AMOEBA 기법을 응용한 서울시 자전거 네트워크의 클러스터 분석
A Study on Bike Network Cluster Analysis Using AMOEBA Algorithm
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초록
자전거의 이용에 관한 많은 연구들이 있음에도 불구하고 자전거 흐름의 실제적인 이동 패턴에 대한 분석은 아직까지 한국에서 미진한 실정이다. 특히 자전거 이동을 네트워크 내에서 연속적인 흐름으로 접근하여 개별 링크의 확대 과정으로 분석한 사례는 국내외에서 연구가 극히 부족하다. 이 연구에서는 Getis와 Ord의 모델을 확장한 네트워크 클러스터 분석법을 AMOEBA 알고리즘과 결합하여 자전거이동의 연속성을 고려한 네트워크 클러스터를 분석하였다. 연구 결과 서울시의 단거리 자전거 이동의 클러스터는 국지적인 하천 유역을 중심으로 형성되고 장거리 자전거 이동의 클러스터는 한강유역을 중심으로 형성됨을 확인하였다. 특히 국지적 하천과 한강이 결합하는 지역이 자전거 이동의 중심지로 작용하는 것이 확인되었다.
Abstract
In spite of many studies investigating bicycles and their use as a urban transportation method, very few studies focus on empirical flow analysis in bicycle transportation network. Particularly, there are many needs to approach bicycle transportation as connected flows rather than disconnected individual movement. This study analyzes bicycle transportation network as connected flows using Gi statistics by Getis and Ord and its network extension Gij statistics combined with AMOEBA algorithm. The results show that short distance bicycle flows form clusters around local creeks, and long distance bicycle flows forms clusters around the Han River areas. Particularly, the connection areas between local creeks and the Han River identified as functional centers of bicycle transportation.
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