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An evaluation of kernel smoothing to protect the confidentiality of individual locations
이몽현,전용완,Daniel A. Griffith 서울시립대학교 도시과학연구원 2019 도시과학국제저널 Vol.23 No.3
With advances in spatial data management technologies, accurate geographic information about individual patients increasingly has become available. Researchers should protect the privacy of patients, which includes their locational information, in public health data analyses. Protecting privacy involves a trade-off between information loss and disclosure risk. Estimation of a kernel density surface commonly has been used to mask confidential point locations. However, the literature lacks an extensive discussion of reverse transformations from a kernel density estimation surface to points, and evaluations of recovered points compared to their original point counterparts. This paper presents a method to recover relatively precise point locations from a kernel density estimation surface using geometric centres of clusters, and evaluates recovered points in terms of protecting locational privacy and maintaining locational accuracy. An application illustrates this method utilizing late-stage colorectal cancer points in the Pensacola metropolitan statistical area, Florida that examines various kernel density estimation surfaces with different bandwidths and cell sizes.
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이몽현 한국지도학회 2012 한국지도학회지 Vol.12 No.2
This paper introduces an approach for analyzing multivariate spatial cluster/outlier in local scale. Even though spatial cluster/outlier has various definitions, the fundamental of spatial cluster/outlier is based on spatial association. Existing methods for measuring local spatial association had a limitation of applying multiple numbers of variables. Univariate local spatial association measures such as local Moran’s Ii, local Geary’s Ci and Getis and Ord’s Gi * are widely used, and bivariate local spatial association measures are already developed; Cross Moran and Lee’s Li. However, the measures are not used for measuring spatial association among three or more variables. This is a critical limitation when spatial variation with the complex multi-dimensional approaches is explained and described. The measure in this paper, multivariate local spatial association measure, is based on Mahalanobis Distance (MD) and it enables distinguishing spatial similarities and differences among multiple numbers of data sets simultaneously. MD considers variables’ means, variances and co-variances and allows measuring the variables’distribution. It is the same concept as distance measuring with Euclidean Distance but improved. Significance of MD could be tested because it is following chi-square distribution when the variables are multi-normal. Local MD is applied to demographic variables, in- and out-migration in Seoul Metropolitan Area. The spatial variation of multivariables could be identified by chi-squared p-value map, and a local MD map is provided to show the detected spatial clusters or outliers at a given significance level. 본 연구는 로컬 단위에서의 다변량 공간적 클러스터와 아웃라이어에 대한 분석에 대하여 논한다. 공간적 클러스터나 아웃라이어는 그 접근 방법이나 쓰임에 따라 다양한 정의를 내릴 수 있으나, 공간적 연관성을 기반으로 한다는 점에서는 근본적인 공통점이 있다. 그러나 현존하는 공간 연관성 척도들은 투입할 수 있는 변수의 수가 한정적이기 때문에 다변량 상황에서 공간적 연관성을 측정할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 다변량 local 공간 연관성 척도의 개발을 위해, 본 연구에서는 두 집단간 분리 정도에 대한 측정이 가능한 마할라노비스 거리를 이용하였다. 마할라노비스 거리는 변수의 평균, 분산 그리고 변수간 공분산을 고려하여 계산이 된다. 본 연구에서 고안된 로컬 마할라노비스 거리는 해당 지역의 변수 벡터와 주변지역 변수의 평균 값 벡터를 통해 계산이 되며, 이를 수도권 지역 동읍면 단위에서 인구 전입/전출의 변수에 대해 적용하였다. 해당 단위에서의 공간적 변동은카이제곱 p값 지도를 통해 확인할 수 있으며, 유의성 검정을 실시한 로컬 마할라노비스 거리 지도를 통해 인구 유출입 차원에서의 공간적 클러스터와 아웃라이어를 확인할 수 있다.
