• Proceedings of the KGS Conference
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• 2006.06a
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• pp.23-24
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• 2006

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2005.05a
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• pp.29-31
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• 2005

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.9 no.3
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• pp.67-81
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• 2006

The present study suggests an analytical method to overcome the spatial problems that traditional hedonic methods have. The concept of overlapping neighborhoods is introduced in order to solve the problems of global parameter estimate methods that treat the whole city by the gross. Moreover, a 3rd party program for the tight coupling of GIS and statistics is developed in order to explore hedonic methods efficiently. By using these, this study analyses the spatial variation of location variables that affect the real estate price. The results show that the influences of urban centers do not reach to the whole city, but only to the catchment areas of them. And the coefficients of location variables are different depending on the space. The tight coupling of GIS and statistics offers a powerful tool in analysing the real estate price efficiently.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.05a
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• pp.199-202
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• 2003

정보기술과 컴퓨터 기술의 급속한 성장에 따른 데이터의 양적 증가로 최근 다양한 분야에서 과학적이고 정교한 분석이 요구되고 있다. 특히 은행분야는 금융환경과 소비자의 태도변화로 오래 전부터 축적해온 고객에 대한 방대한 데이터를 효과적으로 분석하여 이를 통한 사업성 증대를 뫼하고 있다 대부분의 은행의 고객 데이터 분석에서는 고객의 거래 정보나 인구통계 정보 분석이 대부분을 차지한다. (중략)

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.33 no.2
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• pp.325-338
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• 1998

본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.1
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• pp.93-109
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• 2013

Geostatistical data or point-referenced data have the information on the monitoring stations of interest where the observations are measured. Practical geostatistical data are obtained from a wide variety of observational monitoring networks that are mainly operated by the Korean government. When we analyze geostatistical data and predict the expectations at unobservable locations, we can improve the reliability of the prediction by utilizing some relevant spatial data obtained from different observational monitoring networks and blend them with the measurements of our main interest. In this paper, we consider the hierarchical spatial linear model that enables us to link spatial variables from different resources but with similar patterns and guarantee the precision of the prediction. We compare the proposed model to a classical linear regression model and simple kriging in terms of some information criteria and one-leave-out cross-validation. Real application deals with Sulfur Dioxide($SO_2$) measurements from the urban air pollution monitoring network and wind speed data from the surface observation network.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.3
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• pp.1-12
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• 2004

Nowadays, a satellite image is widely utilized in identifying and predicting urban spatial growth. It provides essential informations on horizontal expansion of urbanized areas. However, its usefulness becomes very limited in analyzing density of urban development. On the contrary, zonal data, typically census data, provides various density information such as population, number of houses, floor information within a given zone. The problem of the zonal data in analyzing urban growth is that the size of the zone is too big. The minimum administration unit, Dong, is too big to match the satellite images. This study tries to derive synergy effects by matching the merits of the two information sources-- image data and zonal data. For this purpose, basic statistical unit (census block size) is utilized as a zonal unit. By comparing the image and zonal data of 1985 and 2000 of Daegu metropolitan area, this study concludes that urban growth pattern is better explained when the two types of data are properly used.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.271-280
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• 2005

Kriging methods as traditional spatial data analysis methods and geographical weighted regression models as statistical analysis methods are compared. In this paper, we apply data from the Ministry of Environment to spatial analysis for practical study. We compare these methods to performance with monthly carbon monoxide observations taken at 116 measuring area of air pollution in 1999.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2007.10a
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• pp.169-175
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• 2007

고리, 월성, 울진, 영광 등4개 원전부지와 하나로 연구용 원자로 부지에 대해 방사성물질의 대기 중 누출사고 발생 시 대축척 전자지도와 연계한 사고정보 파악, 예상피해분석, 방재시설 및 소개정보 활용 등을 통해 중앙정부 및 지방자치단체가 방사능 물질 피해지역관리 및 신속하고 효율적인 주민대응조치 수립을 위한 의사 결정 지원할 수 있는 방사능방재 지리정보시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서는 고리, 월성, 울진, 영광, 대전지역의 원자력 발전소 및 연구용 원자로 반경 40km이내 지역의 행정경계, 도로, 등고, 수계, 건물 등의 일반지형지물정보와, 비상계획구역 내 마을의 상세정보, 집결지, 대피소, 교통통제소, 환경방사능감시기, TLD등의 방재시설물 위치 및 관련 상세정보, 관공서, 경찰서, 소방서, 보건소, 학교, 병원 등의 방재관련 지형지물 위치 및 관련 상세정보, 원전부지 내 인구분포, 보유 차량 분포, 농작물 재배 현황, 축산물 재배현황 등의 방재관련 사회통계정보를 포함하는 공간 및 속성 데이터베이스는 구축하였다. 이를 기반으로 방사선 피폭영향 평가시스템(FADAS)의 예상평가결과를 전자지도 상에 표출하고, 이에 근거한 예상피해를 분석하며, 소개단계 대상 마을 검색 및 바람장 분석을 활용한 소개경로 제시 등을 통해 주민보호조치 의사결정을 지원하며, 사고대응 및 소개현황 정보를 관리하는 웹 기반의 원자력방재 지리정보시스템을 확대 개발하였다. 방재시설물 및 방재관련 지형지물, 방재관련 사회통계자료의 검색기능 및 실시간 원전 바람장 정보조회, 실시간 ERMS 수집정보 조회, 수치예보 정보 조회, 온라인DB관리 등의 확대 구현을 통해 사고대응조치 및 피해분석업무를 지원하였다. 본 연구를 통한 원자력방재 지리정보시스템 완성을 통해 방사능 비상시 중앙본부와 지역본부 및 유관기관 간에 지리정보와 연계한 정확한 사고정보 및 방재정보의 신속한 공유를 제공하고, 적절한 비상대응조치 의사결정 및 주민보조조치 수행을 지원하여 효율적인 사고지역 관리 및 인적 물적 자원의 피해를 최소화하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.34 no.5
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• pp.473-491
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• 1999

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.