정보화시대의 발전과 더불어 우리 일상생활에 친숙하게 다가온 기술 중의 하나가 지리정보시스템(Geographical Information System: GIS)이다. GIS는 공간(지표, 지하, 해양 등)상에 분포하고 있는 정보에 대해 여러 종류의 세밀한 지도를 이용하여 효율적으로 사용자에게 제공하여 관리하는 종합정보기술이다. 통계 데이터 중에는 지리정보를 가지고 있는 경우가 상당히 많다. 하지만 지리정보를 갖는 통계 데이터의 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)을 위한 Visualization 기법에 대해서는 별로 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 GIS를 위한 벡터맵(vector map)의 간단한 제작방법과 GIS의 개발방법, 그리고 탐색적 자료분석을 위한 Visualization기법을 소개한다.
본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시의 다양한 통계 정보를 제안된 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 분석할 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 2차원 지도 데이터에서 특징데이터 값에 대해 색을 이용하여 표현하는 기법인 히트 맵 분석 (Heat Map Analysis)기법과 공간적 근접성을 정의할 때 이용되는 버퍼링 분석 (Buffering Analysis) 기법을 활용한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 분포된 다양한 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동생성기능을 활용한다면 표현된 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
이 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 얻어진 분류 결과로부터 분류 정확도의 공간적 불확실성을 추정하고자 하였다. 기존 분류결과로부터 얻어지는 토지 피복별 확률값을 지구통계학적 시뮬레이션 기법을 이용하여 참조자료의 공간적 분포와 통합하였다. 다중센서 화상 통합에 적용한 결과, 각 토지피복 항목별로 공간적인 정확도 분포를 얻을 수 있을 수 있었으며 이러한 자료는 분류결과를 해석하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 울산지역 지하수오염 저감기술의 개발에 필요한 대수층의 공간적 분포특성을 파악하는 데 목적이 있다. 울산 공업도시의 대수층에서 공간적 분포특성을 파악하기 위하여 시추조사가 많이 필요 하지만 비용 및 시간 관계상 어려움이 있기 때문에, 지질조사 보고서나 논문 등에서 지하수자료와 시추 자료를 획득하여 지구통계기법을 이용한 울산지역 대수층의 공간적 분포를 모사하였다. 그리고 인구가 밀집되어 있는 남구와 중구를 중심으로 대수층 단면 분포를 모사하였다. 이와 같은 분석결과는 표토층 하부경계부와 풍화대 하부경계부에서 유사한 분포심도로 나타났으며, 지하수 수위는 표토층 하부경계와 암반층 상부경계부인 풍화대에 분포하는 것으로 나타났다.
우리나라의 농업통계조사방법은 과거의 조사방법을 그대로 사용하고 있어 비표본오차발생 가능성이 높은 상황이다. 따라서 작물재배면적의 통계조사에 위성영상을 활용함으로써 조사 및 통계자료의 제공에 효율성 및 정확성을 높이는 것이 필요하다. 이를 위해서 UN, 미국, 캐나다, 유럽 등을 중심으로 위성영상을 사용한 경지면적조사, 재배면적조사, 작황예측분석 등 농업통계의 생산 사례를 살펴보았다. 이후 국내 활용동향을 분석하여 원격탐사기법을 활용한 작물재배면적 파악의 개선전략을 제시하였다.
GIS 및 공간통계기법을 이용하여 도심내의 화재현상에 대한 분석을 실시하고 예측지도의 제작기법을 개발하였다. 즉 지난 5년간($2001{\sim}2005$)의 화재 데이터와 대구지역 인문환경요소와의 상관관계를 규명하였고, 화재의 불확정성의 특성을 방안분석 및 포아송 확률분포로 해석하여 화재위험예측지도를 시범 제작하였다.
본 논문에서는 질병과 연관성을 갖는 국소 공간 군집을 검출할 수 있는 벌칙 가능도 방법을 제안한다. 핵심적인 계산 알고리즘은 Tibshirani와 Taylor (2011)에 의해 제안된 일반화된 라소(generalized lasso)에 기반한다. 제안된 방법은 현재 널리 사용되고 있는 국소 공간 군집 방법인 Kulldorff의 기법에 비해 두가지 주요 장점을 가지고 있다. 첫째로, 제안된 방법은 사전에 군집의 크기를 미리 결정해 줄 필요가 없다. 둘째로, 임의의 설명변수를 공간 군집 탐색 기법에 고려할 수 있기 때문에 인구학적인 변수를 보정하였을 때 나타나는 국소 공간 군집을 찾는 것이 가능하다. 우리는 제안된 방법을 서울시 결핵 자료를 사용하여 설명한다.
본 연구에서는 우리나라에서 발생한 저체중아 출생 집계 자료를 공간적으로 지도화하기 위한 기법들을 검토 비교하고, 이를 기반으로 우리나라의 LBW 지도를 작성하였다. 표준화사망률이나 조사망률 등은 역학 분야에서 지속적으로 광범위하게 사용되고 있는 지표이다. 그러나 이러한 표준화사망률은 집계 단위의 샘플 수에 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. 이에, 본 연구에서는 베이지언 기법을 활용하여 샘플 수에 따른 통계적 변동성을 감소시키고자 하였다. 이를 위해 경험적 베이지언 기법과 풀 베이지언 기법을 모두 활용하였고, 결과적으로 유사한 통계량을 산출한 것을 확인할 수 있었다. 반면, SMR 기반의 통계량은 높은 분산을 가지고 있음을 확인하였다. 연구의 결과에 따른 통계 지도는 우리나라 저체중아 출생의 높은 위험도를 가지는 지역들을 파악할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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