공간가중회귀분석을 이용한 통행발생모형

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 29권 / 2호
ㆍ저자명 : 김진희, 박일섭, 정진혁

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 모형의 추정 및 결과분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

한국어 초록

대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주
고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공
간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행
발생모형을 구축하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted
Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용
하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모
형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분
석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를
각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으
며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.

영어 초록

In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of
similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear
regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently
represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which
adequately deals with the spatial dependence patterns.
In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative
method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this
traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study
shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home
based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area.
Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.

참고 자료

없음