Applying the L-index for Analyzing the Density of Point Features

점사상 밀도 분석을 위한 L-지표의 적용

Statistical analysis of the coordinate information is regarded as one of the major GIS functions. Among them, one of the most fundamental analysis is density analysis of point features. For analyzing the density appropriately, determining the search radius, kernel radius, has critical importance. In this study, using L-index, known as its usefulness for choosing the kernel radius in previous researches, radius for density analysis of various point features are estimated, and the behavior of L-index is studied based on the estimated results. As results, L-index is not suitable to determine the search radius for the point features that are evenly distributed with small clusters, because the pattern of the L-index is depends on the size of the study area. But for the point features with small number of highly clustered areas, L-index is suitable, because the pattern of the L-index is not affected by the size of study area.

지도좌표를 가진 정보의 통계적 분석은 GIS 중요기능 중 하나로 인정되고 있다. 그 중 가장 기본적인 분석의 하나로 점사상에 대한 밀도분석이 이루어지고 있다. 밀도분석은 일반적으로 라스터 분석의 일부로 간주되고 있으며, 적합한 밀도분석을 위해서는 kernel 반경으로 알려진 검색반경의 결정이 중요한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기존 연구 결과에서 검색반경 설정에 유용한 것으로 알려진 L-지표를 이용하여, 비즈니스 GIS 분야에 축적된 점사상의 밀도 분석에 적합한 반경을 추정하고, 추정된 결과를 기반으로 점사상의 특성에 따른 L-지표의 거동을 고찰하였다. 연구결과 점사상이 대상지역의 일부 지역에서 크게 밀집되는 경우에는 L-지표가 대상지역의 크기와 무관하게 일정한 반경에서 극대값을 보이기 때문에 L-지표를 이용하여 검색반경을 설정하는 것이 유용함을 알 수 있었다. 반면, 점사상이 대상지역에 고루 분포하는 경우에는 L-지표의 극대값이 나타나는 반경이 대상지역의 크기에 따라 영향을 받기 때문에 L-지표를 이용하여 검색반경을 설정하는 것이 적합하지 않음을 알 수 있었다. 따라서 L-지표를 이용한 점사상 밀도의 검색반경 설정에는 점사상의 분포특성이 고려되어야 함을 알 수 있었다.