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.

공간 수 반응 코드 연합(Spatial-Number Association of Response Codes; 이하 SNARC) 효과는 왼쪽 공간에서 작은 수가, 오른쪽 공간에서 큰 수가 더 빠르고 정확하게 처리되는 현상을 말한다. SNARC 효과는 수 표상의 특성을 반영하는 주요한 현상으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 숫자 자극에 대한 색상 변별 과제를 사용하여 수의 의미적 정보가 자동적으로 처리되는지를 확인하고, 두 실험 블록 간에 제시되는 수의 범위를 달리하여 SNARC 효과의 패턴이 수 범위에 따라 달라지는지를 관찰하였다. 첫 번째 블록에서는 2-9, 두 번째 블록에서는 1-50까지의 숫자 자극에 대한 색상 변별 과제를 실시하였다. 연구 결과, 색상 변별 시에, 한 블록 내에 사용된 전체 수 범위와 비교할 때 6-9가 작은 수 범위에 속할 때에는 왼손의 반응이 더 빨랐지만, 큰 수 범위에 속할 때에는 오른손의 반응이 더 빨랐다. 이러한 결과는, 상대적으로 작은 수는 왼쪽 공간과, 큰 수는 오른쪽 공간과 연합되어 있음을 시사하며, 블록 내 제시되는 전체 수 범위에 따라 동일한 숫자의 상대적 크기에 대한 자동적 해석이 달라짐을 확인시켜 준다.

The Spatial-Numerical Association Response Codes (SNARC) effect refers to the phenomenon in which smaller vs. larger numbers are responded to more efficiently in the left vs. right side of space, respectively. The SNARC effect is studied as an important phenomenon that reflects the nature of numerical representations. The present study examined whether the SNARC effect is observed during color judgement of numbers in order to verify whether number magnitude is automatically processed. In addition, two blocks of experiments were administered using a different range of numbers (2-9 for block 1 and 1-50 for block 2) in order to verify whether the pattern of the SNARC effect depends on the number range within an experimental block. As a result, the left hand responded faster to numbers 6-9 in block 1, but the right hand responded faster to the same numbers in block 2. This result confirms that the SNARC effect occurs automatically in a context-dependent pattern even during color judgment which does not require processing of number magnitude. The present study implies that the relative magnitude of a number is processed automatically with reference to the current experimental context.

An evaluation of data transformations was made for constructing the reliable spatial models of the greenhouse whitefly (Trialeurodes vaporariorum Westwood) populations in a commercial cherry tomato greenhouse. A Box-Cox power transformation that is useful family of transformations was applied to original data sets. The ability of the transformations to correct for the heterogeneity of variance was tested with Shapiro-Wilk W statistics. After finding the appropriate transformations, empirical variograms were calculated and fitted to spherical model. In this study, the data transformations can stable variogram modeling by means of converting non-normal data to normal. The model was validated with new data set by comparing the deviation between observed and predicted values, using a leave-one-out method. Among the data transformations tested, log$\_$e/ ($\chi$+0.5) and ($\chi$+0.5)$\^$1/4/ transformations were found to be appropriate at correcting for the heterogeneity of variance. According to the leave-one-out cross validation, the ($\chi$+0.5)$\^$1/4/ transformation was better than the log$\_$e/ ($\chi$+0.5) transformation. However, both transformations produced a systemic deviation: the predicted mean was always smaller than the observed mean. No transformations were found to be appropriate, when a proportion of empty sample units (no individuals were observed) was higher than 0.2. Moreover, in this study, the abnormal high density of sample units made inappropriate spherical variogram modeling.

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.

