코로나-19 확산에 대한 GWR과 MGWR의 비교분석: 서울시를 배경으로

Abstract

본 연구는 코로나-19 확진자 수와 이에 영향을 미치는 요인들을 활용하여 지리가중회귀(Geographically Weighted Regression, GWR)모델과 다중스케일 지리가중회귀(Multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR)모델을 비교 분석하는데 목적이 있다. 가장 먼저 선행 연구조사를 통해 코로나-19 확진자 수에 커다란 영향을 미치는 요인들을 선별하였다. 다음으로최소제곱법(Ordinary Least Square, OLS), 분산팽창계수(Variation Inflation Factor, VIF)및 Local Moran’s I를 사용하여 코로나-19 확진자 수와의 선형 및 국지적 공간자기상관관계를 탐색하였다. 특히 종전에 널리 사용되어왔던 GWR모델과 최근 새롭게등장한 MGWR모델을 비교 분석하여 본 연구에 가장 적합한 지리가중회귀 모델을 결정하였다. MGWR은 변수 특성을 감안한조정된 밴드대역폭을 사용하여 보다 정밀하게 변수들 간의 공간관계를 설명할 수 있다. 본 연구를 통해 얻은 결과물은 감염병예방 및 예측에 필요로 하는 감염병역학조사지원시스템에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.