기후정의 진단을 위한 공간기반 기후변화 민감계층 분석 연구

정휘철,김근한,임영신,송영명 한국환경정책평가연구원 2020 기본연구보고서 Vol.2020 No.-

Ⅰ. 서론 1. 연구의 필요성 및 목적 □ 전 세계에서 기후변화의 징후로 발생하는 기상이변이 빈번하게 일어나고 있으며, 향후 기상이변으로 인해 발생하는 피해는 상상하지 못할 수준으로 커질 것으로 예측됨 □ 기후변화로 인한 환경적·사회적·경제적 피해는 지역별, 성별, 연령별, 세대별로 다르게 나타나는데, 이에 관한 논의는 환경정의의 개념과 일맥상통함 □ 기후변화 문제를 환경정의 개념에 기초하여 다루는 기후정의를 달성하기 위해서는 이러한 불평등이 발생하고 있는지에 대한 평가를 수행하고, 불평등 해소를 위한 노력과 지속적인 모니터링을 수행해야 함 □ 본 연구에서는 우리나라 시군구 단위의 지자체 전체를 대상으로 하여 기후변화로 인한 폭염을 중심으로 기후정의를 평가하고, 모니터링을 수행할 수 있는 방법을 제시하고자 함 2. 연구 범위 □ 본 연구에서는 공간적으로 불평등 또는 차별을 검토하는 분배적 정의의 관점을 중심으로 기후정의를 살펴보고자 함 □ 분배적 정의 관점에서 기후정의 평가를 위하여 폭염과 관련한 지자체 단위의 불평등을 검토하고 모니터링을 수행하고자 함 3. 연구 내용 및 수행체계 □ 기후정의에 대한 국내외 현황 및 사례 분석을 통하여 시사점을 도출하고 우리나라 실정에 맞는 기후정의 평가 방안을 제시함 □ 기후정의의 개념과 공간분석을 활용한 사례 분석을 통하여 기후부정의를 평가하는 방법론을 제시하고자 하였으며, 이를 위하여 공간 DBMS 기반의 서비스 체계를 제안함 □ 폭염위험지수와 관련하여 다양한 노출성 및 취약성 지표들 간의 상관관계 유무를 확인하고, 전역적 모란 지수를 통하여 우리나라 전체를 대상으로 공간적 군집성의 특성이 있는지 검토함 □ 각 지자체를 대상으로 국지적 모란지수를 사용하여 폭염위험지수의 공간적 이질성을 검토함 □ 각 지자체를 대상으로 폭염의 기후부정의 방법론과 분석결과를 기반으로 하여 정책적 활용과 지속적인 모니터링 체계 기반 마련의 필요성을 주장함 Ⅱ. 선행연구 및 이론적 고찰 1. 기후정의 □ 기후정의의 논리는 환경의 위험과 혜택이 평등하게 분배되어야 한다는 문제의식을 환경정의로부터 흡수함과 동시에 ‘저탄소사회로의 전환’이라는 혁신적 요소를 내포하고 있음 □ 기후정의는 기후변화와 관련하여 산업적 혜택과 이에 따른 책임 및 피해가 불일치한다는 측면에서 촉발됨 □ 기후정의는 다음과 같은 구성요소로 구분할 수 있음 ㅇ 분배적 기후정의 - 기후변화에 대한 책임의 문제에 있어서 이상기후의 원인 제공자와 피해자의 불일치, 기후변화에 대한 책임 분배 강조 ㅇ 절차적 기후정의 - 기후변화 정책의 수립 및 검토 과정에서 형식적인 절차가 아닌, 능동적인 참여의 보장 및 과정 구축 ㅇ 생산적 기후정의 - 기후변화가 가속화할 수밖에 없는 현재의 산업구조에 대한 비판적 고찰 및 새로운 산업구조로 전환하기 위하여 현재 산업구조의 노동자를 포용하는 정의로운 전환을 주장 ㅇ 인정적 기후정의 - 인간 중심의 사고방식이 아니라, 생물 전체를 인정하고 포용하는 생태학적 관점에서 기후변화 대응 전략을 수립 2. 기후정의 및 환경정의 진단분석 □ 국내외 기후정의 및 환경정의 진단을 위한 선행연구들을 살펴본 결과 다음과 같이 정리할 수 있음 ㅇ 기후정의의 분석을 위해 폭염 또는 홍수 등 이상기후를 대상으로 한 기후변화 리스크 평가를 기반으로 분석을 수행 ㅇ 타 행정구역(또는 지역)과 차별화 되는 사회-경제학적 취약성을 다룬 차별성(불공평)에 대한 검토를 수행 ㅇ 타 지자체와의 차별성 또는 불공평을 확인하는 방법론은 상관분석, 군집분석, 핫스팟 분석, 주변 행정구역과의 수치 비교를 통해 분석 수행 ㅇ 따라서 기후부정의 평가를 위해서는 기후변화 리스크 평가와 지자체별 공평성 비교를 통한 분배적 정의 검토를 활용하여 기후부정의가 발생하는 지자체들을 추출해야 함 ㅇ 이를 위해 다양한 유형의 취약성 지표 중 기후정의에 영향을 미치는 평가인자들에 대한 상관분석, Moran’s I, 지자체 간 수치 비교 등의 방법을 검토 ㅇ 또한 지속적으로 구축 중인 다양한 유형의 지표를 활용하는 등 기후정의 평가를 위한 방법론적 검토 필요 3. 기후정의 리스크 평가 관련 지표 □ 국내외 기후정의 리스크의 평가 지표와 연구들을 살펴본 결과 다음과 같이 정리할 수 있음 ㅇ 기후변화 리스크 평가에서 사회, 경제, 환경, 보건, 인프라 등 다양한 유형의 평가지표들을 활용 ㅇ VESTAP에서 제공하는 취약성 지표는 381개 항목이나 선행연구에서는 이에 포함되지 않는 지표들을 검토 ㅇ 따라서 향후 이러한 지표들의 확장까지 고려할 수 있는 방법론 또는 분석 체계 마련 필요 ㅇ 또한 4차 산업혁명과 관련된 기술들이 대두됨에 따라 데이터 구축 및 활용의 중요성이 강조되면서 다양한 유형의 활용 가능한 데이터가 구축될 것으로 판단, 다양한 유형의 리스크 지표 또는 지속적으로 추가되는 취약성 지표를 활용한 기후정의 평가 체계검토 필요 Ⅲ. 기후부정의 도출을 위한 분석 1. 분석 방법론 □ 분배적 정의를 중심으로 기후정의 진단, 이를 위해서 지역들 간의 불공평, 차별성을 중심으로 평가를 수행하여 타 지역에 비해 취약한 지역 도출 ㅇ 이상기후 현상 중 하나인 폭염을 대상으로 우리나라 전체 시군구에 대하여 기후부정의 도출을 위한 분석 수행 ㅇ 분석을 위해 환경부 폭염위험도의 위해성, 노출성, 취약성 평가항목 이용 ㅇ 폭염 관련 위해성 분석 결과와 노출성 및 취약성 지표들 간의 상관관계 확인 ㅇ 폭염 관련 위해성 분석 결과와 노출성 및 취약성 지표의 시군구별 Z-Score 비교를 통해 타 지역에 비해 취약한 지역 도출 ㅇ 노출성 및 취약성 지표들에 대하여 Global Moran's I 분석을 수행함으로써 공간적 군집성 검토 ㅇ 노출성 및 취약성 지표들에 대하여 Local Moran's I 분석을 수행함으로써 공간적 이질성 검토 □ 공간 DBMS를 활용한 분석 체계 수립 ㅇ 지속적으로 구축되고 생산되는 데이터를 활용한 기후정의 분석을 수행하기 위해, 공간 DBMS를 활용한 데이터의 저장, 공간분석 그리고 저장된 데이터들의 속성정보들을 이용한 질의와 분석 서비스 제공 가능 ㅇ 공간 DBMS에 저장된 공간정보들의 위치 값을 포함한 속성 값 추출과 데이터 간의 연계(조인)를 고려한 질의를 활용해 속성 값을 추출하여 정형화된 데이터를 구축하고, 이를 이용해 다양한 분석 수행 가능 2. 분석 결과 □ 폭염과 관련하여 위해성 높은 지역의 노출성과 취약성 평가항목 중 상관성이 높게 나타나는 지표이면서 Global Moran’s I가 높게 나타나는 지표를 도출 ㅇ 노출성 항목의 지표는 총인구수와 인구밀도, 취약성 항목의 지표는 도시화면적비율, 녹지면적비율 □ 폭염과 관련하여 위해성 높은 지역 중에서 노출성과 취약성 평가항목 중 타 지자체에 비해 높게 나타나는 지표를 가지고 있는 지역이면서 Local Moran’s I가 높게 나타나는 지역 도출 ㅇ 폭염의 위험성이 타 지자체에 비해 높고(상위 15%) 노출성과 취약성 지표가 타 지자체에 비해 높게 나타난 지역을 추출한 결과, 대부분 인구밀도가 높고 도시화된 지역으로 녹지 면적 비율이 작은 도시지역들에 기후정의 관점에서 부정의가 나타났다고 판단 Ⅳ. 