• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.173-183
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• 2017

본 연구는 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료를 활용하여 아파트 매매가격에 영향을 미치는 요인을 시계열적 흐름과 공간적 변화를 반영한 지리시간가중 회귀모형 (geographical temporal weighted regression; GTWR)모형을 적용하여 분석하였다. 기존 연구에서 활용되었던 일반적인 접근방법인 최소제곱 (ordinary least square; OLS) 회귀모형과 공간 데이터를 분석하기 위한 공간계량 모델 중 가장 많이 활용되고 있는 지리가중 회귀모형 (geographically weighted regression;GWR)과 달리 GTWR은 주택가격 특성을 고려함에 있어서 시간과 공간을 함께 고려함으로써 보다 정밀한 평가모형이 될 것으로 기대되었다. 본 연구에 사용된 주택가격결정 설명 요인들 중에서 건축연도 및 전용면적이 주택가격을 결정하는데 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택가격이 시간적 공간적 특성 모두에 의하여 유의적으로 설명되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.73-81
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• 2013

식생의 분포와 지형 태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR 은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형 태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형 태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권3호
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• pp.1-19
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• 2009

본 연구는 조사연구의 과정에서 활용 가능한 공간분석의 유용성을 지리정보시스템(GIS)과 공간적 이질성을 고려하는 지리적 가중 회귀분석(GWR)을 통해 탐색한다. 많은 사회현상은 공간적 차원을 포함하고 있으며, GIS, GPS 단말장치, 온라인 위치기반 서비스의 발달로 위치정보의 수집과 활용이 용이해짐에 따라 조사연구의 과정에서 공간정보를 활용하는 분석이 이전보다 훨씬 더 용이해지고 있다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석은 공간적 의존성을 분석하지 못한다. GWR 분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법으로서, 공간적으로 근접한 사례들은 유사성을 가진다는 가정에 따라 지리적 가중함수를 활용한다. A 기초자치단체 주민들을 대상으로 한 조사연구 자료를 공간정보와 결합시킨 후 간단한 행정만족도 모형을 추정해 본 결과, 지리적 가중 회귀분석은 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시키는 것으로 나타났다. GWR 결과를 GIS와 결합시켜 독립변수 효과의 공간적 변이를 시각화시켜 봄으로써, 변수들의 효과와 관계를 더 자세하고 풍부하게 이해할 수 있다. 나아가서 이 기법은 특정 변수의 효과가 예외적으로 낮거나 높은 지역을 더 쉽게 밝혀냄으로써 정책방안을 모색하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.

• 보건행정학회지
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• 제30권1호
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• pp.26-36
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• 2020

Background: The purpose of this study was to analyze the relationship between the regional characteristics and the age-adjusted cardio-cerebrovascular disease mortality rates (SCDMR) in 229 si·gun·gu administrative regions. Methods: SCDMR of man and woman was used as a dependent variable using the statistical data of death cause in 2017. As a representative index of regional characteristics, health behavior factors, socio-demographic and economic factors, physical environment factors, and health care factors were selected as independent variables. Ordinary least square (OLS) regression and geographically weighted regression (GWR) were performed to identify their relationship. Results: OLS analysis showed significant factors affecting the mortality rates of cardio-cerebrovascular disease as follows: high-risk drinking rates, the ratio of elderly living alone, financial independence, and walking practice rates. GWR analysis showed that the regression coefficients were varied by regions and the influence directions of the independent variables on the dependent variable were mixed. GWR showed higher adjusted R² and Akaike information criterion values than those of OLS. Conclusion: If there is a spatial heterogeneity problem as Korea, it is appropriate to use the GWR model to estimate the influence of regional characteristics. Therefore, results using the GWR model suggest that it needs to establish customized health policies and projects for each region considering the socio-economic characteristics of each region.

• 한국안전학회지
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• 제37권4호
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• pp.80-91
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• 2022

The purpose of this study is to contribute to strengthening the response of local governments to the emergence of new infectious diseases by identifying the urban characteristics affecting their spread. To this end, the urban characteristics influencing the spread of infectious diseases were identified from previous studies. Moreover, the variations in the impact of urban characteristics that affected the number of confirmed COVID-19 patients was spatially analyzed using geographically weighted regression (GWR). The analysis indicated that the explanatory power of the GWR was approximately 12.4% higher than that of the ordinary least squares method. Moreover, the explanatory power of the model in the northern regions, such as Seoul, Gyeonggi, and Gangwon, was particularly high, indicating that the urban characteristics affecting the spread of COVID-19 vary by region. The results of this study can be used as a basis for suggesting the formulation of customized policies reflecting the characteristics of each local government rather than a uniform spread reduction policy.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.35-46
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• 2014

