Earticle

걷기는 인간을 위한 가장 기본적인 교통수단으로서, 특히 어린이들에게는 더욱 그렇다. 어린이들의 보행은 주로 등하교시 발생하므로, 안전한 통학로를 조성하는 것은 중요하다. 본 연구의 목적은 초등학교 주변의 보행자 교통사고와 건조 환경과의 연관성을 분석하는 것이다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학교 주변의 도로 폭이 좁을수록 보행자 교통사고는 더욱 빈번하게 발생한다. 둘째, 초등학교 주변의 횡단보도와 교차로 수가 많을수록 보행자 교통사고가 발생할 가능성이 높아진다. 셋째, 초등학교 주변의 과속방지턱, 가로수, 공원은 많을수록 보행자 교통사고가 덜 발생한다. 넷째, 대중교통시설은 보행자 교통사고를 더욱 유발하는 시설임을 알 수 있다. 본 연구는 초등학교 주변의 보행자 교통사고에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다. 향후 이 연구의 결과는 초등학교 주변의 안전한 보행환경 조성에 실증적 근거로 사용될 것으로 예상한다.

Walking is the most basic transportation for human beings, especially for children. It is necessary to build safe routes to school. The purpose of this study is to identify the association between built environment factors and pedestrian traffic accidents around elementary schools. Independent variables used the factors of road type, road facilities, public transportation, land use, and land development density provided in the country. Built environmental variables were generated into the geo-database system with the use of Arcgis. A spatial regression model was employed for the consideration of spatial autocorrelation. The main results are as follows. First, as the width of the roads was narrow, pedestrian traffic accidents occurred more frequently. Second, crosswalks, intersections, speed bumps, roadside trees, and parks showed a negative relationship with pedestrian traffic accidents. Third, public transportation had a positive correlation with pedestrian traffic accidents. This research is expected to be used as an empirical basis for creating safe walking environment around elementary schools.

도시화의 진행으로 다양한 도시 문제가 발생하고 있다. 서울시에서는 이를 해결하기 위하여 민원 플랫폼을 설치하는 등 다양한 노력을 기울이고 있지만, 민원은 계속해서 증가하고 있다. 특히 최근 들어 생활환경에 대한 관심 증가로 전체 민원 중 청소 민원과 환경 민원의 비중이 증가하고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 서울시에서 제공하는 ‘서울 스마트 불편신고’ 데이터를 활용하여 청소 민원 및 환경 민원에 영향을 미치는 도시 특성 요인을 분석하고 민원을 줄일 수 있는 정책적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 공간적 범위는 서울특별시이며 행정동 단위로 분석을 진행하였다. 분석 방법으로는 민원 데이터가 갖고 있는 공간 특성을 고려한 공간회귀분석을 사용하였다. 분석결과, 청소 민원과 환경 민원에서 유의하게 도출된 변수는 재건축·재개발 지역 밀도, 1인 가구, 40~60대 상주인구, 공시지가, 버스노선수로 나타났다. 본 연구의 분석을 통해 재개발·재건축 현장의 관리, 세대별 민원 요구에 대한 대응 등이 필요함을 확인하였다.

With the progression of urbanization, various urban problems are arising. In an effort to resolve these problems, Seoul city has implemented a citizen complaint platform and has made various efforts. However, despite these efforts, the number of complaints continues to increase. Recently, a growing interest in the living environment leads to an increase in the proportion of complaints related to cleanliness and environment among all complaints. Against this backdrop, this study aims to analyze the urban characteristics that influence cleanliness and environmental complaints and to provide policy implications for reducing complaints, using data of the “Seoul Smart Report” provided by the Seoul city government. The spatial scope of this study is limited to Seoul, and the analysis is conducted at the administrative district level. The analytical method employed in this study is spatial regression analysis, considering the spatial characteristics inherent in the complaint data. The results of the analysis reveal significant variables that influence cleanliness and environmental complaints, including reconstruction and redevelopment area density, single-person households, population of residents aged 40-60, official land prices, and the number of bus routes. Through this study's analysis, the need for improved management of reconstruction and redevelopment areas and tailored responses to the complaint demands of different age groups have been identified.

