Acknowledgement
본 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구(과제번호: RS-2024-00335298) 및 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구(과제번호: NRF-2023S1A5A8077612)이며, 경희대학교 주거환경학과 강민형 데이터조사원이 자료 구축에 적극 참여하였고, 대한국토·도시계획학회 2024 추계학술대회에 발표된 내용을 바탕으로 작성됨.
References
- 곽호찬・송지영・엄진기・김경태(2018), "이동통신 자료를 활용한 대도시 유동인구 영향요인 분석", 「한국도시철도학회논문집」, 6(4): 373~381.
- 관계부처 합동(2024a), "국민 주거안정을 위한 주택공급 확대방안", 세종.
- 관계부처 합동(2024b), "「인구감소지역 부활 3종 프로젝트」 추진방안", 세종.
- 김동찬・전병윤・염우・이만형(2022), "일일 인구이동의 네트워크 특성과 영향요인 분석", 「지역정책연구」, 33(3): 103~154.
- 김병제(2016), "여름철 상권지역의 고령자 유동인구 증감영향요인 분석", 「서울연구원 제4회 서울연구논문 공모전」.
- 김수진・김흥순(2024), "서울시 교통 민원과 도시 특성 요인 간의 상관성 분석 지리가중회귀모형의 적용", 「국토계획」, 59(1): 46~59.
- 김슬기・고준호(2024), "통신자료를 활용한 활동인구 연령계층의 혼합도 측정과 영향요인: 서울시를 사례로", 「국토계획」, 59(1): 161~175.
- 김형준・원미리・이정민・채호동・박인권(2021), "외국인 거주자의 시공간적 분포패턴 및 결정요인: 서울시 생활인구 데이터 분석", 「LHI Journal」, 12(1): 101~117.
- 대한국토・도시계획학회(2015), 「토지이용계획론(4정판)」, 서울: 보성각.
- 류은혜・김은정(2021), "코로나19(COVID-19) 유행전후 서울의 생활인구 패턴변화 및 지역환경이 생활인구 변화에 미치는 영향", 「한국도시지리학회지」, 24(3): 19~35.
- 박진홍・강민규(2022), "사물인터넷 기반 도시데이터 센서를 활용한 서울시 유동인구의 측정 및 입지특성에 관한 기초연구", 「국토계획」, 57(5): 40~56.
- 변미리・서우석(2011), "도시 거리의 주간활동인구 측정과 해석: 서울시 유동인구 조사 사례", 「조사연구」, 12(2): 27~50.
- 송지영・곽호찬(2020), "사회경제지표 기반 대도시 유동인구 예측", 「한국도시철도학회논문집」, 8(2): 611~617.
- 안주연・김형규(2022), "코로나19에 따른 경의선 숲길 주변 토지이용 별 생활인구 변화", 「LHI Journal」, 13(4): 73~89.
- 유현지(2022), "생활인구와 토지이용 특성과의 영향 관계 연구: 서울시를 중심으로", 「한국도시지리학회지」, 25(3): 67~85.
- 윤정미・최돈정(2015), "서울시 유동인구 분포의 공간 패턴과 토지이용 특성에 관한 지리가중 회귀분석", 「대한공간정보학회지」, 23(3): 77~84.
- 이금숙・김호성(2018), "교통과 토지이용 정보를 결합한 서울 인구분포의 시공간적 분석: 4차원 시각화 방법을 토대로", 「한국경제지리학회지」, 21(1): 20~33.
- 이소영・배민철・주희선(2023), "모바일 생활 통행데이터를 활용한 일간 인구이동 패턴 및 영향요인 분석: 경상남도의 직장인구와 방문인구 비교를 중심으로", 「국토계획」, 58(2): 5~21.
- 이유진・최명섭(2018), "노인 인구 밀집지역의 시공간적 분포와 결정요인 분석: 서울 생활인구 빅데이터의 활용", 「서울도시연구」, 19(4): 149~168.
- 이정민・박인권(2021), "혼합적 토지이용이 통행행태에 미치는 영향: 수평적 용도혼합과 수직적 용도 혼합 효과 분석", 「대한국토・도시계획학회 2021 추계학술대회」.
- 이진택・정다운・김흥순(2011), "상업적 토지이용의 출・퇴근방향별 차이성에 관한 연구", 「국토계획」, 46(1): 91~104.
- 이현정・박정호(2023), "인구감소 시대와 초고령 사회의 지속가능한 삶으로서 스마트 에이징의 개념과 모형에 관한 탐색적 연구", 「LHI Journal」, 14(4): 1~16.
- 이희연・노승철(2013), 「고급통계분석론」, 고양: 문우사.
- 임수명・김현철・김동준・안영수(2019), "다중회귀모델을 이용한 보행가로별 유동인구의 추정에 관한 연구: 서울 강남・서초구를 중심으로", 「서울도시연구」, 20(2): 121~139.
