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환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계에 대한 탐색
전병운 ( Byong Woon Jun ) 한국지리정보학회 2011 한국지리정보학회지 Vol.14 No.3
OLS 회귀분석은 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계를 밝히기 위하여 사용되어 질수 있지만, 이러한 전역적 방법은 그 공간적 관계에 있어서 국지적 변이를 설명할 수 없다. 이들 지리적 변이를 밝혀 내기 위해서는 반드시 국지적 방법을 사용해야 한다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 국지적 방법인 지리적 가중회귀분석(GWR)을 이용하여 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질간의 공간적 변이관계를 탐색하고자 한다. 환경적 형평성과 도시 삶의 질은 GIS와 원격탐사의 통합적 방법에 의하여 측정되었다. 연구결과에 따르면, 애틀란타 대도시권에서 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 공간적 관계는 일반적으로 유의적인 부의 관계가 있었다. 또한, 환경적 형평성과 도시 삶의 질의 관계는 공간상에서 상당히 변이하고, 전역적 OLS 모델 보다 GWR 모델이 이러한 공간적 변이관계를 더 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다. Although ordinary least squares (OLS) regression analysis can be used to examine the spatial relationships between environmental equity and urban quality of life, this global method may mask the local variations in the relationships between them. These geographical variations can not be captured without using local methods. In this context, this paper explores the spatially varying relationships between environmental equity and urban quality of life across the Atlanta metropolitan area by geographically weighted regression (GWR), a local method. Environmental equity and urban quality of life were quantified with an integrated approach of GIS and remote sensing. Results show that generally, there is a negatively significant relationship between them over the Atlanta metropolitan area. The results also suggest that the relationships between environmental equity and urban quality of life vary significantly over space and the GWR (local) model is a significant improvement on the OLS (global) model for the Atlanta metropolitan area.
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전병운 ( Byong-woon Jun ) 한국지리정보학회 2016 한국지리정보학회지 Vol.19 No.4
본 연구는 상이한 셀 크기에 따라 밀도구분적 인구추정의 정확성이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 미국 조지아주 풀턴 카운티를 사례로 한 밀도구분적 인구 지도가 지능적인 밀도구분적 지도 제작기법, 인구자료, 원본 및 모의된 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 30m에서 420m의 해상도까지 매 30m 간격으로 생성되었다. 밀도구분적 인구 지도의 정확성은 RMSE 및 수정 RMSE 통계치를 이용하여 평가되었다. 프랙털 차원 값은 TPSA 방법을 사용하면서 30m에서 420m의 해상도까지 생성된 밀도구분적 인구 지도에 대해 각각 계산되었다. 연구결과에 따르면, 속성의 정확성 측면에서 인구를 보다 정확하게 추정하기 위해서 210m 이하의 격자 셀 크기가 적절하였나, 사례 지역에서 밀도구분적 인구추정의 허용가능한 공간적 정확성을 충족시키기 위해 30m의 격자 셀 크기가 적절하였다. 또한, 프랙털 분석은 120m의 격자 셀 크기가 사례지역에서 밀도구분적 인구추정을 위한 최적의 해상도 이다는 것을 보여준다. This study explored the variability in the accuracy of dasymetric population estimation with different grid cell sizes. Dasymetric population maps for Fulton County, Georgia in the US were generated from 30m to 420m at intervals of 30m using an automated intelligent dasymetric mapping technique, population data, and original and simulated land use and cover data. The accuracies of dasymetric population maps were evaluated using RMSE and adjusted RMSE statistics. Lumped fractal dimension values were calculated for the dasymetric population maps generated from resolutions of 30m to 420m using the triangular prism surface area (TPSA) method. The results show that a grid cell size of 210m or smaller is required to estimate population more accurately in terms of thematic accuracy, but a grid cell size of 30m is required to meet an acceptable spatial accuracy of dasymetric population estimation in the study area. The fractal analysis also indicates that a grid cell size of 120m is the optimal resolution for dasymetric population estimation in the study area.
