KR20130095979A

KR20130095979A - Method and system for distinguishing of boundaries of trading areas using density of commercial facility

Info

Publication number: KR20130095979A
Application number: KR1020120017434A
Authority: KR
Inventors: 정창무
Original assignee: 서울대학교산학협력단
Priority date: 2012-02-21
Filing date: 2012-02-21
Publication date: 2013-08-29

Abstract

본 발명은 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 특히 물의 흐름을 분석하는 수문학적 모델링 기법을 적용하여 대상 지역의 상권 경계 및 위계를 식별함으로써 실제 공간에서 객관적이고 정확한 중심지 상권의 경계와 위계를 파악하도록 하여 개별 상권의 영향권 식별이 용이하며 분석의 실용성을 높이며, 대상 지역의 격자별 밀도의 고,저 차를 이용한 밀도의 경사도 분석을 통해 상권 경계를 식별함으로써 등질 하지 않은 도시 공간에서 행정 구역의 분포와 관계없이 상권의 경계를 파악하도록 하여 상업 시설의 실질적 수요 분석에 활용할 수 있고, 검색 반경의 설정에 따라 중심성이 높은 상위 상권을 파악하고 이를 통해 상권 간의 위계를 식별함으로써 검색 반경별로 대상 지역 내 상권 순위 등을 용이하게 파악하도록 하여 실제적 상권의 중심성 식별이 용이하다.The present invention relates to a method and system for identifying center-boundary boundaries using commercial facility density. In particular, the present invention relates to a hydrological modeling technique that analyzes the flow of water to identify upper-boundary boundaries and hierarchies of target areas. It is easy to identify the area of influence of individual commercial areas by identifying the boundary and hierarchy of central business districts, improve the practicality of analysis, and identify the business boundary by analyzing the slope of density using high and low density of each grid in the target area. Regardless of the distribution of administrative districts in urban spaces, it is possible to identify the boundaries of commercial areas, which can be used to analyze the actual demand of commercial facilities. This facilitates the ranking of commercial areas within the target area by search radius. It is easy to identify a real central phase winding so as to grasp.

Description

METHODS AND SYSTEM FOR DISTINGUISHING OF BOUNDARIES OF TRADING AREAS USING DENSITY OF COMMERCIAL FACILITY}

본 발명은 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 특히 상업시설의 밀도 및 수문학적 모델링을 이용하여 중심지 상권의 경계 및 위계를 식별하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a method and a system for identifying a central business district boundary, and more particularly, to a method and system for identifying a boundary and hierarchy of a central business district using density and hydrological modeling of a commercial facility.

종래의 상권 분석은 공간 위치에 대한 인지 방식이 행정구역의 단위에 의존하는 방식으로 구현되어 상권의 경계 식별이나 공간 구조의 분석에서도 행정동이나 시군구를 기본 단위로 상권의 분석을 수행하였다.Conventional commercial area analysis is implemented in a way that the cognitive method of spatial location is dependent on the unit of administrative district. Therefore, the analysis of the commercial area was carried out based on administrative dong or city-gun district even in the boundary identification and spatial structure analysis of commercial area.

행정 구역을 분석단위로 하면 실제 중심부인 간선 도로 등이 경계선으로 나타나게 되는 문제점이 있어 상권의 범위나 경계 등을 실제적으로 파악하는데 어려움이 있다.If the administrative area is used as an analysis unit, there is a problem that the main roads, etc., which are the actual centers, appear as boundary lines, which makes it difficult to actually grasp the extent or boundary of the commercial area.

또한, 종래의 중심지 상권의 경계 및 위계 식별 방법은 실제적 상업시설의 밀도 흐름을 고려하지 않아 중심지 상권의 객관적이고도 정확한 경계 및 위계를 파악할 수 없어 실용적이지 않았다.In addition, the conventional boundary and hierarchy identification method of the central metropolitan area is not practical because the objective and accurate boundary and hierarchy of the central metropolitan area cannot be grasped without considering the density flow of the actual commercial facility.

따라서, 등질 하지 않은 도시 공간에서 중심지를 파악하고 중심지 상권 간의 경계 및 위계를 객관적으로 식별할 수 있는 실용적 분석 방법이 요구된다.
Therefore, there is a need for a practical analysis method that can grasp the center of gravity in an uneven city space and objectively identify the boundaries and hierarchies between centers.

한국 등록 특허 제10-0872070호Korea Patent Registration No. 10-0872070

전술한 문제점을 개선하기 위한 본 발명 실시 예의 목적은 물의 흐름을 분석하는 수문학적 모델링 기법을 적용하여 대상 지역의 상권 경계 및 위계를 식별함으로써 실제 공간에서 객관적이고 정확한 중심지 상권의 경계와 위계를 파악하도록 한 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.An object of the embodiment of the present invention to improve the above-mentioned problem is to apply the hydrological modeling technique to analyze the flow of water to identify the upper boundary and hierarchy of the target area to grasp the boundary and hierarchy of the objective and accurate center area in the real space It is to provide a method and system for identifying the central business boundary using a commercial density.

전술한 문제점을 개선하기 위한 본 발명 실시 예의 다른 목적은 대상 지역의 격자별 밀도의 고,저 차를 이용한 밀도의 경사도 분석을 통해 상권 경계를 식별함으로써 등질 하지 않은 도시 공간에서 행정 구역의 분포와 관계없이 상권의 경계를 파악하도록 한 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention for improving the above-mentioned problem is to identify the upper-boundary boundary by analyzing the slope of the density using the high and low density of the grid-specific density of the target area and the relationship with the distribution of administrative districts in uneven city space. It is to provide a method and system for identifying the central business district boundary using the density of commercial facilities to identify the commercial boundary.

