[공간통계] 공간군집의 탐지 (spatial cluster detection)

공간 군집의 탐지(Spatial Cluster Detection)는 특정 공간 내에서 어떤 사건이나 현상이 무작위 분포와는 다르게 특정 지역에 집중되어 있는지를 파악하는 분석 방법이다. 이는 공중보건, 범죄 분석, 생태학, 경제학 등에서 사용됩니다. 예를 들어, 특정 질병의 발생이 일정 지역에 집중되어 있는 경우, 그 원인을 파악하거나 미래 예측을 위해 공간 군집 분석이 이루어질 수 있다.

공간 군집 탐지 방법은 크게 전역(global)과 지역(local) 방법으로 나눌 수 있다. global 방법은 전체 지역에 걸쳐 군집화가 일어났는지를 살펴보며, local 방법은 특정 지역에서만 군집화가 일어났는지를 조사한다.

통계적 방법을 통해 군집을 탐지하는 가장 대표적인 방법 중 하나는 Moran의 I 지수이다. 이 지수는 공간 데이터 간의 자기상관을 측정하며, 1에 가까울수록 강한 양의 자기상관(즉, 군집화)을, -1에 가까울수록 강한 음의 자기상관(즉, 규칙적 분포)을 나타낸다.

스캔 통계량(Spatial Scan Statistic)은 또 다른 흔히 사용되는 방법으로, 공간 데이터 내에서 특정 형태의 윈도우를 이동시켜 가면서 군집을 탐지한다. 윈도우 내의 사건 발생 비율이 전체 평균과 유의미하게 다른 경우, 그 윈도우는 군집으로 판단된다.

공간 군집의 탐지는 특히 공중보건에서 중요하게 사용되는데, 이는 특정 지역에 집중된 질병 발생을 빠르게 파악하고 대응할 수 있게 해준다. 예를 들어, 워터본 질병이나 에어본 질병의 발생 패턴을 빠르게 파악하여 대응 조치를 취할 수 있다.