/G2SFCA

Primary LanguageR

Generalized 2SFCA

This code for the generalized two-step floating catchment area (G2SFCA) method was used in Kim, K., & Kwon, K. (2022). Time-varying spatial accessibility of primary healthcare services based on spatiotemporal variations in demand, supply, and traffic conditions: A case study of Seoul, South Korea. Journal of Transport & Health, 27, 101531. [Link]

접근성 지표는 다음의 수식으로 계산된다.

$A_i = \sum_j \frac{S_j f(d_{ij})} { \sum_k P_k f(d_{kj})}$

여기서 $P_k$ 는 $k$에서의 수요이고, $S_j$는 $j$ 시설의 공급을 의미하며, $d_{kj}$는 수요 지점 $k$에서 공급 지점 $j$까지의 이동시간이다.

$f(d_{ij})$는 거리/시간 조락 함수이며, power, negative exponential 또는 Gaussian 함수가 이용된다. Kim and Kwon (2022) 연구에서는 Gaussian 함수를 이용했으며, catchment area를 15분으로 설정했기 때문에 15분 한계거리에서 $f(d_{ij})$를 0.01로 만드는 Gaussian의 $\beta 파라미터로 50을 이용했다.

Gaussian 함수 수식: $f(d_{ij}) = exp^{-d_{ij}^2/\beta}$

G2SFCA를 계산하기 위한 Generalized2SFCA 함수는 몇 가지 파라미터들을 필요로 한다.

  • network_data: 이미 계산된 OD cost matrix (data.frame object)

  • cost_col: network_data에 포함된 distance 또는 time 열의 이름 (string)

  • demand_data: 수요 자료의 이름 (data.frame object)

  • demand_id: 수요 자료에서 id의 열 이름 (string)

  • demand_col: 수요 자료에서 수요를 의미하는 열 이름 (string)

  • supply_data: 공급 자료의 이름 (data.frame object)

  • supply_id: 공급 자료에서 id의 열 이름 (string)

  • supply_col: 공급자료에서 공급을 의미하는 열 이름 (string)

  • catchment: 한계 거리 또는 시간 설정 (numeric)

  • impedance_beta: Gaussian 함수의 $\beta$ 파라미터 (numeric)

기본적인 데이터 구성은 다음과 같다.

network_data

demand_id supply_id cost_col
101100 hkh5592 5
101100 kkn4421 13
.
.
.		 .
.
.		 .
.
.

demand_data

demand_id demand_col
101100 5042
101101 7220
.
.
.		 .
.
.

supply_data

supply_id supply_col
hkh5592 2
kkn4421 5
.
.
.		 .
.
.

샘플 데이터에서 알 수 있듯이, network_data는 demand 데이터의 id와 supply 데이터의 id를 공유해야 한다.

G2SFCA의 결과는 다음의 그림과 같다.

Road network travel time 계산

Traffic congestion을 고려한 road network travel time을 계산하기 위해 R에서 국가교통DB와 서울시교통정보의 차량통행속도를 매칭시켜 도로망 자료를 구축.

서울특별시 교통소통 표준링크 매핑정보를 이용해 연계.

각 시간별 traffic congestion을 계산하는 코드는 sciprts/GetRoadNetwork.R 에서 수행할 수 있으며, 차량통행속도, 표준링크 매핑정보, 도로망 shapefile, 시도 shapefile이 필요함.

해당 코드로부터 road_network_ktdb를 만든 후, Python을 이용해 road network travel time을 계산.

Road network travel time은 scripts/Arcpy_NetworkAnalysis.py를 이용해 계산함. 이 코드는 ArcGIS Pro의 ArcPy를 이용하기 때문에, ArcGIS Pro가 설치되어 있어야 하며, PyCharm 또는 VisualStudioCode에서 Python Interpreter가 Python 3.7 (arcgispro-py3) 버전으로 설정되어야 함.

실행 방식은 ArcGIS에서 network geodatabase를 먼저 만들어 준 뒤, GetRoadNetwork.R에서 만든 road_network_ktdb를 network dataset으로 변환해야 함. 이때 network geodatabase 안에 출발지와 도착지 정보 모두 포함되어야 함.

Miscellaneous

  • SplitOrigins.py: 집계구를 10개로 나누는 파이썬 코드. Network analysis를 위해 집계구를 10개로 나누어야 함.