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.

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 변동은 카이제곱 p값 지도를 통해 확인할 수 있으며, 유의성 검정을 실시한 로컬 마할라노비스 거리 지도를 통해 인구 유출입 차원에서의 공간적 클러스터와 아웃라이어를 확인할 수 있다.