본 연구의 핵심은 공간상에 빈번하게 발생하는 범죄의 위험지점(Hotspot)을 찾고, 방범CCTV 적정설치위치를 도출하는 것이 목적이다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다는 것이다. 범죄이력을 통해 군집이 발생한 원인과 범죄에 영향을 미치는 변수를 찾을 수 있다. 방법은 전통적인 OLS모델 외에 공간적 자기상관성을 포함하는 공간시차모델, 공간오차모델을 적용하여 5대 범죄율과 절도율, 외국인 거주율에 영향을 미치는 변수를 선정하였다. 5대 범죄에 영향을 미치는 변수는 생활보호대상자율과 풍속업소율에는 양(+)의 부호로, 가로등 밀집도에는 음(-)의 부호로 나타나. 생활보호대상자가 군집한 지역, 풍속업소 군집지역, 다문화가정이 많은 지역, 가로등 밀집도가 낮은 지역을 중첩하여 위험공간으로 선정하고, 이를 근거로 기존 CCTV영역이 Hotspot의 46%를 담당하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 현재 운영 중인 CCTV를 감안한 상태에서 위험지점을 커버할 신규물량은 총 89대로 나타났다.
본 연구에서는 2009년 강원도 읍면동 주민등록 데이터와 탐구적 공간데이터 분석 방법의 하나인 Getis - Ord $Gi^*$를 이용하여 강원도 남녀 장수인구의 공간적 분포패턴을 분석하였다. 분석결과는 강원도의 남성인구와 여성인구의 지역적 장수도에 공간적 군집이 존재하며 장수도가 높은 지역의 군집의 경우 남성과 여성 사이에 커다란 차이가 존재함을 보이고 있다. 남성의 경우 장수도가 높은 지역이 영서지역의 접경지역을 중심으로 군집하는 반면 여성의 경우 장수도가 높은 지역이 영동 해안지역 중심으로 군집하여 분포하였다. 이 결과는 장수에 영향을 미치는 환경적(자연환경적, 사회적) 요인이 남녀에 선별적으로 작용하고 있음을 암시한다.
본 논문에서는 공간통계 및 지리적 탐색 기법을 이용하여 공간연관성의 관점에서 서울대도시권 인구분포 변화를 분석하였다. 전역적 지수를 이용하여 1980년부터 2005년까지 25년간의 인구자료를 분석한 결과, 서울대도시권의 인구는 매우 강한 정적(+) 공간연관성을 나타내며 분포하고 있음이 확인되었다. 이는 각 지역의 인구분포가 주변지역의 인구분포에 영향을 받았음을 의미한다. 이어서 국지적 지수를 이용하여 실제 어떤 지역에 군집이 형성되고 있는지 분석하였으며, 서울시의 남쪽 및 서쪽, 즉 인천 및 경기지역으로 군집이 이동하고 있음이 확인되었다. 분석 결과는 향후 서울대도시권 관리 및 개발계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
GIS는 다양한 지구과학분야의 응용에 중요한 방법 중 하나로 인식되고 있으며 최근 지구과학정보의 공간통합을 위한 다양한 방법들이 개발되고 있다. 그러나, 현재 공간분석 통합 결과에 대한 정량화 분석에 대해서는 그다지 많이 연구되고 있지 않으며, 이러한 측면에 일부 기인하여 GIS에서 제공하는 분석기법들을 자연과학분야에의 그대로 적용하는데는 부족한 면이 있다. 본 연구에서는 GIS 공간분석 측면에서 "다중버퍼 영역분석" 이라는 간단한 방법을 소개하고, 실제 자료를 이용하여 광물부존 지역예측 문제에 본 제안 방법을 적용하였다. GIS 측면에서 볼 때, 본 방법은 격자기반 버퍼링 혹은 근접성분석 기법을 지구과학 자료의 해석을 위해 확장하여 응용한 것이다. 