GIS 데이터에 기반한 건물인구 가중치 적용 ERAM 모델 개발과 다중 가중치 적용에 관한 연구

Abstract

공간 분석 이론은 공간구문론(Space Syntax) 이후 크게 발전하였고 현재의 ERAM 모델에 이르기까지, 공간 분석으로 더욱 실제 사회·문화 구조에 가까운 정량적 형태의 결과를 도출하기 위해 많은 연구가 진행되어왔다. 공간구문론과 ERAM 모델은 도시 구조를 노드(node)와 에지(edge)의 구조로 재현하여 공간 분석하는데 주로 도시 구조에 대한 축선도를 작성하여 분석한다. 축선도는 공간에서 시각적으로 보이는 가장 긴 공간을 하나의 축선으로 나타낸 축선들의 집합으로 공간 분석 이론이 생소한 입문자에게는 도시 공간 구조에서 하나의 길을 축선이라고 생각하면 된다. 하나의 축선을 노드, 축선과 축선의 연결 관계를 에지라고 하기 때문에 길과 그 길의 연결관계를 각각 노드와 에지라 생각하면 이해가 쉽다. 현재까지의 공간구문론과 ERAM 모델의 연구는 길과 그 길의 연결관계를 분석 알고리즘에 어떻게 도입할지에 대한 연구와 축선도 작성 방식에 관한 연구가 주된 흐름이었다. 그 결과 축선이 만나는 지점마다 분절하는 분절축선도에 대한 연구가 진행됐고 길과 그 길의 연결관계를 반영하기 위해 도로 폭, 통행량을 분석값에 보정하는 수치로 적용하거나 길의 거리와 길의 연결 각도를 분석을 위한 가중치로 적용하는 연구가 진행되어왔다. 특히 ERAM 모델은 노드와 에지를 다시 한번 인접행렬의 형태로 재현하여 분석하는 것으로 수학적 근거를 배경으로 길과 그 길의 연결관계에 따른 가중치를 적용하는데 적합하고 선행연구에서 기존의 ERAM 모델에 비해 가중치를 적용한 ERAM 모델이 사회·문화 구조에 대한 설명력이 향상됨을 밝혔다. 공간 분석 연구가 길과 그 길의 연결관계에 대한 가중치 보정에 주된 초점을 두고 있을 때 본 연구는 도시의 건물이 도시 공간에 주는 영향에 주목하였다. 도시에서 시간이 지남에 따라 길의 형태나 길의 연결관계의 형태는 큰 변화가 없더라도 도시의 건물은 많은 변화를 겪는다. 존재하던 건물이 없어지거나 공터에 새로운 건물이 생기고 기존의 건물이 더 큰 건물로 변모할 때 실제 도시의 모습과 도시가 가지는 속성은 변화한다. 하지만 길과 그 길의 연결관계에 따른 공간 분석은 이러한 변화를 반영할 수 없다. 따라서 건물의 영향을 고려한 공간 분석 연구가 진행되어야 한다. 본 연구는 도시의 보행량에 건물이 주는 영향을 반영한 공간 분석 모델에 대한 연구로, ERAM 모델에 건물인구 가중치를 적용한 모델을 개발하였다. 그 결과로 개발된 건물인구 가중 ERAM 모델은 기존의 ERAM 모델에 비해 도시의 보행량에 대해 크게 향상된 설명력을 보여주었고 특히 그간 공간 분석 연구에서 격자형의 역사가 깊지 않은 도시 구조는 분석이 어렵다는 한계점을 극복하였다. 연구 과정에서 그 간 노드와 에지에 가중치를 부여한 선행연구들과 달리 ERAM 모델의 w벡터에 가중치를 부여하는 방식을 제안하였다. 이는 향후 새로운 가중치를 ERAM 모델에 적용할 때 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 개발된 건물인구 가중 ERAM 모델을 기존의 거리 가중 ERAM 모델, 각도 가중 ERAM 모델과 결합하는 연구 역시 진행하였고 그 과정에서 모델 조합에 따라 설명력이 향상되는 ERAM 모델이 있음을 보였다.

Spatial analysis theory has been greatly improved after Space Syntax came to the field and ERAM model has also been developed. To develop a better model for both Space Syntax and ERAM model, there has been studies to calculate more accurate numbers that matches sociological, cultural structure in real life. Both Space Syntax and ERAM Model creates axial map of urban space to represent space in node and edge form. Axial map is a group of axial lines and axial line represents one longest part of space. For beginners, it is easy to imagine a road is one axial line which makes the node for one road and edge for connection of the road. The main stream of spatial analysis studies was developing representation of axial map and how to better applicate influence that the road and connection of the road gives to urban space. For the result, segmented axial map was developed and revising the result value with the width of the road or the pedestrian volume were studied. The most improved results were made when the distance of the roads and the angle of the roads were considered. ERAM model reproduce the structure of nodes and edges into an adjacency matrix. Since it has better mathematical basis for applicating weightings of road and connection of the roads, there are studies that weighted ERAM model better explains sociological, cultural structure then basic ERAM model. This study focused on the influence that building gives to urban space while previous studies focused on its roads. In urban space there is smaller chance for variation of the structure of the road as time passes, but it is different for buildings. There will be buildings that disappear and new buildings, and also the size of the building can be changed. But the spatial analysis considering only on roads cannot reflect these changes to the analysis. So the influence of the building must be considered in spatial analysis. This study focused on the influence that building gives to pedestrian volume and developed a new ERAM model with building population weighting applicated. For the result, building population weighted ERAM model shows better explanation ability in pedestrian volume then previous ERAM model and it also overcame the weakness of spatial anlaysis which is that it cannot make a proper analysis in cities with grid structure and newly developed ones. Also in the process of development, this study proposed a new method for applicating weightings which is by using the w vector of ERAM model. It would help for future studies to applicating new weighting to the ERAM model. The study on combination of building population weighting with distance weighting and angular weighting was also proceeded, and some combined models showed better explanation ability.