(논문요약) 김선재.이수기.(2021).POI 빅데이터를 활용한 도시 활동 중심지 도출과

목차

[1] 김선재.이수기.(2021).POI 빅데이터를 활용한 도시 활동 중심지 도출과 중심지 기능 분석
1_연구의 배경과 목적
2_연구 방법
1) 분석의 공간적 범위 설정
2) 상위계획의 중심지 체계
3) 분석 과정과 방법
3_연구 결과

[2] 배성완.유정석.(2018).기계 학습을 이용한 공동주택 가격 추정: 서울 강남구를 사례로
1_연구의 목적
2_연구 방법
3_연구의 차별성
4_연구 결과

[3] 이지윤.강정은.(2022).빅데이터를 활용한 고령층 활동 공간 패턴 및 특성 분석: 청장년층과 비교를 중심으로
1_연구의 목적
2_연구 방법
3_연구 결과

[4] 유승재.하정원.김혜준.기동환.이수기.(2021).서울시 가로경관 이미지에 대한 주관적 인지에 영향을 미치는 가로환경 요인 분석
1_연구의 목적
2_연구 방법
3_연구 결과

[5] 원재웅.김유리안나.황병훈.(2020).인공지능 기술을 활용한 서울시 오피스 건물의 심미성 측정과 임대료 추정모형 적용 연구
1_연구의 목적
2_연구 방법
3_연구 결과

본문내용

[1] 김선재.이수기.(2021).POI 빅데이터를 활용한 도시 활동 중심지 도출과 중심지 기능 분석
1_연구의 배경과 목적
대도시는 도시기본계획을 수립할 때 다핵 도시 공간구조와 중심지 체계를 설정한다. 우리나라에서도 서울플랜 2030, 인천도시기본계획 2030, 경기도 종합계획 2012-2020 등이 이러한 접근 방식을 취한다. 그러나 이들 도시계획은 실제로는 해당 도시의 공간고주와 중심지 체계를 설정하는 데 주안점을 둘 뿐 광역생활권인 수도권의 공간구조를 설명하는 데는 한계가 있다. 또 그동안 도시공간구조와 중심지를 식별하기 위한 선행 연구들은 고용 밀도나 인구 밀도, 지가, 통근통행 등을 지표로 활용해 왔는데, 이들은 원하는 시점에 현실을 반영하는 자료를 바로 구하기 어렵고, 고용만을 중심으로 도사공간구조를 해석하기 때문에 실제로 도시에서 일어나는 다양한 형태의 활동을 대표한다고 보기 어렵다. ᄄᆞ라서 대도시의 공간구조와 중심지의 위계를 분석할 때는 수도권정비계획이나 광역도시계획 같은 상위의 계획들에 더해 실제 사람들이 활동하는 대도시권의 공간 구조 파악이 필요하다.

2_연구 방법
1) 분석의 공간적 범위 설정
본 연구는 공간적 분석 범위로 서울특별시, 경기도, 인천광역시를 선정했다. 이들은 우리나라에서 흔히 ‘수도권’으로 불리는 지역으로 서울의 영향권 하에 있는 곳이다. 서울 대도시권은 우리나라 면적의 약 11%에 불과하지만 우리나라 인구의 50% 이상이 이곳에 살고 있을 정도로 인구 밀도가 매우 높고 정치, 경제, 사회, 문화, 교육 등 다방면에서 인프라와 관련 시설 및 기관이 밀집해 있는 곳이다.
연구자들이 활용한 POI는 카카오맵의 것을 활용했다. POI 빅데이터를 통해 서울 대도시권의 도시공간구조와 시민들의 활동중심지를 도출하고 각 중심지의 기능이 무엇인지 규명하는 데 유리하다는 판단이다. 연구자들은 POI빅데이터로 카카오맵의 API를 활용해 자료를 수집했고, 데이터 구득 시점은 2020년 6월부터 8월까지 2개월로 정했다. 연구자들은 카카오맵의 POI가 길찾기 기반으로 사람들이 많이 방문하는 장소에 대한 정보를 포함하고 있고, 사람들이 많이 사용하는 만큼 건물의 위치나 용도의 변경 등에 대한 정보가 실시간으로 업데이트되어 정확도가 높은 자료라고 판단하였다.

참고 자료

없음