산림휴양시설의 수요예측 분석을 위한 개선된 중력모형 개발

김동훈1*, 한상열1

(1경북대학교 임학과)

Development of Improved Gravity Model

for Demand Forecasting Analysis of Forest Recreation Facility

Dong-Hoon Kim1*, Sang-Yoel Han1

(1Department of Forestry, Kyungpook National University)

요약: 현재 산림휴양시설에 대한 수요예측이 기본·실시설계 단계에서 조사되고 있으나, 정형화된 예측방법이 없어 정확성이 부족하다는 문제점이 지적되고 있다. 이에 본 연구는 산림휴양시설의 지정 및 조성 시 적용이 가능하도록 정형화된 수요예측 분석을 위한 개선된 중력모형 개발을 목적으로 실시하였다. 수요예측을 위해 각 시·도별 인구와 국립자연휴양림별로 시·도별 이용객 수를 조사하고, 국립자연휴양림별 수용력과 각 시·도별 행정소재지로부터 각각의 국립자연휴양림까지의 시간거리(분)를 측정하여 독립변수와 종속변수로 구분한 후 회귀분석을 통해 중력회귀모형을 개발하였다. 그 결과, 거리변수는 계수가 –48.489이며 부호가 음(-)으로 나타나 중력모형 이론과 부합하였으며, 인구변수와 수용력변수는 각각 계수가 2.299, 51.079이며 부호가 양(+)으로 나타나 이론과 부합함으로 나타났다. 또한, 각 독립변수는 모두 통계적 유의수준이 1% 내에서 유의성이 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 연구결과를 토대로 개선된 중력모형이 산림휴양시설의 정확한 수요예측을 가능하게 하며, 입지 선정 및 규모 등의 결정에 도움이 될 것으로 판단된다.

Abstract: Currently, the demand forecasting for forest recreation facilities is being investigated at the basic and practical stages. But it has been pointed out that there is a lack of accuracy due to the lack of standardized forecasting methods. Therefore, this study was conducted with the aim of developing an Improved Gravity Model for a standardized demand forecasting analysis that can be applied to the designation and construction of forest recreation facilities. To forecast demand, the population of each city or province and the number of visitors by city or province by National Natural Recreation Forest were surveyed. And, the capacity of each National Natural Recreation Forest and the time distance(minutes) from each city or province administrative location to each National Natural Recreation Forest were measured and divided into independent and dependent variables. After, we developed a Gravity Regression Model through regression analysis. As a result, the distance variable had a coefficient of –48.489 and the sign was negative. So, this result is consistent with Gravity Model theory. And the population variable and capacity variable had a coefficient 2.299 and 51.079 respectively. And the sign was positive. So, this result is also consistent with Gravity Model theory. In addition, each independent variable was found to have a significance within 1% of the statistical significance level (p<0.05). Based on the results of the study, the Improved Gravity Model is expected to enable accurate demand forecasting of forest recreation facilities and help determine location selection and size.

Key words: Forest recreation facilities, Demand forecasting, Gravity regression model

사사: 본 연구는 산림청의 「자연휴양림 등 타당성 평가 개선에 관한 연구」사업의 지원에 의해 이루어 진 것임.