Research on Areal Interpolation Methods and Error Measurement Techniques for Reorganizing Incompatible Regional Data Units : The Population Weighted Interpolation

지역 자료의 공간 단위 재구성 기법 및 에러 검증 : 인구가중치 내삽법

with the increasing popularity of regional studies, the importance of regional data has been recognized dramatically in recent years. However, due to potential problems from the intrinsic characteristics of aggregate regional data for the research, and incompatible regional units between source and target regional data units, the method for reorganizing the regional data units for a given research analysis should be required. In this regard, the purpose of this research is to review the significant interpolation methods for reorganizing the data units and, based on it, to propose the population weighted interpolation method. For the first purpose, areal weighted interpolation method, pycnophylactic method, dasymetric method, area-to-point method were reviewed. The proposed population-weighted interpolation method was applied to the case study of population census regional data in Erie County, NY, compared with areal weighted interpolation method, pycnophylactic method in terms of several statistical characteristics.

최근 지역 연구의 활성화와 더불어 지역 자료의 중요성이 점점 강조되고 있다. 그런데 실제 이용가능한 지역 자료의 공간단위는 연구 분석을 위한 기능지역 단위와 일치하지 않는 경우가 종종 발생하며, 이로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 이용가능한 지역 단위 자료를 연구 분석을 위한 공간 단위로 재구성하는 방법이 요구된다. 본 연구는 면적 가중치 내삽법, pycnophylactic 방법, dasymetric 방법, Area-to-point 내삽법 등을 검토하고 도시지역 자료의 효율적인 재구성 방법으로 면적 가중치 내삽법을 수정하여 인구 가중치 내삽법(population weighted interpolation)을 제안하였다. 인구 가중치 내삽법은 미국 뉴욕주 이리 카운티(Erie County)를 연구 사례로 면적 가중치 방법 pycnophylactic 방법을 RMS 에러, 자료 분포 유형, 공간 자기상관의 측면에서 비교되었다.