A Hybrid Dasymetric Mapping for Population Density Surface using Remote Sensing Data

Hwahwan Kim(김화환),Jinmu Choi(최진무) 대한지리학회 2011 대한지리학회지 Vol.46 No.1

단계구분도는 인구분포를 나타내기 위해 흔히 사용되는 방법으로 인구가 단위지역 내에 균등하게 존재함을 가정한다. 대시메트릭 지도제작법은 주거지역 정보를 통해 단계구분도보다 공간적으로 더 세밀한 인구분포를 작성할 수 있게 한다. 또한 피크노필랙틱 보간법은 단위지역 내 총인구를 유지하면서 주연지역의 인구를 고려하여 인구분포를 보간하는 방법으로 대시메트릭 지도제작법에 의한 인구분포를 연속적이고 부드럽게 하여 좀더 현실적인 인구분포도를 작성할 수 있게 한다. 따라서, 본 연구에서는 대시메트릭 지도제작법과 피크노필랙틱 보간법을 연계하는 방영을 제시하여 안구분포도의 정확도를 향상하고자 하였다. 제시한 방법을 적용하여 인구분포도를 작성하기 위해 1990년도 미국 조지아주 Athens 시의 인구자료와 위성영상으로부티 추출된 주거지역 자료를 활용하였다. 결과를 검증하기 위해 인구분포도 작성에 활용된 공간단위보다 더 세밀한 공간단위의 인구자료를 활용하였으며 하이브라드 방법에 의해 높은 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 하이브라드 대시메트릭에 의한 인구분포는 선거구, 학군, 분수계 등 각종 경계지역으로 변환이 용이해 다양한 응용분야에서 활용될 수 있을 것이다. Choropleth mapping of population distribution is based on the assumption that people are uniformly distributed throughout each enumeration unit. Dasymetric mapping technique improves choropleth mapping by refining spatially aggregated data with residential information. Further, pycnophylactic interpolation can upgrade dasymetric mapping by considering population distribution of neighboring areas, while preserving the volumes of original units. This study proposed a combined solution of dasymetric mapping and pymophylactic interpolation to improve the accuracy of population density distribution. Specifically, the dasymetric method accounts for the spatial distribution of population within each census unit, while pymophylactic interpolation considers population distribution of neighboring area. This technique is demonstrated with 1990 census data of the Athens, GA. with land use land cover information derived from remotely-sensed imagery for the areal extent of populated areas. The results are evaluated by comparison between original population counts of smaller census units (census block groups) and population counts of the grid map built from larger units (census tracts) aggregated to the same areal units. The estimated populations indicate a satisfactory level of accuracy. Population distribution acquired by the suggested method can be re-aggregated to any type of geographic boundaries such as electoral boundaries, school districts, and even watershed for a variety of applications.

Locally adaptive intelligent interpolation for population distribution modeling using pre-classified land cover data and geographically weighted regression

Hwahwan Kim(김화환) 한국지역지리학회 2016 한국지역지리학회지 Vol.22 No.1

데시메트릭 매핑은 행정구역 단위로 집계된 인구자료를 행정구역 내부의 공간적 변이에 따라 재집계하여 고해상도의 인구분포 자료를 작성하는 가장 보편적인 기법이다. 본 연구에서는 데시메트릭 매핑을 이용한 인구분포 추정 의 장단점을 검토하고, 그 개선방안으로서 지리가중회귀모형을 이용한 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 제안하였다. 기 존의 지표피복 데이터와 인구센서스 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 적용하여 각 집계단위별로 지표피복 유형과 인구밀도의 상관관계를 분석하고, 모형에서 산출된 회귀계수를 이용해 하위 공간구획의 인구 총수를 산정하였다. 그 결과 지리가중회귀모형 기반 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 이용했을 때, 면적가중 보간법, 이진 데시메트릭 매핑, 피크노필렉틱 보간법, 최소자승회귀모형 기반 데시메트릭 매핑 기법 등 다른 지능형 보간법에 비해 정확한 인구분포 추정이 가능하다는 것을 확인하였다. 이는 지리가중회귀모형을 통해서 인구센서스 집계 단위별로 상이한 구역 내 공 간적 이질성이 인구분포 추정에 적절히 반영되었기 때문인 것으로 평가할 수 있다. Intelligent interpolation methods such as dasymetric mapping are considered to be the best way to disaggregate zone-based population data by observing and utilizing the internal variation within each source zone. This research reviews the advantages and problems of the dasymetric mapping method, and presents a geographically weighted regression (GWR) based method to take into consideration the spatial heterogeneity of population density - land cover relationship. The locally adaptive intelligent interpolation method is able to make use of readily available ancillary information in the public domain without the need for additional data processing. In the case study, we use the preclassified National Land Cover Dataset 2011 to test the performance of the proposed method (i.e. the GWR-based multi-class dasymetric method) compared to four other popular population estimation methods (i.e. areal weighting interpolation, pycnophylactic interpolation, binary dasymetric method, and globally fitted ordinary least squares (OLS) based multi-class dasymetric method). The GWR-based multi-class dasymetric method outperforms all other methods. It is attributed to the fact that spatial heterogeneity is accounted for in the process of determining density parameters for land cover classes.

