DOI QR코드

DOI QR Code

A Direction of Politic Support for Infectious Disease in Busan Using Time-series Clustering: Focusing on COVID-19 Cases

시계열 군집을 활용한 부산시 감염병 지원 정책 방향: COVID-19 사례를 중심으로

  • Received : 2020.08.04
  • Accepted : 2020.08.25
  • Published : 2020.08.30

Abstract

After the spread of COVID-19 in 2020, the country's Crisis Alert Level went up to the highest level, Level 4. Respond of COVID-19 pandemic, Governments, and cities secured each province's duty for the citizens. The government provided health assistance first and stepped forward to support the necessary resources for the citizens. Busan City proposed policy response to prepare and implement the Corona support for each county as well. The high occupant rate of self-business owners lost basic incomes, and the effect varies on industries. In our paper, to avoid any crisis in such an epidemic, we propose a clustering analysis for the guidance of policy support for Busan City. By analyzing patterns and clustering on districts and Sectors, we would like to provide reference materials for determining the direction of support and guiding preemptive response in the event of a similar epidemic.

COVID-19 확산 이후 국가 위기경보 단계가 최고 수준인 4단계로 올라갔다. 우리나라의 경우, 대구에서 발생한 집단 감염으로 인하여 경북지역에서 코로나 확진자가 급증하면서 전국적으로 확산되어 갔다. 코로나 확산에 따라 정부 및 각 지자체에서는 시민들의 불안감과 경제적 어려움을 해소하고자 지원 대책을 마련하였다. 부산시도 시민들의 정책 수요를 파악한 결과, 공공요금 인하, 기본소득 지급, 소상공인 경영지원 강화 등의 정책에 대한 수요가 다수를 차지하였다. 시민들의 수요를 바탕으로 본 연구에서는 코로나 전·후의 데이터를 패턴 분석하여 부산시 구/군별 업종별 시계열 군집화를 통해 경제적 지원에 있어 선제적 관점을 제공한다. 또한 향후 전염병과 재난 발생 시 예방 및 정책 방향을 설정하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

Keywords

References

  1. 손헌일, 김기욱, 허종배, 박충훈, "코로나 19 극복을 위한 부산시 정책 대응", BDI 정책포커스, 1-12, 2020.
  2. Cordes, J., Castro, M. C., "Spatial Analysis of COVID-19 Clusters and Contextual Factors in New York City." Spatial and Spatio-temporal Epidemiology, Vol34, 2020.
  3. 오미애, 전진아, "코로나바이러스감염증-19 소셜 빅데이터 기반 주요 이슈 분석.", 보건.복지 Issue & Focus 376, 2020.
  4. Scott, A., Knott. M., "A Cluster Analysis Method for Grouping Means in the Analysis of Variance.", Biometrics, 30(3), 507-512, 1974 https://doi.org/10.2307/2529204
  5. Legendre, P., "Spatial autocorrelation: trouble or new paradigm?", Ecology 74.6, 1659-1673, 1993. https://doi.org/10.2307/1939924
  6. Box, G. E., Pierce, D. A., "Distribution of residual autocorrelations in autoregressive-integrated moving average time series models", Journal of the American statistical Association 65.332, 1509-1526, 1970. https://doi.org/10.1080/01621459.1970.10481180