본 방법은 GIS의 가장 기본적인 도형 모델인, 점, 선, 면으로 표현할 수 있는 중요한 지질학적 지표 특징에 대하여 지구과학적 현상이나 양상이 주로 원형 상으로 나타나는 경우에 대하여 적용이 가능하다. 이러한 방법을 적용하여 하나의 지질학적 현상을 설명하는데 있어서 항공물리탐사, 지표탐사, 지질조사, 위성 영상 자료 등과같은 복합적인 지구과학자료들이 어떻게 영향을 미치고 있는 가를 정량적으로 밝혀내는 데 이용할 수 있다. 결론적으로 GIS에서 제공하는 분석기법의 적용은 공간 통합에 의한 주제도 작성문제와 연계되어 제한적인 공간 영역내에서 복합적인 입력 자료들에 대한 상호 영향을 추론하는데 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 마산시의 범죄발생 데이터를 이용하여 범죄발생의 특성을 파악하고, 범죄발생의 영향인자를 찾아내어 안전한 도시환경 조성에 도움이 되는 정보를 발견하는데 목적이 있다. 먼저 지리정보시스템을 이용하여 범죄 밀도분석 및 핫스팟(hotspot)분석 등을 통해 지역 범죄 발생패턴을 지도화하고, 공간회귀모델링 등의 공간통계분석을 통해 범죄율과 범죄영향요인간의 관계를 규명하였다. 그 결과 범죄는 생활주기 및 범죄유형에 따라 시계열적으로 일정한 패턴을 가지고 발생할 뿐 아니라, 공간적으로도 인접하여 발생하는 군집적 특성이 있음을 발견할 수 있었다. 모든 범죄유형의 발생에서 공간적 자기상관이 존재하였으며, 강도범죄율이 가장 높은 공간적 자기상관이 있는 것으로 분석되었다. 5대 총범죄율과 절도범죄율의 경우는 노령자인구비, 재산세, 도소매업수, 숙박음식업종수가 범죄율에 유의하고, 폭력범죄의 경우는 인구밀도가 유의미하며 범죄율에 부(-)적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구 결과는 범죄로부터 안전한 U-City 구현을 위한 관련 정책수립 등에 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.
본 연구에서는 2005년에서 2010년까지의 통계청 남성암 유형별 연령표준화 시군구 사망률 데이터에 대해 자기조직화지도와 GIS를 이용한 탐구적 자료 분석을 수행하여 이들 데이터에 의미 있는 패턴이 내재되어 있는지 분석하였다. 그리고 지역의 사회경제적 수준을 대표하는 변수로 선정된 지역별 가구주의 교육수준과 분석된 패턴이 어떤 관련이 있는지 검토하였다. 분석결과 우리나라 시군구는 남성암 사망원인 측면에서 독특한 특성을 가진 18개의 지역 군집으로 구분될 수 있으며, 이들 군집 내 속한 시군구가 공간적으로도 군집되는 경향이 있음을 보여주었다. 또한 가구주의 교육수준이 높은 군집이 낮은 군집에 비해 남성암 사망률이 낮은 경향을 보이지만 일부 암의 경우 교육수준이 높은 군집에서 사망률이 높음을 보여주었다. 이 결과는 지역의 사회경제적 요인, 자연환경적 요인 등 암의 발생 및 관리에 영향을 미치는 지역적 요인에 양의 공간적 자기상관이 존재하며, 이러한 공간적 자기상관이 다양한 유형의 암 원인 사망에 영향을 미친 결과로 해석되어질 수 있다. 또한 18개의 군집 중 서울의 강남구 및 서초구를 포함한 군집은 대부분 유형의 암 원인 사망률에서 전체 18개 군집 중 하위 수준임을 보여 우리나라 암의 예방, 발생, 관리와 관련된 중요원인이 사회경제적 요인일 수 있음을 암시하였다.