공폐가 분포 분석을 통한 도시쇠퇴의 공간적 구조 연구

김화환(Kim, Hwahwan),최형관(Choi, Hyeonggwan),이민석(Lee, Minseok),장문현(Jang, Munhyun) 한국지역지리학회 2017 한국지역지리학회지 Vol.23 No.1

도시 생애 주기에 따른 도시 노후화와 도시재생 정책에 관한 관심이 최근 급증하고 있고, 도시 쇠퇴의 가시적인 지표로 대표적인 사례인 공폐가의 발생과 활용 방안에 대한 관심 역시 최근 들어 그 중요성이 커지고 있는 실정이다. 본 연구는 2016년 4월 기준 광주광역시 공폐가 데이터를 이용하여 지리정보시스템과 공간통계기법을 활용하여 공폐가 발생의 공간적 분포특성과 지역에 따른 공폐가 발생의 유형을 분석하였다. 공폐가 발생의 유형은 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법」에 의거하여 광주광역시에서 제작한 「2025 광주광역시 도시재생전략계획」의 10가지 도시 쇠퇴 진단 지표를 활용하여 분석하였다. 기존 공폐가 관련 선행연구 대부분이 시군구별 집계 자료에 제한되었던 것을 극복하여, 공폐가의 실제 위치를 행정동 단위로 분석하여 자세하고 신뢰성 있는 분석을 수행하고, 이를 통해 공폐가의 공간적 분포 패턴과 공간적 자기상관 관계 및 공폐가 발생 유형을 미시적으로 분석하였다. 연구 결과를 요약하면, 광주광역시 공폐가의 발생은 행정동 단위에서 정적인 공간적 자기 상관이 통계적으로 유의미하게 나타나고, 국지적 공간적 자기상관 분석 결과 일부 지역에서 공폐가 발생이 집중되어 있었다. 공폐가 발생과 도시 쇠퇴 요인들과의 상관관계는 삼각도표를 이용하여 시각화하고, 공폐가 발생 지역을 원인 유형별로 분류하였다. 본 연구를 통해 광주광역시 공폐가의 발생 현황과 공간적 분포를 파악하고, 지역별 공폐가 발생의 원인을 유형화하여 도시 노후화 현황과 지역별 대응방안에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. The decline in urban center, changes in the population structure, economic slump and etc. have caused empty or deserted houses in the city. The government recognizes the houses as the reason for the accelerated formation of local slum, and as the negative element threatening the residential environment, urban landscape, social stability and others. This research aims at investigating the spatial distribution of empty or deserted houses in Gwangju metro city, identifying hotspots and classifying those hotspot according to the socioeconomic indicators as well as physical ones, and examining their characteristics and problems in the urban space. The results of this study are as follows. First of all, there is a positive spatial autocorrelation in the spatial distribution of empty and deserted houses in Gwangju metro city. Second, several hotspots are identified mainly around the old CBD area showing a sign of urban decline. Third, the indicators of urban decline were visualized using triangulation charts, and hotspots of empty(deserted) houses are classified so that the classification could serve for effective urban regeneration policy making tailored for each region.

