오늘날 현실 세계의 큰 논쟁거리 중의 하나인 행정구역 설정, 선거구 설정, 학군 설정, 통계구역 설정 등의 작업이 이루어지기 위해선 반드시 어떤 기준에 의해 지역을 나누어 권역을 만드는 작업이 필요하다. 이렇게 권역을 만들어 지역을 나누어 묶는 작업을 Zone Design(권역 설정)이라 할 수 있으며, 어떻게 권역을 설정하느냐에 따라 권역 내부의 속성 값은 변하게 된다.
MAUP(Modifiable Areal Unit Problem)은 공간적으로 통합된 ...
오늘날 현실 세계의 큰 논쟁거리 중의 하나인 행정구역 설정, 선거구 설정, 학군 설정, 통계구역 설정 등의 작업이 이루어지기 위해선 반드시 어떤 기준에 의해 지역을 나누어 권역을 만드는 작업이 필요하다. 이렇게 권역을 만들어 지역을 나누어 묶는 작업을 Zone Design(권역 설정)이라 할 수 있으며, 어떻게 권역을 설정하느냐에 따라 권역 내부의 속성 값은 변하게 된다.
MAUP(Modifiable Areal Unit Problem)은 공간적으로 통합된 데이터 분석의 결과는 데이터를 포함하고 있는 공간 단위의 정의에 따라 달라질 수 있는 현상을 의미한다. 한편 권역 설정 작업은 특정한 스케일의 공간 단위를 사용하여 만들어 지기 때문에 MAUP이 나타날 수밖에 없으며, 분석 결과는 선택된 공간 단위에 따라 다를 수 있다. 결국 권역 설정 작업은 MAUP에서 자유롭지 못하며 어떠한 스케일, 형상, 변수 등으로 권역을 나누는 가에 따라서 그 결과는 달라지게 되는 것이다.
본 연구에서는 이처럼 실생활과 밀접히 관련되어 있는 MAUP이 권역 설정 결과에 어떠한 영향을 미치는 가를 지리적 관점에서 살펴보고 그 영향을 감소시키는 방안을 탐구한 후, 이를 바탕으로 MAUP을 감소시킨 실제 사례를 제시해 보고자 하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
우선 공간상에 작용한 MAUP 현상을 구현하여 분석하기 위해 최근 많은 논의가 이루어지고 있는 서울시 동 행정 구역 설정과 전국 지방행정체제 개편을 대상으로 삼아 Zoning program을 활용하여 제한적이나마 권역 설정을 직접 실행하여 다양한 권역 설정의 결과를 산출하였다. 서울시를 대상으로 한 권역 설정에선 인구수를 변수로 삼아 500m, 700m, 1000m Grid 세 가지 레벨의 기본 공간 단위를 생성하여 이를 바탕으로 각각 400개, 300개, 200개, 100개, 10개의 권역을 생성하였으며, 서울시 집계구 레벨의 권역 설정에선 주택 유형과 교육정도별 인구수 등을 기준으로 5~70개의 권역을 만들었다. 또한 전국을 대상으로는 전국 3579개 읍·면·동 레벨의 행정구역을 바탕으로 하여 인구수와 주택 유형 등을 변수로 삼아 5~70개의 권역을 산출하였다. 기존 우리나라의 권역 설정 연구들(특히, 행정 구역 개편과 관련한 연구)은 단순히 권역 설정의 기준을 나열하거나 권역 설정(개편)의 당위성과 목적을 제시하는 연구가 대부분이었는데 비해 본 연구에서는 이를 실제로 여러 변수들을 바탕으로 다양한 레벨에서 직접 실행하여 결과를 제시하였다는 데에 의의가 있으며, 더불어 공간 단위를 설정할 때 연구자의 의도나 연구 목적에 따라 동일한 연구지역이 다양한 크기나 형태로 선택되어 만들어질 수 있음을 제시하였다.
이렇게 산출된 권역 설정의 결과들은 대표적인 공간 자기 상관 기법들과 변동계수, 상관계수 등을 이용하여 분석하였으며, 특히 변동계수의 비중 평균 등의 개념을 활용하여 변수별로 상대적인 MAUP의 영향력을 비교하려 하였다. 이를 통해 편차가 작고 분산된 변수가 MAUP에 영향을 적게 받는 변수임을 확인할 수 있었다. 더불어 우리나라에서도 권역 설정의 스케일과 공간 단위 통합 정도 등에 따라 MAUP의 두 가지 유형, 스케일의 효과(Scale effect)와 구획의 효과(Zoning effect)가 나타나 분석 결과가 달라짐을 확인하였고, 이들이 공간 분석 결과에 미치는 영향력을 살펴보았다.
