Journal of the Economic Geographical Society of Korea (한국경제지리학회지)

The Economic Geographical Society of Korea (한국경제지리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Changes in Subway Traffic in Seoul during Social Distancing due to the Spread of COVID-19 and G eographic Characteristics of the Area Behind the Station

COVID-19 확산에 따른 사회적 거리두기 동안 나타나는 서울시 지하철 통행 변화와 역 배후지역의 지리적 특성

  • Lee, Keumsook (Department of Geography, Sungshin Women's University) ;
  • Park, Sohyun (Humanities Institute, Sungshin Women's University) ;
  • Ham, Yuhee (Department of Geography, Sungshin Women's University)
  • 이금숙 (성신여자대학교 지리학과) ;
  • 박소현 (성신여자대학교 인문과학연구소) ;
  • 함유희 (성신여자대학교 지리학과)
  • Received : 2021.06.25
  • Published : 2021.06.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study identifies the characteristics of changes in the subway passengers and the number of COVID-19 confirmed cases in Seoul. We classify subway stations by applying the principal components extracted based on the correlation between them, and analyzed the passenger traffics and geographical characteristics of each cluster. We extract the "top decile" and "lowest decile" stations among the subway stations that the number of subway passengers have decreased in 2020 compared to 2019, and then examine the population and land use characteristics of station areas both station groups. As the result of cluster analysis according to principal component scores, we obtain 6 cluster types. Subway stations belong to the top deciles which have shown the larger decrease in the passenger traffics tend to more sensitive to COVID-19 shocks. Stations belonging to the top tenth percentile of reduced traffic have a high distribution of daytime traffic, and the hinterland of the station has relatively high land use related to commercial and cultural, religious, and social activities. Therefore, it is expected that the regional resilience around subway stations will also show differences in degree by type.

본 연구는 서울지역 COVID-19 확진자의 증가와 지하철 통행의 감소 변화에서 나타나는 특징을 파악하고, 이들 간의 상관관계에 근거하여 추출한 주성분을 바탕으로 지하철역을 군집 분류하고 군집별 특성을 분석하였다. 특히 COVID-19 확산 이전인 2019년부터 사회적 거리두기가 지속된 2020년까지 서울 지하철역별 시간대별, 주별, 월별 지하철 통행의 변화 패턴을 살펴보고, 통행 증가형과 감소형 역으로 구분한 후 감소형 중 상위 10분 위에 해당하는 역, 하위 10분위에 해당하는 역의 인구 및 토지이용 특성을 파악하였다. 분석 결과, COVID-19 확진과 지하철 통행은 서로 부(-)의 상관관계를 나타냈고, 지하철 통행과 역 배후지 토지이용 특성에 따라 서울 지하철체계를 구성하는 역들은 6개 유형으로 군집화되었다. 통행 감소 상위 10분위에 속하는 역은 낮 시간대 선택 통행의 분포가 높고, 역 배후지는 상업용 및 문화, 교육과 사회활동 관련 토지이용이 상대적으로 높아 향후 전염병 종료에 따른 지역 회복성도 매우 탄력적으로 반응할 것으로 전망된다.

