인천・경기만 일대 연안 습지의 물새류 분포 및 핵심 서식지 연구

유성연,홍미진,문영민,최진환,이지연,유정칠,권인기 한국조류학회II 2022 한국조류학회지 Vol.29 No.2

This study was conducted to identify the distribution of waterbirds and their core habitats in coastal wetlands in Incheon and Gyeonggi Bay. Bird surveys were carried out from March to October 2017 on tidal flats and wetlands in Songdo, Siheung, and Sihwa Lake. Kernel density estimation (KDE) and emerging hot spot analysis (EHSA) were also performed with the survey data. A total of 263,556 waterbirds of 83 species were recorded, with the largest number of waterbirds observed in mid-October. Gulls, swans, geese, and dabbling ducks accounted for more than 50% of the waterbird population, while the shorebirds that have stopover sites in Korea accounted for 72.3% of the total number of waterbirds observed only in mid-April. The KDE revealed that herons and spoonbills had the largest 50% area, whereas shorebirds had the smallest area. In addition, gulls had the largest 95% area, whereas grebes, coots, and diving ducks had the smallest area. The EHSA revealed new hot spots, sporadic hot spots, and consecutive hot spots, which had different locations and patterns depending on the group of waterbird. Comparing the results of the two analyses, all hot spot patterns derived from the resulting hotspot analysis were included in KDE 50%. While 50% of the areas considered to be core habitats for KDE were observed throughout the study area, EHSA showed hotspot patterns only in Sihwa Lake, including Hyungdo wetlands and Daesong wetlands, except for one grid in the Oido tidal flats. These findings indicate that EHSA can derive a stricter and more precise core habitat than the KDE 50%. However, it is considered desirable to use the two spatial analysis methods so that they complement each other, as the core habitat can be underestimated depending on the ecological characteristics of the target species. 본 연구에서는 개발로 인해 빠르게 사라지고 있는 인천 경기만 일대 연안 습지의 물새류 분포와 핵심서식지를 파악하기 위해 인천광역시 송도와 시흥의 갯벌 및 습지, 시화호에서 2017년 3월부터 10월까지 조류상 조사를 실시하였고, 커널 밀도 추정과 발생 핫스팟 분석을 통해 핵심 서식지를 도출하여 물새류 서식지 보전의 기초자료를 제공하고자 실시되었다. 조사 결과 연구지역 내의 물새류는 총 83종 263,556개체가 관찰되었으며 10월 중순에 가장 많은 물새류가 서식하는 것으로 나타났다. 갈매기류와 고니・기러기・수면성 오리류는 전체 물새류 개체수의 50% 이상을 차지했고, 우리나라를 중간기착지로 활용하는 도요・물떼새류는 4월 중순에 한정하여 관찰된 전체 물새류의 72.3%를 차지했다. 커널 밀도 추정 결과 가장 넓은 50% 면적을 가진 물새류는 백로・저어새류, 가장 좁은 면적을 가진 물새류는 도요・물떼새류였고, 95% 면적에서는 각각 갈매기류, 논병아리・물닭・잠수성 오리류였다. 발생 핫스팟 분석 결과 신규형 핫스팟, 산발형 핫스팟, 연속형 핫스팟이 도출되었으며, 물새류 분류군에 따라 위치와 종류가 다르게 나타났다. 두 분석에 따른 결과를 비교한 결과 발생 핫스팟 분석을 통해 도출된 모든 핫스팟 패턴은 커널 밀도 추정 50%에 포함되어 있었으며, 커널 밀도 추정에서의 핵심 서식지로 간주되는 50% 구역이 연구 지역 전역에 걸쳐 형성된 반면 발생 핫스팟 분석에서는 대부분 시화호 내 형도습지와 대송습지에서만 핫스팟 패턴이 나타났다. 발생 핫스팟 분석은 커널 밀도 추정 50%보다 더 엄격하고 정밀한 핵심 서식지를 도출해 낼 수 있는 것으로 보이나 연구 대상종의 생태적 특성에 따라 핵심 서식지를 과소추정할 수 있어 두 분석 방법을 상호 보완하는 형태로 사용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