MAUP은 권역 설정 시에 공간 단위 통합의 정도와 지리적 데이터의 공간 의존성 등으로 인해 나타날 수밖에 없는 현상이다. 따라서 본 연구에서는 이를 제거하는 방법을 찾기 보다는 연구자의 연구 목적과 의도에 맞는 범위 내에서 그 영향을 최소화하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 구체적으로는 MAUP 현상이 변수 특수적(variable-specific) 성격이 강함에 주목하여 상대적으로 MAUP의 영향을 적게 받는 변수를 선별하는 방법(변수 자체의 성격 규정)과 Program 측면에서 Zoning Program의 정교화 방법, 그리고 기본 공간 단위의 최소화 등의 방안을 제시하였다.
마지막으로 앞선 사례와 결과들을 종합, 분석한 후 Zoning Program의 정교화와 기본 공간 단위의 최소화 등을 통해서 실제 사례에 MAUP의 감소 방안을 적용시켜 보았다. 서울시 강남구, 송파구, 종로구를 대상으로 획득할 수 있는 가장 작은 레벨의 데이터인 집계구 경계와 집계구별 총인구수를 활용하여 기본 공간 단위로 만들고 이들을 Zoning Program에 입력, 실제 동 행정구역과 같은 수의 권역을 설정한 후 그 결과를 실제 동 행정구역과 비교하였다. 이를 통해 실제 권역 설정시에 가장 중요한 고려사항 중의 하나인 총인구수를 이용하여 권역설정을 실행하였을 때, 기본 공간 단위의 최소화와 Zoning Program의 정교화 등의 감소 방안을 통해서 MAUP 현상의 완화를 가져올 수 있음을 밝혔다.
오늘날 현실 세계의 큰 논쟁거리 중의 하나인 행정구역 설정, 선거구 설정, 학군 설정, 통계구역 설정 등의 작업이 이루어지기 위해선 반드시 어떤 기준에 의해 지역을 나누어 권역을 만드는 작업이 필요하다. 이렇게 권역을 만들어 지역을 나누어 묶는 작업을 Zone Design(권역 설정)이라 할 수 있으며, 어떻게 권역을 설정하느냐에 따라 권역 내부의 속성 값은 변하게 된다.
MAUP(Modifiable Areal Unit Problem)은 공간적으로 통합된 데이터 분석의 결과는 데이터를 포함하고 있는 공간 단위의 정의에 따라 달라질 수 있는 현상을 의미한다. 한편 권역 설정 작업은 특정한 스케일의 공간 단위를 사용하여 만들어 지기 때문에 MAUP이 나타날 수밖에 없으며, 분석 결과는 선택된 공간 단위에 따라 다를 수 있다. 결국 권역 설정 작업은 MAUP에서 자유롭지 못하며 어떠한 스케일, 형상, 변수 등으로 권역을 나누는 가에 따라서 그 결과는 달라지게 되는 것이다.
본 연구에서는 이처럼 실생활과 밀접히 관련되어 있는 MAUP이 권역 설정 결과에 어떠한 영향을 미치는 가를 지리적 관점에서 살펴보고 그 영향을 감소시키는 방안을 탐구한 후, 이를 바탕으로 MAUP을 감소시킨 실제 사례를 제시해 보고자 하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
우선 공간상에 작용한 MAUP 현상을 구현하여 분석하기 위해 최근 많은 논의가 이루어지고 있는 서울시 동 행정 구역 설정과 전국 지방행정체제 개편을 대상으로 삼아 Zoning program을 활용하여 제한적이나마 권역 설정을 직접 실행하여 다양한 권역 설정의 결과를 산출하였다. 서울시를 대상으로 한 권역 설정에선 인구수를 변수로 삼아 500m, 700m, 1000m Grid 세 가지 레벨의 기본 공간 단위를 생성하여 이를 바탕으로 각각 400개, 300개, 200개, 100개, 10개의 권역을 생성하였으며, 서울시 집계구 레벨의 권역 설정에선 주택 유형과 교육정도별 인구수 등을 기준으로 5~70개의 권역을 만들었다. 또한 전국을 대상으로는 전국 3579개 읍·면·동 레벨의 행정구역을 바탕으로 하여 인구수와 주택 유형 등을 변수로 삼아 5~70개의 권역을 산출하였다. 기존 우리나라의 권역 설정 연구들(특히, 행정 구역 개편과 관련한 연구)은 단순히 권역 설정의 기준을 나열하거나 권역 설정(개편)의 당위성과 목적을 제시하는 연구가 대부분이었는데 비해 본 연구에서는 이를 실제로 여러 변수들을 바탕으로 다양한 레벨에서 직접 실행하여 결과를 제시하였다는 데에 의의가 있으며, 더불어 공간 단위를 설정할 때 연구자의 의도나 연구 목적에 따라 동일한 연구지역이 다양한 크기나 형태로 선택되어 만들어질 수 있음을 제시하였다.
