본 연구에서는 최근 들어 그 중요성이 부각되고 있는 도시공간의 보행환경 평가와 관련하여 지역의 보행친화도와 물리적 사회경제적 특성과의 상관관계를 공간통계학적 측면에서 분석 하였다. 이를 위해 부산광역시의 2개 구의 보행성 지수(Walkability Index)를 정량적으로 산출하였고 이에 대한 전역적 국지적 공간 자기상관 측정을 수행하였다. 또한 Walkability Index에 대해 도시환경 변수와의 상관성을 파악하기 위해 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 수행하였다. 연구결과 연구지역의 Walkability Index에서 통계적으로 유의한 수준의 공간 자기상관 수치와 군집이 도출되었다. 또한 GWR 분석결과 OLS(Ordinary Least Square Regression, 이하OLS) 회귀모형보다 통계적으로 개선된 추론이 가능 하였으며, 보행 환경변수에 대한 국지적 수준의 영향관계를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 지역의 보행환경 평가 및 그와 연관된 환경변수의 탐색 시 공간 통계학적 접근이 효과적일 수 있음을 시사한다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1245-1246
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2022
Walkability is an indicator of how much pedestrians are willing to walk and how well a walking environment is created. As walking can promote pedestrians' mental and physical health, there has been increasing focus on improving walkability in different ways. Thus, plenty of research has been undertaken to measure walkability. When measuring walkability, there are many objective and subjective variables. Subjective variables include a feeling of safety, pleasure, or comfort, which can significantly affect perceived walkability. However, these subjective factors are difficult to measure by making the walkability index more reliant on objective and physical factors. Because many subjective variables are associated with human emotional states, understanding pedestrians' emotional states provides an opportunity to measure the subjective walkability variables more quantitatively. Pedestrians' emotions can be examined through surveys, but there are social and economic difficulties involved when conducting surveys. Recently, an increasing number of studies have employed physiological data to measure pedestrians' stress responses when navigating unpleasant environmental barriers on their walking paths. However, studies investigating the emotional states of pedestrians in the walking environment, including assessing their positive emotions felt, such as pleasure, have rarely been conducted. Using wearable devices, this study examined the various emotional states of pedestrians affected by the walking environment. Specifically, this study aimed to demonstrate the feasibility of monitoring biometric data, such as electrodermal activity (EDA) and heart rate variability (HRV), using wearable devices as an indicator of pedestrians' emotional states-both pleasant-unpleasant and aroused-relaxed states. To this end, various walking environments with different characteristics were set up to collect and analyze the pedestrians' biometric data. Subsequently, the subjects wearing the wearable devices were allowed to walk on the experimental paths as usual. After the experiment, the valence (i.e., pleasant or unpleasant) and arousal (i.e., activated or relaxed) scale of the pedestrians was identified through a bipolar dimension survey. The survey results were compared with many potentially relevant EDA and HRV signal features. The research results revealed the potential for physiological responses to indicate the pedestrians' emotional states, but further investigation is warranted. The research results were expected to provide a method to measure the subjective factors of walkability by measuring emotions and monitoring pedestrians' positive or negative feelings when walking to improve the walking environment. However, due to the lack of samples and other internal and external factors influencing emotions (which need to be studied further), it cannot be comprehensively concluded that the pedestrians' emotional states were affected by the walking environment.
The active living of the elderly leads to improve their lives and enhance social networks. In the view of the active living, the walkability is an essential factor for the elderly's daily life. To support the active living, making age-friendly environment is important. Considering that the elderly mainly carry out activities through walking, making the age-friendly walking environment is a preliminary action. The existing studies applied various methods such as surveys by experts. In spite of the benefits in theirs, there is still a limitation that current walkability measurement methods did not incorporate the actual elderly's walking activity. Thus, the purposes of this study is to measure the elderly's walking quantitatively using a wearable sensor, and to investigate the feasibility of comparing several walking environments based on the data collected from the actual elderly's walking. To do this, experiment was conducted in four types environments with 22 senior subjects. The walkability was measured by walking stability represented quantitatively as Maximum Lyapunov Exponent (MaxLE). Through the experiment results, it was confirmed that the stability of the elderly walking was different according to the walking environment, which also meant that bodily responses (walking stability) is highly related to walkability. The results will provide an opportunity for the continuous diagnosis of walking environments, thereby enhancing the active living of the elderly.
