The urban population in Asia more than doubled between 1960 and 1985, growing by 3.0 percent per annum on average. Yet during that period, the proportion of the total population living in urban areas increased only from 21 to 27 percent. This seeming paradox is explained by the relatively high rates of rural population growth in Asia, which averaged 1.8 percent over the same period. The Republic of Korea has experienced the most rapid rate of urbanization in Asia during the past century. The proportion urban jumped from 28 percent in 1960 to 65 percent in 1985. There is a clear association between economic growth and the pace of urbanization in Asia. Currently natural increase accounts for about 60 percent of urban growth, but the speed of urbanization is projected to increase after 1990, and migration, reclassification and annexation will comprise about half of urban growth, Seoul is currently the fourth largest urban agglomeration in Asia, and its population is projected to be over 13 million by the end of the century. It is argued that policies to deconcentrate urban population will not be generally successful in Asia and that governments should attempt to manage the growth of large metropolitan areas more efficiently.
Since the mid-1990s, Korea has recorded low population growth rate. Based on the figures provided by the Statistical Korea, Korea may be even confronted with decreasing trends in the total population at the end of 2010s. In addition, Korea may experience the hyper-aged society in the mid-2020s. In the depopulation era, we have to devise alternative urban management policies reflecting low and reversed trends in the urban population. It is almost certain that urban policy-makers have to deal with a new series of urban problems, even jeopardizing the continuity of urban territories. In order to minimize the negative impact derived from depopulated phenomena, they have to develop sound and sustainable urban policy alternatives. This research adopts system dynamics approaches, revealing key factors exerting significant impact on the existing urban management policies. In specific, it pays attention to major causal loops, reinforcing or balancing behavioral.
This paper evaluate and compare effectiveness of urban growth management measures in Korea using system dynamics model. Simple urban dynamics model was used to compare urban growth management measures. Since the late 1960s, Korean government has been implementing various urban growth management measures without much success. In the 1960s, factories, universities, and public agencies were strongly encouraged to move out to local areas. During the 1970s, regulations on greenbelt area was adopted to prevent urban sprawl. Besides, regulations to prevent location of population inducing facilities, and promoting dislocation of those facilities were implemented simultaneously. During the 1990, regulations on total number of factories in the metropolitan area, development fees were adopted. These various method of urban management were compared. Simulation results shows that promoting decentralization of population, preventing population immigration, expanding greenbelt area are effectiveness ones compared to controlling total number of population inducing facilities, and preventing construction of new industries. Some implications of the findings were discussed.
In this paper, we construct a prototype model for city data prediction by using time series data of floating population, and use machine learning to analyze urban data of complex structure. A correlation prediction model was constructed using three of the 10 data (total flow population, male flow population, and Monday flow population), and the result was compared with the actual data. The results of the accuracy were evaluated. The results of this study show that the predicted model of the floating population predicts the correlation between the predicted floating population and the current state of commerce. It is expected that it will help efficient and objective design in the planning stages of architecture, landscape, and urban areas such as tree environment design and layout of trails. Also, it is expected that the dynamic population prediction using multivariate time series data and collected location data will be able to perform integrated simulation with time series data of various fields.
The purpose of this study is to analyze the factors affecting residential mobility between urban and rural. After classifying urban and rural region based on discriminatory attributes of the regions, we applied a multinomial logistic model, using the sample data of 2020 Korea Population and Housing Census. The major findings are as follows. The young highly educated in cities avoided rural. The young less educated in rural engaged in 2, 3th industries as well as agricultural industry, but remained in low-paying and unstable jobs. In addition, various classes moved to rural and rising house prices in cities pushed people to rural. Therefore, it is necessary to develop diversified regional industry models and provide opportunities for high quality and stable jobs in rural by linking industrial demand, education and jobs. Also, preserving the rural environment, settlement conditions and residential environment are needed for satisfying various needs of urban residents who migrate to rural areas. While regional policies so far have focused on maintaining the population size and promoting a population influx, rural development and population policies should be established in a way that responds to diverse population classes in an era of population decline.
