• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.99-112
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• 2021

본 연구는 기존 연구에서 수행된 전국 단위의 정량적 산지면적 변화량을 공간적으로 배분하여 광역시도별 산지면적 변화를 추정함으로써 지역산림계획의 수립을 지원하기 위해 수행되었다. 토지를 산지, 농지, 도시 및 기타지로 구분하고 토지이용 형태별 변화 여부를 종속변수로, 지형요소, 이용 제한요소, 사회·경제적 요소, 개발 인프라를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀모형을 개발하였다. 우리나라 전체를 30m×30m 격자로 분할하여 각 Cell에 해당하는 독립변수 자료를 구축하였고, 로지스틱 회귀모형을 이용하여 각 토지이용 형태가 타 유형으로 변화하는 확률을 추정하였다. 추정된 토지이용 변화확률을 기반으로 변화순위 지도를 구축하였고, 연도별 토지이용 변화량을 변화순위에 따라 순차적으로 배분함으로써 토지이용 변화의 공간적인 변화를 분석할 수 있었다. 경사도와 지자체별 개발 가능한 경사도 기준이 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 경사도와 개발 가능한 경사도 기준이 낮을수록, 토지가격과 인구밀도가 높을수록 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률이 높아졌다. 그 결과 2027년까지 수도권과 대도시의 산지가 도시 및 기타지로 변화하여 산지면적이 크게 감소하였다. 그러나 2028년 이후 2050년까지 서울, 경기, 제주를 제외한 대부분의 지역에서 산지면적이 빠르게 증가하는 것으로 예측되었는데, 이는 지방 소도시의 급격한 인구감소에 기인하는 것으로 분석되었다. 이에 중앙정부에서는 변화하는 산지면적에 대응하기 위해 산지관리 정책의 전환이 필요하고, 지자체 단위에서는 인구의 감소 정책과 그에 따른 산지를 포함한 토지의 효율적 보전 및 이용체계를 수립하는 것이 필요할 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구는 새로운 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오의 스토리라인을 기반으로 미래 토지피복변화를 예측하고, RCP 시나리오하의 미래 기후 및 토지피복 변화가 유역 내 유출량에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적을 둔다. RCP 4.5 및 8.5하의 기후 자료가 기후변화 시나리오로 사용되었고, 토지피복변화 시나리오는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 스토리라인과 로지스틱 회귀모형(LR)을 이용하여 개발된 모델에 의해 생성되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우로 두 가지 시나리오를 설정하고, 각각의 시나리오에 따른 대상 유역 내 유출량을 모의한 결과는 유출량의 계절적 변화를 뚜렷이 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가, 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 예측되었다. 반면 토지피복변화는 기후변화에 비해 상대적으로 유역 내 유출량 변화에 미소한 영향을 주지만, 강수 유무에 따라 유출량의 증가 및 감소 패턴이 뚜렷이 나타났다. 따라서 수자원 정책결정에 있어서 미래 토지피복변화에 따른 홍수 및 가뭄의 패턴에 적합한 수자원 정책이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제39권6호
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• pp.907-921
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• 2004

주택은 여러 가지 요인들의 집합체로 구성되기 때문에 헤도닉 기법을 이용하여 개개요인들의 주택에 내재된 가격을 현시화하고자 하는 연구가 많이 수행되었다. 그러나 이러한 요인들은 서로 상호작용할 수 있으며. 공간적으로 변화할 수 있다는 것을 설명하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구는 서울시의 공동주택을 대상으로 주택가격에 영향을 미치는 결정요인들이 공간적으로 다양하게 변화함을 모델링하고자 하였다. 주택가격에 영향을 미치는 인자들간의 상호작용을 밝히기 위해 Casetti의 확장형 회귀분석방법을 사용하였다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면 다음과 같다. 초기모델에서는 서울의 공동주택가격을 추정함에 있어 주택규모, 근린환경 특성. 그리고 강남의 재건축아파트 여부가 주요 요인으로 작용하였다. 그러나 이러한 특성들은 도심, 부도심, 강과의 인접성 여부라는 접근성변수에 따라 서로 다르게 상호작용하고 있었다. 주택의 규모가 작은 공동주택은 도심이나 부도심까지의 거리에 따른 주택가격의 변동이 거의 없었으나, 주택의 규모가 큰 공동주택은 부도심에 가깝고, 강에 인접할수록 주택가격은 크게 상승하였다. 반면 부도심에서 거리가 먼 지역에서는 자가주택과 아파트 비율의 변화에 따른 주택가격의 변동이 심하지 않았으나, 부도심에서 가까운 지역에서는 자가주택과 아파트의 비율이 높은 지역에 위치한 공동주택일수록 주택가격은 크게 상승하였다. 모델의 잔차분석에서는 강남, 이촌동, 목동등의 대형평수 아파트들이 과소추정되고 있음을 나타내어 하부주택시장별로 서로 다른 주택가격모형을 적용할 필요성이 있음을 시사하고 있었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제13권3호
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• pp.457-469
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• 2010

