매년 전 세계는 여러 자연재해로 인하여 많은 피해를 받고 있다 그 중에서도 강수와 관련한 집중호우와 가뭄, 홍수, 상수원 부족 등으로 많은 손실을 입고 있다. 이러한 재해에 의한 피해를 줄이기 위해서는 기상에 대한 정확한 예측이 필요하다. 따라서 강수량에 대한 정확한 예측을 실시하여 수자원을 적절하게 이용하고 재해에 의한 피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 강수량을 측정하는 지상기상관측지점자료에 대해 공간적 상관구조를 포함하는 선형회귀모형(크리깅)을 고려하여 세미베리오그램을 기반으로한 최소제곱법과 코베리오그램을 기반으로한 최대우도추정방법으로 남한지역의 공간적 특성을 적절하게 파악할 수 있는 모형들을 찾고 이 모형들을 비교하였다. 공간적 선형회귀모형들에 대한 신뢰성을 검증하기 위하여 자동기상관측지점과 항공기상관측지점에서 측정된 실제값과 예측값을 비교하고 이를 바탕으로 강수량 예측에 관한 발전 및 개선방향에 대해 알아보았다.
본 논문은 공간 상관성을 고려하여 서울의 택시통행에 영향을 미치는 요인을 분석한 것으로 택시의 GPS 자료를 이용하였다. 먼저 이들 자료를 이용하여 택시통행의 평균 통행시간, 평균 통행거리, 시공간적 분포 등의 통행특성을 분석하였다. 분석결과, 상당수의 택시통행이 평일 오전 첨두(8-9시)와 심야(0-1시) 시간대에 집중하는 것으로 나타났으며, 평균 통행거리와 통행시간은 각각 5.9km와 13분으로 나타났다. 이는 택시가 주로 단거리 통행수단이나 심야에 대중교통의 대체수단으로 활용되고 있음을 보여주고 있다. 다음으로 Moran's I 검정을 통해 교통존 기반의 택시통행들이 공간적으로 상관성이 있음을 규명하였다. 따라서 이를 고려한 택시통행에 대한 공간회귀모형(공간시차모형과 공간오차모형)을 추정하였으며, 인구사회 변수(가구수, 고령자수, 여성인구비, 자동차대수 등), 교통서비스 변수(지하철역수, 버스 정류장수 등), 토지이용 변수(인구밀도, 고용밀도, 주거면적 등) 등을 독립변수로 고려하였다. 모형분석 결과 이들 변수들이 통계적으로 유의하게 택시통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
여러 환경요인을 예측하는데 위성영상과 측정데이터의 접목은 정확도를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 하지만 습지 토양에 포함되어있는 영양염류의 성분 등을 예측함에 있어 위성영상의 활용 효과는 잘 알려져 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 지구통계학 중 블록크리깅과 회귀크리깅을 자연습지인 에버글레이드에 위치한 수자원관리유역의 토양 내 총인 예측에 적용하였다. 토양시료의 측정된 총인농도를 이용하여 블록크리깅을, 측정값 외에 30 m의 공간해상도를 가지고 있는 위성영상인 Landsat ETM+로부터 추출한 스펙트럼 데이터 및 분광지수 등을 독립변인으로 하여 회귀크리깅을 실시한 결과, 블록크리깅의 결정계수는 0.59, 회귀크리깅의 결정계수는 0.49로 나타났다. 측정 자료만을 이용한 블록크리깅의 예측 오차가 위성영상을 이용한 회귀크리깅의 예측 오차보다 더 작았으나, 각각의 방법을 이용하여 총인 농도를 수자원관리유역에 매핑한 결과 두 경우 모두 비슷한 경향을 보였고, 회귀크리깅의 경우 연구대상유역의 독특하고 복잡한 경관요소들을 더욱 잘 표현할 수 있었다.
As to the synthetical estimation of land covering parameters or the compounded land covering classification for multi-resolution satellite data, former researches mainly adopted linear or nonlinear regression models to describe the regression relationship of land covering parameters caused by the degradation of spatial resolution, in order to improve the retrieval accuracy of global land covering parameters based on 1;he lower resolution satellite data. However, these methods can't authentically represent the complementary characteristics of spatial resolutions among different satellite data at arithmetic level. To resolve the problem above, a new compounded land covering classification method at arithmetic level for multi-resolution satellite data is proposed in this .paper. Firstly, on the basis of unsupervised clustering analysis of the higher resolution satellite data, the likelihood distribution scatterplot of each cover type is obtained according to multiple-to-single spatial correspondence between the higher and lower resolution satellite data in some local test regions, then Parzen window approach is adopted to derive the real likelihood functions from the scatterplots, and finally the likelihood functions are extended from the local test regions to the full covering area of the lower resolution satellite data and the global covering area of the lower resolution satellite is classified under the maximum likelihood rule. Some experimental results indicate that this proposed compounded method can improve the classification accuracy of large-scale lower resolution satellite data with the support of some local-area higher resolution satellite data.
공간상관이 존재하는 지리통계 자료(geostatistical data)에 대하여 일반적으로 널리 사용되는 Kriging 모형과 통계학적 공간자료 분석모형인 지리적 가중회귀 모형을 고려하고, 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 모형의 예측력을 검토하기 위하여 환경부 자료를 실증사례로 활용한다. 전국의 116개 대기오염 측정망에서 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 Kriging모형과 지리적 가중회귀 모형에 적합하고 미지의 위치를 예측하여 예측오차제곱합(PRESS)으로 각각의 방법에 대한 예측성능을 비교한다.
