Earticle

본 연구의 핵심은 공간상에 빈번하게 발생하는 범죄의 위험지점(Hotspot)을 찾고, 방범 CCTV 적정설치위치를 도출하는 것이 목적이다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심 으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다는 것이다. 범죄이력 을 통해 군집이 발생한 원인과 범죄에 영향을 미치는 변수를 찾을 수 있다. 방법은 전통적인 OLS모델 외에 공간적 자기상관성을 포함하는 공간시차모델, 공간오차모델을 적용하여 5대 범죄율과 절도율, 외국인 거주율에 영향을 미치는 변수를 선정하였다. 5대 범죄에 영향을 미 치는 변수는 생활보호대상자율과 풍속업소율에는 양(+)의 부호로, 가로등 밀집도에는 음(-)의 부호로 나타나. 생활보호대상자가 군집한 지역, 풍속업소 군집지역, 다문화가정이 많은 지역, 가로등 밀집도가 낮은 지역을 중첩하여 위험공간으로 선정하고, 이를 근거로 기존 CCTV영 역이 Hotspot의 46%를 담당하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 현재 운영 중인 CCTV를 감안한 상 태에서 위험지점을 커버할 신규물량은 총 89대로 나타났다.

The main purpose of this study is to find the hotspots of crimes that occur frequently in the space and to derive the appropriate CCTV installation location. One of the characteristics of crime is clustered around past occurrence area, and these crimes are strongly correlated. It is also possible to find the cause of the clusters and the variables that affect the crime through the history of the crime. In addition to the traditional OLS model, spatial differential model including spatial autocorrelation and spatial error model were used to select the variables influencing the five major crime rate, the theft rate and the foreign resident rate. The variables affecting the Five major crimes were positive (+) sign for the welfare and the rate of the bar cluster rate, and negative (-) for the street density. The CCTV area occupies 46% of the hotspots based on the overlapping of the areas where the elderly people are crowded, the bar cluster, many multicultural families, and the areas with low density of street lamps. It turned out. Taking into account the current CCTV operation, the total number of new cases to cover the risk point was 89.

본 연구는 전국지방자치단체에서 발생한 자연재해 피해의 탐색적 공간 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA)을 실시하는 것을 통해, 기초지방자치단체의 자연재해관리에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 2006년부터 2014년 동안 총 226곳의 기초지방자치단체를 분석대상으로 설정하여, 총 피해, 대설, 호우, 강풍, 풍랑, 태풍에 따른 피해의 공간적 분포와 핫스팟 분석을 실시하였다. 분석결과, 총 피해⋅호우의 경우 강원도 지역을 중심으로 핫스팟이 발견되었으며, 대설은 강원⋅경상⋅전라⋅충청도의 해안가 지역을 중심으로, 태풍⋅강풍⋅풍랑은 경상⋅전라⋅ 충청도 지역을 중심으로 핫스팟이 발견되었다. 이러한 결과는 자연재해의 유형에 따라 상이한 공간적 패턴이 나타날 수 있음을 의미하며, 이에 따라 해당 기초지방자치단체는 자신이 처한 자연재해의유형을 고려하여, 자연재해에 따른 피해를 사전에 대비하여야 함을 주장한다.

This study aims to provide implications on natural disaster management through exploratory spatial data analysis(ESDA) on the damage of natural disasters occurred in local governments. A total of 226 basic local governments from 2006 to 2014 was set as subjects of analyses. The authors analyzed spatial distribution and hot spot on the six parameters: heavy snow, heavy rain, strong wide, wind waves, typhoons and the total damage. We found hot spots in Gangwon-do for total damage and heavy rain. Hot spots of heavy snow were found in the coastal areas of Gangwon-do, Gyeongsang-do, Jeolla-do and Chungcheong-do. Gyeongsang-do, Jeolla-do and Chungcheong-do were found to have hot spots for typhoons, strong wind and wind waves. The results indicate that different spatial patterns occur depending on types of natural disaster. It can be asserted that basic local governments must prepare themselves according to the corresponding type of natural disaster.

