2016년 2월 19일에 강원대학교에서 한국지형공간정보학회가 개최되었습니다.

학회에서 발표된 많은 훌륭한 논문들 중 우수한 논문을 선정하여 우수논문상이 수여되었는데요

우리연구실의 유기윤 교수님, 이영민,권필,노건일학생의 연구가 영광의 주인공이 되었습니다.

축하드립니다~

아래에는 논문의 목적과 방향에 대한 간단한 요약입니다.

어떠한 포인트 데이터를 특정 공간 단위 또는 격자를 기준으로 분석하기 위해서는 포인트 속성의 원데이터를 폴리곤 속성의 데이터에 결합해야 한다. 이때 공간데이터는 특정한 공간단위로 구성되며 그 공간단위들은 서로 특정한 위상학적 관계를 맺고 있다. 즉 공간단위 간의 위상학적 관계나 공간분석의 결과가 공간단위의 선택에 의존적이라는 것이다.  따라서 연구자는 분석에 사용할 공간 단위를 선택하거나 기존의 공간 단위를 조작하여 새로운 공간 단위를 만들어내야 하는데 이에 대한 명확한 기준은 정해진 것이 없다. 이때 분석 결과에 영향을 미칠 수 있는 ‘공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, 이하 MAUP)’가 발생한다.

본 연구에서는 위치 정보가 포함된microblog 데이터를 area 기반으로 분석할 때 이러한 MAUP의 영향을 고려해야 한다는 것을 알리는 것에 주 목적을 두고 있다. 이러한 목적을 위해 geotagged Twitter포인트 데이터를 대상으로 공간적 자기상관성 계수를 이용하여  MAUP의 스케일 효과(scale effect)를 알아보고자 하였다. 이를 위해 공간 오차 모델(spatial error model)을 이용하여 Twitter 데이터에 대해 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도에 따른 분포를 생성하고, 각각에 대하여 격자의 scale 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran’s I를 통해 알아보고자 하였다.