• 대한지리학회지
• /
• 제45권6호
• /
• pp.806-819
• /
• 2010

센서스 단위의 인구자료는 기초적인 인문사회 자료로 행정구역 단위로 요약되어 공간분석에 시용된다. 정밀한 인구 분포를 추정하기 위해 기존의 연구에서는 위성영상과 회귀분석 모형을 이용하였다. 하지만 회귀식에 의한 추정치는 공간자료의 공간적자기상관과 잔차 때문에 정확도에 있어 한계가 있었다. 본 연구는 회귀모형과 회귀모형에서 추출된 잔차에 대해 공간적자기상관을 고려하도록 크리깅 보간하는 RK모형(Regression Kriging Model)을 이용하여 인구분포의 추정 정확도를 향상하였다. RK모형을 적용하여 서울시의 4개구를 대상으로 사례분석을 하였으며, 모형의 효율성을 검증하기 위해 회귀분석만을 이용한 예측 결과와 RK모형을 이용한 예측 결과를 서로 비교하였다. 비교한 결과로 상관관계 계수 평균제곱근 오차, G 통계량 수치에서 RK모형의 추정 정확도가 기존의 회귀모형에 비해 높게 나온 것을 확인할수 있었다. 향후 정확한 인구추정을 위해 RK모형이 많이 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제44권6호
• /
• pp.242-248
• /
• 2011

Objectives: Busan is reported to have the highest mortality rate among 16 provinces in Korea, as well as considerable health inequality across its districts. This study sought to examine overall and cause-specific mortality and deprivation at the town level in Busan, thereby identifying towns and causes of deaths to be targeted for improving overall health and alleviating health inequality. Methods: Standardized mortality ratios (SMRs) for all-cause and four specific leading causes of death were calculated at the town level in Busan for the years 2005 through 2008. To construct a deprivation index, principal components and factor analysis were adopted, using 10% sample data from the 2005 census. Geographic information system (GIS) mapping techniques were applied to compare spatial distributions between the deprivation index and SMRs. We fitted the Gaussian conditional autoregressive model (CAR) to estimate the relative risks of mortality by deprivation level, controlling for both the heterogeneity effect and spatial autocorrelation. Results: The SMRs of towns in Busan averaged 100.3, ranging from 70.7 to 139.8. In old inner cities and towns reclaimed for replaced households, the deprivation index and SMRs were relatively high. CAR modeling showed that gaps in SMRs for heart disease, cerebrovascular disease, and physical injury were particularly high. Conclusions: Our findings indicate that more deprived towns are likely to have higher mortality, in particular from cardiovascular disease and physical injury. To improve overall health status and address health inequality, such deprived towns should be targeted.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.411-411
• /
• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.183-201
• /
• 2022

주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.

• 대한한의학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.136-145
• /
• 2013

Objectives: Recently, Korean medicine has been explored by employing mathematical methods, which is an effort to raise Korean medicine to a higher level of scientific research. In that vein, we propose a mathematical model, analyzing the effects of seasonal cycle as an external factor in addition to the internal interactions of five-states, the engendering and the restraining. Methods: Some modified differential equations with 5-state variables were given to describe the interactions of the engendering and the restraining, and effect of seasonal cycle, and are numerically analyzed by Runge-Kutta method. We then simulated it along with time and dynamically analyzed it by Moran's I, a spatial autocorrelation. Results: We showed the effects of seasonal cycle on yin-yang five-states and applied it to the human life cycle. Conclusions: Our result is comparable to previous results in the respect that we consider the seasonal cycle and its effect on five-states, unlike others' mainly focusing on internal interaction. Furthermore, we suggest some follow-up study taking into consideration the complexity and diversity of external factors.

• 대한간호학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.1042-1054
• /
• 2006

Purpose: Previous evaluation studies of the visiting nursing program explained an average change of the participants' health status, without considering socio-ecological characteristics and their impacts. However, these factors must affect individual health problems and lifestyles. For effective and appropriate community based programs, the Geographical Information System(GIS) can be utilized. GIS is a computer-based tool for mapping and analyzing things that happen on earth, and integrates statistical analysis with unique visualization. The purpose of this study was to evaluate visiting nursing care and to advocate the usefulness of planning and evaluating visiting nursing programs using Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) with GIS technology. Methods: One hundred eighty-four elderly participants with cerebrovascular risk factors who lived in 13 areas of one community received visiting nursing care. The data analyzed characteristics of pre-post change and autocorrelation by ESDA using GIS technology. Results: Visiting nursing care showed an improvement in the participants' lifestyle habits, and family management ability and stress level, while the improvements were different depending on the regions. The change of family management ability and stress level correlated with neighborhoods (Morgan's I=0.1841, 0.1675). Conclusions: Community health providers need to consider the individual participant's health status as well as socio-ecological factors. Analysis using GIS technology will contribute to the effective monitoring, evaluation and design of a visiting nursing program.

