[논문]통근통행에 의한 직·간접 흐름을 이용한 지역의 중심성 분석

이종상; 서덕수

doi:10.12653/jecd.2020.27.3.0125

통근통행에 의한 직·간접 흐름을 이용한 지역의 중심성 분석
Analysis of Regional Centrality by Investigating Direct and Indirect Flows of Commuters 원문보기

농촌지도와 개발 = Journal of agricultural extension & community development, v.27 no.3, 2020년, pp.125 - 134

이종상 (공주대학교) , 서덕수 (한동대학교)

Abstract ▼ AI-Helper

The regional centrality plays a very important role in national and regional planning and it is measured by data such as people, goods, and information flows among regions. The inter-regional flows are usually considered by only direct flows, yet indirect flows, which are generated accordingly from direct flows, are not critically considered. Most centrality studies have also hardly reflected the indirect flow in the network analysis. This study demonstrates the significance of the indirect flows to enhance accuracy of the regional centrality. The nationwide dataset of inter-regional commuter traffic matrix is used in this study and analysed into two groups; one to consider only direct flow and the other both direct and indirect flows. The results indicate remarkable differences of centrality raking between two groups such as Yeongam of Jeonnam Province(+60th), Eumseong of Chungbuk Province(+57th), Gwacheon of Gyeonggi Province (-35th), and Nowon of Seoul (-32nd). It clearly shows the significant influence of indirect flow for regional centrality study. This also reveals regional centrality ranking in Korea by considering direct and indirect flows of commuters. Jung, Gangnam, and Jongno of Seoul are categorized in the highest rank group and Ulleung of Gyeongbuk, Ongjin of Incheon, and Jindo of Jeonnam are in the lowest group. The top group includes seven districts of Seoul, two of Busan, and one of Gyeonggi Province. The bottom group includes mostly island and costal areas. As this study shows an accurate method of centrality measurement, it has a significant implication to lead an effective regional planning.

주제어

표/그림 (9)

표 <표 1> 통근통행 O-D행렬
표 <표 2> 인구대비 대칭 직접 통근통행 O-D행렬
표 <표 3> 인접행렬(A)
표 <표 4> 인접행렬이 합(B = A¹ + A² + ⋯ + A^∞ = (I - A)^-1 - I )
표 <표 5> 인구대비 대칭 직·간접 통근통행 O-D행렬
표 <표 6> 직접 흐름과 직·간 흐름의 중심성 변화
표 <표 7> 직·간 흐름의 중심성 점수와 순위
표 <표 8> 광역시와 도간 중심성 비교
표 <표 9> 시·구·군 중심성 비교

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한, 직 ⋅ 간접 흐름을 이용하여 229개의 각 시·구·군의 중심성을 광역시와 도에 속한 시·구·군의 중심성, 시, 구, 군에 속한 지역의 중심성을 비교하는 데 있다.
이 연구의 목적은 시 ⋅ 구 ⋅ 군을 단위로 조사한 통근통행 O-D 행렬을 이용하여 직접 흐름뿐만 아니라 간접 흐름도 고려하여 지역의 중심성을 계산하는 방법을 제시하고 직접 흐름만 고려한 경우와 직 ⋅ 간접 흐름을 동시에 고려하는 경우를 비교 분석하는 데 있다.

제안 방법

따라서 인구의 크기를 통제하고 행정구역의 변화에 영향을 받지 않게 하려고 출발과 도착의 평균인구 대비 통근통행자 수를 작성하였으며 이렇게 인구대비 통근통행자 수를 계산하면 모두 소수점으로 나오기 때문에 전국 229개 시 · 구 · 군의 평균인구 211,090명당 통근통행자 수로 변환하였다.
시 · 구 · 군의 중심성은 Bonacich β중심성으로 측정하였으며 이때 , β값은 시 · 구 · 군 간을 경쟁 관계로 보고 직 간접 통행 행렬의 최대 고유치가 λmax일 때 β =-1/λmax의 값을 사용하였다.
이 연구에서는 지역 간의 관계를 경쟁 관계로 보고 β값을 음(-)인 보나시치 베타 중심성을 사용하였다.
이 연구에서는 지역 간의 통근통행 O-D행렬을 이용하여 지역의 중심성 분석에서 간접 흐름을 고려하는 방법을 제시하고, 간접 흐름을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 지역의 중심성이 어떻게 변화하는가를 비교하였다. 지역의 중심을 계산하는 과정에서 간접 흐름을 고려한 경우와 고려하지 않을 때 전남의 영암은 60위, 충북 음성은 57위 상승했으며, 경기도 과천은 35위, 서울의 노원은 32위 하락하였다.
국토계획 및 지역계획을 수립하는 데 있어서 지역의 공간구조 특히 지역 간 연결을 고 려한 중심성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이제까지 지역의 중심성은 통근통행과 같은 지역 간 흐름에 사회연결망 분석을 적용하여 계산하였다. 지역 간의 인적, 물적 흐름은 직접 흐름에 의하여 간접 흐름도 발생하는데, 지역 간의 간접 흐름은 인접행렬의 거듭제곱 형태로 계산되기 때문에 직접 흐름과 비례하지 않고 지역에 따라서 매우 다르다.
지역 간 통근통행 O-D행렬은 과 같이 출발(xij)과 도착(xji)의 값이 매우 달라서 출발과 도착 값의 평균을 계산하여 대칭행렬을 작성하였다.
지역 간의 통근통행에 의한 흐름을 이용하여 지역의 중심성을 측정할 때 간접 흐름을 고려한 경우와 고려하지 않은경우의 차이를 비교하기 위하여 두 가지 자료를 이용하여 표준화 Bonacich β중심성을 계산하였다.
표준화한 보나시치 β 중심성의 순위를 상 ⋅ 하위 10개씩 시 ⋅ 구 ⋅ 군을 표시한 것이 이며, 229개 시 ⋅ 구 ⋅ 군의 중심성 점수는 부록에 제시하였다.

