최근 미세먼지 농도가 높은 날이 늘면서 국민들의 관심도 증가하고 있다. 미세먼지의 분포는 공간적으로 상이하며 그 발생도 지역별로 다르게 기인하는데도 불구하고 미세먼지 저감을 위한 정책은 차별성 없이 이루어지고 있기 때문에 미세먼지의 공간적 이질성을 반영한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 미세먼지 농도에 영향을 미치는 자연요소와 인문요소를 함께 고려하여 요인을 선정 후 OLS, GWR, GWRR기법을 이용하여 미세먼지 분포의 공간 패턴을 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, OLS 분석 결과 자연요인의 경우 강수량과 대기정체일이 적을수록 그리고 주변고도가 낮을수록 미세먼지의 높은 농도의 기여율이 높았으며, 축사나 공업시설과 같은 인문요인의 경우 대부분 미세먼지와 양의 관계가 있음이 파악되었다. 둘째, GWRR 분석 결과 각 하위 지역별로 미세먼지의 분포에 영향을 주는 변수나 그 정도는 다르게 나타났다. 셋째, GWRR의 효용성 평가 결과 GWRR이 다른 두 모델에 비해 향상된 결과를 보였으며, 이는 미세먼지 뿐만 아니라 다양한 대기오염물질의 분석에도 적용이 가능함을 확인하였다.

빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색