[논문]도시공간에서 날씨와 계절이 보행량에 미치는 영향

이수미; 홍성조

doi:10.5762/kais.2019.20.9.56

도시공간에서 날씨와 계절이 보행량에 미치는 영향
The Effect of Weather and Season on Pedestrian Volume in Urban Space 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.9, 2019년, pp.56 - 65

이수미 (한국교통대학교 도시.교통공학과) , 홍성조 (충북대학교 도시공학과)

초록
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물리적 환경이 보행에 미치는 영향에 관한 연구들은 지속적으로 이루어져 왔다. 그러나 도시공간에서의 보행량에 날씨가 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 2009년 서울시 유동인구 조사자료를 활용하였으며, 지점별 보행량을 종속변수, 날씨와 물리적 환경을 독립변수로 하는 모형을 구축하였다. 날씨가 보행량에 미치는 영향을 계절별, 토지이용별, 시간대별로 파악하고자 계절-토지이용-시간대로 구분된 28개의 모형을 작성하여 결과를 비교 해석하였다. 본 연구의 종속변수가 정규성을 만족하지 못하기 때문에 음이항 회귀모형을 활용하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 날씨요인들은 보행량에 영향을 미친다. "비"는 대부분의 모형에서 보행량을 감소시키는 효과가 나타났으며, "눈"과 "천둥번개"는 소수의 모형에서 매우 큰 보행량 감소효과를 나타냈다. 둘째, 날씨가 보행량에 미치는 영향은 계절과 토지이용에 따라 다르게 나타났다. 예를 들어 "비"의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 셋째, 환경요인들의 영향도 계절에 따라 다르게 나타났다. 차로 수는 하절기에는 보행량에 정(+)의 영향을, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지하철역 여부 또한 하절기에는 보행량에 강한 정의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 음의 영향을 미쳤다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 보행량을 감소시키는 효과가 있는 눈이나 비에 대응할 수 있는 반옥외 도시공간의 조성이 필요하다. 둘째 계절별로 특화된 보행활성화 정책이 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study empirically analyzes the effect of weather on pedestrian volume in an urban space. We used data from the 2009 Seoul Flow Population Survey and constructed a model with the pedestrian volume as a dependent variable and the weather and physical environment as independent variables. We constructed 28 models and compared the results to determine the effects of weather on pedestrian volume by season, land use, and time zone. A negative binomial regression model was used because the dependent variable did not have a normal distribution. The results show that weather affects the volume of walking. Rain reduced walking volume in most models, and snow and thunderstorms reduced the volume in a small number of models. The effects of the weather depended on the season and land use, and the effects of environmental factors depended on the season. The results have various policy implications. First, it is necessary to provide semi-outdoor urban spaces that can cope with snow or rain. Second, it is necessary to have different policies to encourage walking for each season.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Survey Point
표 Table 1. Analysis Models of This Study
표 Table 2. Number of Samples and Survey Point by Model
표 Table 3. Variables of This Study
그림 Fig. 2. Histogram of Dependent Variable
표 Table 4. Normality Test (Kolmogorov-Smirnov)
표 Table 5. Model Fit Test
표 Table 6. Result of Negative Binominal Regression Analysis
표 Table 7. The Effect of Weather on Volume of Walking

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 날씨와 계절이 보행량에 미치는 영향을 실증분석 하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 다른 변수들의 영향을 통제한 상태에서 날씨의 영향을 분석하고자 보행량에 영향을 미치는 것으로 알려진 변수들을 모형에 포함하였다.
연구문제 3 : 날씨가 보행량에 미치는 영향은 토지이용에 따라 어떻게 다른가?
연구의 내용적 범위는 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증분석하는 것이다. 이를 위해 유동인구조사에서 제공하는 조사지점의 시간별 날씨자료를 주요 독립변수로 한다.
이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향에 대하여 실증분석하는 것을 목적으로 한다. 연구결과는 향후 기후변화에 따른 도시에서의 보행량 변화를 예측하고, 보행량을 유지 및 증가시키기 위하여 도시계획 측면에서 대안을 마련하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

