우리나라 폐기물의 발생요인과 공간패턴에 관한 연구

• 영문명: A Study on Spatial Patterns and Generation Factors of Municipality Solid Waste Using on Geographically Weighted Regression -
• 발행기관: 한국지역개발학회
• 저자명: 변장섭(Byeon, Jang-Seop) 나주몽(Na, Ju-Mong) 배정환(Bae, Jeong-Hwan)
• 간행물 정보: 『한국지역개발학회 세미나 논문집』2013년 추계학술대회 발표집, 353~371쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.11.30

국문 초록

일반적으로 폐기물 발생은 지역의 소득에 기인하는 것으로 입증되고 있다. 또한 폐기물의 발생 경향은 소비패턴의 변화에 기인한다. 소비패턴은 사회경제적, 환경적, 인구통계적 조건 등 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 따라서 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해서는 이러한 요인들을 우선 확인해야 한다. 그러나 이러한 요인들이 폐기물 발생에 영향을 미치지만, 서로 다른 지역에서 같은 수준이지않다. 즉 공간데이터는 변수의 관계에서 공간적 불안정성이 존재할 수 있다. 따라서 공간적 불안정성의 문제를 극복하기 위해서는 서로 다른 지역에서의 상대적인 의미의 변화, 그리고 폐기물 발생에 영향을 주는 다양한 잠재적 요인들을 고려해서 분석해야 한다. 이를 위해서 Tanaka et al.(2007), Keser et al.(2012) 등은 공간적 자기상관성과 같은 공간적불안정성을 고려하는 지리가중회귀(Geographically Weighted Regression: GWR)모형을 이용하였다. 그래서 본 연구에서는 우리나라 폐기물의 발생요인과 공간패턴을 분석하기 위하여, 지리가중회귀모형을 이용하였고, 통상최소자승법(Ordinary Least Squares: OLS)와 비교분석하였다. 우선 본 연구에서는 2010년도를 기준으로 206개 기초자치단체의 폐기물 발생량에 대한 각분류별 공간적 자기상관성을 확인하였다. 그 결과, 생활폐기물과 건설폐기물은 1% 유의수준에서 공간적 자기상관성이 존재하였고, 이것은 데이터상에 공간적 편의가 존재하는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 이 두 폐기물에 대해 지리가중회귀모형을 이용하여 발생량의 공간패턴을 분석하였다. 분석결과를 보면, GWR은 OLS에 비해 공간적 자기상관성을 완화시켰고, 폐기물 발생에 대한 설명변수들의 공간적 패턴이 상이한 것을 확인할 수 있었다.

목차

1. 서 론

2. 이론적 고찰

3. 실증분석

4. 분석결과

5. 결 론

키워드

폐기물(Waste) 공간적 자기상관성(Spatial Autocorrelation) 지리가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)