대부분의 지가분석 연구들은 접근성 변수로서 단순 직선거리를 사용하고, 분석방법으로는 OLS를 사용하는 것을 볼 수 있다. 그러나 단순한 거리개념의 접근성을 밀집된 도시지역에 적용시키는 것은 도로 네트워크의 특성을 반영하지 못하는 한계가 있으며, 또한 일반데이터를 위한 분석방법인 OLS는 공간데이터가 가진 공간효과를 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 개선된 접근성 변수의 개발과 공간효과를 반영한 분석기법에 초점을 두어 지가를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 접근성 변수인 도로는 단순한 거리가 아닌 도로네트워크 형태를 고려한 기법인 space syntax를 도입하였다. 둘째, 공간효과를 고려한 GWR을 OLS와 비교하여 분석하였다. 셋째, MAUP 이론을 고려하여 크기가 다른 grid-cell을 이용한 공간단위를 설정하였으며, 이를 강남구에 적용하였다. 더 나아가 각 cell별로 OLS를 통해 독립변수들의 전반적인 영향력을 해석하고, 각 계수들을 국지적인 분석과 도식화가 가능한 GWR을 통해 표현하였다. 분석결과, 접근성 변수는 지가분석에 유의한 결과를 보였으며 GWR이 OLS보다 개선되었고, 공간단위설정에 따라 결과 값이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 가나의 비료 보조금 정책(Fertilizer subsidy program: FSP)의 농업 생산성에 대한 영향을 분석하였다. 가나의 군(district) 지역 수준의 농업 생산량 및 투입요소에 대한 자료를 사용하여, FSP 도입 이전과 FSP 도입 이후의 농업 생산성을 계측하였다. 지역적으로 상이한 수준의 농업 생산성을 반영하기 위한 지리적가중회귀(GWR)모형을 사용하여 계측의 오류를 줄이고 공간이질성을 고려하였다. 추정 결과를 바탕으로 ArcMap을 이용하여 생산성을 지도로 시각화 한 자료를 살펴보면, FSP 도입 이후 농업 생산성이 전반적으로 개선되었으며 그 중에서도 생산성이 크게 향상된 지역을 특정할 수 있다. 이러한 공간적 변화는 FSP의 지역적 할당의 효율성 증진을 위한 의사결정 자료로 이용 가능하며, 국내 ODA 추진기관에서 농업 지도 및 지원을 위해 유용한 정보로 사용할 수 있다.
표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.
급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.
목적: 이 연구의 목적은 단국대학교 부속 치과병원에 내원하는 환자의 거주지를 지리 정보 체계를 이용하여 분석해보고 치과의 각 전문과목 별로 환자 거주지의 지리적 특성을 분석하여 위험요소를 평가하고 치과 질환의 예방에 도움을 주기 위함이다. 연구 재료 및 방법: 2007년에서 2014년까지 단국대학교 치과병원의 구강내과, 구강악안면외과, 소아치과, 치과교정과, 치과보존과, 치과보철과, 치주과에 내원한 환자의 성별, 평균연령, 톨게이트까지의 거리 등을 이용하여 회귀분석을 진행하였고, 방문자수의 특성을 변수로 하여 자료를 구축한 후, 공간지리가중회귀분석을 진행하였다. 결과: 시각화된 환자 자료 분석 결과 환자의 내원은 전국적인 분포 양상을 보였고, 과별로 약간의 분포 차이가 있었다. 단국대학교 치과병원에서 가까울수록 방문자가 증가하며, 번화한 지역보다는 주로 농촌지역의 고령 환자들이 방문하는 경향이 강한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 공간지리가중회귀분석을 이용하여 환자군과 진료과, 도로와의 접근성, 나이, 성별, 사회적 소득 등과 관계가 있음을 알 수 있었으며 정확한 상관관계를 규명하기 위해서는 다른 치과병원에 내원한 환자의 정보를 포함한 연구가 필요하다.
버스노선은 수요에 대응하여 탄력적인 노선조정이 가능하다. 다만 버스의 노선 조정은 다음과 같은 문제점의 해결이 선행되어져야한다. 첫 번째, 현재 버스 노선 배정의 가장 큰 문제점은 버스의 이용현황을 적절히 고려하지 못한 점, 중복노선 문제 등 수요에 대비한 공급의 불균형을 들 수 있다. 두 번째, 버스이용은 지리적 공간 내에서 일어나는 상호작용 있어서 동단위로 교통 수요를 예측함으로써 교통 수요가 세분화 되지 못한 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 GIS-T Data 및 지리적 가중 회귀분석을 통한 버스 정류장, 버스 노선의 버스 잠재 수요를 파악하고 공급 현황을 분석하여 버스의 수요와 공급의 균형여부를 파악함으로써 효율적 버스 노선을 구축할 필요가 있다. GWR모델을 이용하여 공간적 수요관계를 도출하였다. 공간효과를 고려한 GWR모델을 통해 SCD와 BIS data 이용한 버스 수요를 예측하고 공급과 비교하여 공급 부족을 파악하였다. 전체노선의 노선 과잉지과 부족지역을 파악하였다. 이를 통해서 추가 노선배정이 필요한 곳을 분석하여 버스 최적화를 도모와 GIS의 장점인 시각화를 시도하였다.
