닫기
과정 구분
과정 카테고리
태그
검색어

수강신청

공간통계분석 심화 과정이미지
Zoom 온라인라벨
2024하계

공간통계분석 심화

교육기간
2024.07.29 - 2024.08.02
교육시간
20시간
담당강사
김도형 교수 (Univ. of Texas at Dallas)

수강료 210,000

수강료

학생할인 (증빙 후 적용)

총 결제금액

 

■ 담 당 : 김도형 교수 (Public Policy, Geospatial Information Sciences, Social Data Analytics and Research, Univ. of Texas at Dallas)

■ 일 시 : 2024년 7월 29일 - 8월 2일 (월-금, 14:00~18:00) [5회 과정]

■ 수업방식 : ZOOM 실시간 온라인 강의

■ 수강신청 : [2차] 2024년 6월 21일(금) 오전 10시부터

 

 

1. 과정 개요

워크숍 목표

및 개요

본 과정은 기초적인 공간자료분석이나 GIS(Geographic Information System; 지리정보시스템) 활용 경험이 있는 학생이나 연구자를 대상으로 사회과학 분야에서 활용되고 있는 다양한 공간통계모형들의 이론적 기반을 다지고 이를 토대로 R 언어를 활용하여 보다 심화된 수준의 공간통계분석 방법론들을 실습하도록 하는데 목표를 두고 있습니다.

참가 대상

R을 이용한 다양한 공간통계분석에 관심이 있는 학부, 대학원생 및 일반연구자

선수 과목

기초통계학, 공간분석 기초

워크숍 운영방식

강사의 이론 강의와 조교의 실습 세션을 병행합니다.

교재

및 참고문헌

강사의 강의노트가 제공됩니다.

 

<참고문헌> Brunsdon C. and Comber L., An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping, Sage Publications, Ltd. 2015.

실습자료

강사가 제공하는 실습용 자료 (추후 공지)

사용될 프로그램

R, R Studio (순조로운 실습을 위해 수업시작 전 설치 필요)

담당강사 정보

<학력/경력>

- 연세대학교 행정학과 학사, 석사

- University of North Carolina at Chapel Hill 도시계획학 박사

- Duke University 박사후연구원 (2005-2008)

- North Carolina Central University 행정학과 교수 (2008-2013)

- University of Texas at Dallas 정책학/지리정보학 교수 (2013-현재)

 

<주요 논문/저서>

- Cho, Kim et al. 2023, "Heinrich’s law for traffic incidents? using the digital tachograph data to identify traffic accident hotspots," Traffic and Transportation, 35(6):829-837.

- Odusola, Jeong, Malolan, Kim et al., 2023, "Spatial and temporal analysis of road traffic crashes and ambulance responses in Lagos state, Nigeria," BMC Public Health, 23:2273.

- Maxwell, Brooks, Kim et al., 2023, "Improving surveillance of human tick-borne disease risks: a spatial analysis using multimodal databases,"JMIR Public Health and Surveillance, 9(1):e43790.

- Mehta, Kim et al. 2023, “Using parallel geocoding to analyze spatial characteristics of road traffic injury occurrences across Lagos, Nigeria,” BMJ Global Health.

- Kim, Cho, et al. 2022, “Spatial modeling for radon concentration in subway stations in Seoul, Korea,” Environmental Science-Processes & Impacts, 24:116-126.

- Cho, Kim, 2020, “Demand-based emergency dispatch system: role of spatiotemporal machine learning” In Geospatial Technologies for Urban Health, edited by Lu Y. and Delmelle E., Basel, Switzerland: Springer International Publishing, pp.113-129.

- Kim, Kim, Paul, Lee, 2020, “Spatial allocation of hospitals with negative pressure isolation rooms in Korea: Are we prepared for new outbreaks?”, International Journal of Health Policy and Management, 9(11):475-483.

- McKey, Kim, Seo, 2020, “Food deserts reconsidered: using crowdsourced geographic information to measure healthy food accessibility”, Frontiers in Public Health, 8(71):1-6.

- Kim, Cho, Tamil., Song, Seo, 2019, “Predicting asthma attacks: effects of indoor PM concentrations on peak expiratory flow rates of asthmatic children”, IEEE Access, 8:8791-8797.

- Jung, Kim et al., 2019, “Spatiotemporal association between temperature and assaults: a generalized linear mixed model,” Crime and Delinquency, 66(2):277-302.

유의사항

모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다.

 

2. 강의 계획

일시 강의 및 실습 내용

1강

7월 29일(월)

▪강의 및 강사/조교 소개

▪수강생들의 필요와 수준에 맞게 강의 내용 조정

▪공간분석 고급 활용 사례 소개

▪공간분석 기초 복습 및 정리

▪R 실습 : R에서의 공간자료 처리

2강

7월 30일(화)

▪포인트패턴분석 : 최근접이웃분석, K-평균 클러스터링, 커널밀도추정, 공간보간분석 등

▪R 실습 : R을 이용한 포인트패턴분석 실습

3강

7월 31일(수)

▪공간회귀분석(1) : 공간 자기회귀모형(Spatial Autoregressive Model)

▪SAR(동시자기회귀모형), CAR(조건부 자기회귀모형), SEM(공간오차모형), SDM(공간더빈모형) 등

▪R 실습 : R을 이용한 공간자기회귀모형 실습

4강

8월 1일(목)

▪공간회귀분석(2) : 공간 비자기회귀모형(Spatial Non-Autoregressive Model)

▪GLM(일반화 선형모형), GLMM(일반화선형 다수준모형), GWR(지리적가중회귀모형) 등

▪R 실습 : R을 이용한 비공간자기회귀모형 실습

5강

8월 2일(금)

▪베이지안 시공간분석모형 소개

▪베이지안 통계 및 MCMC 기초, 시공간적 효과 및 교호작용

▪R 실습 : R을 이용한 베이지안 시공간분석 실습

수강료 할인 안내

■ 수강료
- 일반 : 210,000원
- 학생 : 180,000원 [약 15% 할인]
- 서울대 대학원생 : 153,000원 [약 15% 추가할인]
※ 서울대 대학원생 추가할인은 서울대학교 "BK21 대학원 혁신사업"의 예산지원에 따른 것으로, 1인 1개 강좌만 적용가능합니다.

■ 할인 적용 방법 [학생 증빙 완료후 환급]
Step1. 일반 수강료를 납부하여 수강신청을 완료한다.
Step2. 학생 증빙서류(재학·재적·휴학·연구생 증명서)를 이메일로 제출한다. [kossda@snu.ac.kr]
Step3. 수강료 할인에 따른 차액을 환급받는다.

강의목차(총 5강)

1. 공간통계분석 심화 1강 [7/29, 월] -

2. 공간통계분석 심화 2강 [7/30, 화] -

3. 공간통계분석 심화 3강 [7/31, 수] -

4. 공간통계분석 심화 4강 [8/1, 목] -

5. 공간통계분석 심화 5강 [8/2, 금] -