공간제약 동적 커뮤니티 탐지법 :시간대별 지역 간 흐름 데이터에 기반한 서울 생활권 분류에 적용 (Spatially Constrained Dynamic Community Detection Method : Delineating Seoul Living Zones Based on Spatiotemporal Flow Data)

서지정보

· 발행기관 : 대한국토·도시계획학회
· 수록지 정보 : 국토계획 / 59권 / 7호 / 133 ~ 147페이지
· 저자명 : 박소현, 이원도, 권규상

초록

본 연구는 기능지역 식별에 사용된 커뮤니티 탐지법의 한계를극복하기 위해 “공간제약 동적 커뮤니티 탐지법(spatially constrained dynamic community detection method)”을 제안한다. 본 연구에서는 공간적 분리와 시간적 변동을 두 가지 방법으로 돌파한다. 첫째, 커뮤니티의 주된 지역들과 공간적으로 분리된 공간 단위는 공간제약 조건을 반영하여 독자적 커뮤니티로 분리하거나 인접 커뮤니티로 재분배할 새로운 할당 방식을 제시한다. 둘째, 시간대별 커뮤니티 결과를 종합한 ‘컨센서스 네트워크(consensus network)’를 작성하고 컨센서스 네트워크 내에서커뮤니티를 구획함으로써 시계열적으로 안정된 커뮤니티를 도출하고 이를 바탕으로 커뮤니티의 진화 과정을 탐색한다. 본 연구는 제안된 방법론을 2024년 서울시 생활이동 데이터를 활용한 서울시 생활권 분석에 적용함으로써 기계획된 서울시 생활권 및 기존 방법론과의 차이를 비교하고 그 효용성과 함의를 제시한다.
이를 위한 연구구조는 다음과 같다. 우선 2장에서는 기능지역식별에서 커뮤니티 탐색법이 활용된 선행연구들을 검토하고 다양한 연구들에서 공간적 분리와 시간적 변동이 나타나고 있음을 보이고자 한다. 특히 커뮤니티 탐지법을 공간연구에 적용하는 과정에서 이를 극복하기 위해 제안된 여러 대안적 방법을 폭넓게 검토하고 본 연구에서 제안한 방법이 갖는 함의를 제시한다. 3장에서는 본 연구에서 제안하는 방법론의 특성과 구조를 설명한다. 4장에서는 제안한 방법론을 활용한 서울시 생활권 구조의 시간대별변화를 검토하고, 기계획된 생활권 계획과 타 연구 결과와 비교하여 그 차이와 함의를 제시한다. 마지막으로 결론에서는 연구결과를 요약하고 향후 연구 방향을 제안한다.

영어초록

Exploring functional regions by considering spatial interactions beyond administrative boundaries is crucial for understanding urban structures. However, existing studies that use community detection methods face limitations in deriving spatially continuous communities and capturing temporal variations. To address these gaps, this study introduces a "spatially constrained dynamic community detection method." First, spatially disconnected components of a community are either separated into independent communities or relocated to one of the spatial neighborhoods, based on the increase in modularity. Second, we apply temporal smoothing techniques to derive stable communities for each period. Third, we examine the evolutionary process by visualizing the identified evolving events. A case study using phone-based mobility data in Seoul over a 24-hour period was conducted to verify the proposed method. The results show that this method can effectively detect robust living zones and support systematic tracking of the evolution of individual communities in interaction with other communities.

참고자료

· 없음