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.
Objectives Numerous studies have revealed the adverse health effects of acute and chronic exposure to particulate matter less than $10{\mu}m$ in aerodynamic diameter ($PM_{10}$). The aim of the present study was to examine the spatial distribution of $PM_{10}$ concentrations and cardiovascular mortality and to investigate the spatial correlation between $PM_{10}$ and cardiovascular mortality using spatial scan statistic (SaTScan) and a regression model. Methods From 2008 to 2010, the spatial distribution of $PM_{10}$ in the Seoul metropolitan area was examined via kriging. In addition, a group of cardiovascular mortality cases was analyzed using SaTScan-based cluster exploration. Geographically weighted regression (GWR) was applied to investigate the correlation between $PM_{10}$ concentrations and cardiovascular mortality. Results An examination of the regional distribution of the cardiovascular mortality was higher in provincial districts (gu) belonging to Incheon and the northern part of Gyeonggi-do than in other regions. In a comparison of $PM_{10}$ concentrations and mortality cluster (MC) regions, all those belonging to MC 1 and MC 2 were found to belong to particulate matter (PM) 1 and PM 2 with high concentrations of air pollutants. In addition, the GWR showed that $PM_{10}$ has a statistically significant relation to cardiovascular mortality. Conclusions To investigate the relation between air pollution and health impact, spatial analyses can be utilized based on kriging, cluster exploration, and GWR for a more systematic and quantitative analysis. It has been proven that cardiovascular mortality is spatially related to the concentration of $PM_{10}$.
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.
Spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables has been widely applied to predict precipitation at fine resolution from coarse resolution satellite-based precipitation products. The spatial downscaling framework is usually based on the decomposition of precipitation values into trend and residual components. The fine resolution auxiliary variables contribute to the estimation of the trend components. The main focus of this study is on quantitative analysis of impacts of trend component estimates on predictive performance in spatial downscaling. Two regression models were considered to estimate the trend components: multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR). After estimating the trend components using the two models,residual components were predicted at fine resolution grids using area-to-point kriging. Finally, the sum of the trend and residual components were considered as downscaling results. From the downscaling experiments with time-series Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 precipitation data, MLR-based downscaling showed the similar or even better predictive performance, compared with GWR-based downscaling with very high explanatory power. Despite very high explanatory power of GWR, the relationships quantified from TRMM precipitation data with errors and the auxiliary variables at coarse resolution may exaggerate the errors in the trend components at fine resolution. As a result, the errors attached to the trend estimates greatly affected the predictive performance. These results indicate that any regression model with high explanatory power does not always improve predictive performance due to intrinsic errors of the input coarse resolution data. Thus, it is suggested that the explanatory power of trend estimation models alone cannot be always used for the selection of an optimal model in spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables.
The number of business closure is one of key indicators diagnosing the status of local economy. The increases in closure are attributed to various endogenous/exogenous factors such as decreases in sales of stores, decline of local market, deterioration of global financial condition, but it is not trivial task to figure out the cause and effect mechanism among variables. The effects of those factors are expected to show geographical variations, which the empirical analysis results in this study presented. As such, the objective of this study is to estimate the effects of variables on increase in the number of business closure and examine the distributional properties of the geographic variations of the effects among spatial units of analysis. To this end, GWR (Geographically Weighted Regression) model was utilized to draw empirical analysis outcomes. It is expected that the outcomes of the sort in this research may be useful in aiding decision-making process of drafting locality-specific policies and/or deciding where to prioritize the limited public resources available.
본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.
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.
본 연구는 금강 권역을 대상으로 일반최소자승법(OLS)과 공간지리 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 유역 내 토지이용과 지형적 특성이 BOD, DO, TN, TP을 포함한 수질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 일반적으로 OLS는 변수 간의 관계가 균일하다는 가정에 기초하고 있으며, 지역적인 변화를 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간의 관계가 지역적으로 다르게 나타나는 것을 검증하기 위해 GWR을 이용하여 분석하였다. 종속변수인 총 4개의 수질 측정 항목(BOD, DO, TN, TP)과 독립변수인 토지이용 비율(도시, 농업 및 산림지역) 및 지형(고도, 평균 경사)에 대하여 OLS와 GWR 모형을 각각 추정하고, 비교하였다. GWR 모형의 $R^2$와 회귀계수 값의 기초 통계량을 분석한 결과, 공간적으로 큰 변동성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향이 지역에 따라 균일하지 않은(non-stationarity) 것을 보여준다. 또한 OLS와 GWR 모형의 $R^2$, AICc, Moran's I 지수를 비교하였을 때, 대부분 GWR 모형이 OLS 모형에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수질 및 유역 관리를 위한 토지이용 계획 수립 등의 정책적 근거로 활용될 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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