본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.
장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.
This paper investigates the effects of spatial autocorrelation structures in low resolution data on downscaling without ground measurements or secondary data, as well as the potential of geostatistical downscaling. An advanced geostatistical downscaling scheme applied in this paper consists of two analytical steps: the estimation of the point-support spatial autocorrelation structure by variogram deconvolution and the application of area-to-point kriging. Point kriging of block data without variogram deconvolution is also applied for a comparison purpose. Experiments using two low resolution thematic maps derived from remote sensing data showing very different spatial patterns are carried out to discuss the objectives. From the experiments, it is demonstrated that the advanced geostatistical downscaling scheme can generate the downscaling results that well preserve overall patterns of original low resolution data and also satisfy the coherence property, regardless of spatial patterns in input low resolution data. Point kriging of block data can produce the downscaling result compatible to that by area-to-point kriging when the spatial continuity in block data is strong. If heterogeneous local variations are dominant in input block data, the treatment of the low resolution data as point data cannot generate the reliable downscaling result, and this simplification should not be applied to donwscaling.
주택시장 분석에 널리 사용되는 헤도닉 방법은 OLS(ordinary least squares) 모형을 이용하는데, 이는 오차가 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하다는 가정에 기초한다. 그러나 공간 자기상관이 존재할 경우에는 이러한 가정에 위배되며, 공간효과를 제대로 반영하지 않으면 왜곡된 추정결과를 가져오게 된다. 최근 이에 대한 대안으로 공간계량모형이 도입되고 있는데, 이 연구에서는 OLS 모형과 공간계량모형의 적합도를 비교 평가하고자 한다. 부산시 실거래 주택매매 가격자료를 이용하여 분석한 결과, OLS를 이용한 기존의 헤도닉 모형보다는 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들이 보다 설명력이 높았다. Dubin이 제시한 기준과 Log Likelihood 기준을 통해 볼 때 공간계량모형 중에서는 공간자기회귀모형(spatial autoregressive model: SAR)모형의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 주택가격에 있어서의 공간효과를 확인할 수 있었으며, 재건축 추진여부가 아파트 매매가격에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 적절한 공간계량모형의 선택은 정부의 주택정책에 있어서도 매우 중요하다고 하겠다.
본 연구는 2011년 산불피해지인 울진과 영덕지역 산불피해지를 대상으로 산불 피해강도의 공간 자기상관성 검증에 목표를 두고 수행되었다. 자기상관성은 산불 피해지의 현장조사, 피해지 모니터링 등 샘플링의 적정 이격거리 설정과 자료의 독립성 검증 측면에서 매우 중요하다. 산불 피해강도 측정을 위해 SPOT영상을 이용하여 NDVI 값을 계산하였으며, 5000개의 지점들을 GIS상에서 랜덤으로 대상지에 분산 배치시키고 지점별 NDVI 값을 샘플링하였다. 공간 자기상관도는 Moran's I값과 Variogram 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 Moran's I 값이 울진의 경우 0.7745, 영덕의 경우 0.7968로 나타나 강한 공간 자기상관이 존재하는 것으로 분석되었다. Variogram 및 Lag class 별 Moran's I값 변화에 기초하여 도출된 적정한 샘플링 이격거리는 울진의 경우 566-2,151 m, 영덕의 경우 272-402 m 범위에서 상관도의 정도에 따라 다른 이격거리를 적용하여야 할 것으로 분석되었다. 이격거리를 획일적으로 적용하는 것 보다 Anisotropic 분석결과를 기초로 하여 상관도가 높은 지역에서는 크게, 반면 낮은 지역은 상대적으로 작게 유동적으로 적용하여야 효과적일 것으로 판단된다.
