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      • KCI등재

        회귀-크리깅 모형을 활용한 농지가격의 추정

        손학기,이창로 국토연구원 2016 국토연구 Vol.89 No.-

        This study estimates farmland prices in Kimje City and analyzes the result empirically. Previous studies tend to utilize the income approach more often than not, which has limits in reflecting site-specific characteristics. Thus, we employ the market approach instead. The input data are prices of standard lots estimated by property valuation experts. We apply the market approach to the data and make the first use of the regression-kriging model which has advantage of dealing with both attribute and location information of farmland. When inspecting the model performance based on the test data, we confirmed that the price accuracy from the regression-kriging model was improved substantially compared with that of the usual regression model. That is, the estimated price became more accurate through spatial dependence being incorporated in the model building process. We also could avoid the subjectivity in quantifying spatial relationship using a kriging technique. This improvement is also confirmed visually through reviewing the spatial distribution of estimated-to-actual price ratios. 본 논문은 김제시를 대상으로 농지 가격을 추정하고그 결과를 실증적으로 분석하였다. 선행연구들의 농지 가격 추정 방식이 수익접근법에 치우쳐 있어 필지단위의 개별적 특성을 반영하는 데 한계가 있음을 인식하고, 본 논문에서는 시장접근법을 선택하였다. 전문가가 조사 및 평가한 표준지 공시지가를 투입자료로 하여 시장접근법을 적용하였으며, 농지를 비롯한 토지의 가격은 속성 정보뿐 아니라 위치 정보에따라 결정되는 사실을 고려하여 회귀-크리깅 모형을농지 가격 추정에 최초로 적용하였다. 검증 데이터를 기준으로 모형 성능을 비교한 결과, 회귀-크리깅 모형의 가격 예측력이 기존의 회귀분석모형보다 월등하게 우수함을 확인할 수 있었다. 즉, 공간의존성을 명시적으로 고려함으로써 추정 가격의정확도를 높일 수 있었고, 공간의존성을 계량화할 때크리깅 기법을 적용하여 공간관계 설정에서 임의성을 배제할 수 있었다. 마지막으로 추정 가격을 실제 가격으로 나눈 비율인 SR(sales ratio)의 공간적 분포를 시각적으로 표현함으로써 회귀-크리깅 모형이 농지 가격의 공간의존성을 효율적으로 처리하였음을 확인하였다.

      • GIS 공간유형분석 모형을 이용한 경관 규모 생태계의 평가기법

        손학기,김원주,박종화 한국공간정보학회 2000 한국공간정보학회지 Vol.8 No.2

        The objective of this study were to develop landscape scale ecosystem assessment model, and apply the model for the assessment of the state and change of ecosystem of the study area, Yongin, Korea. Since natural ecosystem of the site has been deteriorated significantly during recent extensive residential development, it is essential to correctly assess ecosystem of the study site. Traditional ecosystem assessment mainly utilizing intensive field survey requires high cost, but the outcome rarely represents spatial pattern of the regional ecosystems. Ecosystem assesment of landscape scale based on landscape ecology can resolve most of the shortfalls of the traditional approach. The research method can be summarized as follows. First, extensive literature review on such topics as spatial pattern of ecosystem, ecosystem assessment of landscape scale, ecological analysis was carried out. Second, a model for the ecosystem assessment of landscape scale emphasizing spatial pattern of ecosystem was developed. This model evaluates three indicators; ecological integrity and biological diversity, watershed integrity, and landscape resilience of 11 watersheds in the study area. Finally, ecological assessment utilizing two sets of indicators, enhancement of and disturbance of ecosystem stability, was carried out. This assessment method is based on Environmental Monitoring and Assessment Program´s Landscape component(EMAP-L) of EPA(1994). The results of this study are as follows. First, the ecosystem assessment of landscape scale of the study area of Yongin, Korea, showed that escosystems of Tanchun01 and Chungmichun01 watersheds had the worst state in the study site in 1991. On the other hand, the ecosystems of Jinwechun01, Kyunganchun02, and Bokhachun01 watersheds had the most stable ecosystem in 1991. Second, ecosystems of Tanchun01, Shingal reservoir, and Kyunganchun01 watersheds were evaluated to be the worst state in the study site in 1996. And, ecosystems of Jinwechun01 and Gosam reservoir watersheds had the most stable ecosystem. Third, ecosystem of Tanchun01 watershed which incudes Suji residential development project site changed the most drastically between 1991 and 1996. The ecosystem of the watershed the most drastically deteriorated due to it´s proximity to Seoul and Bundang new town.