The proportion of overweight and obese individuals in the United States has been continuously increasing up to recently. Many studies related to obesity have concentrated on jurisdictional levels of aggregation, making it very difficult to dearly illustrate at risk regions. In other words, little research has been conducted in relation to spatial patterns considering spatial dependency and heterogeneity by spatial autocorrelation models over space. In response, this research analyzes spatial patterns between overweight/obesity and risk factors, such as high blood pressure and diabetes, over space. Specifically, the Moran''s I and Geary''s C will be conducted for global and local measures. What is more, the Ordinary Least Square (OLS) linear regression and Geographically Weighted Regression methods will be applied to identify spatial dependency and spatial heterogeneity. Data provided by the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) have Body-Mass Index (BMI) rates, containing 4 rates of under, healthy, overweight, and obesity. In addition, high blood pressure and diabetes rates in the United States will be used as independent variables. Lastly, we are confident that this research will be beneficial for a decision maker to make a prevention plan for obesity.

The existence of solutions and the occurrence of a Hopf bifurcation for the free boundary problems with Pushchino dynamics was shown in [1]. In this paper, we shall show a Hopf bifurcation occurs for the free boundary for Pushchino dynamics with a spatial dependency.

연구 목적: 이 연구는 최근 10년 간 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율의 공간 의존성 변화를 파악하고, 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역을 분석하여 공간적 특성이 반영된 지역사회 스트레스 관리의 정책적 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 연구 방법: 2012년부터 2021년까지 질병관리청 지역건강통계의 시군구별 스트레스 인지율 표준화 지표 결과를 수집하여 공간적 자기상관 분석 및 핫스팟 분석을 실시하였다. 연구 내용: 공간적 자기상관 분석 결과 스트레스 인지율의 Moran’s 지수는 매년 0.189 이상으로 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율은 공간성 의존성이 존재하며, 최근 10년간 매년 공간적 의존성이 유지되고 있음을 확인할 수 있었다. 공간통계기법인 핫스팟 분석 결과 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역은 서울, 인천, 경기 등 수도권의 시군구 지역으로 나타났다. 결론 및 제언: 지역사회의 효과적인 스트레스 관리를 위해서는 일개 시군구 단위에서 자체적으로 스트레스 관리 사업을 수행하는 것보다 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역 그룹 간의 협력 및 협업을 통해서 일관되고, 통합적인 스트레스 관리 사업을 수행하여 스트레스 관리에 대한 공간적 상호작용을 극대화하는 것이 필요하다.

Stress management is critical for the prevention of health risks, as well as stress itself. This study aimed to investigate the changes in the spatial dependency of the stress perception rate, analyze the hotspot areas with a high-stress perception, and suggest policy measures for stress management from the community public health perspective. Using Community Health Statistics data from Korea Centers for Disease Control and Prevention, we analyzed the stress perception rate of 243 districts in Korea for 10 years, from 2012 to 2021. The spatial autocorrelation analysis showed that Moran’s index of stress perception rate was more than 0.189 in every year. This result indicated that there were regional clusters of stress perception rate at the district level and it has been maintained for the last 10 years. From the hotspot analysis, the districts of metropolitan areas, such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province were identified as hotspot areas with a high-stress perception rate. The findings of this study emphasize the identification of priority areas and consideration of regional clusters for stress management. For effective public health interventions on stress management, consistent and integrated stress management is required through close cooperation and collaboration within hotspot regions with high stress perception, rather than single regional efforts.

우리나라의 자연재해로 인한 피해를 보상하는 농작물재해보험의 보험요율은 ‘시군’이라는 행정구역 단위 피해율을 기반으로 산출된다. 하나의 자연재해가 동시에 여러 시군에 영향을 미치는 경우 ‘시군’ 단위로 집계된 자연재해 피해율은 ‘시군’ 간 유사한 패턴을 보이게 된다. 인접 ‘시군’ 간 피해율의 의존성을 고려하는 공간계량경제학적 방법을 도입하여 분석한 결과, 자연재해 피해율이 통계적으로 인접 ‘시군’ 간 의존성이 존재하며, 이를 고려하는 추정 방법이 보다 좋은 추정량을 얻을 수 있음을 확인하였다. 아울러 공간회귀모형에 의한 추정 피해율을 활용하는 방법들을 제안하였다.

