공간현상 분석을 위한 GIS 기반의 공간통계적 접근방법에 관한 고찰 : 공간 군집지역 탐색을 위한 공간검색통계량의 실증적 사례분석

이경주,권일 대한공간정보학회 2012 Spatial Information Research Vol.20 No.1

When analyzing geographical phenomena, two properties need to be considered. One is the spatial dependence structure and the other is a variation or an uncertainty inhibited in a geographic space. Two problems are encountered due to the properties. Firstly, spatial dependence structure, which is conceptualized as spatial autocorrelation, generates heterogeneous geographic landscape in a spatial process. Secondly, generic statistics, although suitable for dealing with stochastic uncertainty, tacitly ignores location information implicit in spatial data. GIS is a versatile tool for manipulating locational information, while spatial statistics are suitable for investigating spatial uncertainty. Therefore, integrating spatial statistics to GIS is considered as a plausible strategy for appropriately understanding geographic phenomena of interest. Geographic hot-spot analysis is a key tool for identifying abnormal locations in many domains (e.g., criminology, epidemiology, etc.) and is one of the most prominent applications by utilizing the integration strategy. The article aims at reviewing spatial statistical perspective for analyzing spatial processes in the framework of GIS by carrying out empirical analysis. Illustrated is the analysis procedure of using spatial scan statistic for detecting clusters in the framework of GIS. The empirical analysis targets for identifying spatial clusters of breast cancer incidents in Erie and Niagara counties, New York. 지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.

공간통계학에 의한 한국의 사망률 연구

문승호 한국자료분석학회 2011 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.13 No.1

Echelon analysis (Myers et al., 1997) is a method to investigate the phase-structure of spatial data systematically and objectively. This method is also useful to prospect the areas of interest in regional monitoring of a surface variable. The spatial scan statistic (Kulldorff, 1997) is a method of detection and inference for the zones of significantly high and low rates based on the likelihood ratio. These zones are called hotspots. Kurihara et al. (2006) detected the hotspots area for geospatial lattice data based on the echelon analysis. This method is also valid for the detection of univariate lattice data. The present paper takes an approach to echelon based on the spatial scan statistics and apply this method to epidemiological data concerning some causes of death. In this study we also apply another scanning method of flexible scan (Tango and Takahashi, 2005), then compare each results of them. 에셜론 해석(Myers et al., 1997)은 공간 데이터의 위상 구조를 체계적이며 객관적으로 조사하는 방법이다. 이 방법은 또한 표면 변수의 지역 모니터링에 대한 관심 분야의 채굴에도 유용하다. 공간 검색 통계량(Kulldorff, 1997)은 우도비를 기준으로 유의하게 높거나 낮은 비율을 나타내는 영역에 대한 검색 및 추론을 하는 방법이며, 이러한 영역을 핫스팟(hotspot)이라고 한다. 에셜론 해석법과 공간 검색 해석법을 이용한 핫스팟 검출에서는 일변량 공간 데이터에만 적용이 가능했다. Kurihara et al.(2006)에서는 주성분분석에 의해서 차원축약을 행함으로써, 다변량 공간 데이터에도 이 방법을 확장 적용시켜 핫스팟 영역을 검색하고 있다. 본 연구에서는 공간 검색 통계량을 바탕으로 한 에셜론 해석의 시도와 함께 사망 원인에 관한 역학적 데이터에 이 방법을 적용해서 핫스팟을 검색한다. 또한 또 하나의 검색 방법인 플렉시블 검색(flexible scan; Tango and Takahashi, 2005) 방법을 적용, 두 방법에 의한 핫스팟 검색 결과를 비교, 검토한다.

A Study on Spatial Statistical Perspective for Analyzing Spatial Phenomena in the Framework of GIS: an Empirical Example using Spatial Scan Statistic for Detecting Spatial Clusters of Breast Cancer Incidents

이경주,권일,Lee, Gyoung-Ju,Kweon, Ihl Korea Spatial Information Society 2012 한국공간정보학회지 Vol.20 No.1