The Seoul Metropolitan Area Logistics Center is the center of domestic and international logistics activities and provides various logistics services such as product storage, classification, and transportation. As the e-commerce industry grows after COVID-19, the role of logistics centers has become more important. Logistics centers are recognized as investment properties not only in the distribution industry but also in the real estate industry, and development and investment have increased rapidly since 2020. However, compared to the level of interest in logistics centers, academic research is still lacking. The purpose of this study is to analyze factors influencing actual transaction prices of logistics centers located in the metropolitan area using a spatial regression model. By examining transaction dynamics and regional characteristics, this study aims to enhance the understanding of logistics center pricing and provide strategic insights for future development and investment. In addition, the findings seek to guide policy development for optimizing logistics infrastructure and supporting sustainable logistics industry growth.

(연구목적) 본 연구는 서울시 외국인주민 밀집지역의 공간적 특성과 변화를 확인하고, 이들의 거주 환경적 특성 을 종합적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 본 연구는 선행연구와 달리 외국인주민과 선주민 간의 관계 성을 고려했다는 점이 특징적이다. (연구방법) 본 연구는 공간분리지수를 활용하여 외국인주민 거주지의 집중화 심화와 확산 현상을 분석하였다. 이 후 외국인주민 거주지 선택의 영향요인과 주택약자인 청년 거주지와의 연관성을 분석하기 위해 공간회귀모형을 적용하였다. (연구결과) 첫째, 외국인주민의 거주지 공간분포의 연쇄성과 특징을 확인한 결과, 가장 높은 거주지 분리가 일어 나고 있는 지역은 구로구였으며, 종로구, 용산구, 동대문구, 영등포구 등으로 확산되고 있었다. 둘째, 외국인주 민 거주지의 공간적 자기상관성을 고려하여 공간회귀모형을 적용한 결과, 외국인주민 거주지의 열악성을 다시금 확인할 수 있었다. 특히, 청년 인구가 외국인주민 인구와 밀접한 연관성을 보였는데, 양자 모두 주택약자로서 한 정된 주택자원을 두고 경쟁하는 관계임을 확인하였다. (결론 및 제언) 본 연구를 통해 외국인주민 밀집지역의 열악한 거주환경 개선과 어메니티 시설 확충이 필요함을 확인할 수 있었다. 하지만 이것은 비단 외국인주민만을 위한 것이 아니라 같은 거주공간을 공유하는 청년을 위한 것임을 주지할 필요가 있다.

(Purpose) The purpose of this study is to identify the spatial characteristics and changes in the densely populated regions by foreigners in Seoul, and to analyze their residential characteristics. (Research Methods) The study analyzed the concentration and diffusion of foreigners’ residential regions using the index of spatial segregation. Subsequently, the spatial regression model was applied to analyze the factors influencing foreigners’ residential choice and the association with the native young people. (Findings) The spatial chain and characteristics of foreigner’s residential locations were confirmed. The highest residential segregation region was Guro-gu, which these areas was spreading to Jongno-gu, Yongsan-gu, Dongdaemun-gu, and Yeongdeungpo-gu. The application of the spatial regression model, considering the spatial autocorrelation of foreigners' residences, reaffirmed the their poor residential condition. Especially, it was confirmed that the native young population and foreigners are in a competitive relationship over limited housing resources as housing disadvantaged groups. (Conclusion and recommendations) Through this study, it was confirmed that improvements to the poor living condition of foreigners’ residences and reinforcement of amenities are necessary. However, it should be noted that these efforts are not only for foreigners but also for young people who share the same living place.

