환경지표와 도시공간과의 상관관계 분석에 관한 연구 - 교통부문 빅데이터를 중심으로 - (Analysis of Correlation between Environment Index and Urban Space Usage using Big Data - Focused on Big Data in Transportation -)

서지정보

· 발행기관 : 대한건축학회지회연합회
· 수록지 정보 : 대한건축학회연합논문집 / 21권 / 1호 / 41 ~ 47페이지
· 저자명 : 황기연, 김관용

초록

최근 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 다양한 분야에서 빅데이터가 구축되고 있다. 이는 교통분야 또한 예외는 아니며, 차량, 사람 등 이동과 관련된 빅데이터가 구축되고 있다. 이러한 교통부문 빅데이터 중 내비게이션 데이터를 기반으로 전국단위 교통량과 속도를 구축하여 기존에 한정된 지점에 해당하는 교통량, 속도 자료를 전국단위로 확대 할 수 있게 되었다.
전국단위 교통 기초데이터를 확보함에 따라, 개별차량을 대상으로 하는 경로형 데이터의 구축, 이산화탄소, 대기오염물질 등 다양한 부문의 가공데이터를 구축할 수 있게 되었다.
본 연구에서는 교통부문 빅데이터를 활용하여 산출된 지역별 이산화탄소, 일산화탄소, 미세먼지, 질소산화물, 휘발성 유기화합물을 이용하여 서울특별시의 주거지역, 사업지역과 상관관계를 살펴보기 위하여 공간가중회귀모형을 활용하여 분석하였다. 분석결과 교통부문 특히, 차량의 이동과 관련된 내비게이션 데이터를 활용하여 구축된 환경지표와 주거지역 및 사업지역의 상관관계는 상대적으로 떨어지는 것으로 분석되었다. 따라서, 본 연구의 향후 연구과제로서 도시 공간적인 특성 보다는 그 공간의 특징을 좀 더 살펴 볼 수 있는 사회경제지표와의 상관관계를 살펴봐야 할 것으로 판단하였다. 또한, 본 연구에서는 공간가중회귀모형 만을 통해 분석을 수행하였으나, 일반적인 회귀모형과의 비교 분석을 통해 좀 더 상세한 분석을 수행해야 할 것으로 판단하였다.

영어초록

With the upcoming era of the 4th Industrial Revolution, big aata has been constructed in various field. Especially in transport sector, tremendous passenger and vehicle trips are collected as a navigation big data. Through navigation data, previous spotted traffic volume and speed data contribute to establish traffic volume and speed data in national level.
Established transport raw data in national level lead to various processed data such as mobility data, carbon dioxide(CO2), air pollutants etc.
This research utilize geographically weighted regression model in order to analyze correlation between area type (residential and business area) and air pollutants (CO2, CO, PM-10, NOX, VOCs) in the city of Seoul. The research outcome describes low correlation between environmental indicators corresponding to navigation data related to vehicle trip and area type (residential and business area). Therefore, a following study is required to analyze correlation between environmental indicators corresponding to transport navigation data and socio-economic indicators rather than spatial features. Moreover, a comparative study between general regression model and geographically weighted regression model is necessary for in-depth analysis.

참고자료

· 없음