환경과 교통이슈로 자전거가 대안적 교통수단으로 주목받는 가운데, 많은 나라에서 자전거 이용을 촉진하기 위해 공유경제 플랫폼인 공공자전거 사업을 운영 중이다. 서울시 역시 공공자전거인 “따릉이”를 5년째 운영 중이며, 이제 따릉이는 서울의 단거리 교통수단 중 하나로 자리매김하였다. 이 연구는 따릉이가 몇 가지 문제점을 가지고 있으며 개선이 필요하다고 주장한다. 이 연구는 자전거 흐름의 시공간적 패턴을 파악하고 그 원인을 설명하고자 한다. 이를 위해 따릉이의 요일, 시간대별 이용 패턴을 분석하고, 서울시의 주요 자전거 네트워크 클러스터를 찾는다. 네트워크 클러스터를 찾기 위해서 Getis와 Ord의 Gi통계를 공간 네트워크로 확장 적용하였다. 이후 통계적 유의성을 검증하기 위해 부트스트랩 치환법(Bootstrap permutation)을 사용하였다. 연구결과 서울시 에서 시계열에 영향받지 않는 명확한 자전거 네트워크 클러스터를 확인하였다. 하지만 국지적 분석 결과는 시간대별 통행 방향에 명백한 차이를 보여준다. 이 연구는 따릉이의 효과적, 효율적 운영을 위해서 따릉이 이용 패턴의 시간, 공간적 차이를 측정하고 반영해야 한다고 제안한다.

본 연구는 일제강점기 경성의 공업 분포를 업종별로 나누어 분석한다. 경성은 일제강점기 조선의 중심 도시로, 당시 공업에서 중요한 비중을 차지했다. 일제강점기 공업의 이해를 위해 경성 공업 분석은 매우 중요하다. 경성 공업을 분석한 기존 연구는 공업 분포에 대한 정량적 검증이 이루어지지 않은 채 정성적･기술적인 분석이 대부분이었다. 본 연구는 근대 경성 공업의 정량적 분석을 클러스터 기법의 하나인 AMOEBA (A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm) 기법을 통해 진행한다. 클러스 터 분석 결과 금속과 기계 공업은 용산 일대와 청계천 이남, 방직 공업은 창신동, 청계천 이북에서 클러스터가 나타났으며, 제재업은 청계천 이남, 화학 공업은 용산 일대에서 클러스터가 탐색되었다. 금속과 기계 공업, 제재업 등은 일본인 공장이 우세하였으며, 방직 공업은 조선인 공장이 우세하여 민족별로 업종 집중의 차이가 있었다. 민족별 주거지 차이 외 도심 및 철도 접근성 등 다른 요소 역시 공업의 공간 분포에 영향을 주었다.

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.