본 연구의 목적은 2000년에서 2010년까지 수도권을 대상으로 직종 숙련(occupational skills)의 공간적 분포를 탐색적으로 살펴보는 것에 있다. 직종 숙련은 숙련을 직무(job)나 직업(occupation)에서 일정 수준 이상의 성과를 창출하기 위하여 필요한 요건으로 바라보기 때문에 근로자가 그들이 가진 숙련으로 어떤 경제 활동을 수행하는지 살펴보는 데 이용될 수 있다. 본 연구에서는 직업정보가 수록된 『한국직업정보시스템』 자료를 이용하여 요인분석(factor analysis)을 통해 인지 및 상호적 숙련(cognitive-interactive skills), 기술적 숙련(technical skills), 육체적 숙련(physical skills) 세 유형으로 직종 숙련을 추출하였다. 인지 및 상호적 숙련의 경우 대면적 상호작용이나 즉각적인 아이디어의 교환에서 주로 활용되는 숙련으로 고비용에도 불구하고 중심지역에 집중되는 경제 활동들과 관련이 있다. 반면 기술적 숙련이나 육체적 숙련의 경우 노동의 탈숙련화가 진행된 산업 부문에서 주로 활용되는 숙련으로 이윤 주변지역으로의 입지를 통해 비용 절감을 추구하는 경제 활동들과 관련이 있다. 이와 같이 숙련 유형에 따라 상이한 공간 분포 양상이 나타날 수 있다. 따라서 본 연구는 숙련 유형별 공간 분포 양상을 확인하기 위하여 전역적 Moran’s I와 국지적 Moran’s Ii 등의 탐색적 공간자료 분석(exploratory spatial data analysis)을 활용하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 수도권 전반적으로 인지 및 상호적 숙련 수준이 증가했지만 기술적 숙련과 육체적 숙련 수준은 감소하였다. 둘째, 인지 및 상호적 숙련 수준은 서울에 집중되어 있다. 셋째, 기술적 숙련과 육체적 숙련은 인천 및 경기 외곽지역에 집중되어 있다. 본 연구는 숙련형성에 대한 지역정책적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다. 특히 본 연구 결과는 각 지역에 적합한 인적자원개발 프로그램의 방향을 수립하는 데 도움이 될 수 있다.

This research applies exploratory spatial data analysis (ESDA) to examine spatial distributions of occupational skills in the capital region during the period 2000-2010. The rapid evolution of information and communication technology has changed spatial dispersion and concentration of economic activities over the past decade. To help understand the impact of the current technological and economic change on the spatial distribution of economic activities, we observe patterns in occupational skill levels of labor forces across areas. We classify occupational skills into cognitive-interactive skills, technical skills, and physical skills by using a factor analysis. Then, we apply ESDA to detect spatial clusters for each occupational skill. Our results show that occupational skills were distributed within the core-periphery hierarchy in the capital region. Cognitive-interactive skills were clustered in core areas of Seoul and Gyeonggi, while technical and physical skills were clustered in peripheral areas of Incheon and Gyeonggi. These findings suggest that regional policies for skill formation are required to strengthen regional competitiveness of peripheral areas in Incheon and Gyeonggi.

막대나 히스토그램과 같은 그래픽 요소는 통계자료의 탐색적 분석을 위한 정보 시각화 도구로 자주 활용되어왔다. 이에 비해 단계구분도나 유선도와 같은 전통적 주제도는 지리참조된 통계자료의 공간 분포 및 패턴 분석을 위한 유용한 시각화 기법으로 인식되었다. 그러나 통계학 분야에서 최근 제안된 연결형 마이크로맵은 공간통계자료의 탐색적 분석을 위한 효과적인 시각화 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자치구를 대상으로 생산된 공간통계자료를 시각화할 수 있는 연결형 마이크로맵을 R 프로그래밍 언어를 이용하여 구현하여 제시하였다. 그리고 본 연구는 기존 주제도와 차별적인 연결형 마이크로맵의 특징을 고찰하였다. 연결형 마이크로맵은 전통적 주제도의 한계를 해결하고 정보 손실을 최소화할 수 있는 효과적인 시각화 기법으로서 그 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

Graphic elements, e.g., bar and histogram, have been widely utilized as a tool of information visualization for the exploratory data analysis (EDA) of spatial statistics data. Meanwhile, conventional thematic map such as choropleth and flow maps has been considered to be an efficient visualization method in discovering the spatial distribution and pattern of georeferenced statistics data. However, the interest of linked micromap (LM), first proposed in statistics academia, is being grown as an useful method for EDA recently. This research implemented the LM with R programming language in order to visualize spatial statistics data information of Seoul Metropolitan City, and it provided some results of LM implementation. In addition, this study evaluated the distinct features of LM in comparison with conventional thematic maps. LM-based visualization is anticipated to gather more interests in many academic fields due to it’s functional ability to minimize information loss of spatial statistics data.