전술한 문제점을 개선하기 위한 본 발명 실시 예의 또 다른 목적은 검색 반경의 설정에 따라 중심성이 높은 상위 상권을 파악하고 이를 통해 상권 간의 위계를 식별함으로써 검색 반경별로 대상 지역 내 상권 순위 등을 용이하게 파악하도록 한 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
Another object of the embodiment of the present invention for improving the above-mentioned problem is to identify the upper center of high centrality according to the setting of the search radius, and through this to identify the hierarchy between the upper right by easily identifying the ranking of the commercial area in the target area for each search radius It is to provide a method and system for identifying the central business area boundary using the density of commercial facilities.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법은 상권 경계 식별 시스템의 상권 경계 식별 방법으로서, 상권 경계를 식별하기 위한 대상 지역의 상업시설 분포를 격자별 밀도 데이터로 구축하는 단계, 상기 격자별 밀도 데이터를 이용하여 상기 상업시설 분포를 물의 흐름으로 간주한 후 물의 흐름을 분석하는 수문학적 모델링을 적용하여 상기 대상 지역 내에 상권 경계의 흐름 및 유역을 생성하는 단계 및 상기 유역을 통해 상기 대상 지역의 상권 경계를 식별하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a method for identifying a central business district boundary using a density of commercial facilities according to an embodiment of the present invention is a business boundary boundary identification method of a commercial boundary boundary identification system. Step of constructing the density data by grid, and considering the distribution of the commercial facility as the flow of water using the grid-specific density data, applying hydrological modeling to analyze the flow of water, and the flow and basin of the upper boundary within the target area. And generating a business boundary of the target area through the watershed.

상기 밀도 데이터 구축 단계는 커널 밀도 함수를 사용하여 격자별 밀도 값을 생성하고 이 중 최댓값에서 각 격자별 밀도 값을 차감하여 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 기반으로 격자별 밀도 데이터를 구축하는 단계인 것이 바람직하다.The density data construction step uses the kernel density function to generate the grid-specific density values and subtract the grid-density data based on the high and low differences of the grid-density values generated by subtracting the density value of each grid from the maximum value. It is preferable that it is a construction step.

이때, 상기 밀도 데이터 구축 단계는 상기 격자의 크기를 설정하는 단계, 상기 격자별 밀도 값을 구하기 위한 검색 반경을 설정하는 단계 및 상기 설정한 격자 크기 및 검색 반경별로 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 격자별 밀도 데이터를 구축하는 단계인 것이 더욱 바람직하다.In this case, the density data building step may include setting the size of the grid, setting a search radius for obtaining the density value for each grid, and setting the grid value and the density value for each grid generated for each grid radius, More preferably, it is a step of building density data for each lattice using the low difference.

상기 유역 생성 단계는 상기 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 밀도 흐름 방향 데이터 및 밀도 흐름 누적 데이터를 생성하는 단계 및 상기 밀도 흐름 방향 데이터 및 누적 데이터를 이용하여 상기 대상 지역의 상권 경계 흐름을 식별하고 유역을 생성하는 단계인 것이 바람직하다.The basin generation step may include generating density flow direction data and density flow accumulation data using high and low differences of the density values of the grids, and a phase boundary boundary flow of the target region using the density flow direction data and accumulated data. It is desirable to identify and generate a watershed.

한편, 상기 상권 경계 식별 방법은 상기 검색 반경에 따른 상기 밀도 값과 상기 상업시설 수를 이용하여 위계의 순위를 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
On the other hand, the merchant boundary identification method may further comprise the step of identifying the rank of the hierarchy using the density value according to the search radius and the number of commercial facilities.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 시스템은 상권 경계를 식별하기 위한 대상 지역의 상업시설 분포를 격자별 밀도 데이터로 구축하는 분포 밀도 데이터 구축부, 상기 격자별 밀도 데이터를 이용하여 상기 상업시설 분포를 물의 흐름으로 간주한 후 물의 흐름을 분석하는 수문학적 모델링을 적용하여 상기 대상 지역 내에 상권 경계의 흐름 및 유역을 생성하는 수문분석 수행부 및 상기 유역을 통해 상기 대상 지역의 상권 경계를 식별하는 상권 경계 식별부를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a system for identifying a center area border using commercial facility density according to an embodiment of the present invention is distributed density data for constructing a distribution of commercial facilities in a target area for grid area density data. Constructor, hydrologic analysis unit for generating the flow and watershed of the upper boundary within the target area by applying the hydrological modeling to analyze the flow of water after considering the distribution of commercial facilities as the flow of water using the density data for each grid And a commercial boundary boundary identification unit for identifying a commercial boundary of the target area through the watershed.

상기 분포 밀도 데이터 구축부는 커널 밀도 함수를 사용하여 격자별 밀도 값을 생성하고 이 중 최댓값에서 각 격자별 밀도 값을 차감하여 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 기반으로 격자별 밀도 데이터를 구축하는 것이 바람직하다.The distribution density data construction unit generates a grid density value by using a kernel density function and subtracts the grid density data based on the high and low difference of the grid density value generated by subtracting the density value of each grid from the maximum value. It is desirable to build.

이때, 상기 분포 밀도 데이터 구축부는 상기 격자의 크기를 설정하고 상기 격자별 밀도 값을 구하기 위한 검색 반경을 설정하며 상기 설정한 격자 크기 및 검색 반경별로 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 격자별 밀도 데이터를 구축하는 것이 더욱 바람직하다.In this case, the distribution density data construction unit sets the size of the grid, sets a search radius for obtaining the density value for each grid, and uses the high and low differences of the grid values generated for each grid size and the search radius. It is more preferable to construct density data for each lattice.

