• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.221-230
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• 2016

본 연구에서는 보행자사고 개선구역 선정을 위한 객관적 기준 마련을 위해 서울시의 2009년~2013년 보행자사고 54,208건에 대해서 Getis-ord Gi*와 커널 밀도를 결합하여 보행자사고 개선구역을 선정하였다. Getis-ord Gi*를 통해 보행자사고 발생 지점의 공간적 분포를 고려하여 보행자사고 핫스팟이 군집된 보행자사고 개선구역을 선정할 수 있었고 값을 통해 선정된 구역 간의 우선순위를 판별할 수 있었다. 그리고 보행자사고 개선구역 내부에 대해 커널밀도추정을 시행함으로써 사고 발생 지점의 미시적인 분포를 파악하고 사고 발생에 중대한 영향을 미치는 핫스팟을 식별할 수 있었다. 또한, 핫스팟에서 높은 밀도 레벨을 가지는 부분을 확인함으로써 핫스팟 내부를 분석할 수 있었다.

• World Technopolis Review
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• 제6권2호
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• pp.130-147
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• 2017

This paper aims to identify the spatial concentrations and linkage properties of industrial clusters in the Chungbuk Province region in Korea using a three-step approach, which is composed of the cluster index, Getis-Ord's $Gi^*$, and qualitative input-output analysis. The results of the study reveal: a) what industrial sectors are concentrated and where they are; b) where the spatially interdependent industries are; and c) how the industrial sectors of the identified clusters in different locations are vertically interconnected. In addition, the degree of strength of the interindustry linkages between industrial clusters are assessed. Based on the findings, some plausible industrial policies are suggested.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.434-446
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• 2021

최근 들어, 산업뿐만이 아니라 사회 전반적으로 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 4차 산업 혁명에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 4차 산업의 공간적 분포와 관련한 연구는 제한적이었다. 이에 본 연구는 비지리적 방법인 LQ와 지리적 방법인 Getis-Ord's Gi^*를 이용하여 4차 산업의 공간적 분포를 유형화하고 집적지를 도출하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 4차 산업의 "특화지역"은 수도권 지역의 비율이 높으나, 산업유형에 따라 비수도권 지역에서도 확인되었다. 둘째, 4차 산업의 "클러스터"와 "주변 지역"은 대부분 수도권에 군집하여 형성되어 있었다. 셋째, 수도권 지역 내에서도 4차 산업 "클러스터"는 과밀억제권역과 경기남부지역에 편중되어 나타났으며, 수도권 북부지역과 자연보전권역은 소외된 양상을 보였다. 본 논문은 4차 산업의 "클러스터" 지역이 수도권 지역에 집중되어 있으며 이러한 특징을 반영한 정책적 대안이 필요함을 보여주고 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권1호
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• pp.41-55
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• 2022

Social interest in the fine particulate matter has increased significantly since the 2010s, and various efforts have been made to reduce it through environmental plans and policies. To support such environmental planning, in this study, spatial cluster characteristics of fine particulate matter (PM2.5) concentrations were analyzed in the metropolitan area to identify high-risk areas spatially, and the correlation with local environmental characteristics was also confirmed. The PM2.5 concentration for the recent 5 years (2016-2020) was targeted, and representative spatial statistical methods Getis-Ord Gi^* and Local Moran's I were applied. As a result of the analysis, the cluster form was different in Getis-Ord Gi^* and Local Moran's I, but they show high similarity in direction, therefore complementary results could be obtained. In the high concentration period, the hotspot concentration of the Getis-Ord Gi* method increased, but in Local Moran's I, the HH region, the high concentration cluster, showed a decreasing trend. Hotspots of the Getis-Ord Gi^* technique were prominent in the Pyeongtaek-Hwaseong and Yeoju-Icheon regions, and the HH cluster of Local Moran's I was located in the southwest, and the LL cluster was located in the northeast. As in the case of the metropolitan area, in the results of Seoul, there was a phenomenon of division between the northeast and southwest regions. The PM2.5 concentration showed a high correlation with the elevation, vegetation greenness and the industrial area ratio. During the high concentration period, the relation with vegetation greenness increased, and the elevation and industrial area ratio increased in the case of the annual average. This suggests that the function of vegetation can be maximized at a high concentration period, and the influence of topography and industrial areas is large on average. This characteristic was also confirmed in the basic statistics for each major cluster. The spatial clustering characteristics of PM2.5 can be considered in the national land and environmental plan at the metropolitan level. In particular, it will be effective to utilize the clustering characteristics based on the annual average concentration, which contributes to domestic emissions.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.151-157
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• 2014