소나무(Pinus densiflora), 쥐똥나무(Ligustrum obtusifolium), 그리고 오리나무(Alnus japonica)의 공간적 상관관계를 생태적, 유전적 분석을 통해 살펴보았다. 이 가운데, 소나무와 쥐똥나무의 생태적 공간관계는 양의 상관관계를 나타낸 반면, 쥐똥나무와 오리나무는 음의 상관관계를 나타내었다. Moran의 I값과 표준편차(SND: standard normal deviate)값에 의하면 소나무는 18 m에서 집단구조를 형성 한 반면, 쥐똥나무는 12.5 m간격으로 집단구조가 형성되어 있었다. 오리나무는 명확한 집단구조가 결여되어 있었다. 소나무와 쥐똥나무의 두 종간의 공간구조에 있어, 유전적으로 유의한 상관관계가 형성 된 것은 소나무의 수관이 비교적 좁고, 적절한 피음효과를 제공함으로써, 쥐똥나무의 생육에 기여하였기 때문으로 생각된다. 오리나무와 쥐똥나무의 경우, 광합성과 관련한 수광경쟁에서 비교적 넓은 오리나무의 수관 때문에,두 종간의 동소적 관계가 방해되는 것으로 추정된다.
본 연구는 도시특성 요소가 자연재해 피해액에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자연재해 피해액에 대한 공간적 자기상관성을 분석하고, 이를 고려한 공간회귀모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 연구 대상지는 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 전국의 227개 지방자치단체로 설정하였고, 수집할 수 있는 가장 최근의 자료가 2013년이라는 점을 고려하여 분석 시점을 2013년으로 설정하였다. 여기서 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 것은 해당 지역들이 육지와 원거리에 있어 공간적 자기상관성 분석에서의 오차 내지는 오류가 발생할 소지가 있기 때문이다. 공간적 자기상관성 분석 결과, 2013년의 전국 지자체에서 발생한 자연재해 피해액은 통계적으로 유의한 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 도출되었다. 따라서 공간회귀모형을 활용하여 공간적 자기상관성을 통제할 필요가 있었고, 공간회귀모형과 OLS회귀모형의 비교를 통하여 공간회귀모형 중 공간시차모형이 최적합 모형인 것을 확인하였다. 공간회귀모형의 추정 결과를 살펴보면, 주거지역 면적이 증가할수록 자연재해 피해액이 감소하는 것으로 추정되었다. 반면에 녹지지역 및 하천 면적은 증가할수록 자연재해 피해액을 증가시키는 것으로 추정되었고, 통제변수로 활용된 연 강수량과 강우강도도 자연재해 피해액의 증가 요인으로 추정되었다. 실증분석 결과를 토대로 향후 자연재해 피해액 저감을 위하여 피해액 증가 요인에 대한 적절한 정책의 수립과 시행이 필요하다고 사료된다.
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.
수중 음향 다중경로 채널에서 수중음향 통신 시스템의 성능은 채널의 시변적 경계면 상태 변동에 의해 영향을 받는다. 이러한 채널에서 시공간적 변동에 의해 송신 신호와 수신 신호의 위상과 주파수가 일치하지 않아 반송 주파수 옵셋이 발생되고 위상편이키잉 방식의 수중음향통신시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 수중 음향 통신 채널의 시 공간적 변동 채널에서 위상 코드를 적용한 반송 주파수 옵셋 보상 추정 기법의 성능을 평가하였다. 위상 코드는 주파수 옵셋을 추정하고 보상하기 위한 코드로 CAZAC를 적용하였으며, 실내 수조에서 성능을 평가하였다. QPSK 시스템에 위상코드를 적용한 결과는 적용하지 않은 경우보다 약 4-6배 비트오류율이 개선되었다.
한국내 물오리나무(Ainus hirsuta) 집단의 미소지리적 변이를 공간적 상관관계에 적용하였다. 분리된 등급간 대립유전자의 각 형태의 산출을 정규분포 편차 통계에서 임의분포를 하고 있는지를 검정하였다. 모든 경우에서 예상 값이 유의성을 가지는지 Moran의 I값으로 추정한 결과 120 경우 준 24 경우(20.0%)에서 유의성을 나타내었다. 이들 값 중에서 17 경우는 음의 값을 나타내었는데 이는 한국의 물오리집단이 10등급 간격에서 유사하지 않다는 점을 시사하였다. 그 한 원인으로는 화목(火木)을 위한 인간의 간섭을 추정할 수 있다. 열매를 맺는 가지나 줄기의 간헐적인 벌목에 의해 유전자 유동이 조장되었기 때문일 것이다. 한편, 그루터기나 밑둥으로부터 영양번식을 할 수 있는 능력 또한 유전적 구조를 어지럽히는 한 요인으로 작용한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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