실습 10. 공간통계를 활용한 공간패턴 분석

[1] 점 데이터의 분포패턴 분석

환경설정: ArcMap 구동하여 Chapter10\chapter10.mxd 열기 -> Geoprocessing ~ Geoprocessing Options에서 Background Processing의 Enable을 체크해제 -> Geoprocessing ~ Environments에서 Workspace 클릭하고 Current Workspace를 Chapter10\result로 만들어 변경하고 OK

서울시 중심점 위치 찾기: TOC의 공간분포 프레임을 활성화 -> ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Measuring Geographic Distributions ~ Central Feature 더블클릭 -> Input Feature Class에 seoul_pop 선택, Output Feature Class에 result 폴더에 center_feature.shp 입력 후 OK -> 실행결과 선택된 형상의 속성을 Identify로 알아보아, 서울의 522개 행정동의 지리적 중심은 ‘장충동’임을 확인

서울시 동별 인구의 시계열적인 중심점 변화 분석: ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Measuring Geographic Distributions ~ Mean Center 더블클릭 -> Input Feature Class는 seoul_pop 선택, Output Feature Class는 result 폴더에 mean_center1990.shp 입력, Weight Field는 인구90 (1990년 인구자료) 선택 후 OK -> 마찬가지로 2000년 인구의 중심점을 찾기위해 Mean Center 도구를 다시한번 실행하되, Output Feature Class는 mean_center2000.shp로 입력하고 Weight Field는 인구2000으로 변경 -> 산출된 인구 중심점의 심볼을 변경하고 1990년과 2000년의 차이를 확인

방향성 분석(인구분포의 표준편차 타원체): ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Measuring Geographic Distributions ~ Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) 더블클릭 -> Input Feature Class는 seoul_pop 선택, Output Ellipse Feature Class는 result 폴더에 st_ellipse1990.shp 입력, Ellipse Size는 1_STANDARD_DEVIATION 선택, Weight Field는 인구90 선택 후 OK -> 마찬가지로 2000년 인구 분포의 표준편차 타원체를 구하기 위하여 Directional Distribution 도구를 다시한번 실행하되, Output Ellipse Feature Class는 result 폴더에 st_ellipse2000.shp 입력, Weight Field는 인구2000 선택 후 OK -> 타원의 색을 바꾸어 변화를 비교하면, 2000년의 인구분포는 1990년에 비하여 더 넓게 퍼져있는 것을 확인할 수 있음 -> Chapter10_성명_1.mxd로 저장

[2] 점 데이터의 공간패턴 분석

환경설정: TOC 창에서 공간패턴 프레임을 우클릭 ~ Activate 클릭하고 레이어들을 활성화 시키면, 서울시 강남구의 폭력범죄 점데이터 지도가 보임을 확인. 폭력범죄의 공간패턴을 분석해보자.

강남구의 면적 계산: ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Utilities ~ Calculate Areas 더블클릭하고 Input Feature Class는 dong_outline 선택, Output Feature Class는 result 폴더에 GangNam.shp 입력 후 OK -> 생성된 GangNam.shp의 속성테이블을 열고 F_AREA 컬럼을 우클릭 ~ Statistics 선택하면 Sum: 38436505.672431임을 확인하고 그 값을 Ctrl-C로 복사해 놓음

평균 최근린 지수 (Average Nearest Neighbor ratio) 분석: ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Analyzing Patterns ~ Average Nearest Neighbor 더블클릭 -> Input Feature Class는 crime 선택, Distance Method는 EUCLIDEAN_DISTANCE 선택, Generate Report 체크, Area는 38436505.672431 값을 Ctrl-V로 입력 후 OK -> Geoprocessing ~ Results 클릭하여 Current Session ~ Average Nearest Neighbor ~ Report File: NearestNeighbor_Result.htm을 더블클릭 -> 인터넷 창이 열리면서 최근린 분석 결과가 표시됨 -> 범죄가 일어난 한 지점에서 가장 가까운 이웃 지점까지의 평균 거리(Observed Mean Distance)가 약 35미터인데, 범죄 지점이 골고루 랜덤하게 퍼져있을 경우에 기대되는 평균거리(Expected Mean Distance)는 약 55미터이다. 이들의 비가 최근린지수(Neareat Neighbor Ratio)로서 약 0.64 값을 가진다. 보통 최근린지수가 1보다 작으면 패턴이 군집화(clustered) 되어 뭉쳐있고 1보다 크면 랜덤하게 퍼져있음을 나타낸다. 따라서 강남구 범죄지점은 상당히 군집화된 패턴임을 말해준다. -> Chapter10_성명_2.html로 저장하고 Chapter10_성명_2.mxd로 저장