상기 수문분석 수행부는 상기 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 밀도 흐름 방향 데이터 및 밀도 흐름 누적 데이터를 생성하며, 상기 밀도 흐름 방향 데이터 및 누적 데이터를 이용하여 상기 대상 지역의 상권 경계 흐름을 식별하고 유역을 생성하는 것이 바람직하다.The hydrologic analysis performing unit generates density flow direction data and density flow accumulation data using high and low differences of the density values of the grids, and uses the density flow direction data and the accumulated data to generate a boundary boundary flow of the target region. It is desirable to identify and generate watersheds.

한편, 상기 상권 경계 식별 시스템은 상기 검색 반경에 따른 상기 밀도 값과 상기 상업시설 수를 이용하여 위계의 순위를 식별하는 상권 위계 식별부를 더 포함할 수 있다.On the other hand, the commercial zone boundary identification system may further include a commercial hierarchy hierarchy to identify the rank of the hierarchy using the density value and the number of commercial facilities according to the search radius.

또한, 상기 상권 경계 식별 시스템은 상기 대상 지역의 상업시설 분포를 POI 정보로 입력받으며 상기 대상 지역의 전자 지도 데이터를 포함하는 지리 정보부 및 식별한 상기 대상 지역의 상권 경계를 상기 전자 지도상에 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.
The business boundary boundary identification system receives a distribution of commercial facilities of the target area as POI information and displays on the electronic map a geographic information unit including electronic map data of the target area and the identified business boundary of the target area. The display unit may further include.

본 발명의 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템은 물의 흐름을 분석하는 수문학적 모델링 기법을 적용하여 대상 지역의 상권 경계 및 위계를 식별함으로써 실제 공간에서 객관적이고 정확한 중심지 상권의 경계와 위계를 파악하도록 하여 개별 상권의 영향권 식별이 용이하며 분석의 실용성을 높이는 효과가 있다.The identification method and system of the center-boundary boundary using commercial facility density according to an embodiment of the present invention are applied to the hydrological modeling technique that analyzes the flow of water to identify the boundary and hierarchy of the target area. By identifying the boundary and hierarchy of central business districts, it is easy to identify the sphere of influence of individual business districts and improve the practicality of analysis.

본 발명의 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템은 대상 지역의 격자별 밀도의 고,저 차를 이용한 밀도의 경사도 분석을 통해 상권 경계를 식별함으로써 등질 하지 않은 도시 공간에서 행정 구역의 분포와 관계없이 상권의 경계를 파악하도록 하여 상업 시설의 실질적 수요 분석에 활용할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention, a method and a system for identifying a central business district boundary using a density of a commercial facility according to an embodiment of the present invention are not homogeneous by identifying the business district boundary by analyzing a slope of the density using high and low differences in the density of each grid of a target area. Irrespective of the distribution of administrative districts in the space, it is possible to identify the boundary of the commercial area and use it to analyze the actual demand of commercial facilities.

본 발명의 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법 및 그 시스템은 검색 반경의 설정에 따라 중심성이 높은 상위 상권을 파악하고 이를 통해 상권 간의 위계를 식별함으로써 검색 반경별로 대상 지역 내 상권 순위 등을 용이하게 파악하도록 하여 실제적 상권의 중심성 식별이 용이한 효과가 있다.
According to an embodiment of the present invention, a method and a system for identifying a central business district boundary using a density of a commercial facility identify a higher business center having a high centrality according to the setting of a search radius, and identify hierarchies between business districts through this, and thus, identify the hierarchy among the business districts in the target area by search radius. It is easy to identify the ranking of the commercial rights, it is easy to identify the centrality of the actual commercial rights.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법의 순서도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분포 밀도 데이터 구축 단계의 순서도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 수문 분석 수행 단계의 순서도.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 상업시설 밀도 값 생성의 그래프.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 검색 반경에 대한 상권 경계의 예시도.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 검색 반경에 대한 상권 경계의 예시도.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제3 검색 반경에 대한 상권 경계의 예시도.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상권 경계 중첩의 예시도.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 검색 반경에 대한 상권 위계의 예시도.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 검색 반경에 대한 상권 위계 순위의 예시도.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계 식별 시스템의 블록도.1 is a flow chart of the identification method of the central business district boundary using the density of commercial facilities according to an embodiment of the present invention.
2 is a flow chart of the distribution density data construction step according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a flow chart of the step of performing hydrologic analysis in accordance with an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a graph of the commercial density value generation according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram of a trade border for a first search radius in accordance with one embodiment of the present invention.
6 is an exemplary diagram of a trade border for a second search radius in accordance with one embodiment of the present invention.
7 is an exemplary diagram of a trade border for a third search radius in accordance with one embodiment of the present invention.
8 is an exemplary diagram of the upper-boundary boundary overlap according to an embodiment of the present invention.
9 is an illustration of a superiority hierarchy for a second search radius in accordance with one embodiment of the present invention.
10 is an illustration of a superior hierarchy rank for a second search radius in accordance with one embodiment of the present invention.
11 is a block diagram of a central business district boundary identification system using a commercial facility density according to an embodiment of the present invention.

상기한 바와 같은 본 발명을 첨부된 도면들과 실시 예들을 통해 상세히 설명하도록 한다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other objects, features and advantages of the invention will become more apparent from the following detailed description of the present invention when taken in conjunction with the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법의 순서도다.1 is a flowchart of a method for identifying a central business district boundary using a commercial facility density according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 상기 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계의 식별 방법은 상권 경계 식별 시스템의 상권 경계 식별 방법으로서 상권 경계를 식별하기 위한 대상 지역의 상업시설 분포를 격자별 밀도 데이터로 구축하는 단계(S20), 상기 격자별 밀도 데이터를 이용하여 상기 상업시설 분포를 물의 흐름으로 간주한 후 물의 흐름을 분석하는 수문학적 모델링을 적용하여 상기 대상 지역 내에 상권 경계의 흐름 및 유역을 생성하는 단계(S30) 및 상기 유역을 통해 상기 대상 지역의 상권 경계를 식별하는 단계(S40)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the identification method of the central business district boundary using the density of commercial facilities is a method of identifying a commercial boundary of a commercial boundary boundary system, and constructing distribution of commercial facilities in a target area for identifying the commercial boundary as density data for each grid. (S20) generating the flow and basin of the upper boundary within the target area by applying hydrological modeling to analyze the flow of water after considering the distribution of the commercial facility as the flow of water using the density data for each grid (S30) And identifying a business boundary of the target area through the watershed (S40).

