Road traffic noise is closely related with urban forms and urban components, such as population, building, traffic and land-use, etc. Hence, it is possible to minimize the noise exposure problem depending on how to plan new town or urban planning alteration. This paper provides ways to apply for urban planning in consideration of noise through exposed noise estimation for urban planning alteration. Spatial autoregressive model which explains about 81.4% of road traffic noise from the former paper is used. The simulation results by the spatial statistical model are compared with those by the engineering program-based modeling for 5 small-scaled scenarios of urban planning alteration. The error from the limitation of containing informations inside the grid cell and the difficulties of reflecting acoustic phenomena is existed. Nevertheless, in the stage of preliminary design, the use of the statistical models that have been estimated well is useful in time and economically.
Road traffic noise is closely related with urban forms and urban components, such as population, building, traffic and land-use, etc. Hence, it is possible to minimize the noise exposure problem depending on how to plan new town or urban planning alteration. This paper provides ways to apply for urban planning in consideration of noise exposure through road traffic noise estimation for alteration of small-scale urban form. Spatial autoregressive model from the former study is used as statistical model for noise simulation. The simulation results by the spatial statistical model are compared with those by the engineering program-based modeling for 5 scenarios of small-scale urban form alteration. The error from the limitation of containing informations inside the grid cell and the difficulties of reflecting acoustic phenomena exists. Nevertheless, in the stage of preliminary design, the use of the statistical models that have been estimated well could be useful in time and economically.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.73-85
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2001
The spatial population existing in a plane ares, such as an animal or aerial population, have certain relationships among regions which are located within a fixed distance from one selected region. We consider with the adaptive searching estimation in spatial sampling for a spatial population. The adaptive searching estimation depends on values of sample points during the survey and on the nature of the surfaces under investigation. In this paper we study the estimation by the adaptive searching in a spatial sampling for the purpose of estimating the area possessing a particular characteristic in a spatial population. From the viewpoint of adaptive searching, we empirically compare systematic sampling with stratified sampling in spatial sampling through the simulation data.
공간적으로 관측되는 연속형 자료를 분석하는 모형으로 공간적 상관관계를 고려한 다양한 정규모형이 지난 수십 년간 제안되었다. 그 중에서 공간효과를 랜덤효과로 모형화하는 공간선형모형(Spatial Linear Mixed Model; SLMM)이 가장 널리 활용되는 모형 중 하나일 것이다. 연결함수(link function)을 사용하면 SLMM을 비정규 데이터도 적용할 수 있는 일반화된 공간선형모형(Spatial Generalized Linear Mixed Model; SGLMM)으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 논문에서는 가장 널리 활용되는 SGLMM을 알아보고 실제 데이터 적용사례를 R 패키지를 활용하여 제시하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권5호
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pp.547-568
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2020
Modeling the statistical autocorrelations in spatial data is often achieved through the estimation of the variograms, where the selection of the appropriate valid variogram model, especially for small samples, is crucial for achieving precise spatial prediction results from kriging interpolations. To estimate such a variogram, we traditionally start by computing the empirical variogram (traditional Matheron or robust Cressie-Hawkins or kernel-based nonparametric approaches). In this article, we conduct numerical studies comparing the performance of these empirical variograms. In most situations, the nonparametric empirical variable nearest-neighbor (VNN) showed better performance than its competitors (Matheron, Cressie-Hawkins, and Nadaraya-Watson). The analysis of the spatial groundwater dataset used in this article suggests that the wave variogram model, with hole effect structure, fitted to the empirical VNN variogram is the most appropriate choice. This selected variogram is used with the ordinary kriging model to produce the predicted pollution map of the nitrate concentrations in groundwater dataset.
