• 한국산림과학회지
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• 제99권3호
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• pp.259-266
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• 2010

우리나라에서 산불 발생 공간분포는 인간 활동과 큰 관련성이 있기 때문에, 지역별 군집형태의 강한 공간의존성을 갖는다. 본 연구에서는 공간의존성의 개념에 입각하여 점자료 분석법을 통한 산불발생의 공간분포패턴을 분석하였다. Ripley의 K 함수를 이용하여 산불 발생 원인별 공간분포 형태를 파악하였으며, Kernel 함수를 통해 산불발생의 공간적 집중도를 분석하였다. 그 결과 정도는 상이하지만 모든 원인의 산불이 임의(random) 분포가 아닌 군집화(clustered)되어 발생하는 특징이 있는 것으로 나타났다. 또한, 산불 발생의 군집성을 원인별로 크게 두 집단으로 나눌 수 있었다. 첫째는 전국적 발생 패턴을 가지는 원인으로 입산자 실화, 논밭두렁 소각과 같은 활동과 관련된 것이고 또 다른 하나는 국지적 군집성을 가지는 원인으로 담뱃불이나 어린이 불장난, 방화이다. 그 군집성의 범위는 30 km내외로 나타났으며, 그 범위 밖에서는 임의 분포하고 있었다. Kernel 함수에 의한 원인별 집중도 분석에서는 강한 군집도를 나타냈던 3가지 원인(담뱃불, 어린이 불장난, 방화)의 경우 대부분 인구밀도가 높은 수도권을 중심으로 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제31권12호
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• pp.999-1012
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• 2022

To investigate the reason for the spatial difference in PM_2.5 (Particulate Matter, < 2.5 ㎛) concentration despite a similar synoptic pattern, a synoptic analysis was performed. The data used for this study were the daily average PM_2.5 concentration and meteorological data observed from 2016 to 2020 in Busan and Seoul metropolitan areas. Synoptic pressure patterns associated with high PM_2.5 concentration episodes (greater than 35 ㎍/m³) were analyzed using K-means cluster analysis, based on the 900 hPa geopotential height of NCEP (National Centers for Environmental Prediction) FNL (Final analysis) data. The analysis identified three sub-groups related to high concentrations occurring only in Busan and Seoul metropolitan areas. Although the synoptic patterns of high PM_2.5 concentration episodes that occur independently in Busan and Seoul metropolitan areas were similar, there was a difference in the intensity of pressure gradient and its direction, which tends to be an important factor determining the movement time of pollutants. The spatial difference in PM_2.5 concentration in the Korean Peninsula is due to the difference and direction of the atmospheric pressure gradient that develops from southwest to northeast direction.

• 한국경제지리학회지
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• 제8권2호
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• pp.195-215
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• 2005

본 연구는 지식집약적 사업서비스업이 지역경졔의 성장견인차로 급부상하고 있는 상황 속에서 대도시 서울의 사업 서비스업클러스터가 나타내는 공간적 특성을 밝히기 위해 수행되었다. 이를 위한 연구의 분석적 차원은 크게 사업서비스업 클러스터의 공간적 집적과 기업간 연계라는 두 차원으로 설정되었다. 분석결과, 산업의 입지패턴과 요인분석을 통해 선진국의 대도시 경제에서 일반적으로 관찰되었던 대도시 입지지향성이 이 산업이 가지는 일차적인 공간적 특성으로 관찰되었다. 특히 집적도 지수와 보완적으로 활용된 집적밀도 지수(IAD) 클러스터 매핑 결과에서는 도심권과 서울 남동권에 집적이 두드러졌으며, 지난 10년간의 추세에서는 90년대 초반 중구 주도의 3극 체제에서 90년대 중후반 수평적인 3극 체제를 거쳐, 현재는 강남구 서초구 주도의 3극 체제로 점진적인 이행이 관찰되었다. 기업간 연계에 있어서는 산업적 연계에 있어서는 외향적 구조를 보이고 있는 반면, 공간적 네트워크에 있어서는 내향적 구조를 지니고 있었다. 즉 공간상에서의 연계가 다소 단절된 양상을 보이고 있으며, 국제적 네트워크 또한 미흡한 양상을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 향후 사업서비스업클러스터 관련 정책에 있어서 본 산업이 갖는 내생적 특성을 간과한 인위적 클러스터 조성 및 육성에 대한 신중한 접근을 요구할 뿐만 아니라, 클러스터 정책의 가장 핵심적 명제가 기업간 네트워크의 폐쇄성과 내향성을 극복한 보다 국제적이며 개방적인 구조로의 클러스터의 질적 향상이어야 함을 시사하고 있다.

