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자료유형
학술저널
저자정보
김선재 (Hanyang University) 이수기 (Hanyang University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第56卷 第6號(通卷 第259號)
발행연도
2021.11
수록면
36 - 52 (17page)

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During the past several decades, urban scholars and regional economists have tried identifying urban activity centers in metropolitan areas using indicators, such as, population, employment, and housing prices. However, the identification of these urban activity centers has been a challenging assignment due to the limited availability of data. In this study, various activity centers and their functions in the Seoul metropolitan area were identified. Using the Point-of-Interest (POI) big data and Contour tree method, the urban spatial structure of the Seoul metropolitan area was analyzed and the existing urban and regional policies that have induced the polycentric urban form were evaluated. The results indicated that the POI big data had excellent advantages while identifying the urban activity centers and their functional relationships across the Seoul metropolitan area. Further, this study was discovered that the activity centers of the Seoul metropolitan area have been formed around the newly developed areas or important nodes of transportation networks. As a result of comparing the urban activity center and the urban master plans, this study was found that there was some difference. In particular, it has been observed that realistic urban activity centers can be identified by deriving centers beyond administrative districts. As a result of analyzing these urban activity centers with Location Quotient (LQ), city centers and sub-centers were found to have specialized financial functions. In contrast, residential and public facility functions are specialized in regional centers outside Seoul. In conclusion, the urban activity centers outside Seoul should accommodate various facilities to strengthen their regional centrality in the polycentric metropolitan spatial structure.
#도시공간구조 #도시활동 중심지 #도시 빅데이터 #Point-of-Interest (POI) #Urban Spatial Structure #Urban Activity Center #Urban Big Data

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 분석자료와 상위도시계획
Ⅳ. 분석과정 및 방법론
Ⅴ. 분석결과
Ⅵ. 결론
인용문헌 References

참고문헌 (1)

참고문헌 신청
김선재, 이수기. (2020). 수도권 2기 신도시 주거환경만족도 요인 분석 : 웹크롤링과 텍스트 마이닝을 활용하여. 국토계획, 55(7), 5-20. dbpia

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