공간상관이 존재하는 지리통계 자료(geostatistical data)에 대하여 일반적으로 널리 사용되는 Kriging 모형과 통계학적 공간자료 분석모형인 지리적 가중회귀 모형을 고려하고, 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 모형의 예측력을 검토하기 위하여 환경부 자료를 실증사례로 활용한다. 전국의 116개 대기오염 측정망에서 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 Kriging모형과 지리적 가중회귀 모형에 적합하고 미지의 위치를 예측하여 예측오차제곱합(PRESS)으로 각각의 방법에 대한 예측성능을 비교한다.
본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
지리가중회귀 모델(GWR)은 국지적으로 이질적인 부동산 가격을 추정할 수 있는 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 GWR은 공간적으로 이질적인 가격결정요인의 선택이나 국지적 추정에서의 관측치 수의 제한 등과 같은 한계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 주목받고 있는 지리가중라소 모델(GWL)을 이용하여 국지적으로 다양한 부동산 가격결정요인들을 탐색하고, 부동산 가격 추정에 있어서 GWL 모델의 적용가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 서울시 아파트 가격을 대상으로 OLS, GWR, GWL의 헤도닉 모델을 구축하였으며, 모델의 설명력, 예측력, 다중공선성 측면에서 이들을 비교 분석하였다. 그 결과, 전역적 모델에 비해 국지적 모델이 전체적인 설명력, 예측력이 우수한 것으로 나타났으며, 특히 국지적 모델 중 GWL 모델은 다중공선성 문제를 자동적으로 해결하면서 공간적으로 이질적인 가격 결정요인 집합들을 도출하였고, 다른 모델들에 비해 상당히 높은 설명력과 예측력을 보여주고 있다. 본 연구에서 적용한 GWL 모델은 고차원의 데이터셋에서 유의미한 독립 변수들을 효율적으로 선정하는데 직접적인 도움을 줌으로써 부동산과 같이 대용량의 복잡한 구조를 가진 공간 빅데이터를 위한 유용한 분석 기법으로 활용될 수 있을 것이다.
최근 도시지역의 빈집 발생은 주목할 만한 사회문제이다. 물리적 쇠퇴 현상 중 하나인 빈집 발생은 인구감소, 상권침체 등 다양한 사회·경제적 쇠퇴를 가속화 시킨다. 빈집은 지역적 특성 및 공간적 영향력이 존재하며, 정확한 빈집 실태를 파악하기 위해서는 국지적으로 접근할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 활용하여 도시쇠퇴가 빈집 발생에 미치는 영향을 지역별로 살펴보았다. 분석 결과, 부산광역시 읍면동별 빈집 발생은 공간적 자기상관성 및 이질성이 존재하였다. 또한 각각의 도시쇠퇴 변수들이 빈집 발생에 미치는 영향이 차이가 있으며, 동일한 도시쇠퇴 변수라도 지역에 따라 빈집 발생에 미치는 영향력이 다르게 나타났다. 이에 GWR모델을 활용하여 지역별로 차별화된 계수 값을 해석하고 빈집 발생을 유형화 한다면 보다 효율적인 빈집 관리 방안을 제시할 수 있을 것으로 보여진다.
지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 서울 도심지역의 행정동별 지역적 요소와 계획적 요소가 목적지로의 통행수단으로서 보행을 결정하는 것에 미치는 영향의 정도를 파악하고, 이에 대한 분석 결과 및 보행의 공간적 특성을 통해 지역별 특성을 파악하고자 함에 있다. 보행 결정에 영향을 미치는 요소들의 영향 정도를 파악하기 위해 본 연구에서는 전역적 차원의 회귀분석 모형인 최소자승모형을 사용하였고, 이와 더불어 다양한 공간통계 분석모형 중 지역별 보행특성을 기반으로 공간적 이질성을 고려하는 지리가중회귀모형의 적용을 통해 지역별 특성을 파악하고자 하였다. 전역적 차원의 회귀분석 결과 목적지로의 보행 선택에 영향을 주는 요소로는 지역적 요소 중 교통시설 지역 및 상업지역, 대학교 면적이, 계획적 요소 중에서는 교육.연구시설 및 계획시설 면적이 보행 선택에 정의 영향을 주었다. 마지막으로 지리가중회귀모형의 분석 결과를 통해 서울 도심지역 중 교통중심지 및 취약지, 상업 업무 중심지, 대학가 중심지, 연구시설 밀집지를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 지역 및 공간적 이질성에 대한 이해 없이 진행되었던 기존의 계획 및 정책들에 지역적 특성이라는 정보를 제공함으로 이에 대한 반영의 여지를 주어 보다 지역발전 차원의 계획 수립에 기여할 수 있을 것이라는 점에 본 연구의 의의가 있을 것이라 여겨진다.
