본 연구는 2011년 산불피해지인 울진과 영덕지역 산불피해지를 대상으로 산불 피해강도의 공간 자기상관성 검증에 목표를 두고 수행되었다. 자기상관성은 산불 피해지의 현장조사, 피해지 모니터링 등 샘플링의 적정 이격거리 설정과 자료의 독립성 검증 측면에서 매우 중요하다. 산불 피해강도 측정을 위해 SPOT영상을 이용하여 NDVI 값을 계산하였으며, 5000개의 지점들을 GIS상에서 랜덤으로 대상지에 분산 배치시키고 지점별 NDVI 값을 샘플링하였다. 공간 자기상관도는 Moran's I값과 Variogram 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 Moran's I 값이 울진의 경우 0.7745, 영덕의 경우 0.7968로 나타나 강한 공간 자기상관이 존재하는 것으로 분석되었다. Variogram 및 Lag class 별 Moran's I값 변화에 기초하여 도출된 적정한 샘플링 이격거리는 울진의 경우 566-2,151 m, 영덕의 경우 272-402 m 범위에서 상관도의 정도에 따라 다른 이격거리를 적용하여야 할 것으로 분석되었다. 이격거리를 획일적으로 적용하는 것 보다 Anisotropic 분석결과를 기초로 하여 상관도가 높은 지역에서는 크게, 반면 낮은 지역은 상대적으로 작게 유동적으로 적용하여야 효과적일 것으로 판단된다.
To identify the spatial distribution pattern of water quality in Masan Bay, Pearson's correlation as a common statistic method and Moran's I as a spatial autocorrelation statistics were applied to the hydrological data seasonally collected from Masan Bay for two years ($2004{\sim}2005$). Spatial distribution of salinity, DO and silicate among the hydrological parameters clustered strongly while chlorophyll a distribution displayed a weak clustering. When the similarity matrix of Moran's I was compared with correlation matrix of Pearson's r, only the relationships of temperature vs. salinity, temperature vs. silicate and silicate vs. total inorganic nitrogen showed significant correlation and similarity of spatial clustered pattern. Considering Pearson's correlation and the spatial autocorrelation results, water quality distribution patterns of Masan Bay were conceptually simplified into four types. Based on the simplified types, Moran's I and Pearson's r were compared respectively with spatial distribution maps on salinity and silicate with a strong clustered pattern, and with chlorophyll a having no clustered pattern. According to these test results, spatial distribution of the water quality in Masan Bay could be summed up in four patterns. This summation should be developed as spatial index to be linked with pollutant and ecological indicators for coastal health assessment.
Data missing in optical satellite images caused by natural variations have been a crucial barrier in observing the status of marine surfaces. Although there have been many attempts to fill the gaps of non-observation, there is little research to analyze the ratio of missing grids to overall sea grids and their seasonal patterns. This report introduces the method of quantifying the distribution of missing points and then shows how the missing points have spatial correlation and seasonal trends. Both temporal and spatial integration methods are compared to assess the effectiveness of reducing missing data. The temporal integration shows more outstanding performance than the spatial integration. Moran's I and K-function with statistical hypothesis testing show that missing grids are clustered and there is a non-random distribution from daily integration. The result of the seasonality test for Moran's I through a periodogram shows dependency on full-year, half-year, and quarter-year periods respectively. These analysis results can be used to deduce appropriate integration periods with permissible estimation errors.
해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.
Soleimani, Ali;Hassanzadeh, Jafar;Motlagh, Ali Ghanbari;Tabatabaee, Hamidreza;Partovipour, Elham;Keshavarzi, Sareh;Hossein, Mohammad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권9호
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pp.4025-4029
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2015
Background: Gastrointestinal tract cancers are among the most common cancers in Iran and comprise approximately 38% of all the reported cases of cancer. This study aimed to describe the epidemiology and to investigate spatial clustering of common cancers of the gastrointestinal tract across the counties of Iran using full Bayesian smoothing and Moran I Index statistics. Materials and Methods: The data of the national registry cancer were used in this study. Besides, indirect standardized rates were calculated for 371 counties of Iranand smoothed using Winbug 1.4 software with a full Bayesian method. Global Moran I and local Moran I were also used to investigate clustering. Results: According to the results, 75,644 new cases of cancer were nationally registered in Iran among which 18,019 cases (23.8%) were esophagus, gastric, colorectal, and liver cancers. The results of Global Moran's I test were 0.60 (P=0.001), 0.47 (P=0.001), 0.29 (P=0.001), and 0.40 (P=0.001) for esophagus, gastric, colorectal, and liver cancers, respectively. This shows clustering of the four studied cancers in Iran at the national level. Conclusions: High level clustering of the cases was seen in northern, northwestern, western, and northeastern areas for esophagus, gastric, and colorectal cancers. Considering liver cancer, high clustering was observed in some counties in central, northeastern, and southern areas.
