머신러닝과 공간분석을 활용한 부산시 중심지 체계 및 영향권 분석 = Assessment of Busan City Central Area System and Service Area Using Machine Learning and Spatial Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In order to establish a balanced development plan at the local government level, it is necessary to understand the current urban spatial structure. In particular, since the central area is a key element of balanced development, it is necessary to accurately identify its location and size. Therefore, the purpose of this study was to identify the central area system for Busan and to derive underprivileged areas that were alienated from the service areas where the functions of the central area could be used. To identify the central area system, four indicators(De facto Population, Land Price, Commercial Buildings, Credit Card Consumption) were used to calculate the central area index, and Getis-Ord Gi* and DBSCAN analysis were performed. Next, the hierarchy of the central areas were classified and the service areas were derived through network analysis by using it. As a result of the analysis, a total of 12 central areas were found in Seomyeon, Jungang, Yeonsan, Jangsan, Haeundae, Deokcheon, Dongnae, Daeyeon, Sasang, Pusan National University, Busan Station, and Sajik. Most of the underprivileged areas affected by the central area appeared in the Eastern area of Busan and the Western area of Busan, and were derived from old industrial areas, residential areas, and some new cities. Based on the results of the study, we can find three meanings. First, we have made a new attempt to apply a machine learning methodology that has not been covered in previous studies. Second, our data show the difference between the actual data and the existing planned central areas. Third, we not only found the location of the central areas, but also identified the underprivileged areas.

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