제안 방법

본 연구의 주요 관심사인 날씨는 시간대별로 조사원이 조사한 것이다. 날씨는 맑음(w1), 구름(W2), 흐림(W3), 소나기(W4), 비(W5), 천둥번개(W6), 눈(W7), 기타(W8)의 8가지로 나누어 조사되었다. 이 중 구름은 구름이 많은 날씨를 의미하며, 흐림은 비가 내릴 것처럼 어두워지는 날씨를 의미한다[18].
본 연구는 서울시 유동인구조사 자료 중에서 일반적인 보행패턴과 차이가 클 것으로 예상되는 주말의 자료는 제외하고 평일(월요일~금요일)의 자료를 활용하였다. 또한 계절에 따른 영향을 분석하기 위하여 8월의 자료를 추출하여 하절기 모형으로 활용하고, 11월의 자료를 동절기 모형으로 활용하였다.
일반화 선형모형 중에서 종속변수가 가산변수(countable variable)인 경우에 활용 가능한 분석방법은 푸아송 회귀분석과 음이항 회귀분석이다[19]. 본 연구 자료의 적합도 분석결과 이 중에서 음이항 회귀분석이 적합한 것으로 분석되어 음이항 회귀분석을 활용하였다. 분석은 SPSS 20을 활용하였다.
조사는 7:30에서 21:30까지 14개의 시간대로 나누어 이루어 졌다. 상술한 바와 같이 본 연구는 이를 6개의 시간대와 전체시간대를 포함하는 7개 시간대로 구분하였다.
상술한 바와 같이 본 연구는 토지용도에 따라 모형을 구분하였으며, 해당 용도에 포함되지 않는 측정지점은 표본에서 제외되었다. 예를 들어 공업지역, 준주거지역 등에 포함되는 측정지점은 표본에서 제외되었다.
연구의 내용적 범위는 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증분석하는 것이다. 이를 위해 유동인구조사에서 제공하는 조사지점의 시간별 날씨자료를 주요 독립변수로 한다. 종속변수인 보행량은 조사지점에서 시간대별로 조사된 유동인구수를 활용하였다.
이와 더불어 전체 시간대(T0)를 모형에 포함하였다. 이에 따라 [계절-토지용도-시간대]로 구분된 28개의 분석모형을 구축하였다.
또한 해당 지역의 입지하는 시설의 종류를 결정하며, 국내에서는 밀도를 결정하기도 한다. 이에 본 연구는 토지이용에 따라 모형을 구분하였는데, 도시에서 대표적인 토지이용인 상업지역과 주거지역으로 모형을 구분하였다. 즉 조사가 이루어진 지점이 상업지역에 속하면 상업지역 모형에, 주거지역에 속하면 주거지역 모형에 표본으로 포함하였다.
그러나 본 연구의 주요 관심인 날씨의 경우 1시간 단위로 조사되어 있다. 이에 본 연구에서는 동일 시간대의 4번의 조사 결과를 합산하여 각 시간대별 보행량으로 활용하였다. 이는 기록 및 휴식시간을 제외한 20분 동안의 보행량이며, 해당 시간대 총 보행량의 1/3로 해석할 수 있다.
이는 기록 및 휴식시간을 제외한 20분 동안의 보행량이며, 해당 시간대 총 보행량의 1/3로 해석할 수 있다. 조사는 7:30에서 21:30까지 14개의 시간대로 나누어 이루어 졌다. 상술한 바와 같이 본 연구는 이를 6개의 시간대와 전체시간대를 포함하는 7개 시간대로 구분하였다.
이를 위해 유동인구조사에서 제공하는 조사지점의 시간별 날씨자료를 주요 독립변수로 한다. 종속변수인 보행량은 조사지점에서 시간대별로 조사된 유동인구수를 활용하였다. 분석의 단위는 1시간 단위로 분절된 조사지점별 자료이다.
결과적으로 모형에 포함된 변수를 정리하면 다음의 Table 3과 같다. 특정지점에서 특정시간대에 측정된 보행량이 종속변수이며, 비율척도로 측정되었다. 독립변수는 비율척도로 측정된 차로 수를 제외하고 모두 명목척도로 구성되었다.
Table 1은 연구문제의 해결을 위하여 설정한 본 연구의 모형을 정리한 것이다. 표에서 보는 바와 같이 계절은 하절기와 동절기로 구분하였으며, 토지용도는 상업과 주거로 나누었다. 시간대는 보행 특성이 다르게 나타날 것으로 예상되는 6개의 시간대로 구분하였다.

