교통 접근성과 인구·사업체 밀도와의 상관관계에 관한 연구: 해석가능한 기계학습을 활용하여 = Application of Interpretable Machine Learning to Explore Associations between Transportation Accessibility and Population and Business Density

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 교육·의료·상업·교통시설로의 접근성과 인구·사업체 밀도 간의 상관관계를 Extreme Gradient Boosting Decision Tree Regressor (XGB)를 활용한 Interpretable Machine Learning (XAI)을 사용하여 분석하였다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, Feature Importance 결과 본 연구의 주요 독립변수인 접근성 지수들은 통제변 수들에 비해 그 중요도가 높았다. 구체적으로, 병/의원으로의 접근성은 인구밀도와 사업체 밀도를 설명하는데 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고, 초등·중·고등학교로의 접근성은 인구밀도를 설명하는데 높은 중요도를 보였으나, 사업체 밀도를 설명하는데 다소 중요도가 떨어진 것으로 나타났다. 둘째, 본 연구는 Partial Dependence Plot을 활용하여 접근성과 밀도 간의 비선형 상관관계를 도출하였다. 구체적으로, 초·중·고등학교로의 소요시간이 5~7분 사이의 지점에서 인구 또는 사업체 밀도가 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 교통 접근성과 밀도 간의 관계에 대한 보다 상세한 이해를 제공하고 관련 논의 및 정책적 시사점을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

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