도시에서 범죄는 해당 지역 인구의 사회경제적 특징과 공간적 상호관계를 반영한다. 범죄의 피의자와 피해자 사이의 상호작용은 범죄패턴의 공간적 자기상관으로 나타난다. 이러한 범죄의 공간자기상관은 일반적인 최소자승모델에서 편향된 추정치를 제공하여 잘못된 해석으로 이어질 수 있다. 본 연구는 도시주거범죄로서 2000년에 오하이오주 콜럼버스에서 발생한 주거 강도와 절도를 분석 하였다. 특히 주거 범죄율의 공간적 분포패턴은 공간자기상관을 반영하는 아이겐벡터(Eigenvector)를 이용하여 최소자승모델로 분석 하였다. 아이겐 벡터를 이용한 공간자기상관의 필터링은 기존의 모델에서는 잔차에 남아있던 공간자기상관 요소를 설명하기 때문에, 더 효율적인 추정을 가능하게 하였다. 경제적 궁핍과 범죄의 기회가 주거범죄율을 추정하는데 통계적으로 유의미한 요인이었다.
20세기 초반 하와이와 호놀룰루의 민족집단 관계는 백인이 수적으로 소수집단을 구성하는 예외적인 상황이기에 인종차별주의 관념에 별로 영향을 받지 않았었다는 것이 일반적인 견해이다. 하지만 실제로 과거는 물론이고 현재에 이르기까지 민족집단 관계에 인종, 민족 이슈들이 큰 영향을 미쳤음은 분명하다. 이 연구는 20세기 초반 호놀룰루 유색 이민집단들의 이주와 정착 과정 내내 백인지상주의 관념이 미국 본토에서와 마찬가지로 큰 영향을 미쳤음을 밝히고 있다. 직업의 차별화와 계층화, 그리고 거주지의 공간적 분화가 미국 본토의 도시에서와 같이 호놀룰루에서도 인종, 민족집단 간에 분명하게 이루어졌었다. 유색인종집단의 직업에 따른 사회적 분리 현상과 거주의 공간적 집중화 현상은 비백인집단의 "로우컬"과 백인집단의 "하올리"라고 하는 이원화된 대립적 정체성을 만들어가는 계기가 되었다. 그러한 변형된 정체성은 비백인들로 구성된 다민족적 근린지구 내에 착근된 민족집단들의 상호 협상과정이 지속적으로 진행되면서 자연스럽게 창출된 결과물인 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.505-513
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2017
최근, 더욱 상세하고 정확한 추정 결과를 위해 소지역추정(small area estimation; SAE)의 연구가 많이 진행되고 있다. 그 중 공간회귀모형 (spatial regression model)을 이용한 방법이 주를 이루고 있는데 이를 사용하기 위해서는 공간이웃 (spatial neighbor)의 정의가 필요하다. 본 연구에서는 공간이웃을 정의하는 방법으로 도로네 삼각망 (Delaunay triangulation; DT)을 소개하고 k-최근접 (k-nearest neighbor; KNN)과 비교하여 분석한다. 두 가지 공간이웃을 정의하는 방법중에서 어떤 방법으로 이웃을 정의하는 것이 효율적인지 알아보기 위해 시뮬레이션을 실시하였고, 지가 (land price)데이터를 이용하여 실 데이터를 분석하였다.
지난 2012년부터 도로명주소가 본격 시행 및 활용되고 있지만, 아직도 상당 부분에서는 기존의 지번주소가 많이 통용되고 있다. 이는 일반인들의 공간 인식체계와 도로명주소의 공간 구조화 방식의 간극으로 인한 문제이다. 따라서 도로명주소 기반의 공간 인식 체계가 자리잡기 위해서는 생활 속에서 활용되는 각종 공간정보들이 도로명에 의하여 주소정보를 부여받을 수 있어야 한다. 본 연구는 공간 인식 과정이 가장 중요하게 나타나는 길찾기 과정에서의 도로명주소 체계의 연계를 목적으로, 이를 위하여 필요한 공간데이터의 기하학적 매칭 방법론을 설계 및 구현하였다. 도로명주소 기본도의 도로구간 레이어와 보행자용 도로 네트워크에 대하여, 개별 도로 객체를 중심으로 네트워크 이웃을 생성하였다. 그 다음, 생성된 이웃 집합 간의 기하학적 유사도 비교를 통하여, 네트워크 데이터의 각 객체에 매칭되는 도로구간을 탐색하였다. 매칭 성능은 F0.5 값을 기준으로 0.936의 결과를 얻었으며, 유사도 값을 기준으로 10% 수동 검사를 수행한 결과 이 값을 0.978까지 향상시킬 수 있었다. 이렇게 생성된 매칭 대응관계를 이용하여, 보행자용 도로 네트워크 데이터에 도로명 정보를 부여하였다. 이러한 방법론을 통하여, 도로명주소를 기반으로 한 길찾기 서비스 제공 및 공간 인식체계 정착에 도움을 줄 수 있다.
