• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.183-201
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• 2022

주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.

• 영재교육연구
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• 제23권5호
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• pp.697-713
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• 2013

본 연구는 2011년도 광역시 소재 대학교 부설 과학영재교육원의 수학 및 과학영역별 중학교 1, 2학년 89명을 대상으로 영재의 특성을 조사하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 다중지능, 자기조절학습능력, 개인성향 조사지를 실시하였으며, 교과영역별 특징을 분석하였다. 먼저 과학영재와 수학영재 모두 자기이해지능이 강점지능으로 나타났으며 논리수학지능이 약점지능으로 나타났다. 과학영역별로 물리영재와 지구과학영재는 공간지능이 강점지능으로 나타난 반면 화학영재와 생물영재는 자기이해지능이 강점지능으로 나타났다. 자기조절학습능력의 경우, 수학영재와 과학영재는 선행연구결과의 일반학생의 자기조절학습능력보다 높게 나타났으며 교과영역에 상관없이 인지전략과 동기전략이 높은 경향을 보였다. 과학영재와 수학영재의 개인성향은 교과영역에 상관없이 개별 특성이 다양하여 광범하게 분포하는 것으로 나타났다. 특히 특정지능에서 강점을 보인 학생들 사이에서도 자기조절학습능력 및 개인성향에서 서로 다른 특성을 보였다. 결론적으로 수학영재는 자기이해지능이, 과학영재에서 물리와 지구과학은 공간지능이, 생물과 화학은 자기이해지능이 강점지능으로 나타나는 특징이외에는 교과영역에 따른 차이보다는 개인별 다중지능, 자기조절학습능력 및 개인성향에서 뚜렷한 차이가 있는 것으로 고찰되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권1호
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• pp.113-121
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• 2013

가장자리는 산불 피해 후 산림생태계 변화 및 회복과정에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 산불피해지의 공간 자기상관성을 고려하여 산불피해지 가장자리 형성과 경관특성변수들과의 관계 분석에 목적을 두고 수행되었다. 연구대상지로는 2000년도에 발생한 삼척 산불피해지를 선정하였으며, 대상지내 경관특성변수 측정을 위하여 산불피해지 전 지역을 포함하도록 500 $m^2$ 격자를 생성하였다. 연구에 사용된 경관 특성 변수들로는 표고, 경사, TWI(Topographic Wetness Index), SRI(Solar Radiation Index)을 사용하였고, 연료유형변수와 토지피복 변수를 포함시켰다. 격자들은 산불피해지 경계선과 교차하는 격자는 가장자리로 그 외의 격자들은 내부지역으로 설정하였다. 공간자기 상관을 보정하기 위하여 경관 변형된 t-검정과 상관분석을 실시하였다. 분석 결과 산불피해지 경계 형성과 양의 관계를 보이는 변수는 TWI, SRI, 물, 전, 답, 개발지, 나대지이며, 음의 관계를 보이는 경관특성변수는 경사, 표고, 그리고 모든 연료 유형 변수들이었다. 특히 TWI은 r=0.437로 경계형성과 강한 양의 관계를 보였다. 따라서 산불 피해지의 경계는 산림과 이질적인 토지피복 혹은 토지이용이 존재하는 경우와 경사가 완만하고 표고는 낮으며, 토양 및 지표면의 상대습도가 높은 지형에서 형성될 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.325-334
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• 2015

한국의 고령화는 매우 빠른 속도로 진행되고 있고, 노인자살은 노인의 주요 사망원인이며 노인은 다른 연력층보다 자살의 고위험군으로 알려져있다. 고령화 시대에서 노인의 자살은 사회적인 문제로 대두되고 있으며 이를 예방하기 위해 노인자살에 대한 위험요인을 파악하고, 지역적 차이를 확인하는 것이 중요하다. 특히 노인의 자살문제에서는 지역사회와의 통합결여 등이 큰 원인으로 고려되기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 공간적 상관관계를 고려하여 추정된 표준화사망률을 이용하여 질병지도를 작성하고자 하였다. 공간적 상관관계를 고려하기 위해서 simultaneous CAR model을 사용하였다. 2006년부터 2010년까지 통계청 사망자료를 이용하여 국내 시군구별 노인자살자수에 대해 두 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관관계를 고려하지 않은 모형보다 공간적 상관관계를 고려한 모형이 더 좋은 모형임을 보였다. 또한 효율적인 베이지안 추론을 위해 격자망 방법 등을 고려하였다.

• 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.

