• 제목/요약/키워드: Spatial Autocorrelation Method

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공간·지리적 자료의 공간자기상관성을 최소화하는 공간샘플링 기법에 관한 연구 (A study on the Spatial Sampling Method to Minimize Spatial Autocorrelation of Spatial and Geographical Data)

  • 이연수;이만출;나경범;강준모
    • 대한토목학회논문집
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    • 제34권4호
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    • pp.1317-1325
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 공간적 또는 지리적 데이터인 도시구조특성 요소의 공간자기상관성을 최소화 시킬 수 있는 공간샘플링 기법에 대해 제시하고자 한다. 연구의 주요결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공간적 또는 지리적 자료가 지니고 있는 공간자기상관성을 제거하기 위해서는 적절한 공간샘플링 방법을 사용하여야 한다는 점이다. 서울시 전체 행정구역별 대중교통 분담률에 관한 공간자기상관성을 측정한 결과 간 의존성이 상당히 높은 것으로 분석되었다. 하지만 적정한 거리(400m)이상을 이격 시켜 공간샘플링을 실시한 후 공간자기상관성이 제거됨을 확인하였다. 공간샘플링을 실시하지 않으면, 공간적 자료의 왜곡으로 인한 잘못된 결과가 도출되며, 이를 해결하기 위해서는 공간샘플링을 하여 표본을 추출하는 과정이 필수불가결 하다는 점이다. 둘째, 공간샘플링 전후의 대중교통 분담률에 영향을 미치는 도시공간구조 특성 요인이 달라진다는 점이다. 그러나 이는 공간적 자료에 존재하는 공간자기상관성을 통제하지 못한 왜곡된 결과이다.

공간적 자기상관성의 정도에 따른 MAUP에서의 스케일 효과 연구 - LBSNS 데이터를 중심으로 - (A Study on Scale Effects of the MAUP According to the Degree of Spatial Autocorrelation - Focused on LBSNS Data -)

  • 이영민;권필;유기윤;허용
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.25-33
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    • 2016
  • 포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

쇠퇴지역 도출 및 공간특성 분석에 관한 연구 - 공간적 자기상관을 이용하여 - (Deriving the Declining Areas and Analysing Their Spatial Characteristics Using the Spatial Autocorrelation Measure)

  • 윤정미;서경천
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.64-73
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    • 2010
  • 본 연구는 충청권을 대상으로 공간특성을 분석하고 쇠퇴지역을 도출하는데 목적이 있다. 쇠퇴지역 도출을 위해 쇠퇴지표를 선정하고 충청권의 시 공간적 지표자료를 가공하여 공간자료로 이용하였으며, 쇠퇴지역의 특성을 도출하기 위하여 공간적 자기상관을 적용하였다. 공간적 자기상관은 '공간'이라는 요인을 고려하여 공간특성을 도출할 수 있는 방법이다. 또한 쇠퇴지역의 특성 도출을 위해 경제학적 개념을 도입하여 정(+)의 값을 가지는 지역은 보완지역으로 부(-)의 값을 가지는 지역은 대체지역으로 구분하였다. 이를 통해 주변지역의 성장으로 인해 쇠퇴되는 지역과 주변지역의 성장으로 인해 함께 성장하는 지역 등의 특성을 도출하였다. 본 연구는 충청권 시 군의 쇠퇴지역 도출 및 특성을 분석함으로써 향후 재생계획 수립을 위한 의사결정을 지원하고자 한다.

공간자기상관기법을 이용한 근린상권의 공간특성분석 (A Analysis on the Spatial Features of the Neighborhood Trade Area using Positive Spatial Autocorrelation Method)

  • 정대영;손영기
    • 대한공간정보학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.141-147
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    • 2009
  • 상점의 정보, 서비스업 등을 영위하기 위한 공간입지에 대한 정보(인구생태학적 변수, 사회생태학적 변수)의 탐색적 자료 분석을 위해 공간 특성분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지리적 공간상에서 공간객체간의 상호의존성과 상호작용과 통계적 상관분석을 이용하여 서비스업종간의 상관분석법을 제시하고자 하며, 또한 근린상권의 업종 간 상관관계분석의 도출을 통하여 공간특성에 대한 분석을 하기 위함이다.