이렇게 산출된 권역 설정의 결과들은 대표적인 공간 자기 상관 기법들과 변동계수, 상관계수 등을 이용하여 분석하였으며, 특히 변동계수의 비중 평균 등의 개념을 활용하여 변수별로 상대적인 MAUP의 영향력을 비교하려 하였다. 이를 통해 편차가 작고 분산된 변수가 MAUP에 영향을 적게 받는 변수임을 확인할 수 있었다. 더불어 우리나라에서도 권역 설정의 스케일과 공간 단위 통합 정도 등에 따라 MAUP의 두 가지 유형, 스케일의 효과(Scale effect)와 구획의 효과(Zoning effect)가 나타나 분석 결과가 달라짐을 확인하였고, 이들이 공간 분석 결과에 미치는 영향력을 살펴보았다.
MAUP은 권역 설정 시에 공간 단위 통합의 정도와 지리적 데이터의 공간 의존성 등으로 인해 나타날 수밖에 없는 현상이다. 따라서 본 연구에서는 이를 제거하는 방법을 찾기 보다는 연구자의 연구 목적과 의도에 맞는 범위 내에서 그 영향을 최소화하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 구체적으로는 MAUP 현상이 변수 특수적(variable-specific) 성격이 강함에 주목하여 상대적으로 MAUP의 영향을 적게 받는 변수를 선별하는 방법(변수 자체의 성격 규정)과 Program 측면에서 Zoning Program의 정교화 방법, 그리고 기본 공간 단위의 최소화 등의 방안을 제시하였다.
마지막으로 앞선 사례와 결과들을 종합, 분석한 후 Zoning Program의 정교화와 기본 공간 단위의 최소화 등을 통해서 실제 사례에 MAUP의 감소 방안을 적용시켜 보았다. 서울시 강남구, 송파구, 종로구를 대상으로 획득할 수 있는 가장 작은 레벨의 데이터인 집계구 경계와 집계구별 총인구수를 활용하여 기본 공간 단위로 만들고 이들을 Zoning Program에 입력, 실제 동 행정구역과 같은 수의 권역을 설정한 후 그 결과를 실제 동 행정구역과 비교하였다. 이를 통해 실제 권역 설정시에 가장 중요한 고려사항 중의 하나인 총인구수를 이용하여 권역설정을 실행하였을 때, 기본 공간 단위의 최소화와 Zoning Program의 정교화 등의 감소 방안을 통해서 MAUP 현상의 완화를 가져올 수 있음을 밝혔다.
It is essential to divide areas and design zones according to a set of criteria in order to establish zones for administration, election, education, and statistics purposes, which make one of the world's biggest issues. Establishing such zones is referred to as zone design, and attribute values vary...
It is essential to divide areas and design zones according to a set of criteria in order to establish zones for administration, election, education, and statistics purposes, which make one of the world's biggest issues. Establishing such zones is referred to as zone design, and attribute values vary in zones according to how zones are designed.
MAUP(Modifiable Areal Unit Problem) refers to phenomena in which data analysis results of spatial aggregation can differ according to the definition of areal units including the data. Since zone design is done with area units of certain scale, it is bound to have MAUP and analysis results can be different according to the selected areal units. In the end, zone design is not free from MAUP, and its consequents will differ according to the scale, shape, and variable involved in the process.
This study set out to investigate the impacts of MAUP closely related to everyday life on the consequences of zone design from a geographic perspective, explore the ways to reduce the impacts, and suggest cases of reduced MAUP. The research findings can be summarized as follows:
In order to implement and analyze MAUP in space, the investigator applied a zoning program to the dong administrative districts of Seoul and the local administrative system reform of the nation, which have recently been the subjects of active discussions. Then zone design was carried out in part to generate diverse consequences. For the zone design of Seoul, basic areal units were created with population as a variable and according to three levels of 500m, 700m, and 1000m grid. Thus 400, 300, 200, 100, and 10 zones were created. And 5~70 zones were created according to housing types and population of education levels for the aggregate level zones of Seoul. Then 5~70 zones were created with such variables as population and housing types based on the 3579 administrative zones of the eup, myeon, and dong level across the nation. The previous studies on zone design(especially those related to the reform of administrative districts) mostly enumerated the criteria of zone design or reported the natural need for and goals of zone design(reform). The study implemented zone design with many different variables and in diverse levels and accordingly could provide consequences, in which its significance can be found. It also found that the same research areas could be subject to diverse sizes and shapes according to the intention of the researcher or research objectives when setting an areal unit.
