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자료유형
학술저널
저자정보
이상혁 (충북대학교) 류경무 (충북대학교) 황재훈 (충북대학교)
저널정보
한국도시재생학회 도시재생 도시재생 제10권 제2호
발행연도
2024.8
수록면
45 - 67 (23page)

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In this study, we conducted a network analysis on the spatial distribution of the elderly in Cheongju City and the accessibility of the elderly's residence to urban parks using local spatial data analysis methods, and identified areas of inequality in urban parks using the Gini coefficient. Logistic regression analysis was performed on factors affecting satisfaction with urban park facilities by dividing them into the elderly and non-elderly. From 2015 to 2023, the elderly population in Cheongju City increased by an annual average of 5.62%, showing a spatially dense distribution pattern in urban areas, and the elderly population in urban areas is receiving park services from urban parks, but the elderly population outside urban areas is relatively marginalized. Satisfaction with park facilities was shown to be a positive factor (+) that proportionally increased satisfaction with convenience facilities such as sports facilities, medical facilities, and distribution facilities when the residence was the same area for the elderly, and for non-elderly people, satisfaction with sports facilities, medical facilities, parking lot satisfaction, public library satisfaction, public library use satisfaction, and park facility satisfaction were shown to be positive factors (+) that proportionally increased satisfaction with park facilities when the residence was their own home. In terms of expanding public facilities, when public facilities were ranked first, satisfaction with park facilities was shown to be a negative factor (-) that decreased satisfaction with urban living areas. According to the above results, the higher the satisfaction with sports facilities and medical facilities, the higher the satisfaction with park facilities for both the elderly and non-elderly people.
#고령자 인구분포 #공원 접근성 #네트워크분석 #지니 계수 #로지스틱 회귀분석 #Elderly Population Distribution #Park Accessibility #Network Analysis #Gini Coefficient #Logistic Regression Analysis

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