코로나 시대의 근로자 통행행태 및 요인에 관한 연구-코로나 전후 경상남도 직장인구를 비교하여-
A Study on the Travelling Behavior and Factors of the Workplace Population in the COVID-19 Era: Comparing the working population of Gyeongsangnam-do before and after COVID-19
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초록
2019년 말 우한에서 발생한 COVID-19는 전 세계로 확산됐고, 우리나라 역시 2020년 1월 발생한 이후 높은 감염성으로 인하여 도시 공간 활용에 큰 영향을 미쳤다. 감염병은 도시에 영향을 미치지만 감염병 전후 유출요인과 유입요인에 대한 실증분석 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 경상남도 SKT 서비스 인구 데이터를 활용하여 COVID-19 및 사회적 거리 두기로 인한 유입 및 유출 요인을 분석하였다. COVID-19 전후의 요인은 COVID-19 전후의 요인을 조사하기 위한 지표로 설정되었다. 분석방법으로 경상남도 O/D 데이터를 활용해 2019년과 2020년을 먼저 가시화한 뒤 커뮤니티 분석과 중심성 분석을 통해 2019년과 2020년 지역사회와 중심성이 실제로 변화했는지 파악했다. 그 후 공간회귀모델 모델을 사용하여 인구 유출과 유입 요인을 알아냈다. 도시공원은 토지이용 측면에서는 큰 변화가 없는 것으로 나타났으며, 제조업, 도소매업, 숙박업, 서비스업 등에서 경제적 요인이 큰 것으로 나타났다. 제조업·숙박업·서비스업 유입이 전년 대비 증가했고, 도소매업 유입은 줄었다. 사회적 요인으로 대학이 상당하고, 대학이 위치한 지역의 유입인구가 감소해 2019년에는 접근성 요인이 크지 않았으나 2020년에 비해 버스정류장이 위치한 지역의 유입이 증가한 것으로 나타났다. 유출요인에 대해서는 토지이용요인 측면에서 인구밀도, 주택수, 도시공원 등에서 유의하게 나타났다. 인구밀도가 높고 주택과 도시공원이 많은 주택지역에서 유출인구가 증가했음을 알 수 있다. 경기 요인으로는 도소매업과 교육서비스업이 큰 비중을 차지했다. 도소매업이 많은 곳은 유출인구가 줄었고, 교육서비스업은 유출인구가 줄었음을 알 수 있다. 사회적 요인으로는 대학이 크게 등장하지 않았지만 유입요인이 감소해 유출요인이 증가한 것으로 나타났다. 전반적으로 대학이 위치한 지역은 유입이 줄고 유출이 늘고 있다. 이번 연구는 COVID-19가 유동인구의 유출 및 유입 요인에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다는 점에서 의미가 있다. 분석결과를 통해 감염병 민감지역에 대한 선제적 방역 및 피해대책 수립에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
Abstract
COVID-19, which occurred in Wuhan at the end of 2019, spread around the world, and Korea also occurred in January 2020, and its high infectivity greatly affected the use of space in cities. In this study, inflow and outflow factors arising from COVID-19 and social distancing were analyzed using data from the SKT service population in Gyeongsangnam-do. The factors before and after COVID-19 were set as indicators to investigate the factors before and after COVID-19. As an analysis method, 2019 and 2020 were first visualized using Gyeongsangnam-do O/D data, and then community analysis and centrality analysis were used to find out whether the community and centrality actually changed in 2019 and 2020. After that, the spatial measurement model was used to find out the factors of the outflow and inflow population. The inflow of manufacturing, lodging, and service industries increased compared to the previous year, and the inflow of wholesale and retail industries decreased. It was found that universities were significant as a social factor, and the inflow population decreased in the area where the university was located, and the accessibility factor was not significant in 2019, but the inflow increased in the area where the bus stop was located compared to 2020. As for the outflow factors, in terms of land use factors, population density, number of houses, and urban parks were significant. It can be seen that the outflow population has increased in residential areas with high population density and number of houses and many urban parks. As economic factors, wholesale and retail, and educational service industries were significant. As a social factor, universities did not appear significantly, but the inflow factor decreased, and the outflow factor increased. Overall, the inflow is decreasing in the area where the university is located, and the outflow is increasing.
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