• 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.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.271-280
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• 2005

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.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.255-265
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• 2013

본 연구는 고혈압 약물치료율의 지역 간 변이요인을 규명하고 이를 지역별 맞춤형 고혈압 환자 관리 사업계획을 수립할 수 있는 기초자료로 활용하기 위해 수행되었다. 자료는 지역사회건강조사 자료, 통계청 자료, 국민건강보험공단 자료를 수집하였으며 지리적 가중 회귀분석 기법을 이용하여 분석하였다. 고혈압 약물치료율의 지역 간 변이요인을 분석한 결과 지역 간 고혈압 약물치료율에 영향을 미치는 요인은 지역의 양호한 주관적 건강수준 인지율, 의료급여자의 비율, 인구10만명당 보건기관 수로 나타났다. 지리적 가중 회귀모형에 따라 고혈압 약물치료율에 영향을 미치는 주요 변수로 구성된 총 230개의 지역별 회귀모형이 산출되었다. 그럼에도 불구하고 모형의 설명력이 높지 않는 등 연구의 제한점이 있었다. 따라서 고혈압 환자의 실제 투약순응도를 반영한 후속연구가 필요할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.403-412
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• 2019

본 연구는 아토피피부염 발생의 시 군 구 단위별로 시공간적 변이를 분석하고, 이에 대한 주요 요인을 파악하는 것이다. 연구에 활용한 자료는 2009년~2013년까지의 지역사회건강조사와 통계청의 통계포털시스템 등에서 수집한 자료로 시 군 구 단위의 데이터베이스를 구축한 뒤, 기술통계 및 지리적 가중회귀모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 지역별 아토피피부염 진단율은 5년간 지속적으로 증가하였으며, 지역 간 차이도 큰 것으로 나타났다. 아토피피부염 진단에 미치는 요인은 노인비율, 우울증 경험률, 기초생활 수급자 비율, 고위험 음주율, 담배 소매업 수, 폐수배출업소 수, 패스트푸드 음식점 업수로 나타났다. 본 연구는 아토피피부염과 관련된 지역적 특성을 고려한 보건정책에 기초 자료를 제공하고, 지역별 건강사업 우선순위 결정에 대한 정보를 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 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.

• 대한지리학회지
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• 제49권6호
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• pp.935-948
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• 2014

고혈압과 같은 만성 질환의 관리는 국가보건정책에서 중요한 사업이다. 본 연구는 지역사회 특성이 고혈압의 유병률에 어떻게 영향을 주는지를 분석하였다. 분석을 위해 237개 시군구 소지역의 건강상태 및 건강 행태를 포함한 다년간의 자료를 수집하였다. 지표는 2009~2011년 질병관리본부의 지역사회건강조사와 국민건강보험공단 등의 자료를 사용하였다. 지역간 변이 분석을 위해 지리적 가중회귀분석과 의사결정나무 모형을 이용하였다. 연구결과 다년간 자료를 이용하는 것이 단년간 자료를 이용하는 것보다 더 적합도가 높았는데 이것은 대부분의 변수에서 연도별 유의한 차이가 있었기 때문이다. 또 고혈압 유병률은 당뇨병 및 비만 유병률과 양의 관련성이 있었으며 인구밀도와는 음의 상관관계를 보였다. 특히 이러한 요인들의 지역적 변이는 지리적 가중회귀분석 결과에서 더욱 뚜렷하였다. 이상의 결과를 바탕으로 분석한 의사결정나무 모형에서는 고혈압 유병률에 영향을 미치는 중요한 변수가 지역별로 매우 상이하다는 것을 확인할 수 있었다. 지역주민의 건강상태, 건강행태, 사회경제적 요인의 지역간 차이를 규명하는 것은 고혈압 유병률을 감소시키기 위한 지역별 맞춤형 보건정책을 수립하는데 매우 중요하다. 본 연구의 결과는 만성질환 관리를 위한 맞춤형 지역보건정책을 수립하는데 기초자료를 제공할 수 있다는 데 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.469-482
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• 2022