결론 및 제언 1. 정책적 활용 □ 취약성이 나타난 지자체에서는 도시계획을 포함하여 다양한 계획 단계에서 이러한 기후부정의를 보완할 수 있는 기반을 마련해야 할 것으로 판단됨 □ 향후 기후변화 지원 대책에서 폭염 대응 행동요령 등의 교육예산을 확보하고, 지속적인 교육을 통해 폭염과 관련된 피해를 줄일 수 있도록 노력함으로써 기후부정의를 해소할 수 있도록 노력해야 할 것임 □ 지속적인 모니터링 체계를 구축하여 다부처 간의 사업을 지속적으로 추진할 수 있는 기반을 마련할 필요 있음 2. 향후 연구 과제 □ VESTAP에서 제공하는 자료를 통하여 본 연구 방법을 자동화하여 현재와 미래의 기후 부정의를 검토할 수 있는 분석도구의 개발이 필요함 □ VESTAP에서 제공하지 않는 다양한 지표들을 연구하고 지속적으로 발굴해야 함 □ 시군구 단위의 지자체를 넘어서 기초지자체 단위를 대상으로 연구하기 위하여 고해상도의 데이터 구축이 필요함 □ 본 연구에서는 분배적 정의를 중심으로 기후부정의를 검토하였으나, 향후 절차적·생산적·인정적 정의에 이르기까지 평가를 제공할 수 있도록 노력해야 함 Ⅰ. Background and Aims of Research 1. Need and Purpose of Research □ Abnormal climate is occurring frequently around the world as signs of climate change, and it is being predicted that damages caused by abnormal climate in the future will grow far beyond expected □ Environmental, social and economic damages caused by climate change are appearing differently by region, gender, age and generation, and discussions on this are in line with the concept of environmental justice □ In order to achieve climate justice that deals with climate change issues based on the concept of environmental justice, it is necessary to evaluate why such inequalities occur, while continuously working on and monitoring efforts to resolve such inequalities □ This study aims at presenting a method to evaluate and monitor climate justice focusing on heat waves resulting from climate change for entire local governments in the cities and townships of Korea 2. Scope of Research □ This study intends to examine climate justice focusing on the perspective of distributive justice that reviews spatial inequalities and discrimination □ It aims to review and monitor the inequalities of local government unites related to heat waves to evaluate climate justice from the perspective of distributive justice 3. Research Contents and Execution System □ Analyzed domestic and foreign status on climate justice and conduct case-studies to draw up implications and present climate justice evaluation plans fitting the conditions of Korea □ Aimed at presenting methodologies that evaluate climate injustice through case-studies utilizing the concept of climate justice and spatial analysis, and proposed a spatial DBMS-based service system for this □ Checked the correlation between various exposure and vulnerability-based indicators related to heat wave risk coefficients and reviewed whether there are features of spatial differences for all of Korea using global Moran’s I. □ Reviewed spatial differences of the heat wave risk coefficient using global Moran’s I for each local government □ Claimed the need for policy utilization based on climate justice methodologies and analysis results of heat waves and the need for establishing a base for continuous monitoring system for each local government Ⅱ. Preceding Studies and Theoretical Consideration 1. Climate justice □ The logic of climate justice includes absorbing the critical mind that the risks and benefits of the environment should be evenly distributed from environmental justice, as well as the innovative element of ‘conversion to a low carbon society’ □ Climate justice was triggered because the industrial benefits regarding climate change and the resulting responsibilities and damages are inconsistent □ Climate justice can be divided into the following components ㅇ Distributive climate justice - In regards to the issue on responsibility for climate change, emphasizes the inconsistency of the party causing