본 연구의 핵심적인 목적은 유동인구 분포의 공간 패턴의 영향요인 분석을 위한 공간회귀모형 적용의 효용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 서울시 유동인구 조사 자료를 활용하여 조사지점별 유동인구의 전역적, 국지적 공간 자기상관 측정을 실시하였다. 그 결과 분석에 적용된 공간자기상관 측도인 Moran's I, Getis-Ord-$Gi^*$ 그리고 Local Moran's I 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 유사성과 이질성이 발견되었다. 이를 근거로 유동인구분포와 토지이용 특성과의 관계를 파악하기 위한 통계적 모형으로 공간회귀모형인 지리가중회귀모형(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 채택하였다. 모형의 설명변수로써 서울시 전체에 대한 400m*400m 격자망기반에 토지이용혼합도, 주거 밀도, 상점밀도, 녹지 밀도와, 추가적으로 각 격자별 버스노선밀도, 교차로 밀도, 교통 결절점 접근성, 평균 도로폭, 평균 보도넓이를 산출 및 집계 하였다. 동일한 방식으로 격자망에 집계된 유동인구 정보와 토지이용 및 교통 특성과의 GWR모형 결과를 Ordinary Least Square(OLS) 분석 결과와 비교한 결과 GWR모형의 주요 통계량 수치에서 개선된 결과를 도출하였다. 또한 구획된 격자망의 각 셀별로 도출된 GWR모형의 추론 결과를 검토한 결과 적용된 설명변수의 유동인구 분포에 대한 효과가 국지적으로 변동하는 양상을 파악할 수 있었다.
공간회귀모형은 공간가중행렬을 통해 공간관계를 명시적으로 정량화한다는 점에서 타 모형과 뚜렷하게 구별되는 강점이 있는 동시에, 공간가중행렬 구성에 자의성이 개입된다는 약점을 가지고 있기도 하다. 본 연구에서는 공간가중행렬의 구성에 따라 모형 적합도가 어떻게 변화하는지 인천시를 사례로 실증적으로 검토하였다. 또한 인근지역 범위 설정에 따라 공간시차모형(spatial lag model) 또는 공간오차모형(spatial error model) 중 어떠한 모형이 보다 우수하게 나타는지 검토하였다. 분석 결과, 토지가격 추정에 있어 인근지역 범위를 좁게 파악하는 공간가중행렬을 구성할수록 모형 적합도가 전반적으로 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 공간적 이질성이 심한 지역은 공간오차모형의 적합도가 보다 우수한 것으로 파악되었다. 공간적 이질성이 심한 지역은 동질적 성격을 갖는 하부 인근지역으로 세분함으로써 그러한 이질성을 완화시킬 수 있었고, 그 결과 공간오차모형보다 공간시차모형의 적합도가 우수하게 나타날 수 있음을 밝혔다.
본 연구는 낙동강 대권역에서 공간지리 가중회귀모형을 이용하여 녹지지역과 BOD, TN, TP를 포함하는 수질과의 지역적 비균질적 관계를 검증하고자 수행되었다. 대부분 기존의 상관분석 혹은 회귀분석은 OLS (Ordinary Least Square)기법에 기초한 균질적 관계의 분석에 초점을 두어 왔다. 이러한 녹지지역과 수질의 균질적 관계에 기초한 분석은 지역적으로 변화를 고려하지 않는 단점이 있다. 연구대상지는 낙동강 대권역내 146개 지점이며, 수질자료와 토지피복 자료는 환경부 자료를 활용하였다. BOD, TN, TP에 대하여 일반 회귀모형과 모델과 GWR 모델을 추정하여 비교하였다. 비교결과, BOD와 TN의 GWR 모델이 OLS 모델에 비하여 우수한 것으로 나타났다. GWR 모델의 $R^2$와 녹지지역의 계수 값의 기초통계량을 분석한 결과, 지역적으로 큰 변동이 확인되었다. 이러한 결과는 유역 토지이용과 수질과의 관계가 공간적으로 비균절적이라는 것을 입증하여 주었다.
OLS 회귀분석은 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계를 밝히기 위하여 사용되어 질수 있지만, 이러한 전역적 방법은 그 공간적 관계에 있어서 국지적 변이를 설명할 수 없다. 이들 지리적 변이를 밝혀 내기 위해서는 반드시 국지적 방법을 사용해야 한다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 국지적 방법인 지리적 가중회귀분석(GWR)을 이용하여 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질간의 공간적 변이관계를 탐색하고자 한다. 환경적 형평성과 도시 삶의 질은 GIS와 원격탐사의 통합적 방법에 의하여 측정되었다. 연구결과에 따르면, 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계는 일반적으로 유의적인 부의 관계가 있었다. 또한, 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 관계는 공간상에서 상당히 변이하고, 전역적 OLS 모델 보다 GWR 모델이 이러한 공간적 변이관계를 더 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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