본 연구의 목적은 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 생태학적 분석에 적합한 데이터를 2020년 질병관리청 지역건강통계, 각 지자체 코로나19 확진자 현황 자료, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원의 건강보험통계, 한국사회보장정보원의 복지통계, 한국교통연구원의 교통접근성 지표 자료를 수집하였다. 고혈압 치료율의 지역 간 변이와 관련 요인을 SPSS Statistics 23을 활용하여 기술통계, 상관분석을 실시하였으며, 지역 간 변이 요인을 Arc GIS를 이용하여 지리적 가중회귀분석을 실시하였다. 연구결과로 지리적 가중회귀모형의 전반적인 설명력은 27.6%였으며, 지역별로는 23.1%에서 33.4%까지 분포하는 것으로 나타났고, 고혈압 치료율에 영향을 미치는 요인으로 기초생활보장 의료급여 수급자 비율, 당뇨병 치료율, 인구10만 명당 보건기관 수가 높을수록 고혈압 치료율이 높았으며, 코로나19 확진자수, 코로나19 유행으로 감소된 신체활동 비율, 코로나19 유행으로 감소된 음주 비율이 낮을수록 고혈압 치료율이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 기반으로 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인 분석은 효과적인 고혈압 치료율 관리 사업을 기대할 수 있을 것이며, 더 나아가 지역사회 중심의 건강증진 정책 수립에 활용될 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.353-366
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• 2015

본 연구의 목적은 심정지 발생의 지역별 변이요인을 규명하는 것이다. 분석을 위하여 244개 행정구역별로 건강상태 및 심정지발생에 관한 지표를 수집하여 분석용 데이터 셋을 구축하였다. 지표 선정을 위해 질병관리본부의 2010년 심정지 조사자료와 지역사회 건강조사자료를 이용하였다. 자료 분석은 다중회귀분석, 지리적 가중회귀분석, 의사결정나무분석 기법을 이용하였다. 의사결정나무를 이용하여 심정지 발생의 지역별 변이를 설명하는 최종 모형을 설정하였다. 최종 모형인 의사결정나무에 근거한 지역별 변이요인은 인구밀도, 고혈압 평생의사 경험진단율, 스트레스 인지율, 고지혈증 평생의사 경험진단율, 우울증 경험률, 건강검진 수검율, 고위험음주율, 현재 흡연율로 나타났다. 심정지 발생을 감소시키기 위한 지역별 보건정책의 수립은 지역의 건강상태, 건강행위 및 사회경제적 요인 등에 근거하여 이루어질 필요가 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.41-46
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• 2014

버스노선은 수요에 대응하여 탄력적인 노선조정이 가능하다. 다만 버스의 노선 조정은 다음과 같은 문제점의 해결이 선행되어져야한다. 첫 번째, 현재 버스 노선 배정의 가장 큰 문제점은 버스의 이용현황을 적절히 고려하지 못한 점, 중복노선 문제 등 수요에 대비한 공급의 불균형을 들 수 있다. 두 번째, 버스이용은 지리적 공간 내에서 일어나는 상호작용 있어서 동단위로 교통 수요를 예측함으로써 교통 수요가 세분화 되지 못한 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 GIS-T Data 및 지리적 가중 회귀분석을 통한 버스 정류장, 버스 노선의 버스 잠재 수요를 파악하고 공급 현황을 분석하여 버스의 수요와 공급의 균형여부를 파악함으로써 효율적 버스 노선을 구축할 필요가 있다. GWR모델을 이용하여 공간적 수요관계를 도출하였다. 공간효과를 고려한 GWR모델을 통해 SCD와 BIS data 이용한 버스 수요를 예측하고 공급과 비교하여 공급 부족을 파악하였다. 전체노선의 노선 과잉지과 부족지역을 파악하였다. 이를 통해서 추가 노선배정이 필요한 곳을 분석하여 버스 최적화를 도모와 GIS의 장점인 시각화를 시도하였다.