건강한 도시 조성을 위한 공간정보기술기반의 신체활동, 공중보건 및 도시형태의 통합적 접근

국문 초록 (Abstract)

주거밀도, 토지이용의 혼합성, 도로 연결성 등의 물리적 도시환경요소는 도시민의 신체활동(보행)에 영향을 미친다. 걷기 실천률 자료는 시민들이 실제로 얼마나 걷는지 나타내는 중요한 보건분야의 자료이다. 이러한 두 가지 요소의 관계를 밝히는 것은 건강도시 프로젝트의 중요한 과제이다. 이에따라 본 연구에서는 지역사회 건강조사의 걷기 실천률 자료를 시군구 레벨로 공간db화 하였다. 또한 다양한 공간자료를 활용하여 보행성 지수를 산출하였다.
도출된 두 가지 변수의 공간자기상관 측정을 실시하였고 이를 기반으로 기본적인 최소자승방식 이외에 공간회귀모형을 적용하였다. 분석결과 공간 회귀모형이 보다 개선된 보행성 평가 결과를 도출하였다. 추가적으로 부산 광역시를 대상으로 동일한분석을 실시하였고 본 연구의 접근 방식은 국지적 규모에서 더욱 효과적임을 확인 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Urban physical environment elements that affect citizens’ walking activity are understood to be the residential density, mixed land use, accessibility, destinations, street network, and connectivity. Walking practice rate is one of important data in the public health field that represents how long times people actually walking in a week. It is very meaningful task for Healthy city projects that ferret out the relationship between these two elements. In this context, this study, The spatial database of Walking practice rate in Korea Community Health Survey has been constructed and Walkability Indices about Si-Gun-Gu level. Especially, Walkability Index was calculated through sum of Walkability Indices. Spatial autocorrelation test of two variables were performed to identifying the spatial characteristics of those Indices. Based on this, the spatial regression was applied in addition to the basic ordinary least squares method. According to the analysis result, the spatial regression models were derived more improved walkability assessment than orsinari laeat square. In addition, The same analysis was conducted aimed at Busan and we confirmed that approach of this study was more effective at local scale.