• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.65-76
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• 2017

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.207-220
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• 2016

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.

• 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.

• 대한지리학회지
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• 제49권3호
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• pp.405-422
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• 2014

부동산 가격을 추정하기 위한 헤도닉 모형(hedonic model)의 적용에서 가장 중요한 사안은 모형의 정확한 구성과 하부시장의 구획이라 할 수 있다. 모형의 구성에 대해서는 비교적 활발한 개선 노력이 있었으나 하부시장 구획은 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였다. 그러나 부동산 가격형성 과정의 공간적 범위 파악이 선행되지 않으면 헤도닉 모형의 적용 결과는 그 정확성이 저하될 수밖에 없다. 본 연구는 헤도닉 모형의 성능 개선에 초점을 두고, 서울시 25개 자치구 중 상대적으로 이질적인 부동산 집단으로 구성된 강남구와 비교적 균일한 부동산 집단으로 이루어진 중랑구를 사례지역으로 하여 하부시장 구획을 시도하였다. 먼저 하부시장 구획을 위한 투입변수로 혼합 GWR(Mixed GWR) 모형에서 산출된 가변 회귀계수(variable coefficients)를 사용하였다. 헤도닉 모형의 회귀계수는 부동산을 구성하는 속성항목(attributes)의 잠재가격(shadow price)으로 해석할 수 있기 때문이다. 다음으로 공간적으로 연접된 하부시장을 구획하기 위해 최소신장트리(minimum spanning tree)에 기반한 SKATER 앨고리듬을 사례지역에 적용하였다. 마지막으로 다수준 모형(multi-level model)을 적용하여 구획된 하부시장 결과의 적정성을 검토하였다. 검토 결과, 중랑구는 하부시장이 존재하지 않음을, 강남구는 간선도로를 중심으로 한 5개의 하부시장으로 구분하는 것이 합리적임을 확인하였다. 간선도로와 같은 도시의 인프라는 하부시장 구획에 있어 지금까지 큰 주목을 받지 못한 변수였으나 본 연구를 통해 그 중요성이 실증적으로 확인되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.120-132
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• 2022

최근 도시지역에서 급격하게 발생하는 빈집의 증가는 도시경관 악화, 안전사고 유발, 범죄 사고 발생, 위생 문제 등 다양한 문제들을 야기하고 있다. 통계청 장래인구 추계 결과에 의하면 우리나라 인구 및 가구의 증가율은 지속적으로 감소할 것으로 예상되며 빈집 발생의 증가로 이어질 가능성이 있다. 빈집 발생으로 인한 문제를 방치할 경우, 주거환경 악화와 같은 물리적 쇠퇴뿐만 아니라 사회·경제적으로 지역의 쇠퇴를 야기한다. 이를 해결하기 위해서는 지역적 특성 및 공간적 영향력의 존재를 고려한 국지적 차원에서의 빈집의 공간적 분포 특성을 파악할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 공간적 자기상관을 측정하기 위해 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 통해 빈집발생이 많은 부산광역시 원도심 일대를 중심으로 분석을 수행하였다. 또한, 공간 분석단위가 달라짐에 따라 공간분석의 결과값에 차이가 나타나는 공간단위 수정가능성에 관한 문제(MAUP)에 대한 평가를 수행하기 위해 읍면동과 집계구의 상이한 공간단위에 대한 빈집 발생 분포를 분석하였다. 분석결과, 부산광역시 원도심 일대의 읍면동별 빈집 발생은 공간적 이질성이 존재하였으며 공간분석단위를 달리함에 따라 빈집 발생의 공간분석 결과가 다르게 나타났다. 이에 빈집 발생의 정확한 분포 특성을 파악하기 위해서는 GWR 모델을 이용한 공간적 차원을 고려하여야 하며, 공간단위 수정가능성 문제(MAUP)에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.638-650
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• 2014

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.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 대한족부족관절학회지
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• 제23권3호
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• pp.121-130
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• 2019

Purpose: To investigate the spatial distribution of diabetes-related lower limb amputations and analyze the relationship between the spatial distribution of diabetes-related lower limb amputations and regional factors. Materials and Methods: This study was performed based on the data from the Korean Health Insurance Review and Assessment Service, in 2016. The unit of analysis was the administrative districts of city·gun·gu. The dependent variable was the age- and sex-adjusted incidence of diabetes-related lower limb amputations and the regional variables were selected to represent two aspects: socioeconomic factors, and health and medical factors. Along with traditional ordinary least square (OLS) regression analysis, geographically weighted regression (GWR) was applied for spatial analysis. Results: The age- and sex-adjusted incidence of diabetes-related lower limb amputation varied according to region. OLS regression showed that the incidence of diabetes-related lower limb amputation had significant relationships with the health and medical factors (number of healthcare institution and doctors per 100,000 population). In GWR, the effects of regional factors were not consistent. Conclusion: The spatial distribution of the incidence of diabetes-related lower limb amputations and the effects of regional factors varied according to the regions. The regional characteristics should be considered when establishing health policy related to diabetic foot care.

