공간적 자기상관을 활용한 지역안전지수의 공간패턴 분석 - 기초지방자치단체를 중심으로

이미숙; 여관현

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이미숙 (Anyang University) 여관현 (Anyang University)

저널정보: 한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제39권 제1호

발행연도: 2021.2

수록면: 29 - 40 (12page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran’s I)과 Local Moran’s I를 활용한 LISA (Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord’s G*<SUB>i</SUB> 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord’s G*<SUB>i</SUB> 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.

#Local Safety Level Index #Spatial Autocorrelation #Hot Spot #Spatial Pattern #지역안전지수 #공간 자기상관 #핫스팟 #공간패턴

참고문헌 (21)

참고문헌 신청

Anselin, L. (1995), Local indicators of spatial association — LISA, Geographical Analysis, Vol. 27, No. 2, pp. 93-115.

Bae, S.H. (2018), Spatial clustering analysis of fire in Gangwon-Do, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, vol. 21, No. 3, pp. 93-103. (in Korean with English abstract)

Hwang, S.Y. and Hwang C.S. (2003), The spatial pattern analysis of urban crimes using GIS: the case of residential burglary, Journal of Korea Planning Association, Vol. 38, No. 1, pp. 53-66. (in Korean with English abstract)

Jeon, J.H., Kwon, J.H., and Yang, H.J. (2007), Spatial crime analysis using GIS, Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science, Vol.15, No.1, pp. 3-7. (in Korean with English abstract)

Jung, J.Y. (2020), An analysis of local community youth policy infrastructure using geographic information system(GIS), Studies on Korean Youth, Vol. 31, No. 2, pp. 235-261. (in Korean with English abstract)

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이미숙

소속기관 안양대학교

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 44 이용수 8,226

여관현

소속기관 안양대학교

주요연구분야 사회과학 > 행정학 TOP 5% 공학 > 건축공학 > 토목공학 TOP 5%

논문수 52 이용수 23,560

이 논문과 함께 이용한 논문

스마트시티와 도시계획

김주형 Urban planners 2017 .12

스마트시티의 빅데이터와 도시공간분석

안영수 도시정보 2019 .12

스마트시티에서의 안전에 대한 고찰

이재인 대한인간공학회 학술대회논문집 2018 .11

지역안전지수 등급과 시군구 특징 분석 : 교통분야를 중심으로

신진동 , 원진영 , 김미선 외 3명 국토계획 2016 .10

스마트시티의 주민참여형 안전도시 계획을 위한 빅데이터 활용에 관한 고찰

장혜정 , 김도년 한국정보전자통신기술학회 논문지 2016 .10

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (21)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)