이 연구의 목적은 수도권을 대상으로 입지를 변경한 기업들의 거리감쇄효과를 실증분석하는 것이다. 기업은 이전할 때 이전비용부담과 해당지역의 고객확보, 관련업체와의 협력 등으로 해당지역과 근접한 지역으로 재입지 하려는 경향을 나타낸다. 따라서 기업의 입지변경 시 이동거리는 기존 입지지역과 최대한 가까운 지역에 재입지하려는 거리감쇄효과가 발생한다. 본 연구는 수도권 소재의 서비스업과 제조업, 건설업 기업들의 기업이동 거리감쇄함수를 구축하고 그 효과를 실증분석하였다. 실증분석결과 서비스업과 제조업, 건설업 모든 기업의 거리감쇄효과가 있음을 확인하였으며, 구축한 거리감쇄함수의 설명력($R^2$)은 제조업은 .802, 서비스업은 .812, 건설업은 .728로 높은 설명력을 나타냈다. 이는 기업이동에 대한 거리감쇄효과가 있음을 실증한 것이며, 또한 건설업과 서비스업, 제조업 순서로 거리감쇄효과가 큼을 도출하였다.
빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. 별도의 소프트웨어 설치 작업을 요구하지 않는 이 응용 모델은 사용자가 직접 데이터를 구축하지 않고 필요한 자료를 오픈데이터에서 구하고, R에 대한 충분한 지식이 없어도 R의 시각화 처리 기능을 이용할 수 있도록 한다. 이 서비스에 접속한 웹 사용자는 다양한 시각화 기능을 이용하여 가공한 처리 결과를 의사결정 도구로 이용할 수 있다. 향후 R의 공간통계 분석기능과 복합 연산 기능의 제공과 함께 빅 데이터 연계를 통한 다양하고 실무적인 응용 모델 개발을 통하여 공간정보 활용 분야의 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
공간정보에 대한 수요자의 높은 기대수준을 만족시키기 위해서는 수요자가 원하는 다양한 주제에 따라 분석한 정보를 지도의 형태로 제공하여야 한다. LX 는 정부와 민간의 중간자로서 정부정책을 지원하고 공간정보산업이 활성화될 수 있도록 정보인프라를 구축하는 역할을 담당하여야 한다. 이에 본 연구에서는 LX 내외의 공공정보를 기반으로 다양한 시계열 자료를 융복합하고 빠르게 변화되는 국토공간 현황을 시공간적으로 분석하여 수요자 맞춤형 정보로 제공하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 주제도 제작관련 선행 연구와 국내외 주제도 제공 현황을 살펴보고 정보지도를 왜 LX가 제작해야 하는 이유를 제시하였다. 또한 3개 분야의 주제를 선정하고 주제별로 데이터 가공수준과 분석정도에 따라 주제를 세분하고 그 제작방법과 표현방법을 제시하였다.
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.
위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.
이 연구는 다양한 소매 유통업체들의 입지적 특성과 소비자의 구매를 위한 공간 이동 행태를 파악하려는 것이다. 이를 위하여 일상적 소비생활과 관련하여 다른 지역과의 연결이 비교적 단절된 제주도를 사례지역으로 선정하여 분석하였다. 특히 상.위 도시로의 이동 행태를 파악하기 위하여 제주도의 2위 도시인 서귀포시를 중심으로 설문조사를 실시하고 분석하였다. 서귀포시에는 대형 백화점은 존재하지 않으나, 재래적 농촌경제의 잔재라고 볼 수 있는 정기시장과 오래된 중심부에 위치한 재래시장이 있으며, 근래에 대거 등장한 대형마트 및 쇼핑센터가 입지하고 있으며, 각기 다른 소비자의 각기 다른 구매 요구와 연결되어 운영되고 있다. 본 연구의 목적은 이들의 입지적 특성을 밝히고, 이 지역 소비자의 이동 행태와의 상호 연관성을 밝히려는 것이다. 이를 위하여 서귀포시에 거주하고 있는 주부를 대상으로 가정의 사회.경제적 특성에 따라 사례지역에 입지하고 있는 유통시설에 대한 이용행태 및 상위 도시인 제주시로의 공간이동 양상, 구매장소별 이미지에 대한 설문조사에서 얻어진 자료를 중심으로 분석하였다.