- 장인수・정찬우(2022), "출산지원금이 지역 출산력에 미치는 영향에 대한 공간적 변이 탐색: 다중범위 지리가중회귀모형의 적용과 함의", 「보건사회연구」, 42(4): 305~325.
- 장진영・최성택・이향숙・김수재・추상호(2015), "토지이용유형별 보행량 영향 요인 비교 분석: 서울시 유동인구 조사자료를 바탕으로", 「한국 ITS 학회 논문집」, 14(2): 39~53.
- 정재훈・남진(2019), "위치기반 빅데이터를 활용한 서울시 활동인구 유형 및 유형별 지역 특성 분석", 「국토계획」, 54(3): 75~90.
- 정찬우・장인수(2023), "지역사회 복지자원이 노인인구 이동에 미치는 영향: 다중범위 지리가중회귀모형을 활용하여", 「통계연구」, 28(1): 70~97.
- 조동재・황정현・김신・조항훈・김흥순(2023), "코로나 19 발생 전후 서울시 동남권 생활인구 수의 변화에 미친 영향 요인: 슈퍼블록 단위의 분석", 「국토지리학회지」, 57(4): 391~406.
- 조월・하재현・이수기(2021), "서울시 생활인구의 시간대별 혼합수준에 영향을 미치는 요인 분석", 「국토계획」, 56(1): 22~38.
- 조형욱・김다솜・이삼수(2022), "코로나19 전후 대구광역시 도시공간의 유동인구 분포 변화: 핫스팟 분석을 중심으로", 「국토계획」, 57(2): 5~17.
- 진주혜・성병찬(2020), "코로나-19에 따른 서울시 생활인구 변화와 동별 반응 차이 분석", 「응용통계 연구」, 33(6): 697~712.
- 채한희・이경환(2023), "상업지역 유동인구에 영향을 미치는 도시공간구조 및 물리적 환경특성 분석: 서울 도심부 상업지역을 대상으로", 「대한건축학회논문집」, 39(8): 165~173.
- 통계청(2023), "2023 통계로 보는 1인가구", 대전.
- 통계청(2024), "인구총조사", 대전.
- 홍석찬・양병윤(2021), "코로나-19 확산에 대한 GWR과 MGWR의 비교분석: 서울시를 배경으로", 「한국지도학회지」, 21(3): 77~91.
- Brunsdon, C., A. S. Fotheringham and M. E. Charlton (1996), "Geographically Weighted Regression: A Method for Exploring Spatial Nonstationarity", Geographical Analysis, 28(4): 281~298.
- Foley, D. L. (1952), "The Daily Movement of Population into Central Business Districts", American Sociological Review, 17(5): 538~543.
- Foley, D. L. (1954), "Urban Daytime Population: A Field for Demographic-Ecological Analysis", Social Forces, 32(4): 323~330.
- Fotheringham, A. S. and Z. Li (2023), "Measuring the Unmeasurable: Models of Geographical Context", Annals of the American Association of Geographers, 113(10): 2269~2286.
- Fotheringham, A. S., T. M. Oshan and Z. Li (2023), Multiscale Geographically Weighted Regression: Theory and Practice, Boca Raton: CRC Press Taylor & Francis Group.
- Fotheringham, A. S., W. Yang and W. Kang (2017), "Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR)", Annals of the American Association of Geographers, 107(6): 1247~1265.
- Fotheringham, A., C. Brunsdon and M. Charlton (2002), Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships, Hoboken: Wiley.
- Li, Z., T. Oshan, S. Fotheringham, W. Kang, L. Wolf, H. Yu, M. Sachdeva and S. Bardin (2020), MGWR 2.2 User Manual, Tempe: Spatial Analysis Research Center (SPARC) Arizona State University.
- Oshan, T. M., J. P. Smith and A. S. Fotheringham (2020), "Targeting the Spatial Context of Obesity Determinants via Multiscale Geographically Weighted Regression", International Journal of Health Geographics, 19(1): 11.
- Oshan, T., Z. Li, W. Kang, L. Wolf, and A. Fotheringham (2019), "MGWR: A Python Implementation of Multiscale Geographically Weighted Regression for Investigating Process Spatial Heterogeneity and Scale", ISP RS International Journal of Geo-Information, 8(6): 269.
- esri (2023a), "How Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) Works". https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/how-multiscale-geographicallyweighted-regression-mgwr-works.htm.
- esri (2023b), "Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) (Spatial Statistics)". https:// pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/multiscale-geographically-weighted-regression.htm.
- esri (2023c), "What's new for Spatial Statistics in ArcGIS Pro 3.1". https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/announcements/whats-newfor-spatial-statistics-for-arcgis-pro-3-1/.
- Fotheringham, A. S., C. Kao, H. Yu, S. Bardin, T. Oshan, Z. Li, M. Sachdeva and W. Luo (2024), "Exploring Spatial Context: A Comprehensive Bibliography of GWR and MGWR", arXiv preprint arXiv: 2404.16209. https://arxiv.org/abs/2404.16209.