• 한국지리정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.57-66
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• 2001

본 연구에서는 도시표면온도를 추출하기 위하여 다시기 Landsat TM band 6 영상을 이용하여 과학기술부의 4가지 모델 즉 two-point linear model, linear regression model, quadratic regression model, cubic regression model에 대하여 각각 공간분석을 실시하였으며 그 결과를 AWS(automatic weather station) 관측자료와 상관 및 회귀분석 함과 동시에 GIS 공간분석 기법을 이용하여 도시 표면온도의 공간적 분포특성을 규명하였다. Landsat TM band 6으로부터 추출된 표면온도를 기초로 하여 토지피복별 표면온도 분포를 분석한 결과 도시 및 나지 지역이 가장 높은 온도분포대를 형성하고 있었으며, 표면온도와 NDVI간의 상관분석결과 평균 -0.85 정도의 음의 상관성을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 향후 기상환경 특성을 고려한 도시계획수립에 있어 중요한 인자로 작용할 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.145-153
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• 2015

This study aims to accurately estimate population distribution more specifically than administrative unites using a RK (Regression-Kriging) model. The RK model is the areal interpolation technique that involves linear regression and the Kriging model. In order to estimate a population’s distribution using a sample region, four different models were used, namely; a regression model, RK model, OK (Ordinary Kriging) model and CK (Co-Kriging) model. The results were then compared with each other. Evaluation of the accuracy and validity of evaluation analysis results were the basis RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error), G statistic and correlation coefficient (ρ). In the sample regions, every statistic value of the RK model showed better results than other models. The results of this comparative study will be useful to estimate a population distribution of the metropolitan areas with high population density

• ETRI Journal
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• 제43권6호
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• pp.1058-1080
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• 2021

Crime is not a completely random event but rather shows a pattern in space and time. Capturing the dynamic nature of crime patterns is a challenging task. Crime prediction models that rely only on neighborhood influence and demographic features might not be able to capture the dynamics of crime patterns, as demographic data collection does not occur frequently and is static. This work proposes a novel approach for crime count and hotspot prediction to capture the dynamic nature of crime patterns using taxi data along with historical crime and demographic data. The proposed approach predicts crime events in spatial units and classifies each of them into a hotspot category based on the number of crime events. Four models are proposed, which consider different covariates to select a set of independent variables. The experimental results show that the proposed combined subset model (CSM), in which static and dynamic aspects of crime are combined by employing the taxi dataset, is more accurate than the other models presented in this study.

• 한국지형학회지
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• 제26권2호
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• pp.1-14
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• 2019

This study analyzed the relativity between block stream and talus distributions by employing a likelihood ratio approach. Possible distribution sites for each debris slope landform were extracted by applying a spatial integration model, in which we combined fuzzy set model, Bayesian predictive model, and logistic regression model. Moreover, to verify model performance, a success rate curve was prepared by cross-validation. The results showed that elevation, slope, curvature, topographic wetness index, geology, soil drainage, and soil depth were closely related to the debris slope landform sites. In addition, all spatial integration models displayed an accuracy of over 90%. The accuracy of the distribution potential area map of the block stream was highest in the logistic regression model (93.79%). Eventually, the accuracy of the distribution potential area map of the talus was also highest in the logistic regression model (97.02%). We expect that the present results will provide essential data and propose methodologies to improve the performance of efficient and systematic micro-landform studies. Moreover, our research will potentially help to enhance field research and topographic resource management.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.74-99
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• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권2호
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• pp.402-419
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• 2014

본 연구의 목적은 우리나라 노동시장의 구조 변화에 따라 급속히 성장한 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 공간적 분포 특성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 사교육의 대표적 기관인 사설학원의 수강생 중 성인을 대상으로 직업별(대학생, 직업인, 무직), 학력수준별(초졸, 중 고졸, 대졸)로 범주를 세분화하여 각 범주의 카테고리에 속하는 성인 학원수강생의 분포 특징을 분석하였다. 또한 이들의 지역별 분포 패턴에서 나타나는 공간적 함의를 파악하고자 Moran's I 값을 통해 공간적 자기상관성을 판별하였고, $G^*$통계량을 통한 핫스팟(Hot spot) 분석을 실시하여 공간적 군집 여부를 확인하였다. 아울러 학원유형별 성인 학원수강생의 분포와 인구 및 사회 경제적 설명변수와의 관계 도출을 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 본 연구는 다양한 노동통계, 교육통계 지표를 제시함으로써 노동시장의 구조 변화와 성인을 대상으로 하는 사교육 시장의 관계에 대한 이해를 도모하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.512-527
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• 2013