Keywords

References

  1. 김호성.박종수.이금숙, 2010, "서울 수도권 지하철 교통망 승객 흐름의 시각화," 한국콘텐츠학회논문지 10(4), pp.397-405.
  2. 박종수.이금숙, 2010, "서울 수도권 지하철 교통망에서 승객흐름의 분석," 정보과학회지: 컴퓨팅의 실제 및 레터, 지리정보시스템 분야 16(3), pp.316-323.
  3. 박종수.김호성.이금숙, 2010, "교통카드 트랜잭션 데이터 베이스에서 지하철 탑승 패턴 분류," 한국콘텐츠학회논문지 10(12), pp.91-100.
  4. 박종수.이금숙, 2012, "그래프 분할을 이용한 서울 수도권 지하철역들의 분류," 한국경제지리학회지 15(3), pp.343-357.
  5. 박종수.이금숙, 2017, "서울 대도시권 대중교통체계의 통합시간거리 접근성 산출 알고리즘 개발,"지역연구 33(1), pp.29-41.
  6. 박종수.이금숙, 2018, "서울 대도시권 통합 대중 교통망에서 연도별 및 요일별 시간거리 접근도 변화,"한국경제지리학회지 21(4), pp.335-349.
  7. 성현곤, 2016, "메르스 발발과 확산이 대중교통 이용에 미친 영향," 국토계획 51(3), pp.5-18.
  8. 성현곤.곽명신, 2016, 중동호흡기 증후군 감염 공포에 따른 물리적 도시형태가 도시철도 이용에 미친 매개 효과 분석: 서울시 역세권을 중심으로, "국토계획 51(7), pp.165-180.
  9. 안시후.조남훈.황석형.김응희.김수환.김민경, 2020, 지하철 이용객 수를 이용한 COVID-19 확산에 대한 시민들의 대응 분석 및 MERS-CoV 기간과의 비교, 한국컴퓨터종합학술대회 논문집.
  10. 이금숙.홍지연.민희화.박종수, 2007, "수도권 지하철망 상통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용의 관계," 한국경제지리학회지 10(4), pp.427-443.
  11. 이금숙.김호성.박종수, 2017, "서울 대도시권 지하철 통행 흐름의 요일 간 변이성 분석: 동적 시각화 방법을 토대로," 한국경제지리학회지 20(2), pp.158-172.
  12. 이금숙.김호성, 2018, "교통과 토지이용 정보를 결합한 서울 인구분포의 시공간적 분석: 4차원 시각화 방법을 토대로," 한국경제지리학회지 21(1), pp.20-33.
  13. 이금숙.박종수.정미선, 2014, "수도권 광역철도망 확충에 따른 서울 대도시권 접근도 변화: 교통카드 빅데이터를 이용한 시간거리 산출 알고리즘 및 비고정성 교통망 접근도 산출 모형의 개발과 적용," 한국경제지리학회지 17(1), pp.98-113.
  14. 홍유정.한채연, 2020, 코로나19 확산 이후 서울시 지하철 이용 변화분석, 제8회 서울연구논문 공모전 발표논문.
  15. 서울시, https://news.seoul.go.kr/traffic/archives/289
  16. 질병관리청, 코로나19 국내발생및예방접종현황 http://www.kdca.go.kr/board/board.es?mid=a20501010000&bid=0015&act=view&list_no=713226 (최종열람일: 2021년 5월 29일).
  17. 서울시 코로나19(OCVID-19) 일별 확진자 수 현황, https://www.seoul.go.kr/coronaV/coronaStatus.do (최종열람일: 2021년 5월 17일).
  18. 서울교통공사_역주소현황(행정동기준), (최종열람일: 2020년 11월 9일).
  19. 서울열린데이터광장, seoul.go.kr (최종열람일: 2020년 3월 25일).
  20. Ahas, R., Aasa, A., Silm, S. and Tiru, M., 2010, "Daily rhythms of suburban commuter movements in the Tallinn metropolitan area: Case study with mobile positioning data," Transportation Research Part C: Emerging Technologies 18(1), pp.45-54.
  21. Alonso, A. D., Kok, S. K., Bressan, A., O'shea, M., Sakellarios, N., Koresis, A., Solis, M. A. B., Santoni, L. J., 2020, COVID-19, aftermath, impacts, and hospitality firms: An international perspective. International Journal of Hospitality Management 91, 102654.
  22. Baker, S., Scharstein, D., Lewis, J. P., Roth, S., Black, M. J. and Szeliski, R., 2011, "A Database and Evaluation Methodology for Optical Flow," Int. J. Comput. Vis., 92(1), pp.1-31.
  23. Badoe, D. A. and Miller, E. J., 2000, "Transportation-land-use interaction: empirical findings in North America, and their implications for modeling," Transportation Research Part D. Transport & Environment, pp.235-263.
  24. Baum, T. and Hai, N. T. T., 2020, "Hospitality, tourism, human rights and the impact of COVID-19," International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(7), pp.2397-2407.
  25. Bhaduri, E. et al., 2020, "Modelling the effects of COVID-19 on travel mode choice behaviour in India," Transportation Research Interdisciplinary Perspective 8, 100273.
  26. Ewing, R. and Cervero, R., 2001, "Travel and the built environment: a sysnthesis," Transportation Research Record 1780, pp.87-114.
