인용문헌 References서울시 COVID-19 전·후 기능적 생활권 변화 및 통행거리 영향 요인 분석 : 생활이동 빅데이터와 Community Detection을 활용하여

하정원; 김예진; 이수기

doi:10.17208/jkpa.2024.04.59.2.73

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하정원 (Hanyang University) 김예진 (Hanyang University) 이수기 (Hanyang University)

저널정보: 대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃第59卷第2號(通卷第276號)

발행연도: 2024.4

수록면: 73 - 92 (20page)

DOI: 10.17208/jkpa.2024.04.59.2.73

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2024

인용문헌 References서울시 COVID-19 전·후 기능적 생활권 변화 및 통행거리 영향 요인 분석 : 생활이동 빅데이터와 Community Detection을 활용하여

하정원 , 김예진 , 이수기 국토계획 2024.04 학술저널

2023

서울시 생활이동 빅데이터와 Community Detection을 활용한 기능적 생활권 및 통행거리 영향 요인 분석

하정원 도시공학과 2023.01 학위논문

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Since 2020, COVID-19 has triggered discussions on small-scale living zones. However, the discussions on community plan considering travel distance after COVID-19 are insufficient. In this regard, this study analyzed actual living zones and travel distances using community detection algorithms, which have been used to analyze living zones, as well as the mobile phone location-based travel data. The results of this study are as follows: First, there was no considerable difference in the functional living zones in January 2022 compared to January 2020. In other words, since citizens’ travel is highly dependent on the physical infrastructure, the community plan, which can affect infrastructure supply policy, is important for developing a sustainable compact city. Second, the current community plan does not consider the demand and supply of commuting. Third, as travel derives different functional living zones, the community plan needs to consider supplying infrastructure for travel purposes. Fourth, a leisure travel distance gap was found between functional living zones. Therefore, planning an equitable development by lowering citizens’ dependence on external living zones through supplying infrastructure is necessary. These findings and discussions suggest that community detection and mobile phone location-based data can be strategically introduced to community plans as a decision-making tool.

#생활권 #압축도시 #모바일폰 위치 기반 데이터 #Living Zone #Compact City #Mobile Phone-based Mobility Bigdata #Community Detection #COVID-19

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