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코로나-19에 따른 서울시 생활인구 변화와 동별 반응 차이 분석
Analysis of the differences in living population changes and regional responses by COVID-19 outbreak in Seoul 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.33 no.6, 2020년, pp.697 - 712  

진주혜 (중앙대학교 응용통계학과) ,  성병찬 (중앙대학교 응용통계학과)

초록
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최근 20년간 세계적으로 새로운 전염병이 반복해서 등장해왔으며 코로나-19에 들어서는 일상에까지 큰 변화와 피해를 주고 있다. 이에 더해 앞으로도 새로운 전염병의 등장을 간과할 수 없게 되면서 경제 타격에 대응하기 위한 정책 발굴이 지속적으로 요구되고 있다. 이러한 상황에서 생활인구는 시민들의 생활 패턴 변화를 드러내는 중요한 지표이다. 본 논문에서는 코로나-19에 의한 일상의 변화를 유동인구 관점에서 감지 및 분류하여 시간적 및 사회환경적 특징을 분석한다. 시간 단위로 측정된 서울시 424개 행정동별 생활인구 데이터를 분류하기 위해 k-shape clustering을 사용하였고, 이후에는 각 군집에 개입분석, One-way ANOVA 등을 적용하여 코로나-19 진행 여파에 따른 군집별 특성 및 생활인구 변화 양상을 자세히 살펴보았다. 결론적으로 국내 코로나 환자 발생 전후의 인구 유출입 변동에 있어 각 군집별로 뚜렷한 특징을 확인하였으며, 코로나-19 관련 사건을 바탕으로 지정한 개입 시점에 대해서도 민감하게 반응하는 군집과 그렇지 않은 군집을 구분할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

New infectious diseases have broken out repeatedly across the world over the last 20 years; COVID-19 is causing drastic changes and damage to daily lives. Furthermore, as there is no denying that new epidemics will appear in the future, there is a continuous need to develop measures aimed towards re...

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참고문헌 (11)

  1. Jung, J-H. and Nam, J. (2019). Types and characteristics analysis of human dynamics in Seoul using location-based big data, Journal of Korea Planning Association, 54, 75-90. 

  2. Kim, K. and Lee, G. (2016). A study on improvement of estimating de facto population using mobile telecommunications big data, Journal of The Korean Urban Geographical Society, 19, 181-196. 

  3. Kim, S. and Seong, B. (2011). Intervention analysis of Korea tourism data, The Korean Journal of Applied Statistics, 24, 735-743. 

  4. Paparrizos, J. and Gravano, L. (2016). k-shape: Efficient and accurate clustering of time series, ACM SIGMOD Record, 45, 69-76. 

  5. Sarda-Espinosa, A. (2019). Time-Series clustering in R using the dtwclust package, The R Journal, 11, 1-22. 

  6. Scherl, M. (2010). Benchmarking of cluster indices (Diploma Thesis), Department of Statistics, Ludwig-Maximilians-University Munich, Germany. 

  7. Seo, J., Jung, W., and Shim, K. (2019). Improving the upper bound of the dynamic time warping for sparse and long time sequences, Journal of KIISE, 299, 1-36. 

  8. Son, C. (2020). The present and future of Seoul's management of new infectious diseases through responses to COVID-19, Policy Report, 104, 1430-1439. 

  9. Statistics Korea (2019). Korean Social Indicators in 2018, http://kostat.go.kr/portal/korea/index.action 

  10. Wiradinata, S. A., Yendra, R., Suhartono, and Gamal, M. D. H. (2017). Multi-Input intervention analysis for evaluating of the domestic airline passengers in an international airport, Science Journal of Applied Mathematics and Statistics, 5, 110-126. 

  11. Won, Y. (2018). Seoul living population data estimation, Local Informatization, 113, 19-23. 

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