  27. Doyle, J., Hung, P., Farrell, R. and McLoone, S., 2014, "Population mobility dynamics estimated from mobile telephony data," Journal of Urban Technology 21(2), pp.109-132.
  28. Feng, J., Li, X., Mao, Q. and Bai, Y., 2016, "Weighted complex network analysis of the different patterns of Metro traffic flows on weekday and weekend," Discrete Dynamics in Nature and Society, 9865230.
  29. Goh, S., Lee, K., Park, J. S. and Choi, M. Y., 2012, "Modification of the gravity model and application to the metropolitan Seoul subway system," Physical Review E 86, 026102.
  30. Gossling, S., Scott, D. and Hall, C. M., 2020, "Pandemics, tourism and global change: A rapid assessment of COVID-19," Journal of Sustainable Tourism 29(1), pp.1-20.
  31. Gursoy, D. and Chi, C. G., 2020, "Effects of COVID-19 pandemic on hospitality industry: review of the current situations and a research agenda," Journal of Hospitality Marketing and Management 29, pp.527-529.
  32. Kim, C., Cheon, S. H., Choi, K. and Joh, C. H. and Lee, H. J., 2017, "Exposure to fear: An analysis of behavioral change under MERS spresd in Seoul," KSCE Journal of Civil Engineering 21(7), pp.2888-2895.
  33. Lai, C. C., Shih, T. P., Ko, W. C., Tang, H. J. and Hsueh, P. R., 2020, "Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and corona virus disease-2019 (COVID-19): the epidemic and the challenges," International Journal of Antimicrobial Agents 55, 105924.
  34. Lee, K., Jung, W. S., Park, J. S. and Choi, M. Y., 2008, "Statistical analysis of the metropolitan Seoul Subway System: Network structure and passenger flows," Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications 387, pp.6231-6234.
  35. Lee, K., Park, J. S., Choi, H., Choi, M. Y., and Jung, W. S., 2010, "Sleepless in Seoul: 'The ant and the metrohopper'," Journal of the Korean Physical Society 57(4), pp.823-825.
  36. Lee, K., Song, Y., Park, J. S. and Anderson, W. P., 2012, "Relationship between Diurnal Patterns of Transit Ridership and Land Use in the Metropolitan Seoul Area," Journal of the Economic Geographical Society of Korea 15(1), pp.26-41.
  37. Lee, K., Goh, S., Park, J. S., Jung, W. S. and Choi, M. Y., 2011, "Master equation approach to the intra-urban passenger flow and application to the Metropolitan Seoul Subway system," Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical 44, 115007.
  38. Liu, L., Hou, A., Biderman, A., Ratti, C. and Chen, J., 2009, "Understanding individual and collective mobility patterns from smart card records: A case study in Shenzhen," in Intelligent Transportation Systems, 12th International IEEE Conference, pp.1-6.
  39. Shokouhyar, S. et al., 2021, "Shared mobility in post-COVID era: New challerges and opportunities," Sustainable Cities and Society 67, 102714(2021).
  40. Show, S. L. and Xin. X., 2003, "Integrated land use and transportation interaction: a temporal GIS exploratory data analysis approach," Journal of Transport Geography 11(2), pp.103-115.
  41. Zhu, R., Anselin, L., Batty, M., Kwan, M.-P., Chen, M., Luo, W., Cheng, T., Limm. C. K., Santi, P., Cheng C., Gu, Q., Wong M. S., Zhang, K., Lu, G. and Ratti, C., 2021, "The effects of different travel modes on COVID-19 transmission in global cities," Research Square Preprint.

Cited by

  1. COVID-19 대유행기에 나타난 서울시 고령층의 통행격차 - 사회경제적 요인과 공간적 요인에 따른 목적지 다변화의 차이를 중심으로- vol.37, pp.4, 2021, https://doi.org/10.22669/krsa.2021.37.4.075