여름철 상권지역의 고령자 유동인구 증감영향요인 분석
- 서울시 주요상권을 중심으로 -
2016/11/16
울산과학기술원 (UNIST) 도시환경공학부석사과정 김병제
2016 서울연구논문 공모전
1. 서론 2. 연구 방법 3. 분석 결과
4. 결론
참고문헌
목차
1. 서론 : 연구 필요성
1. 서론 : 연구 필요성
• 우리나라의 폭염피해 현황
– 2016년 여름철, 폭염으로 인한 온열질환자 전국 2,125명,
사망자17명!
–
서울시에서는170명의 온열질환자 발생, 사망자는 0명
– 2016년 여름 서울시에는 총합 41일의 폭염특보가 발령
폭염특보• 폭염주의보: 여름철 낮 최고기온이 33℃ 이상으로 이틀 이상 지속될 것으로 예상될 경우 발령
• 폭염경보 : 35℃ 이상으로 이틀 이상 지속될 것으로 예상될 경우 발령
1. 서론 : 연구 필요성
전국 및 서울시 온열질환자 수(2011-2016) 443
984
1,189
556
1,056
2,125
27 119 52 39 50 170
2011 2012 2013 2014 2015 2016
온열질환자
연도 전국
서울
3 4
17 19
7 9
41
33.8 34.1
36.7
33.9
35.8
34.4 36.6
30.0 31.0 32.0 33.0 34.0 35.0 36.0 37.0 38.0 39.0 40.0
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 폭염특보일수 최고기온(℃)
서울시 폭염특보일수 및 최고기온 기록(2011-2016)
• 고령자의 폭염 취약성
–
국내외 다양한 선행연구를 통해 고령자가 폭염에 더 취약하다는 것이 밝혀짐(O’Neil, 2003; 김지영 외, 2006; 박종길 외, 2008; 국립재난안전연구원, 2014; 이나영 외, 2014)
–
세계 각 국에서도 폭염취약계층으로 고령자를 포함(김지영 외, 2007)
세계 각 국의 폭염취약계층• 미국, 캐나다, 프랑스: 65세 이상의 고령자, 비만, 고혈압, 심장 질환 등을 앓고 있는 자, 저소득층과 노숙자 등
• 영국: 75세 이상의 고령자, 거동불편자, 특별한 약을 복용중인 자 등
• 호주 퀸즐랜드: 고령자, 특히 홀로 거주하는 독거 고령자, 거동불편자, 만성질환자 등
• 공통적으로 비만, 호흡기 질환, 고혈압, 거동불편 등의 만성질환이 있는 사람을 취약계층으로 규정함
–
폭염으로 인한사망자는 노인계층에서 많이 발생• 최근5년간(2011-2015) 폭염 사망자47명, 70대 이상 고령자에 집중 발생(27명, 57.4%)
–
인구10만 명당 온열질환 발생자 또한
50대 이상
연령대에서 높은 것으로 나타남1. 서론 : 연구 필요성
2015년도 연령대 별 인구10만 명 당 온열질환자 발생률 0.04
1.37 1.63 1.46 1.86
2.68 3.1 3.88
7.42
4.29
2.06
0-9 10-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-79 80+ 65+ 전체
인구10만명당온열질환발생률
연령대
우리나라의 주요 폭염대책
–
폭염종합대책: 2005년 ~ (국민안전처)
–
온열질환감시체계: 2011년 ~ (질병관리본부) –
무더위쉼터 및 재난도우미 제도 등(각 지자체)
• 국내 폭염대책의 현황
–
우리나라의 폭염대책은 주요 취약계층인 고령자를 중심으로 수립 및 운영 중–
고령자를 대상으로 한 폭염대책에 대한 연구는 현재 활발하게 이루어지고 있지는 않으나, 선행연구에서 보완할 점이 많이 지적됨(엄지연 ∙
윤수진, 2015; 윤소연∙
윤동근, 2015)• 무더위쉼터의 경우 홍보가 부족하거나 휴식공간이 적절치 않고, 회원제 경로당이 무더위쉼터로 지정되어 있는 경우가 있어 정책대상자들의심리적 접근성이 떨어져 이용이 많지 않음
• 폭염기간에 독거노인 등 취약계층에게 전화 및 방문을 실시하는 재난도우미 제도의 경우, 자원봉사자의 지원에 의존하고 관리체계가 미흡하다는 지적이 있음
기존 폭염대응정책을 보완할 방안에 대해서 연구할 필요가 있음!!1. 서론 : 연구 필요성
• 일본의 사례 : COOL SHARE
–
일본 구마가야시에서 시작된 폭염대응정책으로, 여름철 공공장소나 상점을 시민들에게 개방하는 캠페인–
냉방비 부담도 줄이고 지역 커뮤니티도 활성화되어 호평• 고령자들이 (더위를 피하기 위해) 선호하는 장소는 어떤 곳?