Mansori, Kamyar;Solaymani-Dodaran, Masoud;Mosavi-Jarrahi, Alireza;Motlagh, Ali Ganbary;Salehi, Masoud;Delavari, Alireza;Asadi-Lari, Mohsen
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제51권1호
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pp.33-40
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2018
Objectives: The aim of this study was to determine the factors associated with the spatial distribution of the incidence of colorectal cancer (CRC) in the neighborhoods of Tehran, Iran using Bayesian spatial models. Methods: This ecological study was implemented in Tehran on the neighborhood level. Socioeconomic variables, risk factors, and health costs were extracted from the Equity Assessment Study conducted in Tehran. The data on CRC incidence were extracted from the Iranian population-based cancer registry. The $Besag-York-Molli{\acute{e}}$ (BYM) model was used to identify factors associated with the spatial distribution of CRC incidence. The software programs OpenBUGS version 3.2.3, ArcGIS 10.3, and GeoDa were used for the analysis. Results: The Moran index was statistically significant for all the variables studied (p<0.05). The BYM model showed that having a women head of household (median standardized incidence ratio [SIR], 1.63; 95% confidence interval [CI], 1.06 to 2.53), living in a rental house (median SIR, 0.82; 95% CI, 0.71 to 0.96), not consuming milk daily (median SIR, 0.71; 95% CI, 0.55 to 0.94) and having greater household health expenditures (median SIR, 1.34; 95% CI, 1.06 to 1.68) were associated with a statistically significant elevation in the SIR of CRC. The median (interquartile range) and mean (standard deviation) values of the SIR of CRC, with the inclusion of all the variables studied in the model, were 0.57 (1.01) and 1.05 (1.31), respectively. Conclusions: Inequality was found in the spatial distribution of CRC incidence in Tehran on the neighborhood level. Paying attention to this inequality and the factors associated with it may be useful for resource allocation and developing preventive strategies in at-risk areas.
공간회귀모형은 공간가중행렬을 통해 공간관계를 명시적으로 정량화한다는 점에서 타 모형과 뚜렷하게 구별되는 강점이 있는 동시에, 공간가중행렬 구성에 자의성이 개입된다는 약점을 가지고 있기도 하다. 본 연구에서는 공간가중행렬의 구성에 따라 모형 적합도가 어떻게 변화하는지 인천시를 사례로 실증적으로 검토하였다. 또한 인근지역 범위 설정에 따라 공간시차모형(spatial lag model) 또는 공간오차모형(spatial error model) 중 어떠한 모형이 보다 우수하게 나타는지 검토하였다. 분석 결과, 토지가격 추정에 있어 인근지역 범위를 좁게 파악하는 공간가중행렬을 구성할수록 모형 적합도가 전반적으로 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 공간적 이질성이 심한 지역은 공간오차모형의 적합도가 보다 우수한 것으로 파악되었다. 공간적 이질성이 심한 지역은 동질적 성격을 갖는 하부 인근지역으로 세분함으로써 그러한 이질성을 완화시킬 수 있었고, 그 결과 공간오차모형보다 공간시차모형의 적합도가 우수하게 나타날 수 있음을 밝혔다.
Purpose: Residents in deteriorated residential areas of Seoul have suffered from parking shortage problem. Since it is almost impossible to supply new parking, it is critical to find a way to efficiently utilize existing parking spaces. This study proposes utilizing unused parking spaces in apartment complexes so that residents in multi-unit or multi-family houses can share those parking spaces. Method: Spatial scope of this research is limited to multiplex-clustered neighborhood and apartment complex in Seoul. To identify the nature of parking problem, we reviewed current parking situations in residential areas and policies from the Seoul Metropolitan Government. To understand the amount of parking spaces required to solve parking shortages in multiplex-clustered neighborhoods, this study analyzed car ownership per household and available parking spaces in old residential areas. Then we were able to apprehend the amount of parking spaces that could be used for residents in aged multiplex-clustered areas. Result: Our analysis shows a great potential to utilize surplus parking spaces from apartment complexes for solving parking problems in multiplex-clustered neighborhoods.
공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.
본 논문에서는 전통적 헤도닉 모델에서 나타나는 공간적 문제들을 극복하기 위한 하나의 분석적 대안을 제시한다. 도시 전체를 대상으로 하는 포괄적 모수 추정방법에서 일어나는 문제점을 극복하기 위해 중첩되는 주변지역의 개념을 도입하였고 헤도닉 모델을 효율적으로 수행하기 위해 GIS와 통계의 긴밀한 연결을 위한 서드파티 프로그램을 개발하였다. 그리고 이것을 활용하여 부동산 가격에 영향을 미치는 입지변수들의 공간적 변동을 분석하였다. 사례지역에 대해 분석한 결과, 도심의 영향력이 도시전체에 영향을 미치는 것이 아니라 도심에 영향을 받는 하부지역에만 나타나며 다른 입지변수들의 계수도 공간에 따라 차이가 있음을 보여준다. 지리정보시스템과 통계의 긴밀한 연결은 부동산가격 분석에 있어서 효율적으로 탐색할 수 있는 강력한 도구를 제공한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1133-1146
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2016
공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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