도시철도 네트워크와 아파트 가격의 상관관계

김화환(Hwahwan Kim),박성필(Sung-Pil Park),송예나(Yena Song) 대한지리학회 2017 대한지리학회지 Vol.52 No.5

도시철도는 지역 내 접근성을 높여주고 사람들에게 이동성을 제공해줌으로써 혼잡한 도시의 교통문제를 해결하는 역할을 한다. 이에 더해 도시철도 네트워크는 역사를 중심으로 그 영향권을 형성하여 도시 내 토지 이용과 지대 분포에 영향을 미치고 있다. 본 연구는 도시철도가 운행되고 있는 지방 대도시의 사례를 통해 도시철도 네트워크 분포와 아파트 거래 가격 사이의 관계를 실증적으로 살펴보았다. 네 곳의 지방 대도시에서 거래된 아파트의 단위 면적당 거래가격과 인근 역사와 거리 사이의 관계를 확인했을 때 역세권 내의 아파트가 더 높은 가격에 거래되고 있음을 확인할 수 있었다. 거래된 개별 아파트의 특성을 통제한 뒤에도 인접 역사와의 거리와 단위 면적당 거래가격은 유의미한 수준에서 음의 관계를 나타내 도시철도 네트워크에 대한 접근성과 아파트 가격 사이에 양의 상관관계가 있음을 밝혀냈다. 하지만 개별 도시별로 살펴보면 광주광역시는 반대의 현상이 나타나 이러한 일반론이 모든 지역에 동일하게 적용될 수는 없으며 기존에 형성된 도시구조와 활용 현황이 아파트 가격 형성에 더 큰 영향을 주는 경우가 있음을 확인할 수 있었다. It is commonly accepted that the urban rail transit networks improve the local accessibility and provide mobility to passengers and therefore help alleviating urban transportation issues. It also has impacts on urban land-use and housing prices especially nearby the stations. This study aims to empirically explore the associations between the urban rail transit networks and the apartment transaction prices using data from four metropolitan areas within which urban rail transit networks operate. It was found that the transaction prices per square meters appeared higher within the station catchment areas than outside of them and it was statistically significant. Then statistical modelling followed and the properties of each apartment were controlled. The results from the models indicated that the distance from the nearest station indeed had negative association with the transaction prices per square meters. As such the accessibility was positively associated with the apartment transaction prices in the metropolitan areas. When we analyzed the data by each city, the results appeared the same except Gwangju. In Gwangju the opposite trend was found, which suggests own local contexts could have larger impacts on the apartment prices rather than the accessibility to the networks in certain areas.

A Machine Learning Approach for Knowledge Base Construction Incorporating GIS Data for Land Cover Classification of Landsat ETM+ Image

Hwahwan Kim(김화환),Cha Yong Ku(구자용) 대한지리학회 2008 대한지리학회지 Vol.43 No.5

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고도, 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다. Integration of GIS data and human expert knowledge into digital image processing has long been acknowledged as a necessity to improve remote sensing image analysis. We propose inductive machine learning algorithm for GIS data integration and rule-based classification method for land cover classification. Proposed method is tested with a land cover classification of a Landsat ETM+ multispectral image and GIS data layers including elevation, aspect, slope, distance to water bodies, distance to road network, and population density. Decision trees and production rules for land cover classification are generated by C5.0 inductive machine learning algorithm with 350 stratified random point samples. Production rules are used for land cover classification integrated with unsupervised ISODATA classification. Result shows that GIS data layers such as elevation, distance to water bodies and population density can be effectively integrated for rule-based image classification. Intuitive production rules generated by inductive machine learning are easy to understand. Proposed method demonstrates how various GIS data layers can be integrated with remotely sensed imagery in a framework of knowledge base construction to improve land cover classification.

근거리 고등학교 배정을 위한 ‘거주지 기점’ 배정 방식에 관한 연구

이태수(Lee, Taesoo),김종민(Kim, Jongmin),김화환(Kim, Hwahwan) 한국지역지리학회 2017 한국지역지리학회지 Vol.23 No.3

