대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 원격탐사 화상의 분류를 목적으로 분광정보와 공간적 상관성의 반복적 결합방법을 제안하였다. 퍼지이론을 기반으로 공간적 상관성을 분류 과정에 적용하기 위하여 초기단계에서 정의된 소속 함수에 대해서 주변영역에 대한 필터링을 적용하였고, 특정 수렴 조건을 만족하는 단계까지 반복적 결합을 수행하였다. Landsat TM 화상에 적용한 결과, 향상된 분류정확도와 분광정보만으로 분류가 애매한 화소의 공간적 분포 양상을 확인할 수 있었다.
동영상은 시간 및 공간적으로 많은 상관성을 지니고 있으며, 움직임추정 방법에서 움직임의 시 공간 상관성을 이용하면 정확한 움직임 추정과 성능 개선을 가져올 수 있다. 한편, Zafar와 Zhang은 웨이브릿 변환 영역에서 가변 블록 (variable block-size)을 이용한 다해상도 움직임 추정(multire-solution motion estimation) 기법을 제안하였다
본 연구에서는 결측된 일교통량의 대체를 위하여 교통공학에서 많이 활용되고 있는 기존의 선형내삽법에 공간상관성 기법을 고려한 새로운 선형내삽법을 제안하였다. 일교통량과 같이 시간적 특성을 지닌 자료를 공간위에 배치하여 공간적 상관성을 고려할 수 있도록 하였다. 공간상관성을 측정하기 위하여 일교통량의 순환성을 감안하여 같은 주의 요일간 상관성과 주별 같은 요일의 상관성을 나타내는 지표로서 Moran Index를 사용하였다. 실제 분석을 위하여 한국건설기술연구원에서 제공한 2004년 11월의 28일간의 일교통량 자료를 $4{\times}7$ 격자 형태로 배치하여 일별 교통량자료를 공간화 시켜 공간 상관성을 살펴보았으며, 여러 가지 통계적 지표를 통하여 공간 선형내삽법의 우수성을 확인하였다.
동해와 남해에서 능동 음향센서 배열 신호를 측정하고, 신호의 공간 상관성을 분석하였다. 주변소음, 표적신호, 해수면과 후방산란 신호, 해상풍, 수직 수온을 25시간 동안 동시에 관측하였다. 남해 측정에서는 분석결과로 부터 주변소음의 공간 상관성이 표적신호 보다 매우 낮고, 표적신호는 전체 음향센서에서 0.5 이상의 상관성을 보였다. 동해 측정에서는 해수면 잔향 신호의 공간 상관성은 해수면 입사각이 클때 높고, 상관성이 0.5이상인 무차원화된 배열의 최대길이는 26도의 입사각에서 3.0, 32도의 입사각에서 3.5였다. 배열센서의 형상과 배열성능을 결정하는 기준이 되는 공간 상관성 파악을 위해서는 향후에 다양한 시공간 변동을 포함한 지속적인 관측이 필요하다.
수도권의 도시화 과정은 서울로의 교통 접근성의 변화에 따라 급속하게 확산되었고, 현재도 진행 중이다. 도시화 과정 속에 인구 교외화, 주택 수의 증가, 도심용지 토지이용 증대, 토지가격의 증가 등의 다양한 공간적 변화가 이루어지고 있다. 이러한 급속한 도시화의 과정 속에 국토의 난개발이 이루어졌고 자연생태 파괴, 주택부족 및 교통 문제, 토지 투기 등의 사회적 문제를 야기했다. 본 연구에서는 도시화 현황을 살펴보고 교통접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하였다 상관성 분석 결과를 토대로 멀티 에이전트 시스템(MAS)을 이용하여 교통접근성과 토지이용 에이전트 간 상호작용의 관점에서 시뮬레이션 하였다. 그래서 교통접근성의 변화로 인한 주변 토지 이용 변화를 공간적으로 예측하려고 한다. 도시화 현황을 살펴보기 위해서 지적도 자료를 이용하여 미시적인 경관 분석을 실시한 후 교통접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하기 위해 교통자료와 토지이용 자료를 GIS분석 및 통계 분석하였다. 그리고 상관성 분석 결과를 멀티 에이전트 시스템 전용 플랫폼에 적용하여 시뮬레이션 분석을 하였다.
최근 도시가스 수요에 관한 연구는 광역별, 지역별로 각 지역 특성을 반영하여 미시적 관점에서 접근하는 경향이 확대되는 추세이다. 이때 인접지역이 가지는 사회구조의 유사성과 공급 인프라의 밀집성은 지역 간 미시적인 관계를 가지는 군집성과 공간적 상관성을 유도한다. 이에 민수용 도시가스 수요에 대해 34개 도시가스사의 관할지역을 기준으로 총 54개의 지역으로 구분한 후 공간 상관성을 분석한 결과 전역적, 국지적 관점에서 양의 공간적 상관성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2022년 12월까지 54개 지역에 대한 민수용 도시가스 수요를 패널데이터로 구성하여 공간패널회귀분석과 일반 패널회귀분석을 비교하였으며, 오차에 공간적 효과가 존재하는 공간오차모형(SEM)이 가장 적합한 모형임을 도출할 수 있었다. 이는 한 지역의 민수용 도시가스 수요가 인접지역과 유의한 관계가 있음을 확인함으로써 정책적, 실무적 시사점을 제시한다.
최근 공간 상관성이 존재하는 채널상황에서 수신 성능을 향상시킬 수 있는 공간 변조(spatial modulation, SM) 기법이 활발히 연구되고 있다. 공간 변조 기법은 수신된 신호들 간의 간섭을 제거하기 위하여 여러 개의 송신안테나 중에서 일부만을 이용하여 신호를 전송하고, 안테나 조합에 따라 추가적인 정보를 전송할 수 있다. 따라서 공간 변조 기법을 사용하여 기존 다중안테나(multi-input multi-output, MIMO) 시스템에 적용하면 도심무선채널환경의 상관성에 의한 간섭을 극복할 수 있다. 그러나 상관성이 존재하는 도심무선채널환경에서 공간 변조 기법들의 수신 성능 분석이 정확하게 이루어지지 않고 있다. 그러므로 본 논문에서는 상관성을 가진 도심 채널 모델에서 여러가지 공간 변조 기법들의 수신 성능 및 채널효율을 분석하고, 도심무선채널환경에 적합한 공간 변조 시스템을 제안한다.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
역학 분야에서 질병 자료들은 종종 시간과 공간에 따라 축적되고, 경우에 따라서는 이들 자료의 시간과 공간 상관성이 복잡한 경우가 존재한다. 이런 공간과 시간의 복잡한 상관구조 때문에, 질병 자료를 분석하기 위하여 최근에 베이지안 공간시간 분석 방법에 관한 연구가 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이런 공간시간 상관성이 있는 질병 자료를 분석하기 위한 공간시간 모델링에 관한 기본적인 개념을 소개하고, 베이지안 공간시간 모형들에 관해 소개하였다. 그리고, 국내 A형 간염 발생자 자료를 논문에서 소개된 통계 모형을 이용하여 분석하여, 공간시간 모형의 중요성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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