본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

교통과 토지이용 정보를 결합한 서울 인구분포의 시공간적 분석: 4차원 시각화 방법을 토대로

Spatio-temporal Analysis of Population Distribution in Seoul via Integrating Transportation and Land Use Information, Based on Four-Dimensional Visualization Methods

김호성|이금숙
한국경제지리학회 (The Economic Geographical Society Of Korea)|2018.03|한국경제지리학회지 (Journal of the Economic Geographical Society of Korea)|제21권 제1호|pp. 20-33|DOI 10.23841/egsk.2018.21.1.20

0

조회

0

다운로드

8

인용

0

참고문헌

키워드

변동성시공간적 특성인구분포population distributionspatio-temporal characteristics교통카드데이터베이스교통-토지이용 정보건축물데이터베이스활동공간통행흐름4차원 시각화 방법transportation-land use informationbuilding databasesT-card databasetransportation flowfour-dimensional visualization method
주제분류지리학

초록

도시공간에서 인구분포는 하루의 시간축을 따라 통행흐름의 변화와 함께 변동성을 보인다. 통행흐름은 도시민들이 하루 일과가 진행되면서 그들의 활동과 관련된 시설물이 입지한 지점으로 이동한 결과물이므로 도시민의 활동과 관련 시설물의 분포에 직접적인 영향을 받는다. 따라서 도시 인구분포의 시공간적 특성은 도시민의 일상생활과 관련된 활동공간의 분포와 그것을 방문하는 통행흐름을 결합하여 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 토지이용과 통행흐름에 대한 정보가 풍부한 서울시를 대상으로 건축물데이터베이스와 교통카드데이터베이스를 활용하여 하루 및 일주일 시간축을 따라 변동성을 보이는 도시공간의 인구분포를 분석한다. 일반적인 통계적 기법으로는 파악하기 어려운 시공간적 분석을 위하여 자바프로그램을 이용하여 시간과 공간을 결합한 4차원 시각화 방법을 고안한다. 이러한 4차원 시공간에서 역동적 시각화를 이용하면 직관적인 분석이 가능할 뿐만 아니라 인구분포의 시공간적 특성을 보다 효과적으로 파악할 수 있다. 이를 위하여 먼저 각 지점에 위치한 건축물을 용도에 따라 주거, 업무, 상업 활동으로 구분하고, 일주일분 교통카드데이터베이스에서 1분 단위로 각 지점의 버스와 지하철로 오가는 승객수를 산출하고, 이를 4차원으로 시각화하여 교통과 토지이용을 결합해서 서울시 인구분포의 시공간적 특성을 분석한다. 그 결과로 서울의 인구분포는 토지이용에 따라 뚜렷한 시공간적 특성을 보임을 파악할 수 있으며, 특히 업무활동, 상업활동, 주거활동의 혼합 양상에 따라 하루 시간축을 따라 인구분포 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과는 도시 시설의 입지계획과 교통계획 수립에 매우 유용하게 활용될 수 있다.

Abstract

Population distribution in urban space varies with transportation flow changing along time of day. Transportation flow is directly affected by the activities of urbanites and the distribution of related facilities, since the flow is the result of moving to the point where the facilities associated with their activities are located. It is thus necessary to analyze the spatio-temporal characteristics of the urban population distribution by integrating the distribution of activity spaces related to the daily life of urbanites and the flow of transportation. The purpose of this study is to analyze the population distribution in urban space with daily and weekly time bases using the building database and T-card database in the city of Seoul, which is rich in information on land use and transportation flow. For a time-based analysis that is difficult to grasp by general statistical techniques, a four-dimensional visualization method combining time and space using a Java program is devised. Dynamic visualization in the four-dimensional space and time allows intuitive analysis and makes it possible to understand more effectively the spatio-temporal characteristics of population distribution. For this purpose, buildings are classified into three activity groups: residential, working, and commercial according to their purpose, and the number of passengers traveling to and from each stop site of bus and subway networks in the T-card database for one week is calculated in one-minute increments, Visualizing these and integrating transportation and land use, we analyze spatio-temporal characteristics of the population distribution in Seoul. As a result, it is found that the population distribution of Seoul displays distinct spatio-temporal characteristics according to land use. In particular, there is a clear difference in the population distribution pattern along the time axis according to the mixed aspects of working, commercial, and residential activities. The results of this study can be very useful for transportation and location planning of city facilities.

