본 논문에서는 콜롬비아 경찰청을 통해 수집 된 데이터를 통해 콜롬비아 A 지역에서 발생하는 범죄 현황과 지리적 구조에 따른 공간적 범죄분포 특성을 분석하였다. 범죄 분석을 위해 2013년 1월부터 12월까지 수집 된 범죄 데이터를 이용하여 글로벌 모란지수와 국지적 모란지수를 이용하여 공간적 상관관계 분석을 실시하였다. 공간적 상관관계 분석 결과는 높은 범죄 빈도수를 가지는 범죄 유형들은 모두 상관관계를 가지고 있었다. 또 글로벌 모란지수를 이용하여 범죄 지역의 공간적 상관관계를 하나의 값으로 표현하고, 국지적 모란지수를 통해 핫스팟을 분석하여 Local Indicators of Spatial Association(LISA) 지도를 구현하였다. LISA 지도를 통해 범죄 유형별 공간적 분포를 파악할 수 있었다.
산업화 이후 환경성 질환의 증가가 사회적인 문제로 대두되면서 이들의 지역적 차이와 특성에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 국민건강보험공단 자료를 이용하여 환경성 질환의 지역분포와 지역적 특성을 알아보는 것이다. 본 연구에서는 환경성 질환 중 아토피 피부염을 대상으로 국지모란지수를 이용하여 아토피 피부염 환자의 지역별 군집성 정도와 유형을 분석하였다. 이에 따라 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 아토피 피부염 환자의 분포는 지역적으로 차이를 나타내고 있었으며, 일반적 예상과 달리 서울시가 비교적 청정한 지역으로 분류되었다. 둘째, 수도권 지역 중 인천 서구 등 42곳은 아토피 피부염의 핫스팟 지역으로 나타났다. 셋째, 지방 중 단양군 등 39곳은 아토피 피부염의 콜드스팟이 도출되었고, 환경과의 연관성을 추론할 근거가 나타났다. 넷째, 제주시와 서귀포시가 독특하게 아토피 핫스팟 지역으로 나타났다. 이와 같은 아토피 피부염 환자의 지역분포 특성에 대한 분석을 바탕으로 차후 보건지리학 연구가 지속적으로 진행될 필요가 있다고 사료된다.
본 연구의 목적은 한국의 도시들을 대상으로 산업의 공간분포특성을 규명하고 그 결과를 이용하여 산업분류를 수행하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 15개 산업부문에 대하여 한국 내 82개 도시를 분석하였다. 분석에서는 지리적 및 비지리적 측정방식을 이용하여 산업부문의 집중과 산업 간의 연계패턴을 파악하였다. 집중과 연계도의 측정을 위해 입지지니계수, 모란지수, 상관계수, 이변량모란지수를 이용하였으며 이들의 추정값에 기초하여 15개 산업부문을 분류하였다. 연구의 결과 화학공업은 높은 수준의 지리적 및 비지리적 집중을 보인 반면 조립기계전자산업은 지리적 측면에서만 높은 수준의 집중도를 보였다. 인쇄출판업, 도매업, 사업서비스업은 비지리적 측면에서 다른 부문들과 높은 연계를 나타냈다. 한편, 그 밖에 10개 부문은 의미 있는 분포양상을 보이지 않았다. 본 연구는 산업의 공간적 분포패턴을 종합적으로 분석할 수 있는 방법론을 제공하였다는데 의의가 있으며 이를 통해 산업클러스터 등 산업입지정책을 집행하는데 있어 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다.
정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.
본 연구는 성장과정에서 나타나고 있는 공간적 확산 집중의 특성과 도시공간구조 변화를 측정하는데 목적을 두고 있다. 분석에 사용된 자료는 도시인구, 고용, 개발연면적, 지가를 이용하였다. 분석시기는 1995년이후 10년간으로 1995년, 2000년, 2005년을 기준으로 하였다. 연구방법은 먼저 도시성장 변화를 측정하기 위하여 중심점 이동과 표준편차거리를 산출하였다. 모란지수(Moran's I)분석결과 분산된 형태보다는 전반적으로 집중된 형태를 보이고 있었으나, 그 수준은 다소 미약하게 나타났다. 앞으로 시가화지역에서는 토지이용 등의 계획적인 도시관리가 요구된다고 볼 수 있다. 다음으로 윤곽도로 볼 때, 대체적으로 단핵구조에서 다핵화로 변화된 모습을 보이고 있다. 다만 중심지간에 상호연계축 발달은 미약하였다.