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GIS와 공간통계기법을 활용한 도시쇠퇴 특성 분석 - 광주광역시를 중심으로 - (Analysis on the Characteristics of Urban Decline Using GIS and Spatial Statistical Method : The Case of Gwangju Metropolitan City)

  • 장문현
    • 한국지역지리학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.424-438
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    • 2016
  • 도시쇠퇴와 공동화 현상을 방지하고 침체된 지역경제를 활성화시키기 위한 새로운 도시재생 패러다임이 등장하고 있다. 본 연구는 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴기준과 공간자기상관 탐색을 기반으로 GIS 및 공간통계기법을 활용하여 도시쇠퇴 특성을 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 광주광역시를 대상으로 하여 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴 기준인 인구감소, 사업체감소, 노후건축물에 관한 지표를 적용함으로써 객관성을 확보하고자 하였다. 특히 GIS와 공간 통계기법을 적용함에 있어서 공간자기상관 탐색을 통해 도시쇠퇴 특성을 분석한다는 점에서 기존의 연구와 차별성을 지닌다. 전체적인 분석과정은 도시활성화지역 지정 기준을 원용하고, 공간탐색적 절차에 따라 단계적으로 추진하였다. 따라서 본 연구를 통해 제시된 공간통계분석 절차 및 도시쇠퇴 특성 분석의 결과는 대도시권 수준에서 도시쇠퇴 진단에 기여하고, 도시재생과 관련한 공간의사결정에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

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공간자기상관 지수와 Pearson 상관계수를 이용한 마산만 수질의 공간분포 패턴 규명 (Identifying Spatial Distribution Pattern of Water Quality in Masan Bay Using Spatial Autocorrelation Index and Pearson's r)

  • 최현우;박재문;김현욱;김영옥
    • Ocean and Polar Research
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    • 제29권4호
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    • pp.391-400
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    • 2007
  • To identify the spatial distribution pattern of water quality in Masan Bay, Pearson's correlation as a common statistic method and Moran's I as a spatial autocorrelation statistics were applied to the hydrological data seasonally collected from Masan Bay for two years ($2004{\sim}2005$). Spatial distribution of salinity, DO and silicate among the hydrological parameters clustered strongly while chlorophyll a distribution displayed a weak clustering. When the similarity matrix of Moran's I was compared with correlation matrix of Pearson's r, only the relationships of temperature vs. salinity, temperature vs. silicate and silicate vs. total inorganic nitrogen showed significant correlation and similarity of spatial clustered pattern. Considering Pearson's correlation and the spatial autocorrelation results, water quality distribution patterns of Masan Bay were conceptually simplified into four types. Based on the simplified types, Moran's I and Pearson's r were compared respectively with spatial distribution maps on salinity and silicate with a strong clustered pattern, and with chlorophyll a having no clustered pattern. According to these test results, spatial distribution of the water quality in Masan Bay could be summed up in four patterns. This summation should be developed as spatial index to be linked with pollutant and ecological indicators for coastal health assessment.

공간자기상관분석을 통한 시계열적 경관구조의 변화 분석 - 남양주지역을 대상으로 - (A Time-Series Analysis of Landscape Structural Changes using the Spatial Autocorrelation Method - Focusing on Namyangju Area -)

  • 김희주;오규식;이동근
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.1-14
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    • 2011
  • In order to determine temporal changes of the urban landscape, interdependence and interaction among geo-spatial objects can be analyzed using GIS analytic methods. In this study, to investigate changes in the landscape structure of the Namyangju area, the size and shape of landscape patches, and the distance between the patches were analyzed with the Spatial Autocorrelation Method. In addition, both global and local spatial autocorrelation analyses were conducted. The results of global Moran's I revealed that both patch size and shape index transformed to a more dispersed pattern over time. Next, the local Moran's I of patch size in all time series determined that almost all patches were of a high-low pattern. Meanwhile, the local Moran's I of the shape index was found to have changed from a high-high pattern to a high-low pattern in time series. Finally, as time passes, the number of hot spot patches about size and shape index had been decreased according to the results of hot spot analysis. These changes appeared around the development projects in the study area. From the results of this study, degradation of landscape patches in Namyangju were ascertained and their specific areas were delineated. Such results can be used as useful data in selecting areas for conservation and for preparing plans and strategies in environmental restoration.

