• 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.

• Spatial Information Research
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• 제20권1호
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• pp.81-90
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• 2012

지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권1호
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• pp.73-85
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• 2001

The spatial population existing in a plane ares, such as an animal or aerial population, have certain relationships among regions which are located within a fixed distance from one selected region. We consider with the adaptive searching estimation in spatial sampling for a spatial population. The adaptive searching estimation depends on values of sample points during the survey and on the nature of the surfaces under investigation. In this paper we study the estimation by the adaptive searching in a spatial sampling for the purpose of estimating the area possessing a particular characteristic in a spatial population. From the viewpoint of adaptive searching, we empirically compare systematic sampling with stratified sampling in spatial sampling through the simulation data.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.353-360
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• 2015

공간적으로 관측되는 연속형 자료를 분석하는 모형으로 공간적 상관관계를 고려한 다양한 정규모형이 지난 수십 년간 제안되었다. 그 중에서 공간효과를 랜덤효과로 모형화하는 공간선형모형(Spatial Linear Mixed Model; SLMM)이 가장 널리 활용되는 모형 중 하나일 것이다. 연결함수(link function)을 사용하면 SLMM을 비정규 데이터도 적용할 수 있는 일반화된 공간선형모형(Spatial Generalized Linear Mixed Model; SGLMM)으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 논문에서는 가장 널리 활용되는 SGLMM을 알아보고 실제 데이터 적용사례를 R 패키지를 활용하여 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권4호
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• pp.457-468
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• 1999

Autologistic lattice process is used to model binary spatial data. A conditional probability is derived for the incomplete data where the lattice consists of partially yet systematically observed sites. This result, which is interesting in its own right, is in turn applied to area prediction in the plane.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권2호
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• pp.231-245
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• 2000

This paper considers a linear regression model with space and time data in where the disturbances follow spatially correlated error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error component model with spatial autocorrelation. Further, we derive two diagnostic test statistics for the assessment of model specification due to spatial dependence and random effects as an application of the Lagrange Multiplier principle.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.229-244
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• 2007

국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 보조 자료가 충분히 있는 경우 모형기반 추정법을 사용하는 것이 일반적이며 이 중에서 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian: HB) 추정법이 가장 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 보조 자료가 충분하지 않은 경우에는 모형 기반 추정법의 사용은 제한적이다. 최근 충분한 보조 자료가 없는 경우 공간 정보를 보조 자료로 사용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 공간통계량과 베이즈 접근방법을 활용한 모형기반의 소지역 통계량들을 모형 검진방법(Diagnostic method)들을 이용하여 비교 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2005년도 경제활동인구 조사이며 소지역(시,군,구)통계를 추정하여 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.79-87
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• 2011

공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.

• 지식경영연구
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• 제17권3호
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• pp.45-64
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• 2016

As the digital retail environement becomes prevalent, consumers are given greater opportunities to make purchases across physical and digital boundaries. Prior research emphasizes that the attractiveness of the digital or online channel is relatively determined by spatial specifics of physical locations. The overall market trend combined with prior research suggests that understanding spatial specifics becomes a key to managing both offline and online sales performance together. In this study, we focus on geographic variation in sales performance through offline and online channels and aim to investigate the channel-level sales difference between central and subsidiary areas. To this end, we obtain sales data of skincare and makeup products from a leading cosmetic company. Next, we examine spatial autocorrelations in data and then employ the spatial error models to study the effects of spatial specifics. The empirical findings are as follows. First, there are significant differences in category-specific and channel-level sales between central and subsidiary areas. Second, Moran's I statistics demonstrate the spatial autocorrelations of each variable. Third, spatial error models outperform simple regression models with lower AIC values. Finally, spatial specifics play a greater role in understanding online sales in subsidiary areas whereas they exert greater influence on offline sales in central areas. We believe our study advances the related theory and knowledge of multi-channel retailing and also contributes practically to location-dependent multi-channel strategies and sales data analytics.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.561-568
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• 2015

이 연구에서는 공간회귀모형 중 공간시차모형과 공간오차모형을 이용하여 대구 경북 지역 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였다. k-최근접이웃 (k-nearest neighbours)을 이용하여 공간가중행렬을 구축하였으며, 이를 이용해 2012년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격에 대한 모형을 적합시켰다. 적합시킨 공간시차모형, 공간오차모형을 이용하여 2013년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였으며 RMSE (root mean squared error), RRMSE (root relative mean squared error), MAE (mean absolute error)를 통해 두 모형의 성능을 비교하였다.