생활이동데이터를 활용한 코로나19전후의 연령별 통행패턴변화 및 변화요인 분석

Abstract

19 . 코로나 는 도시민들의 일상적인 이동 패턴을 근본적으로 변화시켰다 이 러한 이동 변화는 감염취약성 차이로 인해 연령대에 따라 다른 양상으로 나타 났다 코로나 로 인한 연령대별 도시공간구조의 단기적인 변화를 살펴봄으로 . 19 써 장기적인 변화에 대한 공간적 대응책을 마련할 필요가 있다 본 연구는 코 . 로나 발생 전과 유행기에 나타나는 서울시의 연령별 주요 통행 흐름 특성과 19 주요 목적지로 삼는 공간을 이해하고 통행 변화를 야기시킨 도시 환경적 요 , 인을 파악하고자 하였다 본 연구는 생활이동데이터를 활용하여 서울에서 발 . 생하는 실제 이동패턴을 정량적으로 분석하여 연령별 공간구조를 파악하는데 차별점이 있다. 19 본 연구는 먼저 코로나 전후 연령별 통행량과 통행거리 변화 차이 비교 분석하였다 또한 연령별 주요 통행 흐름 및 주요 목적지에 대해 분석하였으 . 며 연령별 중심지 알고리즘 및 네트워크 특성 중심도 밀도 을 파악 , (PageRank ) ( , ) 하여 코로나 전후의 공간구조를 비교하였다 분석 결과 연령대가 높아질수 19 . , 록 근거리 이동이 상대적으로 늘어난 것으로 나타났으며 청년층은 코로나19 이후 주요 중심지가 축소되었지만 주요 목적지와 주요 통행 흐름과 그 비율은 크게 변하지 않은 것으로 파악된다 반면 고령층은 종로지역으로 집중되던 통 . , 행이 크게 줄어들었으며 도시공간의 분산화가 커진 것으로 나타났다. 19 , 코로나 이후 연령대에 따른 행정동별 유입 변화를 살펴본 결과 대부분 의 지역에서 유입률이 감소하였지만 뚜렷하게 감소한 지역이 있는 반면 소폭 감소하거나 유지된 지역이 있는 것으로 나타났으며 연령대별로 차이가 있음을 확인할 수 있었다 특히 고령층의 경우 도심의 기존 노인 밀집지로의 유입이 . , 크게 감소한 반면 외곽의 주거 밀집지에 위치한 지역 중심지들은 상대적으로 , 유지되는 양상이 나타났다 이는 코로나 이후 노인 생활에서 기존 노인밀집 . 19 지에서 지역중심지로 옮겨간 것을 확인할 수 있다. 19 코로나 이후 연령대별 행정동 유입 변화율과 지역환경특성 변수의 상관 관계를 확인해본 결과 상업지역이 많이 포함된 지역일수록 고연령층의 유입 , 이 줄어들었으며 발달상권과 관광특구는 유입이 감소한 반면 골목상권은 유 , 입이 증가하는 것으로 나타났다 특히 골목상권은 청년층과 고령층에서 유의 . 한 것으로 나타났다 사업체 밀도와의 관계를 살펴보면 . , 소매업과 숙박업 및 읍식점업 여가예술스포츠산업이 많은 지역은 코로나 이후 유입량이 감소하 , 19 - 2 - 는 것으로 확인되며 특히 숙박업 음식점업의 밀도가 높은 지역은 청년층 장 · , 년층 고령층 순으로 유입이 감소한 것으로 나타났다 반면에 보건복지시설과 , . 교육서비스시설이 많은 지역일수록 코로나 이후 유입량이 많아지는 것을 확 19 인할 수 있었다 특히 보건복저시설의 경우 고령층으로 갈수록 유입량이 증가 . , 하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 연령별로 공간구조의 변화의 차이를 확인할 수 있었고 향후 근거리 생활권에 노인 관련 시설을 공급할 필요가 있다는 점을 시사한다 본 . 연구는 이동거리 관점에서 새롭게 통행격차를 밝혀내는데 의의가 있으며 단기 적인 유동인구 변화와 변화요인을 파악하여 연령대별 장기적으로 도시계획에 필요한 시사점을 도출할 수 있다는데 의의가 있다.

COVID-19 has fundamentally changed the daily movement patterns of urban residents. This shift change was different depending on the age group due to the difference in infection vulnerability. It is necessary to prepare spatial countermeasures for long-term changes by looking at short-term changes in the urban spatial structure by age group due to COVID-19. This study attempted to understand the characteristics of Seoul's major travel flow by age and the space used as a major destination before and during the COVID-19 outbreak, and to understand the urban environmental factors that caused the travel change. This study differs in identifying the spatial structure by age by quantitatively analyzing the actual movement patterns occurring in Seoul using living movement data. This study first compared and analyzed the difference in travel volume and travel distance by age before and after COVID-19. In addition, major travel flows and major destinations by age were analyzed, and the spatial structure before and after COVID-19 was compared by identifying the center (PageRank algorithm) and network characteristics (center, density). As a result of the analysis, it was found that as the age group increased, the short-range movement relatively increased, and the youth's main center decreased after COVID-19, but the main destination, major travel flow, and ratio did not change significantly. On the other hand, it was found that the travel concentrated in the Jongno area decreased significantly, and the decentralization of urban space increased. As a result of examining the change in inflow by administrative dong according to the age group after COVID-19, it was found that the inflow rate decreased in most regions, but there were areas that decreased or maintained slightly, and there were differences by age group. In particular, in the case of the elderly, the inflow to the existing elderly concentration in the city center decreased significantly, while the regional centers located in the residential concentration outside were relatively maintained. It can be seen that after COVID-19, it moved from the existing elderly concentration to the local center. As a result of confirming the correlation between the rate of change in administrative dong inflow by age group and regional environmental characteristics variables after COVID-19, the inflow of the elderly decreased in areas containing more commercial areas, while the inflow in developmental and special tourist areas increased in alleys. In particular, it was found that the alley commercial district was significant for the youth and the elderly. Looking at the relationship with business density, it was confirmed that the inflow in areas with a large number of retail, lodging, town, restaurant, and leisure and sports industries decreased after COVID-19, especially in areas with a high density of lodging and restaurant industries, followed by the youth, the elderly, and the elderly. On the other hand, it was confirmed that the more health and welfare facilities and educational service facilities are, the greater the inflow after COVID-19. In particular, in the case of health welfare facilities, it was found that the inflow increased as the elderly increased. This study confirmed the difference in spatial structure by age and suggests that it is necessary to supply elderly-related facilities to the near-field living area in the future. This study is meaningful in that it can newly reveal the travel gap from the perspective of travel distance, and it is meaningful in that it can derive implications for urban planning in the long term by age group by identifying short-term changes and factors.