Objectives: The aim of this study was to evaluate the associations of frailty with perceived neighborhood walkability and environmental pollution among community-dwelling older adults in rural areas. Methods: The participants were 808 community-dwelling men and women aged 65 years and older in 2 rural towns. Comprehensive information, including demographics, socioeconomic status, grip strength, polypharmacy, perceived neighborhood environment (specifically, walkability and environmental pollution), and frailty, was collected from participants using face-to-face interviews conducted between June and August 2018. Perceived neighborhood walkability was measured using 20 items that were selected and revised from the Neighborhood Environment Walkability Scale, the Neighborhood Walkability Checklist from the National Heart Foundation of Australia, and the Physical Activity Neighborhood Environment Survey. The Kaigo-Yobo Checklist was used to assess participants' frailty. Results: The overall prevalence of frailty in this community-dwelling population was 35.5%. Sex, age, cohabitation status, educational attainment, employment status, grip strength, and polypharmacy were significantly associated with frailty. In the logistic regression analysis, frailty was associated with low perceived neighborhood walkability (adjusted odds ratio [aOR], 0.881; 95% confidence interval [CI], 0.833 to 0.932; p<0.001) and severe perceived neighborhood environmental pollution (aOR, 1.052; 95% CI, 1.017 to 1.087; p=0.003) after adjusting for sex, age, cohabitation status, educational attainment, employment status, monthly income, grip strength, and polypharmacy. Conclusions: More studies are warranted to establish causal relationships between walkability and environmental pollution and frailty.
보행과 차량이 공존하는 교통망에서 보행성 확보가 중요한 과제로 부각되고 있다. 차량과 보행의 상대적인 관계에서 보행성을 판단하는 것은 어려운 문제이다. 우선 보행네트워크의 보행성 평가 기준을 정립하는 체계가 구축되어야한다. 보행성은 보행네트워크에서 경험하는 접근성, 이동성, 편리성과 같은 정량지표로 산출된다. 본 연구는 보행성 평가를 위해 공간구문론과 Logit 경로선택모형을 통합을 제안한다. 공간구문론은 링크 통합도를 산정하여 보행가로 설계의 적정성을 판단한다. Logit 모형은 보행수요의 안전성, 이동성, 접근성을 확률적으로 계산한다. 통합모형은 통행자가 경험하는 통합도, 이동편리성, 접근가능성, 안전성과 같은 평가요소를 확률적으로 정량화하여 현실을 적절하게 반영하는 장점을 제공한다. 본 연구는 Logit 모형의 해법으로 Dial 알고리즘을 활용하였다. 이를 위해 보행네트워크의 물리거리와 공간구문론의 시각거리를 일치시키기 위해 네트워크 확장을 통하여 대기시간을 반영하는 방안을 강구하였다. 이에 따라 통합모형에서 도출되는 보행성 평가지표를 검토하고, 모의 네트워크로 모형의 활용성을 측정한다.
The purpose of this study is to propose the methodology for introducing green infrastructure that can improve the health of citizens by promoting walkability. The methodology is composed of the following three phases: classification of the types of green spaces, selection of core green spaces with two separate analyses, and introduction of the framework of green infrastructure to promote walkability. In the first phase, the classification of the types of green spaces was carried out in order to understand existing distribution pattern of green spaces in study site. In the second phase, walkable blocks were selected by such methods as walkability value. Through these two analyses, all the blocks were divided into three groups according to the ranking figured up the second analyses' results. The blocks in the first group, the group involved in the top 30% and having the greatest ranking, were defined as walkable blocks. In the last phase, a basic frame of the green infrastructure in study site was introduced by connecting the walkable blocks with using other blocks and the green spaces over 1ha. In case study, 28 important green spaces and 35 walkable blocks were selected through the two analysis process. Then, the basic framework of green infrastructure based on the selected 28 important green spaces and 35 walkable blocks was introduced. The methodology applied to this study can be used to get the best selections of the proper green infrastructure in accordance with the purpose of the ecological and recreational local development. In particular, this study will suggest a specific analysis model to use for the ecological and walkable urban planning with green spaces existing in the city.
