본 연구의 목적은 창업기업의 생성과 소멸이라는 생애주기 변화와 관련하여 나타나는 공간분포 패턴의 차이를 확인하는 것이다. 이를 위하여, 본 연구에서는 전국기업체총람과 폐업기업정보를 활용하여, 2007년부터 2009년까지 수도권에서 창업한 기업의 위치정보와 생성시점, 그리고 소멸시점을 파악하였다. 창업기업의 생멸분포 패턴에 대한 분석은 공간상의 분석단위에 대한 분포패턴을 정량적으로 분석하는 방법론인 평균점, 표준거리, 타원형 표준편차, 그리고 공간자기상관도 분석기법이 적용되었다. 분석 대상 창업기업 5,810개 중, 1,322개 기업이 5년 내에 소멸함으로써 77.25%의 5년 생존율이 산정되었다. 지역별 생멸분포 패턴의 분석 결과, 수도권 전체, 서울, 그리고 인천 경기 모두에서 기업의 생성분포에 비해 소멸분포가 분산의 정도가 큰 것으로 나타났다. 또한, 기업속성별 생멸분포 패턴 분석결과, 기업의 규모와 업종에 따라 창업기업의 생성과 소멸분포에 차이가 있는 것으로 확인되었다.
지리학적 정보는 지구의 표면이나 가까이에 나타나는 현상과 사상에 대한 정보로서 정의된다(Goodchild et al., 1999). 지리학에서, 이러한 지리학적 정보는 특정한 현상을 연구하기 위한 공간자료로 이용되는데, 이는 공간적 패턴을 통해 유형화된다. 이러한 공간자료는 현지답사를 통해 수집ㆍ분석되며, 관찰자의 주관적 판단, 기술적인 오류로 인해, 오차의 필연적 발생 가능성을 안고 있다(Maffini, 1989; Bolstad, 1990; Dunn, 1990; Keeler, 1991). (중략)
본 논문은 크리스토퍼 알렉산더의 패턴 랭귀지를 이용하여 공공공간의 공간적 특성 분석을 실시하였다. 도시는 인간의 다양한 경험을 제공하는 장소이다. 도시의 공공공간은 역사를 통해 공공생활 번영에 중요한 역할을 하고 있다. 그것은 한 도시 속 사람들과의 관계 속에서 소통, 문화행사, 상업 등을 위한 장소로 이루어졌다. 그러나 오늘날, 공공장소 및 공공생활의 다양한 활동은 감소되었다. 그 이유 중 하나는 도시의 장소가 계획되고 관리될 때 사용자의 요구를 무시했기 때문이다. 따라서 본 논문은 문헌 조사를 통해 공공공간의 역할과 유형을 정리하고 패턴 언어의 특징을 살펴보았다. 또한 공공공간의 공간적 특성을 제시하고 전문가그룹인터뷰(FGI : Focus Group Interview)를 통하여 적정한 패턴 언어를 분류하였다. 이를 통하여 서울 도심의 공공공간의 공간적 패턴을 알아보기 위하여 사례대상지를 종로구 기본계획에 기초하여 선정 후 분석하였다. 본 논문은 공공공간의 적합한 공간 구조의 특성 및 방향성을 제시하고 패턴 언어의 적용가능성을 살펴 보다 풍부한 도시공간을 조성하고자 한다.
세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.
최근 토지피복도는 경관 모자이크의 공간적 구성, 기능 및 변화와 같은 공간 패턴을 분석하기 위해 그 활용도가 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 토지피복도를 활용한 경관 모자이크 패턴 분석 시스템을 제안하기 위해서 영역기반 영상처리 기법으로 경관 모자이크의 요소인 패치를 추출하고, 추출된 패치의 경관분석 측정요소를 패치 레벨과 클래스 레벨에서 계산하였다. 계산된 측정요소로 공간관계를 표현할 수 있는 패치기반의 공간 패턴을 제안한다. 제안된 시스템은 시스템의 유효성을 확인하기 위하여 광주광역시의 범례별 토지이용 현황 및 패치의 공간패턴을 확인한다.
본 연구의 주된 목적은 녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는데 있어 국지적 공간자기상관 기법들의 성능을 비교하고 분석하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 위성영상분석기법과 공간자기상관기법들을 이용하였다. 분석의 결과 공간 특이치 군집을 갖는 LISA 군집지도가 도시녹지의 공간 분포 패턴을 식별하는 데 있어서 다른 분석기법들보다 우수함이 확인되었다. 본 연구는 기존의 연구들과는 다른 몇 가지 연구방법을 이용했다는 점에서 관련분야에 기여할 수 있다. 이러한 차별성과 유용성에도 불구하고 본 연구는 녹지의 공간적 분포패턴을 식별하는 있어서 저해상도 위성영상을 이용했다는 점과 식생지수들 중에서 NDVI만을 이용했다는 점에서 한계를 지닌다. 이러한 한계들은 향후연구에서 UAV영상을 이용하거나 또는 여러 가지 식생지수들을 동시에 이용한다면 극복될 수 있을 것이다.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.
본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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