본 연구는 서울시 강남3구와 강북3구를 대상으로 근린환경 접근성요인이 공동주택가격에 영향을 미치는지 실증적으로 분석하는 것에 목적이 있다. 공동주택가격에 영향을 미치는 요인으로는 단지내부특성과 근린환경 접근성에 해당되는 편의시설, 교육시설, 대중교통, 쾌적환경, 유해시설로 구성하였다. 분석결과, 강남3구(강남·서초·송파구)는 재건축 정비사업구역에 해당되는 지역일수록 공동주택가격이 높은 것으로 나타났으며, 아파트단지로부터 서비스권역 내에 영화관이 존재하거나 의료시설 수가 많을수록, 공장으로부터의 거리가 멀수록 공동주택가격은 증가하는 것으로 나타났다. 강북3구(강북·노원·도봉구)는 단지 세대수가 많을수록, 의료시설 수가 많을수록, 공장까지의 거리가 멀수록 공동주택가격은 증가하는 반면, 오래된 건물일수록 그리고 지하철역까지의 거리가 멀수록 공동주택가격은 낮아지는 것으로 나타났다. 한편, 강남3구와 강북3구에서 대표적인 단지를 선발하여 지역별 근린환경 특성을 살펴보았을 때, 강남3구의 단지들은 근린환경 수준이 대체적으로 양호하였으나 강북3구의 단지들은 도로, 녹지, 어메니티 요소 측면에서 다소 열악하였다. 본 연구결과는 향후 주거관련정책을 실시하는 과정에 있어서 지역적 여건에 따라 어떻게 차별적으로 대응해야하는지에 대한 유용한 자료가 될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

The purpose of this study is to analyze the effect of neighborhood environmental accessibility factors on the multi-family housing prices in the areas with Gangnam 3 districts and Gangbuk 3 districts in Seoul. The characteristics of the apartment complex include building aging, number of households, and reconstruction areas, and there are neighborhood environment accessibility factors such as amenity accessibility, educational facilities accessibility, transportation accessibility, comfortable environment accessibility and harmful facilities accessibility. Using the spatial regression model, the result showed that the multi-family housing prices in Gangnam 3 districts had correlations with reconstruction areas(+), movie theater(+), medical facilities(+), and distance to factory(+). On the other hand, the multi-family housing price in Gangbuk 3 districts had correlations with building aging(-), number of households(+), number of medical facilities(+), distance to subway station(-), and distance to factory(+). On the other hand, as a result of research about the neighborhood environment of each area by selecting a representative apartment complex in Gangnam 3 districts and Gangbuk 3 districts, the Gangnam 3 districts had good environmental quality in the neighborhood, but the Gangbuk 3 districts were inferior in terms of road, green space, and amenity elements. The study results could be useful evidence that how to respond differently depending on local conditions in implementing policies related to the neighborhood environment.

When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.

The methodology to identify the traffic count stations that have anomalous counts was developed in this paper. Our proposed approach is to develop a spatial model that would separate out systematic and spatial variability in counts so that residual uncertainty may be identified. A principal component analysis was applied by using dimension reduction dealing with census data with many attributes. This proposed method would significantly improve the process of validating traffic counts by increasing the accuracy of reported counts and by reducing the time delay between data collection and reporting.

Using data from USPTO, CEADs, the Chinese Statistical Yearbook, and spatial econometric models for the panel of the 30 Chinese provinces for the period 2000∼2019, this study explores and compares the impact of green and non-green innovation on CO2 emissions. The findings reveal a significant spatial correlation in CO2 emissions across provinces, validating the appropriateness of spatial econometric models for this analysis. The results indicate that both green and non-green innovations significantly reduce CO2 emissions, with green innovation having a more pronounced effect despite its lower prevalence. Additionally, patents and their citations notably enhance environmental quality in neighboring provinces through indirect effects. The empirical results highlight that China should focus on: (1) spatial spillover effects of technological, especially green, innovation; (2) removing barriers to green patent invention and citation; (3) transitioning from an energy-driven to a green innovation-driven economy; and (4) enhancing environmental quality by mitigating CO2 emissions.