The insurance rates for crop insurance that compensate for damage caused by natural disasters are calculated based on the damage rates at city or county level in Korea. When a single natural disaster affects multiple cities or counties simultaneously, the aggregated natural disaster damage rates at the city or county level show similar patterns. In this study, spatial econometric methods that consider the dependency of damage rates between adjacent cities or counties confirms that there is a cross sectional dependency between adjacent cities or counties, and that estimation methods considering this dependency provide better estimates. Based on those results, new methods of estimating the damage rates of each city or county is proposed.

지역의 성장은 지역 자체의 성장변화요인에 의한 영향 외에 인접지역의 성장변화요인에 의해서도 성장된다. 따라서, 본 연구는 2015년~2021년 시군구 지역통계를 활용하여 지역의 주민등록인구 성장 변화에 대한 결정요인을 지역간 공간종속성을 고려한 공간계량방식으로 도출하였다. 지역의 주민등록인구 성장은 인접지역의 경제, 재정, 일자리, 보육, 교육, 여건에 의해서 증대되며, 주택가격에 의해서 감소하는 것으로 나타났다. 특히, 인접지역의 경제, 사업체수, 교통 여건에 의해서도 주민등록인구 성장은 증대되며, 종사자수, 교육, 주택가격에 의해서 감소하였다. 즉, 해당지역 및 인접지역의 경제적, 일자리, 교통 여건에 따라 주민등록인구 성장은 증대되지만, 인접지역의 일자리수, 교육여건, 주택가격에 의해서는 해당지역의 주민등록인구 성장은 감소하였다. 특히, 인구감소지역을 인구증감정도에 따라 유형화하여 인접지역의 여건이 개선될 경우에 인접지역의 영향을 도출할 경우에는 인접지역의 주민등록인구, 사업체수, 교육, 교통 여건에 따라 해당지역에 미치는 영향은 보다 증대되었다. 더불어, 유형별 인구감소지역 인접지역의 여건 개선은 인접지역에 대한 개선 외에 인구감소지역으로 영향이 파급되어 전체 시군구의 격차는 완화됨으로써 지역간 상호 연계되어 성장 변화하였다.

Regional growth is influenced by the growth change factors of the region itself as well as those of neighboring regions. Therefore, this study derived the determinants of the population growth change of the region by using the spatial econometric method that considers the spatial dependence between regions during 2015 and 2021. The population growth of the region was found to increase due to the economy, finance, jobs, childcare, education, and conditions of the neighboring region, and decrease due to housing prices. In particular, the population growth increased due to the economy, number of firm, and transportation conditions of the neighboring region, and decreased due to the number of employees, education, and housing prices. In other words, the population growth increased depending on the economic, job, and transportation conditions of the region and neighboring regions, but the population growth of the region decreased due to the number of jobs, education conditions, and housing prices of the neighboring region. In particular, when the depopulation area is classified by the degree of population increase or decrease and the impact on the adjacent area is derived when the conditions of the adjacent area are improved, the impact on the relevant area is further increased according to the population, number of businesses, education, and transportation conditions of the adjacent area. In addition, the improvement of the conditions of the adjacent area of ??the depopulation area by type has an impact on the depopulation area in addition to the improvement of the adjacent area, and the gap between the entire Si and Gun is reduced, so that the characteristics of growth and change are identified as being mutually linked between regions.

