[논문]장수 인구의 분포 패턴에 관한 탐색적 공간 데이터 분석과 수정 가능한 공간단위 문제(MAUP)의 Scale Effect에 관한 연구

최돈정; 서용철

doi:10.11108/kagis.2013.16.3.040

[국내논문] 장수 인구의 분포 패턴에 관한 탐색적 공간 데이터 분석과 수정 가능한 공간단위 문제(MAUP)의 Scale Effect에 관한 연구
A Study on the Exploratory Spatial Data Analysis of the Distribution of Longevity Population and the Scale Effect of the Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.16 no.3, 2013년, pp.40 - 53

최돈정 (부경대학교 공간정보시스템공학과) , 서용철 (부경대학교 공간정보시스템공학과)

초록
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장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Most of the existing domestic studies to identify the distribution of longevity population and influencing factors oriented confirmatory approach. Furthermore, most of the studies in this research topic simply have used their own definition of spatial unit of analysis or employed arbitrary spatial units of analysis according to data availability. These research approaches can not sufficiently reflect the spatial characteristic of longevity phenomenon and exposed to the Modifiable Aerial Unit Problem(MAUP). This research performed the Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) to identify the spatial autocorrelation of the distribution of longevity population and investigated whether the modifiable areal unit problem in the aspect of scale effect using spatial population data in Korea. We used Si_Gun_Gu and Eup_Myeon_Dong as two different spatial units of regional longevity indicators measured. Then, we applied Getis-Ord Gi* to investigate the existence of spatial hot spots and cold spots. The results from our analysis show that there exist statistically significant spatial autocorrelation and spatial hot spots and cold spots of regional longevity at both Si_Gun_Gu and Eup_Myeon_Dong levels. This result implies that the modifiable areal unit problem does exist in the studies of spatial patterns of longevity population distribution. The demand for longevity researches would be increased inevitably. In addition, there were apparent differences for the global spatial autocorrelation and local spatial cluster which calculated different spatial units such as Si_Gun_Gu and Eup_Myeon_Dong and this can be seen as scale effect of MAUP. The findings from our analysis show that any study in this topic can mislead results when the modifiable areal unit problem and spatial autocorrelation are not explicitly considered.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 비 공간 자료의 공간DB화를 통한 통계적 분석 시 자료의 공간적 특징에 관한 검토는 필수적으로 선행되어야 하는 단계이다. 따라서 본 연구에서는 MAUP의 원인이 사물의 공간적 분포 그 자체에 있다는 사실에 주목하여 장수인구의 공간 분포 패턴에 관한 탐색적 공간데이터 분석과정에서 발생하는 MAUP의 Scale Effect를 다루고자 한다(Lee, 1999).
산출된 장수 인덱스의 공간적 자기상관 유무를 측정하기에 앞서 적용된 자료의 공간 분포특징을 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 지역 불균형 지표로 활용되고 있는 변동계수(CV : Coefficient of Variation)를 활용하여 자료의 특성을 살펴보고자 하였다. 표준편차를 평균으로 나누어 상대적인 분산도를 측정하는 변동계수는 특정 변수에 대한 공간적 불균형을 파악하는 데에 활용될 수 있다(Williamson, 1965; Choi et al.
또한 국지적인 군집 성향을 파악하기 위한 Getis-Ord Gi*를 수행하여 장수인구의 분포가 지역적으로 어떠한 분포 패턴을 보이는지 파악하고자 한다. CV와 ESDA 그리고 Getis-Ord Gi* 기법을 이용한 공간분석 시 시군구와 읍면동이라는 상이한 공간단위를 설정하여 산출된 주요 통계 수치는 MAUP의 Scale Effect에 대한 평가를 수행하는데 활용되었다.
본 연구에서는 전국 장수인구의 분포 패턴에 대한 탐색적 공간 자료 분석을 수행하여 장수도의 공간적 자기상관의 발생 유무를 파악하였다. 또한 상이한 분석단위를 적용하여 분석 공간단위의 범위를 달리 함에 있어 발생할 수 있는 MAUP(Modifiable Areal Unit Problem) 중 공간 단위(Spatial Unit)를 통합(Aggregation)함으로써 발생하는 Scale effect를 확인 하고자 하였다. 이를 위해 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran' I를 이용하여 우리나라 장수인구의 분포에 공간적 자기상관이 존재함을 발견하였다.
본 연구에서는 전국 장수인구의 분포 패턴에 대한 탐색적 공간 자료 분석을 수행하여 장수도의 공간적 자기상관의 발생 유무를 파악하였다. 또한 상이한 분석단위를 적용하여 분석 공간단위의 범위를 달리 함에 있어 발생할 수 있는 MAUP(Modifiable Areal Unit Problem) 중 공간 단위(Spatial Unit)를 통합(Aggregation)함으로써 발생하는 Scale effect를 확인 하고자 하였다.
본 연구의 주요 목적은 지역의 장수 인덱스를 대변하는 주요 지표인 장수 인덱스 자료의 공간적 자기상관 발생 여부를 파악하고 상이한 공간단위를 적용한 분석시 발생하는 MAUP의Scale effect를 평가하는 것이다. 이를 위해 인구 통계자료를 이용하여 선행연구의 방식에 따 라 장수인덱스를 산출하고 변동계수를 활용하여 자료의 분포를 파악하였다.
본 연구에서는 사회적 이슈라 할 수 있는 고령화와 관련하여 전국 장수인구 데이터에 관한 ESDA분석을 각각 시군구, 읍면동 단위로 실시한다. 이와 병행하여 ESDA의 결과에 대한 주요 통계량 비교를 통해 MAUP의 구성 요소 중 하나인 Scale Effect의 발생 여부에 대해 고찰 해 보고자 한다.
구축된 장수인덱스 데이터를 바탕으로 변동 계수(CV : Coefficient of Variation)를 산출하여 장수인구 분포가 공간상에 균형적으로 이루어 졌는지 파악한다. 이와 병행하여 본 연구에서는 장수인구 분포의 공간적 패턴을 파악하기 위한 전역적 차원과 국지적 차원의 ESDA분석을 수행한다. 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran's I 인덱스를 산출하고 이에 대한 Scatter Plot을 이용하여 장수인구의 분포에 대한 공간적 자기상관의 존재 여부를 파악한다.

