본 연구는 서울시를 대상으로 여름철 지표온도(LST)에 영향을 미치는 공간적 요인을 분석하고, 지역별 영향력의 이질성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 Landsat 8 위성영상을 활용하여 2024년 여름철 평균 지표온도를 산출하고, 자연환경, 도시구조, 인구활동, 토지이용 변수들을 250m 격자 단위로 구축하였다. 전역적 회귀분석(OLS)과 지리가중회귀분석(GWR)을 수행한 결과, GWR 모형이 더 높은 설명력(R2 = 0.878)과 낮은 AIC 값을 보여 공간적 적합도가 우수함을 확인하였다. 또한 Local R2 분포를 통해 모형의 설명력이 지역별로 상이함을 확인하였고, 변수별 회귀계수의 공간 분포를 통해 열환경 형성 요인의 비선형성과 공간 비정상성을 실증적으로 확인하였다. 본 연구는 서울시의 열환경 대응을 위한 지역 맞춤형 공간정책 수립에 기초자료를 제공하며, 도시열섬의 불균형 해소 및 열취약지역 관리 전략의 수립에 기여하고자 하였다.

본 연구의 목적은 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression, GWR)을 이용하여 2012년 대선 투표율 및지지율에 나타난 인구사회학적 변수들의 공간적 변이와 분포 특성을 살펴보는 것이다. 일반적으로 투표율 및 지지율과 관련성이 높다고 알려진 인구사회학 변수들인 연령, 교육수준 등을 독립변수로 통계청 온라인 데이터베이스를 활용하였고, 선거관리위원회의 2012년 18대 대선의 시군구별 투표율을 종속변수로 하여 보수적 성향의 그룹과 진보적 성향의 그룹간의 분포특성을 분석하였다. 모형 추정결과 2012년 선거는 투표율에 있어서 세대 및 교육수준에 따라 전반적으로 유의미한 차이가 나타나고 있지만, 지역과 지지하는 후보에 따라 공간적인 차이가 나타남을 확인하였다. 기존의 연구들이 일반회귀분석(OLS)을 이용하여 표본으로부터모집단 전체의 특성을 추정한 것과는 달리 이 연구에서는 GWR을 이용하여 통계청 및 선거관리위원회 통계자료로부터 시군구단위의 국지적 수준의 회귀계수를 추정함으로써 투표율에 영향을 주는 인구사회학적 변수들의 공간적 분포특성을 세부적으로 탐색할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.