공간이산선택모형을 적용한 범죄 핫스팟의 결정요인 연구

김현중,이종길,여관현 대한지방자치학회 2015 한국지방자치연구 Vol.16 No.4

본 연구의 목적은 수도권을 대상으로 공간계획적 요인에 초점을 맞춰 범죄 핫스팟의결정요인을 분석하는 것이다. 범죄 핫스팟은 공간의 특성과 매우 밀접한 관련성을 맺고있으므로, 이를 모형에서 통제할 수 있는 복수의 공간이산선택모형을 적용하였다. 본 연구에서 통제한 공간계획적 변인들은 주거지 집중도, 토지용도 혼합도, 방범시설 집중도,공간적 접근도이다. 분석결과, 주거지 집중도는 범죄 핫스팟을 줄이는데 효과가 있는 것으로 나타났다. 토지용도 혼합도는 범죄 핫스팟에 정(+)의 영향을 미쳤다. 공간적 접근성이 범죄 핫스팟에 미친 영향은 통제적 유의성을 확보하지 못하였다. 공간적 접근도는 범죄 핫스팟과 정(+)의 관련성을 맺고 있었다. 본 연구는 상기의 분석결과를 토대로 범죄핫스팟의 예방을 위한 공간계획적 정책방향을 제시하였다. The present study investigated the determinants of total crime hot spots in SeoulMetropolitan Area (SMA) of Korea, focusing particularly on spatial planning effects oncrime hot spots. Since crime hot spots are closely related to the spatial characteristicsof a city, we applied multiple spatial discrete choice models (SAPM, SEPM andPGWR). Spatial planning variables are residential concentration, mixed land use,concentration of crime prevention facilities and spatial accessibility. According to theregression results, residential concentration contributes to diminishing crime hot spots. Mixed land use plays a negative role in reducing crime hot spots. The impact ofconcentration of crime prevention facilities on crime hot spots was not statisticallysignificant. Spatial accessibility showed a positive effect on crime hot spots. Thepresent study concludes with some policy suggestions that can alleviate crime hotspots focusing particularly on urban planning perspectives.

부동산 가격변동 핫스팟 탐색을 위한 공간통계기법

손학기(Hakgi Sohn),박기호(Keyho Park) 대한지리학회 2008 대한지리학회지 Vol.43 No.3

투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제의 중심으로 알려진 서울시 강남·서초·송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전후로 한 2003년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8, 9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이 발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이 기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다. The purpose of this paper is to develop a method for exploring hotspot patterns of house price volatility where there is a high fluctuation in price and homogeneity of direction of price volatility. These patterns are formed when the majority of householders in an area show an adaptive tendency in their decision making. This paper suggests a method that consists of two analytical parts. The first part uses spatial scan statistics to detect spatial clusters of houses with a positive range of price volatility. The second part utilizes local Moran’s I to evaluate the homogeneity of direction of price volatility within each cluster. The method is applied to the areas of Gangnam-Gu, Seocho-Gu, and Songpa-Gu in Seoul from August to November of 2003; the Participatory Government of Korea designated these areas and this period as the most speculative. The results of the analysis show that the area around Gaepo-Dong was as a hotspot before the Government’s anti-speculative 10.29 policy in 2003; the house prices in the same area stabilized in October, 2003 and the area was identified as a coldspot in December, 2003. This case study shows that the suggested method enables exploration of hotspot of house price volatility at micro spatial scales which had not been detected by visual analysis.

빅데이터를 활용한 COVID-19 이후 토지이용과 생활패턴 변화 분석

김철민 한국지역개발학회 2024 韓國地域開發學會誌 Vol.36 No.2

본 연구는 시간과 공간을 동시에 고려하는 핫스팟 분석 기법인 발생핫스팟 분석을 이용하여 서울시의 생활인구 데이터를 이용하여 코로나19 이후의 밀집 지역특성을 살펴보았다. 분셕결과를 종하하여 보면, 전체 지역의 47.8%가 코로나19와 상관없이 꾸준히 핫스팟 또는 콜드스팟을 유지하고 있는 것으로 나타났다. 반면, 전체 지역의 10.3%는 새롭게 핫스팟이 되거나 콜드스팟이 되는 등 공간적으로 코로나19 이후 변화가 나타난 것으로 분석되었다. 로지스틱 회귀분석을 이용하여 변화가 나타난 지역의 토지이용 특성을 살펴본 결과 주거와 녹지에 보다는 상업용지와 공업용지에 사람들이 더 집중하는 것으로 나타났다. 본 연구에 앞서 이루어진 많은 선행 연구들에서는 코로나19 이후 주거와 녹지에 대한 공간적 수요가 증가할 것으로 전망하였으나, 본 연구의 결과는 그 반대의 현상이 나타나고 있음을 보여주고 있다. 이러한 분석결과는 향후 도시지역의 공간 계획 수립에 있어서 유용한 정보로 활용할 수 있다. This study examines the post-COVID-19 characteristics in Seoul using foot traffic data. As a result, 47.8% of all regions remain hot or cold spots regardless of COVID-19. On the other hand, 10.3% of all regions have experienced a change since COVID-19. An analysis of the land use characteristics of the changing region shows that people are concentrating more on commercial and industrial areas rather than residents and green spaces. While previous studies had predicted an increasing demand for residents and green spaces COVID-19. The results of these analyses can be used to inform future spatial planning in urban areas.

