Urban Spatial Econometric Analysis · 도시 공간계량 분석

파이썬과 GIS 기반 도시정책 평가용 공간계량 모형 Spatial econometric models for urban policy evaluation using Python and GIS

개요 · Overview

도시 데이터(주택가격·범죄율·인프라 품질)는 인접 지역 간 공간 자기상관을 갖습니다. 이를 무시한 전통적 회귀모형은 편향된 계수와 잘못된 정책 결론을 낳습니다. 본 저장소는 공간 가중행렬 구축부터 SLM·SEM·SDM·GWR 추정까지 완결된 공간계량 파이프라인을 제공합니다.

Urban data — property values, crime rates, infrastructure quality — exhibits spatial autocorrelation across neighboring areas. Traditional regression that ignores this yields biased coefficients and invalid policy recommendations. This repository implements a complete spatial econometric pipeline, from spatial weight matrix construction to SLM/SEM/SDM/GWR estimation.

문제와 접근 · Problem & Approach

1. 공간 가중행렬 / Spatial Weight Matrix — Queen 인접성, K-최근접, 거리 기반 (weights.py)
2. 공간 시차 모형 / Spatial Lag Model (SLM) — 내생적 공간 상호작용 포착
3. 공간 오차 모형 / Spatial Error Model (SEM) — 공간 상관 잔차 보정
4. 공간 더빈 모형 / Spatial Durbin Model (SDM) — 시차·오차 효과 결합
5. 지리가중회귀 / Geographically Weighted Regression (GWR) — 국지적 계수 추정
6. 진단 / Diagnostics — Moran's I, LM 검정, LISA 군집 (diagnostics.py)

기술 스택 · Tech Stack

• Core: Python 3.11+, PySAL (libpysal, spreg, esda), GeoPandas
• Visualization: Matplotlib, Folium, Plotly
• Data: 통계청 KOSIS, 국가공간정보 NSDI (National Spatial Data Infrastructure)
• Spatial DB: PostGIS, GeoJSON

프로젝트 구조 · Repository Structure

urban-spatial-analysis/
├── src/uspatial/
│   ├── weights.py              # 공간 가중행렬 (W) 구축
│   ├── models.py               # SLM, SEM, SDM, GWR 래퍼
│   ├── diagnostics.py          # Moran's I, LM 검정, LISA
│   ├── data.py                 # 데이터 로딩·전처리
│   └── visualization.py        # Choropleth · 군집 지도
├── notebooks/
│   └── 01_columbus_full_analysis.ipynb   # 전체 분석 워크플로(Columbus 예제)
├── data/README.md              # 데이터 출처 및 다운로드 안내
├── docs/ARCHITECTURE.md        # 설계·방법론 문서
├── tests/test_weights.py
├── CONTRIBUTING.md
├── requirements.txt
└── LICENSE

빠른 시작 · Quick Start

git clone https://github.com/DongsooJung/urban-spatial-analysis.git
cd urban-spatial-analysis
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook notebooks/01_columbus_full_analysis.ipynb

연구 맥락 · Research Context

서울대학교 건설환경공학부(스마트도시공학) 박사과정 연구를 지원하며, 군 공항 이전 영향 분석과 대중교통중심개발(TOD) 평가 등 도시정책 평가에 적용됩니다.

This work supports doctoral research at Seoul National University, Department of Civil & Environmental Engineering (Smart City Engineering), applied to urban policy evaluation including military airport relocation impact analysis and transit-oriented development assessment.

참고문헌 · References

• Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Springer.
• LeSage, J. & Pace, R.K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press.
• Rey, S.J. & Anselin, L. (2010). PySAL: A Python Library of Spatial Analytical Methods.

라이선스 · License

MIT License — 자세한 내용은 LICENSE 참조.

저자 · Author

정동수 (Dongsoo Jung) — 서울대학교 박사과정 · 스마트도시공학 GitHub @DongsooJung