Seemingly unrelated regressions are a type of multi-equational econometric formulation. The SUR framework assures increased efficiency by estimating the system jointly rather than by processing each equation separately. Also, in recent decades we have seen an increased interest in the use of seemingly unrelated regressions models (SUR) in spatial context, in which incorporate spatial effects and correlated error terms across equations. In this paper, we examine big transportation card users of 736,873 observations about individual bus card tagging information, from July 1 to July 4, 2018, Gyeonggi-do province, South Korea. At first, we obtain Origin-Destination matrix and kernel density plot of hour, and so on, during the phase of EDA. And we consider two dependent variables : “Within” and “Exit”. “Within” is defined by the number of intra-provincial trips and “Exit” is defined by the inter-provincial trips, in province “i” and day “t”. We analyze the trip data using SUR-spatially independent model (SUR-SIM), SUR-spatial lags in the Xs model (SUR-SLX), SUR-spatial lag model (SUR-SLM), and SUR-spatial error model (SUR-SEM), with various weighting matrices and many independent variables.

The ordinary least squares based estimator of the disturbance variance in a regression model for spatial panel data is shown to be asymptotically unbiased and weakly consistent in the context of SAR(1), SMA(1) and SARMA(1,1)-disturbances when there is measurement error in the regressor matrix.

본 연구에서는 지역 성장 및 쇠퇴를 가늠하는 인구구조 변화의 측정지표로써 평균연령이 낮은 지역이 공간적으로 어떻게 분포되어 있는지를 파악하고 이러한 공간분포 패턴에 영향을 미치는 도시 공간구조 특성 요인을 고찰하였다. 아산시와 천안시 47개 읍․면․동을 대상으로, 공간시차모델(SLM)을 적용하여 평균연령이 낮은 지역의 공간분포 패턴에 영향을 미치는 지역특성 요인 분석 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 아산시와 천안시 지역에 있어서 산업단지 조성과 주택단지 건설 등 각종 개발사업 면적이 증가할수록 도시인구의 평균연령을 낮추는 효과가 입증되었다. 둘째, 노후 건축물 비율과 소형주택 비율의 증가는 평균연령에 각각 정(+)과 부(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 젊은 세대들은 노후 건축물 등이 많은 구도심이나 농촌 지역보다는 소형주택이 많으면서 개발사업의 영향으로 노후 건축물이 상대적으로 적은 지역을 선호하는 것으로 해석할 수 있다. 셋째, 제조업 종사자 비율과 도소매업 종사자 수(천명당)가 많은 지역은 거주자의 평균연령도 높게 나타났다. 넷째, 인구가 증가하는 지역일수록 거주민들의 평균연령도 낮은 지역으로 분석되었다. 마지막으로 아산시와 천안시의 공간적 특성으로써 해당 지역의 평균연령은 인근 지역의 영향에 매우 민감하다는 것이다. 주변 지역으로부터 평균연령이 받는 영향을 나타내는 공간시차변수(Rho) 값이 0.471로써 평균연령이 낮은 지역 주변에 평균연령이 낮은 지역이 존재하고, 평균연령이 높은 지역의 주변에는 평균연령이 높은 지역이 존재하면서 서로 공간적 군집을 이루고 있음이 통계적으로 확인되었다.

In this study, the correlation between the average age of residents and the characteristics of urban spatial structure such as demographic change, number of wholesale and retail workers, number of manufacturing workers, ratio of small houses, ratio of old buildings, and area of development projects in Asan and Cheonan was investigated. For the purpose, spatial autocorrelation and spatial lag model were applied. The increase in the area of various development projects such as industrial complex and housing estate construction had the effect of lowering the average age of the local population. The increase in the ratio of old buildings and small houses has a positive(+) and negative(-) effect on average age, respectively. The average age of residents is high in areas with a high proportion of manufacturing workers and wholesale and retail workers. The average age of the residents is decreasing in regions where the population is increasing. The average age of a local resident was found to be highly spatially dependent on the surrounding area. The value of the spatial lag variable(Rho), which shows the influence of surrounding regions on the average age of one region, was 0.471, statistically confirming that the average age was spatially clustered.