또한, 상기 중심지 상권 경계의 식별 방법은 상기 격자별 밀도 데이터의 구축을 위해 상기 대상 지역의 상업시설 분포를 POI 정보로 입력받는 단계(S10)를 더 포함할 수 있다.In addition, the identification method of the central business district boundary may further include a step (S10) of receiving the distribution of commercial facilities of the target area as POI information to build the density data for each grid.

상기 POI 정보 입력의 바람직한 실시 예로서, 상기 대상 지역의 소매업 점포의 각 위치를 전자 지도상에 좌표로 표시한 후 이를 상기 격자별 밀도 데이터의 초기 자료로 사용할 수 있다.According to a preferred embodiment of the POI information input, each location of the retail store of the target area may be displayed on the electronic map as coordinates and then used as initial data of the density data for each grid.

상기 격자별 밀도 데이터 구축의 바람직한 예로서, 상기 대상 지역을 소정 거리로 설정된 격자로 구분하고 커널 밀도 함수(Kernel Density Function)를 이용하여 상기 POI 정보를 각 격자별 상업시설 분포에 대한 밀도 데이터로 대응하여 구축할 수 있다.As a preferable example of the density data construction for each grid, the target area is divided into grids set at a predetermined distance, and the POI information is mapped to density data of commercial facility distribution for each grid using a kernel density function. Can be built.

이때, 상기 밀도 데이터를 관찰하면 중심지에서 국지적으로 가장 높은 밀도가 나타나며 중심지로부터 멀어지면서 밀도가 감소하는 경사도가 나타난다.At this time, when observing the density data, the highest density appears locally in the center and the slope decreases as the distance increases from the center.

본 발명에서는 수문분석(Hydrology analysis)에서 지형의 경사도에 따라 물이 흘러 모여 유역(Basin) 경계를 분할하게 되는 원리를 상권의 경계 분할에 적용하여 상권의 경계 및 위계를 추출하며 추출된 상권을 지도로 도식화한다.In the present invention, the principle that water flows and divides Basin boundaries according to the topographic slope in the hydrology analysis is applied to the boundary division of the upper region to extract the boundary and the hierarchy of the upper region and to map the extracted upper region. Schematic with.

즉, 본 발명에서는 수문학적 모델링에서 지형의 등고선 자료를 활용하여 그 경사도에 따라 유역이 분할되는 원리를 상기 대상 지역의 POI 자료를 활용하여 밀도 분석 및 밀도의 경사도 분석을 통해 중심지를 분할하는 방식에 대응시켜 상권의 경계 및 위계를 식별한다.That is, in the present invention, the principle that the watershed is divided according to the slope by using the contour data of the terrain in hydrological modeling is divided into a method of dividing the central area through the density analysis and the slope analysis of the density by using the POI data of the target area. Corresponds to identify boundary and hierarchy of business.

또한, 본 발명에서는 상권의 경계 설정 시 밀도분석에 필요한 검색 반경을 계속적으로 확장하여 중심성이 높은 상위 상권들이 파악하고 이를 통해 상권 간의 위계를 식별한다.In addition, the present invention continuously expands the search radius required for density analysis when setting the boundary of the commercial zone to identify the upper commercial zones having high centrality, and thereby identify the hierarchy between the commercial zones.

종래의 상권 경계 식별 방법은 수문학적 방식을 적용하지 않아 상권의 반경을 구하는 경우 행정 구역을 기본 단위로 설정하게 되어 실제 도시공간의 다양한 형태를 고려하지 못하였다.Conventional border boundary identification method does not apply the hydrological method to determine the radius of the upper right of the administrative area is set to the basic unit did not consider the various forms of actual urban space.

또한, 종래의 상권 경계 식별 방법은 거리 측정의 기준점을 단위구역의 중심점으로 설정하여 객관성과 정확성이 떨어지며 상권의 밀도 흐름을 고려하지 않아 대상지역에 대한 개별 상권의 영향권을 식별하는데 용이하지 않았다.In addition, the conventional boundary-right boundary identification method sets the reference point of the distance measurement as the center point of the unit area, thereby reducing the objectivity and accuracy, and it is not easy to identify the sphere of influence of each commercial area on the target area because the density flow of the phase is not considered.

반면, 본 발명의 실시 예에 따른 중심지 상권 경계의 식별 방법은 물의 흐름을 분석하여 유역 경계를 분할하는 수문학적 모델링 기법을 상권 경계 및 위계의 식별에 적용하여 실제 공간에서 객관적이고 정확한 중심지 상권의 경계와 위계를 파악하도록 하므로 개별 상권의 영향권 식별이 용이하며 분석의 실용성을 높이는 장점이 있다.
On the other hand, the identification method of the upper center boundary of the center according to an embodiment of the present invention applies a hydrological modeling technique that divides the basin boundary by analyzing the flow of water to the identification of the upper boundary and the hierarchy, and thus the boundary of the objective upper center boundary in the real space. Since it is possible to identify the hierarchy and hierarchy, it is easy to identify the sphere of influence of each commercial area and has the advantage of increasing the practicality of the analysis.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분포 밀도 데이터 구축 단계의 순서도다.2 is a flow chart of the distribution density data construction step according to an embodiment of the present invention.

