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    코로나 19의 지역 전파양상 - 인천과 서울 간 관계적 특성을 중심으로 -

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    서울과 인천은 오랜 역사 속에서 긴밀한 관계를 유지하고 있다. 서울과 인천의 서로 다른 산업구조와 더 나은 주거환경을 위해 서울에서 인천으로 주거이동하는 인구의 증가는 인천에서 서울로 통근하는 유동인구의 비율을 높였다. 서울의 경우 대한민국의 수도로서 기능한다는 점과 거주인구가 많다는 점을 바탕으로 산업 활동에 있어 다른 지역에서 생산되는 원자재나 중간재가 필요하지 않은 서비스업이 발달해 서울 내의 자원을 통해 최종 서비스 산출물을 생산할 수 있으며, 서비스업 이외 분야 산출물의 경우 다른 지역에서 생산된 최종 산출물에 의존하고 있다. 이런 특징들은 서울의 경제활동이 주로 서울 내에서 이루어지며, 원자재나 중간재를 구하기 위해 서울에서 다른 지역으로 인구가 이동하는 경우가 다른 지역에 비해 상대적으로 낮음을 의미한다. 반면, 인천은 조선 시대부터 서울의 관문으로 역할을 하면서 자연스럽게 발달한 항공운송서비스업과 수입원자재를 기반으로 한 제조업이 발달했다. 이로 인해 인천에서 생산된 산출물들은 경기, 서울 등 수요가 많이 존재하는 곳으로 이출 되면서 인천 내 인구가 경제활동을 하는 과정에서 서울로 이동하는 경우가 많이 발생한다. 또한, 서울의 과밀화 문제를 해소하기 위해 인천이 베드타운 기능하기 시작하면서 인천에서 거주하면서 경제활동 등으로 서울로 통근 또는 통학을 하는 순환적인 인적 흐름이 점점 강화되고 있음을 의미한다. 이런 특성은 서울에서 발생한 코로나 19가 유동인구를 통해 인천에 전파될 확률이 높은 반면, 인천에서 서울로 코로나 19가 전파될 확률은 높지 않음을 의미한다. 이 가설을 검증하기 위해 본 연구는 사례분석과 시계열 데이터 분석을 동시에 진행했다. 사례분석 결과 서울의 정치·경제·문화적 가치 및 시설을 활용하려는 인천거주 유동인구가 서울에서 코로나 19에 감염된 후 인천 내 코로나 19를 확산시킨 사례들이 다수 존재했다. 그랜저 인과성을 통한 시계열 데이터 분석 역시 인천의 코로나 19 일일 신규 확진자 수는 서울에서 이전 3일 간 발생한 코로나 19 일일 확진자 수에 의해 통계적으로 유의미하게 영향을 받았다. 따라서 코로나 19는 서울에서 인천으로 확산된다고 할 수 있다.
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    서울과 인천은 오랜 역사 속에서 긴밀한 관계를 유지하고 있다. 서울과 인천의 서로 다른 산업구조와 더 나은 주거환경을 위해 서울에서 인천으로 주거이동하는 인구의 증가는 인천에서 서...