상수도사업의 채산성과 효율성을 향상하기 위해 한국수자원공사를 포함한 지방상수도 사업자들의 통합에 대한 논의가 진행되어 왔다. 지방상수도사업을 중심으로 한 통합 논의의 핵심은 광역상수도 및 지방상수도 사업자의 공간적인 시장범위의 통합을 통해 상수도사업의 효율성을 제고시키는 것이다. 이 연구에서는 공간회귀모형을 이용해 기존 지방상수도사업의 통합 시 비용절감 효과의 추정결과를 바탕으로 경남서부권, 충남서부권, 전북남부권, 전남남부권 등 4개 권역의 통합 효과를 추정하였다. 기본모형과 3개의 추가모형 등 총 4개의 모형을 선정하여 추정하였으며, 통합 효과는 2019년의 요소투입이 이루어지는 경우를 전제로 선정된 지방자치단체들의 통합에 따른 비용의 감소율과 감소분으로 측정한 결과, 기본모형 및 추가 모형에서 모두 분석대상 자치단체들이 통합에 따라 비용감소가 발생할 것으로 추정되었다.

In order to improve the profitability and efficiency of the waterworks project, there has been discussion about the integration of local waterworks providers including Kwater. The core of the discussion of integration centered on the local waterworks project is to improve the efficiency of the waterworks project through the integration of the spatial market scope of regional waterworks and local waterworks providers. In this study, using the spatial regression model, based on the estimation results of the cost reduction effect of integrating the existing local waterworks project, the effect of integrating four regions was estimated: western Gyeongnam, western Chungcheong, southern Jeonbuk, and southern Jeonnam. A total of four models were selected and estimated, including the basic model and three additional models, and the integration effect was measured as the reduction rate and amount of cost reduction due to the integration of the selected local governments on the premise that the input of factors in 2019 was made. In both the basic model and the additional model, it was estimated that the cost reduction would occur due to the integration of the local governments to be analyzed.

공간회귀모형은 공간가중행렬을 통해 공간관계를 명시적으로 정량화한다는 점에서 타 모형과 뚜렷하게 구별되는 강점이 있는 동시에, 공간가중행렬 구성에 자의성이 개입된다는 약점을 가지고 있기도 하다. 본 연구에서는 공간가중행렬의 구성에 따라 모형 적합도가 어떻게 변화하는지 인천시를 사례로 실증적으로 검토하였다. 또한 인근지역 범위 설정에 따라 공간시차모형(spatial lag model) 또는 공간오차모형(spatial error model) 중 어떠한 모형이 보다 우수하게 나타는지 검토하였다. 분석 결과, 토지가격 추정에 있어 인근지역 범위를 좁게 파악하는 공간가중행렬을 구성할수록 모형 적합도가 전반적으로 개선되는 것이 확인되었다. 또한, 공간적 이질성이 심한 지역은 공간오차모형의 적합도가 보다 우수한 것으로 파악되었다. 공간적 이질성이 심한 지역은 동질적 성격을 갖는 하부 인근지역으로 세분함으로써 그러한 이질성을 완화시킬 수 있었고, 그 결과 공간오차모형보다 공간시차모형의 적합도가 우수하게 나타날 수 있음을 밝혔다.

