워크숍 목표

및 개요

본 과정의 주요 목표는 공간분석에 관심이 있는 사회과학 전 분야의 연구자와 학생들에게 실질적인 분석 역량을 제공하는 것입니다. 공간적 의미를 지닌 다양한 데이터를 바탕으로 학술적 논문 작성과 현업 실무에 즉시 활용 가능한 공간통계분석 기법을 전수하며, QGIS 및 R을 활용한 실습을 병행합니다. 아울러 최신 AI 분석 도구의 활용법을 연계함으로써, 기존의 연구 및 데이터 분석 과정을 더욱 효율적으로 혁신할 수 있는 방법론을 제시하고 실제 현장 데이터를 활용하여 실습하고자 합니다.

참가 대상

공간통계분석 실습 및 활용에 관심이 있는 학부, 대학원생 및 일반연구자

선수 과목

기초통계학

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

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

Claude Code (선택사항)

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 3일(월)

• 강의 및 강사/조교 소개
• 수강생들의 필요와 수준에 맞게 강의 내용 조정
• GIS 및 공간분석 다양한 활용 사례 소개
• 공간자료의 이해 및 구축
• 공간통계분석의 기본 개념 및 이론 이해
• QGIS 실습: 공간데이터 구축 및 다양한 시각화 실습

2강

8월 5일(수)

• 공간자료 처리 및 시각화
• 거리기반공간분석: 버퍼분석, 밀도분석, 중첩분석, 최근접이웃분석 등
• QGIS 및 R 실습: 거리기반공간분석 및 지오코딩 실습

3강

8월 7일(금)

• 포인트패턴분석: 최근접이웃분석, K-평균 클러스터링, 커널밀도추정,
  공간보간분석 등
• 공간상관성분석: Moran's I, LISA 등
• QGIS 및 R 실습

4강

8월 10일(월)

• 공간회귀분석(1): 공간 자기회귀모형(Spatial Autoregressive Model)
• SAR(동시자기회귀모형), CAR(조건부 자기회귀모형), SEM(공간오차모형), SDM(공간더빈모형) 등
• R 실습: R을 이용한 공간자기회귀모형 실습
• AI 실습: AI 바이브 코딩을 이용한 공간자기회귀모형 실습

5강

8월 12일(수)

• 공간회귀분석(2): 공간 비자기회귀모형(Spatial Non-Autoregressive Model)
• GLM(일반화 선형모형), GLMM(일반화선형 다수준모형), GWR(지리적 가중회귀모형) 등
• R 실습: R을 이용한 비공간자기회귀모형 실습
• AI 실습: AI 바이브 코딩을 이용한 공간비자기회귀모형 실습

6강

8월 14일(금)

• 베이지안 시공간분석모형 소개
• 베이지안 통계 및 MCMC 기초, 시공간적 효과 및 교호작용
• R 실습: R을 이용한 베이지안 시공간분석 실습 (INLA)
• AI 실습: AI 바이브 코딩을 이용한 베이지안 시공간분석 실습