최근 정보기술 기반의 물 관련 분야에서 국가 또는 국제 표준에 대한 실무 적용 연구가 증가하고 있는 추세이다. 특히 공간정보 기반의 콘텐츠 개발과 수신, 처리, 배포 등에 대한 관심과 수요가 증가하고 있으며, 기본 핵심이 되는 표준의 중요성 또한 강조되고 있다. 그러나 공간정보 분야의 필요성에 비하여 표준에 대한 관심과 개발 및 적용을 위한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문은 주요 국제 표준 기구인 International Organization for Standardization(ISO)와 Open Geospatial Consortium(OGC)에서 개발, 제정된 정보제공 국제표준 및 관련 표준 동향을 분석하고, 향후 수재해 정보 플랫폼 구축을 위해 적용 가능한 통합관리 표준 방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 관측자료 제공을 위한 빅데이터, NoSQL, 클라우드 기술, 공간정보웹서비스를 위한 OGC WxS 표준기술들, 공간정보 표준포맷에 관한 ISO 기술 등 표준화된 정보제공 기술들의 특징을 조사하고, 해당 기술의 도입 전략 및 적용방안을 검토하였다.
본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
This study is to estimate the circuity factors which can be used to assess for public facilities accessibility and analyze traffic in the area. We set the range of the administrative districts by Si Gun Gu unit and Eup Myeon Dong unit (more subdivided unit than Si Gun Gu unit). The average circuity factor in Si Gun Gu unit is 1.364 (maximum 2.953 and minimum 1.711). The region indicated the highest value of circuity factor is wando-gun in jeollanam-do, which area consists of 4 island and is connected to the bridges. Having to use the bridges for using public facilities hinders its accessibility. In the case of Eup Myeon Dong unit, the average circuity factor is 1.353 (maximum 2.950 and minimum 1.154). The region indicated the highest value of circuity factor is buksan-myeon in chuncheon-si, Gangwon-do. This region also has to use bridges for using public facilities because there is the largest lake, called Soyangho. This circuity factor is used to analyze the location of public facilities and assess vulnerability of accessibility. And also the factor can be applied to some policies, such as rural public service planning based on spatial big data.
본 연구는 도시공원의 형평적 이용문제가 점차 사회적 문제로 대두되는 시점에, 공원의 질적 서비스 개선을 통해 도시공원의 영향력을 확대하여 도시공원의 영향력이 닿지 않는 지역을 해소하기 위해 시작되었다. 본 연구는 공원의 질적 서비스가 가장 크게 차이가 나타나는 서울시 한강공원을 대상으로 하여 공원의 질적 서비스와 공원 이용자의 유입 분포를 나타내는 이용자영향권(catchment area) 간의 영향 관계를 파악하여 질적 서비스 개선을 통한 영향력 확대를 제안하였다. 연구의 방법으로는 첫째, 2017년도부터 2019년도에 진행된 한강공원 이용시민 만족도 조사를 통해 상위 3개 지구 및 하위 3개 지구를 선별하여 질적 서비스 평가를 진행하였으며, 다음으로 이용자영향권 분석은 각 지구별 2017년 9월의 유동인구 데이터를 이용하여 도출하였다. 이후 이용자영향권에 대한 공간적 자기상관성 분석을 실시함으로써 수치적, 시각적으로 이용자영향권의 추가 검증을 실시하였다. 연구 결과, 질적 서비스가 높게 평가된 상위 3개 지구의 이용자영향권이 하위 3개 지구에 비해 강하고 넓게 나타나, 이용자가 체감하는 공원의 질적 서비스의 수준이 높을수록 공원을 방문하기 위해 먼 곳에서도 많이 방문함으로써 공원의 질적 서비스가 이용자영향권에 영향을 미침을 확인하였다. 이는 공원형평성을 실현하기 위해서는 신규 공원 조성 이외에도 개별 공원에 대한 지속적인 관리 및 개선을 통한 질적 서비스 개선이 필요함을 보여주었다. 본 연구는 공급자 관점에서의 공원 서비스 연구에 대한 한계를 인식하고 실질적 공원 이용자 측면에서 공원의 질적 서비스를 평가하였다는 점에서 연구의 의의를 가지며, 한강공원을 넘어 생활권 근린 공원의 질적 서비스 개선연구에서 공원 결핍지수를 낮추는 대안을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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