제안 방법

지역 장수 인덱스에 대한 전역적 자기상관 측정 이외에 국지적 공간적 자기상관 측도(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 가운데 하나인 Getis-Ord Gi*를 이용하여 시군구와 읍면동 단위로 측정된 장수인덱스의 공간적 군집을 파악한다. 공간적 군집의 파악 이후에는 시군구와 읍면동 분석 단위별로 분석 결과에 차이가 존재하는지 분석한다.
본 연구에서 수행한 분석 절차는 그림 2와 같다. 구축된 장수인덱스 데이터를 바탕으로 변동 계수(CV : Coefficient of Variation)를 산출하여 장수인구 분포가 공간상에 균형적으로 이루어 졌는지 파악한다. 이와 병행하여 본 연구에서는 장수인구 분포의 공간적 패턴을 파악하기 위한 전역적 차원과 국지적 차원의 ESDA분석을 수행한다.
이와 병행하여 ESDA의 전역적 공간적 자기상관 측정도구인 Moran's I를 통해 산출된 장수인구의 분포 척도인 장수 인덱스에 대한 공간적 특징을 파악하고자 하였으며 국지적 공간적 자기상관 측정 도구인 Getis-Ord Gi*를 통해 장수 인덱스가 높은 값들이 군집하는 Hot Spot과 낮은 값들이 군집하는 Cold Spot을 파악하였다. 또한 공간적 자기상관 측정도구를 이용한 분석 시 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위를 설정하였으며 결과의 비교를 통해 본 연구에서 파악하고자 하였던 MAUP의 발생여부를 평가하였다.
본 연구에서는 그림 1과 같이 전국을 대상으로 시군구와 읍면동의 상이한 분석 공간단위를 설정 하였다. 사용된 분석 자료는 2009년의 행정구역 경계 데이터와 인구통계 자료로 구분된다.
따라서 연구자는 공간분석의 수행 시 MAUP의 존재를 항상 고려해야 한다. 본 연구에서는 사회적 이슈라 할 수 있는 고령화와 관련하여 전국 장수인구 데이터에 관한 ESDA분석을 각각 시군구, 읍면동 단위로 실시한다. 이와 병행하여 ESDA의 결과에 대한 주요 통계량 비교를 통해 MAUP의 구성 요소 중 하나인 Scale Effect의 발생 여부에 대해 고찰 해 보고자 한다.
본 연구의 주요 목적은 지역의 장수 인덱스를 대변하는 주요 지표인 장수 인덱스 자료의 공간적 자기상관 발생 여부를 파악하고 상이한 공간단위를 적용한 분석시 발생하는 MAUP의Scale effect를 평가하는 것이다. 이를 위해 인구 통계자료를 이용하여 선행연구의 방식에 따 라 장수인덱스를 산출하고 변동계수를 활용하여 자료의 분포를 파악하였다. 이와 병행하여 ESDA의 전역적 공간적 자기상관 측정도구인 Moran's I를 통해 산출된 장수인구의 분포 척도인 장수 인덱스에 대한 공간적 특징을 파악하고자 하였으며 국지적 공간적 자기상관 측정 도구인 Getis-Ord Gi*를 통해 장수 인덱스가 높은 값들이 군집하는 Hot Spot과 낮은 값들이 군집하는 Cold Spot을 파악하였다.
이와 병행하여 ESDA의 전역적 공간적 자기상관 측정도구인 Moran's I를 통해 산출된 장수인구의 분포 척도인 장수 인덱스에 대한 공간적 특징을 파악하고자 하였으며 국지적 공간적 자기상관 측정 도구인 Getis-Ord Gi*를 통해 장수 인덱스가 높은 값들이 군집하는 Hot Spot과 낮은 값들이 군집하는 Cold Spot을 파악하였다.
전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran's I 인덱스를 산출하고 이에 대한 Scatter Plot을 이용하여 장수인구의 분포에 대한 공간적 자기상관의 존재 여부를 파악한다.
지역 장수 인덱스에 대한 전역적 자기상관 측정 이외에 국지적 공간적 자기상관 측도(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 가운데 하나인 Getis-Ord Gi*를 이용하여 시군구와 읍면동 단위로 측정된 장수인덱스의 공간적 군집을 파악한다. 공간적 군집의 파악 이후에는 시군구와 읍면동 분석 단위별로 분석 결과에 차이가 존재하는지 분석한다.

