Comparison of Three Dasymetric Methods for Population Density Mapping

김화환 국토지리학회 2007 국토지리학회지 Vol.41 No.4

This paper explores a field-based population estimation using a dasymetric mapping technique that incorporates land cover data as a means to redistribute the original census population value into a surface grid. The three methods reviewed by Eicher and Brewer (2001) are tested in Athens-Clarke County, Georgia. USA. Using the three (Binary, three-class, limiting variable) methods and the conventional choropleth method, I estimate total populations of 54 census block groups to quantify how well those models reflect real population distribution. Bivariate regression analysis is used to show how estimation errors vary across cases. All three dasymetric methods perform significantly better than conventional choropleth method. In terms of RMS error and mean coefficient of variation, limiting variable method performs best followed by binary method and three-class method. The correlation coefficients for dasymetric methods are high, ranging from 0.916 to 0.94. Also, simple form of error distribution maps is used to visualize how estimation errors are spatially distributed for each estimation model.

Modelling Daytime Population Distribution for Emergency Response and Social Vulnerability Assessment

김화환,안재성 국토지리학회 2017 국토지리학회지 Vol.51 No.3

Census population is limited in the estimation of the affected population in case of unexpected disaster such as sudden flash flood or earthquake. For accurate estimation of the affected population during the daytime disaster situation, it is necessary to secure daytime population data reflecting the daily population activities. In this study, we propose a method to model daytime population distribution using business taxation data including the employment statistics. For this purpose, all business entities are geocoded as point data according to the address included in business tax data, and employees are randomly distributed around each business entity with the activity radius set by the industry type. Then, daytime population density surface are generated from the randomly dispersed employee points. Because there is no reference data, it is difficult to evaluate the accuracy of the high-resolution daytime population distribution precisely. However, it is confirmed that the distribution of the daytime population density compared to the resident population distribution is higher in urban areas including universities and commercial areas, public buildings etc. It is expected that such an attempt will be a reasonable alternative for estimating the affected population and evaluating the social vulnerability in the region in case of unexpected disaster.

인구 및 사회경제적 특성을 반영한 소지역 분류 및 유형화 연구

김화환,이태수,김종민,안태후 국토지리학회 2015 국토지리학회지 Vol.49 No.2

In modern society, social diversity is increasing and the need for tailor-made policies for regional characteristics are emphasized. In order to run an effective policy-making, a detailed policy approach is needed that targets a more granular geographical units than administrative dong units. Gwangju Gwangsan-gu is an area with complex geographical characteristics as in the area many heterogeneous sub-areas co-exist including traditional rural areas, industrial areas, old residential areas, and newly developed large-scale condominium complexes. This study aims to develop a small area categorization for the area to support effective policy planning based on the statistical analysis of socio-economic characteristics of those heterogeneous sub-areas in detailed scale. We subdivide administrative dong units in to finer spatial units with a more homogeneous characteristics. Total 57 of those finer scale sub-areas are statistically analyzed and categorized into 8 groups using the hierarchical clustering method. Based on the statistical analysis of the sub-area type classification and intuitive opinion of local policy experts, policy proposals that are expected to run effectively in those types of sub-area are presented. 사회적 다양성이 증대되고 지역특성에 적합한 맞춤형 정책의 필요성이 강조되고 있는 현대 사회에서 효과적인 정책의 입안과 실행을 위해서는 행정동 단위보다 세분화된 등질지역을 대상으로 하는 세부적인 정책적 접근이 필요하다. 광주광역시 광산구는 기존의 광산군이 1990년에 광주광역시로 편입된 지역으로 전통적인 농촌 지역과 계획적으로 개발된 산업지역, 전통적 도시주거지역과 신규 대단위 택지지역이 공존하는 복합적인 특성을 보이는 지역이다. 본 연구는 광주광역시 광산구를 대상으로 집계구 단위로 인구 및 사회경제적 특성을 반영하는 통계자료를 취합한 뒤 행정동보다 세밀한 단위 지역을 세분하고 통계적 군집분석 기법을 통해 소지역 유형화를 시도하였다. 행정동을 지형지물 기준으로 세분하여 57개 소지역을 설정하고 계층적 군집분석 기법을 통해 8개 소지역 유형으로 분류하였다. 분류된 유형화 결과를 바탕으로 소지역 유형을 통계자료 및 직관적 데이터를 기반으로 분석하고, 해당 유형 지역에서 효과적으로 실행될 것으로 예상되는 정책적 제언을 제시하였다.

지표피복 데이터와 지리가중회귀모형을 이용한 인구분포 추정에 관한 연구

김화환 한국지역지리학회 2016 한국지역지리학회지 Vol.22 No.1

Population Estimation using Land use Land Cover Data from Landsat TM Images - Implementation and Limitations -

김화환 국토지리학회 2006 국토지리학회지 Vol.40 No.4

Accurate population estimation is one of the most essential techniques to supplement decennial census data. The expanded and timely availability of remotely sensed data provides a practical way to estimate between-census population for a small area by incorporating land use land cover information extracted from satellite images into estimation process. The accuracy of population estimation utilizing land use land cover map extracted from RS data is determined by several factors. Besides the accuracy of image classification, explicit statistical relationship between land use land cover information and actual population count has a critical importance for effective estimation. The statistical relationship is modeled by a regression analysis where pixel counts of land use land cover raster map and population count are used as explanatory variables and dependent variable respectively. This research tests several regression models to explore the statistical relationship between land use characteristic and population count in census block group level. The performance of each model is evaluated in two ways. Firstly, the estimated total population of sampled the study area is compared to the actual census population. The allometric growth model based on the strong relationship between the logarithmic value of population and the number of high-density residential pixels gives the closest estimate in terms of total population count. Secondly, the regression coefficients calculated by the regression analysis of sampled census block groups data are utilized to estimate population counts in all census block groups. The ?focused? model and ?simple? model that use residential pixels only give the best estimation in terms of the absolute mean relative error. Spatial distribution of relative errors shows a clear tendency of underestimation in highly populated area and overestimation in the low-density area.

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.

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.

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.

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.