• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1260-1264
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• 2009

Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.29-40
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• 2021

범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권3호
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• pp.240-249
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• 2006

최근, 소나무재선충(Bursaphelenchus xylophilus)에 의한 소나무림의 피해에 대한 사회적 심각성이 크게 대두되고 있다. 소나무 재선충에 의한 산림피해는 피해지 내에서는 매개충인 솔수염하늘소의 자연적인 영역확장에 의해 확산되는 반면, 전국적으로는 감염목의 인위적 반출 및 이동에 의해 확산이 진행되고 있다. 본 연구에서는 부산 대변항의 재선충 피해지내에서 항공사진 및 현지조사에 의해 피해목의 공간적인 위치를 파악하였고, 공간통계학적인 방법을 통하여 피해목의 공간분포유형, 피해발생과 지형인자간의 관계를 분석하였다. 또한, 지형공간자료를 통계학적 Tree 모형에 적용한 CART(Classification and Regression Trees)모형을 이용하여 재선충 피해의 자연적인 확산 예측 지도를 작성하였다. 본 연구를 통해 공간통계학적인 분석과 CART모형이 소나무재선충 피해의 공간분포 및 자연적 확산유형을 파악하는데 유용한 도구로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Ocean and Polar Research
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• 제44권2호
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• pp.179-190
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• 2022

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.

• 한국측량학회지
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• 제32권3호
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• pp.225-231
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• 2014

When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.

• 지적과 국토정보
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• 제45권1호
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• pp.241-256
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• 2015

본 연구의 목적은 창업기업의 생성과 소멸이라는 생애주기 변화와 관련하여 나타나는 공간분포 패턴의 차이를 확인하는 것이다. 이를 위하여, 본 연구에서는 전국기업체총람과 폐업기업정보를 활용하여, 2007년부터 2009년까지 수도권에서 창업한 기업의 위치정보와 생성시점, 그리고 소멸시점을 파악하였다. 창업기업의 생멸분포 패턴에 대한 분석은 공간상의 분석단위에 대한 분포패턴을 정량적으로 분석하는 방법론인 평균점, 표준거리, 타원형 표준편차, 그리고 공간자기상관도 분석기법이 적용되었다. 분석 대상 창업기업 5,810개 중, 1,322개 기업이 5년 내에 소멸함으로써 77.25%의 5년 생존율이 산정되었다. 지역별 생멸분포 패턴의 분석 결과, 수도권 전체, 서울, 그리고 인천 경기 모두에서 기업의 생성분포에 비해 소멸분포가 분산의 정도가 큰 것으로 나타났다. 또한, 기업속성별 생멸분포 패턴 분석결과, 기업의 규모와 업종에 따라 창업기업의 생성과 소멸분포에 차이가 있는 것으로 확인되었다.

• 한국지형학회지
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• 제23권2호
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• pp.61-70
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• 2016

This study intended to analyze the spatial distribution of two types of weeding song (Short Bang-a and Sangsa ryu) and how geomorphic elements influence the propagation of the songs in Chungcheongbuk-do area. The distribution of the two types of song was mapped as point data. According to the result, both types showed similar distribution pattern. In order to figure out the reason of this similarity, the distribution pattern of songs was analyzed at various scales based on geomorphic elements including river, mountain and lineament. The result showed that most of distribution pattern of songs followed the lineament direction. Also, the spatial continuity among mountain that was formed by large and small lineament in various directions could be the path of the cultural diffusion. If the lineament with same direction does not intersect other lineament that have different direction, spatial continuity would be blocked. Consequently it was confirmed that propagation of songs has not spread smoothly.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.269-281
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• 2016

