도시계획기사 이론 학습 29. 수요예측을 위한 정량적 예측방법

정량적 예측 방법은 데이터를 분석하고 시나리오를 모델링하며 정확한 수요예측을 제공하는 귀중한 도구를 제공합니다. 이러한 방법에는 중력 모델, Hough 모델, 회귀 분석, 다변량 분석 및 시계열 분석이 포함됩니다. 그럼, 이번 시간에는 수요예측에 있어서 주로 사용되어지는 정량적 예측방법들을 알아보겠습니다.

 

정량적 예측은 통계 및 수학적 모델을 사용하여 과거 및 현재 데이터를 기반으로 미래 수요를 예측합니다. 전문가 의견과 시나리오를 활용하는 정성적 예측과 달리 정량적 방법은 데이터를 활용해 객관적이고 일관된 예측을 제공합니다. 도시 계획에서 이 접근 방식은 인구 증가, 경제 활동 및 인프라 요구 사항의 변화를 예측하는 데이터 기반 결정을 지원합니다. 이러한 정량적 예측 방법을 이해함으로써 도시 계획자는 도시의 성장 및 개발 목표에 부합하는 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

정량적 분석을 위한 데이터 분석 방법 학습

 

1. 중력 모델

중력 모델은 뉴턴의 만유인력 법칙을 기반으로 하며 인구 규모와 거리를 분석하여 공간적 상호 작용을 설명합니다. 도시 계획에서 이 모델은 도시가 주변 지역과 어떻게 상호 작용하는지 연구하고 교통 네트워크 및 쇼핑 센터와 같은 서비스 또는 시설에 대한 수요를 추정하는 데 사용됩니다.

 

가. 라일리의 소매 매력 법칙

도시 연구에서 중력 모델의 주요 적용은 Reilly의 소매 매력 법칙입니다. 이 법칙은 주변 지역의 인구 규모와 중심으로부터의 거리를 기반으로 상업 중심지의 매력을 추정합니다.

 

나. 중력 모델의 특성

1) 거리 인자: 모델은 거리를 상호 작용에 반비례하는 저항 인자로 간주합니다. 거리가 멀면 매력이 감소하고, 거리가 가까울수록 매력이 증가합니다.

2) 도시 규모 요소: 도시가 클수록 매력이 더 높아 주변 지역의 경제 활동과 인구를 끌어들입니다.

3) 제한 사항: 모델은 공간 사용 패턴이 일관되게 유지된다고 가정하고 여러 지역과의 상호 작용을 고려하지 않아 정확도가 제한될 수 있습니다.

 

다. 도시계획에 중력모델 적용

중력 모델은 교통 계획 및 시장 분석에 널리 사용됩니다. 예를 들어, 거리와 인구 밀도를 기반으로 인근 인구의 예상 방문객 수를 추정하여 새로운 쇼핑 센터나 공공 시설의 최적 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다. 회사와 개발자는 이 모델을 사용하여 위치 기반 결정을 내리고 상업적 잠재력이 높은 지역을 선택합니다.

 

 

2. 허그 모델

Hough 모형은 확률 기반 수요 추정 모형으로, 특히 상업 시설 선택 시 소비자 행동을 분석하는 데 효과적입니다. 이 모델은 소비자가 특정 시설을 사용할 가능성은 시설의 규모와 시설에 도달하는 데 필요한 이동 시간에 따라 달라진다고 예측합니다.

 

가. 허그 모델의 특성

1) 시설 규모 및 이동 시간: 시설의 매력은 시설 규모에 비례하고 시설에 도달하는 데 걸리는 시간에 반비례합니다.

2) 단순성: 효과적이기는 하지만 시설 매력도가 규모와 이동 시간에만 좌우된다는 모델의 가정은 복잡한 소비자 행동을 지나치게 단순화할 수 있습니다.

 

나. 도시 계획에 허그 모델 적용

Hough 모델은 상업 지역을 정의하고 최적의 매장 위치를 ​​식별하는 데 유용합니다. 이는 도시 계획자가 유동인구와 상업적 수요를 예측하는 데 도움이 되므로 소매 시장 잠재력을 분석하는 데 널리 사용됩니다. 예를 들어, 이 모델은 소비자 근접성과 여행 행동을 기반으로 쇼핑몰이나 기타 소매점을 어디에 배치할지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

 

3. 회귀 분석

회귀분석은 독립(예측) 변수와 종속(결과) 변수 사이의 인과관계를 조사하는 통계적 방법입니다. 이 관계를 분석함으로써 도시 계획자는 서비스나 자원에 대한 미래 수요를 예측할 수 있습니다.

 

가. 회귀 분석 유형

1)단순 선형 회귀: 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 조사합니다.

