• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.353-366
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• 2022

지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권5호
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• pp.437-447
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• 2010

Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.589-607
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• 2019

This paper presents a comprehensive overview of recent model developments and practical issues in spatial downscaling of coarse resolution satellite-derived products. First, theoretical aspects of spatial downscaling models that have been applied when auxiliary variables are available at a finer spatial resolution are outlined and discussed. Based on a thorough literature survey, the spatial downscaling models are classified into two categories, including regression-based and component decomposition-based approaches, and their characteristics and limitations are then discussed. Second, open issues that have not been fully taken into account and future research directions, including quantification of uncertainty, trend component estimation across spatial scales, and an extension to a spatiotemporal downscaling framework, are discussed. If methodological developments pertaining to these issues are done in the near future, spatial downscaling is expected to play an important role in providing rich thematic information at the target spatial resolution.

• 통상정보연구
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• 제16권4호
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• pp.385-408
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• 2014

본 연구는 한국의 대 중국 제조업 직접투자(1996~2012)의 투자결정 요인을 4개 투자지역으로 구분하고 선행연구와 차별적으로 공간패널효과 모형을 이용하여 규명하였다. 연구결과 중국 전체를 대상으로 한 경우 1인당 RGDP가 정(+)의 유의적 변수로 나타났고 공간효과 변수도 매우 민감한 것으로 나타났다. A지역(동북지구 화북지구)은 1인당 RGDP가 정(+)의 유의적 변수, 공간효과 변수는 부(-)의 유의적 변수로 나타나 지역 내 투자는 대체적인 것으로 나타났다. B지역(화동지구 화남지구)에서는 1인당 RGDP가 정(+)의 유의적 변수, 공간오차모형 계수는 정(+)의 유의적 관계로 나타나 지역 내 투자는 보완적인 것으로 추정된다. C지역(중부내륙지구)의 분석결과 1인당 RGDP와 공간효과 변수 등 모든 변수는 비유의적이고 D지역(서북 서남지구)에서는 1인당 RGDP, WAGE(임금), ROAD(교통인프라), 공간효과 변수(${\rho}$, ${\lambda}$) 모두 정(+)의 유의적인 변수로 나타났다. 이는 한국의 대 중국 직접투자가 동부연안 중심에서 서북 서남지구로 전환을 모색하고 있는 것으로 추정되어지며 이 지역으로 진출시 인접 성(省)의 지역 환경적 특성을 충분히 고려할 필요가 있다고 하겠다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.512-527
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• 2013

본 연구는 현대 생활환경의 필수 인프라인 금융산업의 공간적 분포에 대하여 연구하였다. 특히 금융기관의 성격에 따른 분포 차이를 확인하기 위하여 제도권 금융기관인 은행과 비 제도권 금융기관인 대부업체의 공간적 분포양상을 분석하였다. 먼저 커널밀도를 통하여 각 금융기관 분포의 집중도를 분석하고 분포양상을 비교분석하였다. 또한 공간적 자기상관분석을 통하여 은행과 대부업의 군집패턴의 차이를 확인하였다. 이와 더불어 각 금융기관의 분포에 영향을 미치는 지역의 사회 경제적 요인과의 관계를 파악하기 위하여 다중회귀모형을 구축하였다. 이러한 공간적 분포분석 결과를 바탕으로 수도권 지역의 금융소외문제를 검토하였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제5권3호
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• pp.223-228
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• 2019

In order to integrate large amounts of variable generation resources such as wind and solar reliably into power grids, accurate renewable energy forecasting is necessary. Since renewable energy generation output is heavily influenced by environmental variables, accurate forecasting of power generation requires meteorological data at the point where the plant is located. Therefore, a spatial approach is required to predict the meteorological variables at the interesting points. In this paper, we propose the meteorological variable prediction model for enhancing renewable generation output forecasting model. The proposed model is implemented by three geostatistical techniques: Ordinary kriging, Universal kriging and Co-kriging.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제11권3호
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• pp.320-341
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• 2022

Empirical applications to explain criminogenic events are abundant. While much of the research in criminal studies concentrates on understanding the motivations of offenders and preventing victimization from a micro perspective, there have been recent theoretical advancements that give priority to the role of spatial factors in directly impacting crime rates. The primary purpose of this study is to investigate the empirical inference between violent crime incidence and spatial characteristics of local areas focusing particularly on spatial accessibility conditions in the areas. Applying discrete spatial econometrics models, this study reveals a significant relationship between spatial accessibility and the formation of violent crime hot spots in South Korea. Along with other variables, it is revealed that road accessibility has a clear association with violent crime hot spots. Based on the findings, this study suggests some policy implications such as effective surveillance systems, land use restrictions, and advanced street lighting.