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이몽현 ( Mong Hyeon Lee ) 서울대학교 지리교육과 2010 地理敎育論集 Vol.54 No.-
본 논문은 소설 속 지리적 내용에 대한 새로운 지리적 범주화 방법론의 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 소설의 목적을 고려하였으며, 제시된 새로운 지리적 범주를 세계적인 작가 파울루 코엘류의 소설『연금술사』에 적용하였다. 소설『연금술사』는 주인공의 이동에 따라 공간적 배경이 변화하는 구조를 갖고 있어 본 방법론을 적용하여 지리적 범주화를 하기 적절하다. 각 범주는 (l) 지리적 지식 유형, (2) 장소성형성과 관련된 지리적 감성 유형, (3) 통합장이론을 적용한 지리적 사회성 유형, (4) 작가의 지리적 가치관, 세게관 유형 등이다. The purpose of this paper is to suggest a new methodology of geographical categorization for geographical contents in novels. For the methodology, I considered a purpose of novel and applied the methodology to Paulo Coelho`s novel Alchemist. The novel is suitable for apply the methodology, because Alchemist is composed of structure that the spatial background is changed when hero moves. The categories are (1) type of geographical knowledge, (2) type of geographical sensitivity relates developing placeness, (3) type of geographical sociality based on Unitied Field Theory, (4) type of writer`s geographical values and world view.
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이상일,이몽현 한국지도학회 2020 한국지도학회지 Vol.20 No.3
본 논문의 주된 연구목적은 무작위합역 절차의 다양성을 검토하고 서로 다른 무작위합역 절차의 특성을 비교 분석함으로써 상대적으로 적절성이 높은 무작위합역 절차를 선정하여 제시하는 것이다. 기본적인 무작위합역 절차가 정식화되고, 효율적인 실행 알고리즘으로서 공간근접성행렬에 기반한 방법이 소개된다. 무작위합역 절차의 다양성을 제공해주는 두 가지 차원을 바탕으로 모두 여섯 가지의 서로 다른 무작위합역 유형이 도출되었다. 이 유형의 서로 다른 특성을 파악하기 위해 시뮬레이션 실험이 이루어졌 고, 그 결과가 연접도와 원형도의 두 가지 규준에 의거해 평가되었다. 시뮬레이션 실험의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 방식 B가 방식 A와 방식 C에 비해 연접도 측면에서 상대적으로 일관성 있는 결과를 산출해 준다. 둘째, 방식 2가 방식 1에 비해 최종구역의 형태를 보다 원형에 가까워지도록 만들어준다. 셋째, 방식 B, C(특히 B)가 원형도 측면에서 상대적으로 일관성 있는 결과를 산출해 준다. 시뮬레이션 연구 결과, B2 유형이 가장 적절한 무작위합역 절차인 것으로 드러났다. B2 유형은 상대적으로 원형도가 높은 최종구역을 산출할 뿐만 아니라, 연접도와 원형도 두 가지 측면 모두에서 상대적으로 일관성 있는 결과를 산출하는 것으로 평가되었다. 본 연구는 무작위합역 절차가 고정불변의 것이 아니라 다양하게 정의될 수 있으며, 그 다양성 속에서도 무작위성과 현실유관성의 관점에서 상대적으로 더 적절한 선택이 가능할 수 있다는 점을 실험 연구를 통해 보여주었다는 점에서 그 학문적인 의의가 있다고 평가할 수 있다. The main objectives of this study are to discuss on the diversity of random spatial aggregation, to compares pros and cons of the different random spatial aggregation procedures, and to recommend a procedure which is believed to be superior in validity. A basic procedure for random spatial aggregation is proposed and an implementation algorithm based on the spatial proximity matrix is introduced. All six distinctive algorithms are derived on the basis of two dimensions which facilitate the diversity of random spatial aggregation. A simulation experiment is carried out to compare pros and cons of the six procedures and its results are evaluated based on the contiguousness and compactness criteria. Main findings are as follows. First, Category B seems to be more consistent in terms of contiguousness in comparison to Category A and C. Second, Category 2 appears to generate more compact final zones in comparison to Category 1. Third, Category B and C (especially B) seem to be more consistent in terms of compactness. Based on all the experiment results, Type B2 seems to be the superior algorithm for random spatial aggregation. It tends to generate more compact final zones and more consistent results in terms of both contiguousness and compactness. This study can be seen as a significant achievement in the sense that it shows that the concept of random spatial aggregation can be considered in a diversified manner, and one out of a certain group of candidates can be chosen as superior on the basis of the degree of randomness and relevancy.
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