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COVID-19 is a respiratory disease that is likely to be transmitted through respiratory droplets and aerosols. The indoor space of the building is very vulnerable to the broad spread of COVID-19, and urban environment that many people are densely populated at high-rise buildings due to the intensive land-use may be more vulnerable to these diseases. Moreover, since the population distribution in the urban area changes over time dynamically, understanding of the spatio-temporal change of urban population is a key for the epidemiological investigation of COVID-19. However, it is difficult to examine the de facto population resided in a specific building at a specific time period. Therefore, this study attempts to suggest an alternative way of estimating the horizontal and vertical distribution of urban population at a particular time period. More specifically, we estimate the de facto population at a building scale using a dasymetric mapping method based on geographically weighted regression (GWR) model. In general, a dasymetric mapping enables us to estimate more detailed population at a finer scale using ancillary data. In this study, building usage and total floor area are utilized as ancillary data and heterogeneous distribution of population is incorporated by the GWR model. As a result of analysis, we can suggest the detailed population estimation at the building scale finer than statistical enumeration units over the entire area of Seoul. It is expected that the estimated de facto population at the building scale would be utilized for important fundamental information for the epidemiological surveillance of pandemic diseases like COVID-19 and the establishment of the effective prevention plan of epidemics.
코로나19는 비말을 통해 전염되는 호흡기 질환으로 건물의 실내 공간은 코로나19의 대규모 감염에 매우 취약한 곳이다. 집약된 토지 이용으로 인해 수많은 사람들이 고층의 건물에 밀집해 있는 도시 환경은 이러한 질병에 더 취약할 수 있다. 뿐만 아니라 도시의 인구 분포는 시간에 따라 역동적인 변화를 보이기 때문에 코로나19와 같은 전염병에 대한 역학 조사의 성공은 도시 인구의 시공간적 변화를 얼마나 잘 이해하는지에 달려있다. 하지만 특정 시간대에 특정 건물에 분포하고 있는 현재 인구 밀도를 파악하는 것은 무척 어려운 일이다. 따라서 본 연구는 특정 시간대의 도시 인구의 수평적, 수직적 분포를 보다 정확하게 추정하기 위한 대안을 제시하고자 한다. 보다 구체적으로 지리가중회귀(GWR) 모델에 기반한 대시메트릭 매핑 기법을 이용하여 건물 단위의 현재 인구를 추정하였다. 일반적으로 대시메트릭 매핑 기법은 보조 자료를 사용하여 기존의 공간 스케일을 넘어 보다 상세한 수준의 인구 분포를 추정할 수 있도록 해준다. 본 연구에서는 건물의 용도와 연면적을 보조 정보로 활용하였으며, GWR 모델을 이용하여 지역적으로 이질적인 인구 분포 특성을 반영하였다. 연구 결과, 서울시 전체에 걸쳐 집계구보다 상세한 건물 단위 수준의 인구 분포를 추정할 수 있었다. 건물 단위의 현재 인구 추정은 코로나19와 같은 팬데믹 전염병의 역학 조사나 효과적인 방역 대책 수립을 위한 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
- 김감영・이건학, 2016, “이동통신 빅데이터를 이용한 현재인구 추정과 개선 방안 연구,” 한국도시지리학회지, 19(2), 181-196. 10.21189/JKUGS.19.2.13
- 김오석, 2015, “지리가중회귀모델을 이용한 천연 라텍스 산출량 요인분석: 중국 운남성 시솽반나를 중심으로,” 한국지도학회지, 15(2), 67-77. 10.16879/jkca.2015.15.2.067
- 김지우・이건학, 2019, “지리가중회귀 모델을 이용한 학교급별 학업성취도 영향 요인 분석,” 대한지리학회지, 54(5), 561-576.
