시간에 따라 얻어진 공간 자료를 공간시계열 자료라 하며 이러한 자료를 분석하기 위해 사용되는 모형이 공간시계열 모형이다. 최근 곤충학과 생태학에서 공간시계열 모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 온실에 있는 곤충의 마리수를 ARMA 모형과 자기회귀 오차모형을 이용한 공간시계열 모형으로 분석하였다. 자료에 포함된 이상점은 분산도(Variogram) 추정에 많은 영향을 주기 때문에 Mugglestone (2000)의 이상점 수정법을 이용하여 수정하였다. 공간시계열 모형들과 시계열 요인을 배제한 공간모형을 MSE와 MAPE를 이용하여 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권1호
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pp.79-87
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2011
공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.
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.
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.
본 연구는 도시특성 요소가 자연재해 피해액에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자연재해 피해액에 대한 공간적 자기상관성을 분석하고, 이를 고려한 공간회귀모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 연구 대상지는 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 전국의 227개 지방자치단체로 설정하였고, 수집할 수 있는 가장 최근의 자료가 2013년이라는 점을 고려하여 분석 시점을 2013년으로 설정하였다. 여기서 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 것은 해당 지역들이 육지와 원거리에 있어 공간적 자기상관성 분석에서의 오차 내지는 오류가 발생할 소지가 있기 때문이다. 공간적 자기상관성 분석 결과, 2013년의 전국 지자체에서 발생한 자연재해 피해액은 통계적으로 유의한 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 도출되었다. 따라서 공간회귀모형을 활용하여 공간적 자기상관성을 통제할 필요가 있었고, 공간회귀모형과 OLS회귀모형의 비교를 통하여 공간회귀모형 중 공간시차모형이 최적합 모형인 것을 확인하였다. 공간회귀모형의 추정 결과를 살펴보면, 주거지역 면적이 증가할수록 자연재해 피해액이 감소하는 것으로 추정되었다. 반면에 녹지지역 및 하천 면적은 증가할수록 자연재해 피해액을 증가시키는 것으로 추정되었고, 통제변수로 활용된 연 강수량과 강우강도도 자연재해 피해액의 증가 요인으로 추정되었다. 실증분석 결과를 토대로 향후 자연재해 피해액 저감을 위하여 피해액 증가 요인에 대한 적절한 정책의 수립과 시행이 필요하다고 사료된다.
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.
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.
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.
본 논문은 공간시계열 자기회귀 이동평균(STARMA) 모형과 공간 시계열 중선형(STBL) 모형에 대해 식별, 추정, 예측 등의 통계적 절차와 특징들을 논하고, 두 모형을 비교하는데 목적이 있다. 사례 연구를 위 해 2001년부터 2006년까지 8개 지역으로부터 보고된 월별 Mumps 자료를 사용했고, 예측오차제곱합(SSF)을 활용하여 두 모형의 적합도를 비교하였다.
공간회귀모형은 공간가중행렬을 통해 공간관계를 명시적으로 정량화한다는 점에서 타 모형과 뚜렷하게 구별되는 강점이 있는 동시에, 공간가중행렬 구성에 자의성이 개입된다는 약점을 가지고 있기도 하다. 본 연구에서는 공간가중행렬의 구성에 따라 모형 적합도가 어떻게 변화하는지 인천시를 사례로 실증적으로 검토하였다. 또한 인근지역 범위 설정에 따라 공간시차모형(spatial lag model) 또는 공간오차모형(spatial error model) 중 어떠한 모형이 보다 우수하게 나타는지 검토하였다. 분석 결과, 토지가격 추정에 있어 인근지역 범위를 좁게 파악하는 공간가중행렬을 구성할수록 모형 적합도가 전반적으로 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 공간적 이질성이 심한 지역은 공간오차모형의 적합도가 보다 우수한 것으로 파악되었다. 공간적 이질성이 심한 지역은 동질적 성격을 갖는 하부 인근지역으로 세분함으로써 그러한 이질성을 완화시킬 수 있었고, 그 결과 공간오차모형보다 공간시차모형의 적합도가 우수하게 나타날 수 있음을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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