참고문헌 (42)

  1. 김감영, "이동통신 빅데이터를 이용한 현재인구 추정과 개선 방안 연구", 한국도시지리학회지, 19(2), pp.181~196 (2016), 한국도시지리학회[DOI]
  2. 김병선, "Regression-Kriging 모형을 이용한 인구분포 추정에 관한 연구", 대한지리학회지, 45(6), pp.806~819 (2010), 대한지리학회
  3. 김호성, "서울 수도권 지하철 교통망 승객 흐름의 시각화", 한국콘텐츠학회 논문지, 10(4), pp.397~405 (2010), 한국콘텐츠학회
  4. 박종수, "교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행 패턴 탐사와 통행행태의 분석", 한국경제지리학회지, 10(1), pp.44~63 (2007), 한국경제지리학회[DOI]
  5. 박종수, "서울 수도권 지하철 교통망에서 승객 흐름의 분석", 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 16(3), pp.316~323 (2010), 한국정보과학회
  6. 박종수, "Pickup Point 최적입지선정을 위한 Greedy Heuristic Algorithm 개발 및 적용 : 서울 대도시권 지하철 시스템을 대상으로", 한국경제지리학회지, 14(2), pp.116~128 (2011), 한국경제지리학회[DOI]
  7. 안재성, "시공간 활동패턴의 탐색적 분석 : 시각적 공간분석학 접근법을 중심으로", 국토지리학회지, 42(1), pp.117~124 (2008), 국토지리학회
  8. 이건학, "공간통계 기법을 이용한 현주인구 추정 모델링", 한국지도학회지, 16(2), pp.71~93 (2016), 한국지도학회
  9. 이금숙, "서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변이성 분석: 동적 시각화방법을 토대로", 한국경제지리학회지, 20(2), pp.158~172 (2017), 한국경제지리학회[DOI]
  10. 이금숙, "미디어 이용자의 활동공간 시·공간 정보를 활용한서울의 실시간 인구 분포 분석", 한국경제지리학회지, 18(1), pp.87~102 (2015), 한국경제지리학회[DOI]
  11. 이금숙, "서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석", 한국경제지리학회지, 9(3), pp.379~395 (2006), 한국경제지리학회
  12. 이금숙, "수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용의 관계", 한국경제지리학회지, 10(4), pp.427~443 (2007), 한국경제지리학회[DOI]
  13. 이금숙, "수도권 광역도시철도 하루 시간대별 이용 빈도에 의해 구분된 역 집단과 통행자의 통행 연쇄 패턴 간 관계", 대한지리학회지, 45(5), pp.592~608 (2010), 대한지리학회
  14. 조창현, "도시 일상생활 연구의 시공간적 접근", pp.104~115 (2013), 푸른길
  15. Anas, A., "Advances in urban Systems Modelling", pp.299~322 (1986), Amsterdam
  16. Badoe, D. A, "Transportation-landuse interaction: empirical findings in North America, and their implications for modeling", Transportation Research Part D, 5, pp.235~263 (2000)
  17. Boarnet, M., "The influence of land use on travel behavior: specification and estimation strategies", Transportation Research Part A, 35, pp.823~845 (2001)
  18. Chen, K., "An approach to linking remotely sensed data and areal census data", International Journal of Remote Sensing, 23, pp.37~48 (2002)
  19. Chen, C., "Diurnal pattern of transit ridership: a case study of the New York City subway system", Journal of Transport Geography, 17, pp.176~186 (2009)
  20. Chen, C., "Does the built environment make a difference? Additional evidence from the daily activity and travel behavior of homemakers living in NYC and suburbs", Journal of Transport Geography, 15(5), pp.380~395 (2007)
  21. Deville, P., "Dynamic population mapping using mobile phone data", Proceedings of the National Academy of Science, 111(45), pp.15888~15893 (2014)
  22. Dong, L., "Measuring economic activity in China with mobile big data", EPJ Data Science (2017)[DOI]
  23. Donnay, J. P., "Remote Sensing and Urban Analysis", pp.205~224 (2001), Taylor and Francis
  24. Douglass, R., "High resolution population estimates from telecommunication data", EPJ Data Science, 4(1), pp.1~13 (2015)
  25. Goh, S., "How complexity emerges in urban systems: Theory of urban morphology", PHYSICAL REVIEW E, 93 (2016)
  26. Goh, S., "Modification of the gravity model and application to the metropolitan Seoul subway system", Phys. Rev. E, 86 (2012)
  27. Golob, T. F., "A simultaneous model of household activity participation and trip chain generation", Transportation Research Part B: Methodological, 34(5), pp.355~376 (2000)
  28. Goodchild, M. F., "A factorial model of aggregate spatio-temporal behavior:application to the diurnal cycle", Geographical Analysis, 25(4), pp.277~294 (1993)
  29. Hägerstrand, T., "What about people in regional science?", Papers in Regional Science Association, 24, pp.7~24 (1970)
  30. Harvey, J. T., "Estimating census district populations from satellite imagery: Some approaches and limitations", International Journal of Remote Sensing, 23, pp.2071~2095 (2002)
  31. Janelle, D., "Diurnal patterns of social group distributions in a Canadian City", Economic Geography, 59(4), pp.403~425 (1983)
  32. Janelle, D. G., "The temporal ordering of urban space and daily activity patterns for population role groups", Geographical Systems, 5, pp.117~137 (1998)
  33. Lee, K., "Statistical analysis of the metropolitan Seoul Subway System: Network structure and passenger flows", Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 387, pp.6231~6234 (2008)
  34. 이금숙, "Sleepless in Seoul: ‘The Ant and the Metrohopper’", Journal of the Korean Physical Society, 57(4), pp.823~825 (2010), 한국물리학회
  35. 이금숙, "Relationship between Diurnal Patterns of Transit Ridership and Land Use in the Metropolitan Seoul Area", 한국경제지리학회지, 15(1), pp.26~41 (2012), 한국경제지리학회[DOI]
  36. Liu, X. H., "Population-density estimation using regression and area-to-point residual kriging", International Journal of Geographical Information Science, 22(4), pp.431~447 (2008)
  37. Lo, C. P., "Automated population and dwelling unit estimation from high-resolution satellite images:A GIS approach", International Journal of Remote Sensing, 16(1), pp.17~34 (1995)
  38. Thrift, N., "An introduction to time-geography", pp.1~37 (1977), University of East Anglia
  39. Torrens, P. M., "Polyspatial agents for multi-scale urban simulation and regional policy analysis", Regional Science Policy and Practice, 44(4), pp.419~445 (2013)
  40. Torrens, P. M., "Simulating sprawl", Annals of the Association of American Geographers, 96(2), pp.248~275 (2006)
  41. Verhein, F., "Mining spatio-temporal patterns in object mobility databases", Data Mining and Knowledge Discovery, 16, pp.5~38 (2008)
  42. Zandvliet, R., "Short-term dynamics in the use of places: a space-time typology of visitor populations in the Netherlands", Urban Studies, 43(7), pp.1159~1176 (2006)

