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표제지
목차
주요 내용 및 정책제안 4
CHAPTER 1. 연구의 개요 8
1. 연구배경 및 필요성 9
2. 연구의 목적 10
3. 연구범위 및 방법 11
1) 연구의 범위 11
2) 연구의 방법 13
4. 선행연구와의 차별성 14
1) 선행연구 현황 14
2) 선행연구와 본 연구의 차별성 15
CHAPTER 2. 오픈소스 GIS SW의 분석기술 동향 17
1. 시각적으로 문제를 발견하기 위한 분석기술 18
1) 분석방법 개요 18
2) 시각화를 위한 오픈소스 GIS SW 종류 및 기술동향 19
2. 현상을 객관적으로 유형화하기 위한 분석기술 25
1) 분석방법 개요 25
2) 유형화를 위한 오픈소스 GIS SW 종류 및 기술동향 26
3. 일부 측정자료로 비측정지역을 추정하기 위한 분석기술 28
1) 분석방법 개요 28
2) 내삽을 위한 오픈소스 GIS SW 종류 및 기술동향 30
4. 시공간패턴이 있는 지역을 찾아내는 분석기술 41
1) 분석방법 개요 41
2) 시공간패턴 분석을 위한 오픈소스 GIS SW 종류 및 기술동향 43
5. 인과관계를 밝히기 위한 분석기술 48
1) 분석방법 개요 48
2) 회귀분석을 위한 오픈소스 GIS SW 종류 및 기술동향 49
6. 종합 및 시사점 54
1) 국토진단을 위한 오픈소스 GIS SW의 분석기술 요약 54
2) 시사점 57
CHAPTER 3. 오픈소스 GIS SW 시범활용 58
1. 오픈소스 GIS SW 시범활용의 개요 59
1) 실험할 분석기능과 오픈소스 GIS SW의 선정 59
2) 시범활용 사례 선정 60
2. 한반도 지진발생의 시공간패턴 분석 63
1) 요약 63
2) 시각화 65
3) 공간보간 72
4) 시공간패턴 분석 74
5) 유형화 76
6) 지진발생자료 분석결과의 시사점 78
3. 인구이동의 패턴과 인과관계 분석 81
1) 인구이동의 공간패턴 분석 81
2) 인구이동의 인과관계 분석 89
3) 인구이동 분석결과의 시사점 102
4. 오픈소스 GIS SW 시범활용의 시사점 104
CHAPTER 4. 결론 105
1. 연구의 결론 106
2. 정책적 제언 107
3. 연구의 성과 108
1) 학술적 기대효과 108
2) 정책적 기대효과 109
참고문헌 111
SUMMARY 114
판권기 116
표 1-1. 주요 선행연구 및 본 연구의 차별성 16
표 2-1. 시각화용 오픈소스 GIS SW 20
표 2-2. The Carto Engine의 구성요소 21
표 2-3. 군집분석 알고리즘의 대표적인 종류 25
표 2-4. 군집분석용 오픈소스 GIS SW 26
표 2-5. 공간보간용 오픈소스 GIS SW 30
표 2-6. SAGA GIS의 공간보간 메뉴 34
표 2-7. MapWindow GIS HydroDesktop의 공간보간 옵션 36
표 2-8. Whitebox GAT의 공간보간 기능 38
표 2-9. 공간보간용 R 라이브러리 패키지 40
표 2-10. 공간패턴분석법의 종류 42
표 2-11. 패턴분석용 오픈소스 GIS SW 43
표 2-12. 공간회귀용 오픈소스 GIS SW 49
표 2-13. 국토진단을 위한 오픈소스 GIS SW 분석기능 종합평가 56
표 3-1. 시범활용을 위한 오픈소스 GIS SW의 주요 분석기능 59
그림 1-1. 연구의 내용적 범위 12
그림 1-2. 연구의 추진체계 14
그림 2-1. CARTO 플랫폼 구조 20
그림 2-2. The CARTO Builder 화면 22
그림 2-3. GeoNode 구성 23
그림 2-4. GeoNode에서 레이어 추가와 스타일 지정 24
그림 2-5. Flowmap의 흐름 테이터 시각화 24
그림 2-6. PostGIS ST_ClusterDBSCAN 함수 사례 26
그림 2-7. R의 군집분석 결과 27
그림 2-8. 공간 보간법을 이용한 비측정지역 추정 개념 28
그림 2-9. QGIS Interpolation 메뉴 경로 32
그림 2-10. QGIS Interpolation 도구 상자 32
그림 2-11. GRASS Interpolation 메뉴 경로 33
그림 2-12. GRASS Interpolation 도구 상자(v.surf.idw) 33
그림 2-13. SAGA GIS Interpolation 메뉴 경로 34
그림 2-14. 역거리 가중치 보간법 도구 상자 35
그림 2-15. 정규 크리깅 보간법 도구 상자 35
그림 2-16. MapWindow GIS HydroDesktop Interpolation 도구 36
그림 2-17. 지리통계 보간법 도구 상자 37
그림 2-18. 결정론적 보간법 도구 상자 37
그림 2-19. Whitebox GAT Interpolation 도구 모음 38
그림 2-20. 역거리 가중치 보간법 도구 상자 39
그림 2-21. 역거리 가중치 보간법 코드 화면 39
그림 2-22. GeoDA의 Spatial Weight Matrix 생성 메뉴 44
그림 2-23. GeoDA의 공간적 자기상관 측정 메뉴와 결과 45
그림 2-24. SatScan의 입력자료 화면과 분석결과의 표출 46
그림 2-25. R의 spatstat 패키지를 활용한 공간포인트패턴 분석 47
