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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Byoungkil (Kyonggi University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제36권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
335 - 341 (7page)

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The KDE (Kernel Density Estimation) technique in GIS (Geographic Information System) has been widely used as a method for determining whether a phenomenon occurring in space forms clusters. Most humangenerated events such as traffic accidents and retail stores are distributed according to a road network. Even if events on forward and rear roads have short Euclidean distances, network distances may increase and the correlation between them may be low. Therefore, the NKDE (Network-based KDE) technique has been proposed and applied to the urban space where a road network has been developed. KDE is being studied in the field of business GIS, but there is a limit to the microscopic analysis of economic activity along a road. In this study, the NKDE technique is applied to the analysis of urban phenomena such as the density of shops rather than traffic accidents that occur on roads. The results of the NKDE technique are also compared to pedestrian networks and road centerline networks. The results show that applying NKDE to microscopic trade area analysis can yield relatively accurate results. In addition, it was found that pedestrian network data that can consider the movement of actual pedestrians are necessary for accurate trade area analysis using NKDE.
#Kernel Density Estimation #Network-based KDE #Business GIS #Spatial Analysis #Road Network

목차

Abstract
1. Introduction
2. NKDE
3. Study Area and Data
4. Analysis
5. Concluding Remarks
References

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Anderson, T.K. (2009), Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots, Accident Analysis & Prevention, Vol. 41, No. 3, pp. 359- 364. Benedek, J., Ciobanu, S.M., and Man, T.C. (2016), Hotspots and social background of urban traffic crashes: A case study in Cluj-Napoca (Romania), Accident Analysis & Prevention, Vol. 87, pp. 117-126. Borruso, G. (2005), Network density estimation: analysis of point patterns over a network, International Conference on Computational Science and Its Applications, Springer, May 9-12, Singapore, pp. 126-132. Borruso, G. (2008), Network density estimation: a GIS approach for analysing point patterns in a network space, Transactions in GIS, Vol. 12, No. 3, pp. 377-402. Dai, D. and Jaworski, D. (2016), Influence of built environment on pedestrian crashes: A network-based GIS analysis, Applied Geography, Vol. 73, pp. 53-61.

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