본 연구는 현대 생활환경의 필수 인프라인 금융산업의 공간적 분포에 대하여 연구하였다. 특히 금융기관의 성격에 따른 분포 차이를 확인하기 위하여 제도권 금융기관인 은행과 비 제도권 금융기관인 대부업체의 공간적 분포양상을 분석하였다. 먼저 커널밀도를 통하여 각 금융기관 분포의 집중도를 분석하고 분포양상을 비교분석하였다. 또한 공간적 자기상관분석을 통하여 은행과 대부업의 군집패턴의 차이를 확인하였다. 이와 더불어 각 금융기관의 분포에 영향을 미치는 지역의 사회 경제적 요인과의 관계를 파악하기 위하여 다중회귀모형을 구축하였다. 이러한 공간적 분포분석 결과를 바탕으로 수도권 지역의 금융소외문제를 검토하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권5호
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• pp.431-437
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• 2005

화물발생 예측을 위해 주로 이용된 방법은 교통존을 중심으로 한 공간단위의 접근기법이다. 또한 연구사례에 따라 물동량 전수화 방법에 차이가 있고 모형에 포함된 변수가 다른 경우가 많아 일관된 화물발생 예측에 어려움이 있다. 본 연구에서 시도한 물동량 단위 예측기법은 개별 사업체를 대상으로 유출${\cdot}$입하는 화물 물동량과 종업원수, 매출액, 연면적, 부지면적 등 사업체의 특성을 이용하여 사업체 단위로 화물발생을 예측하는 것으로 공간단위 접근기법보다 간편하고 다른 지역에 적용이 가능한 장점이 있다. 연구의 대상은 수도권에 소재한 사업체이며 매출액을 설명변수로 선정하여 회귀식을 추정하고 모형의 적합성을 검증하였다. 회귀모형의 형태는 지수형으로 매출액이 증가함에 따라 화물발생의 규모도 커지는 특징을 갖는다. 본 연구는 교통 존 단위가 아닌 사업체 단위로 화물발생을 예측하는 보다 미시적인 연구방법을 개발함에 의의가 있다.

• Spatial Information Research
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• 제20권4호
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• pp.1-16
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• 2012

도시열섬 현상은 도심지의 가장 큰 환경문제로 대두되고 있으며, 이는 온도상승, 대기오염, 에너지 수요에 영향을 준다. 이러한 열섬현상에 대하여 많은 건물과 복잡한 공간적/입체적 패턴을 가진 지역의 경우에는 3차원 분석이 전적으로 수행되어야 한다. 본 연구는 2차원자료와 3차원 공간자료를 이용하여 도시열섬 인자를 파악함에 있다. 또한 공간 통계기법을 이용하여 열섬인자들의 공간적 영향력을 추출한다. 따라서, 도시온도의 예측, 3차원 모델의 생성, 도시인자의 추출, 일반회귀모형과 공간회귀모형의 구축을 통하여 본 연구를 수행한다. 결과적으로 3차원 도시인자와 인접한 공간영향력들이 도시열섬 현상에 미치는 효과는 크다는 것을 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 도시온도 저감을 위한 정책수립에 방향을 효과적으로 제시할 수 있을 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제14권3호
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• pp.377-393
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• 2011

본 연구의 목적은 우리나라 농업공간에 나타나는 변화의 공간적 특징을 파악하는 것이다. 특히 세계화에 따라 가속되는 농산물 시장개방과 함께 안전한 먹거리와 지속가능성에 대한 수요 증가에 따라 부상하고 있는 친환경농업의 공간적 확산 양상과 그 지리적 특징을 분석한다. 이를 위하여 우리나라 농가와 친환경 농가의 공간적 분포 양상에 나타나는 변화를 분석하고, 특히 친환경농가의 공간적 특성을 파악하기 위하여 입지계수(LQ: Location Quotient)와 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 분석을 적용하였다. 분석결과 2000년의 경우 우리나라의 친환경농업의 주요 집적지가 수도권과 충청권을 중심으로 분포하여 매우 불균등하게 나타났으나 2005년에는 전라권과 경상권 지역으로 확산되면서 특정지역의 공간집중이 비교적 완화되었다. 다중회귀분석을 이용하여 친환경농가 분포에 작용하는 지리적 변수들과의 관계를 분석한 결과 우리나라의 2005년 현재 친환경농업 분포는 농가 경영자의 연령, 농업관련 사업 경영농가, 농가의 정보화, 농가 경영자 교육수준 등에 영향을 받는 것으로 나타난다.