본격적인 인구감소 시대에 들어선 가운데 지방 도시들은 사회적 인구 유입도 어려운 상황을 고려하여 생활인구 유도를 통한 도시 활력 증진을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터를 활용한 도시활력도 분석을 위해 인구감소 지역인 부산광역시 행정동을 대상으로 주민등록인구와 생활인구의 시공간 분포특성을 비교하였다. 다음으로 행정동을 인구증감의 변화 양상으로 유형화한 후, 도시쇠퇴 및 활력 관련 지표를 사용하여 유형별 지역 특성을 분석하였다. 시공간 분포특성 분석결과, 주민등록인구와 생활인구 밀도 분포패턴은 대체로 비슷한 패턴을 보였으나, 원도심 지역에서 주민등록인구 밀도가 낮으면서 생활인구 밀도가 높은 반대의 특성을 가지는 지역이 나타났다. 주민등록인구와 생활인구의 변화 양상은 상당한 차이를 보였으며, 주민등록인구는 밀도가 낮은 지역에서 인구가 감소하는 반면, 생활인구는 밀도가 높은 지역에서 감소하는 경향을 보였다. 생활인구 감소 군집에 인접해서 인구증감의 지역 간 격자가 큰 군집이 나타나, 인구 밀도가 높은 지역에서 주변 지역에 생활인구가 확산하는 전이효과가 나타날 가능성을 시사했다. 유형화 결과, 주민등록인구가 감소하는 지역에서도 통근·통학 또는 방문으로 인한 활발한 인구 유입이 있었으며, 이러한 지역은 사업체 수의 증가를 유지하고 있어, 산업·경제적 성장이 존재함을 확인하였다. 다만 부산의 약 47% 행정동은 주민등록인구와 생활인구가 모두 감소하고 지역 쇠퇴가 진행되고 있었으며, 이러한 지역에 대해 우선적인 도시 활력 증진을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 교통과 통신의 발달로 인한 도시활동의 한계거리 증가와 이동량의 증가로 지역간 교류가 날로 확대되는 점을 고려해 주민등록인구뿐만 아니라 도시계획지표로서의 생활인구 데이터의 활용 필요성을 제시하였다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.685-686
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2015
The world is currently undergoing an intense urbanization process. The percentage of urban dwellers has never been so high. In 2010, and for the first time, urban population surpassed the rural one, accounting for 51% of global population, and this trend will continue in the forthcoming years. This increment in concentration of population and supporting assets in cities, make their performance a critical issue for world population. Recent events such as Fukushima tsunami and the hurricane Katrina have shown how fragile built environments are and the unpredictability of occurrence and magnitude of the hazards. Such an expansion of the world's urban population, together with an increase in severity and number of hazards and catastrophes, has put under the spotlight the necessity to build cities not only sustainable, but resilient. Decision makers should acknowledge failure as an option, and the importance of developing city resilience. This paper will provide an initial review on urban resilience, definitions and assessment approaches as a first step for decision makers to account for resilience in their decision making process.
본 연구는 다핵구조를 형성하고 있는 대도시의 도시공간구조 진단을 위해 도심 및 부도심의 인구분포상의 구심력 및 유효범위의 변동성을 측정하였다. 이를 위해 부산광역시를 대상으로 1995년부터 2005년까지 5년 간격으로 도심 및 부도심의 인구구심력의 유효범위 변화를 측정하고자 5km 단위로 범위를 확장하여 인구밀도함수 중 음지수함수를 활용한 결정계수 값의 변동성을 분석하였다. 이를 통해 인구분포에 대한 공간적 영향권역의 변동성을 파악하여 도심 및 부도심의 생성, 성장, 쇠퇴 등의 진행과정에 따른 각 과정별 도심 및 부도심의 인구구심력의 유효범위와 도심 및 부도심간의 충돌과정에서의 유효범위 변화과정을 분석하였다. 분석결과를 요약하면 중앙동은 지속적인 결정계수의 감소를 보이고 있으며 서면(부전동)은 설명력이 큰 변화없이 유지되고 있는 것으로 나타났다. 도심으로부터 5km씩 거리를 늘려 인구밀도함수를 적용한 경우에도 부전동의 경우는 10km이후부터 중앙동은 15km구간 이후부터 대체로 증가하였다. 전체적으로는 부산의 인구가 감소추세임에도 불구하고 지속적인 분산화 단계인 것으로 나타나 보다 효율적인 도시공간구조를 형성하기 위해 도심 및 부도심지역의 도심기능강화와 인접지역의 양호한 주거지역 공급이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 도시공간구조의 변동성이 갖는 구체적인 공간적 차원의 정보를 제시하여 효율적 공간구조의 재편을 위한 정책적 접근의 기초자료로의 활용이 기대된다.
In the urban area where rapid suburbanization trend continues, the role of mixed use building is controversial. It is argued that the mixed use building is an effective tool to recover residential function of urban core(urban regeneration). It is also argued that the building is a cause of serious urban problems, such as congestion, public service shortages. The fundamental purpose of this study is to examine the role of mixed use building in terms of urban growth management in Seoul. For this purpose, data of mixed use building from 1981 to 2007 are collected and analysed. The results show that most of mixed use buildings are located in either sub-centers or population losing areas, rather than traditional urban core. Therefore, it is hard to accept that the two controversial arguments. The mixed use building noncore areas in most cases. However, it dose help to increase population inflow in non-core areas. it is difficult to accept the public service assertion which states that super-high rise mixed use building causes public service congestion, because the building is built in population losing or demand decreasing area. Based on these findings this study suggests some policy alternatives such as urban service boundary or concurrency program to management urban growth.
The purpose of this dissertation is to build a development density control model and estimate optimum developmental density level for a sustainable urban growth management. To develop the model, system dynamics modeling approach was used. The model was developed to analyze how urban growth, transition, and decay occur depending on the interaction among population, houses, industry structure, land and urban infrastructure such as road, water supply, and sewage treatment facilities. The model was applied to Anyang city to estimate optimum density level. Extensive computer simulation was conducted to find out the maximum numbers of population, industry structure, houses, and cars that can be adequately sustained with the current Anyang city's infrastructure capacity. The computer simulation result shows that the city is overpopulated by some 90,000 people. It nab analyzed that 20% increase of existing capacity of urban infrastructure is necessary to support current population of Anyang city. To reduce the population to the adequate level whereby the current urban infrastructure can sustain, the current city regulation on floor area ratio needs be strengthened at least 20% to 35%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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