상기 분포 밀도 데이터 구축 단계(S20)의 실시 예로서, 상기 대상 지역의 상업 시설에 대해 커널 밀도 함수를 사용하여 격자별 밀도 값을 생성하고 이 중 최댓값에서 각 격자별 밀도 값을 차감하여 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 기반으로 격자별 밀도 데이터를 구축하는 것이 바람직하다.In an embodiment of the distribution density data building step (S20), a grid is generated by generating a density value for each grid using a kernel density function for a commercial facility in the target area, and subtracting the density value of each grid from the maximum value. It is desirable to construct the grid-specific density data based on the high and low differences in the star density values.

이때, 상기 분포 밀도 데이터 구축 단계(S20)는 더욱 바람직하게는 상기 격자의 크기를 설정하는 단계(S21), 상기 격자별 밀도 값을 구하기 위한 검색 반경을 설정하는 단계(S22) 및 상기 설정한 격자 크기 및 검색 반경별로 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 격자별 밀도 데이터를 구축하는 단계(S23)를 포함하는 것이 바람직하다.In this case, the distribution density data building step (S20) is more preferably a step of setting the size of the grating (S21), a step of setting a search radius for obtaining the density value for each grating (S22) and the set grating It is preferable to include the step (S23) to build the density data for each grid using the high and low difference of the density value for each grid generated for each size and search radius.

본 발명에서는 수문분석기법을 이용하여 상권 경계를 설정하기 위해 유역 단위의 경계 설정 과정에 사용하는 DEM(Digital Elevation Model)과 유사한 형태의 분포밀도 데이터를 구축한다.
In the present invention, the distribution density data in a form similar to the Digital Elevation Model (DEM) used in the boundary setting process of the watershed unit is constructed by using hydrologic analysis.

도 4는 상기 격자별 밀도 값 그래프의 예로서, 도 4a와 같이 커널 밀도 함수로 생성한 밀도 값 중 최댓값(41)을 전체 데이터의 밀도 값에서 빼면 밀도가 높은 지역이 고도가 낮은 지역(42)이 되고 밀도가 낮은 지역이 고도가 높은 지역이 되어 수문학적 모델링에 적용할 수 있는 상업시설의 분포밀도 데이터로 사용할 수 있다.4 is an example of a graph of density values for each lattice. When the maximum value 41 of the density values generated by the kernel density function is subtracted from the density values of the entire data, as shown in FIG. 4A, the high density area is a low altitude area 42. The low density area becomes a high altitude area and can be used as distribution density data of commercial facilities that can be applied to hydrological modeling.

상술한 바와 같이, 이러한 분포 밀도 데이터의 구축을 위해 커널 밀도 함수를 사용하며 본 실시 예에서는 격자의 크기는 100m로 하고, 검색반경을 각각 500m, 1000m, 5000m로 설정하여 중심지 상권의 경계를 식별한다.As described above, the kernel density function is used to construct such distribution density data. In the present embodiment, the grid size is set to 100 m and the search radius is set to 500 m, 1000 m, and 5000 m, respectively, to identify the boundary of the center area. .

상기 검색반경 500m, 1000m, 5000m는 각각 일반적인 생활권의 기본단위인 근린 주구의 반경, 근린지구 규모 기준인 1000m, 부도심 기능 수행반경 기준인 5000m 이다.The search radius 500m, 1000m, 5000m are the radius of neighboring house, which is the basic unit of general living zone, 1000m of neighborhood district size, and 5000m, which is based on subcenter function performance radius.

본 발명의 실시 예에 따른 상권 경계 식별 방법은 대상 지역의 격자별 밀도의 고,저 차를 이용한 경사도 분석을 통해 상권 경계를 식별하도록 구성하여 등질 하지 않은 도시 공간에서 행정 구역의 분포와 관계없이 상권의 경계를 파악하므로 상업 시설의 수요 분석에 실용적으로 활용할 수 있다.
The upper boundary boundary identification method according to an embodiment of the present invention is configured to identify the upper boundary by using a gradient analysis using high and low density of each grid of a target area, regardless of the distribution of administrative regions in the uneven city space. By identifying the boundaries of these systems, they can be used to analyze the demand of commercial facilities.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 수문 분석 수행 단계의 순서도다.3 is a flowchart of a hydrological analysis step according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 상기 수문 분석 수행 단계(S30)는 상기 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 밀도 흐름 방향(Flow Direction) 데이터 및 밀도 흐름 누적(Flow Accumulation) 데이터를 생성하는 단계(S31,S32) 및 상기 밀도 흐름 방향 데이터 및 누적 데이터를 이용하여 상기 대상 지역의 상권 경계 흐름을 식별하고 유역을 생성하는 단계(S33,S34)를 포함하는 것이 바람직하다.Referring to FIG. 3, the performing of the hydrologic analysis step S30 may include generating density flow direction data and density flow accumulation data using high and low differences of the density values of the grids. S31 and S32, and using the density flow direction data and the cumulative data, it is preferable to include the step (S33, S34) of identifying the upper boundary flow of the target area and generating the watershed.

바람직한 실시 예로서, 상기 수문 분석 수행 단계(S30)를 수행하는 상기 상권 경계 식별 시스템은 수문 분석을 위한 전용 툴을 내장하거나 포함하여 구성할 수 있다.According to a preferred embodiment, the commercial boundary identification system performing the hydrologic analysis performing step S30 may be configured to include a built-in tool for hydrological analysis.

또한, 도 2에서 상술한 바와 같이 상기 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 포함하는 분포 밀도 데이터를 이용하여 밀도 흐름 방향 데이터 및 흐름 누적 데이터를 구하고 이를 통해서 대상 지역의 상권 경계의 흐름을 식별한다.In addition, as described above with reference to FIG. 2, density flow direction data and flow accumulation data are obtained using distribution density data including high and low differences of the density values of the grids, and the flow of the upper boundary of the target area is identified through the distribution density data. .