• 한국지구과학회지
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• 제31권2호
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• pp.119-128
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• 2010

자료가 부족한 지역에서의 타당성 높은 공간 자료 해석을 위해서는 추정의 기본 자료인 공간 분포 특성에 대한 올바른 분석이 선행되어야 한다. 공간 추정과 관련해서 자료에 내재된 공간적 특성 척도로 이용 가능한 베리오그램은 자료의 공백을 보완하는 여러 추정 기법의 기초 자료로 그 이용 영역이 제한되어 있는 경향이 있었다. 이에 보다 신뢰성 있는 자료 추정을 위해서는 베리오그램 값이 갖는 의미에 대한 보다 심도 있는 분석이 필요하다. 이 연구에서는 베리오그램 값이 공간 분포 상에서 갖는 의미에 대하여 고찰하고, 베리오그램 분석을 통해 얻을 수 있는 자료의 공간 분포 특성에 대해 연구하였다. 베리오그램은 방향과 분리거리에 따른 자료간의 상관관계 정보를 제공하며, 거리에 따른 상관관계의 변화 정도에 대한 특성을 알려줄 수 있다. 이를 이용하여 베리오그램의 문턱값과 상관거리를 분석하고, 자기상관 값을 이용한 유사거리 개념을 도입하여 선형성 분석의 가능성을 검증하였으며, 화산칼데라 지역에서 획득된 중력 자료 및 자력 자료의 공간 분포 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 자료의 분포 폭과 변동 폭에 따라 나타나는 중력 자료와 자력 자료의 상이한 특성 패턴을 확인할 수 있었으며, 화산칼데라 지역에서 중력 및 자력의 선형성 방향이 지형의 선형성 방향과 유사하게 나타나고 있어 중력 및 자력 이상체의 지표 연장성이 좋은 것으로 나타났다.

• Spatial Information Research
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• 제21권5호
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• pp.15-22
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• 2013

본 연구는 동북아시아 지역의 이산화탄소 분포와 식생지수의 상관성 규명을 목적으로 한다. 이를 위해 지리가중치 분석기법을 활용하여 GOSAT 이산화탄소 측정자료와 MODIS 식생지수에 대해 다중공간회귀 분석을 시행하였다. 그 결과 이산화탄소와 식생지수 사이에는 전체적인 (-)의 상관관계가 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 공간적 자기상관성 측정을 위한 Global Morans'I지수와 Anselin Local Morans'I 통계 분석 결과에서는 이산화탄소는 일정한 군집성을 보이며 분포하고 있는 것으로 나타나났다. 이러한 결과는 산림파괴와 같은 개발 활동이 이산화탄소의 배출에 영향을 미쳐 일정한 군집을 형성하게 된 것으로 추정된다. 그러나 이산화탄소의 분포는 인위적 배출원과 식생의 호흡, 해양의 배출과 흡수 등의 다양한 요인과 결부되어 달라지기 때문에 이산화탄소 분포에 개입되는 다양한 변수와 상관성을 평가하는 후속연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.807-817
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• 2014

본 논문은 최근 많은 관심을 받는 미세먼지 (PM10)의 일별 평균농도에 대해서 전국 16개 시도에서 2008년부터 2011년까지 관측한 다변량 시계열 자료에 대한 연구이다. 다변량 시계열 모형을 이용해서 시간 및 공간에 대한 상관관계를 동시에 고려, 일변량 혹은 특정 지역에 국한해서 분석한 기존의 연구와 차별성을 두었다. 또한 Davis 등 (2013)이 제안한 부분 스펙트럼 일관성 (partial spectral coherence)을 통해 다른 지역간의 상호 의존성을 파악하고 이를 토대로 변수 선택을 통해 희박벡터자기회귀모형 (sVAR; sparse vector autoregressive model)을 적합하는 방법론을 적용하여 고차원 자료 분석의 단점 및 한계를 보완하였으며 예측력 비교를 통해서 sVAR 모형 적합의 타당성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권5호
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• pp.403-408
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• 2005

수신신호의 도래방향을 추정하는 기술은 어레이 안테나를 이용하는 무선통신시스템의 성능향상을 위하여 핵심역할을 수행하여 왔다. 이러한 기술중에서 MUSIC 및 ESPRIT와 같은 고분해 추정 알고리즘은 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호의 데이터 벡터에 대한 공분산행렬을 계산한 후, 고유치 전개기법을 적용하여 도래방향을 정도 높게 추정한다. 그러나 이러한 고유치 전개기법에 기초를 둔 고분해 알고리즘은 멀티패스 환경에서 코히어런트 입사파 또는 상호간에 높은 상관관계를 가지는 수신신호들의 도래방향을 분리${\cdot}$추정하기가 어렵다. 이러한 경우에 종래의 방법은 사전 신호처리 과정으로서 공간평균법에 의한 공분산행렬을 계산한 후에 이를 이용하여 고유치 전개에 기초를 둔 고분해 알고리즘들을 적용하여 멀티패스 수신신호의 도래방향을 추정한다. 그러나 종래의 공간평균법이 어레이 안테나에 수신되는 신호에 대한 자기 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하기 때문에 멀티패스파의 분리${\cdot}$추정을 가능하게 하는 대신에 안테나의 유효구경을 감소하는 결과를 초래한다. 또한 종래의 방법이 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하고 대각요소를 포함하지 않은 상호상관 요소들에 대한 부분행렬은 고려하지 않음으로써 어레이 안테나에 의한 도래방향 추정성능을 저하시키는 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호 벡터의 자기상관행렬의 모든 요소들을 이용하는 새로운 공간평균법을 제안하고 종래의 공간평균법과 비교${\cdot}$평가한다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.7-14
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• 2014

본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.