• 제목/요약/키워드: spatial autoregressive model

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공간적 연관구조를 고려한 총범죄 자료 분석 (Analysis of Total Crime Count Data Based on Spatial Association Structure)

  • 최정순;박만식;원유복;김학열;허태영
    • 응용통계연구
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    • 제23권2호
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    • pp.335-344
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    • 2010
  • 공간자료분석에서 공간적 상관성을 배제한 일반적인 회귀모형을 통한 모수 추정값들은 신뢰성의 문제가 지적 되어 오고 있다. 본 연구에서는 공간자료의 상관성을 고려한 모형을 구축하기 위하여 일변량 조건부자기회귀모형을 이용하였으며 베이지안 기법을 통하여 모수를 추정하고 공간상관성이 고려된 공간 가산자료모형과 고려되지 않은 일반 가산자료모형을 비교하였다. 연구 대상으로는 서울시의 25개 행정자치구별 총범죄 자료를 이용하였으며 자료분석을 통하여 도시계획과 같은 국가 정책의 수립에 참고자료로 활용될 수 있으리라 판단된다.

Spatial Characteristics and Driving Forces of Cultivated Land Changes by Coupling Spatial Autocorrelation Model and Spatial-temporal Big Data

  • Hua, Wang;Yuxin, Zhu;Mengyu, Wang;Jiqiang, Niu;Xueye, Chen;Yang, Zhang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권2호
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    • pp.767-785
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    • 2021
  • With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.

공간모형을 통한 FTA의 다각화가 양자무역에 미치는 영향 분석 (The Effects of FTA Diversification on Bilateral Trade in the Spatial Model)

  • 이순철
    • 국제지역연구
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    • 제20권1호
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    • pp.53-78
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    • 2016
  • 본고는 2003~2013년 기간 동안 62개 국가를 대상으로 양국간 FTA와 자국 및 무역상대국의 다양한 FTA체결 확산이 양자간 무역에 미치는 영향을 중력모형과 공간모형을 이용하여 분석하였다. 본고는 먼저 중력모형과 공간모형을 이용하여 양국이 체결한 FTA가 양자간의 무역 및 수출입에 미치는 영향과 동시에 모형 적용의 적절성을 분석하였다. 그 다음으로 공간모형만을 이용하여 양국간의 FTA를 통제한 상태에서 자국 및 무역상대국이 체결한 FTA가 양자간의 무역에는 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 양자간의 FTA가 무역에 미치는 영향을 분석할 때에는 중력모형보다는 공간회귀모형을 이용하는 것이 더 적절하다. 이는 양자간 무역에서 공간적 파급효과가 중요하다는 것을 의미한다. 둘째, 이미 많은 연구들이 증거를 제시하였듯이 양국간에 체결한 FTA는 FTA 회원국의 양자간 무역을 확대시키는 역할을 한다. 셋째, 자국 및 무역 상대국이 FTA를 많이 체결할수록 양자간의 무역은 증가한다. 넷째, 양자간에 FTA를 체결한 상태에서 자국 및 무역상대국이 FTA를 많이 체결할 경우 무역 다각화 또는 무역전환효과의 발생으로 인하여 양자간의 무역이 감소한다. 결론적으로 본고는 FTA 정책의 추진에 있어서 무역 자체의 확대 및 무역의 다각적 확대를 위해서는 FTA를 가능한 많이 체결해야 하겠지만, 그 만큼 기존에 체결한 FTA의 효과는 반감되기 때문에 새로운 FTA를 체결할 경우 정치적 이유가 아니라면 상대적으로 시장이 큰 국가와 추진하는 것이 유리하다는 정책적 시사점으로 제시하고 있다.

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.

Model- Data Based Small Area Estimation

  • Shin, Key-Il;Lee, Sang Eun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제10권3호
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    • pp.637-645
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    • 2003
  • Small area estimation had been studied using data-based methods such as Direct, Indirect, Synthetic methods. However recently, model-based such as based on regression or time series estimation methods are applied to the study. In this paper we investigate a model-data based small area estimation which takes into account the spatial relation among the areas. The Economic Active Population Survey in 2001 are used for analysis and the results from the model based and model-data based estimation are compared with using MSE(Mean squared error), MAE(Mean absolute error) and MB(Mean bias).

베이지안 모형을 활용한 국내 노인 자살률 질병지도 (Bayesian Analysis and Mapping of Elderly Korean Suicide Rates)

  • 이자연;김달호
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.325-334
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    • 2015
  • 한국의 고령화는 매우 빠른 속도로 진행되고 있고, 노인자살은 노인의 주요 사망원인이며 노인은 다른 연력층보다 자살의 고위험군으로 알려져있다. 고령화 시대에서 노인의 자살은 사회적인 문제로 대두되고 있으며 이를 예방하기 위해 노인자살에 대한 위험요인을 파악하고, 지역적 차이를 확인하는 것이 중요하다. 특히 노인의 자살문제에서는 지역사회와의 통합결여 등이 큰 원인으로 고려되기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 공간적 상관관계를 고려하여 추정된 표준화사망률을 이용하여 질병지도를 작성하고자 하였다. 공간적 상관관계를 고려하기 위해서 simultaneous CAR model을 사용하였다. 2006년부터 2010년까지 통계청 사망자료를 이용하여 국내 시군구별 노인자살자수에 대해 두 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관관계를 고려하지 않은 모형보다 공간적 상관관계를 고려한 모형이 더 좋은 모형임을 보였다. 또한 효율적인 베이지안 추론을 위해 격자망 방법 등을 고려하였다.

부산시 실거래 주택매매 가격을 이용한 공간계량모형의 적합도 비교연구 (A Comparative Study on the Goodness of Fit in Spatial Econometric Models Using Housing Transaction Prices of Busan, Korea)

  • 정건섭;김성우;이양원
    • 한국지리정보학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.43-51
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    • 2012
  • 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.

공간통계모형을 이용한 소규모 도시 형태 변경에 따른 소음도 예측 (Road Traffic Noise Simulation for Small-scale Urban Form Alteration Using Spatial Statistical Model)

  • 류훈재;전범석;박인권;장서일
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제25권4호
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    • pp.284-290
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    • 2015
  • Road traffic noise is closely related with urban forms and urban components, such as population, building, traffic and land-use, etc. Hence, it is possible to minimize the noise exposure problem depending on how to plan new town or urban planning alteration. This paper provides ways to apply for urban planning in consideration of noise exposure through road traffic noise estimation for alteration of small-scale urban form. Spatial autoregressive model from the former study is used as statistical model for noise simulation. The simulation results by the spatial statistical model are compared with those by the engineering program-based modeling for 5 scenarios of small-scale urban form alteration. The error from the limitation of containing informations inside the grid cell and the difficulties of reflecting acoustic phenomena exists. Nevertheless, in the stage of preliminary design, the use of the statistical models that have been estimated well could be useful in time and economically.

공간 패널 회귀모형을 이용한 양파 생산량 추정 (Onion yield estimation using spatial panel regression model)

  • 최성천;백장선
    • 응용통계연구
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    • 제29권5호
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    • pp.873-885
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    • 2016
  • 노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.

미국 소득분포의 지역적 수렴에 대한 공간자료 분석(1969∼1999년) - 베타-수렴에 대한 비판적 검토 - (Spatial Data Analysis for the U.S. Regional Income Convergence,1969-1999: A Critical Appraisal of $\beta$-convergence)

  • Sang-Il Lee
    • 대한지리학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.212-228
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    • 2004
  • 본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.