climate changes and the party that incurs damages are inconsistent, and the distribution of responsibilities for climate change ㅇ Procedural climate justice - In regards to the procedure for establishing and reviewing climate change policies, ensure active participation instead of being formative procedures, and construct a process ㅇ Productive climate justice - Critical thinking on the current industrial structure that cannot help but to accelerate climate change and champion a just conversion that includes laborers in the current industrial structure in order to switch to a new industrial structure ㅇ Recognition climate justice - Establish climate change response strategies from an ecological perspective that is not human-centered, but recognizes and includes all types of life 2. Climate Justice and Environmental Justice Diagnostic Analysis □ Upon examining the preceding studies for domestic and foreign climate justice and environmental justice diagnosis, the results can be summarized as follows ㅇ Analyses were selcted based on climate change risk evaluations for abnormal climates such as heat waves and floods to analyze climate justice ㅇ Reviews were made on discrimination (inequalities) dealing with socio- economic vulnerabilities that are differentiated from other administrative districts (or regions) ㅇ For methodologies on checking discrimination or inequalities with other local governments, analyses were conducted through correlation analysis, cluster analysis, hot-spot analysis, and numerical comparisons with nearby administrative districts ㅇ Therefore, in order to evaluate climate injustice, local governments in which climate injustice occurs should be extracted through climate change risk evaluations and using reviews on distributive justice through fairness comparisons ㅇ For this, review methods such as correlation analysis, Moran’s I, numerical comparisons between local governments, etc. on the evaluation factors that affect climate justice among the various types of vulnerability indicators ㅇ Furthermore, methodological reviews are necessary to evaluate climate justice such as utilizing different types of indicators that are continuously being constructed 3. Indicators Related to Climate Justice Risk Evaluation □ Upon examining the evaluation indicators and studies on domestic and foreign climate justice risks, the results can summarized as follows ㅇ utilize various types of evaluation indicators such as society, economy, environment, health, and infrastructure in the climate change risk evaluation ㅇ There are 381 vulnerability indicators provided by VESTAP, but preceding studies reviewed indicators not included in this ㅇ Therefore, it is necessary to provide methodologies or analysis systems that can also take into consideration extension of such indicators in the future ㅇ Furthermore, as technologies related to the fourth industrial revolution are drawing attention, the importance of constructing and utilizing data has been emphasized, and it was judged that various types of data that can be utilized will be constructed, and thus, there is a need to review the climate justice evaluation system using various types of risk indicators or the continuously added vulnerability indicators Ⅲ. Analysis for Deducing Climate Injustice 1. Analysis Methodology □ Diagnose climate justice focusing on distributive justice, and for this, carry out evaluations focusing on inequalities and discrimination among the regions to find comparatively vulnerable regions ㅇ Perform