초록
본 논문에서 활용한 유전적 알고리즘(GA)은 격자형 인구분포자료를 기반으로 인구추정 모형을 구축하는 데 적용되고 있는 일종의 인구표면모형 중 하나이다. 본 연구는 신도시 개발 등이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 대상지로 하여 격자형 인구분포자료를 구축하고 도시환경변수를 이용해 GA 인구설명 모형을 추정하였다. 분석결과 기반시설, 지역공공서비스시설 등은 이미 동부권내에 공간적으로 균등 분포하는 관계로 설명력이 없는 것으로 나타난 반면 표고, 경사 등의 자연환경변수와 개발촉진 및 규제 관련 용도지역지구 등의 변수에 대해서는 매우 설득력 있는 계수 값들이 도출되었다. 결과적으로 본 연구에서 활용한 GA모형은 적자생존의 유전학적 원리를 기반으로한 매우 직관적이고 학제적인 적정해 탐색 기법 중 하나임을 확인할 수 있었다.
The Genetic Algorithm has been frequently applied by many researchers as one of the population surface modelling tool in estimating the regional population based on the gridded spatial system. Taking the East-Hwasung area as the case, this study first builds a gridded population data based on the KLIS and eAIS databases as well as municipal population survey data, and then constructs the attribute values of the explanatory variables by way of GIS tools. The GA model is run to maximize its fitness function measuring the correlation coefficient between the observed and predicted values of the 70 population cells. It is shown that the GA output predicted reasonably consistent and meaningful coefficient estimates for the explanatory variables of the model.