[논문]도시활력 측정을 위한 생활인구 특성 분석 - 이동통신 빅데이터를 중심으로 -

카마타 요코; 남광우

doi:10.11108/kagis.2023.26.4.173

도시활력 측정을 위한 생활인구 특성 분석 - 이동통신 빅데이터를 중심으로 -
Analysis of living population characteristics to measure urban vitality - Focusing on mobile big data - 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.26 no.4, 2023년, pp.173 - 187

카마타 요코 (경성대학교 도시공학과) , 남광우 (경성대학교 도시공학과)

초록
AI-Helper

본격적인 인구감소 시대에 들어선 가운데 지방 도시들은 사회적 인구 유입도 어려운 상황을 고려하여 생활인구 유도를 통한 도시 활력 증진을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터를 활용한 도시활력도 분석을 위해 인구감소 지역인 부산광역시 행정동을 대상으로 주민등록인구와 생활인구의 시공간 분포특성을 비교하였다. 다음으로 행정동을 인구증감의 변화 양상으로 유형화한 후, 도시쇠퇴 및 활력 관련 지표를 사용하여 유형별 지역 특성을 분석하였다. 시공간 분포특성 분석결과, 주민등록인구와 생활인구 밀도 분포패턴은 대체로 비슷한 패턴을 보였으나, 원도심 지역에서 주민등록인구 밀도가 낮으면서 생활인구 밀도가 높은 반대의 특성을 가지는 지역이 나타났다. 주민등록인구와 생활인구의 변화 양상은 상당한 차이를 보였으며, 주민등록인구는 밀도가 낮은 지역에서 인구가 감소하는 반면, 생활인구는 밀도가 높은 지역에서 감소하는 경향을 보였다. 생활인구 감소 군집에 인접해서 인구증감의 지역 간 격자가 큰 군집이 나타나, 인구 밀도가 높은 지역에서 주변 지역에 생활인구가 확산하는 전이효과가 나타날 가능성을 시사했다. 유형화 결과, 주민등록인구가 감소하는 지역에서도 통근·통학 또는 방문으로 인한 활발한 인구 유입이 있었으며, 이러한 지역은 사업체 수의 증가를 유지하고 있어, 산업·경제적 성장이 존재함을 확인하였다. 다만 부산의 약 47% 행정동은 주민등록인구와 생활인구가 모두 감소하고 지역 쇠퇴가 진행되고 있었으며, 이러한 지역에 대해 우선적인 도시 활력 증진을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 교통과 통신의 발달로 인한 도시활동의 한계거리 증가와 이동량의 증가로 지역간 교류가 날로 확대되는 점을 고려해 주민등록인구뿐만 아니라 도시계획지표로서의 생활인구 데이터의 활용 필요성을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In an era of population decline, depopulated regions facing challenges in attracting inbound population migration must enhance urban vitality through the attraction of living populations. This study focuses on Busan, a city experiencing population decline, comparing the spatiotemporal distribution characteristics of registered residents and living populations in various administrative districts (Eup-Myeon-Dong) using mobile communication big data. Administrative districts are typified based on population change patterns, and regional characteristics are analyzed using indicators related to urban decline and vitality. Spatiotemporal distribution analysis reveals generally similar density patterns between registered residents and living populations; however, a distinctive feature is observed in the city center areas where the density of registered residents is low, while the density of living populations is high. Divergent trends in spatial patterns of change between registered residents and living populations show clusters of registered population decline in low-density areas and clusters of living population decline in high-density areas. Areas adjacent to declining living populations exhibit large clusters of population changes, indicating a spillover effect from high-density to neighboring areas. Typification results reveal that, even in areas with a decline in registered residents, there is active population influx due to commuting or visiting. These areas sustain an increase in the number of businesses, confirming the presence of industrial and economic growth. However, approximately 47% of administrative districts in Busan are experiencing a decline in both registered residents and living populations, indicating ongoing regional decline. Urgent measures are needed for enhancing urban vitality. The study emphasizes the necessity of utilizing living population data as an urban planning indicator, considering the increasing limit distance of urban activities and growing interregional interaction due to advancements in transportation and communication.