Wong, Man-Sing;Lee, Kwon-Ho;Kim, Young-Joon;Nichol, Janet Elizabeth;Li, Zhangqing;Emerson, Nick
대한원격탐사학회지
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제23권3호
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pp.161-169
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2007
A study was conducted in the Hong Kong with the aim of deriving an algorithm for the retrieval of suspended sediment (SS) and sea surface salinity (SSS) concentrations from Aqua/MODIS level 1B reflectance data with 250m and 500m spatial resolutions. 'In-situ' measurements of SS and SSS were also compared with coincident MODIS spectral reflectance measurements over the ocean surface. This is the first study of SSS modeling in Southeast Asia using earth observation satellite images. Three analysis techniques such as multiple regression, linear regression, and principal component analysis (PCA) were performed on the MODIS data and the 'in-situ' measurement datasets of the SS and SSS. Correlation coefficients by each analysis method shows that the best correlation results are multiple regression from the 500m spatial resolution MODIS images, $R^2$= 0.82 for SS and $R^2$ = 0.81 for SSS. The Root Mean Square Error (RMSE) between satellite and 'in-situ' data are 0.92mg/L for SS and 1.63psu for SSS, respectively. These suggest that 500m spatial resolution MODIS data are suitable for water quality modeling in the study area. Furthermore, the application of these models to MODIS images of the Hong Kong and Pearl River Delta (PRO) Region are able to accurately reproduce the spatial distribution map of the high turbidity with realistic SS concentrations.
본 연구의 목적은 우리나라에서 지역의 사회 경제적 속성에 결정적인 영향을 미치는 것으로 인식되고 있는 사교육 시설의 수요와 공급에 나타나는 공간적 특성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 우리나라 전체 인구의 절반 정도가 거주하고 있으며, 사교육에 대한 수요와 공급이 집중되어 있는 수도권 지역을 대상으로 현재 우리나라 사교육 시설 중 가장 대표적인 사설학원의 유형별 수요와 공급의 공간적 분포 특성을 분석하였다. 특히 사교육 수요층을 기존의 초 중 고 학생뿐만 아니라 학령기 이전의 유치원생 및 대학생까지 확대하여 각 연령대별 그들의 거주지 분포와 관련 사교육 시설의 분포에 나타나는 공간적 특징을 분석하였다. 또한 공간적 자기상관 분석(LISA)을 통하여 사설학원의 유형에 따라 사설학원 수강자의 수요와 군집 패턴에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였고, 다중회귀분석을 통해 지역의 사설학원 유형별 시설 수 및 수강자의 분포에 영향을 미치는 유의미한 사회 경제적 설명변수를 도출하였다.
미국에서 과체중과 비만은 최근까지 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 과체중과 비만을 일으키는 요인에 대한 연구에 비해 이들 현상이 갖는 공간적 분포, 즉 공간의존성과 이질성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 과체중과 비만, 그리고 위험요인(고혈압과 당뇨병) 사이의 공간적 분포를 분석하였다. Moran''s I와 Geary''s C 분석 결과, 비만은 공간적으로 무작위 분포를 갖고 있지만, 저체중 정상 과체중은 공간적 유사성을 지니고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 일반최소자승법에 의한 선형 회귀분석과 잔차도분석을 통해 고혈압과 당뇨는 비만과 공간적 의존성을 갖는 것으로 파악할 수 있었다.
본 연구는 우리나라 패션산업의 집중이 강하게 나타나고 있는 수도권 지역을 대상으로 패션산업의 공간분포를 파악하고, 그 특성을 분석한다. 특히, 우리나라 패션산업을 기존의 노동집약적인 저수익의 봉제의류산업에서 디자인을 통한 고부가가치 창출이 가능한 지식기반산업으로 전환시키고자 하는 상황에서 우리나라 패션산업이 집중되어 있는 서울의 패션제조업 분포에 지식기반산업들이 보이는 특성이 나타나는가에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위하여 공간적 자기상관 분석을 이용하여 직능별 패션산업의 공간적 군집여부를 탐색하고, 그 분포양상을 바탕으로 수도권 패션산업의 클러스터를 구분 짓고 그 특성을 파악하였다. 또한 직능 간 연계성을 파악하기 위하여 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 직능별 패션산업의 공간적 군집 형성에 영향을 주는 타 직능 변수와의 관계식을 도출하였다.
Kim, Kijin;Lee, Junkyu;Albis, Manuel Leonard;Ang, Ricardo III B.
East Asian Economic Review
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제25권1호
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pp.3-31
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2021
This paper estimates the effects of transport (road and rail) & energy and ICT infrastructure (telephone, mobile, and broadband) on GDP growths in neighboring countries as well as own countries. We confirm positive direct contributions of infrastructure, access to Internet, and human capital on economic growth. The spatial panel regression models indicate that there exist positive externalities of the broadband infrastructure and human capital, and these results are robust regardless of the choice of spatial weight matrices. Our findings on spillover effects of infrastructure suggest the key role of neighboring countries' infrastructure on own country's economic growth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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