Background: This study purposed to analyze the relationship between regional obesity rates and regional variables. Methods: Data was collected from the Korean Statistical Information Service (KOSIS) and Community Health Survey in 2012. The units of analysis were administrative districts such as city, county, and district. The dependent variable was the age-sex adjusted regional obesity rates. The independent variables were selected to represent four aspects of regions: health behaviour factor, psychological factor, socio-economic factor, and physical environment factor. Along with the traditional ordinary least square (OLS) regression analysis model, this study applied geographically weighted regression (GWR) analysis to calculate the regression coefficients for each region. Results: The OLS results showed that there were significant differences in regional obesity rates in high-risk drinking, walking, depression, and financial independence. The GWR results showed that the size of regression coefficients in independent variables was differed by regions. Conclusion: Our results can help in providing useful information for health policy makers. Regional characteristics should be considered when allocating health resources and developing health-related programs.
This study purposed to analyze the regional variation of the local-out rates of inpatient services. Multiple data sources collected from National Health Insurance Corporation and statistics Korea were merged to produce the analysis data set. The unit of analysis in this study was city, Gun, Gu, and all of them were included in analysis. The dependent variable measured the local-out rate of inpatient cost in study regions. Local environments were measured by variables in three dimensions: provider factors, socio-demographic factors, and health status. Along with the traditional ordinary least square (OLS) based regression model, geographically weighted regression (GWR) model were applied to test their effects. SPSS v21 and ArcMap v10.2 were applied for the statistical analysis. Results from OLS regression showed that most variables had significant relationships with the local-out rate of inpatient services. However, some variables had shown diverse directions in regression coefficients depending on regions in GWR. This implied that the study variables might not have consistent effects and they may varied depending the locations.
본 연구의 핵심적인 목적은 유동인구 분포의 공간 패턴의 영향요인 분석을 위한 공간회귀모형 적용의 효용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 서울시 유동인구 조사 자료를 활용하여 조사지점별 유동인구의 전역적, 국지적 공간 자기상관 측정을 실시하였다. 그 결과 분석에 적용된 공간자기상관 측도인 Moran's I, Getis-Ord-$Gi^*$ 그리고 Local Moran's I 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 유사성과 이질성이 발견되었다. 이를 근거로 유동인구분포와 토지이용 특성과의 관계를 파악하기 위한 통계적 모형으로 공간회귀모형인 지리가중회귀모형(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 채택하였다. 모형의 설명변수로써 서울시 전체에 대한 400m*400m 격자망기반에 토지이용혼합도, 주거 밀도, 상점밀도, 녹지 밀도와, 추가적으로 각 격자별 버스노선밀도, 교차로 밀도, 교통 결절점 접근성, 평균 도로폭, 평균 보도넓이를 산출 및 집계 하였다. 동일한 방식으로 격자망에 집계된 유동인구 정보와 토지이용 및 교통 특성과의 GWR모형 결과를 Ordinary Least Square(OLS) 분석 결과와 비교한 결과 GWR모형의 주요 통계량 수치에서 개선된 결과를 도출하였다. 또한 구획된 격자망의 각 셀별로 도출된 GWR모형의 추론 결과를 검토한 결과 적용된 설명변수의 유동인구 분포에 대한 효과가 국지적으로 변동하는 양상을 파악할 수 있었다.
본 연구는 다중 스케일 지리가중회귀(MGWR: Multi-scale Geographically Weighted Regression) 모형과 KT(Korea Telecom Corporation) 측정기 자료를 활용하여 대구시를 사례로 미세먼지(PM10)에 대한 환경적 형평성을 분석하였다. 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료는 넓은 지역에서 드물게 분포하는 적은 수의 관측지점에서 수집된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 많은 수의 관측지점이 조밀하게 분포하는 KT 측정기 자료를 본 연구에서 사용하였다. MGWR 모형은 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계에 있어서 공간적 이질성과 다중 스케일 맥락 효과를 다루기 위하여 사용되었다. 분석 결과에 의하면, 대구시에서 지가 및 외국인 비율과 관련하여 미세먼지의 분포에 따른 환경적 불형평성이 나타났다. 또한, MGWR 모형이 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계를 설명하는데 있어서 OLS(Ordinary Least Square: 최소자승법)와 GWR(Geographically Weighted Regression: 지리가중회귀) 모형 보다 나은 설명력을 보였다. 본 연구는 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료의 보완자료로서 KT 측정기 자료의 가능성을 논증하였다.
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.
The goal of this study was to efficiently analyze the relationships of the number of thefts with related factors, considering the spatial patterns of theft crimes. Theft crime data for a 5-year period (2009-2013) were collected from Haeundae Police Station. A logarithmic transformation was performed to ensure an effective statistical analysis and the number of theft crimes was used as the dependent variable. Related factors were selected through a literature review and divided into social, environmental, and defensive factors. Seven factors, were selected as independent variables: the numbers of foreigners, aged persons, single households, companies, entertainment venues, community security centers, and CCTV (Closed-Circuit Television) systems. OLS (Ordinary Least Squares) and GWR (Geographically Weighted Regression) were used to analyze the relationship between the dependent variable and independent variables. In the GWR results, each independent variable had regression coefficients that differed by location over the study area. The GWR model calculated local values for, and could explain the relationships between, variables more efficiently than the OLS model. Additionally, the adjusted R square value of the GWR model was 10% higher than that of the OLS model, and the GWR model produced a AICc (Corrected Akaike Information Criterion) value that was lower by 230, as well as lower Moran's I values. From these results, it was concluded that the GWR model was more robust in explaining the relationship between the number of thefts and the factors related to theft crime.