본 논문은 공간 상관성을 고려하여 서울의 택시통행에 영향을 미치는 요인을 분석한 것으로 택시의 GPS 자료를 이용하였다. 먼저 이들 자료를 이용하여 택시통행의 평균 통행시간, 평균 통행거리, 시공간적 분포 등의 통행특성을 분석하였다. 분석결과, 상당수의 택시통행이 평일 오전 첨두(8-9시)와 심야(0-1시) 시간대에 집중하는 것으로 나타났으며, 평균 통행거리와 통행시간은 각각 5.9km와 13분으로 나타났다. 이는 택시가 주로 단거리 통행수단이나 심야에 대중교통의 대체수단으로 활용되고 있음을 보여주고 있다. 다음으로 Moran's I 검정을 통해 교통존 기반의 택시통행들이 공간적으로 상관성이 있음을 규명하였다. 따라서 이를 고려한 택시통행에 대한 공간회귀모형(공간시차모형과 공간오차모형)을 추정하였으며, 인구사회 변수(가구수, 고령자수, 여성인구비, 자동차대수 등), 교통서비스 변수(지하철역수, 버스 정류장수 등), 토지이용 변수(인구밀도, 고용밀도, 주거면적 등) 등을 독립변수로 고려하였다. 모형분석 결과 이들 변수들이 통계적으로 유의하게 택시통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Background: The purpose of this study was to analyze the association between areas of Korea Train Express (KTX) region and external medical service use in Korean society using spatial statistical model. Methods: The data which was used in this study was extracted from 2011 regional health care utilization statistics and health insurance key statistics from National Health Insurance Corporation. A total spatial units of 229 districts (si-gun-gu) were included in this study and spatial area was all parts of the country excepted Jeju, Ulleungdo island. We conducted Kruskal-Wallis test, correlation, Moran's I and hot-spot analysis. And after, ordinary linear regression, spatial lag, spatial error analysis was performed in order to find factors which were associated with external medical service use. The data was processed by SAS ver. 9.1 and Geoda095i (windows). Results: Moran's I of health insurance patients' external medical service use was 0.644. Also, population density, Seoul region, doctor factors positively associated with health insurance patients' external medical service. In contrast, average age, health care organization per 100 thousand were negatively associated with health insurance patients' external medical service use. Conclusion: The finding of this study suggested that health insurance patient's external medical service use correlated for seoul region in korea. The study results imply the need for more attention medical needs in the region (si-gun-gu unit) for health insurance patients of seoul region. It is important to adapt strategy to activation of primary health care as well as enhancing public health institution for prevent leakage of patients to other areas.
This paper suggests a hierarchial method to select the target sites for the nonpoint source pollution management considering factors which reflect the interrelationships of significant outflow characteristics of nonpoint source pollution at given sites. The factors consist of land slope, delivery distance to the outlet, effective rainfall, impervious area ratio and soil loss. The weight of each factor was calculated by an analytic hierarchy process(AHP) algorithm and the resulting influencing index was defined from the sum of the product of each factor and its computed weight value. The higher index reflect the proposed target sites for nonpoint source pollution management. The proposed method was applied to the Baran HP#6 watershed, located southwest from Suwon city. The Agricultural Nonpoint Pollution Source(AGNPS) model was also applied to identify sites contributing significantly to the nonpoint source pollution loads from the watershed. The spatial correlation between the two results for sites was analyzed using Moran's I values. The I values were $0.38{\sim}0.45$ for total nitrogen(T-N), and $0.15{\sim}0.22$ for total phosphorus(T-P), respectively. The results showed that two independent estimates for sites within the test water-shed were highly correlated, and that the proposed hierarchial method may be applied to select the target sites for nonpoint source pollution management.
식물 보존의 권고지역에서 식물 집단의 공간적 데이터는 여러 목적에서 중요하다. 부산광역시 금정산과 아홉산 의 대사초(Carex siderosticta)의 지리적 거리에 따른 공간적 분포를 분석하였다. 공간적 양상의 분석 방법은 여러 패치 척도, 분산 척도에 의거한 plot(플롯)의 크기에 따라 집단의 균질성 또는 운집을 분석하였다. 대사초의 많은 자연 플롯은 산림군락에서 균질하지 않았다. 예를 들면 균질한 플롯은 6.0 m $\times$ 6.0 m 이내였다. 플롯의 크기가 6.0 m $\times$ 12.0 m 이상이면 운집되었다. 대사초의 이웃 패치는 평균 7.5 m에서 9.0 m사이였다. 그런데 자연집단이 인간의 활동에 의해 교란되면 운집은 9.0 m보다 짧은 거리에서 일어났다. 결론적으로 대사초의 지리적 분포는 플롯의 밀도에 균질하지 않았고 금정산과 아홉산 집단에서 집단 크기에 따라 다르며 인간의 간섭은 플롯에서 밀도 효과를 일으킨다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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