• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.403-418
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• 2004

Recently space-time model in spatial data analysis is widly used. In this paper we applied this model to analysis of greenhouse whitefly. For handling time component, we used ARMA model and autoregressive error model and for outliers, we adapted Mugglestone's method. We compared space-time models and geostatistic model with MSE and MAPE.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.1
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• pp.79-87
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• 2011

A spatial time series model was used for analyzing the method of spatial time series (not the ARIMA model that is popular for analyzing spatial time series) by using chicken pox data which is a highly contagious disease and grid data due to ARIMA not reflecting the spatial processes. Time series model contains a weighting matrix, because that spatial time series model influences the time variation as well as the spatial location. The weighting matrix reflects that the more geographically contiguous region has the higher spatial dependence. It is hypothesized that the weighting matrix gives neighboring areas the same influence in the study of the spatial time series model. Therefore, we try to present the conclusion with a weighting matrix in a way that gives the same weight to existing neighboring areas in the study of the suitability of the STARMA model, spatial time series model and STBL model, in the comparative study of the predictive power for statistical inference, and the results. Furthermore, through the Kalman-Filter method we try to show the superiority of the Kalman-Filter method through a parameter assumption and the processes of prediction.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.129-142
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• 2006

본 논문은 공간시계열자료가 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 아주 넓이 사용되고 있고 그 수요가 점차 증가하는 이 시기에 복잡한 공간시계열 중선형(STBL) 모형에 대한 모수 추정 방법 중 수치 해석적 방법인 Newton-Raphson 방법과 Kalman-Filter 방법을 비교하고, 두 가지 방법에 의한 예측력을 비교하여 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-166
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• 2018

수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.826-829
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• 2005

유역의 수자원 분석을 위해서는 선정된 모형의 입력자료와 이를 바탕으로 추정된 매개변수의 결정이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 수문모형의 입력자료인 유역의 시간자료와 공간자료를 구축하고 이를 대상유역의 기준자료로 선정하여 HyGIS(Hydrological Geographic Information System)의 시$\cdot$공간DB에 저장하였다. 또한 TOPMODEL을 HyGIS와 연계시킴으로서 저장된 DB로부터 모형 구동에 필요한 시$\cdot$공간자료를 손쉽게 사용할 수 있는 시스템을 개발하였으며 이를 HyGIS-TOPMODEL이라고 한다. 연구결과 HyGIS-TOPMODEL은 HyGIS의 시$\cdot$공간DB를 이용하여 효과적으로 입력자료를 구성할 수 있었다. 또한 개발된 HyGIS-TOPMODEL을 시험유역에 적용한 결과 실측유량을 적절히 모의하는 것으로 나타났으며, 이에 따라 유전자 알고리즘을 이용한 매개변수의 추정 및 이의 적용 또한 타당한 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.13 no.2
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• pp.19-42
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• 1995

1980년대 후기부터 교통정책의 우선 목표는 지역경제성장 자체가 교통문제를 스스로 해결할 수 있도록 하기 위하여 종래의 관리 중시의 정책은 다시 토지이용 정책으로 변화를 초래하엿다. 오늘날 대도시는 개개 졍제활동 주체들의 동적인 경제 행태에근거하여 분산구조를 띠고 있다. 이러한 동적인 경제행태에 미치는 요소들은 교통체계와 토지이용과 상호연관성의 연구에 필수적인 지가, 인구분포, 통행행태등이다. 그러나 전통적인 단핵도시 모형은 대도시의 분산구조형태의 동적인 과정을 설명하는데는 한계가 있다. 본 연구는 대도시의 변천과정을-도심 및 부심의 출현·소멸현상-설명함으로써 도시교통정책 필수적인 입지와 통행패턴에 대한 새로운 동태적 이론의 기초를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 지역경제 성장과 도시공간구조와의 동태적관계를 통합하는 토지이용과 교통의 연속 모형을 개발·응용하였다. 개발된 모형에서는 교통량에 따른 교통비용, 도시공간구조로 인한 외부효과들, 경제활동주체들의 비동질성, 이주비용, 그리고 집적 이익등이 매기마다 내생적으로 결정되어 대도시의 공간구조 변화를 설명한다. 경제 호라동주체들간의 ? 호물리적 교류는 소득 증대에 의하여 경제구조가 변함에 따라 새로이 결정된다. 가상적 도시와 자료를 가지고 실험한 결과 비동질적인 경제주체들의 불균형적 성장이 장기적으로 도시구조에 영향을 미치며, 기본적인 경제행위에 따라 장기동태적인 과정을 통하여나타나는 도시의 분산구조형태의 중요성을 보여주고 있다. 또한 교통비용의 변화에 따른 민감도분석을 통하여 모형의 실용성을 검정하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.12 no.4
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• pp.53-63
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• 1994