관련 논문AI추천

서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변이성 분석: 동적 시각화방법을 토대로김호성, 박종수, 이금숙한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2017 · 제20권 제2호서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석박종수, 이금숙한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2006 · 제9권 제3호Relationship between Diurnal Patterns of Transit Ridership and Land Use in the Metropolitan Seoul Area박종수, 송예나, 이금숙, William P. Anderson한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2012 · 제15권 제1호미디어 이용자의 활동공간 시·공간 정보를 활용한서울의 실시간 인구 분포 분석김호성, 이금숙, 이수영한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2015 · 제18권 제1호교통흐름에 기인하는 미세먼지 노출 도시인구에 대한 시·공간적 분석이금숙한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2008 · 제11권 제1호서울시 도로교통흐름에 대한 시·공간적 분석민희화, 박소현, 이금숙한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2009 · 제12권 제4호

이 간행물의 다른 논문 (4건)

한국 의료서비스 이용과 제공의 공간적 특성양호민pp. 1-19사회적경제의 지속가능성에 대한 경제지리적 결정 요인: 충청남도를 사례로이홍택pp. 34-52Opportunities and Challenges for Multi-Level-Stakeholder Participation in Community-Based Ecotourism Development: The Case of the Boabeng- Fiema Monkey Sanctuary, Ghana빅터오우수, 야우 아지만 보아포pp. 53-68經濟は地理から學べ!(경제는 지리에서 배우자!) 宮路秀作(미야지 슈사쿠), 2017, 東京: ダイヤモンド社(다이아몬드사), 269쪽.한주성pp. 69-75
원문 보기