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.

When monitoring an instrumental process, one often collects a host of data such as characteristic signals sent by a sensor in short time intervals. Characteristic data of short time intervals tend to be autocorrelated. In the instrumental processes often the practice of adjusting the setting value simply based on the previous one, so-called ‘adjacent point operation’, becomes more critical, since in the short run the deviations are harder to detect and in the long run they have amplified consequences. Stochastic modelling using ARIMA or AR models are not readily usable here. Due to the difficulty of dealing with autocorrelated data conventional practice is resorting to choosing the time interval where autocorrelation is weak enough then to using I-MR control chart to judge the process stability. In the autocorrelated instrumental processes it appears that using the Shewhart chart and the time interval data where autocorrelation is relatively not existent turns out to be a rather convenient and very useful practice to determine the process stability. However in the autocorrelated instrumental processes we intend to show that one would presumably do better using the EWMA control chart rather than just using the Shewhart chart along with some arbitrarily intervalled data, since the former is more sensitive to shifts given appropriate weights.

Because sampling interval for data collection tends to be short compared with the overall processing time, in chemical process, instrumental process related tanks or furnace collected data have a significant autocorrelation. Insufficient control technique

Most of process data control have been designed under the assumption that there are independence between observed data. However, it has been difficult to apply the traditional method to real-time data because they are autocorrelated, and they are not norm

본 연구에서는 북극진동이 우리나라에 미치는 영향을 파악하고자 북극진동지수(AOI)와 북태평양에서 발생한 태풍의 개수 및 우리나라에 영향을 준 태풍의 개수, 또한 장마기간 중 총강수량 및 장마기간 중 강수일수와의 교차상관분석을 시도하였다. AOI 자료는 월단위 형태로 존재하나 교차 상관 분석에는 1월을 중심으로 한 평균 자료와 봄, 여름, 가을, 겨울의 계절자료를 이용하였다. 장마 특성 및 태풍 특성 자료는 모두 연 단위자료이 다. 본 연구에서는 AOI 및 태풍, 장마 자료의 가용성을 고려하여 1961년에서 2016년 사이의 자료를 이용하였다. 본 연구에서의 결과를 종합해 보 면, 북극진동은 우리나라의 장마 특성에 약한 수준이나 유의하게 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 그 정도는 전체기간에 대해 일정 하지 않으며 시기에 따라 크게 다른 것으로 나타난다. 예를 들어, 최근 10년간 북극진동이 장마에 미친 영향은 교차상관계수로 0.8 이상이다. 그러나 그 전 30년간은 통계학적으로 유의한 영향은 없었다. 이와는 반대로 북극진동이 우리나라에 영향을 준 태풍의 개수에 미치는 영향은 전체적으로는 유의하지 않은 것으로 나타난다. 공교롭게도 부분적으로 보면 이 역시 기간에 따라 유의한 영향과 유의하지 않은 영향이 반복적으로 교차하는 모습을 보인다. 즉, 기간에 따라 북극진동의 영향은 비정상적으로 크게 변동하는 모습을 보인다. 또한, 북극진동이 우리나라의 장마와 태풍에 미치는 영향이 과거 1960년대에서 2000년대까지 서로 교차되는 특성을 보여 왔다는 점에 주목할 필요가 있다. 그러나 공교롭게도 2010년대에 들어서면서 장마에의 영향과 태풍에의 영향이 둘 다 증가하는 형태로 바뀐 것으로 보인다.

This study was aimed to analyse spatial patterns of the monthly amounts of damage by heavy snowfall in Korea using damage data of disaster yearbook at all cities and guns(country level) in Korea during 1980-2014. Most damages by heavy snowfall happened in January, followed by March, December, February, and November. The spatial distribution of snowfall disaster areas by themselves represented a strong spatial positive autocorrelation. The local spatial autocorrelation is drawn by the LISA cluster map. The distribution of snow disaster area is not independent of a spatial context within geographic limits, forming a spatial cluster. We examined the synoptic scale situation in monthly extreme events of damage by heavy snowfall based on composite analysis. The result shows the snowfall disaster is characterized by low pressure in January. The snowfall disaster in February is characterized by easterly wind. The snowfall disaster in March is mainly due to low pressure. Westerly wind with west-high and east-low pressure system pattern is predominant in December.

본 연구는 청주시 화재발생자료(2011년 2013년)를 활용하여 화재발생 요인별 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 청주시에서 발생한 1,436건(2011년 2013년)의 화재발생자료를 활용하여 화재발생분포 현황도를 작성하고, 공간자기상관분석을 통해 청주시의 화재발생 분포 특성을 분석하였다. 연구결과 전역적 모란지수(Global Moran’s I)는 0.40으로 강한 군집적 패턴을 가진 것을 알 수 있었다. 화재발생의 요인별 모란산점도와 국지적 모란지수(Local Moran's Ⅰ)는 실화(요인 1) 0.361, 방화(요인 2) 0.100, 미상(요인 3) 0.188로 강한 자기상관성을 가진 것으로 나타났으며, 자연발화(요인 4)는 –0.010으로 지역적 연관성이 없는 것으로 나타났다. 연구결과는 청주시 화재발생 예방을 위한 정책 수립에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Mt. Yeonae is at Gijang-gun in Busan and is surrounded by farming lands on three sides. The search for the species composition and dynamics of local communities were studied at Mt. Yeonae of how spatial similarity decays with geographic distance. The index values of Zürich-Montpellier School’s phytosociology at the 12 plots was compared to a distribution of similarly using 20 m quadrates at 12 sites. The specific communities were five including Pinus densiflora – Quercus variabilis community. Six species were significant similarity between neighboring sites by using the spatial autocorrelation coefficient, Moran’s I. If Mt. Yeonae was destroyed by an artificial action, some spatial correlated species such as P. densiflora and Q. variabilis will be collapsed because of no maintaining the effective population sizes.

A lot of rural development projects have been planned and implemented for revitalizing rural areas in South Korea. However, it is not easy to properly evaluate and quantitatively analyze project outcomes. For this reason only selected regions have been evaluated for rural projects by government agencies. In this study, we analyzed the purpose and the contents of the Rural Village Development Project (RVDP) and Green Tourism Village Project (GTVP) to find indicators for evaluating results of rural projects using logistic regression analysis. Outputs of this study show that RVDPs increase regional population and GTVPs positively affect the sales of agricultural products. We also estimated the spatial distribution of project effects through spatial autocorrelation analysis and local-spatial autocorrelation analysis. Results show that the Moran's I values for the proportion of farmers with avocational jobs, product sales changes, and population growth in Jeol-La province are positive and the biggest one is population growth. Especially, key areas of agricultural product sales are widely distributed.

자기상관함수는 수문시계열의 선형상관 관계를 나타내는 척도롤 널리 이용되고 있다. 그러나 비선형 동역학에서 필수적인 지체시간 또는 무상관시간 d를 산정하는데는 적합하지 않을수도 있기 때문에 비선형 상관관계의 척도로 상호정보이론이 추천되어 왔다. 최근에 일부 학자들은 카오스 동역학 분석을 위하여 지체신간 d대신에 상태 공간상에 구축된 각 상태 벡타점 성분들의 총시간을 표시하는 지체시간창을 제안하였다. 그러나 지체신간창은 자기상관함수나 상호정보이론에 의해 추