• 대한지리학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.212-228
• /
• 2004

본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.

• 보건행정학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.50-61
• /
• 2020

Background: This study aims to analyze the effects of air pollutants, such as particular matter, to the number of outpatient visits for allergic rhinitis in eup, myeon, and dong administrative boundaries. Methods: Dependent variable was the number of outpatient visits for allergic rhinitis per 10,000 people by region. Independent variables were air pollutants such as PM₁₀, PM_2.5, SO₂, O₃, CO₂, NO₂, and temperature that estimated by using Kriging analysis in all eup, myeon, and dong boundaries. Panel analysis was applied for the analysis to prove the relation between outpatient visits and the concentration of air pollutants. Results: Analysis results showed that particular matter concentration varied by regions and season. Panel analysis showed that outpatient visits for allergic rhinitis had positive relationships with PM₁₀, PM_2.5, SO₂, O₃, and CO₂ in all panel models. Conclusion: Regional variation of particular matter concentration should be considered in establishing regional policies for allergic rhinitis.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.204-214
• /
• 2006

부산대도시의 공간구조와 그 문제들에 관심을 가진 많은 도시 학자들과 연구자들이 부산대도시 공간구조에 대한 관리의 필요성을 오랫동안 제기하였다. 그래서 본 연구의 목적은 1993년, 2001년의 기간 동안의 인구밀도, 고용밀도, 지가로 부산대도시의 공간구조의 동적인 변화를 알아보는 것이다. 본 연구의 중요한 결과들은 다음과 같다. 도심의 인구유출을 경험하는 동안, 주변부는 지속적으로 성장하였다. 중앙동은 인구 잠재성의 높은 접근성을 가졌다. 그러나 그 접근성은 1993년 이후 줄어들고 있다. 부전동은 2000년까지 인구가 증가하는 경향을 보이나 그 이후 년부터는 인구가 감소하였다. 그사이에 주변부는 높은 접근성으로 인구가 증가하였다. 그래서 부산의 공간구조가 다핵도시로 바뀌었다. 이 현상은 기존의 도심에서부터 자발적인 인구분산을 일으키게 되었다. 지가 변화에서는 부산 도시화의 분포패턴을 보여준다. 부산의 가장 높은 지가는 CBD에서 나타나며, 부산의 발전은 남북 띠를 따라 나아가면서, 서부산 지역에 영향을 주었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.15-22
• /
• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 대한지리학회지
• /
• 제48권6호
• /
• pp.978-993
• /
• 2013

공간회귀모형은 공간가중행렬을 통해 공간관계를 명시적으로 정량화한다는 점에서 타 모형과 뚜렷하게 구별되는 강점이 있는 동시에, 공간가중행렬 구성에 자의성이 개입된다는 약점을 가지고 있기도 하다. 본 연구에서는 공간가중행렬의 구성에 따라 모형 적합도가 어떻게 변화하는지 인천시를 사례로 실증적으로 검토하였다. 또한 인근지역 범위 설정에 따라 공간시차모형(spatial lag model) 또는 공간오차모형(spatial error model) 중 어떠한 모형이 보다 우수하게 나타는지 검토하였다. 분석 결과, 토지가격 추정에 있어 인근지역 범위를 좁게 파악하는 공간가중행렬을 구성할수록 모형 적합도가 전반적으로 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 공간적 이질성이 심한 지역은 공간오차모형의 적합도가 보다 우수한 것으로 파악되었다. 공간적 이질성이 심한 지역은 동질적 성격을 갖는 하부 인근지역으로 세분함으로써 그러한 이질성을 완화시킬 수 있었고, 그 결과 공간오차모형보다 공간시차모형의 적합도가 우수하게 나타날 수 있음을 밝혔다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제57권3호
• /
• pp.109-120
• /
• 2015

Spatial heterogeneous characteristics of solar radiation energy from Climate Change gives rise to energy imbalance in the general ecological system including water resources. This study is to estimate the $CO_2$ flux of South Korea using Terra MODIS image and to assess the reliability of MODIS data from the ground measured $CO_2$ flux by eddy covariance flux tower data at 3 locations (two at mixed forest area and one at rice paddy area). The MODIS Gross Primary Productivity (GPP) product (MOD17A2), 8-day composite at 1-km spatial resolution was adopted for the spatial $CO_2$ flux generation. The MOD17A2 data by noise like cloud and snow in a day were tried to fill by Inverse Distance Weighted (IDW) method from valid pixels and the damping effect of MOD17A2 data were corrected by Quality Control (QC) flag. The MODIS $CO_2$ flux was estimated as the sum of GPP and Re (ecosystem respiration) by Lloyd and Taylor method (1994). The determination coefficient ($R^2$) between MODIS $CO_2$ and flux tower $CO_2$ for 3 years (2011~2013) showed 0.55 and 0.60 in 2 mixed forests and 0.56 in rice paddy respectively. The $CO_2$ flux generally fluctuated showing minus values during summer rainy season (from July to August) and maintaining plus values for other periods. The MODIS $CO_2$ flux can be a useful information for extensive area, for example, as a reliable indicator on ecological circulation system.

