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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.
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Aldstadt, J / 2006 / Using AMOEBA to create a spatial weights matrix and identify spatial clusters / Geographical Analysis 38 : 327 ~ 343
Berglund, S / 1999 / Identifying local spatial association in flow data / Journal of Geographical System : 219 ~ 236
Black, W. / 1992 / Network Autocorrelation in Transport Network and Flow Systems / Geographical Analysis 24 (3) : 207 ~ 222
Fischer, M. / 2008 / Modeling Spatial Autocorrelation in Spatial Interaction Data: An Application to Patent Citation Data in the European Union / Journal of Regional Science
Getis, A / 1992 / The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics / Geographical Analysis 24 (3) : 189 ~ 206
Berglund, S / 1999 / Identifying local spatial association in flow data / Journal of Geographical System : 219 ~ 236
Black, W. / 1992 / Network Autocorrelation in Transport Network and Flow Systems / Geographical Analysis 24 (3) : 207 ~ 222
Fischer, M. / 2008 / Modeling Spatial Autocorrelation in Spatial Interaction Data: An Application to Patent Citation Data in the European Union / Journal of Regional Science
Getis, A / 1992 / The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics / Geographical Analysis 24 (3) : 189 ~ 206
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