최근 공간 정보 분야에서 소셜 미디어와 같은 공간 빅 데이터의 분석과 처리에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 공간 빅 데이터 분석의 한 사례로서 트윗 데이터가 가지고 있는 위치 정보와 시간 정보를 바탕으로 시간대별로 공간분포를 분석하고 그 특성을 파악하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 수집하고, 시간대별 공간분석을 통하여 그 특성을 파악하여, 그 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 부산시 지역의 트윗 데이터를 시간대에 따라 평일 주간, 평일 야간, 휴일 주간, 휴일 야간으로 구분하고, 각 시간대별로 공간적 분포 특성을 파악하여, 공간적으로 집중된 지역의 토지이용 특성과 비교하였다. 본 연구의 결과 트윗 데이터는 시간대에 따라 공간분포가 다르게 나타나고 있으며, 이는 그 지역의 일상생활 패턴과 토지이용 특성을 어느 정도 반영하고 있었다. 본 연구에서는 공간정보 분야에서 트윗 데이터와 같은 소셜 미디어 자료의 분석을 통한 활용 가능성을 제시하였다. 향후 토지 계획이나 도시 계획 등의 분야에서 다양한 소셜 미디어 자료를 활용할 수 있을 것으로 전망된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.5-14
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• 2017

급속한 도시화 과정을 거친 대한민국은 도시 공간의 형성 과정에서부터 시설물관리 안전 환경 교통 등 여러 분야에서 다양한 문제들을 직면하고 있다. 이러한 도시 내의 불만과 문제를 해결하기 위해 지방자치단체에서는 전자민원을 통해 이를 접수 처리하고 있지만 민원은 해를 거듭할수록 증가하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 한국의 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 최근 10년간의 전자민원 데이터를 수집하여 민원사유별로 분류하고 민원발생지점에 대한 위치데이터를 추출한 후 Geocoding을 통해 공간정보상에 나타내어 공간분포패턴분석 및 추이분석을 실시하였다. 그리고 ARIMA모형을 사용하여 시계열 예측분석을 통해 향후 2년간(2016년~2017년) 민원발생을 예측하였다. 그 결과 불법주차단속관련 민원이 가장 많이 발생하였고, 소음관련 민원이 두 번째로 많았으며, 불법쓰레기투기관련 민원이 세 번째로 많이 발생한 것으로 나타났다. 또한, 시 공간적 분포 패턴을 분석한 결과, 중심상업지역에서 매년 가장 큰 핫스팟을 형성한 것으로 나타났다. 불법주차단속관련 민원에 대해 시계열 예측분석을 실시한 결과, 해를 거듭하며 다소 증가하는 것으로 나타났으며 예측값과 실제 데이터를 비교한 결과, 매우 비슷한 패턴을 보이며 발생하는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 민원의 발생량 예측을 통해 문제시되는 민원을 찾고, 이에 대한 효과적인 대책을 수립하는데 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제58권4호
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• pp.291-297
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• 2019

미국선녀벌레(Metcalfa pruinosa)는 2009년 국내에 최초로 보고된 이후 남부지역 단감 과원을 중심으로 다양한 농작물에 경제적 피해를 야기한다. 미국선녀벌레는 기주 범위가 넓고 다양하여 농경지뿐 아니라 산림지역에도 존재하여 과수원 인근 산림에서 농경지로 유입되는 개체로 인하여 효율적인 방제를 위한 시간적, 공간적 범위를 결정하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 투명 점착트랩을 이용하여 단감원에서 미국선녀벌레의 발생 양상과 유입 및 유출 경향을 조사하였고, SADIE(Spatial Analysis by Distance Indices)를 사용하여 공간분포를 조사하였다. 또한 조사 시점간 공간분포의 상관관계를 분석하여, 분포의 패턴의 변화하는 시점들을 확인하였다. 단감원에서 미국선녀벌레의 발생 최성기는 5월 중순과 8월 중순으로 5월에는 약충이, 8월에는 성충이 발견되었다. 10월 이후에는 발견되지 않았다. 5월 중하순경 부화한 약충은 임의분포 하였으나 포장 외부로 분산한 후 집중 분포하는 패턴을 보였다. 성충은 다시 포장으로 유입된 후 임의분포하였다. 트랩 높이별 채집 정도는 약충기에는 상대적으로 아래쪽 트랩에서, 성충기에는 위쪽 트랩에서 많이 채집되었다. 이러한 경향성은 포장 내부와 주변부의 밀도 변화에서도 확인할 수 있었고, 포장 내 단감에서의 미국선녀벌레 실제 밀도와도 매우 유사한 경향을 보였다.