최근 10년 간 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율의공간 의존성 변화 및 핫스팟 분석

김예은,이희원,박종호 인문사회 21 2022 인문사회 21 Vol.13 No.5

Analysis of Spatial Dependency and Hotspot of StressPerception Rate at 243 District Levels in KoreaYeaeun Kim, Heeweon Lee, & Jongho Park Abstract: Stress management is critical for the prevention of health risks, as well as stress itself. This study aimed to investigate the changes in the spatial dependency of the stress perception rate, analyze the hotspot areas with a high-stress perception, and suggest policy measures for stress management from the community public health perspective. Using Community Health Statistics data from Korea Centers for Disease Control and Prevention, we analyzed the stress perception rate of 243 districts in Korea for 10 years, from 2012 to 2021. The spatial autocorrelation analysis showed that Moran’s index of stress perception rate was more than 0.189 in every year. This result indicated that there were regional clusters of stress perception rate at the district level and it has been maintained for the last 10 years. From the hotspot analysis, the districts of metropolitan areas, such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province were identified as hotspot areas with a high-stress perception rate. The findings of this study emphasize the identification of priority areas and consideration of regional clusters for stress management. For effective public health interventions on stress management, consistent and integrated stress management is required through close cooperation and collaboration within hotspot regions with high stress perception, rather than single regional efforts. Key Words: Stress Perception, Moran’s Index, Spatial Dependency, Hotspot Analysis, Spatial Interaction 최근 10년 간 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율의공간 의존성 변화 및 핫스팟 분석김 예 은**ㆍ이 희 원***ㆍ박 종 호**** 연구 목적: 이 연구는 최근 10년 간 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율의 공간 의존성 변화를 파악하고, 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역을 분석하여 공간적 특성이 반영된 지역사회 스트레스 관리의 정책적 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 연구 방법: 2012년부터 2021년까지 질병관리청 지역건강통계의 시군구별 스트레스 인지율 표준화 지표 결과를 수집하여 공간적 자기상관 분석 및 핫스팟 분석을 실시하였다. 연구 내용: 공간적 자기상관 분석 결과 스트레스 인지율의 Moran’s 지수는 매년 0.189 이상으로 우리나라 시군구 단위 스트레스 인지율은 공간성 의존성이 존재하며, 최근 10년간 매년 공간적 의존성이 유지되고 있음을 확인할 수 있었다. 공간통계기법인 핫스팟 분석 결과 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역은 서울, 인천, 경기 등 수도권의 시군구 지역으로 나타났다. 결론 및 제언: 지역사회의 효과적인 스트레스 관리를 위해서는 일개 시군구 단위에서 자체적으로 스트레스 관리 사업을 수행하는 것보다 스트레스 인지율이 높은 핫스팟 지역 그룹 간의 협력 및 협업을 통해서 일관되고, 통합적인 스트레스 관리 사업을 수행하여 스트레스 관리에 대한 공간적 상호작용을 극대화하는 것이 필요하다. 핵심어: 스트레스 인지, Moran’s 지수, 공간 의존성, 핫스팟 분석, 공간적 상호 작용 □ 접수일: 2022년 9월 27일, 수정일: 2022년 10월 18일, 게재확정일: 2022년 10월 20일* 이 논문은 2022년도 광주대학교 대학 연구비의 지원을 받아 수행되었음. ** 주저자, 부산가톨릭대학교 병원경영학과 조교수(First Author, Professor, Catholic Univ. of Pusan, Email: eyeany@cup.ac.kr)*** 공동저자, 동아대학교 건강관리학과 초빙교수(Co-author, Professor, Dong-A Univ., Email: hw2222@hanmail.net)**** 교신저자, 광주대학교 보건행정학부 조교수(Corresponding Author, Professor, Gwangju Univ., Email: jh8283p@naver.com)

