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? 요컨대 본 기술서에서 표준기술활용을 제안하는 공간가중회귀모형
(GWR)은 지리적 공간상에서 관측한 공간자료를 대상으로 위험요인
의 영향력을 추정한다는 전제하에서 보면 일반회귀모형(OLS)과 비교
하여 두 가지 장점이 명확하다.
? 하나는 공간자료가 가지는 공간적 자기상관성이라는 통계적 독립성
가정을 위반하는 특성을 일반회귀모형(OLS)은 반영하기 어렵지만, 공
간가중회귀모형(GWR)은 이를 공간가중치라는 공간적 자기상관성을
정량화하는 수단을 적용하여 반영·보완함으로써 위험요인 추정결과의
통계적 신뢰성을 개선할 수 있다.
? 다른 하나는 그림1에서 제시한 바와 같이 일반회귀모형(OLS)은 위험
요인 한 개에 대하여 단일한 회귀계수를 추정하기 때문에 관측이 이
루어지는 공간 단위 가령 시군구 간 차이를 파악하는 것이 불가능하
지만, 공간가중회귀모형(GWR)을 적용할 경우 시군구 단위로 회귀계
수를 국지적으로 추정할 수 있어서 위험요인의 영향력 수준에 있어서
지역 간 차이를 지도상에 시각화함으로써 편차의 공간적 분포를 명확
하게 확인할 수 있다.
? 이는 지역마다 위험요인의 영향력 수준이 다를 수 있다는 전제하에
지역마다 방역 과정에서 어떤 요인에 초점을 둘 것인가와 관련하여
지역 맞춤형 방역방안을 적용할 수 있게 하는 의사결정 지원정보로써
활용성이 있는 것이다.
? 본 기술서에서는 표준기술활용을 위한 기술적 세부내용을 설명하기
위하여 아래 그림2를 예시하였다. 이 그림은 공간가중회귀모형(GWR)
의 방법론 구성원리를 개념적 예시로 나타낸 것이다. 설명의 편의상
일정한 크기의 정방형 격자를 독립변수 및 종속변수 관측 자료 집계
를 위한 공간 단위로 적용하였다.
? 그림2의 예시에서는 가축전염병이 발생한 지점을 정방형 격자별로 집
계하여 종속변수인 발생빈도를 산출한다.
마찬가지로 축산차량의 축
산시설 방문빈도를 독립변수로 산정하는 방식으로 구성하였다.
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