대부분의 지가분석 연구들은 접근성 변수로서 단순 직선거리를 사용하고, 분석방법으로는 OLS를 사용하는 것을 볼 수 있다. 그러나 단순한 거리개념의 접근성을 밀집된 도시지역에 적용시키는 것은 도로 네트워크의 특성을 반영하지 못하는 한계가 있으며, 또한 일반데이터를 위한 분석방법인 OLS는 공간데이터가 가진 공간효과를 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 개선된 접근성 변수의 개발과 공간효과를 반영한 분석기법에 초점을 두어 지가를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 접근성 변수인 도로는 단순한 거리가 아닌 도로네트워크 형태를 고려한 기법인 space syntax를 도입하였다. 둘째, 공간효과를 고려한 GWR을 OLS와 비교하여 분석하였다. 셋째, MAUP 이론을 고려하여 크기가 다른 grid-cell을 이용한 공간단위를 설정하였으며, 이를 강남구에 적용하였다. 더 나아가 각 cell별로 OLS를 통해 독립변수들의 전반적인 영향력을 해석하고, 각 계수들을 국지적인 분석과 도식화가 가능한 GWR을 통해 표현하였다. 분석결과, 접근성 변수는 지가분석에 유의한 결과를 보였으며 GWR이 OLS보다 개선되었고, 공간단위설정에 따라 결과 값이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
대부분의 지가분석 연구들은 접근성 변수로서 단순 직선거리를 사용하고, 분석방법으로는 OLS를 사용하는 것을 볼 수 있다. 그러나 단순한 거리개념의 접근성을 밀집된 도시지역에 적용시키는 것은 도로 네트워크의 특성을 반영하지 못하는 한계가 있으며, 또한 일반데이터를 위한 분석방법인 OLS는 공간데이터가 가진 공간효과를 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 개선된 접근성 변수의 개발과 공간효과를 반영한 분석기법에 초점을 두어 지가를 분석하였다. 이를 위해 첫째, 접근성 변수인 도로는 단순한 거리가 아닌 도로네트워크 형태를 고려한 기법인 space syntax를 도입하였다. 둘째, 공간효과를 고려한 GWR을 OLS와 비교하여 분석하였다. 셋째, MAUP 이론을 고려하여 크기가 다른 grid-cell을 이용한 공간단위를 설정하였으며, 이를 강남구에 적용하였다. 더 나아가 각 cell별로 OLS를 통해 독립변수들의 전반적인 영향력을 해석하고, 각 계수들을 국지적인 분석과 도식화가 가능한 GWR을 통해 표현하였다. 분석결과, 접근성 변수는 지가분석에 유의한 결과를 보였으며 GWR이 OLS보다 개선되었고, 공간단위설정에 따라 결과 값이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
Existing studies on land values tend to show the use of simple euclidean distances as the accessibility variable and OLS as the analysis method. However, applying such euclidean distance-based accessibility to dense CBD areas has limitations in the incorporating the characteristics of network struct...
Existing studies on land values tend to show the use of simple euclidean distances as the accessibility variable and OLS as the analysis method. However, applying such euclidean distance-based accessibility to dense CBD areas has limitations in the incorporating the characteristics of network structure whereas using OLS, the typical method for non-spatial data, tends to exclude spatial effects of spatial data. In this study, we analyzed land values focusing on the revised accessibility variables and the analytical technique that can include spatial effects. First, we adopted space syntax theory in order to consider not simple shortest distances along the streets but distances based on street network structure. Second, we compared OLS with GWR that includes spatial effects. Third, we used different size grid-cells for the spatial units considering MAUP theory and applied them to Gangnam-gu area. Each cell was analyzed for overall influence of independent variables using OLS, and coefficients were presented by GWR which enables local analysis and visualization. As a result, we found that suggested accessibility variables have a meaningful effects for land value analyses, and we were able to verify that GWR produces improved results compared to OLS. Also, we observed that the resulting values vary depending on the sizes of spatial units.
Existing studies on land values tend to show the use of simple euclidean distances as the accessibility variable and OLS as the analysis method. However, applying such euclidean distance-based accessibility to dense CBD areas has limitations in the incorporating the characteristics of network structure whereas using OLS, the typical method for non-spatial data, tends to exclude spatial effects of spatial data. In this study, we analyzed land values focusing on the revised accessibility variables and the analytical technique that can include spatial effects. First, we adopted space syntax theory in order to consider not simple shortest distances along the streets but distances based on street network structure. Second, we compared OLS with GWR that includes spatial effects. Third, we used different size grid-cells for the spatial units considering MAUP theory and applied them to Gangnam-gu area. Each cell was analyzed for overall influence of independent variables using OLS, and coefficients were presented by GWR which enables local analysis and visualization. As a result, we found that suggested accessibility variables have a meaningful effects for land value analyses, and we were able to verify that GWR produces improved results compared to OLS. Also, we observed that the resulting values vary depending on the sizes of spatial units.
Anselin, L. 1988. Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publichsers, Dordrecht, Netherlands. 304pp.
Carlton, M. and A.S. Fotheringham. 2009. Geographically weighted regression : white paper. http://ncg.nuim.ie/ncg/GWR/GWR_WhitePaper.pdf.
Farber, S. and M. Yates. 2006. A comparison of localized regression models in a hedonic price context. Canadian Journal of Regional Science 3:405-420.
Fotheringham, A.S., C. Brunsdon and M. Charlton. 2002. Geographically Weighted Regression: the Analysis of Spatially Varying Relationships. John Wiley and Sons Ltd, England. 282pp.
Hillier, B. 1996. Space is the Machine. Cambridge University Press.
Hillier, B. 2007. Space is the Machine. Cambridge University Press. 368pp.
Hillier, B. and J. Hanson. 1984. The Social Logic of Space. Cambridge University Press. 293pp.
Hillier, B., R. Burdett, J. Peponis and A. Penn. 1987. Creating life: or, does architecture determine anything?. Architecture and Behaviour 3(3):233-250.
Openshaw, S. 1984. The modifiable areal unit problem. Concepts and Techniques in Modern Geography 38. Norwich : Geo Books.
Peponis, J., C. Zimring and Y.K. Choi. 1990. Finding the building in wayfinding. Environment and Behaviour 25(5):555-590
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