본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산에 대한 경험적 연구 결과가 보여주고 있는 불일치성과 비일 관성이 최근 발전을 거듭하고 있는 공간자료분석의 연구절차들을 도입함으로써 상당한 정도 해소될 수 있다는 인식에 기반하고 있다. 특히‘공간적 연관 통계치(spatial association measures)’를 이용한 다양한 탐색적 공간자료 분석(ESDA; exploratory spatial data analysis) 기법들은 지역간 소득분포의 수렴/발산 연구에 새로운 지평을 열 수 있을 것이다. 이러한 측면에서, 본 연구는 두 가지 목적을 갖는데, 첫째는 시그마-수렴 테제와 그것에 근거한 경험적 연구결과에 대한 비판적 검토를 통해 공간적 효과(공간적 의존성과 공간적 이질성)에 대한 고려의 당위 성을 논증하는 것이고, 둘째는 다양한 탐색적 공간자료분석 기법을 이용하여 미국 30년간의 지역별 소득자료에 적용하여 분석하는 것이다. 주요한 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 통계적 유의성을 갖는 소득의 집중지 (clusters)가 확인되었다. 그러나 고소득 집중지의 내적 동질성이 저소득 집중지의 그것에 비해 훨씬 높은 것으로 드러났다. 또한 이러한 소득 집중지의 공간적 범위나 내적 견고성은 30년 동안 상당한 정도 훼손된 것이 확인되 었다. 둘째, 지난 30 동안 현저한 공간적 재구조화는 발생하지 않았다. 즉, 고소득과 저소득의 공간적 구조는 크게 변화하지 않았다. 셋째, 뚜렷한 시그마-수렴은 지난 30년간에는 발생하지 않은 것으로 드러났다. 오히려 70년대 후반 이후 발산-수렴의 파동과 함께 점진적인 발산의 경향이 두드러진다. 특히 90년대 중반 이후 이러한 경향은 현저하다. 80년대와 90년대 후반기에는 모두 발산의 경향이 현저한데, 전자의 것은 공간적 집중과 관련되어 있고 후자의 것은 공간적 분산과 관련되어 있다. 이것은 두 시기의 지역적 발산이 상이한 공간적 과정과 연계되어 있 음을 의미하는 것이다. 즉, 80년대 후반기에는 파급효과나 인접지역간의 연계를 바탕으로 성장의 공간적 범위가 상대적으로 큰 접촉적 공간과정(contagious spatial processes)이 지배적이었다면, 90년대 후반기에는 역류효과나 계 층적 성장을 바탕으로 성장의 공간적 범위가 국지적으로 드러나는 산발적 공간과정(sporadic spatial processes)이 지배적이었음을 함축하고 있다.

This study is predicated on the recognition that regional analyses should take advantage of recentadvances in spatial data analysis, especially ones utilizing spatial association measures, to investigate spatialdependence and spatial heterogeneity. Thus, the main objectives are to: (1) provide a critical review of empiricalstudies on the s-convergence from a spatial perspective; (2) investigate spatio-temporal income dynamics across theU.S. labor market areas for the last 30 years (1969-1999) by utilizing various ESDA (exploratory spatial data analysis)techniques. The main findings are as follows. First, several spatial clusters throughout the years are detected, but richclusters possess a higher level of internal homogeneity than poor clusters. It is also observed that the internal integritywithin the clusters has substantially been eroded. Second, the thirty years does not reveal a significant spatialrestructuring; whereas most areas in the tradition industrial cores are still enjoying a higher-than-average income level,most areas in the South suffer from the continuation of lower-than-average income. Third, the notion of s-convergence is not empirically evidenced; rather, a general trend towards income divergence was detected since thelate 1970s, particularly the mid-1990s. Two ascending trends in CV, each of which is oppositely associated with theMorans I trend in the late 1980s and the late 1990s, suggest that different spatial processes were involved in thoseperiods. That is, a contagious spatial process leading to spatial clustering was dominant in the former, while a sporadicspatial process inducing spatial dispersion somewhat prevailed in the latter.

이 논문의 주된 목적은 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석을 통해 거주지 분화 연구에서 공간통계학적 접근이 가지는 의의를 논증하는 것이다. 탐색적 공간데이터 분석은 공간 데이터를 다양한 과학적 지도학적 시각화 방식을 통해 탐색함으로써 패턴을 발견해 내고, 의미 있는 가설을 수립하며, 더 나아가 공간 데이터에 대한 통계학적 모델을 평가하는 것을 주목적으로 한다. 이 연구는 국지 통계량에 기반한 탐색적 공간데이터 분석이 구체적인 연구 수행에서 실질적인 도움을 줄 수 있다는 믿음에 기반을 두고 진행된 것이다. 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미 개발된 전역적 공간 분리성 측도로부터 국지적 공간 분리성 측도를 도출하였다. 둘째, 두 가지 유의성 검정을 위한 가정, 즉 총체적 랜덤화 가정과 조건적 랜덤화 가정에 기반한 가설검정 방법을 제시하였다 셋째, 측도와 유의성 검정을 바탕으로 한 탐색적 공간데이터 분석 기법으로 '공간 분리성 산포도 지도'와 '공간 분리성 이례치 지도'를 제시하였다. 부가적으로 각 인구 집단 별 집중도에 대한 표준화 지표도 제시되었다. 넷째, 개발된 기법을 우리나라 7대 도시의 고학력 집단과 저학력 집단간 거주지 분화에 적용한 결과, 특히, 이변량 공간적 클러스터와 공간적 특이점을 확인하는 데 유용성이 있는 것으로 드러났다.