      • KCI등재

        경관분석을 위한 누적가시빈도도의 적용성에 관한 연구 - 과천시를 대상으로 -

        손학기 ( Sohn Hak Gi ),정윤희 ( Jeong Yoon Hee ),임승빈 ( Im Seung Bin ) 한국경관학회 2013 한국경관학회지 Vol.5 No.2

        본 연구는 별도로 조망점을 선정할 필요 없이 대상지 내 모든 지점을 조망점으로 하는 ‘누적가시빈도도’를 작성하고, 시지각 강도에 영향을 미치는 주요 변수인 거리를 고려하여 분석함으로써 경관계획에 필요한 객관적, 합리적 근거를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 도시의 경관계획을 수행함에 있어 정확성과 효율성을 고려하여 경관현황조사 단계에서 활용하기 위한 누적가시빈도도의 적정 해상도를 200m로 도출하였다. 둘째, 도시 전체의 누적가시빈도도를 작성하여 도시 내에서 시각적 민감도가 높은 지역을 실증적이고, 가시적으로 도출하였다. 셋째, 거리 가중치를 고려한 누적가시빈도도는 단순 누적가 시빈도도에 비해 전체적인 변별력을 다소 감소시키는 것으로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 시지각강도를 좌우하는 요소로 ‘거리’만을 고려하였는데, 향후 지면의 수직·수평 경사각 등을 고려하여 경관민감도를 작성하기 위한 연구가 추가되어야 할 것으로 판단된다. The objective of this study is to suggest the basic data being used to establish the landscape plan. For achieving the objective, this study proposed the method to make a cumulative- viewshed frequency map without having to select a viewpoint. The results of this study are as follows: First, the proper resolution of the cumulative- viewshed frequency map was proposed 200m DEM considering the resolution of the source data and the its application. Second, this study proved the area having the high visible frequency empirically. Third, the cumulative-viewshed frequency map considering the viewing distance had less discrimination than the simple map. This study considered only the viewing-distance, but we will study on the intensity of visual perception considering an incidence angle, elevation angle and depression angle additionally.

      • KCI등재

        투기과열지역의 공간패턴 모형화

        손학기(Hakgi Sohn) 대한지리학회 2008 대한지리학회지 Vol.43 No.1

        투기과열지역은 투기의 발생 가능성이 높은 지역으로, 각종 부동산대책의 주요 대상이 된다. 본 연구에서는 부동산 가격변동의 공간패턴을 모형화함으로써 투기과열지역의 공간패턴을 제안하고자 한다. 부동산 가격은 합리적 또는 적응적 소유자ㆍ수요자의 경제행위에 의해서 결정되고, 가격변동의 공간패턴은 이들의 경제행위 경향에 의해서 형성된다고 모형화하였다. 일정 지역에 적응적 소유자와 수요자가 다수인 경우, 이 지역은 타 지역에 비해 가격상승 폭이 높고 주변 부동산과 가격상승이 동시에 일어나는 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의하였다. 투기과열지역은 최대의 미래 기대이익을 얻고자하는 적응적 소유자와 수요자에 의해서 형성되기 때문에 이 지역의 공간패턴은 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의할 수 있었다. Overheated speculation areas which have high potential of becoming speculative are the target of many real estate policies. This paper proposes a model for spatial patterns of house price volatility and suggests a spatial pattern of overheated speculation areas. House prices are determined by economic behaviors of sellers and buyers who have rational or adaptive expectations. Spatial patterns of house price volatility are formed by tendencies of their economic behavior. If there is a majority of adaptive sellers and buyers in an area, it may appear as a “hotspot” by showing high volatility of house prices and simultaneous price increases. Overheated speculation areas are formed by adaptive sellers and buyers who want to realize maximum expectation profit, therefore these areas patterns are defined as hotspot patterns of price volatility.

      • KCI등재

        부동산 가격변동 핫스팟 탐색을 위한 공간통계기법

        손학기(Hakgi Sohn),박기호(Keyho Park) 대한지리학회 2008 대한지리학회지 Vol.43 No.3

        투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제의 중심으로 알려진 서울시 강남·서초·송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전후로 한 2003년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8, 9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이 발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이 기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다. The purpose of this paper is to develop a method for exploring hotspot patterns of house price volatility where there is a high fluctuation in price and homogeneity of direction of price volatility. These patterns are formed when the majority of householders in an area show an adaptive tendency in their decision making. This paper suggests a method that consists of two analytical parts. The first part uses spatial scan statistics to detect spatial clusters of houses with a positive range of price volatility. The second part utilizes local Moran’s I to evaluate the homogeneity of direction of price volatility within each cluster. The method is applied to the areas of Gangnam-Gu, Seocho-Gu, and Songpa-Gu in Seoul from August to November of 2003; the Participatory Government of Korea designated these areas and this period as the most speculative. The results of the analysis show that the area around Gaepo-Dong was as a hotspot before the Government’s anti-speculative 10.29 policy in 2003; the house prices in the same area stabilized in October, 2003 and the area was identified as a coldspot in December, 2003. This case study shows that the suggested method enables exploration of hotspot of house price volatility at micro spatial scales which had not been detected by visual analysis.

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