• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.30
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• pp.62-76
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• 1984

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 연구지역과 분석방법, (1) 연구지역, (2) 분석지표와 자료, (3) 분석방법 2. 공간적 자기상관의 측도와 검정, (1) 공간적 자기상관의 개념, (2) 공간적 자기상관의 측도, (3) 공간적 자기상관의 검정 3. 공간적 패턴의 형성과정, (1) 제1기 (1960-1966년), (2) 제2기 (1966-1970년), (3) 제3기(1970-1975년), (4) 제4기(1975-1980년)

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.12 no.2
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• pp.179-194
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• 2009

The spatial distribution of crime incidences in urban neighborhoods is a reflection of their socio-economic environment and spatial inter-relations. Spatial interactions between offenders and victims lead to spatial autocorrelation of the crime incidences. The spatial autocorrelation among the incidences biases the interpretation of the ecological model in OLS framework. This research investigates residential crimes using residential burglaries and robberies occurred in the city of Columbus, Ohio, for 2000. In particular, the spatial distribution of incidence rates of residential crimes are accounted in OLS framework using eigenvectors, which reflect spatial dependence in crime patterns. Result presents that handling spatial autocorrelation enhanced model estimation, and both economic deprivation and crime opportunity are turned out significant in estimating residential crime rates.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.1
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• pp.5-15
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• 1997

공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.411-411
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• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.17 no.1
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• pp.141-147
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• 2009

A analysis on the spatial features is required for exploratory spatial data analysis of information about space location(population ecological factor, social ecological factor) to manage the store factors, the service industry, etc. Therefore, the purpose of this study is to provide correlation analysis method between the types of service trade using dependence between spatial objects on the geographical space and statistical correlation and to analyze the spatial features through the deduction of correlation analysis between the types of the neighborhood trade area.

• 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 Digital Convergence
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• v.16 no.10
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• pp.89-99
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• 2018

The purpose of this study is to analyse the determinants of the change in the welfare expenditure of local governments in 2015. This study analyzed the spatial correlation of welfare expenditure among neighboring local governments and determined the factors affecting the welfare expenditures. According to the results of the study, spatial correlation of welfare expenditure among local governments appears. Determinants, such as socio-economic factors, administrative factors, public financial factors are affecting the amount of the welfare expenditures, but local political factors, and local tax, last year's budgets are not correlated with the amount of local welfare expenditures. In this study, it is significant to found out that the spatial correlation of welfare expenditure among the local governments and to examine the determinants. If possible, it is necessary to analyze the time-series analysis using the multi-year welfare expenditure data, expecially self-welfare expenditures.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.261-262
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• 2016

교통사고의 발생요인에는 다양한 원인들이 있지만 본 연구에서는 공간적으로 접근하여 사고유형별 분포특성을 도출하기 위해 공간적 자기상관성 분석을 수행하였다. 논문에서는 2012년부터 2014년까지 울산광역시에서 발생된 교통사고를 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과 울산시 전체 교통사고 약 53%는 안전운전불이행이며 다음으로는 안전거리미확보, 신호위반 순으로 나타났다. 밀도분석 결과는 사고유형별로 분포가 차이가 있었으며 안전운전불이행의 경우 가장 큰 군집은 중심시가지인 달동과 삼산동 중심에 나타났으며 중앙선침범은 도시의 중심부 보다는 면지역에 넓게 퍼져서 발생되었으며 산업단지가 있는 동구지역에 군집이 크게 나타났다. 따라서 읍면동별 공간적 특성을 파악하기 위해 Moran's I분석과 LISA분석을 수행한 결과 안전운전불이행, 안전거리미확보, 신호위반, 교차로운행방해 모두 중심시가지인 신정동, 달동, 삼산동이 공간적 자기상관성이 높았으며 중앙선침범의 경우 밀도분석 결과와 마찬가지로 중심시가지 이외에 읍면 지역도 자기상관성이 더 높게 나타났다. 이를 통해 사고유형별 공간의존성 및 이질성을 파악하여 교통사고 다발지역을 도출하고 이를 토대로 지역특성에 맞는 저감 대책 마련에 활용되고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.36 no.4
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• pp.723-733
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• 2016

This study aims to analyze the effects of urban characteristics on the amount of damage caused by natural disasters. It is focused on the areas of a municipal level in Korea. Also, it takes into account the spatial autocorrelation of the damage caused by natural disasters. Moran's I statistics was estimated to examine the spatial autocorrelation in the damage from the study area. Subsequent to evaluating the suitability for spatial regression models and the OLS regression model, the spatial lag model was employed as an empirical analysis for the study. It showed that the increase in residential area leads to the decrease in the amount of natural disaster damage. On the other hand, the increase in green area and river basin is associated with the increase in the damage. As a result of empirical analysis, appropriate policy establishment and implementation about the damage-adding factors is needed in order to reduce the amount of damage in the future.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.1
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• pp.25-33
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• 2016

In order to visualize point based Location-Based Social Network Services(LBSNS) data on multi-scaled tile map effectively, it is necessary to apply tile-based clustering method. Then determinating reasonable numbers and size of tiles is required. However, there is no such criteria and the numbers and size of tiles are modified based on data type and the purpose of analysis. In other words, researchers' subjectivity is always involved in this type of study. This is when Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) occurs, that affects the results of analysis. Among LBSNS, geotagged Twitter data were chosen to find the influence of MAUP in scale effects perspective. For this purpose, the degree of spatial autocorrelation using spatial error model was altered, and change of distributions was analyzed using Morna's I. As a result, positive spatial autocorrelation showed in the original data and the spatial autocorrelation was decreased as the value of spatial autoregressive coefficient was increasing. Therefore, the intensity of the spatial autocorrelation of Twitter data was adjusted to five levels, and for each level, nine different size of grid was created. For each level and different grid sizes, Moran's I was calculated. It was found that the spatial autocorrelation was increased when the aggregation level was being increased and decreased in a certainpoint. Another tendency was found that the scale effect of MAUP was decreased when the spatial autocorrelation was high.