Population data has been essential and fundamental in spatial analysis and commonly aggregated into political boundaries. A conventional method for population distribution estimation was a regression model with land use data, but the estimation process has limitation because of spatial autocorrelation of the population data. This study aimed to improve the accuracy of population distribution estimation by adopting a Regression-Kriging method, namely RK Model, which combines a regression model with Kriging for the residuals. RK Model was applied to a part of Seoul metropolitan area to estimate population distribution based on the residential zones. Comparative results of regression model and RK model using RMSE, MAE, and G statistics revealed that RK model could substantially improve the accuracy of population distribution. It is expected that RK model could be adopted actively for further population distribution estimation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.2
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pp.311-320
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2013
The purpose of this paper is to suggest the methods of forecasting the numbers of students. The generalized weighted proportion estimation models are suggested and used for forecasting the numbers of student until 2029. The results of the Monte Carlo simulation show that the suggested method is powerful for the forecasting. In conclusion, the numbers of the third grade high-school students will be less than the numbers of college admission quota from 2019.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.22
no.1
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pp.251-266
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2016
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.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.3
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pp.119-130
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2010
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.
편집자주: 본자료는 1978년 8월 EXXON CHEMICAL에서 아시아-태평양지역국가들의 타이어 산업에 대한 장기전망(1976~1990)을 조사추정한 것이다. 특히, 본조사에서는 타이어산업뿐만 아니라 동산업과 연관성이 깊은 인구, GNP, 차량보존대수 등까지 조사분석하였으므로 앞으로의 전망(1990년까지)을 다음과 같은 내용으로 추정ㆍ요약하였다.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.1
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pp.145-151
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2008
A novel method was suggested for the estimation of design population and design wastewater flow rate in fishing and agrarian village. Even though the population was decreasing continuously in this area, the design population was considered as constant with the passage of the time in conventional methods. And although the portion of groundwater uses was pretty high, the design wastewater flow rate was determined by the supply amount of tap water. Consequently, the design population and the design wastewater flow rate were overestimated. To prevent these overestimates, the design population was predicted to decrease gradually using the population trends from Korea National Statistical Office, and the design wastewater flow rate was determined using the way that the supply amount of tap water was applied in developed areas and the supply amount of groundwater was used in undeveloped areas.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.11-22
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2007
This paper is to discuss analytical techniques to estimate demand sizes and volumes that determine optimal locations for multiple facilities for a given services. While demand size estimation is a core part of location modeling to enhance solution quality and practical applicability, the estimation method has been used in limited and restrict parts such as a single population centroid in a given larger census boundary area or small theoretical application experiments(e.s. census track and enumeration district). Therefore, this paper strives to develop an analytical estimation method of demand size that converts area based demand data to point based population weighted centroids. This method is free to spatial boundary units and more robust to estimate accurate demand volumes regardless of geographic boundaries. To improve the estimation accuracy, this paper uses house weighted value to the population centroid calculation process. Then the population weighted centroids are converted to individual demand points on a grid formated surface area. In turn, the population weighted centroids, demand points and network distance measures are operated into location-allocation models to examine their roles to enhance solution quality and applicability of GIS location models. Finally, this paper demonstrates the robustness of the weighted estimation method with the application of location-allocation models.
This study aims to analyze the spatial context by analyzing the flow characteristics of the walking tour course and visualizing effectively using the floating population data constructed through the communication data. The floating population data refinement algorithm was developed for estimation flow population along the road and the floating population data for each walking tour courses was constructed. In order to adopt the algorithm for forming suitable for the analysis of the walking tour courses, the estimation of floating population considering the area of the road and the estimation of floating population considering the value of floating population around the road were compared. As a result, the estimation of floating population considering ambient the values of flow population was adopted, which is more appropriate to apply analysis method due to the relatively consistent data. Then, a datamining algorithm for walking tour course was constructed according to the characteristics of the floating population data, the absence of missing values. Finally, this study analyzed the flow characteristics and spatial patterns of 18 walking trails in Seoul through the floating population data according to walking tour course. To do this, the kernel density analysis and the Getis-Ord $G^*_i$ statistical hotspot analysis were applied to visualize the main characteristics of each walking tour course.
본 연구는 지리정보시스템(GIS)과 지리적 가중 회귀(GWR)를 이용하여 건강 관련 삶의 질(HRQoL)의 사회인구학적 상관요인에 대한 공간분석을 시도한다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석과 달리, 지리적 가중 회귀분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법이다. 분석모형은 건강 관련 삶의 질을 종합적으로 측정하는 EQ-5D를 종속변수로 하고 지역의 사회인구학적 특성인 노령인구비율, 조이혼율, 병상수, 재정자주도를 독립변수로 하여 구성하였다. 종속변수는 질병관리본부에서 실시한 <지역사회건강조사>의 자료를 이용하였고, 독립변수는 통계청 온라인 DB에 수록된 지역별 자료를 이용하였다. 모형을 추정해 본 결과 전반적으로 사회적 특성보다는 노령인구비율이나 조이혼율과 같은 인구학적 특성이 건강 관련 삶의 질에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 공간적 변이를 고려하는 지역모형은 전역모형에서 드러나지 않았던 중요한 유형을 보여주는데, 노령인구비율 변수와 조이혼율 변수의 지역별 추정치를 지도상으로 살펴본 결과 변수들의 효과가 공간적 위치에 따라 차이를 보인다는 점이 확인되었다. 분석 결과는 또한 지리적 가중 회귀분석이 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시킨다는 것을 보여준다.
본논문은 한국 주요도시의 인구 유출입현상을 통계적으로 구명하고 구명된 결과를 기초로 하여 앞으로의 인구를 예측하는 데에 목적이 있다. 이를 위하여서 간단한 마아코프 연쇄를 이용한 인구이동모형을 선정하고 센서스 자료를 적용하였다. 인구의 예측에는 흔희 단순 L-곡선(simple logistic curve)을 사용하는 것이 일반적인 방법이나 도시인구의 유출입과 같은 사회적 인구증가율을 내포하고 있는 경우에는 적당한 방법이라고 할 수 없겠다. 본논문은 5개의 장과 부록으로 구성되어 있으며 2장에서는 모형과 기초자료의 분석이 있고 3장에서는 모형의 적용, 4장에서는 도시 인구흡인력 등에 관련된 제반 통계량을 추정하였다. 마지막 장은 결과의 평가로 삼았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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