대상 데이터

이에 본 연구의 시간적 범위는 2009년이며, 구체적으로는 유동인구 조사가 이루어진 2009년 8월에서 11월까지이다. 공간적 범위는 서울시이다.
예를 들어 공업지역, 준주거지역 등에 포함되는 측정지점은 표본에서 제외되었다. 따라서 하절기 상업지역은 688개, 하절기 주거지역은 2,729개, 동절기 상업지역은 801개, 동절기 주거지역은 2,689개의 측정지점 자료가 활용되었다. 각 측정지점에서 1시간단위로 측정된 자료가 표본으로 활용되었다.
대중교통접근성은 보행량을 분석하는 많은 연구에서 독립변수로 포함되어 왔다. 본 연구는 대중교통접근성을 대표하는 변수로 조사지점 50m 이내의 버스정류장과 지하철역 출입구 존재 여부를 모형에 포함하였다.
본 연구는 서울시 유동인구조사 자료 중에서 일반적인 보행패턴과 차이가 클 것으로 예상되는 주말의 자료는 제외하고 평일(월요일~금요일)의 자료를 활용하였다. 또한 계절에 따른 영향을 분석하기 위하여 8월의 자료를 추출하여 하절기 모형으로 활용하고, 11월의 자료를 동절기 모형으로 활용하였다.
분석모형에는 가로환경과 대중교통접근성을 대표하는 변수로 포함된 차로 수, 버스정류장, 지하철역이 포함되어 있다. 이 변수들의 영향력은 Table 6의 V1(차로 수), V2(버스정류장), V3(지하철역) 변수의 유의미한 계수 값을 통하여 확인할 수 있다.
그러나 2009년을 제외하면 본 연구의 주요 관심변수인 날씨와 관련한 자료를 제공하지 않고 있다. 이에 본 연구는 최신데이터가 아니라는 한계에도 불구하고 2009년 서울시 유동인구 조사 자료를 활용하였다. 본 연구의 주요 목적이 사회경제적 특성이 아닌 날씨가 보행에 미치는 영향을 분석하는 것이기 때문에 최신자료를 활용하지 못하는 것으로 인한 단점은 크지 않을 것이다.
이에 본 연구의 시간적 범위는 2009년이며, 구체적으로는 유동인구 조사가 이루어진 2009년 8월에서 11월까지이다. 공간적 범위는 서울시이다.

데이터처리

본 연구 자료의 적합도 분석결과 이 중에서 음이항 회귀분석이 적합한 것으로 분석되어 음이항 회귀분석을 활용하였다. 분석은 SPSS 20을 활용하였다.

이론/모형

000으로 정규성을 만족하지 못하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 종속변수가 정규성을 만족하지 못하므로 OLS회귀모형을 활용할 수 없으며, 일반화선형모형을 활용하였다.