- 이건학・김감영, 2016, “공간통계 기법을 이용한 현주인구 추정 모델링,” 한국지도학회지, 16(2), 71-93. 10.16879/jkca.2016.16.2.071
- 이석준・이상욱・홍보영・엄홍민・신휴석・김경민, 2014, “대시메트릭 매핑 기법을 이용한 서울시 건축물별 주거인구밀도의 재현,” 한국공간정보학회지, 22(3), 89-99. 10.12672/ksis.2014.22.3.089
- 이재건・이건학, 2022, “코로나 19에 따른 도시 내 인구 이동 변화 탐색-서울시 생활이동 데이터에 기반한 통근 패턴을 중심으로,” 한국도시지리학회지, 25(2), 15-32. 10.21189/JKUGS.25.2.2
- 전창우・조대헌・주뢰, 2018, “지리가중능형회귀(GWRR)를 이용한 미세먼지(PM10)의 공간적 이질성 탐색,” 한국지도학회지, 18(3), 91-104. 10.16879/jkca.2018.18.3.091
- 현정희・김정현・이혜영・곽진・김자은・이은영・김태경・김한숙, 2020, “코로나바이러스감염증-19 1번 환자 접촉자 조사 결과,” 주간 건강과 질병, 13(7), 352-358.
- 홍석철・김수영・이건학・이준환・임동균・조동준・한소원, 2022, 「세븐 웨이브: 팬데믹 이후, 대한민국 뉴노멀 트렌드를 이끌 7가지 거대한 물결」, 파주: 21세기북스.
- Biljecki, F., Arroyo Ohori, K., Ledoux, H., Peters, R., and Stoter, J., 2016, Population Estimation Using a 3D City Model: A Multi-Scale Country-Wide Study in the Netherlands, PLOS ONE, 11(6), e0156808. 10.1371/journal.pone.0156808
- Bracken, I. and Martin, D., 1989, The Generation of Spatial Population Distributions from Census Centroid Data, Environment and Planning A: Economy and Space, 21(4), 537-543. 10.1068/a21053712315638
- Bracken, I., 1991, A surface model approach to small area population estimation, The Town Planning Review, 62(2), 225-237. 10.3828/tpr.62.2.p553t14882725l06
- Chen, H., Wu, B., Yu, B., Chen, Z., Wu, Q., Lian, T., Wang, C., Li, Q., and Wu, J., 2021, A New Method for Building-Level Population Estimation by Integrating LiDAR, Nighttime Light, and POI Data, Journal of Remote Sensing. 10.34133/2021/9803796
- Cromley, R.G., Hanink, D.M., and Bentley, G.C., 2012, A Quantile Regression Approach to Areal Interpolation, Annals of the Association of American Geographers, 102(4), 763-777. 10.1080/00045608.2011.627054
- Dempster, A.P., Laird, N.M., and Rubin, D.B., 1977, Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm, Journal of the Royal Statistical Society: Series B(Methodological), 39(1), 1-22. 10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x
- Flowerdew, R. and Green, M., 1993, Developments in areal interpolation methods and GIS, in Fischer, M.M., Nijkamp, P. eds., Geographic Information Systems, Spatial Modelling and Policy Evaluation, Berlin, Heidelberg: Springer, 73-84. 10.1007/978-3-642-77500-0_5
- Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., and Charlton, M., 2002, Geographically Weighted Regression: the analysis of spatially varying relationships, NJ: Wiley.
- Goodchild, M.F. and Lam, N.S.N., 1980, Areal Interpolation: A Variant of the Traditional Spatial Problem, Geo-Processing, 1(3), 297-312.
