Geodemographics의 연구기법을 활용한 서울시 지역유형 분석 연구

Analysis of Area Type Classification of Seoul Using Geodemographics Methods

Geodemographics(GD)는 지리적 패턴 분석을 위해 사회경제적, 행태적 자료의 이용에 관한 연구 기법으로써 동일한 근린 혹은 이웃한 지역에 거주하는 사람들은 유사한 인구적, 행태적 특성을 보인다는 전제를 바탕으로 유사한 지역을 도출하고 그 지역들의 공간적 특징을 유형화하는 연구 방법이다. 따라서 본 연구는 이러한 GD 개념의 활용성과 지역 유형화의 유용성을 확인하기 위하여 서울시 행정등 및 관련 인구 센서스 자료를 바탕으로 서울시 지역 유형화에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구는 Ward와 K-means 및 관련 통계 기법에 의한 센서스 변수들의 표준화와 군집화를 통해 총 13개의 사회경제적 특성을 공유하는 지역을 도출하고 이를 바탕으로 서울시 13개 각각의 지역에 대한 지리적 성격을 제시하였다. 마지막으로 본 연구에서는 GD의 분석기법이 유사한 공간적 성격을 갖는 새로운 공간 단위 및 군집을 탐색하고 유형 화하는데 효과적인 공간기법이 될 수 있음을 제시하고자 하였다.

Geodemographics(GD) can be defined as an analytical approach of socio-economic and behavioral data about people to investigate geographical patterns. GD is based on the assumptions that demographical and behavioral characteristics of people who live in the same neighborhood are similar and then the neighborhoods can be categorized with spatial classifications with the geographical classifications. Thus, this paper, in order to identify the applicability of the geographical classification of the GD, explores the concepts of the geodemographics into Seoul city areas with Korea census data sets that contain key characteristics of demographic profiles in the area. Then, this paper attempt to explain each area classification profile by using clustering techniques with Ward's and k-means statistical methods. For this as as as, this paper employs 2005 Census dataset released by Korea National Statistics Office and the neighborhood unit is based on Dong level, the smallest administrative boundary unit in Korea. After selecting and standardizing variables, several areas are categorized by the cluster techniques into 13, this paps as distinctive cluster profiles. These cluster profiles are used to cthite a short description and expand on the cluster names. Finally, the results of the classification propose a reasonable judgement for target area types which benefits for the people who make a spatial decision for their spatial problem-solving.