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지리가중회귀모델을 적용한 빈집 발생의 공간적 특성 분석 - 부산광역시를 대상으로 -
Analysis of Spatial Characteristics of Vacant Houses using Geographic Weighted Regression Model - Focus on Busan Metropolitan City - 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.24 no.1, 2021년, pp.68 - 79  

김지윤 (동아대학교 도시계획.조경학과) ,  김호용 (동아대학교 도시계획공학과)

초록
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최근 도시지역의 빈집 발생은 주목할 만한 사회문제이다. 물리적 쇠퇴 현상 중 하나인 빈집 발생은 인구감소, 상권침체 등 다양한 사회·경제적 쇠퇴를 가속화 시킨다. 빈집은 지역적 특성 및 공간적 영향력이 존재하며, 정확한 빈집 실태를 파악하기 위해서는 국지적으로 접근할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 활용하여 도시쇠퇴가 빈집 발생에 미치는 영향을 지역별로 살펴보았다. 분석 결과, 부산광역시 읍면동별 빈집 발생은 공간적 자기상관성 및 이질성이 존재하였다. 또한 각각의 도시쇠퇴 변수들이 빈집 발생에 미치는 영향이 차이가 있으며, 동일한 도시쇠퇴 변수라도 지역에 따라 빈집 발생에 미치는 영향력이 다르게 나타났다. 이에 GWR모델을 활용하여 지역별로 차별화된 계수 값을 해석하고 빈집 발생을 유형화 한다면 보다 효율적인 빈집 관리 방안을 제시할 수 있을 것으로 보여진다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The recent occurrence of vacant houses in urban areas is a remarkable social problem. One of the physical declines, the occurrence of vacant houses, accelerates various social and economic declines, such as a decline in population and a slump in the commercial district. Vacant houses have regional c...

주제어

표/그림 (10)

참고문헌 (21)

  1. Choi, Y., J.S. Lee and S. Kim. 2013. Effects of zoning on the regional economy eonsidering spatial autocorrelation. Journal of Korea Planning Association 48(4):12. 

  2. Fotheringham, A.S, C. Brunsdon and M. Charlton. 2002. Geographically Weighted Regression: The analysis of spatially varying relationshops. John Willey & Sons 6-61. 

  3. Jeon, Y.M. and S.H. Kim. 2016. The causes and characteristics of housing abandonment in an inner. Journal of The Urban Design Insitute of Korea 17(1):83-100. 

  4. Jung, S.Y. and H.J. Jeon. 2019. Exploring spatial dependence in vacant housing growth. Journal of Korea Planning Association 54(7):89-102. 

  5. Kim, J.H, I.S. Park and J.H. Jeong. 2011. Trip generation model based on geographically weighted regression. Journal of Korean Society of Transportation 29(2):104. 

  6. Kim, H.H., H.G. Choi, M.S. Lee and M.H. Jang. 2017. Spatial distribution of empty deserted houses and its implications on the urban decline and regeneration. Journal of The Korean Associvation of Regional Geographers 23(1):118-135. 

  7. Kim, S.D., C. Sin and M.H. Lee. 2018. A study on the analysis of the cause and importance of vacant housing using analytic network process(ANP). Journal of The Residential Environment Institute of Korea 16(2):93. 

  8. Kim, Y.W. 2020. 1st place in the city with the most vacant houses.. It lights up again. The Asia Business Daily. 2021.01. 18. 

  9. Kwon, Y.S. 2017. Three types and examples of vacant house utilization. Urban affairs 52(581):30-34. 

  10. KOrea Statistical Information Service(KOSIS). 2020. https://kosis.kr/index/index.do. (Accessed September 10, 2020). 

  11. Lee G.J., S.J. Hong and S.G. Go. 2015. A study on the current status of local commercial districts in Gangwon-do and development plans using GWR. The bank of Korea. 5(2):244-300. 

  12. Lee H.Y. and S.C. Noh. 2014. Advanced statistical analysis 2nd edition. Moonwoosa pp. 326. 

  13. Lee H.Y. and J.H. Shim. 2011. GIS : Geographic information system 2nd edition. Bubmonsa pp.397-420. 

  14. Noh, M.J. and S.J. Yoo. 2016. An study on the cause of abandoned vacant houses. Korea Real Estate Review 26(2):12. 

  15. Oh, Y.K., J.G. Kang and J.M. Kim. 2014. Analysis of regional characteristics that affect housing prices using a GWR model. Tax Accounting Research 40:1-17. 

  16. Park, S.H. 2016. A tentative approach for establishing the vacant house information management system of urban regeneration project. Journal of The Korean Cadastre Information Association 18(2):105. 

  17. Park, J.O., I.S. Choi and M.H. Na. 2016. A Study on the effects of air pollution on circulatory health using spatial data. Journal of Korean Society for Quality Management 44(3):680. 

  18. Sim. J.S., H.Y. Kim, K.W. Nam and S.H. Lee. 2013. Analysis of the characteristics of subway influence areas using a geographically weighted regression model. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 16(1):67-79. 

  19. Statistical Geographic Information Service(SGIS). 2020. https://sgis.kostat.go.kr/view/index. (Accessed September 10, 2020). 

  20. W. R. Tobler. 1970. A computer movie simulating urban growth in the detroit region. Economic Geography 46(2):236-237. 

  21. Yeom, Y.H. 2019. Examination of relationship between abandoned house and theft.violent crime with Geographically Weighted Regression Model. Korean Criminological Review 30(4):148. 

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