The main purpose of the research is to illustrate the value of the spatial statistical approach to residential differentiation by providing a framework for exploratory spatial data analysis (ESDA) using a local spatial separation measure. ESDA aims, by utilizing a variety of statistical and cartographic visualization techniques, at seeking to detect patterns, to formulate hypotheses, and to assess statistical models for spatial data. The research is driven by a realization that ESDA based on local statistics has a great potential for substantive research. The main results are as follows. First, a local spatial separation measure is correspondingly derived from its global counterpart. Second, a set of significance testing methods based on both total and conditional randomization assumptions is provided for the local measure. Third, two mapping techniques, a 'spatial separation scatterplot map' and a 'spatial separation anomaly map', are devised for ESDA utilizing the local measure and the related significance tests. Fourth, a case study of residential differentiation between the highly educated and the least educated in major Korean metropolitan cities shows that the proposed ESDA techniques are beneficial in identifying bivariate spatial clusters and spatial outliers.

본 연구는 지난 5년 간 빈곤층 거주지분리의 공간적 패턴을 탐색적 공간자료 분석을 활용하여 살펴보았다. 빈곤층 비율이 가장 높은 지역은 호남지역이었지만 지난 5년 간 높은 빈곤층 집중 지역들이 부산에 급증하였다. 빈곤층 거주지분리의 경우 가장 거주지분리가 심화된 시군구들 대부분이 도시지역에 집중되어 있었고 그 패턴이 지속되었다. 또한 영･호남권 도시 지역에서의 빈곤층 거주지분리의 수준은 계속 높아져서 주요 광역도시권의 빈곤층거주지 분리가 확산되고 있음을 확인하였다. 빈곤층 비율과 빈곤층 거주지분리는 정적인 공간적 자기상관을 띠어서 두 변수의 값들이 공간적으로 유사한 경향을 띠었다. 또한 빈곤층 비율의 경우 호남과 경북의 상당수 농촌 지역들이 해당 지역과 이웃한 주변 모두 빈곤층 비율이 높은 핫스팟 지역이었다. 반면에 거주지 분리의 경우는 수도권 도심지역의 자치구들과 인접 도시들이 해당 지역과 이웃한 주변 모두 거주지 분리가 높은 핫스팟 지역이었다.

This research aims to explore the spatial pattern of economic segregation for the last 5 years by utilizing exploratory spatial data analysis(ESDA). The highest poverty areas in the nation are mainly located in rural areas of Jeolla-do, but many districts in Pusan have changed to high-poverty areas in the last 5 years. Economic segregation appears to be most serious in urban areas and this specific pattern remains constant. In addition, the level of economic segregation in urban areas of Gyeongsang-do and Jeolla-do has been consistently higher, indicating that economic segregation in major metropolitan areas is geographically spreading. The present study also showed a positive spatial autocorrelation between poverty rate and economic segregation implying similar spatial features between the two variables. Lastly, many rural areas in Jeolla-do and northern Gyeongsang-do are hotspot areas that form a cluster with neighbors showing similar high poverty rate. Meanwhile, some urban districts in the Seoul metropolitan area are also hotspot areas that form a cluster with neighbors having similar high level economic segregation.