지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다. When analyzing geographical phenomena, two properties need to be considered. One is the spatial dependence structure and the other is a variation or an uncertainty inhibited in a geographic space. Two problems are encountered due to the properties. Firstly, spatial dependence structure, which is conceptualized as spatial autocorrelation, generates heterogeneous geographic landscape in a spatial process. Secondly, generic statistics, although suitable for dealing with stochastic uncertainty, tacitly ignores location information im plicit in spatial data. GIS is a versatile tool for manipulating locational information, while spatial statistics are suitable for investigating spatial uncertainty. Therefore, integrating spatial statistics to GIS is considered as a plausible strategy for appropriately understanding geographic phenomena of interest. Geographic hot-spot analysis is a key tool for identifying abnormal locations in many domains (e.g., criminology, epidemiology, etc.) and is one of the most prominent applications by utilizing the integration strategy. The article aims at reviewing spatial statistical perspective for analyzing spatial processes in the framework of GIS by carrying out empirical analysis. Illustrated is the analysis procedure of using spatial scan statistic for detecting clusters in the framework of GIS. The empirical analysis targets for identifying spatial clusters of breast cancer incidents in Erie and Niagara counties, New York.

농촌공간 클러스터링을 위한 인구, 농지 중심의 공간검색통계량 분석

이지민 ( Jimin Lee ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-

농촌공간은 과소화, 고령화 진행으로 인한 농촌 공동체의 상실 및 마을 소멸 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점은 도시와의 상호관계 및 장기간에 걸친 변화에 의한 결과물로 공간적 연계성에 기반을 두어 발생하였다. 본 연구에서는 장기간의 인구 및 농지 데이터의 시공간검색통계량 분석을 통해 공간클러스터의 변화 및 특성을 분석하고자 한다. 공간검색통계량은 관심지역 내 특정지역의 중심에 하나의 원을 투영하고 투영된 원의 지름을 점차 최대치까지 증가시켜 나가면서 최대치의 가능도비(likelihood ratio)를 계산하는 방법이며, 최대치에 이른 원은 인근지역으로 이동하고 다시 최대치(50%)까지 확장하면서 각각의 원에 대한 개별 가능도비를 산정하고 비교하게 된다. 이렇게 산정된 최대가능도비(maximum likelihood)를 이용하여 해당 통계량의 집중지역 공간클러스터를 도출할 수 있다. Kulldoff의 SaTScan을 이용하여 분석한 결과, 인구(1975~2010)의 경우 전국에 걸쳐 크게 3개의 클러스터의 집중지역을 확인할 수 있었으며, 농지(1975~2015)의 경우, 6개의 클러스터를 확인할 수 있었으나 큰 클러스터는 3개로 나타나 전국을 다 포괄하지 않은 형태로 나타났다. 향후 연구를 통해 시공간검색통계량을 통해 나타난 클러스터의 특성 및 의미를 분석할 예정이다.

한국인 암 발병 데이터를 이용한 공간검색통계량과 에셜론분석의 핫스팟 지역 비교

신영서,김동재 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.4

The Spatial Scan Statistic proposed by Kulldorff (1997) is a method of finding hotspots by searching for this original area with the center of the circle around which the data is acquired. This method is often used to find hot spots. However, this method has disadvantages in detecting only the circular hotspot. Echelon Analysis is not limited to circular type and can detect hotspots in all areas. Therefore, the paper compared the Echelon analysis and Kulldorff’s method. we analyzed the actual data on 24 cancers outbreaks from 1999 to 2013. The Echelon analysis analyzed hotspot areas based on incidence rate and Age Standardization Rate. Kulldorff (1997)가 제안한 공간검색통계량은 데이터가 얻어진 영역의 중심을 원의 중심으로 해서 이 원상의 영역을 검색해서 핫스팟을 발견하는 방법으로 핫스팟지역을 찾기 위해 많이 쓰이고 있다. 하지만 이 방법은 원상의 핫스팟밖에 검출하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 원상에 국한되지 않고 모든 영역에서의 핫스팟 검출이 가능한 에셜론 분석법과 핫스팟지역을 비교해보았다. 본 논문에서는 1999∼2013년도의 24개 암 발병에 대한 실제 데이터를 가지고 분석하였다. 에셜론 분석에서는 발병 비율과 연령표준화발생률을 기준으로 나온 핫스팟지역 결과와 원형 검색 방법을 비교하였다.

