• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.611-620
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• 2018

도시재생사업의 활성화와 함께 주요 사업대상이 되고 있는 골목상권에 대한 사회적 관심이 커지고 있다. 골목상권 재생 방안을 마련하기 위해서는 어떤 고객이 얼마나 많이 매출을 발생시키는 지를 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 고객특성이 골목상권 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. OLS 회귀분석 결과, 종속변수인 골목상권 매출액과 독립변수인 고객특성, 입지특성, 구조특성의 관계가 상권위치에 따라 달라지는 공간적 이질성이 확인되어 본 연구에서는 대안으로 지리가중회귀분석을 수행한다. 모형 적합도를 $R^2$과 AICc를 통해 비교한 결과, 지리가중회귀분석이 OLS 회귀분석보다 더 우수한 것으로 나타났다. OLS 회귀분석을 통해 여성고객 비율과 40-50대 고객비율, 골목상권 내 종사자수, 사업체 창업률, 건축물 밀도, 골목상권 면적이 정의 영향을 주는 반면 20-30대 고객비율, 지하철역과의 거리, 버스정류장과의 거리는 부의 영향을 주는 것으로 나타났다. 지리가중회귀분석의 국지적 회귀계수 값들을 골목상권별로 비교한 결과, 여성고객 비율은 서북권 골목상권 매출액에 가장 큰 영향을 주며 서남권과 도심권, 동북권은 그 다음으로 나타났다. 20-30대 고객비율과 40-50대 고객 비율은 동남권과 동북권 골목상권 매출액에 큰 영향을 주며 서남권은 그 다음으로 나타났다. 본 연구는 고객특성 중 성별과 연령에 한정된 분석만 수행했다는 점에서 한계를 갖지만 골목상권별로 매출액 영향 요인을 식별함으로써 상권 활성화방안 수립과 도시재생사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대가 된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.173-183
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• 2017

본 연구는 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료를 활용하여 아파트 매매가격에 영향을 미치는 요인을 시계열적 흐름과 공간적 변화를 반영한 지리시간가중 회귀모형 (geographical temporal weighted regression; GTWR)모형을 적용하여 분석하였다. 기존 연구에서 활용되었던 일반적인 접근방법인 최소제곱 (ordinary least square; OLS) 회귀모형과 공간 데이터를 분석하기 위한 공간계량 모델 중 가장 많이 활용되고 있는 지리가중 회귀모형 (geographically weighted regression;GWR)과 달리 GTWR은 주택가격 특성을 고려함에 있어서 시간과 공간을 함께 고려함으로써 보다 정밀한 평가모형이 될 것으로 기대되었다. 본 연구에 사용된 주택가격결정 설명 요인들 중에서 건축연도 및 전용면적이 주택가격을 결정하는데 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택가격이 시간적 공간적 특성 모두에 의하여 유의적으로 설명되었다.

• 한국인구학
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• 제32권3호
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• pp.1-20
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• 2009

본 연구는 지리정보시스템(GIS)과 지리적 가중 회귀(GWR)를 이용하여 건강 관련 삶의 질(HRQoL)의 사회인구학적 상관요인에 대한 공간분석을 시도한다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석과 달리, 지리적 가중 회귀분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법이다. 분석모형은 건강 관련 삶의 질을 종합적으로 측정하는 EQ-5D를 종속변수로 하고 지역의 사회인구학적 특성인 노령인구비율, 조이혼율, 병상수, 재정자주도를 독립변수로 하여 구성하였다. 종속변수는 질병관리본부에서 실시한 <지역사회건강조사>의 자료를 이용하였고, 독립변수는 통계청 온라인 DB에 수록된 지역별 자료를 이용하였다. 모형을 추정해 본 결과 전반적으로 사회적 특성보다는 노령인구비율이나 조이혼율과 같은 인구학적 특성이 건강 관련 삶의 질에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 공간적 변이를 고려하는 지역모형은 전역모형에서 드러나지 않았던 중요한 유형을 보여주는데, 노령인구비율 변수와 조이혼율 변수의 지역별 추정치를 지도상으로 살펴본 결과 변수들의 효과가 공간적 위치에 따라 차이를 보인다는 점이 확인되었다. 분석 결과는 또한 지리적 가중 회귀분석이 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시킨다는 것을 보여준다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.75-81
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• 2016

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.

