빅데이터에 기반한 건강도시 구축을 위한 도시환경의 건강친화도 분석-경기도를 중심으로-
An Analysis of the Health Affinity of the Urban Environment in the Gyeonggi province based on Big Data
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본 연구에서는 경기도를 대상으로 한 건강도시 평가지표와 도시환경의 건강친화도 분석을 통하여 건강도시 구축방안에 대한 시사점을 제시하였다. 경기도의 건강친화도를 분석한 결과, 첫째, 시민의 건강증진과 도시환경 간에 밀접한 관계가 있음이 상관관계 분석을 통해 검증되었다. 전체 도시환경의 변수와 건강지수의 상관분석 결과 2010년부터 2015년까지 선정된 54개 변수 중 25개의 변수가 건강지수와 상관계수 ± 0.5 이상의 상관을 보였다. 둘째, 도시환경 변수와 건강지수의 상, 중, 하 도시별로 어떤 변수가 중요하게 연관되어 있는지를 분석하였으며, 물리적 환경과 시민건강 부문은 상위 도시와 하위 도시에서 양의 값과 음의 값을 갖는 변수가 다름을 알 수 있었다. 셋째, 상관분석, 군집분석을 통해 도시환경 변수들이 건강지수와 관계를 가지며 상호간에 영향을 주는 관계가 있음을 확인하였다. 그리고 회귀분석결과, 도시환경 변수가 건강지수에 영향을 주고 있으며 도시환경 변화를 통해 건강지수를 예측할 있다는 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 다차원 척도 분석을 통해 유사한 도시환경을 가지고 있음에도 불구하고 낮은 건강지수를 가진 도시는 도시환경 변수들 중에서 건강지수에 음의 영향을 주는 변수가 있음을 확인하였다.
Abstract
This study presents implications for building healthy cities through the analyses of the indices to healthy city evaluation and healthy affinity targeting Gyeonggi-do. First of all, the analysis of the health affinity of Gyeonggi-do reveals a close relation between the health promotions of the citizens and the urban environment, based on correlation analyses. The correlation analysis between urban environment variables and health indices shows that 25 out of 54 variables, selected from 2010 to 2015, had a significant correlation with the health indices with a correlation coefficient of ± 0.5 or more. Secondly, as for which urban environment variables have significant correlations with health indices depending on city health levels (upper, middle and lower), it was verified that the variables with positive correlation and variables with negative correlation were different in upper and lower cities, in the areas of physical environment and citizen health. Thirdly, the results of correlation analyses and cluster analyses verify that urban environment variables health indices mutually influence eacht other. Also, the results of regression analysis confirm that urban environment variables affect health indices and that health indices can be predicted from urban environment changes. Fourthly, the multidimensional scaling analysis shows that in cities with a low health index, there are variables among urban environmental variables that influence health indices negatively.
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