대상 데이터

, 2013). 모든 자료는 지오프로세싱 단계를 거쳐 공간 DB화 하였으며 행정구역 데이터는 통계청 SGIS 공간통계 서비스에서 제공받아 행정구역 통폐합 상황을 고려하여 재가공하였다.
본 연구에서는 그림 1과 같이 전국을 대상으로 시군구와 읍면동의 상이한 분석 공간단위를 설정 하였다. 사용된 분석 자료는 2009년의 행정구역 경계 데이터와 인구통계 자료로 구분된다. 우리나라의 인구통계데이터는 대부분 행정경제 기반으로 제공되고 장수 인덱스를 산출할 수 있는 최소한의 행정경계는 읍면동이다 (Sim et al.
인구 데이터의 경우 국가통계 포털의 주민등록 5세별 자료 중 65세 이상 성별 인구자료를 활용하였다. 분석에 사용된 주요지표인 지역별 성별장수 인덱스는 식 (1), (2), (3)과 같이 기존연구를 준용하여 단위지역의 65세 인구 중 80세 이상의 인구가 차지하는 비율로 정의하였다.

데이터처리

CV와 ESDA 그리고 Getis-Ord Gi* 기법을 이용한 공간분석 시 시군구와 읍면동이라는 상이한 공간단위를 설정하여 산출된 주요 통계 수치는 MAUP의 Scale Effect에 대한 평가를 수행하는데 활용되었다. 자료의 통계분석은 SPSS를 활용하였고 공간분석 과정은 ArcGIS Desktop 10.1과 GeoDa를 활용하였다.³⁾

이론/모형

또한 국지적인 군집 성향을 파악하기 위한 Getis-Ord Gi*를 수행하여 장수인구의 분포가 지역적으로 어떠한 분포 패턴을 보이는지 파악하고자 한다. CV와 ESDA 그리고 Getis-Ord Gi* 기법을 이용한 공간분석 시 시군구와 읍면동이라는 상이한 공간단위를 설정하여 산출된 주요 통계 수치는 MAUP의 Scale Effect에 대한 평가를 수행하는데 활용되었다. 자료의 통계분석은 SPSS를 활용하였고 공간분석 과정은 ArcGIS Desktop 10.
Getis-Ord Gi* 분석시 이용하는 공간가중치 행렬은 단위 구역들 사이의 공간적 이웃 관계를 정량화한 것으로 본 연구에서는 Moran's I인덱스 산출시와 동일하게 Queen방식의 인접성 행렬을 사용하였다.
그러나 표준적 방법은 아직 제시된 바 없으며 공간 가중치 행렬의 선택이 분석결과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서는 심도있는 논의가 부족한 실정이다(Chung, 2012). 본 연구에서는 일반적으로 적용되고 있는 Rook, Queen, k-nearest neighbors 방식의 가중치 행렬을 모두 작성하여, 그 중 가장 높은 자기상관 수치를 보인 Queen방식의 인접성 행렬을 사용하였다.
본 연구에서는 장수인구 분포의 군집 유무를 파악하기 위해 대표적인 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran's I를 이용하였다.
이를 위해 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran' I를 이용하여 우리나라 장수인구의 분포에 공간적 자기상관이 존재함을 발견하였다.

