코로나 시대의 근로자 통행행태 및 요인에 관한 연구 :A Study on the Traffic Behavior and Factors of Workers in the COVID-19 Era

김경원

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자료유형: 학위논문

저자정보: 김경원 (경상대학교, 경상국립대학교 대학원)

지도교수: 주희선

발행연도: 2022

저작권: 경상대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

코로나 시대의 근로자 통행행태 및 요인에 관한 연구 - 코로나 전후 경상남도 직장인구를 비교하여 -

김경원 , 주희선 주거환경 2023.09 학술저널

2022

코로나 시대의 근로자 통행행태 및 요인에 관한 연구

김경원 도시공학과 2022.01 학위논문

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2019년 말 우한에서 발생한 COVID-19는 전 세계로 확산됐고, 2020년 1월 한국에서도 발생했으며 높은 감염성은 도시 공간 활용에 큰 영향을 미쳤다. 감염병은 도시에 많은 영향을 미쳤지만 감염병 전후 유출요인과 유입요인에 대한 실증분석을 실시하는 연구는 많지 않은 실정이다. 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.본 연구의 공간 범위는 경상남도 305개 행정동이며, 시간 범위는 COVID-19 이전인 2019년 9월 23일부터 2019년 9월 29일까지, 경상남도에서 2단계 사회적 거리두기가 실시된 2020년 9월 21일까지이다.분석방법으로는 경상남도 O/D 데이터를 활용해 2019년과 2020년을 먼저 시각화 뒤 커뮤니티 분석과 중심성 분석을 통해 2019년과 2020년의 중심성이 실제로 변화하였는지 파악했다. 그 후 공간회귀모델을 사용하여 근로자의 유출과 유입 요인을 알아보았다.그 결과 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 유의하게 나왔으며 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 등이 유의하게 나타났다. 인구밀도가 높고 주택과 도시공원이 많은 주택지역에서 유출인구가 증가했음을 알 수 있다. 경제적 요인으로는 도소매업과 교육서비스업이 큰 비중을 차지했다. 도소매업이 많은 곳은 유출인구가 줄었고, 교육서비스업은 유출인구가 줄었다.사회적 요인으로는 대학이 크게 등장하지 않았지만 유입요인이 감소해 유출요인이 증가한 것으로 나타났다. 전반적으로 대학이 위치한 지역은 유입이 줄고 유출이 증가하는 것을 확인할 수 있다.이번 연구는 COVID-19가 유동인구의 유출 및 유입 요인에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다는 점에서 의미가 있다. 분석결과를 통해 감염병이 도래할 시 선제적 방역 및 피해대책 수립에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

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. Infectious diseases have affected cities, but there are not many studies that conduct empirical analysis on the outflow and inflow factors before and after infectious diseases. 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.
The spatial scope of this study is 305 administrative dongs in Gyeongsangnam-do, and the temporal range is from September 23, 2019, before COVID-19, to September 29, 2019, and from September 21, 2020, when the second phase of social distancing was conducted in Gyeongsangnam-do.
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.
Urban parks were found to be significant in terms of land use, but no significant change was found, and economic factors were found to be significant in manufacturing, wholesale and retail, lodging and service industries. 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. In places where there are many wholesale and retail businesses, the outflow population has decreased, and in the education service industry, the outflow has decreased.
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.
This study is meaningful in that it empirically analyzed the effect of COVID-19 on the outflow and inflow factors of the floating population. Through the analysis results, it is believed that it can be helpful in establishing preemptive quarantine and damage measures for areas sensitive to infectious diseases.

#근로자 #통행행태 #통행요인

I. 서론 1
1. 연구의 배경 및 목적 1
II. 연구의 범위 및 방법 7
1. 연구의 범위 7
2. 연구의 방법 7
3. 연구의 흐름 8
III. 선행연구 검토 11
1. 이론고찰 11
1) 사회네트워크 분석 11
2) 사회연결망 분석 12
2. 선행연구 고찰 13
1) 생활권 및 도시 공간구조에 관한 연구 13
2) 사회네트워크 분석 및 생활권에 관한 연구 15
3) 도시와 감염병, 도시특성에 관한 선행연구 16
3. 연구의 차별성 18
IV. 분석의 틀 19
1. 서비스 인구 19
2. 중심성 분석 20
1) 연결 중심성 20
2) 위세 중심성 21
3. 커뮤니티 분석 22
4. 공간계량모델 23
1) 공간 가중행렬 23
2) 공간 자기상관 23
3) 공간회귀모델의 유형화 24
4) 공간 회귀모델 선정 26
V. 경상남도 인구이동 28
1. 직장인구 현황 28
1) 직장인구 매트릭스 구축 28
2) 시·군 유동인구 31
3) 행정동 별 유동인구 33
VI. 경상남도 인구이동 특성 37
1. 커뮤니티 분석 37
2. 중심성 분석 41
1) 연결 중심성 분석 41
2) 위세 중심성 분석 44
3. 소결 47
VII. 유출 유인 분석 48
1. 변수 설정 48
1) 종속변수 49
2) 독립변수 49
3) 변수 내용 설명 51
2. 기초통계분석 52
1) 종속변수 52
2) 독립변수 52
3. 공간적 자기 상관성 54
4. 유입 요인 분석 결과 56
5. 유출 요인 분석 결과 60
VIII. 연구의 결론 및 시사점 64
1. 연구의 한계 및 연구 방향 68
참 고 문 헌 69

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