• The Korean Journal of Ecology
• /
• 제13권2호
• /
• pp.83-92
• /
• 1990

Two-dimensional analysis provides a comprehensive description of the structure, scales of pattern and directional components in a spatial data set. In spectral analysisi, four functions are illustrated,; the autocorrelation, the periodogram, the R-spectrum and the $\theta$ -spectrum. The R-spectrum and $\theta$ -spectrum function respectively summarize the periodogram in term of scale of pattern and directional components. Sampling is measured in the Naejang National Park area where the Daphniphyllum trees grow. 320 contiguous (15$\times$15)m plots are located along the transect and density of all trees over DBH 3 cm recorded respectively. 12 species of vascular plant are recorded in this survey area. The trend surface of density of all plant are estimated using polynomial regression and are exhibited in 3-dimensional graph and density contour map. Transformation to the corresponding polar spectrum from the periodogram emphasized the directional components and the scales to pattern. R-spectrum corresponding to the scale of pattern of periodogram showed a large peak 15.47 in the interval 9$\theta$-spectrum corresponding to directional components have two peaks 8.28 and 11.05 in the interval $35^{\circ}\theta <45^{\circ}and 125^{\circ}\theta< <135^{\circ}, respectively. Programs to compute all the analyses described in this study was obtained from Dr. Ranshow and was translated to BASIC by the author.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제10권4호
• /
• pp.53-66
• /
• 1990

산악의 영향을 받는 지역에서 비정상성 평균을 사용하는 G.C.모델에 의하여 총강우량의 우량곡면을 구성하였다. 구성된 우량곡면에 2차원 프리에 해석을 실시하여 강우의 주기성분을 분리하였다. 강우의 지엽성분, 즉 강우잔차는 우량곡면에서 주기성분을 제거하여 얻은 강우잔차를 균일한 무작위장의 표본함수라고 가정해서 이 무작위장의 특성을 자기상관함수로 나타냈다. 자기상관함수를 변환하여 스팩트럼 밀도를 구했고, 이 결과를 토대로 한강, 금강유역의 환상스팩트럼 분포함수의 모델을 제안했다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제24권5호
• /
• pp.635-641
• /
• 2017

Safety service improvement and development of efficient maintenance strategies for corroded steel structures are undeniably essential. Therefore, understanding the influence of damage caused by corrosion on the remaining load-carrying capacities such as tensile strength is required. In this study, artificial neural network (ANN) approach is proposed in order to produce a simple, accurate, and inexpensive method developed by using tensile test results, material properties and finite element method (FEM) results to train the ANN model. Initially in reproducing corroded model process, FEM was used to obtain tensile strength of artificial corroded plates, for which surface is developed by a spatial autocorrelation model. By using the corroded surface data and material properties as input data, with tensile strength as the output data, the ANN model could be trained. The accuracy of the ANN result was then verified by using leave-one-out cross-validation (LOOCV). As a result, it was confirmed that the accuracy of the ANN approach and the final output equation was developed for predicting tensile strength without tensile test results and FEM in further work. Though previous studies have been conducted, the accuracy results are still lower than the proposed ANN approach. Hence, the proposed ANN model now enables us to have a simple, rapid, and inexpensive method to predict residual tensile strength more accurately due to corrosion in steel structures.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.79-90
• /
• 1996

C/A코드용 GPS 수신기를 단독으로 사용하여 위치를 구하는 경우 수신기에서 측정되는 위성-수신기간의 의사거리에 포함된 여러 오차요소플로 인하여 계산된 위치는 매우 큰 오차를 가진다는 것이 알려져 있다. 본 논문은 측정된 의사거리에 포함된 오차요소들의 정량적인 분석에 관한 것이며, 그 중에서 오차의 가장 큰 부분을 차지하면서 현재 발생과정이 공개되지 않고 있는 고의적인 오차인 SA(selective availability)의 특성을 쉽게 확인할 수 있는 방법이 제시되었다. 실험결과 측정된 도플러 편의량과 수신기시계 편의량의 변화로부터 SA의 효과를 확인할 수 있었으며, 전자에 대해서는 2차 다항식을 그리고 후자에 대해서는 선형식을 적용함으로써 측정값과 추정값간의 차를 보정하여 SA의 영향을 어느 정도 소거할 수 있음을 보였다. SA의 특성에 대한 분석은 주기성 자기상관함수를 적용하였으며, 그 결과 1차 Gauss-Markov프로세서의 인자들이 결정되었다.