하도 홍수추적과 관련하여 하천에서의 시 공간적 홍수파를 해석하는데 수리학적 방법과 수문학적 방법이 일반적으로 많이 이용되어 왔다. 수문학적 홍수추적 방법은 수리학적 방법에 비해 수행하기에는 비교적 간단하면서도 합리적인 정확성을 지닌다. 수문학적 홍수추적 방법 중 광범위하게 적용되어지고 있는 Muskingum 모형의 중요 변수인 저류상수는 유하시간과 매우 유사한 값을 가진다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 저류상수를 산정하기 위해 HEC-RAS를 이용한 유하시간을 산정하고, 하도거리, 하도경사, 유량 자료를 이용하여 유하시간에 대한 비선형 회귀곡선식을 개발하였다. 비선형 회귀곡선에 의해서 산정된 저류상수를 Muskingum 모형에 대입하여 구한 유출량은 HEC-RAS 1차원 부정류 모의를 적용하여 산정된 유출량과 비교하였다. 이와 함께 본 연구에서는 가중인자에 대한 영향 및 상하류 사이의 구간 분할에 대해서 검토하였는데, 그 결과 가중인자 값이 클수록 첨두홍수량이 올라가는 것으로 나타났으며, 구간 분할을 많이 할수록 RMSE가 감소하는 것으로 나타났다.
대도시 상류부에 위치한 댐의 과도한 방류 또는 급작스러운 붕괴는 대규모의 인명 또는 재산피해를 야기할 수 있으며, 다양한 댐 유입량 조건에 따른 침수양상을 파악하는 것은 수재해 대응능력 향상에 필수적이다. 그러나 다양한 과다한 댐 방류 또는 붕괴유량에 따른 침수 범위는 도시의 내수침수와 달리 매우 넓은 지형조건을 고려하며 침수 범위가 광범위하게 나타날 수 있다. 이는 다양한 댐 유입량 조건에 따른 침수 지도를 생성 및 파악하는데 어려움을 가중시키며, 특히 댐 운영에 따른 침수양상을 실시간으로 파악하는데 어려움을 가중시킨다. 본 연구에서는 저빈도부터 PMF(Probable Maximum Flood) 조건까지의 다양한 댐 유입량자료를 바탕으로, 1차원 하천홍수해석을 실시하였다. 연구 대상으로 팔당댐에 대한 댐 해석을 실시하였으며, 팔당댐 하류에 위치한 서울시에 대한 영향을 분석하였다. 1차원 해석 결과로 산정되는 각하도 단면 별 홍수위자료와 GIS을 연계하여 다양한 발생빈도를 나타내는 유입량에 대한 침수지도를 생성하였으며, 기존에 제시된 발생빈도에 따른 침수지도 외에 임의 빈도의 침수지도를 실시간으로 생성할 수 있는 랜덤포레스트 회귀 모형을 구축하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 유입량 조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 서울시 전반적으로 나타날 수 있는 침수심의 공간적 분포를 파악할 수 있었다. 주어진 침수 지도를 이용하여 서울시에 대한 인구 및 건축물의 경제적 가치 자료를 이용하여 추가적인 홍수 위험도 분석이 가능할 것으로 보이며, 임의 빈도에 대하여 실시간으로 침수를 예측할 수 있는 랜덤포레스트와 연계할 수 있다. 제시된 방법론은 댐의 과다한 방류량과 붕괴 현상을 재현하며, 도시의 수재해 대응능력 향상을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 보인다.
공유 전동킥보드 실적자료를 기반으로 공유 전동킥보드 이용에 유의미한 영향을 미치는 요인을 도출한 연구는 국내외 다수 존재하나, 이용 예측력을 활용하여 모형을 비교 분석하고 타지역에 대한 적용을 통해 최적의 예측모형을 구축한 연구는 아직 많이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국내의 공유 전동킥보드 실적자료를 활용하여 광진구 및 강남구 지역에 대한 세부적인 공유 전동킥보드 이용 영향요인 및 영향권을 명확히 정립함으로써 이용 예측력을 높이고, 공간적 자기상관성 검증을 통해 지역적 특성을 반영한 최적의 모형으로 지리가중 회귀모형을 도출하였다. 본 결과를 바탕으로 지역적 차이에 따라 발생하는 구축 모형의 방향성을 제시하고, 실제 이용량과 모형 예측량의 차이에 따른 이용자 관점에서의 주요 시사점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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