코로나19 감염에 영향을 미치는 지역 특성 및 공간적 연결성 분석: 전국 246개 시군구를 대상으로
Analysis of the Impact of Regional Characteristics and Spatial Connectivity on the COVID-19 Infections: A Case Study of 246 Cities in Korea
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초록
코로나19 바이러스의 확산은 한국뿐만 아니라 전 세계에 심각한 영향을 미쳤다. 이에 따라 감염병에 대응할 수 있는 도시계획의 변화가 필요하다는 논의가 많이 이루어지고 있지만 실제 감염병 감염에 영향을 미치는 지역적 특성은 무엇인지에 관한 연구가 국내에서는 상대적으로 미약한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 246개의 시군구를 대상으로 코로나19 바이러스 감염에 영향을 미치는 지역적 특성 및 공간적 연결성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 공간적 자기상관성을 통제하기 위하여 공간회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 최적모형은 공간오차모형(SEM)으로 나타났다. 영향요인 분석 결과 인구 규모 및 밀도, 건물밀도, 보행자도로밀도, 직주균형도, 감염연결성지수, 내부통행량지수가 코로나19 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 구체적으로 살펴보면 인구밀도, 건물밀도, 보행자도로밀도가 높을수록 코로나19 감염이 늘어나는 것으로 나타났으며, 직주균형도가 높을수록 코로나19 감염이 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 내부통행량지수와 감염연결성지수가 높을수록 코로나19 감염이 늘어나는 것으로 나타나는데, 이를 통해 지역 내부 통행뿐만 아니라 코로나19 감염이 심각한 지역으로의 외부 통행량이 코로나19 발생에 영향을 미치는 중요한 요인임을 확인할 수 있다. 본 연구는 코로나19 바이러스의 급격한 확산으로 도시적 차원의 문제해결이 요구되는 현시점에 기초 데이터를 구축하고 그 영향력을 실증적으로 분석하였다.
Abstract
The spread of the COVID-19 virus has had a serious impact on Korea as well as the world. Although there is a great deal of discussion on changes in urban planning that are necessary to cope with infectious diseases, studies on the impact of regional characteristics on infectious diseases are lacking. Therefore, the purpose of this study was to analyze the impact of regional characteristics and spatial connectivity on the spread of COVID-19 infection for 246 cities in Korea. Spatial regression analysis was conducted to control spatial autocorrelation, and as a result of the analysis, the optimal model was found to be a spatial error model (SEM). Specifically, it was found that higher populations, population density, building density, and pedestrian road density was correlated with higher numbers of confirmed COVID-19 cases, while higher job-housing balance was correlated with lower numbers of confirmed patients. In addition, an important factor that influences spread of the virus was not only internal traffic, but also external traffic to areas with severe COVID-19 infection numbers. This study establishes some basic data and empirically analyzes the influence of regional characteristics at a time when urban problem solving is required due to the rapid spread of COVID-19.
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