위성사진과 Power-law 기반 학습을 통한 지역 내 경제 규모 분배

Abstract

위성영상 데이터의 질적 발전 및 비전 기반 기계 학습의 발전에 따라, 특정 지역에 직접 방문을 하지 않고도 사회 및 경제적인 지표를 추정하는 모델의 정확도가 점점 높아지고 있다. 그러나, 기초 데이터의 수집이 주로 시군구 수준에서 이루어지기에 보다 작은 지역 단위에 대한 예측은 알고리즘의 평가 단계에서 여전히 어려움이 있다. 이 연구에서는 미시적인 경제 수준 예측의 중간 과정으로서, 시군구 수준보다 작은 지역단위를 위성사진을 통해 결정된 보로노이 다이어그램으로 구성하여 소규모 권역의 경제 규모 예측 모델을 고안하였다. 국가와 시군구의 관계에 입각한 Common Power-law 모델을 시군구와 소권역의 관계로 대응, 시군구의 경제력이 각 소규모 권역에 어떻게 분배되는지를 권역 간의 서열에 따라 모델링하였다. 실험 결과 지역의 도시 및 지방 여부에 따라 모델의 경제력 분배에 적합한 분포를 선택할 필요가 있었으며, 이 연구에서는 도시에서 0.45, 지방에서 0.63의 spearman correlation을 가지는 모델을 고안하였다.