analysis to deduce climate injustice for all cities and townships of Korea in regards to heat waves, which are a type of abnormal climate ㅇ Use hazards of the Ministry of Environment’s heat wave adaptation risk map, exposure, and vulnerability items for analysis ㅇ Use heat wave hazard analysis results and check correlation between the exposure and vulnerability indicators ㅇ Find areas that are comparatively more vulnerability through the heat wave hazard analysis results and comparisons of Z-Score of exposure and vulnerability indicators ㅇ Review spatial cluster by conducting Global Moran’s I analysis for exposure and vulnerability indicators ㅇ Review spatial difference by conducting Local Moran’s I analysis for exposure and vulnerability indicators □ Establish analysis system using spatial DBMS ㅇ In order to conduct climate justice analysis using data that are continuously constructed and produced, possible to save data using spatial DBMS, location-based spatial analysis, and provide quick questions, operations and analysis using attributes information ㅇ Extract location-based attribute values of saved spatial information and link and query tables using table join to extract attribute values to collect structural data, and utilize this for various analyses 2. Analysis Results □ Deduce indicators where Global Moran’s I is high while also having high correlation in the exposure and vulnerability evaluation items of regions with high hazards related to heat waves ㅇ Indicators related to exposure are total population and population density, and indicators related to vulnerability are urbanization area ratio and green area ratio □ Deduce indicators where Local Moran’s I is high while also having high indicators compared to other local governments in the exposure and vulnerability evaluation items among regions with high hazards related to heat waves ㅇ Upon extracting the regions having high heat wave dangers (top 15%) and high exposure and vulnerability indicators compared to other local governments, most were regions with high population density and high urbanization, and it was judged that injustice occurred in the perspective of climate injustice in urban regions with low green area ratios Ⅳ. Conclusion and Proposal 1. Utilization for Policies □ It is judged that for local governments having vulnerabilities, it is necessary to supplement such climate injustices in various planning stages including city planning □ Efforts will be made to procure educational budgets such as for heat wave response instructions in future climate change support plans, while seeking out ways to mitigate damages related to heat waves through continuing education as part of the efforts to minimize climate injustice □ It is necessary to construct an ongoing monitoring system to present the basis for consistently pursuing projects between different agencies 2. Future Research Projects □ It is necessary to automate these research methods using data provided by VESTAP to develop analysis tools that can review present and future climate injustices □ It is necessary to continuously research and discover various indicators not offered by VESTAP □ It is necessary to construct high-resolution data to not only include the local governments of cities and townships, but also the lowest local governments □ Climate injustice was reviewed in this study focusing on distributive justice, but in the future, efforts should be made to provide evaluations that include procedural, productive, and recognition justice