주제어

표/그림 (7)

표 TABLE 1. Variables of Regional Characteristics
그림 FIGURE 1. Distribution of Population Density and Growth Rate.
표 TABLE 2. Descriptive statistics of population
그림 FIGURE 2. LISA Analysis Results for Population Density and Population Growth Rate.
그림 FIGURE 3. Distribution of Proportions of Resident, Commuter, and Visitor Populations in Living Population.
그림 FIGURE 4. Regional categorization on the map.
표 TABLE 3. Regional characteristics by category.

참고문헌 (22)

An, S.H., Lee, S.J., Min, S.H., Kim, M.A.,？Jeon, B.G., Kang, M.S., Lee, T., Jo, Y.A. 2022. A study on the Direction of？Regional Policy in the Era of Population？Decline. Sejong: Korea Research Institute？for Human Settlements.
Bell, M., Ward, G. 2000. Comparing temporary？mobility with permanent migration. Tourism？Geographies, 2(1):87-107.

상세보기
Busan BigData Innovation Center. 2018, 2019. KT Living Population Data. https://busanbigdata.kr/. (Accessed October 20,？2023).
Busan Metropolitan City. 2023. Busan Urban Master Plan. https://www.busan.go.kr/.？(Accessed November 6, 2023).
Busan Open Data Potal. 2019. National Urban？Rail Station Information Standard Data.？http://data.busan.go.kr/. (Accessed October？20, 2023).
Cabinet Secretariat. 2020. The secondterm Comprehensive Strategy for Urban,？People, and Employment Revitalization？(Revised in 2020), Tokyo, Japan.
Cao, Y., Lee, S.G. 2021. Analysis of Urban？Vitality and Its Determinant Factors Using？POI Bigdata in Seoul, Korea. Journal of？Korea Planning Association, 56(7):87-102.

상세보기
Jacobs, J. 1961. The Death and Life of Great？American Cities. Vintage Books, New？York.
Jung, J.H., Nam, J. 2019. Types and？Characteristics Analysis of Human Dynamics？in Seoul Using Location-Based Big Data.？Journal of Korea Planning Association,？54(3):75-90.

상세보기
Kamata, Y. and Kang, J.E., 2020. A Study？on the Occurrence, Persistence, and？Reuse of Vacant Houses in Deteriorated？High-density Residential Areas of Old？Downtowns of Large Cities : Focused on？Ami-dong and Chojang-dong in Busan.？Journal of the Korea Planning Association, 56(7):73-86.

상세보기
Kim, K.J., Cho, M.H., Lee, C.J., Lee, Y.S. 2023. A Study on the Determinants of？Hypermarket Sales using Membership？Mileage Accumulation Data: Comparing？Resident Registration Population with De？Facto Population. Social Science Review,？54(1):93-111.
Korea Railway Industry Information Center. 2019. Standard Data Station Information.？https://data.kric.go.kr/. (Accessed October？20, 2023).
Korean Statistical Information Service. 2018, 2019. Busan Metropolitan City Basic？Statistics. https://kosis.kr. (Accessed？September 25, 2023).
Korean Statistical Information Service. 2019. National Business Survey. https://kosis.kr. (Accessed October 3, 2023).
Lee, J.H., 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,？20(7):1365-1371.

상세보기
Lee, S.H. 2021. Analysis of the Impact of？Particulate Matter and Spatial Characteristics？on Urban Vitality using Spatio-temporal？Big Data: Focused on Seoul. Ph.D. Thesis, Pusan National University, Busan, Korea.
Park, J.S., Kim, S.J., Lee, S.G. 2022.？Analysis of Determining Factors of Urban？Vitality with Mobile Phone Location-Based？Origin-Destination Bigdata by Travel？Purpose: Using the PageRank Algorithm？and SHAP Machine Learning. Journal of？Korea Planning Association, 57(5):72-89.

상세보기
Son, K.M. 2021. The Effect of Spatial？Distribution of De Facto Population on？Commercial Sales Volume in Seoul.？Master's Thesis, Chung-Ang University, Seoul, Korea.
Urban Regeneration Information System, 2021. 도시재생전략계획 수립 가이드라인. https://www.city.go.kr/.
V-World. 2018, 2019. Building Age Spatial？Information. https://www.vworld.kr. (Accessed？October 4, 2023).
V-World. 2018, 2019. Land Characteristics？Information. https://www.vworld.kr. (Accessed？October 20, 2023).
Yu, H.J. 2022. Analysis of the Relationship？between the Living Population and Land-Use Characteristics: Focused on the？Seoul Area. Journal of the Korean Urban？Geographical Society, 25(3):67.

상세보기

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증