이 연구에서는 현행 광주광역시 교육청이 고등학교 배정에서 실행하고 있는 출신 중학교 중심의 배정가능고 선정의 단점을 보완하고자 ‘거주지 기점’ 개념을 도입하여 비교 분석하였다. 모든 학생들의 주소지를 지오코딩하고 학생들이 실제 배정된 고등학교와의 거리를 분석함으로써 만약 거주지 기점 방식이 도입된다면 학생들의 통학 거리가 어떻게 변하는지에 대해 한 학교의 예를 들어 살펴보았다. 분석 결과 몇 명의 학생들이 거주지 기점 방식에 비해 최고 4배 정도의 거리를 통학하고 있음을 알 수 있었다. 또한, 분석에는 포함되지 않았지만 많은 학교의 많은 학생들이 거주지 기점 방식에 비해 더 먼 거리를 통학하고 있음을 볼 수 있었다. 따라서 향후 학생 전수를 대상으로 출신 중학교 중심 배정 방식과 거주지 기점 중심 배정 방식에 따른 평균 통학 거리를 비교 분석하여 정책에 반영할 필요가 있다. This study introduced the concept of ‘Residential Point’ for school assignment practices and compared with currently adopted school assignment policy by Gwangju Metropolitan Office of Education, which is based on distance from graduated middle school of each student. All students‘ addresses have been geo-coded and the distance between each address and high school that each student is attending were measured. A middle school case was investigated as an example to find what the difference in commuting distance is if ‘Residential Point’ was considered in the school assignment. In the result, some of the students are commuting about 4 times longer comparing to assigning by ‘Residential Point’ and many students from many different schools are having the similar situation although they were not included in detail in this study. Therefore, commuting time for all students needs to be analyzed and compared between two methodologies.

공폐가 분포 분석을 통한 도시쇠퇴의 공간적 구조 연구

최형관(Hyeonggwan Choi),김화환(Hwahwan Kim),장문현(Mun-Hyun Jang) 대한지리학회 2017 대한지리학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.6

정규 격자망 분석을 통한 도시쇠퇴 측정 고도화 연구

최형관(Choi, Hyeonggwan),장문현(Jang, Munhyun),이민석(Lee, Minseok),김화환(Kim, Hwahwan) 한국지역지리학회 2018 한국지역지리학회지 Vol.24 No.1

생산가능연령인구 감소와 도시기반 시설 노후화로 인한 도시쇠퇴는 지역 불균형 문제와 더불어 다양한 사회문제를 야기하였고 이에 따라 도시재생 정책 마련을 위한 도시쇠퇴 측정 지표에 관한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 도시쇠퇴 측정을 위해 사용되는 주요 자료는 행정구역이나 집계구 단위로 집계되는 것이 일반적이다. 그러나 행정구역이나 집계구 통계는 집계의 기준이 되는 공간단위의 면적 편차가 크고 불규칙한 모양을 가졌으며, 시간에 따라 경계가 변화하고 축척이 유동적이지 못한 한계를 가지고 있다. 기존 행정구역 혹은 집계구 통계와 달리 정규 격자 단위 데이터는 비정형 집계단위의 문제점을 상쇄할 수 있는 통계 공간단위 유형이라고 할 수 있다. 본 연구는 광주광역시 도시쇠퇴를 주제로 선정하여, 기존 행정구역 단위를 활용한 선행 연구 결과와 격자 변환 데이터를 활용한 결과를 나열하고 비교 분석 하였다. 연구 결과, 기존 행정구역을 활용한 연구와 전체적으로는 비슷한 결과가 도출되었지만 격자 데이터를 활용했을 경우 행정구역 내에서 상이하게 나타나는 도시쇠퇴의 공간적 분포를 확인할 수 있었고, 행정 경계를 가로지르는 상세한 도시쇠퇴 분포를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 격자기반 데이터의 건물기반 변환방법을 제시함과 동시에 격자단위 데이터의 특징과 활용방안을 제시함으로써 차후 격자기반 데이터 연구에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. Recent studies have been actively conducted on urban decline indicators and urban regeneration policies due to decreasing economically active age population and regional imbalance. The main data used to measure urban decline are generally aggregated into administrative units. However, the statistics of the administrative districts have large and irregular shape, and the boundaries change over time, that makes a longitudinal research to monitor the temporal pattern of the urban decline. Unlike the conventional polygon-based spatial units, regular grid data is a statistical space unit that can offset the problems. This study selected and analyzed the results of the previous research using the administrative district units and the results of using the grid transformation data applied to urban decline measurement of Gwangju Metropolitan City. As a result of the study, similar results were obtained as a whole with the previous studies in terms of spatial distribution of urban decline, but the spatial distribution of the urban decline in micro scale which is different from the administrative district could be confirmed by using the grid analysis. Based on this study, we propose a building-based transformation method to construct grid database from the conventional polygon-based aggregated statistics, which can utilized to measure the urban decline more accurately in more detailed scale.