성능/효과

이진오[5]는 날씨가 60대 여성의 보행에 미치는 영향을 분석하였다. 기온, 강수량, 운량, 최고기온, 최저기온을 요인분석하여 1개의 요인으로 차원을 축소하고, 이 요인의 요인점수를 신체활동지수로 평가하여 보행량에 관계를 미친다는 것을 증명하였다. 조정형·김영재·차은주[6]는 신체활동 중 날씨의 영향을 크게 받는 야외 여가활동 중 북한산과 한라산 국립공원의 일별 등산객수를 분석대상으로 하여 기후 정보와의 관계를 분석하였다.
셋째, 눈이나 천둥번개는 유의미하게 영향을 미치는 경우 보행자 감소효과 비에 비하여 매우 크게 나타난다. 넷째, 비가 올 것 같은 날씨, 구름낀 날씨는 보행량에 정(+)의 영향을 미치는 경우와 부(-)의 영향을 미치는 경우가 함께 나타났다. 이는 해당 시점의 기온, 습도, 강수확률 등이 함께 측정되어야 정확한 해석이 가능할 것으로 판단된다.
이는 해당 시점의 기온, 습도, 강수확률 등이 함께 측정되어야 정확한 해석이 가능할 것으로 판단된다. 다섯째, 차로 수는 일반적으로 보행량에 정(+)의 영향을 미칠 것으로 예상되지만, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 버스정류장은 보행량에 부(-)의 영향을 미치거나 영향을 미치지 않는 모형이 많았다.
705명의 보행자가 감소하는 효과를 나타냈는데, 이는 동절기 주거지역의 날씨관련 변수들 중에서 가장 큰 영향이다. 단 동절기의 상업지역과 주거지역 모두 T6시간대에 소나기가 보행량에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 상업지역에서는 계수값이 0.
각 모형별로 B값과 유의확률을 보고하였다. 동절기-주거-T5모형을 제외한 모든 모형에서 우도비 카이제곱값(x²)이 1% 수준에서 유의하게 나타나 독립변수 중에서 영향을 나타내는 변수가 있음을 확인할 수 있다. 동절기-주거-T5모형은 우도비 카이제곱값이 유의하지 않기 때문에 계수값을 보고하지 않았다.
비가 오는 날씨는 대부분의 모형에서 맑은 날씨에 비하여 통계적으로 유의미하게 보행량을 감소시키는 효과가 나타났다. 둘째, 비오는 날씨가 보행량 감소에 미치는 영향은 토지이용, 계절, 시간대에 따라 다른 형태로 나타났다. 비오는 날씨의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다.
따라서 계수가 음수이면 해당날씨가 “맑음” 대비 보행량을 감소시키는 효과가 있는 것으로 판단할 수 있으며, 계수가 양수이면 보행량을 증가시키는 효과가 있는 것으로 판단할 수 있다.
비오는 날씨의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 또한 상업지역에서 비오는 날씨의 감소효과가 큰 시간대는 오후시간대인 반면에 주거지역에서는 등교가 이루어지는 오전 시간대에 크게 나타났다. 셋째, 눈이나 천둥번개는 유의미하게 영향을 미치는 경우 보행자 감소효과 비에 비하여 매우 크게 나타난다.
Table 4는 2,000개 이상 대규모 표본의 정규성 검정을 위한 Kolmogorov-Smirnov 검정결과이다. 모든 모형에서 검정결과는 유의확률이 0.000으로 정규성을 만족하지 못하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 종속변수가 정규성을 만족하지 못하므로 OLS회귀모형을 활용할 수 없으며, 일반화선형모형을 활용하였다.