공간검색을 이용한 초고속인터넷 결합유형별 해지의 지역별 특성 연구

박장혁,박상언,김우주 한국지능정보시스템학회 2017 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.8

Spatial Cluster Analysis for Earthquake on the Korean Peninsula

Chang Wan Kang,Sung Ho Moon,Jang Sik Cho,Jeong Hyeong Lee,Seung Bae Choi,Soo Gyun Beum 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.4

Spatial Cluster Analysis for Earthquake on the Korean Peninsula

강창완,문승호,조장식,이정형,최승배,범수균 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.4

In this study, we performed spatial cluster analysis which considered spatial information using earthquake data for Korean peninsula occurred on 1978 year to 2005 year. Also, we look into how to be clustered for regions using earthquake magnitude and frequency based on spatial scan statistic. And, on the basis of the results, we constructed earthquake map by earthquake outbreak risk and gave a possible explanation for the results of spatial cluster analysis.

Spatial Cluster Analysis for Earthquake on the Korean Peninsula

Kang, Chang-Wan,Moon, Sung-Ho,Cho, Jang-Sik,Lee, Jeong-Hyeong,Choi, Seung-Bae,Beum, Soo-Gyun 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.4

In this study, we performed spatial cluster analysis which considered spatial information using earthquake data for Korean peninsula occurred on 1978 year to 2005 year. Also, we look into how to be clustered for regions using earthquake magnitude and frequency based on spatial scan statistic. And, on the basis of the results, we constructed earthquake map by earthquake outbreak risk and gave a possible explanation for the results of spatial cluster analysis.

공간정보기반 클러스터링을 이용한 초고속인터넷 결합유형별 해지의 지역별 특성연구

박장혁(Janghyuk Park),박상언(Sangun Park),김우주(Wooju Kim) 한국지능정보시스템학회 2017 지능정보연구 Vol.23 No.3

According to the Internet Usage Research performed in 2016, the number of internet users and the internet usage have been increasing. Smartphone, compared to the computer, is taking a more dominant role as an internet access device. As the number of smart devices have been increasing, some views that the demand on high-speed internet will decrease; however, Despite the increase in smart devices, the high-speed Internet market is expected to slightly increase for a while due to the speedup of Giga Internet and the growth of the IoT market. As the broadband Internet market saturates, telecom operators are over-competing to win new customers, but if they know the cause of customer exit, it is expected to reduce marketing costs by more effective marketing. In this study, we analyzed the relationship between the cancellation rates of telecommunication products and the factors affecting them by combining the data of 3 cities, Anyang, Gunpo, and Uiwang owned by a telecommunication company with the regional data from KOSIS(Korean Statistical Information Service). Especially, we focused on the assumption that the neighboring areas affect the distribution of the cancellation rates by coupling type, so we conducted spatial cluster analysis on the 3 types of cancellation rates of each region using the spatial analysis tool, SatScan, and analyzed the various relationships between the cancellation rates and the regional data. In the analysis phase, we first summarized the characteristics of the clusters derived by combining spatial information and the cancellation data. Next, based on the results of the cluster analysis, Variance analysis, Correlation analysis, and regression analysis were used to analyze the relationship between the cancellation rates data and regional data. Based on the results of analysis, we proposed appropriate marketing methods according to the region. Unlike previous studies on regional characteristics analysis, In this study has academic differentiation in that it performs clustering based on spatial information so that the regions with similar cancellation types on adjacent regions. In addition, there have been few studies considering the regional characteristics in the previous study on the determinants of subscription to high-speed Internet services, In this study, we tried to analyze the relationship between the clusters and the regional characteristics data, assuming that there are different factors depending on the region. In this study, we tried to get more efficient marketing method considering the characteristics of each region in the new subscription and customer management in high-speed internet. As a result of analysis of variance, it was confirmed that there were significant differences in regional characteristics among the clusters, Correlation analysis shows that there is a stronger correlation the clusters than all region. and Regression analysis was used to analyze the relationship between the cancellation rate and the regional characteristics. As a result, we found that there is a difference in the cancellation rate depending on the regional characteristics, and it is possible to target differentiated marketing each region. As the biggest limitation of this study and it was difficult to obtain enough data to carry out the analyze. In particular, it is difficult to find the variables that represent the regional characteristics in the Dong unit. In other words, most of the data was disclosed to the city rather than the Dong unit, so it was limited to analyze it in detail. The data such as income, card usage information and telecommunications company policies or characteristics that could affect its cause are not available at that time. The most urgent part for a more sophisticated analysis is to obtain the Dong unit data for the regional characteristics. Direction of the next studies be target marketing based on the results. It is also meaningful to analyze the effect of marketing by comparing and an