Spatio-temporal changes pattern in the hotspot's footprint: a case study of confirmed, recovered and deceased cases of Covid-19 in India

Mohd Shamsh Tabarej,Sonajharia Minz 대한공간정보학회 2022 Spatial Information Research Vol.30 No.4

Hotspot detection and the analysis for the hotspot’s footprint recently gained more attention due to the pandemic caused by the coronavirus. Different countries face the effect of the virus differently. In India, very little research has been done to find the virus transmission. The paper’s main objective is to find changing pattern of the footprint of the hotspot. The confirmed, recovered, and deceased cases of the Covid-19 from April 2020 to Jan 2021 is chosen for the analysis. The study found a sudden change in the hotspot district and a similar change in the footprint from August. Change pattern of the hotspot’s footprint will show that October is the most dangerous month for the first wave of the Corona. This type of study is helpful for the health department to understand the behavior of the virus during the pandemic. To find the presence of the clustering pattern in the dataset, we use Global Moran’s I. A value of Global Moran’s I greater than zero shows the clustering in the data set. Dataset is temporal, and for each type of case, the value Global Moran’s I > 0, shows the presence of clustering. Local Moran’s I find the location of cluster i.e., the hotspot. The dataset is granulated at the district level. A district with a high Local Moran’s I surrounded by a high Local Moran’s I value is considered the hotspot. Monte Carlo simulation with 999 simulations is taken to find the statistical significance. So, for the 99% significance level, the p-value is taken as 0.001. A hotspot that satisfies the p-value threshold is considered the statistically significant hotspot. The footprint of the hotspot is found from the coverage of the hotspot. Finally, a change vector is defined that finds the pattern of change in the time series of the hotspot’s footprint.

일변량 공간연관성통계량에 대한 비교 연구 (1): 전역적 S 통계량을 중심으로

이상일 ( Sang Il Lee ),조대헌 ( Daeheon Cho ),이민파 ( Minpa Lee ) 한국지리학회 2015 한국지리학회지 Vol.4 No.2

The main objective of this paper is to elucidate the characteristics of a new spatial association statistic, S, in comparison with Moran`s I and Geary`s c. A general statistic, S, is defined and two derivative statistics, S0 and S*, are subsequently proposed with a strong guidance for an exclusive use of the latter. S* is defined as a rate of the variance of one variable`s spatial moving average vector to the original variance suggesting that the presence of a strong positive spatial autocorrelation results in a smaller reduction in variance which leads to a higher S* with a culminating point of 1 in a theoretical sense. In order to examine the properties of S*, two methods are introduced; one is to derive the first four central moments and the other is to extract eigenvalues and eigenvectors. The former aims at determine the distributional characteristics of the statistics, and the latter seeks to the obtain their feasible ranges. Regular tessellations of triangles, squares, and hexagons with three different sample sizes (64, 256, 1,024) are generated and used for an investigation. The smallest administrative spatial units for the 7 big cities in South Korea are also utilized to examine the practical research implications. The major findings are twofold. First, S*, unlike other spatial association statistics, turns out to yield a constant feasible range of zero to one regardless of different spatial unit shapes, different contiguity types, and different spatial proximity matrices. This is the most important merit of the statistic convincing its usability. Second, the skewness and kurtosis of S* are considerably deviant form the norms with even a large sample size such that the normal approximation based on the first two moments may not be valid. This is the most important defect of the statistic precipitating the use of more advanced significance testing procedures.