• Spatial Information Research
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• 제23권5호
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• pp.65-73
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• 2015

서울시는 강북의 노후화 및 강남과 강북의 경제 불균형을 해소하고자 뉴타운 사업을 시행하였고, 이에 따라 은평구는 시범지구로 지정되었으며 2013년 최종적으로 사업이 완료되었다. 이에 본 연구는 은평구에서 진행된 뉴타운 사업에 따라 발전된 사회적, 경제적 요소들이 지가에 미치는 영향의 정도를 공간 효과를 반영한 지리가중회귀모델을 이용하여 분석하였다. 분석결과 기존의 지가분석에서 주로 이용된 선형회귀모델에 비해 높은 설명력을 가지고 있었으며, AIC값과 잔차의 Moran'I를 통해 좀 더 적합한 모델로 판정하였다. 또한 지역적으로 회귀계수의 차이가 있었으며 부호가 다르게 나타나는 경우도 있어 선형회귀모델을 통한 전역적인 분석방법보다 자세한 설명이 가능해졌다. 추후 은평구 개발에 있어 공간적 특성을 고려하여 지역을 개발한다면 실효성 강화에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권1호
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• pp.67-79
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• 2013

최근 대두되는 대중교통지향형 도시개발을 위해서는 대중교통 결절점 주변의 공간구조에 대하여 국지적 차원의 해석이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 개별 필지 단위에 지리가중회귀모델을 적용하여 역세권 주변의 공간구조를 분석하였다. 분석 결과 역세권마다 다른 특징을 가지고 있으며, 같은 역세권 안에서도 공간적 이질성이 존재하고 있었다. 또한, AIC값을 이용하여 모델을 비교한 결과 지리가중회귀모델이 일반회귀모델보다 적합한 모델로 판정되었으며 모델의 설명력도 향상되었다. 지리가중회귀모델을 통하여 분석된 결과는 GIS 환경에서 지도화함으로써 국지적 차원의 공간구조 해석이 가능하였다. 역세권마다 모델분석을 통하여 도출된 개별적 공간구조 특성을 고려하여 대중교통 중심개발이 이루어진다면 정책 운용시 보다 효율적일 것으로 판단된다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권1호
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• pp.251-266
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• 2016

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.218-236
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• 2023

본 연구는 다중 스케일 지리가중회귀(MGWR: Multi-scale Geographically Weighted Regression) 모형과 KT(Korea Telecom Corporation) 측정기 자료를 활용하여 대구시를 사례로 미세먼지(PM10)에 대한 환경적 형평성을 분석하였다. 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료는 넓은 지역에서 드물게 분포하는 적은 수의 관측지점에서 수집된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 많은 수의 관측지점이 조밀하게 분포하는 KT 측정기 자료를 본 연구에서 사용하였다. MGWR 모형은 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계에 있어서 공간적 이질성과 다중 스케일 맥락 효과를 다루기 위하여 사용되었다. 분석 결과에 의하면, 대구시에서 지가 및 외국인 비율과 관련하여 미세먼지의 분포에 따른 환경적 불형평성이 나타났다. 또한, MGWR 모형이 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계를 설명하는데 있어서 OLS(Ordinary Least Square: 최소자승법)와 GWR(Geographically Weighted Regression: 지리가중회귀) 모형 보다 나은 설명력을 보였다. 본 연구는 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료의 보완자료로서 KT 측정기 자료의 가능성을 논증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.57-63
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• 2012

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.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권3호
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• pp.1-19
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• 2009

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.