- Goodchild, M.F., Anselin, L., and Deichmann, U., 1993, A framework for the areal interpolation of socioeconomic data, Environment and Planning A, 25(3), 383-397. 10.1068/a250383
- Hamidi, S., Sabouri, S., and Ewing, R., 2020, Does Density Aggravate the COVID-19 Pandemic? Early Findings and Lessons for Planners, Journal of the American Planning Association, 86(4), 495-509. 10.1080/01944363.2020.1777891
- Jones, N.R., Qureshi, Z.U., Temple, R.J., Larwood, J.P., Greenhalgh, T., and Bourouiba, L., 2020, Two meters or one: what is the evidence for physical distancing in covid-19?, BMJ, 370(m3223). 10.1136/bmj.m322332843355
- Maantay, J. and Maroko, A., 2009, Mapping urban risk: Flood hazards, race, & environmental justice in New York, Applied Geography, 29(1), 111-124. 10.1016/j.apgeog.2008.08.002
- Maroko, A., Maantay, J., Pérez Machado, R.P., and Barrozo, L.V., 2019, Improving Population Mapping and Exposure Assessment: Three-Dimensional Dasymetric Disaggregation in New York City and São Paulo, Brazil, Papers in Applied Geography, 5(1-2), 45-57. 10.1080/23754931.2019.1619092
- Martin, D., 1996, An assessment of surface and zonal models of population, International Journal of Geographical Information Systems, 10(8), 973-989. 10.1080/02693799608902120
- Mennis, J., 2003, Generating Surface Models of Population Using Dasymetric Mapping, The Professional Geographer, 55(1), 31-42. 10.1111/0033-0124.10042
- Montgomery, M.C. and Chakraborty, J., 2013, Social Vulnerability to Coastal and Inland Flood Hazards: A Comparison of GIS-Based Spatial Interpolation Methods, International Journal of Applied Geospatial Research, 4(3), 58-79. 10.4018/jagr.2013070104
- Oshan, T.M., Li, Z., Kang, W., Wolf, L.J., and Fotheringham, A.S., 2019, MGWR: A Python Implementation of Multiscale Geographically Weighted Regression for Investigating Process Spatial Heterogeneity and Scale, International Journal of Geo-Information, 8(6), 269. 10.3390/ijgi8060269
- Petrov, A., 2012, One Hundred Years of Dasymetric Mapping: Back to the Origin, The Cartographic Journal, 49(3), 256-264. 10.1179/1743277412Y.0000000001
- Reibel, M. and Agrawal, A., 2007, Areal Interpolation of Population Counts Using Pre-Classified Land Cover Data, Population Research and Policy Review, 26, 619-633. 10.1007/s11113-007-9050-9
- Voss, P.R., Long, D.D., and Hammer, R.B., 1999, When Census Geography Doesn’t Work: Using Ancillary Information to Improve the Spatial Interpolation of Demographic Data, Wisconsin: Center for Demography and Ecology, University of Wisconsin – Madison.
- Wright, J.K., 1936, A Method of Mapping Densities of Population: With Cape Cod as an Example, Geographical Review, 26(1), 103-110. 10.2307/209467
- Zandbergen, P.A., and Ignizio, D.A., 2010, Comparison of Dasymetric Mapping Techniques for Small- Area Population Estimates, Cartography and Geographic Information Science, 37(3), 199-214. 10.1559/152304010792194985
- Zhuo, L., Shi, Q., Zhang, C., Li, Q., and Tao, H., 2019, Identifying Building Functions from the Spatiotemporal Population Density and the Interactions of People Among Buildings, ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(6), 247. 10.3390/ijgi8060247
- 보건복지부, 2021, 보도자료: 수도권 새로운 거리두기 4단계 시행(7.12~7.25).
- 서울 열린데이터 광장, “서울 생활인구 데이터 설명서”, https://data.seoul.go.kr/dataVisual/seoul/seoulLivingMigration.do (2021.12 검색)
- 서울 열린데이터 광장, “서울 생활인구”, https://data.seoul.go.kr/dataVisual/seoul/seoulLivingPopulation.do (2021.12 검색)
- 서울특별시교육청, “서울시 학급당 학생수(구별) 통계”, https://data.seoul.go.kr/dataList/542/S/2/datasetView.do (2023.2 검색)
- 코로나바이러스감염증-19 누리집, “사회적거리두기 단계별 실행방안”, https://ncov.kdca.go.kr/socdisBoardList.do?brdId=6&brdGubun=64&dataGubun=641 (2022.7 검색)
- World Health Organization, 11 March 2020, Director- General’s opening remarks at the media briefing on COVID-19 (2021.12 검색). https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020
- Publisher :The Korean Cartographic Association
- Publisher(Ko) :한국지도학회
- Journal Title :Journal of the Korean Cartographic Association
- Journal Title(Ko) :한국지도학회지
- Volume : 23
- No :1
- Pages :21-34


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