지역성장을 견인하는 자원 및 원천으로 고려되는 인구는 합계출산율 감소로 인해 지속적으로 감소하고 있다. 인구감소지역을 대상으로 인구를 증가시키기 위한 범국가적인 행정 및 재정적인 지원이 이루어지고 있다. 반면, 지역의 인구증가와 장기적인 지역의 성장을 위해서는 지역내 한정된 자원의 활용에서 지역간으로 범위를 확장하여 지역자원을 활용하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구는 지역여건 변화에 의한 인구변화와 이를 통해 변화되는 지역성장과의 관계를 파악하는 것을 연구의 목적으로 한다. 2015년∼2021년 229개 기초자치단체의 지역여건과 인구 및 지역성장 변화에 대한 실증분석 결과 지역의 인구는 출생과 유입, 사망과 유출에 의해 변화되며, 이를 통해 지역성장과 상호 인과관계가 존재하는 것으로 분석되었다. 특히, 주변지역과의 공간적인 접근성을 고려할 경우에는 지역내 자원에 의한 직접효과 외에 주변지역으로부터의 간접효과 역시 존재하였다. 더불어, 주변지역의 경계를 확대시킬수록 그 영향을 감소하는 것으로 나타나 거리조락에 의한 영향이 파악되었다. 또한, 지역여건 변화에 따라 해당 지역의 인구 및 지역성장이 견인되는 지역간 보완적인 역할과 인구 및 지역성장이 감소하는 경쟁관계가 파악되었다. 더불어, 주변지역과의 접근성 확대와 함께 주변지역의 고용⋅주거⋅교육 여건을 개선시킬 경우에는 인구, 인구구성요인, 지역성장 변화에 대한 간접효과가 도출되었다. 특히, 지역간 공간종속성을 고려할 경우에는 인구변화와 지역성장은 상호 연계되어 변화함으로써 지역내로 국한하여 지역여건을 활용하는 것이 아닌 지역간으로 확장하여 지역여건을 활용해야할 필요성이 파악되었다.

The population can be considered as a resource for regional growth, however it is continuously decreasing due to the decrease in the total fertility rate. In order to increase the population, nationwide administrative and financial support is being provided to depopulation regions. On the other hand, in order to achieve long-term regional growth through regional population increase, it is necessary to expand the scope from utilizing limited resources within the region to utilizing regional resources. Therefore, the purpose of this study is to identify the relationship between regional growth and population changes due to changes in regional environmental conditions. As a result of an empirical analysis of regional conditions and population and regional growth changes in 229 local governments from 2015 to 2021, it was analyzed that regional population changes through births, inflows, deaths, and outflows, have a mutual causal relationship with regional growth. In particular, when considering spatial accessibility to surrounding areas, there exist indirect effects from regional resources of surrounding areas in addition to the direct effect. Also, the effect was decreasing due to distance decay by expanding the boundary of the surrounding area. Due to changes in local conditions, complementary relationships between regions were identified where population and regional growth are driven, as were competitive relationships where population and regional growth are declining. Furthermore, indirect effects on population, population composition factors, and regional growth changes were observed when accessibility to surrounding areas was expanded and employment, housing, and educational conditions in surrounding areas were improved. Notably, when considering spatial dependency between regions, it was found that population changes and regional growth are interconnected. This highlights the necessity of expanding the utilization of local conditions beyond internal regional boundaries to inter-regional levels, rather than limiting them to within a single region.

본 연구는 2014년~2023년 동안 한국 시군구 단위 자살 사망률의 시공간적 특성을 분석하고, 자살률의 공간적 군집화와 변화를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Moran’s Index와 GIS 기반 핫스팟 분석을 활용하여 자살률의 공간적 패턴을 실증적으로 검토하였다. 연구 결과, 첫째, 자살 사망률의 공간적 의존성이 지속적으로 증가했으며, 특정 지역에서 군집화되는 경향이 강화되었다. 둘째, 강원도, 경상북도, 충청북도 일부 지역이 지속적으로 자살률이 높은 핫스팟으로 나타났으며, 2019년 이후 경기 북부 및 수도권 서북부에서도 증가세가 확인되었다. 반면, 서울, 수도권 남부, 전라남도 일부 지역은 자살률이 낮은 콜드스팟으로 분석되었다. 셋째, 자살률 증가에는 경제적 불안정, 사회적 단절, 정신건강 서비스 접근성 부족 등이 주요 원인으로 작용했을 가능성이 크다. 이에 따라 고위험 지역을 중심으로 정신건강 서비스와 경제적 지원을 확대하고, 광역 협력체계를 구축할 필요가 있다. 아울러 자살률 변화를 지속적으로 모니터링하고, 지역별 맞춤형 예방 전략을 수립해야 한다. 본 연구는 자살률의 시공간적 변화를 실증적으로 규명한 바, 향후 연구에서는 개인 수준의 심리·사회적 요인과 지역 정책 효과를 보다 정밀하게 검토할 필요가 있다.