It can be advantage as well as disadvantage to use the spatial weight matrix in a spatial regression model; it would benefit from explicitly quantifying spatial relationships between geographical units, but necessarily involve subjective judgment while specifying the matrix. We took Incheon City as a study area and investigated how the fitness of a spatial regression model changed by constructing various spatial weight matrices. In addition, we explored neighborhood segmentation in the study area and analyzed any influence of it on the model adequacy of two basic spatial regression models, i.e., spatial lagged and spatial error models. The results showed that it can help to improve the adequacy of models to specify the spatial weight matrix strictly, that is, interpreting the neighborhood as small as possible when estimating land price. It was also found that the spatial error model would be preferred in the area with serious spatial heterogeneity. In such area, we found that its spatial heterogeneity can be alleviated by delineating sub-neighborhoods, and as a result, the spatial lagged model would be preferred over the spatial error model.

공간자료는 서로 공간적으로 상관이 존재한다는 가정 하에서 분석되어 진다. 공간자료는 얻어지는 상황에 따라 지리통계학적자료, 격자자료, 공간점패턴자료의 세 가지 형태로 구분되어 지며, 이중 격자자료는 공간정보와 이웃정보를 이용하여 분석이 수행된다. 본 연구에서는 격자자료에 대한 공간분석이 가능하도록 적절히 구성된 한반도 지진자료를 두 가지의 공간회귀모형을 고려하여 공간분석을 실시한다. 또한 이 두 가지 모형들을 비교하여 그 중에서 우수한 모형을 이용하여 각 지역에 대한 지진발생 확률에 대해서 예측을 시도한다.

We analyze spatial data under the assumption that they were correlated with others by spatially. These spatial data is divided up into three data types, i. e., geostatistical data, lattice data, spatial point pattern data, according to conditions obtained it. Lattice data is analyzed using spatial information and neighbor information. In this study, we analyze earthquake of the Korean Peninsula that consisted on lattice data type by considering two spatial regression models and predict probability of an earthquake outbreak for each region with more superior model.

본고는 2002~2012년 기간 동안 한국이 해외직접투자를 하고 있는 81개 국가를대상으로 한국이 체결한 FTA와 FDI 유치국이 체결한 FTA가 한국의 해외직접투자에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. FTA와 FDI가 주변국의 존재에 영향을많이 받는다는 점을 고려하여 본고는 다른 연구와는 달리 공간회귀모형을 이용하여 공간효과 또는 제3국 효과를 분석에 포함하였다. 분석한 결과, 한국이 체결한FTA와 FDI 유치국이 체결한 FTA가 한국의 해외직접투자에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 더욱이 한국기업들은 FTA를 이용하여 해외투자를 할때에는 요소 격차를 이용한 투자보다는 시장을 선점하기 위한 수평적 투자를 선호하는 것으로 분석되었다. 이러한 과정에서 공간효과가 중요하며, 특히 FTA를 이용하여 수평적 투자를 할 때 공간효과가 매우 민감하게 반응한다는 사실을 발견하였다. 또한 한국의 해외직접투자는 수평적 투자 동기를 갖고 있으며 교역과는 상호 보완적 역할을 하고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 본고는 한국기업들이 해외진출을 할 때에는 한국과의 FTA 체결 여부와 FDI 유치국의 체결한 FTA 네트워크를 고려할 필요가 있으며, 특히 FDI 유치국이 체결한 FTA가 경제적 시장규모를 확대시키는 경우 해외직접투자를 확대하는 것이 더 유리하다는 정책적 시사점을 제시하였다. 또한 본고는 주변국의 외부성을 고려하여 주변국의 인프라, 교역여건, 생산네트워크 등을 고려하여 해외직접투자를 하는 것이 바람직하다는 시사점을 제시하였다.