논문 : 산불 피해강도의 공간 자기상관성 검증에 관한 연구

이상우 ( Sang Woo Lee ),원명수 ( Myoung Soo Won ),이현주 ( Hyun Joo Lee ) 한국임학회 2012 한국산림과학회지 Vol.101 No.2

본 연구는 2011년 산불피해지인 울진과 영덕지역 산불피해지를 대상으로 산불 피해강도의 공간 자기상관성 검증에 목표를 두고 수행되었다. 자기상관성은 산불 피해지의 현장조사, 피해지 모니터링 등 샘플링의 적정 이격거리 설정과 자료의 독립성 검증 측면에서 매우 중요하다. 산불 피해강도 측정을 위해 SPOT영상을 이용하여 NDVI값을 계산하였으며, 5000개의 지점들을 GIS상에서 랜덤으로 대상지에 분산 배치시키고 지점별 NDVI 값을 샘플링 하였다. 공간 자기상관도는 Moran`s I값과 Variogram 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 Moran`s I 값이 울진의 경우 0.7745, 영덕의 경우 0.7968로 나타나 강한 공간 자기상관이 존재하는 것으로 분석되었다. Variogram 및 Lag class 별 Moran`s I값 변화에 기초하여 도출된 적정한 샘플링 이격거리는 울진의 경우 566-2,151 m, 영덕의 경우 272-402 m 범위에서 상관도의 정도에 따라 다른 이격거리를 적용하여야 할 것으로 분석되었다. 이격거리를 획일적으로 적용하는 것 보다 Anisotropic 분석결과를 기초로 하여 상관도가 높은 지역에서는 크게, 반면 낮은 지역은 상대적으로 작게 유동적으로 적용하여야 효과적일 것으로 판단된다. This study aims to test presence of spatial autocorrelation of burn severity in Uljin and Youngduk areas burned in 2011. SPOT satellite images were used to compute the NDVI representing burn severity, and NDVI values were sampled for 5,000 randomly dispersed points for each site. Spatial autocorrelations of sampled NDVI values were analyzed with Moran`s I and Variogram models. Moran`s I values of burn severity in Uljin and Youngduk areas were 0.7745 and 0.7968, respectively, indicating presence of strong spatial utocorrelations. On the basis of Variogram and changes of Moran`s I values by lag class, ideal sampling distance were proposed, which were 566-2,151 m for Uljin and 272-402 m for Youngduk. It was recommended to apply these ranges of sampling distance in flexible corresponding to anisotropic characteristics of burned areas.

원격탐사자료를 이용한 참나무시들음병 피해목의 공간분포특성 분석

차성은,이우균,김문일,이슬기,조현우,최원일,Cha, Sungeun,Lee, Woo-Kyun,Kim, Moonil,Lee, Sle-Gee,Jo, Hyun-Woo,Choi, Won-Il 한국산림과학회 2017 한국산림과학회지 Vol.106 No.3

본 연구는 참나무시들음병이 수도권에 피해가 집중되어 있는 점을 고려해 북한산, 청계산, 수리산의 시계열 항공사진을 사용하여 감독분류기법(supervised classification)으로 피해목을 분류하였으며, 피해지의 공간적인 특성을 분석하기 위해 피해목 위치의 지형적 특성을 통계처리 하여 고도와 경사와의 밀접한 상관관계를 확인하였다. 또한, Moran's I 통계분석을 이용한 북한산의 Moran's I 값은 2009, 2010, 2012년 각 0.25, 0.32, 0.24, 청계산은 2010, 2012, 2014년 각 0.26, 0.32, 0.22, 수리산은 2012, 2014년 각 0.42, 0.42의 값을 갖으며, 이는 피해목이 군집하여 분포함을 의미한다. 아울러, 피해목 군집의 이동성을 파악하기 위해 hotspot 분석을 실시하여 시계열적으로 hotspot이 이동하는 특성을 확인하였다. 참나무 시들음병의 전체 hotspot 면적(z-score>1.65) 중 고도 200~400 m, 경사 $20{\sim}40^{\circ}$에 분포하는 활엽수 및 혼효림에서의 발생비율은 약 80%로 나타났다. 이는 미래의 피해지역 hotspot은 상기의 지형 및 임상조건에서 발생 또는 이동될 수 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 참나무시들음병의 이동경로 예측의 기초자료로 이용될 수 있으며, 향후 병해충 피해의 사전 방제 및 시스템 구축에 사용될 수 있다. This study categorized the damaged trees by Supervised Classification using time-series-aerial photographs of Bukhan, Cheonggae and Suri mountains because oak wilt disease seemed to be concentrated in the metropolitan regions. In order to analyze the spatial characteristics of the damaged areas, the geographical characteristics such as elevation and slope were statistically analyzed to confirm their strong correlation. Based on the results from the statistical analysis of Moran's I, we have retrieved the following: (i) the value of Moran's I in Bukhan mountain is estimated to be 0.25, 0.32, and 0.24 in 2009, 2010 and 2012, respectively. (ii) the value of Moran's I in Cheonggye mountain estimated to be 0.26, 0.32 and 0.22 in 2010, 2012 and 2014, respectively and (iii) the value of Moran's I in Suri mountain estimated to be 0.42 and 0.42 in 2012 and 2014. respectively. These numbers suggest that the damaged trees are distributed in clusters. In addition, we conducted hotspot analysis to identify how the damaged tree clusters shift over time and we were able to verify that hotspots move in time series. According to our research outcome from the analysis of the entire hotspot areas (z-score>1.65), there were 80 percent probability of oak wilt disease occurring in the broadleaf or mixed-stand forests with elevation of 200~400 m and slope of 20~40 degrees. This result indicates that oak wilt disease hotspots can occur or shift into areas with the above geographical features or forest conditions. Therefore, this research outcome can be used as a basic resource when predicting the oak wilt disease spread-patterns, and it can also prevent disease and insect pest related harms to assist the policy makers to better implement the necessary solutions.