공간통계학에 의한 한국의 사망률 연구

문승호 한국자료분석학회 2011 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.13 No.1

Echelon analysis (Myers et al., 1997) is a method to investigate the phase-structure of spatial data systematically and objectively. This method is also useful to prospect the areas of interest in regional monitoring of a surface variable. The spatial scan statistic (Kulldorff, 1997) is a method of detection and inference for the zones of significantly high and low rates based on the likelihood ratio. These zones are called hotspots. Kurihara et al. (2006) detected the hotspots area for geospatial lattice data based on the echelon analysis. This method is also valid for the detection of univariate lattice data. The present paper takes an approach to echelon based on the spatial scan statistics and apply this method to epidemiological data concerning some causes of death. In this study we also apply another scanning method of flexible scan (Tango and Takahashi, 2005), then compare each results of them. 에셜론 해석(Myers et al., 1997)은 공간 데이터의 위상 구조를 체계적이며 객관적으로 조사하는 방법이다. 이 방법은 또한 표면 변수의 지역 모니터링에 대한 관심 분야의 채굴에도 유용하다. 공간 검색 통계량(Kulldorff, 1997)은 우도비를 기준으로 유의하게 높거나 낮은 비율을 나타내는 영역에 대한 검색 및 추론을 하는 방법이며, 이러한 영역을 핫스팟(hotspot)이라고 한다. 에셜론 해석법과 공간 검색 해석법을 이용한 핫스팟 검출에서는 일변량 공간 데이터에만 적용이 가능했다. Kurihara et al.(2006)에서는 주성분분석에 의해서 차원축약을 행함으로써, 다변량 공간 데이터에도 이 방법을 확장 적용시켜 핫스팟 영역을 검색하고 있다. 본 연구에서는 공간 검색 통계량을 바탕으로 한 에셜론 해석의 시도와 함께 사망 원인에 관한 역학적 데이터에 이 방법을 적용해서 핫스팟을 검색한다. 또한 또 하나의 검색 방법인 플렉시블 검색(flexible scan; Tango and Takahashi, 2005) 방법을 적용, 두 방법에 의한 핫스팟 검색 결과를 비교, 검토한다.

AOP를 이용한 재공학에서의 핫 스팟 탐색과 응용

이의성,최은만,Lee, Ei-Sung,Choi, Eun-Man 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.1

현실 세계의 복잡한 비즈니스 로직들이 프로그램 내부에 투영되면서 시스템의 복잡도는 갈수록 높아지고 있다. 이러한 높은 복잡도를 가지는 프로그램도 그 생명주기 동안 재공학을 거쳐야 하는 것은 필연적일 것이다. 다양한 목적으로 가해지는 재공학 작업에서 그 작업의 대상이 되는 핫 스팟 예측은 매우 중요하다. 일반적으로 레거시 시스템의 재공학 작업은 UML과 코드 분석을 기반으로 예측한다. 또한 그 예측 단위는 클래스 혹은 유닛(함수) 단위가 된다. 그러나 함수 내부의 코드의 량이 갈수록 커져가고 있고 더 미세한 핫 스팟을 찾기 위하여 클래스 단위의 탐색보다 더 미세한 부분의 탐색이 필요하다. 본 논문에서는 AOP를 이용한 문장 단위의 핫 스팟 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법에서 요구하던 핫 스팟 검출을 위한 UML과 코드 분석, 또한 이 둘 사이의 일치성과 관계없이 동적으로 AOP를 이용하여 레거시 시스템의 실행 정보를 기록하는 동적 이벤트 로그 데이터를 생성한다. 이를 바탕으로 핫 스팟을 예측하고 슬라이싱하는 방법을 제안하였다. Complicated business logic makes program complexity more complicated. It's inevitable that the program must undergo reengineering processes all the way of in its lifetime. Hot spot analysis that has diverse purposes is getting an important question more and more. As a rule, reengineering process is done by UML model-based approach to analyze the legacy system. The smallest fragment of targets to be analysed is unit, that is function or class. Today's software development is to deal with huge change of software product and huge class including heavy quantity of LOC(Lines Of Code). However, analysis of unit is not precise approach process for reliable reengineering consequence. In this paper, we propose very precise hot spot analysis approach using Aspect-Oriented Programming languages, such as AspectJ. Typically the consistency between UML and source is needed code to redefine the modified library or framework boundaries. But reengineering approach using AOP doesn't need to analyze UML and source code. This approach makes dynamic event log data that contains detailed program interaction information. This dynamic event log data makes it possible to analyze hot spot.