국내 홍수빈도 분포의 매개변수 추정에서 지점추정(at-site estimate) 방법은 유량 자료의 부족으로 발생하는 표본오차(sampling error)가 크기 때문에 충분한 유량 자료를 보유한 지점에 한하여 제한적으로 사용되고 있다. 대안으로 동질성을 가진 유역의 유량 자료를 모아 지역 매개변수를 추정하는 지수홍수법(Index Flood Method)이 제안되기도 하였으나, 이질성이 큰 우리나라의 유역특성 때문에 적용이 쉽지 않다. Stedinger와 Tasker가 1986년 제안한 GLS(Generalized Least Square) 기법은 유역을 동질지역으로 구분할 필요가 없으며 지점들간의 상관관계와 이분산성을 고려할 수 있어, 국내 홍수빈도 해석을 위해서 꼭 도입해야할 기법으로 생각된다. 본 연구에서는 기존의 GLS 기법의 단점을 보완한 Bayesian-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS (B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 Bayesian-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다.년 홍수 피해가 발생하고 있지만, 다른 한편 인구밀도가 높고 1인당 가용 수자원이 상대적으로 적기 때문에 국지적 물 부족 문제를 경험하고 있다. 최근 국제적으로도 농업용수의 물 낭비 최소화와 절약 노력 및 타 분야 물 수요 증대에 대한 대응 능력 제고가 매우 중요한 과제로 부각되고 있다. 2006년 3월 멕시코에서 개최된 제4차 세계 물 포럼에서 국제 강 네트워크는 "세계 물 위기의 주범은 농경지", "농민들은 모든 물 위기 논의에서 핵심"이라고 주장하고, 전 프랑스 총리 미셀 로카르는 "...관개시설에 큰 문제점이 있고 덜 조방적 농업을 하도록 농민들을 설득해야 한다. 이는 전체 농경법을 바꾸는 문제..."(segye.com, 2006. 3. 19)라고 주장하는 등 세계 물 문제 해결을 위해서는 농업용수의 효율적 이용 관리가 중요함을 강조하였다. 본 연구는 이러한 국내외 여건 및 정책 환경 변화에 적극적으로 대처하고 물 분쟁에 따른 갈등해소 전략 수립과 효율적인 물 배분 및 이용을 위한 기초연구로서 농업용수 수리권과 관련된 법 및 제도를 분석하였다.. 삼요소의 시용 시험결과 그 적량은 10a당 질소 10kg, 인산 5kg, 및 가리 6kg 정도였으며 질소는 8kg 이상의 경우에는 분시할수록 비효가 높았으며 특히 벼의 후기 중점시비에 의하여 1수영화수와 결실율의 증대가 크게 이루어졌다. 3. 파종기와 파종량에 관한 시험결과는 공시품종선단의 파종적기는 4월 25일부터 5월 10일경까지 인데 이 기간중 일찍 파종하는 경우에 파종적량은 10a당 약 8${\ell}$이고 늦은 경우에는 12${\ell}$ 정도였다. 여기서 늦게 파종한 경우 감수의 가장 큰 원인은 1수영화수가 적어지기 때문이었다. 4. 건답직파에 대한 담수상태로 관수를 시작하는 적기는 파종후
본 연구에서는 최근 들어 그 중요성이 부각되고 있는 도시공간의 보행환경 평가와 관련하여 지역의 보행친화도와 물리적 사회경제적 특성과의 상관관계를 공간통계학적 측면에서 분석 하였다. 이를 위해 부산광역시의 2개 구의 보행성 지수(Walkability Index)를 정량적으로 산출하였고 이에 대한 전역적 국지적 공간 자기상관 측정을 수행하였다. 또한 Walkability Index에 대해 도시환경 변수와의 상관성을 파악하기 위해 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 수행하였다. 연구결과 연구지역의 Walkability Index에서 통계적으로 유의한 수준의 공간 자기상관 수치와 군집이 도출되었다. 또한 GWR 분석결과 OLS(Ordinary Least Square Regression, 이하OLS) 회귀모형보다 통계적으로 개선된 추론이 가능 하였으며, 보행 환경변수에 대한 국지적 수준의 영향관계를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 지역의 보행환경 평가 및 그와 연관된 환경변수의 탐색 시 공간 통계학적 접근이 효과적일 수 있음을 시사한다.
최근 LIS/GIS측량과 지적조사 등의 분야에서는 위성측위시스템(GPS릿 활용이 보편화됨에 따라 지역측지계에서 지구중심좌표계로 변환하기 위한 국가변환요소를 필요로 하고 있다. 이 논문에서는 벳셀타원체 기준의 한국측지좌표와 WGS84좌표간의 변환요소를 가중변수에 의한 최소제곱해법에 따라 결정하였다. 국가기준점망의 31개 측점에 대한 GPS관측으로부터 결정된 지심3차원좌표의 GPS성과와 실용성과 또는 정밀1차성과간의 기준계 변환요소는 표준편차 1미터 이내이며 벳셀지오이드고를 고려할 때 GPS기선해석을 위한 초기좌표결정과 중축척지도의 변환과 LIS/GIS 데이터베이스의 수정에 이용할 수 있는 것으로 분석되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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