주택의 가격은 주택이 위치하고 있는 지역과 밀접한 관계가 있으며, 더불어 주택가격 결정요인은 전역적 수준과 하위지역 간 효과의 편차를 보이는 공간적 이질성을 내포하고 있다. 최근 공간적 이질성 역시 편차의 변화양상에 따라 연속적과 불연속적으 로 구분하는 관점으로 확장되고 있다. 이에 본 연구는 서울시 아파트 매매가격 결정요인의 공간적 이질성을 연속적 및 불연속적 관점에서 탐색하고자 한다. 이를 위하여 각각 지리가중회귀모형과 공간 경계를 지역 제약으로 하는 확장 모형인 지역-지리가중회 귀모형을 사용하여, 자치구 내와 자치구 사이의 국지적 회귀계수의 공간적 변동 양상을 탐색하였다. 나아가 두 모형을 설명력과 잔차의 공간적 자기상관을 기준으로 비교･평가하였다. 본 연구 결과에서는 건축 연도와 같이 지역-지리가중회귀모형에서 자치구 간의 불연속성이 강조되고, 자치구 내의 불연속성의 상쇄가 발생하지 않는 결정요인을 불연속적 공간적 이질성 관점으로 설명하 였다. 하지만 여전히 근린공원 거리와 같이 자치구 간에서의 연속성이 유지되는 것이 적합한 변수들이 존재하여 연속적 공간적 이질성의 관점이 유효함 역시 확인하였다. 마지막으로 서울의 경우 모형의 설명력과 잔차의 공간적 자기상관 관점에서는 지역-지 리가중회귀모형이 기존 지리가중회귀모형보다 향상된 결과를 보였다. 본 연구는 주택가격 결정요인에 있어 공간적 이질성의 변동 양상에 대한 인식을 확장하고, 나아가 공간적 이질성의 유형화에 대한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

House prices are closely related to their locations, and their determinants also involve spatial heterogeneity, which refers to the variations in their effects between global and local models. Recently, spatial heterogeneity has been expanded to differentiate between continuous and discontinuous spatial heterogeneity based on patterns of spatial variation. This study explores the spatial heterogeneity of apartment sales price determinants in Seoul from both continuous and discontinuous perspectives. Specifically, the study implements both geographically weighted regression (GWR) and regionally geographically weighted regression (RGWR) models, with the latter incorporating regional constraints into the GWR. The study mainly examines the spatial variation of local regression coefficients both within and between regions, and further compares the two models based on prediction accuracy and the spatial autocorrelation of residuals. The analysis results show that determinants such as the year of construction highlight the discontinuities between regions in the RGWR without obscuring the spatial variations within a region, providing better explanations from the perspective of discontinuous spatial heterogeneity. The study also confirms that the perspective of continuous spatial heterogeneity remains valid for determinants such as the neighborhood park distance, which maintain continuity both between and within regions. Finally, the RGWR model empirically demonstrates improved results over the GWR model, with higher prediction accuracy and lower positive spatial autocorrelation in the residuals. This study is expected to extend the understanding of spatial heterogeneity, particularly in housing price determinants, and serve as a foundational study for categorizing spatial heterogeneity.

I. 서론
II. 방법론
    1. 지리가중회귀모형(GWR, GeographicallyWeighted Regression)
    2. 지역-지리가중회귀모형(RGWR, Regionallyand Geographically WeightedRegression)
    3. 연구 데이터
III. 연구 결과
    1. 전역적 경향성 탐색
    2. GWR과 RGWR 결과 비교
IV. 결론
참고문헌

• 유무상(서울시립대학교 공간정보공학과 박사수료) | Musang Yoo (PhD Candidate, Department of Geoinformatics, University of Seoul)
• 구형모(서울시립대학교 공간정보공학과 조교수) | Hyeongmo Koo (Assistant Professor, Department of Geoinformatics, University of Seoul) Corresponding author