GIS를 이용한 전국 교통사고 공간분석 - 상황적 범죄예방 시각에서 바라본 교통사고 예방방안-

조정윤,서한별,심수진,황의갑 한국셉테드학회 2019 한국셉테드학회지 Vol.10 No.1

안전한 사회를 구축하는데 있어서 교통상의 안전은 가장 중요한 부분으로, 교통상의 안전에 위해를 가하는 교통사고는 단순히 사고로 인한 재물적인 손해 뿐 만 아니라 이를 복구하기 위한 2차, 3차적 비용과 생명에 있어서도 큰 손실을 입힐 수 있다. 본 연구는 이러한 교통사고와 관련하여 전국에서 발생하는 도로상의 교통사고의 분포를 분석해 교통사고 핫스팟을 제시하고, 공간회귀분석을 통해 교통사고에 영향을 미치는 거시환경요인들을 진단하고자하였다. 독립변수로는 거시환경적 요인, 교통학적 요인에 해당하는 변인들을 사용하였으며 종속변수로는 교통사고 발생건수와 교통사고 사상자수로 설정하였다. 사고 장소의 포인트 데이터를 지도에 매핑하는 포인트 매핑 분석결과, 전국에서 발생하는 교통사고가 밀집되어 발생하고 있는 지역이 존재하고 있음을 지도상에서 확인 할 수 있었다. 또한 핫스팟 지역을 구체적으로 확인하기 위하여 KDE 분석을 실시한 결과 서울특별시 및 광역시를 중심으로 교통사고 핫스팟이 분포하고 있었으며, 해당 지역에서 높은 밀도의 핫스팟 그리드 군집을 확인할 수 있었다. 마지막으로 공간회귀분석을 진행하기 전에 공간적 자기상관분석을 진행하였다. 전국구에서 발생한 교통사고 발생건수를 대상으로 전역적(globla) 통계량을 분석한 결과, Moran’s I 계수가 유의하게 나타나 교통사고 발생건수가 공간적 자기 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 국지적(local) 통계량 분석을 위한 LISA 분석을 실시한 결과, HH(high-high)유형에 속하는 지역으로 서울시 인근 경기도 지역이 제시되었다. 또 다른 종속변인인 전국구에서 발생한 교통사고 사상자수를 기준으로 한 공간적 자기상관성을 분석한 결과 또한 서울시 인근의 경기도 도시지역 중심으로 HH(high-high)유형을 발견하였다. 전국구 교통사고의 유의미한 공간적 자기 상관성을 확인한 후에 공간회귀분석을 실시한 결과, 사회환경적 요소 중에서는 인구밀도, 운수사업체 수가 교통사고 발생건수에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 교통학적 요소 중에서는 대로, 중로가 유의미한 정적인 영향을 미치는 것을 발견하였다. 교통사고 사상자수를 대상으로 한 모형의 공간회귀 분석결과, 교통사고 사상자수에 공간자기종속성이 있음에도 불구하고 공간회귀모델이 유의미하지 않게 나타나 해당 모형은 분석에 적합하지 않은 것을 확인하였다. 본 연구는 2015년 발생한 교통사고 건수와 사상자 수를 경찰이 기록한 공식적 통계에 의존하여 센서스자료와 통합하여 접근하였는데, 교통사고를 중심으로 핫스팟을 진단하고 거시적인 측면에서 영향요인을 다루었다는 데에 의의가 있는 연구라 할 수 있다.