본 연구의 종속변수인 보행량은 왜도와 첨도가 매우 높고, 좌측으로 치우친 정규성을 만족하지 못하는 분포를 보인다. 이와 같이 종속변수가 정규분포가 아닌 경우에는 널리 활용되는 OLS 회귀모형을 활용할 수 없으며, 일반화 선형모형(generalized linear model)을 활용하여야 한다.
첫째, 보행에 가장 많은 영향을 미치는 날씨는 “비”이다. 비가 오는 날씨는 대부분의 모형에서 맑은 날씨에 비하여 통계적으로 유의미하게 보행량을 감소시키는 효과가 나타났다. 둘째, 비오는 날씨가 보행량 감소에 미치는 영향은 토지이용, 계절, 시간대에 따라 다른 형태로 나타났다.
둘째, 비오는 날씨가 보행량 감소에 미치는 영향은 토지이용, 계절, 시간대에 따라 다른 형태로 나타났다. 비오는 날씨의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 또한 상업지역에서 비오는 날씨의 감소효과가 큰 시간대는 오후시간대인 반면에 주거지역에서는 등교가 이루어지는 오전 시간대에 크게 나타났다.
또한 상업지역에서 비오는 날씨의 감소효과가 큰 시간대는 오후시간대인 반면에 주거지역에서는 등교가 이루어지는 오전 시간대에 크게 나타났다. 셋째, 눈이나 천둥번개는 유의미하게 영향을 미치는 경우 보행자 감소효과 비에 비하여 매우 크게 나타난다. 넷째, 비가 올 것 같은 날씨, 구름낀 날씨는 보행량에 정(+)의 영향을 미치는 경우와 부(-)의 영향을 미치는 경우가 함께 나타났다.
다섯째, 차로 수는 일반적으로 보행량에 정(+)의 영향을 미칠 것으로 예상되지만, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 버스정류장은 보행량에 부(-)의 영향을 미치거나 영향을 미치지 않는 모형이 많았다. 일곱째, 지하철역은 하절기에는 보행량 증가에 강한 정(+)의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 부(-)의 영향을 미쳤다.
여섯째, 버스정류장은 보행량에 부(-)의 영향을 미치거나 영향을 미치지 않는 모형이 많았다. 일곱째, 지하철역은 하절기에는 보행량 증가에 강한 정(+)의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 부(-)의 영향을 미쳤다.
따라서 계절, 토지이용, 시간대에 따라 다른 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 전체 시간대인 T0 모형들을 보면 하절기 상업지역에서는 0.083명, 동절기 상업지역에서는 0,023명, 동절기 주거지역에서는 0.06명 보행자 수를 감소시키는 효과가 있으나, 하절기 주거지역에서는 0.048명 보행자 수를 증가시키는 효과가 있다. 하절기 주거지역은 시간대별로 구축된 모형에서도 T1 0.
065) 순으로 나타난다. 즉 비오는 날씨의 보행자수 감소효과는 주거지역보다 상업지역에서 크게 나타나며, 동절기보다는 하절기에 크게 나타나는 것으로 판단할 수 있다.
표에서 보는 바와 같이 모든 모형에서1에 가까운 값을 나타낸다. 즉, 본 연구의 분석자료는 음이항 회귀모형에 적합한 것으로 판단된다.
첫째, 보행에 가장 많은 영향을 미치는 날씨는 “비”이다.