• 대한지리학회지
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• 제48권5호
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• pp.768-785
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• 2013

행정구역과 같은 공간 단위로 합산된 카운트 데이터는 지리학 연구에 있어 가장 기본적인 데이터이다. 카운트 데이터를 대상으로 하는 공간 군집 분석 연구가 지속적으로 수행되어 왔으나 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였을 뿐만 아니라 여러 분야에서 산발적으로 이루어지면서 그 흐름은 물론 주요한 성과와 과제를 제대로 파악하기가 어려운 실정이다. 이 연구에서는 최근 20여 년 동안 이루어진 카운트 데이터 기반의 공간 군집분석 연구를 대상으로 동향과 방법론적 특성을 살펴본 후 이슈와 과제를 검토함으로써 지리학 연구에 시사하는 바를 파악하고자 한다. 지리학은 물론 보건이나 범죄 등의 영역에서 다양한 방법들이 사용되고 있는데, 이들은 그 목적이나 방법론적 특성이 비교적 뚜렷이 구분될 뿐만 아니라 통계학적 신뢰성과 관련된 이슈 또한 존재한다. 따라서 분석의 실행시 방법론에 대한 면밀한 검토가 필요하며, 향후 방법론과 관련된 실증 연구 및 분석 도구의 개발이 요구된다.

• 한국물환경학회지
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• 제37권6호
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• pp.520-530
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• 2021

Multivariate statistical analysis and an environmental hydrological model were applied for investigating the causes of water pollution and providing best management practices for water quality improvement in urban and agricultural watersheds. Principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA) for water quality time series data show that chemical oxygen demand (COD), total organic carbon (TOC), suspended solids (SS) and total phosphorus (T-P) are classified as non-point source pollutants that are highly correlated with river discharge. Total nitrogen (T-N), which has no correlation with river discharge and inverse relationship with water temperature, behaves like a point source with slow and consistent release. Biochemical oxygen demand (BOD) shows intermediate characteristics between point and non-point source pollutants. The results of the PCA and CA for the spatial water quality data indicate that the cluster 1 of the watersheds was characterized as upstream watersheds with good water quality and high proportion of forest. The cluster 3 shows however indicates the most polluted watersheds with substantial discharge of BOD and nutrients from urban sewage, agricultural and industrial activities. The cluster 2 shows intermediate characteristics between the clusters 1 and 3. The results of hydrological simulation program-Fortran (HSPF) model simulation indicated that the seasonal patterns of BOD, T-N and T-P are affected substantially by agricultural and livestock farming activities, untreated wastewater, and environmental flow. The spatial analysis on the model results indicates that the highly-populated watersheds are the prior contributors to the water quality degradation of the river.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.367-374
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• 2010

As an alternative to the k-means clustering the k-spatial medians clustering has many good points because of advantages of spatial median. However, it has not been used a lot since it needs heavy computation. If the number of objects and the number of variables are large the computation time problem is getting serious. In this study we propose fast algorithm for the k-spatial medians clustering. Practical applicability of the algorithm is shown with some numerical studies.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권1호
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• pp.41-55
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• 2022