상기 밀도 흐름 방향 데이터 및 밀도 흐름 누적 데이터를 구하는 일 예로서, 소정 격자에 대해 인접 격자로의 경사로 방향을 계산하고 고려하는 주변의 격자를 늘려나가면서 밀도 흐름에 대한 방향을 구할 수 있으며 이를 기반으로 각 격자별 누적 흐름을 계산하여 밀도 흐름 누적 데이터도 구할 수 있다.As an example of obtaining the density flow direction data and the density flow accumulation data, the direction of the density flow may be obtained by calculating the direction of the slope to the adjacent grid with respect to a predetermined grid and increasing the surrounding grid considering the consideration. The cumulative flow of each grid can be calculated to obtain the density flow cumulative data.

이는, 일반적인 수문 분석에서 사용하는 흐름 방향 및 흐름 누적 분석과 유사하게 수행하는 것이 바람직하다.This is preferably performed similarly to the flow direction and flow accumulation analysis used in general hydrologic analysis.

이후, 상기 상권 경계 흐름으로 형성되는 유역을 구하여 대상 지역의 상권을 파악하며 각 상권의 면적 및 상업시설 분포 밀도에 따른 상권 간 위계를 파악한다.After that, the watershed formed by the flow of boundary of the commercial zone is obtained to identify the commercial zone of the target area, and the hierarchy between the commercial zones is determined according to the area of each commercial zone and the density of commercial facility distribution.

상기 유역의 구분 역시 상기 밀도 흐름 방향 데이터 및 누적 데이터와 마찬가지로 일반적인 수문 분석에서 사용하는 분석 방식을 이용할 수 있다.
Similar to the density flow direction data and cumulative data, the division of the watershed may use an analysis method used in general hydrologic analysis.

도 5 내지 도 8은 상술한 단계에 따라 검색 반경별 상권 경계 설정의 분석 결과를 전자 지도상에 도시한 것으로, 도 5 내지 도 7은 각각 상권의 반경을 500m, 1000m, 5000m로 확장했을 때의 상권의 경계를 도시한 것이다.5 to 8 show the analysis results of the upper bounds for each search radius on the electronic map according to the above-described steps, and FIGS. 5 to 7 show the radiuses of the upper bounds to 500 m, 1000 m, and 5000 m, respectively. It shows the boundaries of business.

검색 반경 500m로 분석한 근린 주구 규모의 상권(51,52,53)은 도 5와 같이 매우 조밀하게 분포하고, 도 6과 같이 근린지구 규모인 반경 1000m로 분석한 결과의 상권(61,62)은 도 5에 비해 너르게 분포하며, 도 7과 같이 부도심 규모의 반경 5000m로 분석한 결과의 상권(71)은 매우 너르게 분포한다.The upper right area (51, 52, 53) of the neighborhood house size analyzed by the search radius 500m is very densely distributed as shown in FIG. 5, and the upper right area (61, 62) of the result analyzed by the radius 1000m which is the neighborhood area size shown in FIG. 5 is more distributed than FIG. 5, and the upper right 71 of the result of analyzing the radius of the sub-center scale 5000m as shown in FIG. 7 is very well distributed.

즉, 상기 각각의 검색 반경을 확장할수록 상권의 수는 적어지며 상권의 규모가 넓어지는데 500m 반경으로 구분되는 상권은 근린 주구 단위에 가깝게 나오게 되어 소규모 중심지 상권(51,52,53)의 경계를 표시하게 되며, 고 차위 상권으로 갈수록 그 규모가 커지게 된다.In other words, as the respective search radius is expanded, the number of merchants is smaller and the scale of merchants is wider. The merchants divided by a radius of 500m appear closer to the neighboring house constituents, indicating the boundaries of the small metropolitan centers (51, 52, 53). The scale will increase as we move to higher ranks.

또한, 도 8에 도시한 바와 같이, 각각의 검색 반경에 대한 상권의 경계 (81,82,83)를 중첩하면 저 차위의 상권들이 고 차위 상권에 포섭되는 것을 식별할 수 있다.In addition, as shown in Fig. 8, by overlapping the boundary (81, 82, 83) of the commercial zone for each search radius, it is possible to identify that the low-order commercial zones are included in the high-order commercial zone.

즉, 하나의 시장면적 내에 고 차위 중심지 1개와 중 차위 중심지들이 포함되어 있는데 이는 중심지계층의 포함원리에 부합하며, 고차 중심지의 상권이 차수가 작은 중심지들의 배후상권을 어떤 방식으로 포함하는지를 시각적으로 용이하게 파악할 수 있다.In other words, one high-level center and middle-level centers are included in one market area, which corresponds to the principle of inclusion of the central strata, and visually facilitates how the upper-right centers include the back-rights of lower-level centers. I can figure it out.

이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 중심지 상권 경계 식별 방법은 수문학적 모델링 기법을 통해 검색 반경에 따라 상업시설의 상권 경계를 객관적이고 정확하게 도출하여 단계적으로 개별 상권의 영향권을 용이하게 식별할 수 있으며 이를 실제 도시에 용이하게 적용할 수 있어 상권의 수요분석이나 도시재생 사업 등에 적극적으로 활용할 수 있다.
As described above, the central business district boundary identification method according to an embodiment of the present invention can easily identify the sphere of influence of individual commercial districts by objectively and accurately deriving the commercial boundary of commercial facilities according to a search radius through a hydrological modeling method. This can be easily applied to actual cities, and can be actively used for demand analysis of urban areas or urban regeneration projects.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 검색 반경에 대한 상권 위계의 예시도며, 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 검색 반경에 대한 상권 위계 순위의 예시도다.9 is an illustration of a superiority hierarchy for a second search radius according to an embodiment of the present invention, and FIG. 10 is an illustration of a superiority hierarchy rank for a second search radius according to an embodiment of the present invention.