[3] 공간적 자기상관성(Spatial Autocorrelation) 분석

GangNam 레이어에 투영법 추가: ArcToolbox ~ Data Management Tools ~ Projections and Transformations ~ Define Projection 더블클릭 -> Input 에 GangNam 선택, Add Coordinate System(지구본 모양) 클릭 ~ Import에서 Chapter10\map\crime.shp 선택하고 Add ~ 확인 ~ OK ~ Close

자료 조인하여 인구 천명 당 범죄율 계산: GangNam 레이어 우클릭 ~ Join and Relates ~ Join 클릭 -> What do you want ot join to this layer?에서 Join data from another layer based on spatial location 선택, Choose the layer to join to this layer...는 crime 선택, How do you want the attributes to be summarized?에서 Sum 체크, Output shapefile로는 result 폴더에 crime_rate.shp 입력 후 OK -> 막 생성된 crime_rate 레이어 우클릭 ~ Join and Relates ~ Join 클릭 -> What do you want to join to this layer?에서 Join attributes from a table 선택, Choose the field in this layer...는 ADMIN_CODE 선택, Choose the table to join...은 seoul_dong 선택, Choose the field in the table to base the join on은 EMDG_CODE 선택하고 OK -> crime_rate 레이어 우클릭 ~ Open Attributes Table ~ Add Field 눌러 Name은 Crime_Rate 입력, Type은 Float 선택 후 OK -> 생성된 crime_rate.Crime_Rate 컬럼을 우클릭 ~ Field Calculator에서 [crime_rate.Sum_Value]*1000/ [seoul_dong.총인구05] 입력 후 OK (인구 천명당 폭력범죄 발생률 계산됨을 확인)

자기상관성 분석: ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Analyzing Patterns ~ Spatial Autocorrelation (Morans I) 더블클릭 -> Input Feature Class는 crime_rate 선택, Input Field는 crime_rate.Crime_Rate 선택, Generate Report 체크, Standardization은 ROW로 변경하여 OK -> Geoprocessing ~ Results 클릭하여 Current Session ~ Spatial Autocorrelation (Morans I) ~ Report File: MoransI_Result.html을 더블클릭하여 결과 확인 -> 모란 지수(Moran’s Index)는 [-1,1]의 값을 가지며 공간적 자기상관성을 유추한 것이다. 0은 무작위 패턴, +1은 순상관성, -1은 역상관성을 가진다. 여기서는 인구밀도와 폭력범죄 발생률의 모란지수가 약 0.73으로서 공간적 자기상관성이 매우 높음을 말해준다 (인구밀도가 많은 곳이 폭력범죄 발생률이 높음) -> Chapter10_성명_3.html로 저장하고 Chapter10_성명_2.mxd로 저장

[4] 클러스터 분석

Cluster and Outlier (Anselin Local Morans I) 분석: seoul_dong 레이어만 활성화 -> ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Mapping Clusters ~ Cluster and Outlier Analysis (Anselin Locan Morans I) 더블클릭 -> Input Feature Class는 seoul_dong 선택, Input Field는 총인구05 선택, Output Feature Class는 result 폴더에 LISA_05pop.shp 입력 후 OK -> 생성된 LISA_05pop 레이어에서 High-High Cluster는 인구수가 많고 주변지역도 인구수가 많은 지역이고 Low-Low Cluster는 인구수가 적고 주변지역도 인구수가 적은지역을 의미한다. 이와 같이 Cluster는 자신의 값이 주변지역과 비슷한 곳을 의미한다. 반면에 High-Low Outlier와 Low-High Outlier는 주변지역과는 다른 인구분포를 나타내는 특이점을 나타낸다.

Hot Spot 분석: ArcToolbox ~ Spatial Statistics Tools ~ Mapping Clusters ~ Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) 더블클릭 -> Input Feature Class는 seoul_dong 선택, Input Field는 총인구05 선택, Output Feature Class는 result 폴더에 hot_pop.shp 입력하고 OK -> 위의 Cluster and Outlier 분석과 상호 비교 -> Chapter10_성명_3.mxd로 저장

[5] 결과물 제출

위 결과물 중에서 의미있는 내용들을 레이아웃으로 만들고 pdf로 출력하여 게시판에 올릴 것. 끝.