2) 다중 선형 회귀: 단일 종속 변수에 대한 여러 독립 변수의 영향을 평가하여 복잡한 시나리오에 대한 보다 자세한 통찰력을 제공합니다.

 

나. 회귀분석의 특징

회귀 분석은 특히 여러 변수와 함께 사용할 때 예측 정확도를 향상시킵니다. 이 때 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 회귀 분석을 통해 대규모 데이터 세트를 관리할 수 있어 더욱 정확한 예측이 가능해졌습니다. 회귀분석에서 주의할 것은 독립 변수의 상관 관계입니다. 독립변수가 서로 관련성(다중공선성)이 높을 경우 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 다변량 회귀와 같은 기술이 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

다. 도시계획에 회귀분석 적용

도시계획에서는 회귀 분석이 토지이용 계획 및 인구 예측에 적용되는 경우는 다음과 같습니다. 예를 들어 인구 증가율, 소득 수준, 고용률을 기반으로 미래 주택 수요를 예측할 수 있습니다. 계획자는 다양한 변수를 사용하여 진화하는 도시 요구 사항을 해결하는 정확한 예측 및 설계 계획을 세울 수 있습니다.

 

 

4. 다변량 분석

다변량 분석은 여러 변수가 포함될 때 사용되는 방법으로, 기획자가 변수를 종합하고 분류하여 수요에 영향을 미치는 주요 요인을 파악할 수 있습니다.

 

가. 다변량 분석 유형

1) 다중 회귀 분석: 회귀 분석과 유사하게 여러 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 조사합니다.

2) 요인 분석: 변수 간의 공통 요인을 식별하여 복잡한 데이터 세트를 단순화하는 분류 기술입니다.

3) 주성분 분석(PCA): 변수 간의 주요 변동을 식별하여 데이터의 복잡성을 줄입니다.

4) 표준 상관 분석: 서로 다른 특성을 가진 그룹에서 복합 변수를 생성하여 그룹 간의 관계를 드러냅니다.

5) 엔트로피 정보 모델: 엔트로피를 이용하여 현상을 분석하므로 종합적인 데이터 분석이 가능합니다.

 

나. 도시 계획에 다변량 분석 적용

다변량 분석은 토지 이용 계획 및 사회경제적 연구에 사용됩니다. 예를 들어, PCA는 계획자가 소득, 주택 가격, 인구 밀도와 같은 다양한 변수가 서로 어떻게 영향을 미치는지 이해하고 도시 정책에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 방법을 통해 기획자는 다양한 변수를 설명하고 보다 미묘한 전략을 개발할 수 있습니다.

 

 

5. 시계열 분석

시계열 분석은 과거 데이터를 사용하여 추세를 파악하고 향후 변화를 예측하는 모델입니다. 이 기술은 계절적 변화, 주기적 추세 및 수요의 불규칙한 변동을 분석하기 위한 도시 계획에 유용합니다.

 

가. 시계열 분석 유형의 학습

1) 이동 평균: 3개월 미만의 단기 예측에 사용되는 간단한 방법입니다.

2) 평활 방법: 이동 평균과 마찬가지로 평활은 단기 추세를 예측하기 위해 적용되며 배우고 해석하기 쉽습니다.

3) Box-Jenkins 방법: 중장기 예측(1~2년)에 사용되는 복잡한 모델로, 기술적 전문성이 필요하지만 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

4) ARMA(자동 회귀 이동 평균): 판매 예측에 일반적으로 사용되는 단기 및 중기 예측 모델입니다.

 

나. 도시계획에 시계열분석 적용

시계열 분석은 일반적으로 대중교통 수요 예측, 계절적 인구 변화 예측, 경제 순환 분석에 사용됩니다. 예를 들어, 이 모델은 여행 성수기와 연간 추세를 식별하여 대중교통 이용률을 예측하고 대중교통 당국이 리소스를 최적화할 수 있도록 해줍니다.

 

 

6. 결론

정량적 예측 방법은 도시 연구의 필수 도구로, 기획자가 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 중력 모델, Hough 모델, 회귀 분석, 다변량 분석, 시계열 분석과 같은 모델을 사용하여 도시 계획자는 더 정확하게 수요를 예측하고 적응 가능한 전략을 개발할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 도시는 인구 증가, 경제 변화 및 인프라 요구 사항에 대비하여 지속 가능하고 효율적인 도시 공간을 만들 수 있습니다.

 

이러한 정량적 방법을 이해하는 것은 주민의 요구를 충족하고 미래의 과제에 효과적으로 대응하는 탄력적인 도시 지역을 구축하는 데 중요합니다. 질적 및 양적 예측 기술을 결합함으로써 계획자는 도시 개발이 장기 목표에 부합하고 변화하는 환경에 적응할 수 있도록 보장할 수 있습니다.