• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.2
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• pp.101-109
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• 2011

In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.17 no.1
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• pp.141-147
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• 2009

A analysis on the spatial features is required for exploratory spatial data analysis of information about space location(population ecological factor, social ecological factor) to manage the store factors, the service industry, etc. Therefore, the purpose of this study is to provide correlation analysis method between the types of service trade using dependence between spatial objects on the geographical space and statistical correlation and to analyze the spatial features through the deduction of correlation analysis between the types of the neighborhood trade area.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.1
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• pp.5-15
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• 1997

공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.790-794
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• 2008

본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.30
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• pp.62-76
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• 1984

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 연구지역과 분석방법, (1) 연구지역, (2) 분석지표와 자료, (3) 분석방법 2. 공간적 자기상관의 측도와 검정, (1) 공간적 자기상관의 개념, (2) 공간적 자기상관의 측도, (3) 공간적 자기상관의 검정 3. 공간적 패턴의 형성과정, (1) 제1기 (1960-1966년), (2) 제2기 (1966-1970년), (3) 제3기(1970-1975년), (4) 제4기(1975-1980년)

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.12 no.2
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• pp.179-194
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• 2009

The spatial distribution of crime incidences in urban neighborhoods is a reflection of their socio-economic environment and spatial inter-relations. Spatial interactions between offenders and victims lead to spatial autocorrelation of the crime incidences. The spatial autocorrelation among the incidences biases the interpretation of the ecological model in OLS framework. This research investigates residential crimes using residential burglaries and robberies occurred in the city of Columbus, Ohio, for 2000. In particular, the spatial distribution of incidence rates of residential crimes are accounted in OLS framework using eigenvectors, which reflect spatial dependence in crime patterns. Result presents that handling spatial autocorrelation enhanced model estimation, and both economic deprivation and crime opportunity are turned out significant in estimating residential crime rates.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.1
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• pp.25-33
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• 2016

In order to visualize point based Location-Based Social Network Services(LBSNS) data on multi-scaled tile map effectively, it is necessary to apply tile-based clustering method. Then determinating reasonable numbers and size of tiles is required. However, there is no such criteria and the numbers and size of tiles are modified based on data type and the purpose of analysis. In other words, researchers' subjectivity is always involved in this type of study. This is when Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) occurs, that affects the results of analysis. Among LBSNS, geotagged Twitter data were chosen to find the influence of MAUP in scale effects perspective. For this purpose, the degree of spatial autocorrelation using spatial error model was altered, and change of distributions was analyzed using Morna's I. As a result, positive spatial autocorrelation showed in the original data and the spatial autocorrelation was decreased as the value of spatial autoregressive coefficient was increasing. Therefore, the intensity of the spatial autocorrelation of Twitter data was adjusted to five levels, and for each level, nine different size of grid was created. For each level and different grid sizes, Moran's I was calculated. It was found that the spatial autocorrelation was increased when the aggregation level was being increased and decreased in a certainpoint. Another tendency was found that the scale effect of MAUP was decreased when the spatial autocorrelation was high.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.12
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• pp.943-956
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• 2007

Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.9-14
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• 2003

본 연구에서는 원격탐사 화상의 분류를 목적으로 분광정보와 공간적 상관성의 반복적 결합방법을 제안하였다. 퍼지이론을 기반으로 공간적 상관성을 분류 과정에 적용하기 위하여 초기단계에서 정의된 소속 함수에 대해서 주변영역에 대한 필터링을 적용하였고, 특정 수렴 조건을 만족하는 단계까지 반복적 결합을 수행하였다. Landsat TM 화상에 적용한 결과, 향상된 분류정확도와 분광정보만으로 분류가 애매한 화소의 공간적 분포 양상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.858-863
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• 2000

동영상은 시간 및 공간적으로 많은 상관성을 지니고 있으며, 움직임추정 방법에서 움직임의 시 공간 상관성을 이용하면 정확한 움직임 추정과 성능 개선을 가져올 수 있다. 한편, Zafar와 Zhang은 웨이브릿 변환 영역에서 가변 블록 (variable block-size)을 이용한 다해상도 움직임 추정(multire-solution motion estimation) 기법을 제안하였다