Social interest in the fine particulate matter has increased significantly since the 2010s, and various efforts have been made to reduce it through environmental plans and policies. To support such environmental planning, in this study, spatial cluster characteristics of fine particulate matter (PM2.5) concentrations were analyzed in the metropolitan area to identify high-risk areas spatially, and the correlation with local environmental characteristics was also confirmed. The PM2.5 concentration for the recent 5 years (2016-2020) was targeted, and representative spatial statistical methods Getis-Ord Gi^* and Local Moran's I were applied. As a result of the analysis, the cluster form was different in Getis-Ord Gi^* and Local Moran's I, but they show high similarity in direction, therefore complementary results could be obtained. In the high concentration period, the hotspot concentration of the Getis-Ord Gi* method increased, but in Local Moran's I, the HH region, the high concentration cluster, showed a decreasing trend. Hotspots of the Getis-Ord Gi^* technique were prominent in the Pyeongtaek-Hwaseong and Yeoju-Icheon regions, and the HH cluster of Local Moran's I was located in the southwest, and the LL cluster was located in the northeast. As in the case of the metropolitan area, in the results of Seoul, there was a phenomenon of division between the northeast and southwest regions. The PM2.5 concentration showed a high correlation with the elevation, vegetation greenness and the industrial area ratio. During the high concentration period, the relation with vegetation greenness increased, and the elevation and industrial area ratio increased in the case of the annual average. This suggests that the function of vegetation can be maximized at a high concentration period, and the influence of topography and industrial areas is large on average. This characteristic was also confirmed in the basic statistics for each major cluster. The spatial clustering characteristics of PM2.5 can be considered in the national land and environmental plan at the metropolitan level. In particular, it will be effective to utilize the clustering characteristics based on the annual average concentration, which contributes to domestic emissions.

• 한국측량학회지
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• 제29권5호
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• pp.479-485
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• 2011

GIS기법을 이용하여 공간데이터간의 융합을 통한 지역적 장수인구의 분포와 영향요인을 밝혀내는 연구사례가 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 연구들은 분석의 공간단위로써 센서스 행정구역을 채택한다. 그러나 센서스 구역 안에서도 공간적 특징의 다양성이 존재하기 때문에 장수현상을 충분히 설명한다고 할 수 없다. 따라서 장수라는 현상을 현실적으로 반영하는 공간단위에 대한 연구가 필요하다. 대시매트릭 기법은 다양한 공간정보를 이용하여 센서스 행정경계 보다 현실적인 공간단위의 재구성이 가능하게 해준다. 또한 이를 응용하여 소지역의 통계량 추정이 가능하다. 본 연구에서는 벡터기반 건물 데이터를 기반으로 대시매트릭 매핑기법을 응용하여 소지역 노인인구 수를 통계적으로 유의한 수준 안에서 재구성 하였다. 또한 클러스터 분석을 통해 센서스 행정경계안에 존재하는 국지적인 공간 영향관계의 변이를 확인 하였다. 본 연구를 통해 국지적 수준의 장수연구에 대한 필요성과 대시매트릭 기법의 응용이 유효한 방법론임을 제시하였다고 판단된다.

• Human Ecology Research
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• 제61권2호
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• pp.233-245
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• 2023

The aim of this study was to identify community-level childcare infrastructure for infants and toddlers and to use the data to categorize community types using K-Means cluster analysis with spatial constraints. Seven indicators of childcare resource supply were used for the purpose of categorization and the results revealed six types of community cluster. Communities in the Type 1 cluster provided sufficient parks, libraries, and kindergartens, but lacked pediatric facilities and private education institutions. This cluster comprised small cities and rural areas in Gangwon-do, Gyeongsangbuk-do, Chungcheongbuk-do, and Jeollabuk-do. The Type 2 cluster had numerous pediatric facilities and childcare centers, but lacked other childcare infrastructure. This comprised small and medium-sized cities in Gyeonggi-do, some areas in Chungcheongnam-do, Chungcheongbuk-do, and Gangwon-do bordering Gyeonggi-do. The Type 3 cluster comprised Busan, Daegu, and Gyeongsangnam-do, but had insufficient childcare infrastructure as a whole. Type 4 had the largest number of childcare centers, libraries, and private education institutions and comprised Jeollabuk-do, areas near Gwangju, and Jeju-do. Type 5, consisting of Seoul, Incheon and the southern part of Gyeonggi-do had many pediatric facilities and certified childcare centers, but lacked other childcare infrastructure. Type 6, being the rural areas and islands in Jeollanam-do, had sufficient kindergartens, but other infrastructure was insufficient. These results are expected to provide local government with policy implications in terms of relieving the childcare burden on residents with infants and toddlers.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권2호
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• pp.247-260
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• 2000

This paper is concerned with a modification of the k-spatial medians clustering. To find a suitable number of clusters, the number k of clusters is incorporated into the k-spatial medians clustering criterion through a weight function. Proposed method for the choice of the weight function offers a reasonable number of clusters. Some theoretical properties of the method are investigated along with some examples.