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.
Purpose: Walking practice is a representative indicator of the level of physical activity of local residents. Although the world health organization addressed reduction in prevalence of insufficient physical activity as a global target, the rate of walking practice in Korea has not improved and there are large regional disparities. Therefore, this study aimed to explore the spatial variations of walking practice and its associated factors in Korea. Methods: A secondary analysis was conducted using Community Health Outcome and Health Determinants Database 1.3 from Korea Centers for Disease Control and Prevention. A total of 229 districts was included in the analysis. We compared the ordinary least squares (OLS) and the geographically weighted regression (GWR) to explore the associated factors of walking practice. MGWR 2.2.1 software was used to explore the spatial distribution of walking practice and modeling the GWR. Results: Walking practice had spatial variations across the country. The results showed that the GWR model had better accommodation of spatial autocorrelation than the OLS model. The GWR results indicated that different predictors of walking practice across regions of Korea. Conclusion: The findings of this study may provide insight to nursing researchers, health professionals, and policy makers in planning health programs to promote walking practices in their respective communities.
최근 도시지역에서 급격하게 발생하는 빈집의 증가는 도시경관 악화, 안전사고 유발, 범죄 사고 발생, 위생 문제 등 다양한 문제들을 야기하고 있다. 통계청 장래인구 추계 결과에 의하면 우리나라 인구 및 가구의 증가율은 지속적으로 감소할 것으로 예상되며 빈집 발생의 증가로 이어질 가능성이 있다. 빈집 발생으로 인한 문제를 방치할 경우, 주거환경 악화와 같은 물리적 쇠퇴뿐만 아니라 사회·경제적으로 지역의 쇠퇴를 야기한다. 이를 해결하기 위해서는 지역적 특성 및 공간적 영향력의 존재를 고려한 국지적 차원에서의 빈집의 공간적 분포 특성을 파악할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 공간적 자기상관을 측정하기 위해 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 통해 빈집발생이 많은 부산광역시 원도심 일대를 중심으로 분석을 수행하였다. 또한, 공간 분석단위가 달라짐에 따라 공간분석의 결과값에 차이가 나타나는 공간단위 수정가능성에 관한 문제(MAUP)에 대한 평가를 수행하기 위해 읍면동과 집계구의 상이한 공간단위에 대한 빈집 발생 분포를 분석하였다. 분석결과, 부산광역시 원도심 일대의 읍면동별 빈집 발생은 공간적 이질성이 존재하였으며 공간분석단위를 달리함에 따라 빈집 발생의 공간분석 결과가 다르게 나타났다. 이에 빈집 발생의 정확한 분포 특성을 파악하기 위해서는 GWR 모델을 이용한 공간적 차원을 고려하여야 하며, 공간단위 수정가능성 문제(MAUP)에 대한 고려가 필요함을 시사한다.
본 연구는 헤도닉가격모델과 공간적 이질성을 고려한 지리가중회귀모델을 바탕으로 코로나19에 따른 유형별 소매유통시설 접근성이 아파트 가격에 미치는 전역적·국지적 시계열 영향을 실증분석 하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전역적 측면에서 소매유통시설은 유형별로 주변 아파트 가격에 차별적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 코로나19가 소매유통시설에 미친 영향은 존재하였으나, 역시 유형별로 차별적인 것으로 나타났다. 셋째, 국지적 측면에서 코로나19에 따라 소매유통시설이 주변 아파트 가격에 미치는 영향 변화는 지역별, 유형별로 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 유형별 소매유통시설이 아파트 가격에 미치는 영향력은 차별적이라는 사실을 확인하였으며, 특히 코로나19 발생 전과 후 유형별 소매유통시설이 주변 지역에 미치는 영향 역시 국지적으로 차별화되고 있다는 점을 명확히 하였다. 이는 코로나19와 같은 외부 충격이 소매유통시설의 역할과 인식을 바꿀 수 있다는 것을 의미하며, 이를 토대로 본 연구는 엔데믹 시대 소매유통시설의 부정적 영향을 줄이고 주거지 환경을 개선할 수 있는 정책적 시사점을 제시하였다.
This study analyzed the factors affecting economic growth using multiple regression model and Geographically Weighted Regression in consideration of population, industry and employment, housing and political characteristics on economic growth by region. The analysis results are summarized as follows. First, the total employment growth rate, manufacturing employment growth rate, local election turnout and the level of party consensus between the central and local governments are having a positive impact on regional economic growth. Second, according to the GWR analysis, the population has a positive impact on economic growth in the southern region of Korea, and the increase in the total number of employees has a positive impact on the southern region of Gyeonggi Province, Gangwon Province, North Chungcheong Province and North Gyeongsang Province. Finally, the voter turnout of urbanites is positively affecting economic growth in South Chungcheong Province, Gangwon Province and the southern coast, while North Jeolla and South Jeolla provinces have a positive impact on economic growth as the parties of the central and local governments are equal. The results of this study may suggest the role of local government for regional economic development.