성능/효과

이를 위해 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran' I를 이용하여 우리나라 장수인구의 분포에 공간적 자기상관이 존재함을 발견하였다. 또한 공간적 자기상관의 국지적 측정 도구인 Getis- Ord Gi* 통계량 분석결과 상이한 공간 단위에서 장수인구의 군집 패턴이 상당부분 다름을 확인 할 수 있었다. 이는 지역의 장수인구에 대한 군집 패턴을 분석하고자 할 때 자료의 공간적 특징이나 MAUP 의 고려 없이 진행된 연구의 결과는 신뢰성을 보장하기 어렵다는 의미이다.
반면에 세로선으로 표현된 지역은Cold Spot지역으로서 장수 인덱스가 낮은 지역들이 군집한 지역을 나타낸다. 우선 시군구와 읍면동 두 가지의 공간 단위 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 군집이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 또한 군집의 방향성 측면에서 보면 두 가지의 공간 단위가 유사한 형태의 hotspot을 보이고 있지만 공간의 단위에 따라 통계적으로 유의한 결과 값의 분포양상에서 차이를 보이고 있다.
제시된 Moran's I Scatter Plot은 시군구와 읍면동의 모든 공간 단위에서 장수인구의 Index 수치가 1에 가깝게 산출됨으로써 강한 정적 자기상관이 있음을 보여주고 있다.
표 1은 SPSS를 이용해 산출한 전국 장수인덱스의 주요 통계량을 나타낸다. 주요 통계량을 보면 변동계수(coefficient of variation)가 읍면동의 자료 분포에서 더욱 높게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 변동계수가 낮을수록 자료의 분포가 무작위적인(random) 사실을 고려할 때 시군구 보다는 읍면동 수준 장수 인덱스 자료가 공간상에 임의적으로 분포할 수 있음을 의미한다.
Jianquan and Stewart(2013) 는 지역의 사회경제적 변수와 고학력자의 비율 간의 관계에 대해 상이한 공간 단위를 적용한 OLS와 GWR모델간의 부합도 비교연구를 수행하였다. 해당 연구에서는 현상의 공간적 특징을 고려한 GWR모델이 OLS모델에 비해 높은 모델 부합도를 보이며 공간 스케일을 작게 할수록 보다 높은 모델 부합도를 보임을 제시하였다. 국내의 경우 1999년 이상일의 연구 이후 주로 지리학 분야에서 MAUP에 대한 연구가 이루어져 왔다.

후속연구

장수에 대한 기존 연구들처럼 연구자의 임의성을 바탕으로 하여 추가적으로 진행된 장수 영향요인에 관한 연구는 더더욱 불확실한 정보를 생산해낼 가능성이 클 것으로 예상되며 이는 정책의 오류로 진행될 가능성 또한 내포하게 된다. 따라서 장수인구의 공간분포를 파악하고 지역적 장수요인을 파악하기위한 연구를 수행할 시 반드시 공간적 측면에 대한 인식이 필요하며 MAUP을 적절히 통제할 수 있는 방안을 마련하기 위한 노력이 필요하다.
Box Plot의 주요 통계량은 시군구와 읍면동의 수준에서 상이한 결과 값을 보이고 있는데 이러한 결과들이 연구지역 내에서 국지적으로 작용한 결과 그림 4와 같이 유의한 군집 형태가 특별히 다른 지역들이 존재 하는 것으로 판단된다. 또한 시군구 수준의 분석 시 파악하기 어려운 장수 인덱스의 군집이 읍면동수준의 분석에서 발견됨으로서 장수분야의 공간분석 시 분석의 공간단위에 대한 충분한 고찰이 필요하다는 본 연구의 일차적인 가정이 검증된 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MAUP의 Scale Effect와 Zoning Effect는 각각 무엇을 나타내는가?	일반적으로 MAUP은 Scale Effect와 Zoning Effect2)로 구분할 수 있다. Scale effect는 동일한 분석을 상이한 공간 해상도로 수행할 때 발생하는 속성 값의 변화와 이에 따른 분석결과의 변화를 나타낸다. 반면에 Zoning effect는 분석 시 사용되는 공간 단위의 수는 같으나 구획(zoning)방식을 달리 했을 시 발생하는 속성 값의 변화와 이에 따른 분석결과의 변화를 나타낸다. MAUP에 관한 논의는 1970년대 이후 GIS기술의 발달과 함께 본격적으로 다루어졌고 특히 1980년대 후반 미국 지리정보 분석센터(NCGIA : National Center for Geographic Information and Analysis)에서 하나의 연구과제로 선정된 것이 주목할 만하다(Jung et al.
	MAUP는 무엇으로 구분되는가?	일반적으로 MAUP은 Scale Effect와 Zoning Effect2)로 구분할 수 있다. Scale effect는 동일한 분석을 상이한 공간 해상도로 수행할 때 발생하는 속성 값의 변화와 이에 따른 분석결과의 변화를 나타낸다.
	MAUP는 무엇을 의미하는가?	, 1981). 이는 공간 분석 시 분석 단위의 상이한 정의에 따라 분석의 결과가 달라지는 현상을 의미한다.(Cho, 2010).

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http://www.kosis.kr/.
http://gis.nso.go.kr/.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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