본 연구는 GIS의 공간분석기법을 활용하여 수도권 청소년의 성매매 범죄의 공간패턴을 지역의 물리적 특성과 연관시켜서 탐색적으로 살펴보는데 그 목적이 있다. 구체적인 분석을 위하여 수도권의 시군구 단위로 조사된 공식통계인 청소년성매매 검거건수 자료와 시군구별 범죄 유해 환경 변수 자료들의 공간적 패턴을 면자료(polygon data)에 대한 지도그리기를 통한 시각화와 탐색적 공간자료분석(exploratory spatial data analysis:ESDA)을 통해서 살펴보았다. 또한 위기 청소년들에 대한 설문조사를 통해 가출시 거처 장소와 성매매피해 장소에 대한 공간정보 자료를 이용하여 미시적 공간 단위에서 청소년 성매매가 지리적으로 어떤 분포를 보여주고 있는지 점자료(point data)에 대한 점자료분석(point pattern analysis)을 통해서 살펴보았다. 특히 위기 청소년들의 구체적인 가출, 비행, 성매매범죄 등이 발생하는 활동 공간이 지역 내 지하철역인 점을 확인하고 구체적으로 청소년 성매매 범죄의 발생이 지하철역과 어느 정도의 연관성이 있는지를 영향권분석(buffer-zone analysis)을 통해 살펴보았다. 분석 결과 청소년 성매매 범죄의 공간적 군집성이 확인되었으며 서울을 중심으로 인천 및 수도권 남서 지역에서 청소년 성매매 범죄의 공간적 집중이 두드러진 것으로 나타났다. 또한 서울, 인천, 경기 지역에서 청소년 성매매 발생 빈도가 가장 높은 도시를 미시적으로 살펴본 결과 지하철역을 중심으로 공간적 군집이 뚜렷했다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 청소년 성매매를 통제 및 관리하기 위한 당국의 대책들이 청소년 성매매의 공간적 집중이 두드러진 정책 대상 지역에 대한 정확하고 엄밀한 공간분석에 기초해야 한다는 정책적 함의를 얻을 수 있었다.

The purpose of this study is to perform an exploratory study on spatial pattern of juvenile prostitution using GIS space analysis technique by relating it to physical features of the region. For actual analysis, data on numbers of juvenile prostitution collected by counties in Seoul Metropolitan area is used which is an official statistics. Also, spatial pattern for hazardous environment variables data categorized by counties is used as well. Both data were studied using visualization through mapping the polygon data as well as exploratory spatial data analysis: ESDA. By using spatial information data on accommodation of teenage runaway as well as the place for prostitution obtained through the survey on youth at risk, geographical distribution of juvenile prostitution in microscopic geographic unit can be seen as a point pattern analysis on point data. Especially, it is verified that an active space where actual runaway, misdeed and juvenile prostitution occur is the subway station in the region. The degree of relevance of actual juvenile prostitution to subway station is examined through buffer-zone analysis. As a result of analysis, spatial gathering on juvenile prostitution is observed and spatial concentration of juvenile crime around Seoul, Incheon and Southwest of Seoul metropolitan area is appeared to be quite noticeable. Also, as a result of microscopic observation on cities in Seoul, Incheon and Kyeonggi region where the frequency of juvenile prostitution is the highest, spatial gathering is noticeable around subway stations. Based on this result, policy implications are obtained that claims the policies made by the authorities for controlling and regulating juvenile prostitution in future should base on precise and strict spatial analysis on target region where spatial concentration of juvenile prostitution stands out.

본 연구는 전국 446개 특성화고등학교를 대상으로 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)과 학 교-시군구-시도의 3수준 다층모형(HLM)을 적용하여 취업률의 공간적 분포 패턴과 영향 요인을 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 전국 수준에서 특성화고 취업률의 체계적 공간 군집은 형성되지 않았으나, 대구·경북의 고취업률 군집(High-High)과 전북·전남의 저취업률 군집(Low-Low) 등 국지적 패턴이 확인되었다. 둘째, 취업률 분산의 약 87%가 학교 수준에서 발생하였으며, 지역 수준(시군구 및 시도)의 분산은 13%에 머물렀다. 셋째, 시군구 수준의 지역 노동시장 특성 변수는 취업률에 유의미한 직접 효과를 미치지 못한 반 면, 학교 내 학과 구성이 취업률의 주된 영향 요인으로 확인되었다. 특히 제조·생산 계열 대비 생활·보건 서비스 계열은 정적 영향을, 지식·정보 서비스 계열은 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 학교 특성 중에서는 교원 1인당 학생 수가 유의한 정적 영향을 보였 다. 다섯째, 다층모형 잔차에 대한 공간 진단 결과, 유의한 공간적 자기상관이 관찰되지 않아 다층모형이 공간적 의존성을 적절히 흡수한 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 특성화고의 취업 성과 제고를 위해 지역의 거시적 산업 인프라 확충보다 학교 수준의 전공 구성과 교육 적 역량에 주목할 필요가 있음을 시사한다.