그림 2-26. R의 spdep 라이브러리를 활용한 공간적 자기상관 계산 47
그림 2-27. GeoDa Regression 메뉴 경로 50
그림 2-28. GeoDa Regression 실행 화면 50
그림 2-29. GWR 실행 화면 51
그림 2-30. SAGA GIS GWR 메뉴 경로 52
그림 2-31. SAGA GIS GWR 실행 화면 52
그림 2-32. R의 spgwr 라이브러리를 활용한 지리가중회귀모델 실행 53
그림 2-33. R의 spdep 라이브러리를 활용한 공간회귀모델 실행 53
그림 3-1. Google Fusion Table 자료집계 및 그래프로 시각화 63
그림 3-2. Google Fusion Table 지진 발생위치 지도에 표시 64
그림 3-3. 도수분포도 작성을 위한 R 코드 65
그림 3-4. R을 활용한 연도별 지진 발생빈도 집계 도수분포도(5년 단위) 66
그림 3-5. GeoDa를 활용한 연도별 지진 발생빈도 도수분포도 66
그림 3-6. 산점도 작성을 위한 R 실행코드 67
그림 3-7. R을 이용한 시도 및 연도별 지진 발생강도 산점도 67
그림 3-8. GeoDa를 이용한 시도 및 연도별 지진 발생강도 산점도 68
그림 3-9. Google Fusion Table의 온도지도(heatmap) 분석결과 - Radius 20km 70
그림 3-10. Google Fusion Table의 온도지도(heatmap) 분석결과 - Radius 30km 70
그림 3-11. QGIS의 온도지도(heatmap) 분석과정 71
그림 3-12. QGIS의 온도지도(heatmap) 분석결과 71
그림 3-13. QGIS의 IDW 분석과정 플러그인 화면 72
그림 3-14. R의 IDW 실행코드(분석화면 확대) 72
그림 3-15. QGIS IDW를 이용한 지진발생강도 추정결과 73
그림 3-16. R의 IDW를 이용한 지진발생강도 추정결과 73
그림 3-17. QGIS의 최근린통계량 분석결과 75
그림 3-18. QGIS의 K-means 군집화 분석과정(플러그인 화면) 76
그림 3-19. R의 K-means 군집화 분석 실행코드 76
그림 3-20. QGIS의 K-means 군집화 분석결과 77
그림 3-21. R의 K-means 군집화 분석결과(확대화면) 77
그림 3-22. QGIS의 Moran's / 통계량 분석과정 81
그림 3-23. QGIS의 Z[I(d)] 그래프 - 2015 전입 인구 82
그림 3-24. QGIS Z[local I(d)] 분석결과 - 2015 전입 인구 82
그림 3-25. QGIS의 Z[I(d)] 그래프 - 2015 전출 인구 83
그림 3-26. QGIS Z[local I(d)] 분석결과 - 2015 전출 인구 83
그림 3-27. QGIS의 Getis-Ord's G 통계량 분석과정 85
그림 3-28. QGIS의 Z[G(d)] 그래프 - 2015 전입 인구 86
그림 3-29. QGIS Z[local G(d)] 분석결과 - 2015 전입 인구 86
그림 3-30. QGIS의 Z[G(d)] 그래프 - 2015 전출 인구 87
그림 3-31. QGIS Z[local G(d)] 분석결과 - 2015 전출 인구 87
그림 3-32. R-Studio 회귀분석 화면(2015년, 종속변수 : 전입 증가량) 89
그림 3-33. GeoDa 회귀분석 화면(2015년, 종속변수 : 전입 증가량) 90
그림 3-34. R-Studio 회귀분석 실행코드 91
그림 3-35. R-Studio 회귀분석 화면(2015년, 종속변수 : 전출 증가량) 92
그림 3-36. GeoDa 회귀분석 화면(2015년, 종속변수 : 전출 증가량) 92
그림 3-37. R-Studio 회귀분석 실행코드 95
그림 3-38. R-Studio GWR 분석 화면(2015년, 종속변수 : 전입 증가량) 96
그림 3-39. 고용자수 증가량 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전입인구) 98
그림 3-40. 고용자수 증가량 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전출인구) 98
그림 3-41. 인구밀도 증가량 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전입인구) 99
그림 3-42. 인구밀도 증가량 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전출인구) 99
그림 3-43. 체육시설 신규입지 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전입인구) 100
그림 3-44. 체육시설 신규입지 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전출인구) 100
그림 3-45. 문화시설 신규입지 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전입인구) 101
그림 3-46. 문화시설 신규입지 회귀계수의 시군구 단위 공간분포(2015년 전출인구) 101
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