• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.15 no.1
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• pp.83-94
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• 2004

In this study we analyze categorical data by means of spatial statistics and echelon analysis. To do this, we first determine the hierarchical structure of a given contingency table by using echelon dendrogram then, we detect candidates of hotspots given as the top echelon in the dendrogram. Next, we evaluate spatial scan statistics for the zones of significantly high or low rates based on the likelihood ratio. Finally, we detect hotspots of any size and shape based on spatial scan statistics.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.17 no.4
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• pp.1181-1190
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• 2006

Statistical analyses for spatial data are important features for various types of fields. Spatial data are taken at specific locations or within specific regions and their relative positions are recorded. Lattice data are synoptic observation covering an entire spatial region, like cancer rates corresponding to each county in a state. Until now, the echelon analysis has been applied only to univariate spatial data. As a result, it is impossible to detect the hotspots on the multivariate spatial data In this paper, we expand the spatial data to time series structure. And then we analyze them on the time space and detect the hotspots. Echelon dendrogram has been made by piling up each multivariate spatial data to bring time spatial data. We perform the structural analysis of temporal spatial data.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.1-6
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• 2003

인공위성을 이용한 원격탐사가 일반화되어 있는 선진국의 경우 인공위성의 관측자료를 이용한 여러 가지 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 국제적 경향은 결과적으로 원격탐사정보와 지리정보시스템 기술의 가져오게 되는 계기가 되었다. 이로 인해 환경조사 및 자원탐사, 홍수, 가뭄, 쓰레기 처리, 농업 식량예측, 사막화 해양오염 등 여러 가지 응용 분야에 유용하게 사용되고 있다. 에쉬론 해석법(Myers et. al., 1997)은 이러한 원격탐사에 의해 얻은 각종 공간 데이터 해석을 위해 개발된 것으로, 공간데이터의 위상적 구조를 계통적이고 객관적으로 발견하기 위한 해석법이다. 본 연구에서는 한국의 시${\cdot}$도별 인구 데이터에 본 해석법을 적용해 본다.