Purpose: Previous evaluation studies of the visiting nursing program explained an average change of the participants' health status, without considering socio-ecological characteristics and their impacts. However, these factors must affect individual health problems and lifestyles. For effective and appropriate community based programs, the Geographical Information System(GIS) can be utilized. GIS is a computer-based tool for mapping and analyzing things that happen on earth, and integrates statistical analysis with unique visualization. The purpose of this study was to evaluate visiting nursing care and to advocate the usefulness of planning and evaluating visiting nursing programs using Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) with GIS technology. Methods: One hundred eighty-four elderly participants with cerebrovascular risk factors who lived in 13 areas of one community received visiting nursing care. The data analyzed characteristics of pre-post change and autocorrelation by ESDA using GIS technology. Results: Visiting nursing care showed an improvement in the participants' lifestyle habits, and family management ability and stress level, while the improvements were different depending on the regions. The change of family management ability and stress level correlated with neighborhoods (Morgan's I=0.1841, 0.1675). Conclusions: Community health providers need to consider the individual participant's health status as well as socio-ecological factors. Analysis using GIS technology will contribute to the effective monitoring, evaluation and design of a visiting nursing program.
환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 분석방법이 적용되느냐에 따라 많이 다르다. 또한, 경험적 연구에서 연구자가 이용할 수 있는 정보와 자료도 흔히 불확실하고 부정확하다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 이러한 방법론적 일관성 결여와 자료의 불확실성을 다루기 위해서 민감도 분석이라는 접근방법을 사용하였다. 본 연구의 목적은 공간적 근접성과 축척이라는 두 개의 공간척도에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하는 것이다. 두 가지의 실험이 환경적 형평성 분석에 대한 두 개의 공간척도의 영향을 평가하기 위해서 통제 및 실험인자들을 사용하면서 수행되었다. 이러한 실험을 위해서 미국 조지아주 풀톤 가운티가 연구대상지역으로 선정되었고, 공간정보 데이터베이스를 구축하기 위해서 연구지역의 1990년 인구센서스 자료와 유독물질 배출목록(TRI) 데이터베이스가 지리정보시스템으로 통합되었다. 독립표본 t-test와 편재계수를 이용한 통계분석이 연구지역에서 환경적 행평성을 결정하고 공간척도의 유형에 따른 인구의 사회경제적인 특성의 상대적 변이성을 비교하기 위해서 수행되었다. 본 연구는 연구지역에서 환경적 형평성에 대한 분석결과는 TRI 시설들의 영향권을 설정하기 위해서 사용된 버퍼거리에 약간 민감하지만, 분석에 사용된 지리적 축척에는 민감하지 않다는 것을 밝혀냈다. 또한, 본 연구는 환경적 형평성에 대한 분석결과는 어떤 공간척도를 사용하느냐에 따라서 공간적인 측면에서 그리고 통계적인 측면에서 변할 수 있다는 시사점을 제시한다.
주택시장 분석에 널리 사용되는 헤도닉 방법은 OLS(ordinary least squares) 모형을 이용하는데, 이는 오차가 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하다는 가정에 기초한다. 그러나 공간 자기상관이 존재할 경우에는 이러한 가정에 위배되며, 공간효과를 제대로 반영하지 않으면 왜곡된 추정결과를 가져오게 된다. 최근 이에 대한 대안으로 공간계량모형이 도입되고 있는데, 이 연구에서는 OLS 모형과 공간계량모형의 적합도를 비교 평가하고자 한다. 부산시 실거래 주택매매 가격자료를 이용하여 분석한 결과, OLS를 이용한 기존의 헤도닉 모형보다는 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들이 보다 설명력이 높았다. Dubin이 제시한 기준과 Log Likelihood 기준을 통해 볼 때 공간계량모형 중에서는 공간자기회귀모형(spatial autoregressive model: SAR)모형의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 주택가격에 있어서의 공간효과를 확인할 수 있었으며, 재건축 추진여부가 아파트 매매가격에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 적절한 공간계량모형의 선택은 정부의 주택정책에 있어서도 매우 중요하다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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