서민층의 주거지원 정책이 기존의 사업자 중심의 대규모 공공임대주택 공급에서 수요자 중심의 주택바우처 제도로 전환되고 있다. 한국의 주택바우처는 2010년부터 서울에서 운영하고 있으며 2014년에는 전국적으로 확대 실시하였다. 이러한 관심에 따라 주택바우처에 대한 다양한 이론적 논의가 많으나 실증 자료를 기반으로 한 연구는 부족한 편이다. 따라서 이 연구는 서울시 주택바우처 수혜자의 주거지 선택요인을 찾아내고, 일반 회귀분석(OLS)과 지리적 가중회귀(GWR) 분석을 실시하여 의미 있는 결과를 도출하고자 하였다. 분석결과, 서울시 주택바우처 수혜자들이 우선적으로 고려하는 요인으로 단순노무직 일자리와 사회복지시설 접근성, 대중교통 접근성이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기존 연구와 다른 결과로써 다음과 같은 점이 고려되어야 할 것이다. 첫째, 한국형 주택바우처에 대한 목적의 재정립이 필요하다. 둘째, 단순한 주거지원 뿐만 아니라 재취업을 위한 교육과 가족들을 지원할 수 있는 사회복지 서비스와의 연계가 필요하다.
본 연구에서는 최근 들어 그 중요성이 부각되고 있는 도시공간의 보행환경 평가와 관련하여 지역의 보행친화도와 물리적 사회경제적 특성과의 상관관계를 공간통계학적 측면에서 분석 하였다. 이를 위해 부산광역시의 2개 구의 보행성 지수(Walkability Index)를 정량적으로 산출하였고 이에 대한 전역적 국지적 공간 자기상관 측정을 수행하였다. 또한 Walkability Index에 대해 도시환경 변수와의 상관성을 파악하기 위해 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 수행하였다. 연구결과 연구지역의 Walkability Index에서 통계적으로 유의한 수준의 공간 자기상관 수치와 군집이 도출되었다. 또한 GWR 분석결과 OLS(Ordinary Least Square Regression, 이하OLS) 회귀모형보다 통계적으로 개선된 추론이 가능 하였으며, 보행 환경변수에 대한 국지적 수준의 영향관계를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 지역의 보행환경 평가 및 그와 연관된 환경변수의 탐색 시 공간 통계학적 접근이 효과적일 수 있음을 시사한다.
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.
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 성인의 고위험음주율에 영향을 미치는 지역의 사회환경요인을 검증하는데 목적이 있다. 연구는 지역을 분석단위로 전국 229개 시군구를 대상으로 하였고, 독립변수는 인구구조와 주류판매점과 같은 환경요인으로 지리적가중회귀분석을 사용하여 상관관계를 분석하였다. 주요 분석결과는 스트레스인지율, 일반음식점과 유흥주점 등 주류판매점이 고위험음주율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 일반음식점과 유흥주점은 주류판매점의 목적과 형태에 따라 문제음주에 미치는 영향이 차별성을 갖는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 음주문제의 예방을 위한 알코올 가용성 규제정책을 보완하는데 있어 함의를 갖는다.
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.
Background: This study purposed to analyze the relationship between spatial distribution of Diabetes prevalence rates and regional variables. Methods: The unit of analysis was administrative districts of city gun gu. Dependent variable was the age- and sex- adjusted diabetes prevalence rates and regional variables were selected to represent three aspects: demographic and socioeconomic factor, health and medical factor, and physical environment factor. Along with the traditional ordinary least square (OLS) regression analysis, geographically weighted regression (GWR) was applied for the spatial analysis. Results: Analysis results showed that age- and sex-adjusted diabetes prevalence rates were varied depending on regions. OLS regression showed that diabetes prevalence rates had significant relationships with percent of population over age 65 and financial independence rate. In GWR, the effects of regional variables were not consistent. These results provide information to health policy makers. Conclusion: Regional characteristics should be considered in allocating health resources and developing health related programs for the regional disease management.
This study analyzed the factors affecting economic growth using multiple regression model and Geographically Weighted Regression in consideration of population, industry and employment, housing and political characteristics on economic growth by region. The analysis results are summarized as follows. First, the total employment growth rate, manufacturing employment growth rate, local election turnout and the level of party consensus between the central and local governments are having a positive impact on regional economic growth. Second, according to the GWR analysis, the population has a positive impact on economic growth in the southern region of Korea, and the increase in the total number of employees has a positive impact on the southern region of Gyeonggi Province, Gangwon Province, North Chungcheong Province and North Gyeongsang Province. Finally, the voter turnout of urbanites is positively affecting economic growth in South Chungcheong Province, Gangwon Province and the southern coast, while North Jeolla and South Jeolla provinces have a positive impact on economic growth as the parties of the central and local governments are equal. The results of this study may suggest the role of local government for regional economic development.
Background: This study purposed to analyze the relationship between regional obesity rates and regional variables. Methods: Data was collected from the Korean Statistical Information Service (KOSIS) and Community Health Survey in 2012. The units of analysis were administrative districts such as city, county, and district. The dependent variable was the age-sex adjusted regional obesity rates. The independent variables were selected to represent four aspects of regions: health behaviour factor, psychological factor, socio-economic factor, and physical environment factor. Along with the traditional ordinary least square (OLS) regression analysis model, this study applied geographically weighted regression (GWR) analysis to calculate the regression coefficients for each region. Results: The OLS results showed that there were significant differences in regional obesity rates in high-risk drinking, walking, depression, and financial independence. The GWR results showed that the size of regression coefficients in independent variables was differed by regions. Conclusion: Our results can help in providing useful information for health policy makers. Regional characteristics should be considered when allocating health resources and developing health-related programs.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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