공간자기상관 산출을 위한 인접성 정의 방법 비교 (A Comparison of Neighborhood Definition Methods for Spatial Autocorrelation)

  • 박재문;황도현;윤홍주
    • 수산해양교육연구
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    • 제23권3호
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    • pp.477-485
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    • 2011
  • For the identifying of spatial distribution pattern, Moran's Index(I) which has the range of values from -1 to +1 is common method for the spatial autocorrelation measurement. When I is close to 1, all neighboring features have close to the same value, indicating clustered pattern. Conversely, if the spatial pattern is dispersed, I is close to -1. And I closing to 0 means spatially random pattern. However, this index equation is influenced by how defining the neighboring features for target feature. To compare and understand the difference of neighborhood definition methods, fixed distance neighboring method and Gabriel Network method were used for I. In this study, these two methods were applied to two marine environments with water quality data. One is Gwangyang Bay which has complex geometric coastal structure located in South Sea of Korea. Another is Uljin area adjacent to open sea located in east coast of Korea. The distances between water quality observed locations were relatively regular in Gwangyang Bay, however, irregular in Uljin area. And for the fixed distance method popular Arc GIS tool was used, but, for the Gabriel Network, Visual Basic program was developed to produce Gabriel Network and calculate Moran's I and its Z-score automatically. According to this experimental results, different spatial pattern was showed differently for some data with using of neighboring definition methods. Therefore there is need to choose neighboring definition method carefully for spatial pattern analysis.

Estimation of spatial autocorrelation variations of uncertain geotechnical properties for the frozen ground

  • Wang, Di;Wang, Tao;Xu, Daqing;Zhou, Guoqing
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제22권4호
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    • pp.339-348
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    • 2020
  • The uncertain geotechnical properties of frozen soil are important evidence for the design, operation and maintenance of the frozen ground. The complex geological, environmental and physical effects can lead to the spatial variations of the frozen soil, and the uncertain mechanical properties are the key factors for the uncertain analysis of frozen soil engineering. In this study, the elastic modulus, strength and Poisson ratio of warm frozen soil were measured, and the statistical characteristics under different temperature conditions are obtained. The autocorrelation distance (ACD) and autocorrelation function (ACF) of uncertain mechanical properties are estimated by random field (RF) method. The results show that the mean elastic modulus and mean strength decrease with the increase of temperature while the mean Poisson ratio increases with the increase of temperature. The average values of the ACD for the elastic modulus, strength and Poisson ratio are 0.64m, 0.53m and 0.48m, respectively. The standard deviation of the ACD for the elastic modulus, strength and Poisson ratio are 0.03m, 0.07m and 0.03m, respectively. The ACFs of elastic modulus, strength and Poisson ratio decrease with the increase of ratio of local average distance and scale of fluctuation. The ACF of uncertain mechanical properties is different when the temperature is different. This study can improve our understanding of the spatial autocorrelation variations of uncertain geotechnical properties and provide a basis and reference for the uncertain settlement analysis of frozen soil foundation.

재질의 공간적 변동이 재료강도시험결과에 미치는 영향 (Effect of Spatial Distribution of Material Properties on its Experimental Estimation)

  • 김선진
    • 동력기계공학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.40-45
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    • 2000
  • Some engineering materials are often known to have considerable spatial variation in their resisting strength and other properties. The objective of this study is to investigate the averaging effect and the applicability of extremal statistic for the statistical size effect. In the present study, it is assumed that the material property is a stationary random process in space. The theoretical autocorrelation function of the material strength are discussed for several correlation lengths. And, in order to investigate the statistical size effect, the material properties was simulated by using the non-Gaussian random process method. The material properties were plotted on the Weibull probability papers. The main results are summarized as follows: The autocorrelation function of the material properties are almost independent of the averaging length. The variance decreases with increasing the averaging length. As correlation length is smaller, the slope is larger. And also, it was found that Weibull statistics based on the weakest-link model could not explain the spatial variation of material properties with respect to the size effect satisfactory.

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