KCI우수등재
서울시 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 도시환경 요인 분석 : 모바일폰 위치기반 생활이동 빅데이터를 활용하여 = Analyzing Urban Environmental Factors Influencing Non-commuting Time in Seoul, Korea : Utilizing Mobile Phone Location-based Origin-Destination Big Data
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2024
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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40-59(20쪽)
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본 연구에서는 휴대폰 기반의 생활이동 데이터를 활용하여 서울시에 거주하는 사람들의 주중과 주말·휴일(이후 주말로표기)의 평균 비통근 통행 시간을 계산하고, 이에 영향을 미치는도시 환경 요인을 분석하고자 한다. 또한, 본 연구를 통해 서울시통행 시간 단축에 기여할 수 있는 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위한 분석 내용은 크게 두 가지로 설정하였다. 먼저, 공간회귀분석으로 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 도출하여 전역적인 영향을 확인하였다. 그런 다음, 지역별로 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 요인이 다르게 나타날 수있다는 가정하에 지리가중회귀분석을 수행하여 국지적 영향을확인하였다.
이에 따른 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 서울시민의 비통근 통행 시간 단축에 기여할 수 있는 도시환경 요인을 도출하고자 한다. 둘째, 비통근 통행 시간이 지역에 따라 상이하게 영향을미치는 변수를 확인하고, 각 변수의 지역별 영향을 비교하고자한다. 연구는 <그림 1>과 같은 흐름으로 진행되며, 연구의 배경과목적을 바탕으로 2장에서는 통행시간과 비통근 통행 연구에 대해논의하고, 3장에서는 본 연구에서 사용한 데이터와 방법론을 자세하게 소개한다. 4장에서는 전역적 측면과 국지적 측면에서 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 요인 분석 결과를 보여주고, 5장에서는 정책적 시사점 제시와 함께 결론을 맺는다.
Recently, a growing trend toward developing urban plans that prioritize factors influencing travel time as a means of creating sustainable cities has been observed. In line with this trend, various local governments in Korea are developing policies to reduce travel times. This development necessitates attention to both commuting and non-commuting travel times. However, existing research has largely overlooked the specifics of reducing non-commuting time. Furthermore, historical limitations include the absence of accurate data for measuring travel times and tracking movement within an administrative dong. To address these gaps, this study used big data on daily movement at the traffic polygon level to analyze the factors influencing non-commuting times. This analysis has the following implications: First, a need to provide facilities or services supporting non-commuting activities in areas with low average land prices and high proportions of low-rise housing exists. Second, locating basic facilities and urban vitality-enhancing elements near residential areas is critical. Third, the impact of subway stations on non-commuting times varies depending on their location, highlighting the need to examine the efficiency of public transportation transfers by region. Fourth, because the relationship between commuting distance and non-commuting time is inversely proportional, reducing commuting distance may impact the increase in non-commuting time. Fifth, mixed land use that can meet non-commuting demands should be considered. This study is significant because it uses spatial regression and geographically weighted regression analyses to show that the relationship between non-commuting times and urban environmental factors varies by region in Seoul, and it provides policy implications that can contribute to reducing non-commutingtimes.
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