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사회과학 연구의 씨줄과 날줄이 되는 데이터는 크게 시간과 공간이라는 두가지 차원을 가지는데, 사회과학에서 공간 차원에 대한 관심이 상대적으로 적은데다 시간과 공간 차원을 모두 고려한 복잡한 분석에 활용할 수 있는 기술적 도구에도 한계가 있어 공간 데이터는 시간 데이터에 비해 활용도가 낮은 편이었다. 하지만 쉽고 편하고 값싸게 공간분석에 활용할 수 있는 QGIS나 GeoDa와 같은 도구가 개발되면서 상황이 많이 바뀌었다. 누구나 공간 데이터를 잘 다듬고 꿰어서 가치 있는 보배를 만들 수 있는 시대가 된 것이다. 이제는 공간 데이터의 분석을 위해 비싼 GIS 소프트웨어를 구입하거나 복잡한 코딩을 배워야 할 필요가 없어졌다. 이 책에서소개하고 있는 QGIS나 GeoDa는 오픈소스 프로그램으로 누구나 무료로 다운받아 사용할 수 있다
이 책은 GIS의 역사 및 기능을 이해하고 QGIS를 통해 주요 기능을 연습해 보도록 설계되었다. GIS가 데이터 분석과 시각화에 어떻게 사용되는지 알아보고, QGIS를 이용한 실습을 통해 지도 레이아웃 만들기, 결합(join), 분류(classification), 그리고 지오프로세싱
(geoprocessing)의 개념과 방법을 학습해 보도록 한다.

1. 사회과학과 공간데이터

2. GIS 소개
(1) GIS란 무엇인가?
(2) GIS의 역사
(3) GIS의 주요 기능
(4) GIS에 사용되는 공간 데이터 모델

3. QGIS 활용을 위한 준비
(1) QGIS의 활용
(2) QGIS 설치
(3) QGIS 메뉴 소개
(4) 레이어 추가하기
(5) 데이터 불러오기
(6) 투영(Projection) 및 좌표계 설정하기

4. 레이어 편집 및 지도 제작하기
(1) 시도경계 레이어를 이용한 심볼(Symbology) 편집하기
(2) 속성 테이블
(3) 원본 데이터 경로 확인하기
(4) 측정 도구 사용
(5) 라벨링(Labelling)
(6) 레이아웃 제작
(7) 축척 막대(Scale Bar) 추가하기
(8) 지도 추출하기(Export Map)

5. 결합(Join)
(1) 데이터 불러오기
(2) 결합

6. 분류(Classification)
(1) 분류(Classification) 방식과 특징
(2) 색상표를 이용한 분류

7. 지오프로세싱(Geoprocessing)
(1) 디졸브(Dissolve)
(2) 병합(Merge)
(3) 클립(Clip)
(4) 버퍼(Buffer)
(5) 교차(Intersection)
(6) 유니온(Union)

8. 통계적 공간분석
(1) 전역적 공간 상관성(Global Spatial Autocorrelation): Moran’s I
(2) 국지적 공간 상관성(Local Spatial Autocorrelation): LISA-Local Moran’s I

응용편 - QGIS를 활용한 사회과학 연구

들어가기 전에
1. 연구 개요
2. 객관적 삶의 질, 주관적 행복, 그리고 지역역량
3. 지역역량의 추정
(1) 변수와 자료
(2) 추정결과
4. 지역역량의 분포
5. 결론 및 함의