도시 열 환경 개선을 위해서는 무엇보다도 특정지역의 열 환경에 대한 구조적 특성분석이 선행되어져 문제점을 분석하고 보완되어야 한다. 본 연구에서는 Landsat 위성을 활용하여 대구광역시의 1월과 8월의 열 환경의 중심성 측정, 분포도 작성, 공간통계 분석 등을 활용하여 공간적 특성에 따른 열 환경구조를 분석하였다. 분석을 위해 위성영상의 열적외밴드를 활용하여 표준정규분포화하여 점수로 중심성을 추출하였고, 국지적 공간에서의 자기 상관성을 파악하기 위한 국지적 모란지수(Local Local Moran's I)를 기초로 한 Cluster Map를 작성하여 환경공간구조의 분포 특성을 파악하였다. 따라서 위성영상을 활용한 열 환경 분포 특성과 중심지의 파악은 도시의 열 환경 개선 계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 중요한 기초자료로서 정부의 다양한 열환경 정책이나 계획에 우선시 되어야 할 참고자료를 제공하고자 한다.
휴대용 기기와 다양한 위치 기반 서비스의 확산으로 공간데이터의 양적 팽창이 가속화됨에 따라 대용량의 공간데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지, 메모리, 애플리케이션 등 다양한 전산 자원을 공유할 수 있는 서비스 환경으로, 최근 이를 활용해 대용량의 공간데이터를 처리, 분석하는 방법과 그 필요성에 관한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 아직까지 대용량 공간데이터의 분석에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용했을 때 어느 정도의 성능 향상을 기대할 수 있는지에 대한 실증적 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았으며, 본 연구의 목표는 이러한 논의의 공백을 채우는 것이다. 이를 위해 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 연산을 사용했을 때 모란지수와 지리가중회귀분석의 연산 속도가 어느 정도 향상되는지 살펴보았으며, 그 결과를 통해 클라우드 컴퓨팅을 활용한 공간분석의 효율성을 평가하였다. 실험 결과, 중앙처리장치의 클록 수가 더 높은 로컬 컴퓨터에 비해 병렬 연산에 적합한 환경을 갖춘 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 좀 더 효율적인 연산이 가능했으며, 데이터의 규모가 클수록 격차가 더욱 크게 나타났다.
2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 물부족량 전망자료를 이용하여 공간군집특성을 고려한 우리나라 물부족 핫스팟 지역을 분석하였다. 물부족 최심 군집지역 도출을 위하여 표준유역 기준의 과거 최대 가뭄(약 50년 빈도)에 대한 물부족량 자료를 이용하여, Local Moran's I와 Getis-Ord Gi* 통계량으로 공간군집분석을 수행하였다. 클러스터맵(Cluster Map)을 통해 물부족 공간군집 대상지역을 선정하고, 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 분석 결과, 한강권역 내 1개 군집[임진강하류(#1023) 및 주변]과 낙동강권역 내 2개 군집 [대종천(#2403) 및 주변, 가화천(#2501) 및 주변] 지역이 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났으며, 한강권역 내 1개 군집[남한강하류 (#1007) 및 주변]과 낙동강권역 내 1개 군집[병성천(#2006) 및 주변] 지역이 물부족 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났다. 표준유역단위 공간군집분석을 수행할 경우 물부족 공간군집지역 전체가 통계량 기준을 100% 만족하여 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 이는 표준유역 단위로 공간군집분석을 할 경우 가변적 공간단위 문제를 일정 부분 해결한 것으로 공간군집분석의 정확성이 상대적으로 높아졌다.
본 논문에서는 요인분석과 주성분분석을 이용해 수도권 지자체별 삶의 질 지수 측정하고 공간통계 및 지리적 탐색 기법을 이용하여 공간연관성 관점에서 수도권 삶의 질의 공간적 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2002년, 2005년, 2009년 수도권 삶의 질 지수 대상으로 전역적 Moran's I를 이용한 분석을 실시하였다. 또한 공간 연관성의 유형을 파악하고 실제 높은 삶의 질 지수를 나타내는 지역을 판별하기위해 모란산점도와 국지적 Moran's I 지수를 이용한 국지적 분석을 시행하였다. 삶의 질 지수의 분석 결과 서울시를 중심으로 높은 삶의 질 지수를 나타내었고 경기도 지역의 신도시를 중심으로 삶의 질 지수가 높은 양상을 보였다. 특히 서울강남3구(강남구, 서초구, 송파구)와 경기도 성남시에서 높은 삶의 질 지수를 나타내었는데, 이는 지방세 징수 상위지역으로 공공재 공급의 원천인 지역별 재정력의 차이가 삶의 질의 차이와 격차에 중요한 요인이 됨을 알 수 있다. 또한 수도권의 삶의 질 분포는 정적(+)공간연관성을 나타내며 국지적 규모의 분석결과, 서울시를 중심으로 H-H 클러스터가 경기도, 인천시를 중심으로 L-H 클러스터가, 그리고 경기도 외곽지역으로 L-L 클러스터가 형성되었고 그 패턴에 시간상의 큰 변화는 없었다. 하지만 대규모 인구유입이 있는 신도시를 중심으로 H-H 및 L-H 군집의 확산을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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