• 지적과 국토정보
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• 제44권2호
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• pp.155-175
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• 2014

본 연구는 산업과 인구의 이동현상을 대상으로 한 공간적 패턴 분석의 필요성을 인지하고, 수도권에서 충남으로 이전한 가구의 가구특성 및 공간적 패턴을 파악한 후 종합적으로 지리적 가중 회귀분석을 통해 수도권 기업의 지방이전에 따른 인구이동의 관계성을 도출하는 것을 목표로 삼았다. 분석결과 수도권에서 충청남도로 전입하는 인구는 직업을 주 목적으로 예산과 아산을 중심으로 하여 1, 2인 가구가 주로 전입하고 있었으며, GWR을 통해 연구지역의 시 군별로 직업을 사유로 이동하는 인구의 이동 요인을 파악한 결과 경제적 요인 이외에도 인구 요인과 교통 요인, 주거환경 요인 등의 영향을 받고 있었다. 위와 같은 분석결과들을 공공기업의 지방이전 및 수도권 기업의 기업이전에 따른 도시조성과 연관시켜 생각함으로써 다음과 같은 정책적 시사점들을 이끌어 낼 수 있었다. 첫째로, 현재 충청남도의 탈 수도권인구의 이동에 있어 수도권 기업의 이전에 따른 영향이 직접적으로 미치는 지역은 '시'단위의 규모보다 '군'단위의 소도시에서 효과가 더욱 좋은 것을 볼 수 있었다. 그럼에도 수도권 유출인구가 천안시, 아산시, 당진시 같은 대형 '시'단위의 도시로 가장 많이 이주하는 것은 사람들이 거주지를 선택함에 있어서는 직장 외 다른 이유가 작용한다는 것을 시사해준다. 둘째로, 향후 직업을 사유로 이동하는 인구는 개인단위보다는 가족단위의 이동이 대두될 것이며 유년 고령인구 위주로 거주지를 선택하게 될 것이므로 유년층 혹은 고령층에 대비하여 정주환경을 개선할 필요가 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.69-85
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• 2014

기존의 산림탄소저장량 통계는 현지 조사 표본 기반의 통계로 표본점 단위에서는 비교적 정확하지만 미조사 지점에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위한 것이 공간 정보를 보조 자료로 함께 활용하는 면적 기반 추정이며 우리나라의 경우 디지털 항공사진 판독과 현지 조사를 통해 상세 수준의 산림정보를 얻을 수 있는 1:5,000 임상도를 보유하고 있으므로 임상도의 활용성에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 1:5,000 임상도와 제5차 국가산림자원조사 자료에 기반한 세 가지 업스케일링 방법을 비교하였다. 충청남도와 대전시를 대상으로 지도대수(방법 1), 회귀크리깅(방법 2) 및 지리가중회귀(방법 3)를 이용하여 산림탄소저장량을 각각 추정하였다. 탄소저장량 범위의 경우, 방법 2(1.39~138.80 tonC/ha)와 방법 3(1.28~149.98 tonC/ha)이 방법 1(0.00~93.37 tonC/ha)에 비해 기존의 현지 조사 표본 기반 방법의 추정치 범위(1.56~156.40 tonC/ha)와 유사한 범위로 추정하여 공간자기상관성을 고려한 회귀크리깅과 지리가중회귀 방법이 탄소저장량 분포의 공간이질성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 평가를 위해 독립검증 지점 186개소의 탄소저장량에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없으며(p>0.05) 방법 2의 결과가 가장 낮은 RMSE를 보였다. 따라서 지형과 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 경우, 회귀크리깅이 기존 통계 방법과 가장 유사한 평균 탄소저장량을 산출하면서 탄소저장량의 국지적 변이를 나타내기에 유용할 것으로 판단된다.