보행은 사람들의 건강을 증진시키고 증가하는 교통 체증 해소에 중요한 역할을 한다. 기존 보행관련 연구는 유럽, 북미, 동아시아 등에서 진행하였으나, 베트남과 같은 덥고 습한 개발도상국 도시들의 경우, 걷기에 대한 연구가 비교적 많지않다. 따라서 본 연구는 베트남 호치민시 중심지구의 보행편의성과 건축 환경이 보행에 미치는 영향에 대하여 연구를 진행하였다. 본 연구는 대상지를 이용하는 사람들의 보행 빈도와 건축 환경 사이의 상관관계를 분석하고 있다. 기존 선행 연구에서 일반적으로 사용된 요소 외에도, 본 논문은 보행편의성 지수를 추정하기 위해 도시의 다른 특정한 건축 환경 요소를 사용하였다. 사용된 지표는 주거 밀도, 상업 비율, 혼합 토지이용, 교차로 간격, 블록 크기, 보행로 비율, 천장 유무, 온도 9가지를 사용하였으며, 이러한 지표는 지역 주민들을 대상으로 실시한 조사와 비교 분석을 실시하였다. 분석 결과 사람들은 보행편의성 지수가 높은 지역에서 더 많은 보행을 하는 것으로 분석되었다.
컴퓨터 비전을 활용하여 인간의 시각을 해석하려는 시도가 다양한 분야에서 발전되어 왔다. 본 논문에서는 도로영상으로부터 영상의 의미론적 분할 결과를 통해 보행 환경을 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 도로영상을 수집하기 위해 카카오 지도 API를 활용하였으며 전주시지역의 약 5만 점에서 4방향 영상을 수집한다. 수집된 영상의 20%는 크라우드 소싱기반 쌍체 비교를 통해 데이터 셋을 구축하고, 쌍체 비교 데이터를 이용하여 다양한 회귀 모델을 훈련한다. 영상 데이터의 보행성 점수를 도출하기 위해 순위 알고리즘인 Trueskill 알고리즘을 활용하여 랭킹 점수를 계산하고, 구축된 데이터를 활용하여 다양한 회귀모델을 사용한 보행성 평가 및 분석 작업을 수행한다. 본 연구를 통해 사람의 시각이 아닌 픽셀 분포 분류 정보 간의 상관관계를 통해 컴퓨터 시스템만으로 전주시의 보행 환경을 평가하고 점수를 도출해 낼 수 있다는 것을 보여준다.
Zeglinski-Spinney, Amy;Wai, Denise C.;Phan, Philippe;Tsai, Eve C.;Stratton, Alexandra;Kingwell, Stephen P.;Roffey, Darren M.;Wai, Eugene K.
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제51권5호
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pp.227-233
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2018
Objectives: Chronic diseases, including back pain, result in significant patient morbidity and societal burden. Overall improvement in physical fitness is recommended for prevention and treatment. Walking is a convenient modality for achieving initial gains. Our objective was to determine whether neighbourhood walkability, acting as a surrogate measure of physical fitness, was associated with the presence of chronic disease. Methods: We conducted a cross-sectional study of prospectively collected data from a prior randomized cohort study of 227 patients referred for tertiary assessment of chronic back pain in Ottawa, ON, Canada. The Charlson Comorbidity Index (CCI) was calculated from patient-completed questionnaires and medical record review. Using patients' postal codes, neighbourhood walkability was determined using the Walk Score, which awards points based on the distance to the closest amenities, yielding a score from 0 to 100 (0-50: car-dependent; 50-100: walkable). Results: Based on the Walk Score, 134 patients lived in car-dependent neighborhoods and 93 lived in walkable neighborhoods. A multivariate logistic regression model, adjusted for age, gender, rural postal code, body mass index, smoking, median household income, percent employment, pain, and disability, demonstrated an adjusted odds ratio of 2.75 (95% confidence interval, 1.16 to 6.53) times higher prevalence for having a chronic disease for patients living in a car-dependent neighborhood. There was also a significant dose-related association (p=0.01; Mantel-Haenszel chi-square=6.4) between living in car-dependent neighbourhoods and more severe CCI scores. Conclusions: Our findings suggest that advocating for improved neighbourhood planning to permit greater walkability may help offset the burden of chronic disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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