후속연구

특히 국내에서 보행량과 날씨의 관계를 분석한 초기 연구로 의미가 크다. 그러나 온도, 강수량, 습도 등 실제 날씨자료가 아닌 조사원이 기록한 날씨를 변수로 하여 분석하였다는 점은 연구의 한계로 지적될 수 있다. 또한 보행의 목적이나 유형을 구분하지 못하였다는 점에서도 해석에 한계가 있다.
또한 보행의 목적이나 유형을 구분하지 못하였다는 점에서도 해석에 한계가 있다. 따라서 향후 위와 같은 내용에 대한 추가적인 자료 의 구축을 통한 후속연구가 이루어지기를 기대한다.
이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향에 대하여 실증분석하는 것을 목적으로 한다. 연구결과는 향후 기후변화에 따른 도시에서의 보행량 변화를 예측하고, 보행량을 유지 및 증가시키기 위하여 도시계획 측면에서 대안을 마련하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 도시공간의 지점별 보행량을 감소시키는 효과가 있는 눈이나 비에 대응할 수 있는 반옥외 도시공간의 조성이 필요하다. 특히 집중호우와 게릴라성 호우가 늘어나는 상황에서 반옥외 도시공간은 보행량을 유지하고 도시의 활력을 유지하는데 도움이 될 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도시공간에서 보행량은 무엇에 중요한 영향을 미치나?	도시공간에서 보행량은 도시의 활력과 상업적 활성화에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다[1]. 따라서 다양한 분야에서 도시 내에서 보행량에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다.
	국내에서 이루어진 날씨와 신체활동의 관계를 다루는 연구에는 무엇이 있나?	국내에서도 날씨와 신체활동의 관계를 다루는 연구가 일부 이루어졌다. 이진오[5]는 날씨가 60대 여성의 보행에 미치는 영향을 분석하였다. 기온, 강수량, 운량, 최고기온, 최저기온을 요인분석하여 1개의 요인으로 차원을 축소하고, 이 요인의 요인점수를 신체활동지수로 평가하여 보행량에 관계를 미친다는 것을 증명하였다. 조정형·김영재·차은주[6]는 신체활동 중 날씨의 영향을 크게 받는 야외 여가활동 중 북한산과 한라산 국립공원의 일별 등산객수를 분석대상으로 하여 기후 정보와의 관계를 분석하였다. 기온, 강수량, 운량, 습도와 같은 날씨 요인은 등산객수와 관계가 있었다. 또한 봄철과 겨울철에는 기온이 관광객 수와 양의 상관관계를 보인 반면 여름철에는 음의 상관관계를 나타난 것과 같이 특정 날씨 요인은 관계의 방향이 계절에 따라 다르게 나타났다. 이용수[7]는 계절 및 날씨와 신체활동의 관계를 강도로 나누어 분석하였다. 그 결과 저강도 신체활동에 포함되는 걷기(보행)는 계절의 영향을 상대적으로 덜 받으며, 지속적으로 수행되는 신체활동이다.
	본 연구에서 날씨와 계절이 보행량에 미치는 영향을 실증분석한 결과는?	연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 보행에 가장 많은 영향을 미치는 날씨는 “비”이다. 비가 오는 날씨는 대부분의 모형에서 맑은 날씨에 비하여 통계적으로 유의미하게 보행량을 감소시키는 효과가 나타났다. 둘째, 비오는 날씨가 보행량 감소에 미치는 영향은 토지이용, 계절, 시간대에 따라 다른 형태로 나타났다. 비오는 날씨의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 또한 상업지역에서 비오는 날씨의 감소효과가 큰 시간대는 오후시간대인 반면에 주거지역에서는 등교가 이루어지는 오전 시간대에 크게 나타났다. 셋째, 눈이나 천둥번개는 유의미하게 영향을 미치는 경우 보행자 감소효과 비에 비하여 매우 크게 나타난다. 넷째, 비가 올 것 같은 날씨, 구름낀 날씨는 보행량에 정(+)의 영향을 미치는 경우와 부(-)의 영향을 미치는 경우가 함께 나타났다. 이는 해당 시점의 기온, 습도, 강수확률 등이 함께 측정되어야 정확한 해석이 가능할 것으로 판단된다. 다섯째, 차로 수는 일반적으로 보행량에 정(+)의 영향을 미칠 것으로 예상되지만, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 버스정류장은 보행량에 부(-)의 영향을 미치거나 영향을 미치지 않는 모형이 많았다. 일곱째, 지하철역은 하절기에는 보행량 증가에 강한 정(+)의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 부(-)의 영향을 미쳤다.

참고문헌 (21)

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M. Duncan, E. Winkler, T. Sugiyama, "Relationships of Land Use Mix with Walking for Transport- Do Land Uses and Geographical Scale Matter?," Journal of Urban Health: Bulletin of the New York Academy of Medicine, Vol.87, No.5, pp.782-795, September. 2010. DOI : https://doi.org/10.1007/s11524-010-9488-7

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J. A. Lee, J. H. Koo, "The Effect of Physical Environment of Street on Pedestrian Volume - Focused on Central Business District(CBD, GBD, YBD) of Seoul -," Journal of Korea Planning Association, Vol.48, No.4, pp.269-286, 2013.
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Seoul, 2009 Floating Population White Paper, White Paper, The Seoul Institute, Korea, pp.116-120
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I. H. Lee, "Easy Flow Regression Analysis," Hannarae publishing, pp.414-433, 2014.
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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