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도심경계설정을 위한 공간통계학적 접근

A Spatial Statistical Approach to the Delimitation of CBD

  • 김호용 (부산대학교 도시공학과) ;
  • 김지숙 (부산대학교 공간정보협동과정) ;
  • 이성호 (부산대학교 도시공학과)
  • Kim, Ho-Yong (Department of Urban Engineering, Pusan National University) ;
  • Kim, Ji-Sook (Interdisciplinary Program for Spatial Information, Pusan National University) ;
  • Lee, Sung-Ho (Department of Urban Engineering, Pusan National University)
  • 투고 : 2012.10.17
  • 심사 : 2012.11.19
  • 발행 : 2012.12.31

초록

본 연구에서는 원도심의 노후화로 인해 도심 활력이 저하되고 있는 부산시 도심부를 대상으로 도심의 경계를 확인하기 위하여 공간통계학적 접근이 시도되었다. 이 과정에서 도심경계설정에 적합한 Getis-Ord $G_i^*$ 방법론과 Inverse Distance Weight(IDW)와 Fixed Distance Band(FDB) 두 가지 공간적 연관성 방법을 적용하여 도심경계를 설정하였다. 공간통계학적 방법을 이용해 도출된 도심경계 결과는 유용성과 신뢰성 확인을 위하여 선행연구의 방법과 비교 검증하였다. 검증결과 IDW 방법론의 결과는 상업 업무용 토지이용비율이 40% 이상인 선행연구의 결과와는 일치하였고, FDB 방법론의 결과는 주상혼합지역 혹은 주공혼합지역의 성격을 가지는 점이지대의 특성을 반영할 수 있었다. 특히, 본 연구에서 적용한 특성화 지수를 이용한 결과 FDB 방법론을 적용한 도심경계에서 주 상복합용 토지이용이 매우 특화되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 향후 도시공간구조의 이해와 효율적인 도시의 관리에 도움을 줄 것으로 판단된다.

The main purpose of this study is to suggest the spatial statistical approach suitable for the delimitation of Busan CBD. For this purpose, Getis-Ord $G_i^*$ and both of IDW (Inverse Distance Weight) and FDB(Fixed Distance Band) were applied to delimit the CBD boundary. And then, the results of the CBD boundary were compared and verified with the methodologies of the previous studies. The result of IDW accorded with the previous study relating to the delimitation of the boundary of CBD, and the result of FDB was reflecting the characteristics of the mixed-use residential of a transition zone. As a result of the land use quotient, the mixed land use of residential and commercial was highly specialized in the boundary of FDB. These results will be able to support the understanding of urban spatial structure and the effective CBD management.

키워드

참고문헌

  1. 김감영. 2010. 연령별 인구이동 특성에 대한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA): 대구시를 사례로. 한국지역지리학회지 16(5):590-609.
  2. 김원경, 이미영. 2002. 김해시 CBD의 지가패턴, 한국도시지리학회지 5(1):15-33.
  3. 김창석. 2000. 도시중심부연구. 보성각. 33-40쪽.
  4. 김타열. 2008. 점이지대의 영역 설정과 공간적 변화에 관한 연구: 대구시 사례. 국토계획 43(4):149-164.
  5. 김타열, 진원형, 양성환. 2011. 대구시 중심시가지 점이지대의 주거지 특성. 한국지역지리학회지 17(6):710-725.
  6. 김호용. 2011. 공간통계기법을 이용한 도시 교통량 예측의 정확성 향상. 한국지리정보학회지 13(4):138-147.
  7. 김호용. 2011. 공간통계기법을 이용한 태양광 발전시설 입지 정확성 향상 방안. 한국지리정보학회지 13(2):146-156.
  8. 김호용. 2012. 세력권 방식의 공간적 연관성을 이용한 인구분포 변화 분석. 국토연구 73:47-61.
  9. 남영우. 2011. 도시공간구조론. 법문사. 299-309쪽.
  10. 대한국토.도시계획학회. 2009. 국토.지역계획론. 158쪽.
  11. 부산광역시. 2030년 부산도시기본계획 보고서. 99-108쪽.
  12. 송준창, 김타열. 2008. 팽창도시에 있어 도심의 이동에 관한 연구-천안시 사례. 대한국토.도시계획학회 2008 추계학술대회 논문집. 219-226쪽.
  13. 이상일, 조대헌, 손학기, 채미옥. 2010. 공간클러스터의 범역 설정을 위한 GIS 기반 방법론 연구: 수정 AMOEBA 기법. 대한지리학회지 45(4):502-520.
  14. 이희연, 심재헌. 2011. GIS-지리정보학. 393쪽.
  15. 정경석, 문태헌, 정재희, 허선영. 2009. GIS와 공간통계기법을 이용한 시.공간적 도시범죄 패턴 및 범죄발생 영향요인 분석. 한국지리정보학회지 12(1):12-25.
  16. 주경식, 서민철. 1998. 서울 도심의 경계, 기능 및 내부구조. 대한지리학회지 33(1):41-56.
  17. 형시영. 2006. 구조방정식 모형을 이용한 도심 쇠퇴 현상의 영향요인에 관한 연구. 한국거버넌스학회보 13(2):1-22.
  18. Aldstadt, J. and A. Getis. 2006. Using AMOEBA to create a spatial weights matrix and identify spatial clusters. Geographical Analysis 38(4):327-343. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.2006.00689.x
  19. David, W.S.W. and J. Lee. 2005. Statistical Analysis of Geographic Information. John Wiley & Sons, Inc. pp.387-395.
  20. Harvey, J.M. and J. Han. 2009. Geographic Data Mining and Knowledge Discovery. CRC Press. pp.11-12.
  21. Richard, E.P. 1966. The zone in transition: A study of urban land use patterns. Economic Geography 42:236-260. https://doi.org/10.2307/142008
  22. Yee, Leung. 2010. Knowledge Discovery in Spatial Data. Springer. pp.225-235.
  23. ESRI. 2011. Modeling Spatial Relationships. http://help.arcgis.com.

피인용 문헌

  1. A Study on the Exploratory Spatial Data Analysis of the Distribution of Longevity Population and the Scale Effect of the Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) vol.16, pp.3, 2013, https://doi.org/10.11108/kagis.2013.16.3.040
  2. Analysis of Changes in the Population Potential of the Neighboring Areas of Sejong City Using the Accessibility Model vol.17, pp.4, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.4.167
  3. Analysis of the Characteristics of Subway Influence Areas Using a Geographically Weighted Regression Model vol.16, pp.1, 2013, https://doi.org/10.11108/kagis.2013.16.1.067
  4. A Study of the Diagnosis of Downtown Deterioration in Busan vol.16, pp.4, 2013, https://doi.org/10.11108/kagis.2013.16.4.039
  5. An Analysis on the Spatial Spillover Patterns of Aging Population in Rural Areas vol.17, pp.3, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.3.039
  6. Analysis on Change Characteristics of Spatial Structure Related with Urban Planning : Using Spatial Statistical Method vol.17, pp.2, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.2.001
  7. 서울시 영재교육기관의 공간적 분포특성 분석 vol.25, pp.5, 2012, https://doi.org/10.9722/jgte.2015.25.5.711
  8. 지가에 의한 도심 경계 설정의 타당성 및 도심의 지가 변화 vol.22, pp.3, 2012, https://doi.org/10.23841/egsk.2019.22.3.366