최근 10년 간 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율의공간 의존성 변화 및 핫스팟 분석

김예은,이희원,박종호 인문사회 21 2022 인문사회 21 Vol.13 No.5

Analysis of Spatial Dependency and Hotspot of StressPerception Rate at 243 District Levels in KoreaYeaeun Kim, Heeweon Lee, & Jongho Park Abstract: Stress management is critical for the prevention of health risks, as well as stress itself. This study aimed to investigate the changes in the spatial dependency of the stress perception rate, analyze the hotspot areas with a high-stress perception, and suggest policy measures for stress management from the community public health perspective. Using Community Health Statistics data from Korea Centers for Disease Control and Prevention, we analyzed the stress perception rate of 243 districts in Korea for 10 years, from 2012 to 2021. The spatial autocorrelation analysis showed that Moran’s index of stress perception rate was more than 0.189 in every year. This result indicated that there were regional clusters of stress perception rate at the district level and it has been maintained for the last 10 years. From the hotspot analysis, the districts of metropolitan areas, such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province were identified as hotspot areas with a high-stress perception rate. The findings of this study emphasize the identification of priority areas and consideration of regional clusters for stress management. For effective public health interventions on stress management, consistent and integrated stress management is required through close cooperation and collaboration within hotspot regions with high stress perception, rather than single regional efforts. Key Words: Stress Perception, Moran’s Index, Spatial Dependency, Hotspot Analysis, Spatial Interaction 최근 10년 간 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율의공간 의존성 변화 및 핫스팟 분석김 예 은**ㆍ이 희 원***ㆍ박 종 호**** 연구 목적: 이 연구는 최근 10년 간 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율의 공간 의존성 변화를 파악하고, 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역을 분석하여 공간적 특성이 반영된 지역사회 스트레스 관리의 정책적 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 연구 방법: 2012년부터 2021년까지 질병관리청 지역건강통계의 시군구별 스트레스 인지율 표준화 지표 결과를 수집하여 공간적 자기상관 분석 및 핫스팟 분석을 실시하였다. 연구 내용: 공간적 자기상관 분석 결과 스트레스 인지율의 Moran’s 지수는 매년 0.189 이상으로 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율은 공간성 의존성이 존재하며, 최근 10년간 매년 공간적 의존성이 유지되고 있음을 확인할 수 있었다. 공간통계기법인 핫스팟 분석 결과 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역은 서울, 인천, 경기 등 수도권의 시군구 지역으로 나타났다. 결론 및 제언: 지역사회의 효과적인 스트레스 관리를 위해서는 일개 시군구 단위에서 자체적으로 스트레스 관리 사업을 수행하는 것보다 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역 그룹 간의 협력 및 협업을 통해서 일관되고, 통합적인 스트레스 관리 사업을 수행하여 스트레스 관리에 대한 공간적 상호작용을 극대화하는 것이 필요하다. 핵심어: 스트레스 인지, Moran’s 지수, 공간 의존성, 핫스팟 분석, 공간적 상호 작용 □ 접수일: 2022년 9월 27일, 수정일: 2022년 10월 18일, 게재확정일: 2022년 10월 20일* 이 논문은 2022년도 광주대학교 대학 연구비의 지원을 받아 수행되었음. ** 주저자, 부산가톨릭대학교 병원경영학과 조교수(First Author, Professor, Catholic Univ. of Pusan, Email: eyeany@cup.ac.kr)*** 공동저자, 동아대학교 건강관리학과 초빙교수(Co-author, Professor, Dong-A Univ., Email: hw2222@hanmail.net)**** 교신저자, 광주대학교 보건행정학부 조교수(Corresponding Author, Professor, Gwangju Univ., Email: jh8283p@naver.com)

