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dc.contributor.advisor성현곤-
dc.contributor.author조윤-
dc.date.accessioned2022-02-22T01:41:04Z-
dc.date.available2022-02-22T01:41:04Z-
dc.date.issued2022. 2-
dc.identifier.urihttp://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000591587en_US
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/167594-
dc.description.abstract중국 우한에서 발병된 COVID-19는 확진자와 사망자 수를 급증시키면서 빠른 전파력을 보여주었다. 효과적인 방역을 위해 여러 연구에서 빠른 속도로 세계화가 진행되고, 통행수단이 다양해짐에 따라 도시민들의 이동이 빠르게 증가하여 감염병의 확산속도를 빠르게 야기시키는 도시적 요인들이 COVID-19 확산에 주요 원인으로 언급되고 있다(Matthew and McDonald; 성현곤, 2020). 현재, 이러한 연구들에 있어 도시수준에서의 효과적인 COVID-19 확산을 방지를 위해 여러 도시요인 중 어떠한 도시요인이 COVID-19의 확산에 더 큰 영향을 끼치는지에 관련된 연구들이 등장하기 시작했다. 첫 번째로 고밀(High-Density)이 감염병 확산에 유의한 영향을 끼친다는 연구들이 있으며 이와 다르게 과밀(Over-crowding)이 감염병 확산에 유의한 영향을 끼친다는 연구가 있다. 그러나 선행연구에서는 고밀과 과밀의 개념을 나누고 이에 대한 고찰을 통해 고밀 및 과밀에 포함되는 여러 변수를 고려해 감염병 확산에 끼치는 영향력을 분석한 연구는 없었다. 또한, 현재 국내에서는 COVID-19 주요 확산 원인 및 특성에 따라 유행시기가 나뉘고 있다. 1차, 2차 유행 시기는 종교시설 및 집회 등 특정 집단에서의 확산이 일어난 집단감염 시기이며, 3차 유행 시기는 핵심 집단 감염의 사례가 없는 불특정 다수, 가족 간 감염이 증가하여 산발적으로 확산이 일어난 시기이다(기모란, 2020). 유행 시기별로 확산 원인이 다르며 집단감염 및 산발적 확산 등 확산 특성도 다른 것을 알 수 있다. 따라서 확산에 영향을 주는 도시 요인들도 시기별로 다를 수 있다. 따라서 정부의 방역조치로 인해 도시민들의 행태가 변화하고 이에 따라 도시 요인들의 영향력도 달라질 수 있기 때문에 시기별로 COVID-19 확산에 끼치는 도시 요인들이 어떻게 변화하는지 볼 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 두 가지로 첫 번째, 국내 수도권의 도시적 요인 중 고밀 및 과밀 지표를 고려하여 어떤 밀도지표가 COVID-19 확산에 더 취약한지 실증하고자 한다. 두 번째로 확산 시기별로 COVID-19 확산 취약성에 대한 도시요인의 중요도가 어떻게 변화하는지 실증하고자 하며 이틀 통해 장단기적인 시점에서의 감염병 방역 조치에 대한 방향을 제시하는데 도움이 되고자 한다. 연구의 공간적 범위로는 도시적 요인 중 고밀과 과밀 중 COVID-19 확산에 취약한 것이 무엇인지 실증하기 위해 서울 대도시권 시군구를 공간적 범위로 설정하였다. 연구의 시간적 범위로는 2020년 1월 20일부터 2021년 10월 14일까지로 설정하였다.본 연구의 종속변수인 서울 대도시권 COVID-19 누적 확진자 수를 구축하는데 있어 시군구별로 누적 확진자수 데이터를 제공하는 곳이 없어 각 시도청 홈페이지에 나와 있는 시군구별 확진자 수 현황자료를 직접 집계하여 종속변수로 사용하였다. 밀도지표는 고밀과 과밀의 성격을 띠는 변수들을 선행연구를 토대로 구축하였으며 인구사회밀도, 주거상업 및 공업시설 밀도, 교통시설 밀도, 공공서비스 시설밀도로 4가지의 밀도지표로 구분하였다. 본 연구의 종속변수인 서울 대도시권 COVID-19 누적 확진자 수는 우연적으로 발생되는 하나의 사건임으로 비선형적 관계와 이분산성 문제가 발생할 수 있는데 이러한 종속변수의 특성상 올바른 분석을 위해 음이항회귀모형을 사용하고자 한다(Gelman et al, 2004). 또한, 변수가 모델에 포함이 되는지 결정하는 알고리즘인 단계적 회귀분석(Stepwise Regression)중 변수선택법과 후진제거법을 사용하고자 한다. 국내 서울대도시권의 도시적 요인 중 고밀 및 과밀 지표를 설정하여 어떤 요인이 COVID-19 확산에 더 취약한지 실증하기 위해 시기별로 나누어 모형을 구축하였다. 서울 대도시권의 고밀 및 과밀 지표 중 어떤 요인이 COVID-19 확산에 더 취약한지 실증하기 위해 후진 제거법을 통한 단계적 로버스트 음이항 회귀분석을 사용한 모형 A의 분석결과를 통해 가구 과밀 중 평균 가구 규모와 1인당 주거지 내 면적, 가구당 방 개수가 확진자 수에 끼치는 영향이 다르게 나온 것처럼 과밀 지표를 구축하는 데 있어 단편적인 변수만을 사용하는 것이 아닌 객관적이고 세분화된 지표를 구축해 분석에 사용할 필요성이 있음을 알 수 있다. 시기별 요인 중요도 변화 분석결과로는 공통적인 확산 특징을 갖는 시기라도 시기 별로 방역에 초점을 맞춰야 할 중요 요인들이 다른 것으로 도출되었다. 본연구의 시사점으로는 첫 번째, COVID-19 확산에 있어 고밀과 과밀 중 어떠한 것이 확산에 더 취약한지 이분법적인 해석보다는 지표 안에 포함된 도시요인의 개별적인 취약성을 평가할 필요가 있다. 두 번째, 현재 사회적 거리두기, 재택근무, 이용제한 시간을 단축시키는 것과 같은 방역 정책들이 단기적인 방역에 있어 중요한 요인이다. 세 번째, 사회적 인구 및 시설 밀도인 근린생활시설, 순인구밀도, 지하철 밀도 등에 대해 도시계획 시 조절된다면 장기적인 관점에서 감염병 확산을 억제할 수 있다. 마지막으로 포스트 코로나 시대에 다양한 밀도지표 중 고밀과 과밀의 여러 측면을 고려하여 새로운 도시계획 패러다임이 제시되어야 한다는 것을 시사하고 있으며 중 장기적으로 도시 관리 발전 전략을 수립할 필요가 있음을 시사하고 있다.-
dc.publisher한양대학교-
dc.titleCOVID-19 팬데믹 상황에서의 도시 밀도 취약성 평가와 중요도 변화-
dc.title.alternativeEvaluation of Urban Density Vulnerability and Its Changing Importance during the COVID-19 Pandemic -Focused on the Seoul Metropolitan Area--
dc.typeTheses-
dc.contributor.googleauthor조윤-
dc.contributor.alternativeauthorJo Yun-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehak도시대학원-
dc.sector.department도시·지역개발경영학과-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.affiliation도시개발경영전공-


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