    서울과 인천은 오랜 역사 속에서 긴밀한 관계를 유지하고 있다. 서울과 인천의 서로 다른 산업구조와 더 나은 주거환경을 위해 서울에서 인천으로 주거이동하는 인구의 증가는 인천에서 서울로 통근하는 유동인구의 비율을 높였다. 서울의 경우 대한민국의 수도로서 기능한다는 점과 거주인구가 많다는 점을 바탕으로 산업 활동에 있어 다른 지역에서 생산되는 원자재나 중간재가 필요하지 않은 서비스업이 발달해 서울 내의 자원을 통해 최종 서비스 산출물을 생산할 수 있으며, 서비스업 이외 분야 산출물의 경우 다른 지역에서 생산된 최종 산출물에 의존하고 있다. 이런 특징들은 서울의 경제활동이 주로 서울 내에서 이루어지며, 원자재나 중간재를 구하기 위해 서울에서 다른 지역으로 인구가 이동하는 경우가 다른 지역에 비해 상대적으로 낮음을 의미한다. 반면, 인천은 조선 시대부터 서울의 관문으로 역할을 하면서 자연스럽게 발달한 항공운송서비스업과 수입원자재를 기반으로 한 제조업이 발달했다. 이로 인해 인천에서 생산된 산출물들은 경기, 서울 등 수요가 많이 존재하는 곳으로 이출 되면서 인천 내 인구가 경제활동을 하는 과정에서 서울로 이동하는 경우가 많이 발생한다. 또한, 서울의 과밀화 문제를 해소하기 위해 인천이 베드타운 기능하기 시작하면서 인천에서 거주하면서 경제활동 등으로 서울로 통근 또는 통학을 하는 순환적인 인적 흐름이 점점 강화되고 있음을 의미한다. 이런 특성은 서울에서 발생한 코로나 19가 유동인구를 통해 인천에 전파될 확률이 높은 반면, 인천에서 서울로 코로나 19가 전파될 확률은 높지 않음을 의미한다. 이 가설을 검증하기 위해 본 연구는 사례분석과 시계열 데이터 분석을 동시에 진행했다. 사례분석 결과 서울의 정치·경제·문화적 가치 및 시설을 활용하려는 인천거주 유동인구가 서울에서 코로나 19에 감염된 후 인천 내 코로나 19를 확산시킨 사례들이 다수 존재했다. 그랜저 인과성을 통한 시계열 데이터 분석 역시 인천의 코로나 19 일일 신규 확진자 수는 서울에서 이전 3일 간 발생한 코로나 19 일일 확진자 수에 의해 통계적으로 유의미하게 영향을 받았다. 따라서 코로나 19는 서울에서 인천으로 확산된다고 할 수 있다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Incheon and Seoul have maintained a historically close relationship. Because Incheon and Seoul have different types of industries and many people have moved from Seoul to Incheon to enjoy better housing conditions, many people who live in Incheon work in Seoul now. Seoul relies on service industries that can provide final productions without raw materials and intermediate goods and import non-service goods from other regions, because Seoul is the capital city of South Korea and many populations live in Seoul. This characteristics means that economic activities in Seoul do not depend on other regions and people in Seoul do not have to move to other regions to obtain raw materials or intermediate goods. However, because Incheon has functioned as the gateway to Seoul that facilitates the development of air transportation service industries and manufacturing industries depending on imported raw materials, which rely on other regions where many consumers live. This economic characteristic of Incheon implies that many people in Incheon should frequently commute to Seoul. Also, to relieve overpopulation problems in Seoul, Incheon has functioned as an important bed town of Seoul. This implies that many people who moved from Seoul to Incheon are likely to commute from Incheon to Seoul. These characteristics of the relationship between Incheon and Seoul implies that Covid-19 more easily spread from Seoul to Incheon while Covid-19 rarely spread from Incheon to Seoul. We test this hypothesis by conducting a illustrative case study and a time-series statistical analysis. Our study period spans from February, 2020 to February to 2021 including the three big waves of the pandemic. Our case examination shows that Covid-19 has spread from Seoul to Incheon by those who live in Incheon but work in Seoul. Our Granger causality test based on Vector Autoregressive Model (VAR) finds that Incheon’s daily confirmed cases have been significantly affected by Seoul’s daily confirmed cases occurring on previous three consecutive days. Thus, we can conclude that Seoul affects Incheon in the spread of Covid-19.
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    Incheon and Seoul have maintained a historically close relationship. Because Incheon and Seoul have different types of industries and many people have moved from Seoul to Incheon to enjoy better housing conditions, many people who live in Incheon work...