급속한 도시성장에 따라 도시지역에는 다양하고 복잡한 시설물들이 증가되고 있으며, 이에 따른 화재발생 피해에 대한 위험도도 증가되고 있다. 특히 화재사고는 인위적 재해 중 교통사고와 함께 도시지역에서 가장 높은 발생빈도를 나타내고 있다. 이에 따라 소방방재청에서는 효과적인 화재관리를 위하여 국가화재정보시스템을 운영하고 있으며 2007년부터 화재발생정보를 인터넷을 통해 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이 시스템에서 제공하는 데이터와 진주시 소방서로부터 자료를 취득하여 진주시 화재데이터베이스를 구축하고, 2007년부터 2013년까지 화재발생 추이에 대한 시계열분석과 Moran's I, Getis-Ord $Gi^*$분석을 통하여 진주시 공간상의 화재발생 밀도변화분석과 시설물별 화재위험도를 산출하였다. 그 결과 화재발생위치의 시계열적 변화와 화재발생 밀집도가 높은 Hot Spot지역을 추출할 수 있었으며, 시설물별 인명피해 및 재산피해 매트릭스를 작성하여 화재위험등급을 산출함으로서 도시지역의 화재발생위험을 예측할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.93-103
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• 2018

본 연구의 목적은 장기적인 화재 발생 데이터를 이용하여 연구지역에서의 화재 발생에 대한 공간적인 군집 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 강원도 읍 면 동 단위에서 지난 40년 동안 발생한 화재 자료를 GIS 데이터로 변환하여 공간 분석을 수행하였다. 화재의 공간적인 군집 특성 파악에는 국지적 공간 연관성을 분석하는 방법인 Moran's I, Geary's Ci 그리고 Getis-Ord's Gi*를 활용하였다. 그리고 개별 분석방법이 지니는 장점을 연구 결과에 반영하기 위하여, 각각의 분석에서 도출된 결과를 통합하여 화재의 공간적 분포 특성을 해석하였다. 연구 결과 강원도에서는 화재 발생의 핫스팟 지역이 존재하였으며, 핫스팟 지역 중에서도 인접한 지역에 비하여 상대적으로 높은 화재 발생빈도를 보이는 지역을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 연구지역에서의 화재 발생 위험지역 예측과 소방 시설 재배치를 위한 자료로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.325-336
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• 2023

2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.67-79
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• 2020

도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi^* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.77-84
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• 2015

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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.87-97
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• 2024

본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 물부족량 전망자료를 이용하여 공간군집특성을 고려한 우리나라 물부족 핫스팟 지역을 분석하였다. 물부족 최심 군집지역 도출을 위하여 표준유역 기준의 과거 최대 가뭄(약 50년 빈도)에 대한 물부족량 자료를 이용하여, Local Moran's I와 Getis-Ord Gi* 통계량으로 공간군집분석을 수행하였다. 클러스터맵(Cluster Map)을 통해 물부족 공간군집 대상지역을 선정하고, 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 분석 결과, 한강권역 내 1개 군집[임진강하류(#1023) 및 주변]과 낙동강권역 내 2개 군집 [대종천(#2403) 및 주변, 가화천(#2501) 및 주변] 지역이 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났으며, 한강권역 내 1개 군집[남한강하류 (#1007) 및 주변]과 낙동강권역 내 1개 군집[병성천(#2006) 및 주변] 지역이 물부족 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났다. 표준유역단위 공간군집분석을 수행할 경우 물부족 공간군집지역 전체가 통계량 기준을 100% 만족하여 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 이는 표준유역 단위로 공간군집분석을 할 경우 가변적 공간단위 문제를 일정 부분 해결한 것으로 공간군집분석의 정확성이 상대적으로 높아졌다.