• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.2
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• pp.461-471
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• 2012

The purpose of this paper is to visualize the housing market dynamics with ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis) using MATLAB toolbox, in terms of the modeling housing market dynamics in the Busan Metropolitan City. The data are used the real housing price transaction records in Busan from the first quarter of 2006 to the second quarter of 2009. Hedonic house price model, which is not reflecting spatial autocorrelation, has been a powerful tool in understanding housing market dynamics in urban housing economics. This study considers spatial autocorrelation in order to improve the traditional hedonic model which is based on OLS(Ordinary Least Squares) method. The study is, also, investigated the comparison in terms of $R^2$, Sigma Square(${\sigma}^2$), Likelihood(LR) among spatial econometrics models such as SAR(Spatial Autoregressive Models), SEM(Spatial Errors Models), and SAC(General Spatial Models). The major finding of the study is that the SAR, SEM, SAC are far better than the traditional OLS model, considering the various indicators. In addition, the SEM and the SAC are superior to the SAR.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.2
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• pp.101-109
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• 2011

In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.403-418
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• 2004

Recently space-time model in spatial data analysis is widly used. In this paper we applied this model to analysis of greenhouse whitefly. For handling time component, we used ARMA model and autoregressive error model and for outliers, we adapted Mugglestone's method. We compared space-time models and geostatistic model with MSE and MAPE.

• Korea journal of population studies
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• v.32 no.3
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-166
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• 2018

수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.933-945
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• 2014

Bayesian spatiotemporal analysis is of considerable interest to epidemiological applications because health data is collected over space-time with complicated dependency structures. A basic concept in spatiotemporal modeling is introduced in this paper to analyze space-time disease data. The paper reviews a range of Bayesian spatiotemporal models and analyzes Hepatitis A data in Korea.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1133-1146
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• 2016

Counts or averages over arbitrary regions are often analyzed using conditionally autoregressive (CAR) models. The spatial neighborhoods within CAR model are generally formed using only the inter-distance or boundaries between the sub-regions. Kyung and Ghosh (2009) proposed a new class of models to accommodate spatial variations that may depend on directions, using different weights given to neighbors in different directions. The proposed model, directional conditionally autoregressive (DCAR) model, generalized the usual CAR model by accounting for spatial anisotropy. Bayesian inference method is discussed based on efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling of the posterior distributions of the parameters. The method is illustrated using a data set of median property prices across Greater Glasgow, Scotland, in 2008.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.685-692
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• 2007

본 연구에서는 로저스의 개혁확산이론(Rogers, 2003)과 데이비스의 기술수용모형(Davis, 1989)을 바탕으로 실감공간기술에 대한 잠재적 사용자의 태도를 분석하였다. 개혁확산이론과 기술수용모형을 바탕으로 한 선행 연구들을 통해 새로운 미디어의 채택에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고찰할 수 있었다. 개혁확신이론을 통해서는 개인의 심리적 수준은 물론 인구통계학적 수준, 사회적 수준 등 다양한 요인과 그 하부 요인이 도출되었으며, 기술수용모형을 통해서는 개혁확산이론을 통해 도출된 다양한 변인들이 실감공간기술에 적용될 수 있다는 가설을 설계할 수 있었다. 개혁확산 이론과 기술수용모형을 통해 이미 설명된 기존의 뉴미디어들과 달리 실감공간기술이 개발 진행 중이라는 점과 그 다양한 발전 가능성이라는 특징을 고려했을 때, 실감공간기술의 확산을 어떻게 예측하고 설명할 수 있는지 고찰하는 것 또한 본 연구의 목적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 실감공간기술에 대한 잠재적 사용자들의 사용의도에 영향을 미치는 요인의 영향력을 살펴봄으로써 실감공간기술의 다양한 활용 방안에 대하여 모색하였다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.7 no.1
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• pp.61-84
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• 1997

본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.1
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• pp.79-87
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• 2011

A spatial time series model was used for analyzing the method of spatial time series (not the ARIMA model that is popular for analyzing spatial time series) by using chicken pox data which is a highly contagious disease and grid data due to ARIMA not reflecting the spatial processes. Time series model contains a weighting matrix, because that spatial time series model influences the time variation as well as the spatial location. The weighting matrix reflects that the more geographically contiguous region has the higher spatial dependence. It is hypothesized that the weighting matrix gives neighboring areas the same influence in the study of the spatial time series model. Therefore, we try to present the conclusion with a weighting matrix in a way that gives the same weight to existing neighboring areas in the study of the suitability of the STARMA model, spatial time series model and STBL model, in the comparative study of the predictive power for statistical inference, and the results. Furthermore, through the Kalman-Filter method we try to show the superiority of the Kalman-Filter method through a parameter assumption and the processes of prediction.