Suicide is a significant social issue influenced by various economic, social, and psychological factors. This study examines the spatiotemporal distribution of suicide mortality rates in Korean municipalities from 2014 to 2023, focusing on spatial dependency and hotspot analysis. Using Moran’s Index and GIS-based spatial clustering techniques, this research identifies regional disparities in suicide rates and assesses changes over time. The findings indicate several key patterns. First, the spatial dependency of suicide rates has steadily increased, reinforcing regional clustering effects. Notably, Gangwon, Gyeongsangbuk-do, and Chungcheongbuk-do have consistently exhibited high suicide rates, while an upward trend has been observed in northern Gyeonggi and northwestern metropolitan areas since 2019. In contrast, Seoul, southern Gyeonggi, and parts of Jeollanam-do have been identified as cold spots with relatively lower suicide rates. Second, economic instability, social isolation, and limited access to mental health services were found to be primary contributing factors to high suicide rates in hotspot areas. These results highlight the need for targeted mental health services, economic support, and interregional cooperation to prevent the spread of high suicide rates. Continuous monitoring and policy adjustments are essential for effective suicide prevention. This study provides empirical insights into suicide mortality trends, emphasizing the importance of region-specific strategies for intervention.

본 연구는 통근통행 지표를 활용하여 서울 주변에 건설된 수도권 1기 신도시의 자족성 및 주변지역에 대한 지배-종속 관계의 변화를 분석하였다. 일일단위로 이루어지는 통근통행은 규칙성을 내포하므로 장소간 지배-종속 관계를 잘 보여준다. 신도시를 하나의 단위로 간주하면 모든 신도시에서 발생통행의 자족도가 향상되었고 주변지역에 대한 종속도는 감소하였다. 그러나 행정동 단위에서는 분당동·야탑2동·일산1동·약대동·중동·평촌동에서 자족도가 감소하기도 하였다. 흡수통행의 변화로 보면 분당신도시와 평촌신도시는 타지역에 대한 지배력이 향상되었지만, 일산·산본·중동 신도시는 신도시내에서의 자기만족도가 상승하면서 타지역에 대한 지배력이 약화되었다. 서울과 인천의 사이에 자리한 중동신도시는 다른 신도시와 달리 경기도내 타시군에 대한 지배력이 미약한 반면 인천에 대한 지배력은 강화되었다. 흡수통행에 의한 지배 관계의 변화 유형은 신도시에 대한 지배력이 강화된 유형, 경기도 전역에 대한 지배력이 강화된 유형, 신도시에 대한 지배력은 약화되었지만 경기도내 타시군에 대한 지배력이 강화된 유형 등으로 분류되었다. 발생통행량에 의한 종속 관계의 변화 유형은 신도시 지향형, 신도시 및 신도시가 입지한 도시 지향형, 경기도내 타시군 지향형, 신도시 및 서울 지향형으로 분류되었다. 개별 신도시와 신도시를 구성하는 행정동을 각각 전체와 부분으로 간주하면, 전체에서 나타난 변화의 방향성과 부분에서 나타난 변화의 방향성이 일치하지 않았다.

This study analyzed the changes of self-sufficiency of the first new towns in Seoul metropolitan area and the dominance-dependency on the surrounding area by using the commuting trip. The commuting trip on a daily basis has a regularity, so it shows the dominance-dependency between places. Considering the new town as a unit, the self-sufficiency of generated trip improved and the dependency on the surrounding areas decreased. The changes in the pulled trip showed that Bundang new town and Pyeongchon new town have improved their dominance in other regions, but the new towns such as Ilsan, Sanbon and Jungdong have weakened their dominance in other regions as self-satisfaction has risen in new towns. Unlike other new cities, the Jungdong new town located between Seoul and Incheon, has weaker control over the other cities in Gyeonggi-do, but has a stronger grip on Incheon. The type of change of dominance relationship by pulled trip was classified three types. And four types were derived from the change of dependency relationship by generated trip. Considering the each new town and the administrative dong that constitutes the new town as the whole and the part respectively, the direction of the change shown in the whole and the direction of the change shown in the part did not coincide with each other.