하위인구집단의 분포 재현을 위한 에어리얼 인터폴레이션의 비교 분석

Abstract

공간 분석 연구를 위해 사용되는 대부분의 통계 자료는 행정구역 단위로 구축되어 있어 보다 세밀한 분석을 위해서는 에어리얼 인터폴레이션이 필요하다. 본 연구의 주된 목적은 전체 인구가 아니라 하위 인구집단에 초점을 두어 에어리얼 인터폴레이션을 실행하기 위한 방법들을 비교 검토하는 것이다. 서울의 2010년 센서스 데이터를 이용해 행정동 단위의 고령인구와 일인가구를 사례로 고해상도의 공간 단위로 인터폴레이션 한 후 경험 데이터와 비교함으로써 서로 다른 방법들의 적용 가능성을 평가하였다. 그 결과 전체 집단과 하위 집단 간에, 그리고 하위 집단 간에도 우수한 실행방법이 다소 간의 차이를 나타내었다. 총인구와 총가구는 건물용도 및 GWR(geographically weighted regression)을 이용한 방법이, 고령인구는 건물용도 및 OLS 회귀분석을 이용한 방법이, 일인가구는 토지용도 및 OLS를 이용한 방법이 가장 좋은 결과를 보였다. 이상의 결과를 토대로 대표적인 사회적 약자인 서울의 일인고령가구에 대한 분포를 고해상도의 공간 단위로 재현하였으며, 이러한 접근은 관련 도시 정책의 실행에 큰 기여를 할 것으로 기대된다. Population data are usually provided at administrative spatial units in Korea, so areal interpolation is needed for fine-grained analysis. This study aims to compare various methods of areal interpolation for population subgroups rather than the total population. We estimated the number of elderly people and single-person households for small areal units from Dong data by the different interpolation methods using 2010 census data of Seoul, and compared the estimates to actual values. As a result, the performance of areal interpolation methods varied between the total population and subgroup populations as well as between different population subgroups. It turned out that the method using GWR (geographically weighted regression) and building type data outperformed other methods for the total population and households. However, the OLS regression method using building type data performed better for the elderly population, and the OLS regression method based on land use data was the most effective for single-person households. Based on these results, spatial distribution of the single elderly was represented at small areal units, and we believe that this approach can contribute to effective implementation of urban policies.