본 연구의 목적은 중력모형을 이용하여 서비스업에 대한 지역간 교역계수를 추정하는 것이다. 중력모형을 이용하여 지역간 교역규모를 추정할 때 가장 중요한 점은 바로 종속변수인 지역간 교역자료와 독립변수인 지역간 인력요인 및 지역간 거리를 나타내는데 적용되는 대리변수의 선정이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중력모형을 이용하여 서비스업의 지역간 교역규모를 추정할 때 적용 가능한 다양한 대리변수에 따라 네 가지 유형의 모형을 제시하고 이중에서 통계적 설명력이 가장 높은 모형을 선정하고자 하였다. 분석결과, 종속변수로 지역산업연관표의 16개 지역간 서비스업 교역량 자료를 적용하고 독립변수로 이출지역의 서비스업 생산액 자료와 이입지역의 인구규모 그리고 지역간 공간거리를 적용한 모형의 설명력이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 광역자치단체보다 작은 경제단위의 지역을 대상으로 지역산업연관표를 작성하거나 또는 최신의 지역산업연관표를 작성하기 위해 비조사적 방법을 적용하는데 있어 보다 정확한 지역간 교역자료 구축을 위한 방법을 제시하였다는데 의의가 있다고 할 수 있겠다.

• 지역연구
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• 제40권3호
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• pp.95-108
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• 2024

본 연구는 2016년부터 2019년까지의 전국사업체조사자료를 활용해 신설 및 이동 제조업체의 입지 결정요인을 분석하였다. 제조업체의 신설과 이동 제조업체의 유입 둘 다 수도권과 충청권, 영남권과 대경권에서 활발하며, 이동 제조업체의 유입은 제조업체 신설에 비해 더 적은 수의 지역에 집중된다. 음이항 회귀모형으로 입지 결정요인을 분석한 결과, 제조업 집중도와 인구밀도, 산업구조 다양성, 그리고 낮은 임금수준은 제조업체의 신설과 이동 제조업체의 유입을 함께 촉진하는 것으로 나타났다. 고학력 취업자 비율과 생산자 서비스업 접근성, 평균 지가 수준은 제조업체의 신설 빈도에만 긍정적 영향을 미쳤으며, 인적자본 및 생산자 서비스업에 대한 의존도가 높은 생애주기 단계 초기의 기업이 토지이용에 대해 높은 지불의사가격을 보이는 것으로 해석된다. 반면 서울과의 이동소요시간 및 교통접근성의 증가는 이동 제조업체의 유입 확률을 높인다. 이는 재입지 선택 시 서울 근접성이 주는 편익보다 서울로부터의 이격에 따른 비용 절감 유인이 중요할 수 있으며, 집적경제 강화와 더불어 교통 인프라의 효율성을 개선함으로써 이동 제조업체의 비수도권 유치 가능성을 높일 수 있음을 시사한다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.65-77
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• 2018

빈집 연구에 있어 발생 영향 요인 파악은 매우 중요하다. 연구의 목적은 농촌 지역의 빈집 발생에 영향을 주는 요인을 분석하는 것이다. 121개 연구 대상 지역을 설정하고, 8개의 독립변수(노후 주택 비율, 주택 거래 비율, 주택 보급률, 지역 소멸 지수, 순 이동률, 지역 노령화 지수, 인구 대비 종사자수, 재정자립도)와 1개 종속변수(빈집 비율)를 선정하였다. 연구 결과, 첫째, 일반농산어촌 지역 전체를 대상으로 하는 모형 1과 군 지역을 대상으로 하는 모형 2는 모두 통계적으로 유의미하였으며, 잔차의 독립성에 문제가 없었다. 둘째, 지역 소멸 지수 및 노후 주택 비율의 경우 모형 1과 모형 2에서 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었으며, 셋째, 주택 보급률의 경우, 모형 1에서만 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었고, 주택 거래 비율의 경우, 모형 2에서 통계적으로 유의미한 반(-)의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 연구의 시사점가 도출되었다. 첫째, 가구 및 인구 증가가 없는 주택 보급률의 상승은 지역 내 빈집의 발생 확률을 높이는 것을 시사하고, 노후 주택 비율이 높을수록 빈집 발생 확률이 높아진다. 둘째, 주택 거래 활성화를 위해서는 지역의 중장기 발전을 위한 투자 유입이 필요하다. 셋째, 지역 소멸 지수는 빈집 비율과 유의미한 관계를 가지므로, 지역의 영속성을 위해 장기적인 시각에서 지역 활성화 정책이 도입되어야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.77-89
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• 2001

얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권2호
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• pp.47-61
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• 2000

북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.