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지리가중 포아송 회귀모형을 이용한 위성영상 기반 인구추정
전병운(Jun, Byong-Woon) 한국지역지리학회 2017 한국지역지리학회지 Vol.23 No.3
본 연구는 애틀탄타 대도시권을 사례로 지리가중 포아송 회귀모형(GWPR)과 위성영상으로부터 취득한 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 센서스 블럭 그룹 단위에서 인구를 추정하고 그 정확성을 평가하였다. GWPR은 인구수와 같은 가산자료를 모델링하면서 양의 인구 추정치를 산출하고 국지적 회귀계수의 공간적 이질성을 고려하기 위하여 사용되었다. GWPR을 이용한 인구추정의 정확성은 OLS, SLM, SEM, GWR, PR 등과 비교하여 상대적으로 평가되었다. 그 결과, 사례지역에서 GWPR이 다른 경쟁회귀모형 보다 상대적으로 정확했지만, GWR의 정확성과는 전반적으로 매우 유사했다. 또한, 사례지역에서 공간적 이질성이 공간적 의존성 보다 인구추정의 정확성에 더 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 위성영상을 활용하여 인구를 추정하는데 있어서 자료의 통계분포, 공간적 의존성, 공간적 이질성을 고려하여 신중하게 회귀모형을 선정해야 한다는 시사점을 제시한다. This research estimated population counts at the census block group using geographically weighted Poisson regression(GWPR) and land use/cover data derived from satellite imagery in the Atlanta metropolitan area and then evaluated the accuracy of population estimation. GWPR was used to model count data such as population counts, to calculate positive population estimates, and to consider the spatial non-stationarity of local regression coefficients. The accuracy of GWPR was evaluated against ordinary least squares(OLS), spatial lag model(SLM), spatial error model(SEM), geographically weighted regression(GWR), and Poisson regression(PR). Results show that GWPR was a better regression model in the study area, but that GWR was a very close second. Also, the results indicate that spatial non-stationarity may have more impact on the accuracy of population estimation than spatial dependence in the study area. This research suggests that it should be necessary to carefully select a regression model considering statistical distribution, spatial dependence, and spatial non-stationarity for population estimation using satellite imagery.
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전병운 ( Byong Woon Jun ) 한국지리정보학회 2008 한국지리정보학회지 Vol.11 No.4
도시의 삶의 질 분석에 대한 화소기반 기법은 복잡성이라는 조건 하에서의 공간의사결정문제로 간주될 수 있다. 왜냐하면, 도시의 삶의 질 분석은 상이한 가중치가 부여된 여러 개의 평가기준에 기반을 두고 높은 혹은 낮은 수준의 삶의 질을 가진 지역을 도시공간에서 탐색하기 때문이다. 이러한 도시의 삶의 질 분석에는 측정단위가 다른 여러 개의 평가기준들의 부적절한 스케일링, 평가자의 판단에 있어서 비구조적인 주관성 그리고 래스터 GIS환경에서 대량의 데이타 처리 등과 같은 어려움이 있다. 도시의 삶의 질 분석에 있어서 이러한 비구조적 문제를 해결하기 위한 대안적인 접근방법의 개발이 필요하다. 이러한 점에서, 본 연구는 래스터 GIS 환경에서 도시의 삶의 질을 평가하기 위한 공간적 다기준평가 기법을 제안하고자 한다. 이러한 방법론은 애틀란타 대도시권을 사례로 예시되어진다. 본 연구에서 사용된 방법론은 도시의 삶의 질을 평가하는데 있어서 새로운 대안적인 접근방법으로 제시된다. A pixel-based approach to urban quality of life assessment can be regarded as a spatial decision problem under the condition of complexity because it searches the urban space for evidence of hot spots of quality of life based on multiple and differentially weighted evaluation criteria. Such an assessment involves inappropriate scaling of several incommensurate criteria, much unstructured subjectivity in the decision maker`s judgment, and the large data handling in a raster GIS environment. There is a need for identifying alternative approaches to tackle the ill-structured problem in urban quality of life assessment. In this context, this research proposes and implements a spatial multicriteria analysis approach to evaluate urban quality of life in a raster GIS environment. The implementation of this methodology is illustrated with a case study of the Atlanta metropolitan area. Results indicate that the proposed methodology may provide an alternative approach for evaluating the quality of life in an urban environment.
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