공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
The purpose of this study is to analyze the MAUP's effect in visibility analysis using GIS. MAUP normally occurs in the process in terrain spatial analysis including visibility analysis. There are two different types of grid data(based on digital map and Digital Terrain Elevation Data) and 10 different types of areal units are made for modeling, such as $5m{\times}5m,\;10m{\times}10m,\;15m{\times}15m,\;20m{\times}20m,\;25m{\times}25m,\;30m{\times}30m,\;35m{\times}35m,\;40m{\times}40m,\;45m{\times}45m,\;50m{\times}50$. By analyzing the result, it was possible to observe varying viewshed areas according to different grid cell sizes and the viewshed area did not varied linearly as expected. From a general point of view, smaller unit data map out the real world in more detail, but the results of modeling do not always reach a good conclusion when data are used in modeling for terrain analysis because of the MAUP' effect. The grid cell sizes of 30m or less seems to be adequate for visibility analysis, including terrain analysis considering vegetation heights.
본 연구는 지역사회 차원의 범죄연구에 있어 분석단위의 규모에 따라 결과가 달라지는 MAUP의 스케일 효과를 검증하고자 했다. 특히, 국내 최초로 전국의 모든 읍면동과 시군구를 대상으로 최근 이슈의 중심에 서있는 성범죄에 대한 공간적 자기상관, 변수들 간의 상관관계, 인과관계 분석을 시도했다. 분석 결과, 성범죄율의 자기상관은 가설과 달리 시군구의 Moran's I가 읍면동보다 큰 반면, 상관계수와 회귀분석의 결정계수는 가설에 맞게 대부분 시군구에서 더 큰 것으로 드러났다. 이는 합역수준이 높아질수록 자료의 통합으로 인해 발생하는 평균효과 때문으로 사료되었다. 성범죄의 원인에 대해서는 두 가지 특이한 점이 발견되었는바, 첫째, 비아파트거주비율이 읍면동과 시군구 단위에서 모두 성범죄를 감소시켰고, 둘째, 숙박음식업 비율은 읍면동 단위에서만 성범죄를 증가시키는 것으로 드러났다. 이는 향후 지역특성(예, 도시 vs. 시골, 풍요지역 vs. 빈곤지역)에 따른 세부적인 분석과 독립변수가 분석 단위별로 갖는 차별적 의미에 대한 추가적인 연구가 필요함을 시사한 결과였다. 본 연구가 지역사회 범죄연구를 촉진하고 성범죄에 대한 효과적인 대안 마련에 기여할 수 있기를 바란다.
Census data are usually provided at an aggregated level. However, the aggregated data are essentially arbitrary geographical areas. The areal units used to report census data have no natural or meaningful geographical identity. Unfortunately, this means that analyses of these area aggregations may be conditional upon the set of zones, which are presented. This effect is known as the modifiable areal unit problem (MAUP) and has two related aspects. First, scale effect is the variation in numerical results that occurs due to the number of zones used in an analysis. Second, results may also differ between different ways of aggregating exactly the same data to the same scale; this may be called the aggregation effect (Openshaw, 1984). This study aims to provide a practical tool for the study of MAUP. I have created a set of 91 areal units based on 280 basic units in Nonhyun-2 dong to solve zoning problem and scale problem. We can easily recognize the importance of areal classification as statistics were different according to areal classification.
장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.
본 연구에서는 가변적 공간 단위의 문제를 고려한 시공간 자료 분석 방법을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 기존의 시계열 연구에서는 행정 구역 신설이나 경계 변동같은 공간 단위(areal unit)의 가변성을 제대로 반영하지 못했기 때문에 속성 자료와 공간 자료의 불부합 현상이 있었다. 지역의 공간적 특성과 시공간적 변화를 지가 변동분석을 통하여 살펴보기 위해서는 분석 공간 단위의 가변성에 영향을 받지 않도록 개별적인 정보를 유지할 수 있는 시공간 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 기본 격자로 공간 단위를 구성함으로써 분석 기준 시점의 속성 자료와 공간자료를 일치시킬 수 있었기 때문에 ‘가변적 공간 단위의 문제’를 보완할 수 있었다.
공시지가제 및 주택가격 공시제는 토지나 주택 거래를 위한 지가 정보나 국세 및 지방세의 과세를 위한 기초자료로 폭넓게 활용되고 있지만, 실제 시장에서는 공시가에 비해 낮은 현실화율을 보이고 있다. 본 연구는 이러한 개별공시지가와 주택실거래가 사이의 공간적 불일치에 주목하고 있으며, 특히 개별 공시가격 산정에 적용될 수 있는 임의적 공간 단위의 효과에 초점을 맞추어 다음 두 가지를 살펴보고 있다. 첫째, 개별공시지가, 주택실거래가, 그리고 이들의 가격 차이에 대한 공간적 분포를 집계구 단위를 기반으로 살펴본다. 둘째, 표준지나 표준주택에 대한 가격 산정, 나아가 개별공시지가나 주택가격에 대한 비준표 적용에 영향을 미칠 수 있는 공간 단위 임의성 문제(MAUP)의 스케일 효과를 탐색한다. 서울시를 대상으로 GIS와 통계 소프트웨어를 이용하여 분석하였고, 그 결과 주택실거래가가 개별공시지가에 비해 높은 일부 군집 지역들을 상세한 수준에서 발견할 수 있었으며, 상이한 공간 스케일에 따라 개별공시지가에 대한 지역 특성 변수들의 통계적 결과가 다르게 나타나고 있음을 실증적으로 확인하였다.
통근 패턴의 효율성을 평가하기 위해 초과 통근율과 통근 잠재력 사용률과 같은 다양한 통근 지표들이 개발되고 사용되어 왔다. 이들 지표들을 활용하여 대도시권의 통근 패턴 차이를 밝히고, 이를 통근 정책 수립 과정에서 고려할 수 있기에 지표를 합리적으로 산출하는 것은 매우 중요하다. 그런데, 통근 지표는 일반적으로 행정구역 단위로 산출되기 때문에 공간단위 수정가능성의 문제(MAUP)로부터 자유롭지 못하다는 한계가 있다. 이 문제는 대도시권 간 통근 효율성 비교의 합리성을 저해하기 때문에 통근 지표 산출 과정에서 조심스럽게 다뤄져야 할 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 몬테 카를로 시뮬레이션을 활용하여 최적, 실제, 그리고 최대 통근 거리를 산출하고, 이를 통해 초과 통근율과 통근 잠재력 사용률을 제시한다. 몬테 카를로 시뮬레이션을 우리나라의 사정에 맞게 적용하기 위해서, 시뮬레이션에 사용되는 주거지와 근무지가 실제 건물의 위치에서 선택되어야 한다는 제약 조건을 가한 제약조건부 몬테카를로 시뮬레이션을 실시한다. 2016년 가구통행실태조사 데이터를 이용하여 광역도시계획이 수립된 13개 대도시권을 대상으로 분석을 진행한다. 시뮬레이션을 통해 산출된 통근 지표는 기존 방법을 통해 산출된 결과와 미미한 수준의 차이를 보였다. 대도시권 간 통근 효율성 비교 결과 직주의 물리적 균형의 정도가 유사하더라도 실제 통근 패턴은 상이하게 나타난다는 점이 확인되었다. 향후 면적과 같은 대도시권별 특성을 고려한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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