도시확산과 지방분권화의 시대적 추세는 도시경제 및 교통-토지이용모형의 구조에 도 영향을 미치고 있다. 첫째, 도시의 공간적 확산과 고밀도화로 인한 도시내 제반 경제.사 회활동이 이전보다는 훨씬 다양해지고 복잡해지고 있다. 둘째, 지방분권화로 인해 대도시내 작은 지역단위별 주민들이 자신의 지역문제에 대한 관심과 요구들이 증가하고 있다. 또한 대부분의 도시계획 및 정책은 대도시내 공간적으로 뿐만 아니라 서로 다른 이익집단에 상이 한 영향을 미치는 것으로 파악되고 있다. 이러한 요인으로 인해 대도시 모형은 1) 도시내 제반활동의 흐름을 체계적으로 분석할 수 있어야 하며, 2) 도시계획 및 정책의 효과를 도시 내 세분화된 공간별, 업종별로 분석할 수 있어야 한다. 본 연구는 Wilson의 모형에 도시내 중요한 경제활동인 통근과 shopping변수를 추가하여 Wilson의 모형이 대도시모형으로 이용 될 때 발생하는 문제를 해결하였다. 또한 모형을 구성함에 있어 Matrix Inversion과 Non-linear Programming Model의 두 가지 방법을 도입하고 그 장단점을 비교하였다. Matrix Inversion의 경우 해 (Solution)을 찾기가 쉬워 실질적이고 승수계산과정에서 각 Round마다 승수의 크기를 알 수 있는 반면 Programming을 통한 모형의 경우 제약식의 도 입이 용이하고 목적함수의 형태를 바꾸는 것이 가능하므로 이론적 기틀을 세우는데 유리한 접근방법으로 분석되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.1
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• pp.91-102
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• 2007

The major purpose of this article is to formulate a class of Space Time Autoregressive Moving Average(STARMA) model and Space Time Bilinear model(STBL), to discuss some of the their statistical properties such as model, identification approaches, some procedure for estimation and the predictions, and to compare the STARMA model with the STBL model. For illustration, The Mumps data reported from eight city & provinces monthly over the years 2001-2006 are used and the result from STARMA and STBL model are compared with using SSF(Sum of Square Prediction Error).

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.48 no.6
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• pp.978-993
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• 2013

It can be advantage as well as disadvantage to use the spatial weight matrix in a spatial regression model; it would benefit from explicitly quantifying spatial relationships between geographical units, but necessarily involve subjective judgment while specifying the matrix. We took Incheon City as a study area and investigated how the fitness of a spatial regression model changed by constructing various spatial weight matrices. In addition, we explored neighborhood segmentation in the study area and analyzed any influence of it on the model adequacy of two basic spatial regression models, i.e., spatial lagged and spatial error models. The results showed that it can help to improve the adequacy of models to specify the spatial weight matrix strictly, that is, interpreting the neighborhood as small as possible when estimating land price. It was also found that the spatial error model would be preferred in the area with serious spatial heterogeneity. In such area, we found that its spatial heterogeneity can be alleviated by delineating sub-neighborhoods, and as a result, the spatial lagged model would be preferred over the spatial error model.