$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] COVID-19 사회적 거리두기가 도시공간이용에 미치는 영향
Impacts of Social Distancing for COVID-19 on Urban Space Use in Seoul 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.39 no.6, 2021년, pp.457 - 467  

박홍일 (Global City Research Center, Gachon University) ,  이상경 (Dept. of Urban Planning, Gachon University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

이 연구에서는 COVID-19 확산에 따른 정부의 사회적 거리두기 조치가 도시민들의 공간이용행태에 미친 영향을 서울시 생활인구 자료를 이용하여 분석한다. 생활인구는 서울시와 KT가 공공빅데이터와 LTE시그널 데이터를 이용하여 추계한 특정시점, 특징지역에 존재하는 모든 인구이다. 커널밀도추정공간자기상관을 이용하여 COVID-19 유행 전후인 2019년과 2020년의 주중 주간생활인구를 분석한 결과, 2019년과 2020년의 생활인구분포는 전반적으로 유사한 패턴을 보였다. 이는 정부의 사회적 거리두기 조치가 COVID-19 확산을 통제하면서도 어느 정도 정상적인 활동을 가능하게 했다는 것을 의미한다. 그러나 2020년과 2019년의 차감생활인구에 대한 분석 결과는 미시적 차원에서 다른 결과를 보여주고 있다. 상업시설과 업무시설이 밀집한 지역에서는 주간생활인구가 감소하였으며 주거지역에서는 증가한 것으로 나타났다. 이는 COVID-19 사회적 거리두기 조치가 공간적으로 균등하지 않은 영향을 발생시켰다는 것을 의미한다. 공간회귀분석을 통해 지역, 토지이용, 경제, 교육, 접근성 특성의 생활인구 변화 영향을 분석한 결과, 상업과 업무시설 밀도가 높을수록, 규제를 받는 업종들과 비대면 수업을 하는 학교와 대학교가 많을수록 주간생활인구가 더 감소한 것으로 나타났다. 반면, 재택근무와 야외활동 증가로 주택과 공원이 많을수록 주간생활인구가 더 증가한 것으로 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper aims to analyze changes in urban space use due to social distancing measures for COVID-19 using de facto population data in Seoul during daytime, which is estimated by Seoul Metropolitan Government and telecommunication company of KT using public big data and LTE signal data. The result o...

주제어

표/그림 (9)

참고문헌 (16)

  1. Anselin, L. (1995), Local indicators of spatial association-LISA, Geographical analysis, Vol. 27, No. 2, pp. 93-115. 

  2. Choi, Y., Yoon, H. and Kim, D. (2019), Where do people spend their leisure time on dusty days? Application of spatiotemporal behavioral responses to particulate matter pollution. The Annals of Regional Science, Vol. 63, pp. 317-339. 

  3. Esri (2021). ArcGIS insights, https://doc.arcgis.com/ko/insights/2020.2/analyze/calculate-density.htm (last date accessed: 28 December 2021). 

  4. Huh, J. and Jang, J. (2020), Mapping community-level mobility changes of Koreans and immigrants using bigdata of de facto population of Seoul: six ethnic enclaves in Seoul under COVID-19 epidemic, Space & Environment, Vol. 30, No. 3, pp. 99-137. (in Korean with English abstract) 

  5. Ji, S. (2020), Changes in de facto population due to COVID-19 in Seoul, Labor Review, pp. 81-84. 

  6. Jin, J. and Seong, B. (2020), Analysis of the differences in living population changes and regional responses by COVID-19 outbreak in Seoul. The Korean Journal of Applied Statistics, Vol. 33, No. 6, pp. 697-712. (in Korean with English abstract) 

  7. Jo, A., Lee, S.K. and Kim, J. (2020), Gender gaps in the use of urban space in seoul: analyzing spatial patterns of temporary populations using mobile phone data. Sustainability, Vol. 12, No. 16, pp. 1-22. 

  8. 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, Vol. 54, No. 3, pp. 75-90. (in Korean with English abstract) 

  9. Kang, C.D. (2016), Spatial access to pedestrians and retail sales in Seoul, Korea, Habitat International, Vol. 57, pp. 10-120. 

  10. Kim, D.J. and Yang, S.W. (2017), Empirical analysis of the spatial characteristics of cultural facility location and changing process of consumption-biased space: focused on the gallery and restaurant, Seoul Studies, Vol. 18, No. 2, pp. 1-21. (in Korean with English abstract) 

  11. Korea Disease Control and Prevention Agency (2021), COVID-19, http://ncov.mohw.go.kr/ (last date accessed: 28 December 2021) 

  12. Lee, J.H. and Kim, H.J. (2019), Identification of Spatial Distribution of an Aged Population and Analysis on Characterization of the Cluster: Focusing on Seoul Metropolitan Area, Journal of Digital Contents Society, Vol. 20, No. 7, pp. 1365-1371. (in Korean with English abstract) 

  13. Oh, D.W. (2019), Land use and using population of commercial areas by day and night: focusing on analysis of de facto population in Seoul. Master's thesis, Seoul National University, Seoul, Korea. pp. 4-28. (in Korean with English abstract) 

  14. Seoul Metropolitan Government (2020), Seoul Open Data Plaza, https://data.seoul.go.kr/ (last date accessed: 28 December 2021) 

  15. Seoul Metropolitan Government (2021), Seoul life area plan, https://planning.seoul.go.kr/plan/main.do (last date accessed: 20 December 2021) 

  16. Yi, Y. and Choi, M. (2018), Determining of the elderly's spatio-temporal concentration: using bigdata of de facto population of Seoul, Seoul Studies, Vol. 19, No. 4, pp. 149-168. (in Korean with English abstract) 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로