    Incheon and Seoul have maintained a historically close relationship. Because Incheon and Seoul have different types of industries and many people have moved from Seoul to Incheon to enjoy better housing conditions, many people who live in Incheon work in Seoul now. Seoul relies on service industries that can provide final productions without raw materials and intermediate goods and import non-service goods from other regions, because Seoul is the capital city of South Korea and many populations live in Seoul. This characteristics means that economic activities in Seoul do not depend on other regions and people in Seoul do not have to move to other regions to obtain raw materials or intermediate goods. However, because Incheon has functioned as the gateway to Seoul that facilitates the development of air transportation service industries and manufacturing industries depending on imported raw materials, which rely on other regions where many consumers live. This economic characteristic of Incheon implies that many people in Incheon should frequently commute to Seoul. Also, to relieve overpopulation problems in Seoul, Incheon has functioned as an important bed town of Seoul. This implies that many people who moved from Seoul to Incheon are likely to commute from Incheon to Seoul. These characteristics of the relationship between Incheon and Seoul implies that Covid-19 more easily spread from Seoul to Incheon while Covid-19 rarely spread from Incheon to Seoul. We test this hypothesis by conducting a illustrative case study and a time-series statistical analysis. Our study period spans from February, 2020 to February to 2021 including the three big waves of the pandemic. Our case examination shows that Covid-19 has spread from Seoul to Incheon by those who live in Incheon but work in Seoul. Our Granger causality test based on Vector Autoregressive Model (VAR) finds that Incheon’s daily confirmed cases have been significantly affected by Seoul’s daily confirmed cases occurring on previous three consecutive days. Thus, we can conclude that Seoul affects Incheon in the spread of Covid-19.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 인천-서울 관계의 특징: 경제 의존성과 주거 이동
    • Ⅲ. 코로나 19의 유행과 인천-서울 관계
    • Ⅳ. 연구 설계
    • Ⅴ. 분석결과
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 인천-서울 관계의 특징: 경제 의존성과 주거 이동
    • Ⅲ. 코로나 19의 유행과 인천-서울 관계
    • Ⅳ. 연구 설계
    • Ⅴ. 분석결과
    • Ⅵ. 결론
    • 참고문헌
    • 국문초록
    • Abstract
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    참고문헌 (Reference)

    1 권태현, "한국은행 지역경제 조사연구 자료집" 2021

    2 "코로나라이브"

    3 "질병관리청"

    4 곽호찬, "이동통신 자료를 활용한 대도시 유동인구 영향요인 분석" 한국도시철도학회 6 (6): 373-381, 2018

    5 장선영, "수도권 가구의 주거이동 결정요인 및 특성에 관한 연구" 대한건축학회 36 (36): 125-135, 2020

    6 조강현, "서울대도시권의 주거이동 패턴 및 특성과 영향 요인" SH공사 도시연구원 11 (11): 101-128, 2021

    7 손승호, "서울대도시권 통근통행의 변화와 직-주의 공간적 분리" 한국도시지리학회 18 (18): 97-110, 2015

    8 김원호, "서울 대도시권의 확장, 어떻게 대처할 것인가?" 서울연구원 2010

    9 Kem, F., "The Trials and Tribulations of Applied Triangulation: Weighing Different Data Sources" 12 (12): 2018

    10 Ravenstein, E., "The Laws of Migration" 52 (52): 1889

    1 권태현, "한국은행 지역경제 조사연구 자료집" 2021

    2 "코로나라이브"

    3 "질병관리청"

    4 곽호찬, "이동통신 자료를 활용한 대도시 유동인구 영향요인 분석" 한국도시철도학회 6 (6): 373-381, 2018

    5 장선영, "수도권 가구의 주거이동 결정요인 및 특성에 관한 연구" 대한건축학회 36 (36): 125-135, 2020

    6 조강현, "서울대도시권의 주거이동 패턴 및 특성과 영향 요인" SH공사 도시연구원 11 (11): 101-128, 2021

    7 손승호, "서울대도시권 통근통행의 변화와 직-주의 공간적 분리" 한국도시지리학회 18 (18): 97-110, 2015

    8 김원호, "서울 대도시권의 확장, 어떻게 대처할 것인가?" 서울연구원 2010

    9 Kem, F., "The Trials and Tribulations of Applied Triangulation: Weighing Different Data Sources" 12 (12): 2018

    10 Ravenstein, E., "The Laws of Migration" 52 (52): 1889

    11 Hiro, T., "Statistical Inference in Vector Autoregressions with Possibly Integrated Processes" 66 (66): 1995

    12 Brandt, P, "Multiple Time Series Models" Sage Publication 2007

    13 "KBS"

    14 Granger, C., "Investing causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods" 32 (32): 1969

    15 Freeman, J., "Granger Causality and the Time Series Analysis of Political Relationships" 27 (27): 1983

    16 Oneal, J., "Causes of Peace : Democracy, Interdependence, and International Organizations, 1985-1992" 47 (47): 2003

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    2020-01-01 등재 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
    2017-01-01 등재 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
    2014-01-01 등재 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
    2013-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2012-01-01 등재 등재후보학술지 유지 (기타) KCI등재후보
    2011-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2009-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.63 0.63 0.53
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.58 0.53 1.059 0.08
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