This paper investigates the effects of both FTAs of Korea and FDI host countries from Korea on Korea's Outward FDI using panel data from 81 countries that hosted Korea's FDI during 2002-2012. The paper explores the spatial effects or third-country effects through the spatial regression model as FTA and FDI are affected from third-country externality. The empirical results show that the FTAs of Korea and FDI host countries have positive effects on FDI. The paper demonstrates that Korean firms prefer the horizontal-motivated FDI in order to seek markets to vertical-motivated investment to seek efficiency in terms of traditional resources. The paper finds that the spatial effects are important for FDI, and the spatial variables are sensitive to horizontal-motivated FDI. Moreover, Korean FDI has a horizontal-investment motive and a complementary relationship with trade. Thus, this paper suggest that Korean firms have advantages in investment over abroad when they use FTAs and FTA networks which expand market sizes. The paper also suggest that FDI has a better performance as they consider infrastructure, trade, and production networks of third-countries due to the spatial effects.

Every single social phenomenon including crime has a spatial aspect and it is spatially dependent, in general. The spatial dependence causes spatial autocorrelation in macro-level crime analysis, which in turn makes the standard errors of regression coefficients inflated and biased. Eventually, the property of best linear unbiased estimate (BLUE) of the ordinary least squares estimates does not hold any more. To solve this problem, spatial regression modeling is required. In Korean criminal justice area, however, no spatial regression analysis has been attempted yet. Thus, this study tried the spatial regression modeling of homicide rates in 241 districts within the past three years. The result of Global Moran's I showed that homicide rates are spatially dependent. The spatial lag model discovered that divorce rate is the most important homicide indicator within Korean communities, which implied that greater social bond (collective commitment to community well-being) as well as the presence of an extended support system could be responsible for lower homicide rates. More spatial analyses for diverse neighborhood sizes and characteristics, various crime types, and cross-level interaction effects are to be made for effective crime prevention policies that fit each neighborhood's unique feature.

국제 무역이 급증하면서 전통적인 제조업 생산 단계에서 벗어나 고부가가치 업무에 더 집중하는 다국적 무공장 기업(factoryless goods producer, FGP)이 생겨났다. 본 연구는 공간모형(spatial model)을 이용해 2008~2014년 기간동안 우리나라 도소매 산업 내 FGP의타기업에 대한 생산성 파급효과를 분석한다. 주요 결과로는 첫째, 동일 산업 내 기업간 네트워크 효과가 존재한다는 것을 보였다. 둘째, FGP가 동일 산업의NFGP(비FGP)에 양의 유의미한 영향을 끼쳤다. 셋째, FGP는 동일 산업의 NFGP에 영향을 받지 않았다. 넷째, NFGP의매출액 크기가 클수록 FGP의 파급효과가 더 크게 나타났다. 본 연구는 지난 2010년 전후로인해 발생한 우리나라 도소매 산업의 주요 성장의 요인으로 FGP와 같은 혁신기업의 역할이있었음을 밝혔다는데 그 의의를 갖는다.

With the rapid increase in international trade, multinational factoryless goods producers (FGP) have emerged and they focus on high value-added service activities moving away from the traditional manufacturing stage. This study analyzes the spillover effect of the FGP on other firms’ productivity in wholesale and retail industries of Korea during the period of 2008~2014 using a spatial model. Main findings are as follows. First, there was a network effect between firms in a same industry. Second, FGP had a significantly positive effect on NFGP (non-FGP) in a same industry. Third, FGP was not affected by NFGP in the same industry. Fourth, the larger the sales of NFGP, the greater the spillover effects of FGP was. This study reveals that the activity of innovative firms such as FGP was an important factor in the growth of the wholesale and retail industry during the period of 2008~2014 in Korea.