상기 중심지 상권 경계 식별 방법은 상기 검색 반경에 따른 상기 밀도 값과 상기 상업시설 수를 이용하여 위계의 순위를 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.The central business district boundary identification method may further include identifying a rank of the hierarchy using the density value according to the search radius and the number of commercial facilities.

도 9는 제2 검색 반경인 1000m로 상권 위계를 분석한 결과로 추출된 상권 중 중심성이 큰 것으로 나타난 상권을 대상으로 식별한 위계를 전자 지도상에 시각적으로 도시한 것이며, 도 10은 그 위계의 순위에 따른 각 상권의 세부 정보를 도시한 것이다.FIG. 9 is a visual diagram showing on the electronic map the hierarchy identified for the upper right area of the upper right area extracted as a result of analyzing the upper right level with the second search radius of 1000m, and FIG. Details of each commercial area according to the ranking are shown.

바람직한 실시 예로서, 상기 위계의 순위는 각 상권의 밀도와 해당 상권에 속한 상업시설의 수를 평균으로 나누어 각각 표준화한 점수를 더한 값을 이용할 수 있다.According to a preferred embodiment, the rank of the hierarchy may use a value obtained by adding a standardized score by dividing the density of each commercial area and the number of commercial facilities belonging to the commercial area by an average.

도 9 및 도 10을 참조하면, 상업시설의 수가 높아질수록 상권의 위계가 높아지는 것이 아님을 파악할 수 있다.9 and 10, it can be seen that the higher the number of commercial facilities, the higher the hierarchy of the commercial area.

즉, 도 10을 참조하면, 위계 4순위의 상권이 차지하는 상업시설의 수가 5,379개로서 위계 3순위의 상권 안의 상업시설의 수보다 많지만 상업시설이 차지하는 면적으로 봤을 때 밀도가 높아 표준화 점수가 높은 위계 3순위의 상권이 중심성이 더 크다.That is, referring to FIG. 10, the number of commercial facilities occupied by the 4th rank of the ranks is 5,379, which is higher than the number of commercial facilities in the ranks of rank 3, but the density is high in terms of the area occupied by commercial facilities. The third rank is more central.

또한, 본 발명은 행정구역에 관계없이 상권 경계 및 위계 분석이 가능한 장점이 있으며, 도 10에 도시한 바와 같이 각각의 상권이 포함하는 행정 구역의 비율을 계산하여 나온 위계 순위의 결과는 그 중심성 분석이 매우 타당함을 알 수 있다.In addition, the present invention has the advantage that it is possible to analyze the boundaries of the upper and lower bounds regardless of the administrative area, as shown in Figure 10, the result of the ranking of the ranking obtained by calculating the ratio of the administrative area included in each commercial area is the centrality analysis This is very valid.

이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 중심지 상권 경계의 식별 방법은 검색 반경의 설정에 따라 중심성이 높은 상위 상권을 파악하고 이를 통해 상권 간의 위계를 식별 및 제시하여 검색 반경별로 대상 지역 내 상권 순위 등을 용이하게 파악할 수 있어 실제적 상권의 중심성 식별이 매우 용이하다.
As described above, in the identification method of the central business district boundary according to an exemplary embodiment of the present invention, the upper business districts having high centrality are identified according to the setting of the search radius, and the hierarchical ranks among the business districts are identified and presented through this, and the ranking of the business districts in the target area for each search radius. It is easy to identify the centrality of the real commercial power.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계 식별 시스템의 블록도다.11 is a block diagram of a central business district boundary identification system using a commercial facility density according to an embodiment of the present invention.

도 11을 참조하면, 상기 상권 경계 식별 시스템(100)은 상권 경계를 식별하기 위한 대상 지역의 상업시설 분포를 격자별 밀도 데이터로 구축하는 분포 밀도 데이터 구축부(120), 상기 격자별 밀도 데이터를 이용하여 상기 상업시설 분포를 물의 흐름으로 간주한 후 물의 흐름을 분석하는 수문학적 모델링을 적용하여 상기 대상 지역 내에 상권 경계의 흐름 및 유역을 생성하는 수문분석 수행부 (130)및 상기 유역을 통해 상기 대상 지역의 상권 경계를 식별하는 상권 경계 식별부(140)를 포함한다.Referring to FIG. 11, the commercial border boundary identification system 100 may include a distribution density data constructing unit 120 for constructing a distribution of commercial facilities in a target area for identifying a commercial boundary as density data for each grid, and the density data for each grid. The hydrological analysis unit 130 generates the flow and watershed of the upper boundary within the target area by applying the hydrologic modeling that considers the distribution of the commercial facility as the flow of water, and then analyzes the flow of water. And a commercial boundary boundary identifying unit 140 for identifying the commercial boundary of the target area.

상기 분포 밀도 데이터 구축부(120)는 커널 밀도 함수를 사용하여 격자별 밀도 값을 생성하고 이 중 최댓값에서 각 격자별 밀도 값을 차감하여 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 기반으로 격자별 밀도 데이터를 구축하는 것이 바람직하다.The distribution density data construction unit 120 generates a lattice density value by using a kernel density function and subtracts the lattice density value from the maximum value among the lattice values based on the high and low differences of the lattice density values. It is desirable to build star density data.