전주시 빈집 핫스팟 지역 특성 분석

박의준(Eui-Jun Park),임미화(Mi-Hwa Lim) 한국주택학회 2020 주택연구 Vol.28 No.2

우리나라 2018년 기준 빈집은 142만호로 2015년 106만9,000호 대비 32%나 증가했으며, 이는 전체 주택 수의 12.4%에 달한다. 가파른 속도로 증가하는 빈집은 범죄, 지역 이미지 저하, 위생 등 여러 도시문제를 야기한다. 이에 본 연구는 전주시를 중심으로, 공간적으로 빈집이 집중되는 핫스팟 지역의 특성을 분석하여 빈집의 발생 및 고착화를 예방하기 위한 시사점을 제시한다. 첫 번째로, 빈집 핫스팟 지역의 특성을 파악하였다. 그 결과, 잠재적인 문화재의 보존을 위한 토지이용의 규제는 건축 활동을 위축시켜 주택을 방치할 수밖에 없도록 만드는 요인인 것으로 예상된다. 더불어 소외지역으로서 실질적인 주택의 물리적 변화 부재도 빈집을 발생시키는 주요한 요인인 것으로 여겨진다. 두 번째로 핫스팟분석을 통해 빈집의 공간적 분포패턴을 확인한 결과, 교동, 남노송동, 서노송동, 중노송동, 동서학동, 동완산동, 서서학동, 인후동1가, 팔복동2가, 효자동1가와 같은 낙후지역 및 소외지역이 핫스팟 지역으로 나타났다. 세 번째로 빈집의 공간적 자기상관성을 파악하기 위해 전역적 모란지수를 산출하였다. 그 결과 0.8로 양의 공간상관성이 있는 것으로 나타나 낙후된 지역에 빈집이 밀집한 바와 같이 자기상관성이 존재하는 것을 확인했다. 마지막으로, 빈집과 주택가격, 주거급여수급권자, 노인인구비율의 상관관계 분석을 실시함과 동시에 t검정 분석을 통해 핫스팟 지역과 콜드스팟 지역에 차이가 존재하는지 확인하였다. 분석 결과, 빈집과 주택가격은 –0.54, 주거급여수급권자는 +0.23, 노인인구비율은 +0.7로 나타났다. In 2018, the number of vacant houses in South Korea was 1.42 million. This was 12.4% of the total, which showed an increase of 32% from the 106.9 million recorded in 2015. This remarkably rapid increase is causing a variety of problems for South Korea’s society, such as increased crime rate and less hygienic and aesthetically-pleasing urban landscape. The aim of this study was to analyze some areas in the city of Jeonju, in which the number of vacant houses was particularly concentrated, and suggest measures that might be taken to remedy the situation. First, the characteristics of the vacant house hotspot areas have been identified. It is expected that the regulation of land use for the preservation of potential cultural properties will become a factor that will constrain construction activities and leave homes unattended. The lack of physical change in housing as a marginalized area is also considered to be a major factor in generating vacant houses. Second, a hotspot analysis was conducted on the spatial distribution pattern of these vacant houses. The result showed that such hotspots were a large number of underdeveloped and underprivileged areas in Jeonju. From there, I proceeded to calculate the Global Moran’s Index of the city. This allowed me to identify the spatial autocorrelation of all vacant houses. The results showed a spatial correlation of 0.8%, thereby confirming that autocorrelation exists, since all of the vacant houses were concentrated in these underdeveloped and underprivileged areas. Finally, a correlation analysis was conducted among the vacant house and the house price, the housing benefit recipients, and the elderly population ratio. At the same time, t-test analysis was performed in order to confirm whether there is a difference between the hotspot area and the coldspot area. The result of the analysis showed -0.54, +0.23, and +0.7 for the vacant house and house prices, housing benefit recipients, and elderly population ratio, respectively.

지역별 국민기초생활보장수급 독거노인 분포의 핫스팟 추적: 2020년 지역사회건강조사를 중심으로

엄선비 한국지도학회 2022 한국지도학회지 Vol.22 No.2

국민기초생활보장수급 독거노인의 지역별 분포는 시 군 구 단위의 자료 부족으로 인하여, 이들에 대한 정보는 지역별 구분 없이 통합된 수치에 따라 해석되고 있다. 이에 본 연구는 기초생활수급 독거노인의 지역별 분포와 분포에 따른 핫스팟을 추적하였다. 시・군・구 단위에서의 분석이 가능한 2020년 지역사회건강조사 자료를 활용하여 250개의 기초지방자치단체를 대상으로 핫스팟 분석을 시행하였다. 분석 결과 전라남도에 기초생활수급 독거노인의 핫스팟이 집중되고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기초생활 수급 독거노인 인구의 지역적 분포 특성을 정량적이고 가시적인 근거로 제시하고 있다. 더 나아가 지역별 기초생활수급 독거노인의 핫스팟을 추적하여 공간 불평등과 노인복지를 연계하는 시도를 선보인 연구로, 향후 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.