대상 데이터

이 연구에서 시 · 구 · 군을 분석대상으로 지역의 중심성을 분석하기 위하여 통계청에 의뢰해서 받은 2015년 기준 전국 229개 시 · 구 · 군의 통근통행 O-D행렬을 이용하였다(통계청, 2017).

이론/모형

직 ⋅ 간접 흐름의 O-D행렬의 작성은 엑셀(Microsoft Office Professional Plus 2016), Bonacich β중심성의 계산은 UCINET6(Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Freeman, L. C., 2002)을 이용하였다.

성능/효과

상대적인 변화를 나타내는 순위의 변화는 전남 영암군이 95위에서 35위로 60단계, 35위로 60단계, 충북 음성군이 99위에서 42위로 57단계 상승한 것으로 나타났다. 순위가 하락한 지역은 경기도 과천이 123위에서 158위로 35단계 서울의 노원구가 58위에서 90위로 32단계 하락하였다.
이 연구의 결과를 이용하면 지역을 분석할 때 그 지역이 가지고 있는 인구 경제, 기반시설 등을 근거로 지역의 낙후도나 발전 지수 등을 작성하였는데 지역간의 직 ⋅ 간접 흐름을 이용하여 지역의 중심성을 산출할 수 있다. 이 연구에서는 지역간 직접 흐름뿐만 아니라 간접 흐름까지 고려하여 지역의 중심성을 분석하였으나 개인을 분석 단위로 하는 사회연결망 분석에도 간접 흐름을 고려하여 분석하면 더욱더 현실과 맞는 분석 결과를 얻을 수 있을 것이다.
이상의 결과 간접 흐름을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우의 결과는 매우 큰 차이를 보여 지역 간의 흐름을 이용하여 지역의 중심성을 계산하는 경우 간접 흐름을 고려해야 한다는 것을 알 수 있다.
지역의 중심을 계산하는 과정에서 간접 흐름을 고려한 경우와 고려하지 않을 때 전남의 영암은 60위, 충북 음성은 57위 상승했으며, 경기도 과천은 35위, 서울의 노원은 32위 하락하였다. 지역 간 간접 흐름은 지역에 따라서 매우 다르게 나타났으며 그 결과 지역 간의 흐름의 자료를 이용하여 지역의 중심성을 측정하는 경우에 간접 흐름도 고려하여야 한다는 결론을 얻을 수 있었다.
직 ⋅ 간접 흐름을 자료로 전국 229개 시 ⋅ 군 ⋅ 구의 중심성을 계산한 결과 서울의 중구가 4.564로 가장 높았으며, 그 다음으로 강남, 종로 순으로 나타났으며 경북의 울릉군이 가장 낮았으며 그다음으로 인천의 옹진, 전남의 진도 순으로 낮게 나타났다.

후속연구

이 연구의 결과를 이용하면 지역을 분석할 때 그 지역이 가지고 있는 인구 경제, 기반시설 등을 근거로 지역의 낙후도나 발전 지수 등을 작성하였는데 지역간의 직 ⋅ 간접 흐름을 이용하여 지역의 중심성을 산출할 수 있다. 이 연구에서는 지역간 직접 흐름뿐만 아니라 간접 흐름까지 고려하여 지역의 중심성을 분석하였으나 개인을 분석 단위로 하는 사회연결망 분석에도 간접 흐름을 고려하여 분석하면 더욱더 현실과 맞는 분석 결과를 얻을 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	사회연결망 분석에서 중심성이란 무엇인가?	사회연결망 분석에서 중심성은 사회 네트워크에서 개인이 가지는 권력과 영향력이라는 개념으로 개발되었으며, 중심성이 높은 지역은 독립성(independence), 지배력(dominance), 영향력(influence) 등이 높다는 것을 의미한다. Freeman(1979)은 사회 연결망 분석에서 중심성을 측정하는 방법으로 연결정도 중심성(degree centrality), 근접 중심성(closeness centrality), 매개 중심성(betweenness centrality) 등을 제시하였다.
	국토 및 지역계획을 수립하는 데 있어서 중요한 부분은 무엇인가?	국토 및 지역계획을 수립하는 데 있어서 대상 지역의 공간구조 및 위계를 파악하는 것이 필요한데 이때 지역의 중심성을 파악하는 것이 매우 중요하다. 최근 우리 정부는 지방균형발전을 도모하기 위해 서울에 집중된 공공기관 및 정부출연 연구기관 등을 지방으로 분산해서 지역의 새로운 거점을 조성하는 혁신도시가 활발하게 추진되고 있다.
	지역간의 네트워크를 기반으로 한 보다 정확한 지역의 중심성 및 위계를 파악하는 것이 시급한 이유는 무엇인가?	국토 및 지역계획을 수립하는 데 있어서 대상 지역의 공간구조 및 위계를 파악하는 것이 필요한데 이때 지역의 중심성을 파악하는 것이 매우 중요하다. 최근 우리 정부는 지방균형발전을 도모하기 위해 서울에 집중된 공공기관 및 정부출연 연구기관 등을 지방으로 분산해서 지역의 새로운 거점을 조성하는 혁신도시가 활발하게 추진되고 있다. 그러나 지방으로 분산시켜서 신규로 조성할 기관의 입지가 과학적인 중심성 지표 데이터를 기반으로 하기 보다는 많은 경우 정치적 논리로 결정되는 경우가 많다. 따라서 지역간의 네트워크를 기반으로 한 보다 정확한 지역의 중심성 및 위계를 파악하는 연구가 시급하다.

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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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