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전대미문의 코로나19는 도시 내 인구 이동의 패턴을 극적으로 변화시키고 있다. 도시 인구 이동은 도시 내부의 지역 간 상호작용과 기능적 역동성을 반영하는 중요한 공간 현상이다. 이러한 점에서 최근 코로나19와 도시 모빌리티에 관한 여러 연구가 수행되고 있지만 지역 간 상호작용의 사회경제적 측면을 충분히 설명하지 못하고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 코로나19에 따른 서울시의 지역 간 통근 패턴 변화를 지역 간 기능적 관계에 기반하여분석하였다. 코로나19 전후의 인구 이동 변화를 살펴보기 위해 높은 시간적 해상도를 지닌 서울시 생활이동 데이터를 이용하였으며, 서울의 기능적 공간 구조는 실제 인구 이동에 기반한 커뮤니티 생활권 구획과 산업 기능적 특성에 따른 등질지역 클러스터 구분을 통해 파악하였다. 분석 결과, 정보통신업이나 금융보험업에 특화된 클러스터는제조업에 특화된 클러스터에 비해 통근 유입이 크게 감소하였으며, 이러한 차이는 업종별로 원격근무를 도입할 수있는 업무 여건의 차이에 기인한다고 볼 수 있다. 세부적으로 개별 통근 링크 단위에서는 두 생활권 간의 기능적 관계와 지리적 위치에 따라 변화 양상이 달랐다. 본 연구는 전염병이 도시 경제 활동에 어떤 영향을 미치는지를 공간구조적 관점에서 분석했다는 점에서 의의가 있다. 또한, 실시간 생활이동 데이터에 기반한 분석 결과는 향후 도시역학뿐 아니라 교통 계획 및 토지 개발 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
An unprecedented COVID-19 pandamic has dramatically changed the population flows in an urban area. The urban population flow is an important spatial phenomenon which represents the spatial interaction between urban areas and urban dynamics. Although a number of recent studies have been done focusing on COVID-19 and urban mobility, they have not sufficiently explained the socioeconomic aspects of the areal interaction by the change of population flows. In this regard, this paper examines changes in the commuting pattern before and after the pandemic based on the functional relationship among districts in Seoul. For the analysis we utilize Seoul daily life movement data with a high temporal resolution. The functional spatial structure of Seoul is analyzed by delineating functional community districts based on the actual mobility network and clustering those districts with similar industrial properties in a community. The result shows that the clusters specialized in IT and finance·insurance have a more sudden decline of commuting inflows compared to the clusters specialized in manufacturing, and the sector-specific environment for the remote work might cause this difference in the commuting pattern. Also, the specific differences at the commuting link level can be attributed to the functional relationship and the geographical locations between community districts. This paper would be significant by analyzing the impact of the pandemic on urban economic activities based on the spatial structure of urban functions. Also, it is expected that the results based on real-time daily life movement data would be utilized for urban epidemiology as well as various areas such as transportation planning and land development.
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population flow, COVID-19, daily life movement data, spatial interaction, commuting pattern, community district, flow clustering.