The consequences of the zone design were analyzed with spatial autocorrelation, coefficient of variance, and coefficient of correlation. In particular, the influences of relative MAUP were compared according to variables by employing such concepts as weight means. The results show that the dispersed variables with small declinations were under small influences of MAUP. Korea, too, witnessed scale and zoning effects, which are two types of MAUP according to the scale of zone design and spatial unit aggregation, and that they led to different analysis results. Thus their impacts on the spatial analysis results were also examined.
MAUP is bound to happen according to the degree of spatial unit aggregation and spatial dependence of geographic data. The investigator tried to suggest the ways to minimize their influences within the scope of the research goals and intentions rather than the ways to eliminate them completely. Focusing on the strong variable-specific nature of MAUP, the investigator suggested how to select variables that will be less affected by MAUP(defining the nature of variables themselves), how to sophisticate zoning programs from the perspective of programs, and how to minimize the basic areal units.
After sorting out and analyzing the cases and results, the reduction plans of MAUP were applied to actual cases through the sophistication of zoning programs and minimization of basic areal units. By utilizing the boundaries of aggregate gus, which are the data of the smallest level that can be acquired from Gangnam-, Songpa-, and Jongro-gu, Seoul, and their total populations, basic areal units were created and entered in a zoning program. Then zones were set in the same number as the administrative districts of the dongs, and the results were compared with the actual administrative districts. The results indicate that MAUP can be alleviated through the minimization of basic areal units and the sophistication of zoning programs when designing zones with total population, one of the most important elements to consider during zone design.
It is essential to divide areas and design zones according to a set of criteria in order to establish zones for administration, election, education, and statistics purposes, which make one of the world's biggest issues. Establishing such zones is referred to as zone design, and attribute values vary in zones according to how zones are designed.
MAUP(Modifiable Areal Unit Problem) refers to phenomena in which data analysis results of spatial aggregation can differ according to the definition of areal units including the data. Since zone design is done with area units of certain scale, it is bound to have MAUP and analysis results can be different according to the selected areal units. In the end, zone design is not free from MAUP, and its consequents will differ according to the scale, shape, and variable involved in the process.
This study set out to investigate the impacts of MAUP closely related to everyday life on the consequences of zone design from a geographic perspective, explore the ways to reduce the impacts, and suggest cases of reduced MAUP. The research findings can be summarized as follows:
In order to implement and analyze MAUP in space, the investigator applied a zoning program to the dong administrative districts of Seoul and the local administrative system reform of the nation, which have recently been the subjects of active discussions. Then zone design was carried out in part to generate diverse consequences. For the zone design of Seoul, basic areal units were created with population as a variable and according to three levels of 500m, 700m, and 1000m grid. Thus 400, 300, 200, 100, and 10 zones were created. And 5~70 zones were created according to housing types and population of education levels for the aggregate level zones of Seoul. Then 5~70 zones were created with such variables as population and housing types based on the 3579 administrative zones of the eup, myeon, and dong level across the nation. The previous studies on zone design(especially those related to the reform of administrative districts) mostly enumerated the criteria of zone design or reported the natural need for and goals of zone design(reform). The study implemented zone design with many different variables and in diverse levels and accordingly could provide consequences, in which its significance can be found. It also found that the same research areas could be subject to diverse sizes and shapes according to the intention of the researcher or research objectives when setting an areal unit.
The consequences of the zone design were analyzed with spatial autocorrelation, coefficient of variance, and coefficient of correlation. In particular, the influences of relative MAUP were compared according to variables by employing such concepts as weight means. The results show that the dispersed variables with small declinations were under small influences of MAUP. Korea, too, witnessed scale and zoning effects, which are two types of MAUP according to the scale of zone design and spatial unit aggregation, and that they led to different analysis results. Thus their impacts on the spatial analysis results were also examined.
MAUP is bound to happen according to the degree of spatial unit aggregation and spatial dependence of geographic data. The investigator tried to suggest the ways to minimize their influences within the scope of the research goals and intentions rather than the ways to eliminate them completely. Focusing on the strong variable-specific nature of MAUP, the investigator suggested how to select variables that will be less affected by MAUP(defining the nature of variables themselves), how to sophisticate zoning programs from the perspective of programs, and how to minimize the basic areal units.
After sorting out and analyzing the cases and results, the reduction plans of MAUP were applied to actual cases through the sophistication of zoning programs and minimization of basic areal units. By utilizing the boundaries of aggregate gus, which are the data of the smallest level that can be acquired from Gangnam-, Songpa-, and Jongro-gu, Seoul, and their total populations, basic areal units were created and entered in a zoning program. Then zones were set in the same number as the administrative districts of the dongs, and the results were compared with the actual administrative districts. The results indicate that MAUP can be alleviated through the minimization of basic areal units and the sophistication of zoning programs when designing zones with total population, one of the most important elements to consider during zone design.
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