고속철도 (KTX) 개통으로 인해 전국이 반나절 생활권으로 편입되면서 지역의 사회, 경제, 문화 등 여러 분야에 다양한 영향을 미친 것으로 알려져 있다. 최근 KTX 개통 후 정차도시와 그 주변지역에 대한 여러 가지 변화가 관측되어 지면서 그 영향에 대한 여러 가지 연구가 이루어져 왔는데, 지역의 생산 및 고용 확대, 운송 수단간 수요 대체효과, 기업의 지방이전 및 수도권 기능의 분산을 통한 국토의 균형 개발, 그리고 고속철도 이용에 따른 시간비용 절감을 통한 여러가지 사회 경제적 비용 축소 등에 영향을 준 것으로 알려져 있다. 또한 최근에는 KTX역 중심의 관광 네트워크를 통한 지역 관광 여가 산업의 발전과 지역 문화 예술 인적 교류 활성화를 통한 삶의 질 향상에 관한 연구도 활발하다. 본 연구에서는 지역별 가계최종소비지출에 대한 공간패널모형을 이용하여 KTX 개통을 통한 고속철도망 연결이 지역경제의 소비활동에 어떠한 영향을 미쳤는지를 알아보고자 한다. 이를 위해 독립변수로는 지역별 임금소득, 주택매매가격지수, 그리고 실질금리 등을 사용되었고, KTX에 의해서 연결되어 있는지 유무에 따라 공간 자기상관 행렬을 고려하였다.

Impact of Korea train express (KTX) on the regional economy in Korea has been studied by many researchers. Current research is limited in the lack of quantitative research using a statistical model to study the effect of KTX on regional economy. This paper analyses the influence of KTX to the household final consumption expenditure, which is one of important regional economic index, using spatial panel regression model. The spatial structure is introduced through spatial autocorrelation matrix using adjacency of KTX connection. The result shows a significant effect of Korea train express on the regional economy.

데이터마이닝에서 로지스틱 모형은 고객관계관리(CRM) 분야에 자주 사용되는 예측모형이다. 최근 고객들의 지리적 위치와 분포 정보를 고려한 공간예측 모형에 대한 관심이 증가하고 있으며 이에 따라 로지스틱 모형에 고객들의 공간정보를 반영한 공간 로지스틱 모형이 개발되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 같은 지역에서 새로운 매장이 생겼을 때 기존 매장에서 이탈할 것 같은 위험 고객들을 찾기 위한 예측 모형으로 공간 로지스틱 모형을 제안하고, 곽영술(2008)의 공간예측모형과 비교하였다. 곽영술(2008)은 자택이나 직장에서 매장까지의 이동 거리(travel distance)를 기존 구매 장소에서 이탈할 수 있는 위험 고객을 찾기 위한 설명변수로 활용한 바 있다. 연구 결과에 의하면 부산에 있는 모 패션회사의 고객 데이터로 사용하여 두 공간예측모형을 비교한 결과 공간상관을 고려한 공간 로지스틱 모형이 모형평가 기준에서 곽영술의 모형에 뒤떨어지지 않음을 알 수 있었다.

Logistic regression model has been widely used in datamining for forecasting problems. Recently, spatial predictive models have been concerned by many data-analysts and then the spatial logistic models have been studied by statisticians and data miners. In this paper, we suggest the spatial logistic regression model for finding the customers likely to transfer when the new competition market opens in the same area. We also illustrate the use of spatial modeling by the data of some fashion companies in Busan. Moreover, we compare our model with the spatial predictive model of Kwak's(2008). As a result, we show that the spatial logistic model has a similar accuracy of Kwak's model.

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.

Onions are grown in a few specific regions of Korea that depend on the climate and the regional characteristic of the production area. Therefore, when onion yields are to be estimated, it is reasonable to use a statistical model in which both the climate and the region are considered simultaneously. In this paper, using a spatial panel regression model, we predicted onion yields with the different weather conditions of the regions. We used the spatial auto regressive (SAR) model that reflects the spatial lag, and panel data of several climate variables for 13 main onion production areas from 2006 to 2015. The spatial weight matrix was considered for the model by the threshold value method and the nearest neighbor method, respectively. Autocorrelation was detected to be significant for the best fitted model using the nearest neighbor method. The random effects model was chosen by the Hausman test, and the significant climate variables of the model were the cumulative duration time of sunshine (January), the average relative humidity (April), the average minimum temperature (June), and the cumulative precipitation (November).