근접분석

근접 분석은 지리적 거리를 중심 원리로 삼는 공간 분석 도구와 알고리즘의 한 종류다.^[1] 근접 분석은 비즈니스 마케팅과 사이트 선택에 있어 중요한 도구다. 마케터들은 무역 지역을 결정하기 위해 인구 통계와 인프라를 분석한다. 무역 지역은 대부분의 수익을 창출하는 부지 주변의 지속적인 지리적 지역이다.

근접 분석은 거래/영업/서비스 영역에 대한 이해를 형성하기 위한 첫 번째 단계로 고객/예비 위치 간 거리(소매점, 은행, 식당, 딜러점 또는 영업사원)를 계산하기 위해 위치 인텔리전스, 매핑 소프트웨어를 사용하는 연구다. 분석에는 일반적으로 데이터의 관계를 보여주는 보고서와 지도가 포함되며 종종 분석에서 경쟁업체 위치를 포함한다.

기술

다양한 관련 문제와 업무로 인해 지리적 거리를 통합하는 도구, 모델, 알고리즘이 다양하다.^[2] 그렇기는 하지만, 거의 모든 것이 근본적으로 거리의 마찰, 토블러의 제1법칙, 공간 자기 상관과 같은 몇 가지 지리학의 핵심 원리에 기초하고 있다.

• 버퍼(Buffers)는 지리적 형상 집합에서 지정된 거리 내에 있는 영역을 결정하기 위한 도구다.
• 비용 거리 분석, 거리 및/또는 기타 위치 의존적 비용을 최소화하는 연속적인 공간을 통해 최적의 경로를 찾기 위한 알고리즘.
• 보로노이 다이어그램(Tiessen polygons)은 티에센 폴리곤(Tiessen polygon)이라고도 하며, 각 영역은 다른 어떤 지점보다 한 지점에 더 가까운 위치로 구성되도록 일련의 영역으로 연속 공간을 분할하기 위한 알고리즘이다.
• 거리 붕괴, 역제곱 법칙에 근거한 수학적 모델로서 어떤 현상의 영향이 그것으로부터의 거리에 반비례하는 경향이 있다. 중력 모델은 비슷한 모델이다.
• 위치 분석, 다른 지점 세트(예: 고객 위치)에 대한 총 거리를 최소화하는 제한된 지점 세트(예: 스토어 위치)의 최적 위치를 찾기 위한 일련의 (일반적으로 경험적) 알고리즘. 일반적으로 사용되는 예는 로이드의 알고리즘이다.
• 거리 행렬, 집합의 두 점 사이의 거리(유클리드 또는 기타)를 포함하는 배열. 이것은 관계 강도가 도시 간 교역량 등 거리와 상관관계가 있는지에 대한 통계적 시험에서 독립 변수로 자주 사용된다.

• 교통망 분석, 도로와 유틸리티 네트워크와 같은 1차원 회선의 네트워크로 이동에 제약이 있을 때 다수의 거리 라우팅 문제를 해결하기 위한 알고리즘과 도구 모음입니다. 예를 들어, 일반적으로 Dijkstra 알고리즘을 사용하여 해결되는 A 지점에서 B 지점까지의 최단 경로를 찾는 공통 과제

참조

외부 링크

• OGC ST_DWithin 함수(PostGIS 구현)