• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.101-109
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• 2011

대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.

• 한국인구학
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• 제32권3호
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• pp.1-20
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• 2009

본 연구는 지리정보시스템(GIS)과 지리적 가중 회귀(GWR)를 이용하여 건강 관련 삶의 질(HRQoL)의 사회인구학적 상관요인에 대한 공간분석을 시도한다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석과 달리, 지리적 가중 회귀분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법이다. 분석모형은 건강 관련 삶의 질을 종합적으로 측정하는 EQ-5D를 종속변수로 하고 지역의 사회인구학적 특성인 노령인구비율, 조이혼율, 병상수, 재정자주도를 독립변수로 하여 구성하였다. 종속변수는 질병관리본부에서 실시한 <지역사회건강조사>의 자료를 이용하였고, 독립변수는 통계청 온라인 DB에 수록된 지역별 자료를 이용하였다. 모형을 추정해 본 결과 전반적으로 사회적 특성보다는 노령인구비율이나 조이혼율과 같은 인구학적 특성이 건강 관련 삶의 질에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 공간적 변이를 고려하는 지역모형은 전역모형에서 드러나지 않았던 중요한 유형을 보여주는데, 노령인구비율 변수와 조이혼율 변수의 지역별 추정치를 지도상으로 살펴본 결과 변수들의 효과가 공간적 위치에 따라 차이를 보인다는 점이 확인되었다. 분석 결과는 또한 지리적 가중 회귀분석이 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시킨다는 것을 보여준다.

• 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.

• 대한지리학회지
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• 제48권6호
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• pp.978-993
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• 2013

공간회귀모형은 공간가중행렬을 통해 공간관계를 명시적으로 정량화한다는 점에서 타 모형과 뚜렷하게 구별되는 강점이 있는 동시에, 공간가중행렬 구성에 자의성이 개입된다는 약점을 가지고 있기도 하다. 본 연구에서는 공간가중행렬의 구성에 따라 모형 적합도가 어떻게 변화하는지 인천시를 사례로 실증적으로 검토하였다. 또한 인근지역 범위 설정에 따라 공간시차모형(spatial lag model) 또는 공간오차모형(spatial error model) 중 어떠한 모형이 보다 우수하게 나타는지 검토하였다. 분석 결과, 토지가격 추정에 있어 인근지역 범위를 좁게 파악하는 공간가중행렬을 구성할수록 모형 적합도가 전반적으로 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 공간적 이질성이 심한 지역은 공간오차모형의 적합도가 보다 우수한 것으로 파악되었다. 공간적 이질성이 심한 지역은 동질적 성격을 갖는 하부 인근지역으로 세분함으로써 그러한 이질성을 완화시킬 수 있었고, 그 결과 공간오차모형보다 공간시차모형의 적합도가 우수하게 나타날 수 있음을 밝혔다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.271-280
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• 2005

공간상관이 존재하는 지리통계 자료(geostatistical data)에 대하여 일반적으로 널리 사용되는 Kriging 모형과 통계학적 공간자료 분석모형인 지리적 가중회귀 모형을 고려하고, 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 모형의 예측력을 검토하기 위하여 환경부 자료를 실증사례로 활용한다. 전국의 116개 대기오염 측정망에서 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 Kriging모형과 지리적 가중회귀 모형에 적합하고 미지의 위치를 예측하여 예측오차제곱합(PRESS)으로 각각의 방법에 대한 예측성능을 비교한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권1호
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• pp.251-266
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• 2016

데시메트릭 매핑은 행정구역 단위로 집계된 인구자료를 행정구역 내부의 공간적 변이에 따라 재집계하여 고해상도의 인구분포 자료를 작성하는 가장 보편적인 기법이다. 본 연구에서는 데시메트릭 매핑을 이용한 인구분포 추정의 장단점을 검토하고, 그 개선방안으로서 지리가중회귀모형을 이용한 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 제안하였다. 기존의 지표피복 데이터와 인구센서스 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 적용하여 각 집계단위별로 지표피복 유형과 인구밀도의 상관관계를 분석하고, 모형에서 산출된 회귀계수를 이용해 하위 공간구획의 인구 총수를 산정하였다. 그 결과 지리가중회귀모형 기반 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 이용했을 때, 면적가중 보간법, 이진 데시메트릭 매핑, 피크노필렉틱 보간법, 최소자승회귀모형 기반 데시메트릭 매핑 기법 등 다른 지능형 보간법에 비해 정확한 인구분포 추정이 가능하다는 것을 확인하였다. 이는 지리가중회귀모형을 통해서 인구센서스 집계 단위별로 상이한 구역 내 공간적 이질성이 인구분포 추정에 적절히 반영되었기 때문인 것으로 평가할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.75-81
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• 2016

본 연구에서는 아파트 실거래가와 이에 영향을 미치는 변인들의 공간적 이질성을 시공간적인 측면에서 탐색하는데 초점을 두었다. 아파트 실거래가에 영향을 미칠 것으로 사료되는 독립변수로서 교통 및 지역적 특성과 교육여건, 인구 경제적 특성을 고려하였다. 따라서 전역적인 측면과 국지적인 측면에서 독립변수의 영향력과 공간상의 분포패턴을 분석하였으며, 종속변수인 아파트 실거래가의 시공간적인 변화패턴을 살펴보았다. 먼저, 분석모형 구축을 위해 일반최소제곱분석과 지리가중회귀분석을 수행하여 보다 효율적이고 적합한 모형을 채택하였다. 2010년과 2013년의 모형 분석결과는 유사한 패턴을 보이며, 두 시기 모두 지리가중회귀모형이 일반최소제곱모형보다 더 설명력이 있는 모형인 것으로 분석되었다. 둘째, 채택된 지리가중회귀모형을 이용하여 독립변수의 시공간적 이질성을 파악하기 위해 Local $R^2$를 이용하여 국지적 분석을 수행하였다. Local $R^2$값은 지역별로 상이하게 나타났으며 이는 공간상의 이질성이 존재함을 보여주는 것으로 판단할 수 있다. 셋째, 지리가중회귀분석 시 종속변수로 사용했던 아파트 실거래가의 시기별/전용면적별 공간분포를 살펴보기 위해 크리깅분석을 실시하였다. 이를 통해 아파트 실거래가와 같은 공간데이터에 영향을 미치는 외부적 환경도 지역별 이질성이 크기 때문에 공간적 편차가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 보다 미시적인 주택하위시장분석을 수행할 수 있고, 부동산정책을 수립하는데 근간이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.57-63
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• 2012

정규최소자승법(OLS : Ordinary Least Square)은 장수인구의 지역적 분포와 적용된 환경변수들의 관계가 공간상에서 동일하다고 가정한다. 따라서 장수현상이나 그와 관련된 변수의 공간적 특성을 충분히 설명할 수 없다. 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)모형은 지리적 가중 함수를 통해 인접지역들의 공간적 유사성을 대변할 수 있다. 또한 환경특성에 따른 장수인구분포의 공간적 변이를 국지적으로 설명할 수 있는 특징이 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 기존의 연구에서 제시된 장수의 환경생태학적 요인들에 대해 보통 최소자승법과 GWR모델간의 비교분석을 수행하였다. 연구결과 GWR모형이 OLS모형보다 높은 모형 부합도를 가지고 특정 환경 변수가 가지는 효과에 대한 공간적 변동성을 설명할 수 있는 것으로 나타났다.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.125-140
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• 2017

지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.