공간 분석 연구를 위해 사용되는 대부분의 통계 자료는 행정구역 단위로 구축되어 있어 보다 세밀한 분석을 위해서는 에어리얼 인터폴레이션이 필요하다. 본 연구의 주된 목적은 전체 인구가 아니라 하위 인구집단에 초점을 두어 에어리얼 인터폴레이션을 실행하기 위한 방법들을 비교 검토하는 것이다. 서울의 2010년 센서스 데이터를 이용해 행정동 단위의 고령인구와 일인가구를 사례로 고해상도의 공간 단위로 인터폴레이션 한 후 경험 데이터와 비교함으로써 서로 다른 방법들의 적용 가능성을 평가하였다. 그 결과 전체 집단과 하위 집단 간에, 그리고 하위 집단 간에도 우수한 실행방법이 다소 간의 차이를 나타내었다. 총인구와 총가구는 건물용도 및 GWR(geographically weighted regression)을 이용한 방법이, 고령인구는 건물용도 및 OLS 회귀분석을 이용한 방법이, 일인가구는 토지용도 및 OLS를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 이상의 결과를 토대로 대표적인 사회적 약자인 서울의 일인고령가구에 대한 분포를 고해상도의 공간 단위로 재현하였으며, 이러한 접근은 관련 도시 정책의 실행에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 보건행정학회지
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• 제26권1호
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• pp.30-38
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• 2016

Background: This study purposed to analyze the relationship between spatial distribution of Diabetes prevalence rates and regional variables. Methods: The unit of analysis was administrative districts of city gun gu. Dependent variable was the age- and sex- adjusted diabetes prevalence rates and regional variables were selected to represent three aspects: demographic and socioeconomic factor, health and medical factor, and physical environment factor. Along with the traditional ordinary least square (OLS) regression analysis, geographically weighted regression (GWR) was applied for the spatial analysis. Results: Analysis results showed that age- and sex-adjusted diabetes prevalence rates were varied depending on regions. OLS regression showed that diabetes prevalence rates had significant relationships with percent of population over age 65 and financial independence rate. In GWR, the effects of regional variables were not consistent. These results provide information to health policy makers. Conclusion: Regional characteristics should be considered in allocating health resources and developing health related programs for the regional disease management.

• 도시과학
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• 제9권1호
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• pp.41-49
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• 2020

This study analyzed the factors affecting economic growth using multiple regression model and Geographically Weighted Regression in consideration of population, industry and employment, housing and political characteristics on economic growth by region. The analysis results are summarized as follows. First, the total employment growth rate, manufacturing employment growth rate, local election turnout and the level of party consensus between the central and local governments are having a positive impact on regional economic growth. Second, according to the GWR analysis, the population has a positive impact on economic growth in the southern region of Korea, and the increase in the total number of employees has a positive impact on the southern region of Gyeonggi Province, Gangwon Province, North Chungcheong Province and North Gyeongsang Province. Finally, the voter turnout of urbanites is positively affecting economic growth in South Chungcheong Province, Gangwon Province and the southern coast, while North Jeolla and South Jeolla provinces have a positive impact on economic growth as the parties of the central and local governments are equal. The results of this study may suggest the role of local government for regional economic development.

• 대한간호학회지
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• 제53권4호
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• pp.426-438
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• 2023

Purpose: Walking practice is a representative indicator of the level of physical activity of local residents. Although the world health organization addressed reduction in prevalence of insufficient physical activity as a global target, the rate of walking practice in Korea has not improved and there are large regional disparities. Therefore, this study aimed to explore the spatial variations of walking practice and its associated factors in Korea. Methods: A secondary analysis was conducted using Community Health Outcome and Health Determinants Database 1.3 from Korea Centers for Disease Control and Prevention. A total of 229 districts was included in the analysis. We compared the ordinary least squares (OLS) and the geographically weighted regression (GWR) to explore the associated factors of walking practice. MGWR 2.2.1 software was used to explore the spatial distribution of walking practice and modeling the GWR. Results: Walking practice had spatial variations across the country. The results showed that the GWR model had better accommodation of spatial autocorrelation than the OLS model. The GWR results indicated that different predictors of walking practice across regions of Korea. Conclusion: The findings of this study may provide insight to nursing researchers, health professionals, and policy makers in planning health programs to promote walking practices in their respective communities.

• 품질경영학회지
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• 제44권3호
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• pp.677-688
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• 2016

Purpose: In this study, we examine the effects of circulatory diseases mortality in South Korea 2005-2013 using the air pollution index, Methods: We cluster the region of high risk mortality by SaTScan$^{TM}$9.3.1 and compare this result with the regional distribution of air pollution. We use the Geographically Weighted Regression (GWR) to consider the spatial heterogeneity of data collected by administrative district in order to estimate the model. As GWR is spatial analysis techniques utilizing the spatial information, regression model estimated for each region on the assumption that regression coefficients are different by region. Results: As a result of estimating model of the collected air pollution index, circulatory diseases mortality data combined with the spatial information, GWR was found to solve the problem of spatial autocorrelation and increase the fit of the model than OLS regression model. Conclusion: GWR is used to select the air pollution affecting the disease each year, the K-means cluster analysis discover the characteristics of the distribution of air pollution by region.