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위치기반 빅데이터를 활용한 서울시 활동인구 유형 및 유형별 지역 특성 분석 (Types and Characteristics Analysis of Human Dynamics in Seoul Using Location- Based Big Data)

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최초등록일 2025.05.17 최종저작일 2019.06
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위치기반 빅데이터를 활용한 서울시 활동인구 유형 및 유형별 지역 특성 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한국토·도시계획학회
    · 수록지 정보 : 국토계획 / 54권 / 3호 / 75 ~ 90페이지
    · 저자명 : 정재훈, 남진

    초록

    최근 뉴욕, 런던 등 세계도시에서는 기존의 도시공간 내건축물의 토지 이용 상태를 중심으로 도시를 파악해온 선행연구에서 벗어나, 지표면 상에서 실시간으로 이뤄지는 인간 활동에 관한시공간 빅데이터 분석 결과를 바탕으로 도시공간 내 인간활동에대한 이해를 높임으로써(Reades et al., 2009; Garcia-Palomares et al., 2018; Shaw and Sui, 2018), 즉시적이고 객관적인 방식으로 도시를 관리할 수 있는 다양한 정책을 수립하고 있다.
    대표적으로 이들은 과거 범죄, 불법 등 부정적인 이슈로만 다뤄졌던 도시공간 내 야간활동(nightlife)에 대한 기존의 사고방식에서 벗어나, 휴대전화 및 IoT 기기를 통해 대규모로 수집된 위치기반 빅데이터를 바탕으로 도시공간 내 야간경제(night time economy)에 대한 객관적인 이해를 높임으로써, 새로운 성장 자원으로서의 야간활동을 적절하게 관리하고 증진시키기 위해 노력하고 있다.
    따라서, 이 연구는 기존의 건축물을 중심으로 도시공간의 특성을 이해해 온 국내 선행연구에서 벗어나, 2018년 3월 공개된 서울시 생활인구 데이터를 바탕으로 첫째, ‘서울의 도시공간 내 활동인구의 패턴은 어떻게 나타나고 유형화되는가?’ 둘째, ‘각 활동인구 패턴 유형이 나타나는 지역은 어떠한 지역 특성을 지니고 있는가?’를 밝힘으로써, 향후 사회경제적 변화에 즉시적이고 객관적으로 대응할 수 있으며, 실질적인 인간활동을 반영할 수 있는 유연한 도시관리정책 수립에 시사점을 제공하고자 한다.

    영어초록

    As the 24-hour society arrives, human activities in daytime and nighttime urban spaces are changing drastically, and the need for new urban management policies is steadily increasing. This study analyzes the types and characteristics of Seoul’s human dynamics using location-based big data and the results are summarized as follows. First, the pattern of human dynamics in Seoul repeats itself every 7 days. Second, the types of human dynamics in Seoul can be classified into five types, and each of type has its own unique time-series and local characteristics. Third, the degree of match between human dynamics and zoning system in urban planning legislation was highest in ‘Type 1’ residence pattern and low in other types. The following implications can be drawn from these results. First, This paper examined the methodology of analyzing the regional characteristics of Seoul through the human dynamics and obtained meaningful results. Second, This paper can derive reliable and objective pattern analysis results using Big data that reflect the overall population characteristics. Third, the scale of night-time activity in the urban space of Seoul was understood, and its distribution, patterns and characteristics identified.

    참고자료

    · 없음
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