Analysis of the Correlation between Social Factors and the Use of Hydrophilic Facilities by Age Group - Case Study at the Samrak and Daejeo Ecological Park

사회적 요인 및 연령대별 친수공원 이용에 관한 상관관계 분석 - 삼락과 대저생태공원을 대상으로

In the past, the government made a total of 357 hydrophilic districts into parks to create rest areas in the national river with the four major river projects. According to the results of the survey, 60 water-friendly districts with low utilization were lifted in January 2017, and 297 water-friendly districts are currently being managed. Local governments are in charge of the maintenance costs necessary to maintain these hydrophilic districts, which require considerable costs, so it is necessary to accurately grasp the characteristics and needs of local residents at the operation stage after designation. In this study, the characteristics of local residents in the hydrophilic district were analyzed by correlating social factors with river users, crawling social network data to analyze visit patterns, and derived related Keywords, and analyzed the characteristics of the hydrophilic district. The study target areas are Samrak and Daejeo Ecological Park, located downstream of the Nakdonggang River. Social factors analyzed real estate transaction price data, economic activity income, households, stress perception rate, and pet breeding status through public data provided by Statistics Korea, and analyzed user visit patterns and image keywords on weekends.

과거 정부는 4대강 사업으로 국가하천 내 휴식공간을 조성하기 위하여 총 357개소의 친수지구를 공원화하였다. 2014년도 친수지구 국민 이용도 조사를 실시하여 조사결과에 따라 이용도가 저조한 친수지구 60곳을 2017년 1월 해제하였고, 현재는 297곳의 친수지구를 중점으로 관리하고 있다. 이러한 친수지구를 유지하는데 필요한 보수 비용들을 지자체에서 담당하고 있는데, 이는 상당한 비용이 소요되므로 친수지구 지정 후 운영단계에서 지역 주민들의 특성 및 요구에 대해 정확히 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 해당 친수지구 지역 주민들의 특성을 사회적 요인과 하천 이용객의 상관관계에 대해 분석하고, 소셜네트워크 데이터를 크롤링하여 방문 패턴 분석, 및 연관 키워드 도출을 통한 방문 목적을 분석하였으며, 방문객의 연령대를 분석하여 친수지구의 특징을 분석하였다. 연구대상지역은 낙동강 하류에 위치한 삼락과 대저생태공원이다. 사회적 요인들은 통계청에서 제공하는 공공데이터를 통해 행정구역 단위의 부동산 실거래가 데이터, 경제활동 소득, 가구수, 스트레스 인지율, 반려동물 사육의 공간적 거리를 고려하여 상관관계를 분석하였으며, 구글지도에서 제공하는 Google Popular Times를 통해 주중 주말의 이용객 방문 패턴 분석, 인스타그램의 게시글 키워드와 이미지 키워드를 도출하여 방문 목적을 분석하였으며, 통신데이터를 활용한 이용객 패턴과, 단말기 신호를 기반으로 위치를 추정하는 유동인구 데이터를 통해 각 연령대별 방문 상관관계를 분석하였다.