This study empirically analyzed the spatial distribution patterns and determinants of employment rates across 446 specialized vocational high schools nationwide by applying exploratory spatial data analysis (ESDA) and a three-level hierarchical linear model (HLM) encompassing school, district, and province levels. The key findings are as follows. First, no systematic spatial clustering of employment rates was detected at the national level; however, localized patterns emerged, including a High-High cluster in the Daegu-Gyeongbuk region and a Low-Low cluster in the Jeonbuk-Jeonnam region. Second, approximately 87% of the total variance in employment rates occurred at the school level, while the regional level (district and province combined) accounted for only 13%. Third, district-level labor market characteristics showed no significant direct effect on employment rates, whereas departmental composition within schools was identified as the primary determinant. Specifically, relative to the manufacturing and production category, a higher proportion of life and health service departments had a significant positive effect, while a higher proportion of knowledge and information service departments had a significant negative effect. Fourth, among school-level characteristics, the student-to-teacher ratio exhibited a significant positive effect. Fifth, spatial diagnostics on the HLM residuals detected no significant spatial autocorrelation, confirming that the multi-level model adequately absorbed spatial dependence. These findings suggest that improving employment outcomes in specialized vocational high schools requires greater attention to school-level departmental composition and educational capacity rather than to the expansion of regional industrial infrastructure alone.

본 연구는 그동안 선행연구가 주목하지 않았던 지역 출산율과 지역 출산장려 및 보육서비스를 측정하고 그 공간적 패턴을 탐색적 공간자료기법을 활용하여 분석하였다. 우선 출산율을 측정하기 위하여 가장 일반적으로 사용되는두 가지 지표인 합계출산율과 인구 천 명당 출산율을 지역 단위로 측정한 결과 그 공간적 패턴이 서로 상이하였다. 따라서 지역 출산율을 보다 정확하게 측정하기 위한 지표선정에 대한 논의가 필요하다는 점을 확인하였다. 또한 출산율은 물론 지역출산장려와 지역보육서비스는 모두 정적인 공간적 자기상관을 갖는 것으로 나타나서 공간적 군집이 나타났다. 이는 특정 지역의 출산율의 수준과 이에 대응하는 지방자치단체의 정책 역량이 인접 지역에 영향을 미칠 수 있다는 점을 시사한다. 마지막으로 지역의 출산율과 지역 출산장려지수 및 보육서비스지수 간 관련성은 공간적 맥락에서 제한적으로 확인되었다. 출산장려와 보육서비스의 수준이 높은 일부 지역에서 출산율이 높은 경향도보였지만 그 반대의 경우도 나타났다. 결국 저출산 문제에 효과적으로 대응하기 위해서는 지역기반 정책들을 강화해나가는 것이 필요하다는 정책적 시사점을 제공하였다.

This research aimed to not only measure the regional birth rates, childbirth encouragement index, and childcare service index but also analyze the spatial pattern of these measured variables. Two general types of birth rate indices, Total fertility rate(TFR) and crude Birth rate(CBR) appeared to have very different spatial pattern. Thus, It is required to discuss how to select an appropriate indicator to accurately measure regional birth rate. Secondly, there was positive spatial autocorrelation in both birth rates and other indices, so this can cause spatial clustering. It implies that the level of birth rate and policy capacity may influence on neighboring areas. Lastly, it is confirmed that association between regional birth rate and other indices tends to be limited with respect to the spatial context. While some regions with the high level of childbirth encouragement or childcare service appeared to enjoy high birth rates, the opposite cases were also found. As a result, this paper provided policy implication that area-based policies should be reinforced to cope with effectively difficult problems of low birth rate.

본 연구의 목적은 연령별 인구이동의 구조와 공간적 패턴에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 다양한 탐색적 공간 데이터 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA) 기법들을 제시하는데 있다. ESDA 기법의 하나로 지역의 연령별 이동성향과 이동구조를 파악하기 위한 도구로 인구이동 피라미드를 고안하였다. 인구이동 피라미드는 연령별 전입, 전출, 순이동 정보를 이용하여 작성되는 그래픽 도구이다. 또한 연령별 인구이동의 공간적 패턴을 파악하기 위하여 다양한 국지적 연관성 측정 지표인 Local Moran's $I_i$, Getis-Ord's ${G_i}^*$와 이를 응용한 AMOEBA 기법을 이용하였다. 사례 분석 결과, 제시한 ESDA 기법들을 이용하여 연령별 인구이동 구조, 연령별 이동의 연관성, 연령별 순이동률의 공간 군집 패턴 등을 확인할 수 있었으며, 연령별 공간 군집 사이의 상응관계를 탐색할 수 있었다. 이러한 정보는 인구이동 현상에 대한 상세한 이해뿐만 아니라 인구이동을 유발하는 지역의 특성을 유추하는데 도움을 준다.