• 대한지리학회지
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• 제45권1호
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• pp.95-118
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• 2010

이 연구에서는 현재 한국에서 사용되고 있는 구분류법에 근거한 대토양군과 신분류법에 근거한 대군의 공간적 분포를 살펴보고, 토양형성과 관련된 각종 환경요인들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과를 토대로 의사결정나무기법을 이용하여 토양분포의 예측가능성을 평가하였다. 대토양군의 경우에는 분포를 보다 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있지만, 환경요인을 이용한 예측가능성면에서는 대군에 뒤지는 결과를 보여주었다. 토양분포를 결정하는 요인들로는 산지와 평탄지가 뚜렷하게 구분되는 한국의 지형특성이 가장 중요한 요인으로 나타났으며 부차적으로 기후특성, 그리고 사변을 따라 나타나는 토양연속성이 제시되었다. 의사결정나무기법을 이용한 토양의 예측가능성 평가에서는 예측변수의 수와 종류에 따라 35%에서 75%의 분류정확도를 보여주었다. 신분류법의 경우에는 지형요인이 가장 중요한 예측변수로 평가된 반면, 구분류법의 경우에는 기후변수가 중요한 예측변수로 평가되어 대조를 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제13권2호
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• pp.37-70
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• 1985

The purpose of this study is to present objective basic data for environmental design by the quantitative analysis of visual quality emboded in physical environment. For this, as for the front garden of high schools, the spatial image was measured by the S.D. Scale Method, Factor Analysis was proceeded by the principal component analysis and the visual preference was investigated by the Paired Comparision Method. The scale values of plain and unpleasant road surface and external appearance of buildings, which are related to emotions of simpleness fell from straightness and stability, were found to be high. But, except for the road surface of Kyunggi High School, scale values of variables explaining the variation of the quality of materials, level of floor and rythm were generally low. For all green spaces, scale values of variables explaining the degree of pleasantness was found to be generally high. And, those explaining tidiness and characteristics of green spaces were not in the same tendency. But, the green spaces of Youngdong High school can be considered to the space with plenty of visual absorption uniqueness were high. As for the correlation between variables, variables for green spaces(12 and 26) and those for overall view of front garden( 1 and 4) revealed high positive correlation. Also, "order - disorder" and "convenient- incovenient" included in road surface variable can be regarded to have the same meaning since the correlation coefficient between them is very high, 0.7045. Image variables including road surface, external appearance of buildings, green spaces and overall view of front garden showed 91.21~61.08% of total variance. Thus, the remains can be considered to be the error valiance or specific variance. In Fctor I, II and III, main components explaining the road surface image of front gardens are order, hardness, texture, color, gradient and rythm. As for the external appearance of b wilding, variables of color, hardness, stability, peculiality and shape revealed high values of factor load. For all variables, communality was drastically high and ellen values and common variance were found to be very high in Factor I. As for the front gardens, variables explaining volume and peculiarity were found to be the main components of Factor I. In Factor II and III, variables of factor load were tidiness, pleasantness.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.229-244
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• 2007

국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 보조 자료가 충분히 있는 경우 모형기반 추정법을 사용하는 것이 일반적이며 이 중에서 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian: HB) 추정법이 가장 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 보조 자료가 충분하지 않은 경우에는 모형 기반 추정법의 사용은 제한적이다. 최근 충분한 보조 자료가 없는 경우 공간 정보를 보조 자료로 사용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 공간통계량과 베이즈 접근방법을 활용한 모형기반의 소지역 통계량들을 모형 검진방법(Diagnostic method)들을 이용하여 비교 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2005년도 경제활동인구 조사이며 소지역(시,군,구)통계를 추정하여 비교하였다.