• ALGAE
• /
• 제35권3호
• /
• pp.225-236
• /
• 2020

Gymnodinium smaydae is a newly described mixotrophic dinoflagellate that feeds on only Heterocapsa spp. and Scrippsiella acuminata among 19 tested algal prey. It is one of the fastest growing dinoflagellates when feeding, but does not grow well without prey. To investigate its spatial-temporal distributions in Korean waters, we quantified its abundance in water samples that were seasonally collected from 28 stations along the Korean Peninsula from April 2015 to October 2018, using quantitative real-time polymerase chain reactions. This dinoflagellate had a wide distribution, as reflected by the detection of G. smaydae cells at 23 of the sampling stations. However, this distribution had a strong seasonality; it was detected at 21 stations in the summer and only one station in winter. The abundance of G. smaydae was significantly and positively correlated with chlorophyll a concentration as well as with water temperature. However, there were no significant correlations between the abundance of G. smaydae and salinity, concentrations of nutrients, or dissolved oxygen concentration. During the study period, G. smaydae was present when water temperatures were 7.6-28.0℃, salinities were 9.6-34.1, concentrations of NO₃ were not detectable-106.0 μM, and concentrations of PO₄ were not detectable-3.4 μM. The highest abundance of G. smaydae was 18.5 cells mL^-1 in the coastal waters of Jinhae in July 2017 when the chlorophyll a concentration was 127 mg m^-3 and water temperature was 23.8℃. Therefore, the spatial-temporal distribution of G. smaydae in Korean coastal waters may be affected by chlorophyll a concentration and water temperature.

• 한국측량학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.517-523
• /
• 2019

PM₁₀ 농도는 시간 및 공간 의존성을 동시에 가지는 시공간 데이터이지만 현실적으로 연속적인 시공간 데이터를 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 위성영상과 대기질 및 기상 관측 센서 데이터를 복합적인 딥러닝 모델에 적용하여 시공간 해상도를 향상시키는 모델을 설계하였다. 설계된 딥러닝 모델은 기상, 토지 이용 등 PM₁₀ 농도에 영향을 줄 수 있는 인자를 이용하여 학습하였으며, 대기질 및 기상 관측 데이터만을 이용하여 15분 단위의 30m×30m의 공간해상도를 PM₁₀ 영상을 생성하였다.

• 농촌계획
• /
• 제15권3호
• /
• pp.33-45
• /
• 2009

This study tried to establish a tentative renewal guideline on spatial structure of the Hub-myun's center villages which would be positioned as sub-centers in the rural settlement hierarchy in Korea. Space Syntax Method was used to analyze the locational characteristics of community facilities in the center villages of 8 pilot project areas which were selected in the nationwide scale. The base-maps for spatial analysis works were prepared firstly from satellite pictures and adjusted through field check. Generally, connectivity and global integration values of center villages were calculated as higher than hinterland villages, which would mean better accessible spatial characteristics in the center villages. And a tentative renewal guideline was proposed for road route improvement and relocation of community facilities in the Hub-myun's center villages.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.277-288
• /
• 2017

Previous studies of health effects of $PM_{2.5}$ performed spatial monitoring campaigns to assess spatial variability of $PM_{2.5}$ across people's residences. Highly reliable portable and cost-effective samplers will be useful for such campaigns. This study aimed to investigate applicability of the Deployable Particulate Impact Sampler(DPIS), one of the compact impact samplers, to spatial monitoring campaigns of $PM_{2.5}$ in Seoul, Korea. The investigation focused on the consistency of $PM_{2.5}$ concentrations measured by DPISs compared to those by the Low-volume Cyclone sampler (LCS). LCS has operated at a fixed site in the Seoul National University Yeongeon campus, Seoul, Korea since 2003 and provided qualified $PM_{2.5}$ data. $PM_{2.5}$ sampling of DPISs was carried out at the same site from November 17, 2015 through February 3, 2016. $PM_{2.5}$ concentrations were quantified by the gravimetric method. Using a duplicated DPIS, we confirmed the reliability of DPIS by computing relative precision and mean square error-based R squared value ($R^2$). Relative precision was one minus the difference of measurements between two samplers relative to the sum. For accuracy, we compared $PM_{2.5}$ concentrations from four DPISs (DPIS_Tg, DPIS_To, DPIS_Qg, and DPIS_Qo) to those of LCS. Four samplers included two types of collection filters(Teflon, T; quartz, Q) and impaction discs(glass fiber filter, g; pre-oiled porous plastic disc, o). We assessed accuracy using accuracy value which is one minus the difference between DPIS and LCS $PM_{2.5}$ relative to LCS $PM_{2.5}$ in addition to $R^2$. DPIS showed high reliability (average precision=97.28%, $R^2=0.98$). Accuracy was generally high for all DPISs (average accuracy=83.78~88.88%, $R^2=0.89{\sim}0.93$) except for DPIS_Qg (77.35~78.35%, 0.82~0.84). Our results of high accuracy of DPIS compared to LCS suggested that DPIS will help the assessment of people's individual exposure to $PM_{2.5}$ in extensive spatial monitoring campaigns.