PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

시계열 분석을 활용한 지목 변화 추정 분석 (Time Series Analysis and Estimation of Changes In Land Categories)

15 페이지
기타파일
최초등록일 2025.05.30 최종저작일 2024.08
15P 미리보기
시계열 분석을 활용한 지목 변화 추정 분석
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 한국지적학회
    · 수록지 정보 : 한국지적학회지 / 40권 / 2호 / 55 ~ 69페이지
    · 저자명 : 백창엽, 김도형

    초록

    본 연구에서는 지목의 장래 변화를 예측하기 위해 지적통계 자료를 활용하여 현행 지목 체계의 현황을 파악하고, 이를 시계열 모델에 적용하여 그 결과를 예측 및 분석하였다. 지목 통계자료는 2002년부터 2023년까지의 자료를 활용하였으며, VAR 모형을 이용하여 지목의 현황을 추정하고, 2023년도의 지목 현황과 비교‧분석하였다. 먼저, 필지 수와 면적 간의 상관관계를 파악하여 ADF 검정에 따라 통계자료에 2회 차분을 적용하였다. 또한, 적절한 시차를 결정하기 위해 일정한 시차를 비교한 결과로 적절한 시차를 4로 결정하였다. 이에 따라 통계자료를 VAR 모형에 적용하여 지목 현황을 추정 및 분석하였다. 추정된 결과를 실제 1개년의 값과 비교한 결과, 다소 차이가 있지만 추세를 파악할 수 있었다. 전체적인 증감률을 확인한 결과, 증감률의 차이가 1% 미만으로 나타났다. 이러한 시계열 모델을 활용하여 추정한 지목을 통해 단기적인 미래 변화를 추정하는 것에는 유용할 것으로 판단된다.

    영어초록

    This study analyses the current status of land categories and applies cadastral statistics to a time series model to identify and predict future changes. The cadastral statistics from 2002 to 2023 were used to analyse land use status and estimate future changes. Before applying the data to the prediction model, a correlation between the number of parcels and their areas was analysed. Additionally, an ADF test was conducted, followed by two differencing steps to maintain stationarity. To determine the proper lag for the model, several lags were tested, and lag 4 was identified as the best lag based on RMSE comparison. Consequently, the data were applied to the model, and the future status of land categories was estimated. According to the comparison of estimated results and real data, it was able to distinguish the trend of land categories despite small differences. The analysis revealed that some land categories, particularly those related to infrastructure or agriculture, exhibit similar trends in future changes. This finding highlights that such time series analysis and prediction methods are useful for estimating short-term changes in land categories, which can be meaningful in designing improved land category models.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

“한국지적학회지”의 다른 논문도 확인해 보세요!

문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요. 해피캠퍼스의 방대한 자료 중에서 선별하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 목차부터 본문내용까지 자동 생성해 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 캐시를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2025년 08월 04일 월요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
2:22 오후