이때, 상기 분포 밀도 데이터 구축부(120)는 상기 격자의 크기를 설정하고 상기 격자별 밀도 값을 구하기 위한 검색 반경을 설정하며 상기 설정한 격자 크기 및 검색 반경별로 생성한 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 격자별 밀도 데이터를 구축하는 것이 더욱 바람직하다.In this case, the distribution density data construction unit 120 sets the size of the grid, sets the search radius for obtaining the density value for each grid, and sets the grid value and the density value for each grid generated for each search radius, It is more desirable to build density data for each lattice using the low difference.

상기 수문분석 수행부(130)는 상기 격자별 밀도 값의 고,저 차이를 이용하여 밀도 흐름 방향 데이터 및 밀도 흐름 누적 데이터를 생성하며, 상기 밀도 흐름 방향 데이터 및 누적 데이터를 이용하여 상기 대상 지역의 상권 경계 흐름을 식별하고 유역을 생성하는 것이 바람직하다.The hydrologic analysis unit 130 generates density flow direction data and density flow accumulation data by using high and low differences of the density values of the grids, and uses the density flow direction data and the accumulated data to It is desirable to identify commercial boundary flows and create watersheds.

한편, 상기 상권 경계 식별 시스템(100)은 상기 검색 반경에 따른 상기 밀도 값과 상기 상업시설 수를 이용하여 위계의 순위를 식별하는 상권 위계 식별부(150)를 더 포함할 수 있다.On the other hand, the merchant boundary identification system 100 may further include a merchant hierarchy identification unit 150 for identifying the rank of the hierarchy using the density value and the number of commercial facilities according to the search radius.

또한, 상기 상권 경계 식별 시스템(100)은 상기 대상 지역의 상업시설 분포를 POI 정보로 입력받으며 상기 대상 지역의 전자 지도 데이터를 포함하는 지리 정보부(110) 및 식별한 상기 대상 지역의 상권 경계를 상기 전자 지도상에 표시하는 표시부(160)를 더 포함할 수 있다.
In addition, the commercial boundary identification system 100 receives the distribution of commercial facilities of the target area as POI information, and the geographic information unit 110 including the electronic map data of the target area and the identified commercial boundary of the target area. It may further include a display unit 160 to display on the electronic map.

이상에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시 예들에 대하여 도시하고 또한 설명하였다. 그러나 본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 첨부하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능할 것이다.
The foregoing embodiments and advantages are merely exemplary and are not to be construed as limiting the present invention. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the scope of the present invention. .

100: 상업시설 밀도를 이용한 중심지 상권 경계 식별 시스템.
110: 지리 정보부 120: 분포 밀도 데이터 구축부
130: 수문 분석 수행부 140: 상권 경계 식별부
150: 상권 위계 식별부 160: 표시부100: Center business district boundary identification system using commercial facility density.
110: geographic information unit 120: distribution density data construction unit
130: hydrologic analysis unit 140: commercial boundary identification unit
150: business hierarchy hierarchy 160: display unit

Claims

In the commercial boundary identification method of the commercial boundary identification system,
a) constructing grid-specific density data of a distribution of commercial facilities in a target area for identifying a commercial boundary;
b) generating the flow and basin of the upper boundary within the target area by applying hydrologic modeling that considers the distribution of the commercial facility as the flow of water using the grid-specific density data and then analyzes the flow of water; and
and c) identifying a commercial boundary of the target region through the watershed.

2. The method of claim 1, wherein step a)
Generating a density value for each lattice using a kernel density function, and constructing density data for each lattice based on a high and low difference of the density values for each lattice generated by subtracting the density value for each lattice from the maximum value among them; Distinguishing method of the center-boundary border area using the density of commercial facilities.

The method of claim 2, wherein step a)
Setting a size of the grid;
Setting a search radius for obtaining the density value of each lattice; and
And constructing density data for each grid by using the high and low difference between the grid sizes and the density values for each grid generated for each search radius.

The method of claim 3, wherein
d) identifying the rank of the hierarchy by using the density value according to the search radius and the number of commercial facilities.

The method of claim 2, wherein b)
Generating density flow direction data and density flow accumulation data using the high and low difference of the density values of the grids; and
And identifying a flow zone boundary of the target area using the density flow direction data and the accumulated data, and generating a watershed.

In the commercial boundary identification system,
A distribution density data constructing unit for constructing distribution of commercial facilities in a target area for identifying commercial boundary as density data for each grid;
Hydrologic analysis unit for generating the flow and basin of the upper boundary in the target area by applying the hydrological modeling to analyze the flow of water after considering the distribution of commercial facilities as the flow of water using the grid-specific density data; And
And a commercial district boundary identification system comprising a commercial facility density comprising a commercial district boundary identification unit for identifying a commercial district boundary of the target area through the watershed.

The method of claim 6, wherein the distribution density data construction unit
Using the kernel density function to generate the grid-specific density value, the grid-specific density data is constructed based on the high and low difference of the grid-density value generated by subtracting the density value of each grid from the maximum value Identification System of Central Business District Boundaries Using Commercial Facility Density.

The method of claim 7, wherein the distribution density data construction unit
Setting the size of the lattice, setting a search radius for obtaining the density value of each lattice, and constructing density data for each lattice using the high and low difference of the set lattice size and the density value for each lattice generated for each search radius. Identification system of the central business district boundary using the density of commercial facilities.

The method of claim 8,
And a commercial area hierarchy identification unit for identifying the rank of the hierarchy using the density value according to the search radius and the number of commercial facilities.

The method of claim 7, wherein the hydrological analysis unit
Generating density flow direction data and density flow accumulation data using the high and low difference of the density values of the grids, and using the density flow direction data and cumulative data to identify the upper boundary flow of the target area and generate a watershed Identification system of the central business district boundary using the density of commercial facilities, characterized in that.

The method according to claim 6,
A geographic information unit receiving the distribution of commercial facilities of the target area as POI information and including electronic map data of the target area; and
And a display unit for displaying the identified boundary of the target area of the target area on the electronic map.