최근 다중 지질정보의 통합적 해석은 GIS의 중요한 응용 분야중 하나로 인식되고 있다. 공간통합을 위하여 지구통계학적 방법들이 개발되어 있지만, 통합결과와 입력 주제도들 사이의 관계에 대한 통계적, 정량적 분석방법론의 개발은 아직까지 체계적으로 정립되어 있지 못한 상황이다. 본 연구에서는 지질도, 지화학자료, 항공지구물리자료, 지형자료 및 원격탐사 영상등 다양한 지질정보등이 보고된 옥동지역을 대상으로 하여 광물 부존 예상도 작성 사례연구를 수행하여 기존에 이용되고 있는 여러 공간 통합 방법중 확실인자 (Certainty Factor: CF) 추정방법과 다변량 통계 분석방법중 하나인 주성분분석을 시험적인 통합방법으로 우선적으로 적용한 뒤, 입력 자료와 통합결과에 대한 정량적인 통계량 정보를 추출하고자 하였다. 입력 주제도와 통합 결과사이의 관계 규명에는 통계 분할표를 이용한 통계처리를 편의 분석에는 잭나이프 방법을 적용하였다. 통합정보에 대한 통계량 분석을 통하여, 통합 결과와 입력자료 사이의 정량적 관계를 추출할 수 있었으며, 부가적으로 입력자료의 상태수준에 대한 판단정보를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 GIS 관점에서 통합결과 해석에 중요한 결정보조자료로 활용될 수 있으며, 복잡한 다중정보를 다루는데 공간 통합문제에서도 입력정보 검증을 위한 일반적일 처리과정으로도 발전할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 GIS의 공간통계분석을 활용하여 지가 연구에 일반적으로 활용되고있는 특성가격모형에서 입지적 특성이 갖는 영향력을 계량적으로 설명하기 위한 분석방법을 제시하였다. 여기에는 GIS 공간분석방법 가운데 중첩과 내삽 기능을 이용한 공간자료의 처리 과정이 포함되었다. 사례연구를 위해 동대문구 회기동의 1421개 개별지가에서 54개 표준지들을 추출하여 표준지의 중심좌표를 구하고, 이 벡터 자료점들과 공간적 관련성에 기초하여 조사되지 않은 지점의 지가 예측값을 확률적으로 평가할 수 있는 크리깅 분석방법을 적용하였다. 특히 이러한 분석 과정에서 변동도를 통해 분석한 공간적 자기상관관계는 공간 의존성의 형성과정을 추정할 때 장점이 있음을 밝혔다.
A condition in which the covariances of Matheron's variogram estimators are expressed in a simple form is reviewed. An asymptotic property of the covariances of the variogram estimators is examined, and a sufficient condition that guaranties the finiteness of the asymptotic variance of the normalized variogram estimators is provided.
이 논문의 주된 목적은 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석을 통해 거주지 분화 연구에서 공간통계학적 접근이 가지는 의의를 논증하는 것이다. 탐색적 공간데이터 분석은 공간 데이터를 다양한 과학적 지도학적 시각화 방식을 통해 탐색함으로써 패턴을 발견해 내고, 의미 있는 가설을 수립하며, 더 나아가 공간 데이터에 대한 통계학적 모델을 평가하는 것을 주목적으로 한다. 이 연구는 국지 통계량에 기반한 탐색적 공간데이터 분석이 구체적인 연구 수행에서 실질적인 도움을 줄 수 있다는 믿음에 기반을 두고 진행된 것이다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미 개발된 전역적 공간 분리성 측도로부터 국지적 공간 분리성 측도를 도출하였다. 둘째, 두 가지 유의성 검정을 위한 가정, 즉 총체적 랜덤화 가정과 조건적 랜덤화 가정에 기반한 가설검정 방법을 제시하였다 셋째, 측도와 유의성 검정을 바탕으로 한 탐색적 공간데이터 분석 기법으로 '공간 분리성 산포도 지도'와 '공간 분리성 이례치 지도'를 제시하였다. 부가적으로 각 인구 집단 별 집중도에 대한 표준화 지표도 제시되었다. 넷째, 개발된 기법을 우리나라 7대 도시의 고학력 집단과 저학력 집단간 거주지 분화에 적용한 결과, 특히, 이변량 공간적 클러스터와 공간적 특이점을 확인하는 데 유용성이 있는 것으로 드러났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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