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, 공간통계분석 기초

워크숍 운영방식

강의와 조교실습을 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>

- "Geospatial analysis of community-level social and environmental barriers for adult burn injury survivors in North Texas," Burns, 2025.

- "The attitude-behavior dichotomy in the time of COVID-19: an exploration using generalized structural equation modeling", Singapore Economic Review, 69(4): 1571-1599, 2024.

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

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

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

- “Identifying hotspots of tuberculosis in Nigeria using Early Warning Outbreak Recognition System (EWORS): retrospective analysis of implications for active case finding intervention, JMIR Public Health and Surveillance, 9(1):e40311, 2023.

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

- "Improving Lagos State emergency medical services by analysing road traffic accident data, response time and efficient allocation of ambulances," Lancet Global Health, 10(S26), 2022.

- “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, 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, 2020.

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

유의사항

모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다.

1강

8월 4일(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 (공간가중행렬, 공간자기상관 등) 및 시각화

2강

8월 5일(화)

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

▪R 실습 : R을 이용한 포인트패턴분석 실습

3강

8월 6일(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 7일(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 8일(금)

▪베이지안 시공간분석모형 소개

▪베이지안 통계 및 MCMC 기초, 시공간적 효과 및 교호작용

▪R 실습 : R을 이용한 베이지안 시공간분석 실습 (INLA)