 못한다. GWR 분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법으로서, 공간적으로 근접한 사례들은 유사성을 가진다는 가정에 따라 지리적 가중함수를 활용한다. A 기초자치단체 주민들을 대상으로 한 조사연구 자료를 공간정보와 결합시킨 후 간단한 행정만족도 모형을 추정해 본 결과, 지리적 가중 회귀분석은 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시키는 것으로 나타났다. GWR 결과를 GIS와 결합시켜 독립변수 효과의 공간적 변이를 시각화시켜 봄으로써, 변수들의 효과와 관계를 더 자세하고 풍부하게 이해할 수 있다. 나아가서 이 기법은 특정 변수의 효과가 예외적으로 낮거나 높은 지역을 더 쉽게 밝혀냄으로써 정책방안을 모색하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.
부동산 투기근절, 공평과세 목적으로 부동산 실거래 신고제도가 도입된 이후, 정부에서 운영 중인 부동산거래관리시스템에는 연간 약 200만 건의 부동산 실거래 신고자료가 축적되고 있다. 인터넷이 발달하고 정보에 대한 접근성이 높아진 요즘, 부동산 투자에 대한 관심 증가로 부동산 가격정보에 대한 요구도 나날이 증가하고 있다. 하지만 이는 단순히 거래사례에 대한 정보만을 제공할 뿐이라 공동주택 실거래의 경우 동, 호수, 토지건물 실거래의 경우 지번을 개인정보보호 등의 이유로 공개하고 있지 않아 실거래의 위치별 정확한 데이터를 구득하기 어려운 실정이어서 정보의 비대칭성이 여전히 존재하고 이러한 부동산 정보의 특수성이 부동산시장에서의 투기가 근절되지 않는 이유 중 하나이다. 본 논문에서는 축적된 실거래 신고가격 데이터를 활용하여 실거래 미발생 지점에 대한 시세가격 추정 모형을 도출하는 것으로, 부동산 가격이 지리적 위치에 따라 결정되는 특수성을 가지는 것을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 공간회귀 모형을 통한 추정 토지 시세가격의 정확도를 살펴보았다.
본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.
본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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