The purpose of the study is to propose and evaluate Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) methods for examining age-specific population migration characteristics. First, population migration pyramid which is a pyramid-shaped graph designed with in-migration, out-migration, and net migration by age (or age group), was developed as a tool exploring age-specific migration propensities and structures. Second, various spatial statistics techniques based on local indicators of spatial association(LISA) such as Local Moran''s $I_i$, Getis-Ord ${G_i}^*$, and AMOEBA were suggested as ways to detect spatial dusters of age-specific net migration rate. These ESDA techniques were applied to age-specific population migration of Daegu Metropolitan City. Application results demonstrated that suggested ESDA methods can effectively detect new information and patterns such as contribution of age-specific migration propensities to population changes in a given region, relationship among different age groups, hot and cold spot of age-specific net migration rate, and similarity between age-specific spatial clusters.

호텔산업에서 수익관리는 예상수요에 따른 가격의 지속적인 조정을 의미하지만, 독점기업이 아닌 호텔의 수요변화에 따른 가격 조정은 가격경쟁을 유발할 수 있다. 따라서 개별 호텔들의 수익관리적용과 가격경쟁은 밀접한 관계를 가질 것으로 예상되지만, 현재까지 이를 다룬 선행연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 호텔 객실요금 결정요인으로서 수익관리와 가격경쟁의 관계를 탐색적으로 분석한다. 본 연구는 서울권역 특1급 호텔들의 가격자료와공간계량경제모형을 이용해 수익관리와 가격경쟁이 각각 호텔의 객실요금에 미치는 영향을 탐색적으로 분석한다. 공간계랑경제모형을 분석한 결과, 다음의 세 가지 결론을 내릴 수 있었다. 첫째로, 온라인 객실 판매 시장에서 가격경쟁은 호텔의 진입과 퇴장에 따라 조건적으로 발생한다. 둘째로, 서울권역 시장에서 호텔들 간의 가격 경쟁은 객실요금 할인의 폭을 감안할 때 경미한 수준이다. 마지막으로, 수익관리와 가격경쟁 각각의 효과들을 비교할 때 가격경쟁에 의한 평균객실요금의 변량보다는 수익관리에 의한 변량이 더 크다는 결과를 관찰할 수 있다. 이러한 결과는 객실요금 결정요인으로서 수익관리에 대한 연구의 의미, 그리고 호텔의 수익관리기법 적용에 가격경쟁 가능성의 중요성을 재조명한다고 판단된다.

Although revenue management for hotels implies continuous room rate adjustments according to expected occupancy, pricing to demand for hotels without monopoly power may lead to price competition. Therefore, it is expected that the effects of revenue management and price competition are inseparable in determining room rates, despite the lack of research in this area. This study explores the interrelationship between revenue management and price competition. This study conducted exploratory spatial data analysis of the effects of revenue management and price competition on room rates by applying spatial econometric model to the price panel data from super-deluxe hotels in the metropolitan Seoul region. Three important findings emerge from the spatial econometric analysis. First, price competition in online hotel market is conditional on entry and exit of hotels. Second, the degree of price competition among hotels in greater Seoul region is low, considering the amount of room rate discount. Third, greater room rate variance is attributed to revenue management than price competition in determining the room rates of Super-Deluxe hotels in Seoul. From the findings this study rehighlights the importances of revenue management as a determinant of room rate, and the possibility of price competition in application of revenue management.

The objective of this study is to understand relationship between presidential election outcomes and residential real estate characteristics in Seoul metropolitan area. Spatial auto regression model(SAR) and spatial error model(SEM) are used to identify residential real estate characteristics that explain the 2012 Korean presidential election outcomes. By comparing those two spatial regression models to ordinary least square(OLS) model, this study concludes spatial error model(SEM) builds a better model than OLS model. This study also explores local patterns of independent variables included in spatial error model using Geographically weighted regression(GWR). Conclusions drawn from this study are as follows: First, 2012 Korean presidential election outcomes in sub-area of Seoul can be explained through residential real estate characteristics of sub-area of Seoul. Secondly, spatial methods, which controls spatial autocorrelation among spatial units, are required to analyze the election result. Finally, GWR result shows that coefficients on the average age and house size variables are globally related to a positive preference toward the conservative candidate, whereas coefficient on single household ratio variable is globally related to a negative preference to the candidate. Another global coefficient, house deterioration level, is positively related to a preference toward the candidate. GWR result also shows the local coefficient of homeownership variable in Southwestern Seoul, where preferences toward the liberal candidate is highly clustered, is positively and highly correlated to a preference toward the conservative candidate. Local coefficients of multi-family housing ratio variable and number of rooms per household member variable are positively correlated to a preference toward the conservative candidate across Gangnam, Seocho, Songpa, Gangdong Gu’s and localities near the Han River area.