정량적인 해양환경패턴 분석을 위한 이변량 공간연관성 적용

황효정 ( Hyo Jung Hwang ),최현우 ( Hyun Woo Choi ),김태림 ( Tea Rim Kim ) 한국지리정보학회 2008 한국지리정보학회지 Vol.11 No.1

The quantitative bivariate spatial pattern analysis was applied for the water quality and nutrients data of Masan Bay, and for this analysis Pearson`s r as aspatial correlation measurement, Moran`s I as spatial association measurement and L index as integration of aspatial and spatial measurement methods were used. To understand the aspatial and spatial characteristics implicated in L index, Pearson`s r as well as Moran`s I were classified into 3 types respectively, and Pearson`s r and Moran`s I were combined with 9 types, and also quantile of L index value was used for each of those 9 types. Finally, these types were defined as 5 groups having not overlapped L index range. According to the application result of L index groups, bivariate water quality and nutrients showed no aspatial correlation regardless of spatial association in February and July, but they showed aspatial correlation having clustered spatial pattern in May and November. The result of this study providing the guideline for the interpretation of aspatial correlation and spatial association using L index is expected to be helpful for the marine environment pattern analysis using quantitative index for further study.

Detecting Crime Hot Spots Using GAM and Local Moran’s I

Jinseong Cheong 한국콘텐츠학회(IJOC) 2012 International Journal of Contents Vol.8 No.2

Scientific analysis of crime hot spots is essential in preventing and/or suppressing crime. However, results could be different depending on the analytic methods, which highlights the importance of choosing adequate tools. The purpose of this study was to introduce two advanced techniques for detecting crime hot spots, GAM and Local Moran’s I, hoping for more police agencies to adopt better techniques.GAM controls for the number of population in study regions, but local Moran’s I does not. That is, GAM detects high crime rate areas, whereas local Moran’s I identifies high crime volume areas. For GAM, physical disorder was used as a proxy measure for population at risk based on the logic of the broken windows theory. Different regions were identified as hot spots. Although GAM is generally regarded as a more advanced method in that it controls for population, it’s usage is limited to only point data. Local Moran’s I is adequate for zonal data, but suffers from the unavoidable MAUP(Modifiable Areal Unit Problem).

Detecting Crime Hot Spots Using GAM and Local Moran’s I

정진성 한국콘텐츠학회 2012 International Journal of Contents Vol.8 No.2

Scientific analysis of crime hot spots is essential in preventing and/or suppressing crime. However, results could be different depending on the analytic methods, which highlights the importance of choosing adequate tools. The purpose of this study was to introduce two advanced techniques for detecting crime hot spots, GAM and Local Moran’s I, hoping for more police agencies to adopt better techniques.GAM controls for the number of population in study regions, but local Moran’s I does not. That is, GAM detects high crime rate areas, whereas local Moran’s I identifies high crime volume areas. For GAM, physical disorder was used as a proxy measure for population at risk based on the logic of the broken windows theory. Different regions were identified as hot spots. Although GAM is generally regarded as a more advanced method in that it controls for population, it’s usage is limited to only point data. Local Moran’s I is adequate for zonal data, but suffers from the unavoidable MAUP(Modifiable Areal Unit Problem).

Detecting Crime Hot Spots Using GAM and Local Moran's I

Cheong, Jin-Seong The Korea Contents Association 2012 International Journal of Contents Vol.8 No.2

Scientific analysis of crime hot spots is essential in preventing and/or suppressing crime. However, results could be different depending on the analytic methods, which highlights the importance of choosing adequate tools. The purpose of this study was to introduce two advanced techniques for detecting crime hot spots, GAM and Local Moran's I, hoping for more police agencies to adopt better techniques.GAM controls for the number of population in study regions, but local Moran's I does not. That is, GAM detects high crime rate areas, whereas local Moran's I identifies high crime volume areas. For GAM, physical disorder was used as a proxy measure for population at risk based on the logic of the broken windows theory. Different regions were identified as hot spots. Although GAM is generally regarded as a more advanced method in that it controls for population, it's usage is limited to only point data. Local Moran's I is adequate for zonal data, but suffers from the unavoidable MAUP(Modifiable Areal Unit Problem).