AMOEBA 기법을 응용한 서울시 자전거 네트워크의 클러스터 분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김영호 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-07T03:12:43Z | - |
dc.date.available | 2021-09-07T03:12:43Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.issn | 1226-9492 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/110376 | - |
dc.description.abstract | 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. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국도시지리학회 | - |
dc.title | AMOEBA 기법을 응용한 서울시 자전거 네트워크의 클러스터 분석 | - |
dc.title.alternative | A Study on Bike Network Cluster Analysis Using AMOEBA Algorithm | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김영호 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국도시지리학회지, v.15, no.3, pp.77 - 87 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국도시지리학회지 | - |
dc.citation.title | 한국도시지리학회지 | - |
dc.citation.volume | 15 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 77 | - |
dc.citation.endPage | 87 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001725742 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자전거 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 교통 네트워크 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 네트워크 분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Gi 통계법 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Gij 통계법. | - |
dc.subject.keywordAuthor | bicycle | - |
dc.subject.keywordAuthor | transportation network | - |
dc.subject.keywordAuthor | network analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | Gi statistics | - |
dc.subject.keywordAuthor | Gij statistics | - |
dc.subject.keywordAuthor | AMOEBA (A Multidirectional Optimum Ecotope-Based Algorithm) | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.