[공간통계] ArcGIS를 활용한 서울시 교통사고의 공간회귀분석

소개글

ArcGIS를 활용하여 서울시 교통사고의 공간회귀분석을 진행했습니다.
본문에는 툴의 사용법을 자세히 써 두었습니다.
예컨대 독립변수를 선별하려면 "Create Chart > Scatter Plot Matrix와 ols > Scatter Plot Matrix > 필드값 조정"을 사용하면 됩니다.
ArcGIS를 통한 주제탐구와 그 과정이 궁금하신 분들에게 추천합니다.

목차

1. 서론
1) 연구의 필요성
2) 연구 방법

2. 분석 과정 및 결과
1) 공간적 자기상관성 분석
2) 유의한 독립변수 선별
3) GWR(공간회귀)
4) R2 값의 지역적 차이 및 독립변수 계수들의 지역적 차이 지도화

3. 요약 및 결론

본문내용

1) 연구의 필요성
교통사고의 발생 요인과 그 상관관계에 대한 많은 요인이 이루어지고 있다. 매년 다수의 사람들이 교통사고로 사망하는 만큼 기존의 사고 데이터에 대한 사회적 차원의 분석은 필수적일 것이다. 위 과제도 그러한 일환에서 진행된 것으로서, 2010년의 서울시로 특정하여 행정동별 교통사고 데이터와 교통사고와 연관성이 있을 것으로 예측되는 독립변수들에 대해 알아본다.

2) 연구 방법
주어진 데이터는 2010년 서울시 행정동별 교통사고 데이터와 교통사고와 연관성이 있을 것으로 예측되는 독립변수들에 대해 동별로 구축한 데이터이다. 따라서 위 데이터를 통해서는 교통사고 발생 건수와 연관성이 있는 독립변수들이 무엇인지를 밝히고 위 변수들에 대해 회귀분석을 진행해야 한다. 이때 공간적 자기 상관성이 없다고 판단될 경우 일반회귀를, 자기상관성이 있다고 판단될 경우 공간회귀를 진행한다는 진행 방향을 수립했다. 아래의 hot spot 분석 결과에서도 드러나듯 서울시 행정동별 교통사고 데이터는 공간적 자기상관성이 나타나고 있다. 따라서 ArcGis의 GWR 툴을 사용하여 공간회귀분석을 진행했다. 이때 공간회귀분석의 대상이 될 종속변수는 ‘전체사고건수’ 필드이다. 한편 독립변수에 따라 다중공선성(Multicollinearity) 문제가 발생할 수 있으므로 p값과 r값(상관 계수)를 이용하여 유의한 변수를 선별하는 과정을 거쳤다.
그 후 선별된 독립변수들에 대해 GWR(공간회귀)를 진행했다. 공간회귀분석을 수행한 후 그 결과값에 대해 회귀모형의 적합도와 회귀모형의 유의성, 회귀계수의 유의성을 검정했다. 일반회귀에서 나온 R값, P값, R값을 토대로 하고 있지만 공간적 상관성을 고려했기 때문에 그보다 더 좋아진 결과가 도출되었다.

참고 자료

통계지리정보서비스(SGIS), 2010년 서울시 행정동별 교통사고 데이터