Spatial Data Analysis Based on Weighted Expectation Maximization

본 연구는 가중 기댓값 최대화(Weighted Expectation-Maximization, WEM) 방법을 적용하여 공간 데이터 분석을 개선하는 새로운 접근법을 제시한다. 이 방법은 다변량 데이터에서 설명 변수와 목표 변수 간의 관계를 기반으로 지역을 분류하는 데 있어 정확도 개선을 위해 오차를 최소화하도록 기존 기댓값 최대화 알고리즘에 가중치를 추가하였다. 이 연구는 지리적 정보 시스템, 도시 계획, 공공 보건 등 공간 정보가 중요한 역할을 수행하는 다양한 응용분야에서 유용하게 적용될 수 있으며, 특히 소상공인 점포의 매출액을 예측하고 지역적 특성에 따른 매출 패턴을 보다 정밀하게 파악하는 데에도 기여할 수 있다. 부동산 거래 데이터 기반 실험을 통해 WEM 방법이 EM 방법과 비교하여 부동산 거래 데이터에서 설명 변수와 목표 변수 간의 상호작용을 더 정확히 분석하고 예측하는 데 효과적임을 보여주었다. 향후 연구에는 지리적 분포의 영향을 최소화하여 설명 변수와 목표 변수 간의 관계를 더욱 효과적으로 모형화할 방법을 연구할 계획이다.