본 연구는 대전광역시의 응급의료서비스 취약지를 도출하고 취약지역의 보건학적 특성 및 응급의료서비스 취약여부와의 관련성을 분석하여 응급의료 관련 정책의 의사결정에 유용한 기초자료로 제공하기 위한 연구이다. 응급의료서비스 취약지 도출은 Arc GIS의 공간분석 방법 중 가중분석(Cost Weighted distance) 방법으로 응급의료센터로부터의 접근성 분석을 하였으며, 응급의료서비스 취약지의 보건학적 특성 및 응급의료서비스 취약여부와의 관련성은 SPSS 17.0을 이용하여 비모수 t-검정 및 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 연구지역의 응급의료기관 분포는 동구와 유성구, 대덕구는 지정된 응급의료센터가 없으나 서구와 중구는 응급의료센터가 2개소 이상 위치하고 있어 응급의료기관 분포가 편중되어 있으며, GIS를 활용하여 응급의료센터와의 접근성 분석을 수행한 결과, 대전광역시 자치구별 전체 면적 대비 응급의료서비스 취약지의 비율이 높은 자치구는 동구가 41.2%로 가장 높았다. GIS를 활용하여 행정동별 응급의료서비스 취약지를 분석한 결과, 대덕구 신탄진동, 동구 대청동과 산내동, 유성구 구즉동과 노은2동, 서구 기성동, 중구 산성동으로 나타났으며, 응급의료서비스 취약지 중 기성동, 대청동이 노인 인구밀도가 높게 나타났다. 응급의료서비스 취약여부에 따른 보건학적 특성별 차이를 분석한 결과, 국민기초생활수급권자, 장애인등록자, 농업인구 비율의 평균은 취약지가 비취약지에 비해 높았으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 응급의료서비스 취약여부를 종속변수로 하고 지역별 보건학적 특성을 독립변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과, 농업인구 비율과 국민기초생활수급권자 비율이 높았으며 이는 통계적으로 유의하여 응급의료서비스 취약여부를 설명할 수 있는 변수인 것으로 나타났다(p<0.01, p<0.05). 이상의 결과를 종합하면 대전광역시 5개 자치구의 행정동 중 응급의료서비스 접근 불평등지역이 도출되었고 이러한 지역은 보건학적 특성 중 농업인구 비율과 국민기초생활수급권자의 비율이 높았으며 이는 통계적으로 유의하여 응급의료서비스 취약여부와 관련성이 있는 것으로 나타났다. 향후 효율적인 응급의료 자원 분배를 위해서는 GIS를 활용한 의사결정이 필요하며, 응급의료서비스 이용의 형평성을 증진시키기 위해서 응급의료서비스의 사각지대에 놓여있는 지역의 보건학적 특성을 고려한 정책이 시행되어야 할 것으로 사료된다.
다수의 연구들이 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추산하기 위하여 흔히 단순면가중내삽법을 사용하고 있지만, 그 도출된 결과치는 불가피하게 부정확하다. 왜냐하면, 단순면가중치법은 인구가 원시구역 내에서 균등하게 분포되어 있다는 것을 비현실적으로 전제하고 있기 때문이다. 두 개의 대안적인 면가중치법, 즉 지능형 면가중치법과 회귀법은 주택의 위치에 관한 추가적인 지리적 정보를 이용함으로써 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하는데 있어서 분포적인 편차를 설명할 수 있다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위한 다섯 개의 면내갑법을 탐색하고, 상이한 면내삽법에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하고자 한다. 본 연구는 면내삽 과정에서 원시구역과 목표구역에 위성영상으로부터 추출된 토지피복의 분포와 같은 추가적인 지리정보를 제공하기 위하여 GIS 기법을 사용하였다. 독립표본 t-test통계량은 환경적 형평성 가설을 검정하기 위하여 사용되었다. 또한, 편재계수는 상이한 면내삽법에 따른 인구추정치의 상대적 변이성을 비교하기 위하여 계산되었다. 본 연구는 사례지역에서 환경적 형평성 분석의 결과는 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위해서 사용된 면내삽법에 민감하지는 않았지만, 상이한 면내삽법들이 사용됨에 따라 그 추정치는 대개 변동적 이었다는 것을 규명하였다. 이것은 환경적 형평성에 대한 통계적 분석결과는 어떤 면내삽법을 사용하느냐에 따라서 어느 정도까지는 변할 수 있다는 것을 암시한다.
공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.
본 논문은 2018년 가계금융복지조사 원자료를 대상으로 기존 O-B(Oaxaca-Blinder) 요인분해를 일반화하고 정교화한 가중화 및 RIF(Recentered Influence Function) 회귀 기반의 2단계 O-B 요인분해 기법을 사용하여 순자산 불평등의 수도권과 비수도권 격차 요인들을 분석한다. 이는 소득, 연령, 교육, 가구유형 등과 같은 사회 경제적 요인들의 지역 간 분포 차이가 순자산 불평등의 지역 간 격차에 어떻게 기여했는지를 밝히는 것이다. 자료의 한계에도 불구하고, 분석 결과는 소득, 이혼, 농림어업과 기능조립직, 다문화가구 변수들의 지역 간 차이는 순자산 불평등의 수도권과 비수도권 간 격차를 심화시키지만, 상용직, 관리전문사무직, 서비스판매직, 가구규모 변수들은 그 격차를 완화시키고, 생애주기의 지역 간 차이는 상쇄적인 역할을 한다는 것을 보여준다.
In recent years, the frequency and scale of the natural disasters are growing rapidly due to the global climate change. In case of the urban flooding, high-density of population and infrastructure has caused the more intensive damages. In this study, we analyzed the spatial characteristics of urban flooding damage factors using GWR(Geographically Weighted Regression) for effective disaster prevention and then, classified the causes of the flood damage by spatial characteristics. The damage factors applied consists of natural variables such as the poor drainage area, the distance from the river, elevation and slope, and anthropogenic variables such as the impervious surface area, urbanized area, and infrastructure area, which are selected by literature review. This study carried out the comparative analysis between OLS(Ordinary Least Square) and GWR model for identifying spatial non-stationarity and spatial autocorrelation, and in the results, GWR model has higher explanation power than OLS model. As a result, it appears that there are some differences between each of the flood damage areas depending on the variables. We conclude that the establishment of disaster prevention plan for urban flooding area should reflect the spatial characteristics of the damaged areas. This study provides an improved understandings of the causes of urban flood damages, which can be diverse according to their own spatial characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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