정보통신 기술과 공간정보 처리 기술의 발달로 소셜 네트워크 데이터와 같은 공간 빅 데이터가 다양한 연구에 활용되고 있다. 특히 트윗 데이터는 게시자의 위치정보와 함께 시간 정보를 제공하고 있어, 시공간 패턴을 다루는 시간 지리학분야에서 활용 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 시간 지리학에서 공간정보 빅 데이터와 공간정보 기술을 활용한 연구의 사례로 개인 활동패턴을 시공간적으로 탐색하기 위하여 트윗 데이터를 수집하고 활용하는 방안을 제시하였다. 트윗 데이터가 가지고 있는 시간 정보와 공간 정보, 그리고 사용자 정보를 이용하여 시간별 공간분포 변화, 시간대별 이동 경로, 개인의 시공간 경로 등 시공간적 활동패턴 분석에 활용하였다. 트윗 데이터와 같이 데이터 마이닝 기법으로 획득할 수 있는 공간 빅 데이터를 이용하여 개인의 공간행동 패턴 분석과 같은 다양한 지리학적 접근에 활용할 수 있다.

Spatial big data such as social network service data have been widely utilized in various research fields with the late technical advances of information and communications as well as spatial information processing. In particular, Tweet data has a potential of analyzing spatio-temporal patterns in the academic domain of time geography since they could provide spatial and temporal information of message publishers. This study developed a method that gathered and utilized Tweet data for investigating spatio-temporal patterns of individual users’ activities including moving routes and spatial distribution changes. Considering the results of this research, it is anticipated that SIDB like Twee data would play an important role of spatial proxy in examining personal activity patterns at both spatial and temporal scales in the fields of time geography.

막대나 히스토그램과 같은 그래픽 요소는 통계자료의 탐색적 분석을 위한 정보 시각화 도구로 자주 활용되어왔다. 이에 비해 단계구분도나 유선도와 같은 전통적 주제도는 지리참조된 통계자료의 공간 분포 및 패턴 분석을 위한 유용한 시각화 기법으로 인식되었다. 그러나 통계학 분야에서 최근 제안된 연결형 마이크로맵은 공간통계자료의 탐색적 분석을 위한 효과적인 시각화 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자치구를 대상으로 생산된 공간통계자료를 시각화할 수 있는 연결형 마이크로맵을 R 프로그래밍 언어를 이용하여 구현하여 제시하였다. 그리고 본 연구는 기존 주제도와 차별적인 연결형 마이크로맵의 특징을 고찰하였다. 연결형 마이크로맵은 전통적 주제도의 한계를 해결하고 정보 손실을 최소화할 수 있는 효과적인 시각화 기법으로서 그 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

Graphic elements, e.g., bar and histogram, have been widely utilized as a tool of information visualization for the exploratory data analysis (EDA) of spatial statistics data. Meanwhile, conventional thematic map such as choropleth and flow maps has been considered to be an efficient visualization method in discovering the spatial distribution and pattern of georeferenced statistics data. However, the interest of linked micromap (LM), first proposed in statistics academia, is being grown as an useful method for EDA recently. This research implemented the LM with R programming language in order to visualize spatial statistics data information of Seoul Metropolitan City, and it provided some results of LM implementation. In addition, this study evaluated the distinct features of LM in comparison with conventional thematic maps. LM-based visualization is anticipated to gather more interests in many academic fields due to it’s functional ability to minimize information loss of spatial statistics data.

일반적으로 공간데이터에 대한 탐색적 분석 중 차원축소를 통한 시각적 탐색을 목적으로 하는 경우 주성분분석을 고려할 수 있다. 이러한 경우 주어진 데이터를 위치좌표 변수와 관심 주변수를 포함한 다변량 데이터로 간주하고 일반 주성분분석을 적용할 수 있으나, 이는 그 공간데이터에 내재하고 있는 공간적 특징이나 공간상관의 정보를 제대로 활용하지 못할 분석이 될 수 있다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 공간상관을 고려한 공간 주성분분석을 제안, 이에 대한 활용 가능성을 한국의 오존데이터에 적용하여 살펴보았다. 사례분석 결과 공간 주성분분석은 공간상관이 존재하는 경우, 일반 주성분분석과는 달리 공간데이터의 군집성과 이에 따른 공간상관이 존재함을 시각적으로도 확인할 수 있었다.

Among the methods of exploratory analysis on spatial data, principal component analysis can be considered for dimension reduction, in general. Generally, univariate spatial data consist of three variables, that is, two location variables and main interest variable. So in this case, if we simply consider the principal component analysis using variance- covariance matrix from these variables, we can not get some correct results, such as inherent spatial characteristic or spatial correlation information of spatial data. In this study, we derive spatial correlation from spatial data and propose spatial principal component analysis using the spatial correlation as an alternative method. As an application of spatial principal component analysis, we analyze the Korean ozon data.