• 이러한 장소를 중심으로 COOL SHARE 같은 쉴 곳을
제공한다면 자연스러운 고령자들의 커뮤니티 형성과 더불어 폭염 피해를 줄일 수 있지 않을까?
“노인들이 집단적으로 다양한 여가소비를 할 수 있는 공간과 시설을 계획적이고 체계적으로 조성해 줄 필요가 있다. 이는 특히 독거노인의 사회복지 차원에서 중요하다.” - 정유선
∙
최막중, 2014, p. 601. 서론 : 연구의 방향
• 연구 목적
–
기존 고령자 대상 폭염대책의 단점을 보완할 더욱 효과적인 정책을 수립할 필요가 있음–
고령자의 실제 여름철 행동패턴의 변화를 파악함으로써 정책수립을 위한 기초자료 확보–
고령자에 대한 이해를 통해서 효과적인 폭염대응정책을 수립 할 수 있음본 연구의 목적 및 차별성은 기존 고령자 폭염대책 관련연구에서 행해지지 않았던
‘무더위에 의한 고령자 유동인구 변화’를 설명하는 요인을 파악하는데 있음
1. 서론 : 연구 목적
폭염대응정책 개선
고령자의
삶의 질 증진
• 분석자료
–
분석 기간: 2015년 8월 10~13일(월-목), 9월 14~17일(월-목), 각 4일
기온, 기상상태, 요일등의 유동인구에 영향을 끼칠 수 있는 요소를 최대한 고려하여 날짜 선정
–
대상 유동인구: 60대 이상 노인 유동인구의 분석기간 별 평균치 (자료출처 : SKT, 2015) –
공간적 분석단위: 서울시 핵심상권 (자료출처 : 중소기업청, 2014)
2. 연구 방법 : 고령자의 여름철 이동특성 파악
8월10~13일 9월14~17일 평균 최고기온 31.65℃ 27.7℃
온열질환자 61명 (8월7~13일)
1명 (9월11~17일)
유동인구 원본자료는50m x 50m 간격으로 각 지점의 일 별 평균
유동인구 수치가 기록
서울시에 존재하는 각 핵심상권 내에 속하는 유동인구 포인트들의
평균값을 계산
각 핵심상권 별 유동인구의 변화정도를 파악!
2. 연구 방법 : 고령자의 여름철 이동특성 파악
• 왜 핵심상권인가?
8월과9월의 일 평균 유동인구 값 차이가 ±250 이상인 지점
• 왜 핵심상권인가?
–
블록 및 속성 데이터: 서울시를 지역적 특징에 따라 약 6만 8천개의 경계로 나눈 공간단위 (자료출처 : 오픈메이트, 2015)
– 8월과 9월의 유동인구 차이를 뚜렷이 보기 위해 상업지역을 분석 단위로 선정
2. 연구 방법 : 고령자의 여름철 이동특성 파악
블록유형 8월평균 유동인구(A)
9월평균 유동인구(B)
포인트당평균 유동인구 차이(A-B)
9월대비8월 유동인구비율(C)
공업지역 29.12 29.24 -0.12 -0.40%
기타지역 32.82 33.80 -0.98 -2.90%
상업지역 44.22 47.19 -2.96 -6.28%
오피스지역 49.78 54.02 -4.24 -7.84%
주거지역 30.38 30.36 0.03 0.08%
특수지역 25.63 26.02 -0.39 -1.48%
전체 34.36 35.31 -0.95 -2.68%
주: 평균유동인구의단위는‘명/포인트’, 유동인구비율(C) = (A/B) -1 자료출처: 블록및속성데이터(오픈메이트, 2015)
서울시 블록 유형별 유동인구 정보 요약 서울시 블록 유형 대분류별 분포 지도
2. 연구 방법 : 고령자의 여름철 이동특성 파악
핵심상권 별 유동인구 변화율
서울시 주요상권의 유동인구 변화를 설명하기 위한 회귀분석 모형
• 상권 내 업종비율
–
상권 특성을 설명하는 요인으로 업종비율을 이용(자료출처 : 공공데이터포털, 2016)
– 11종의 대분류 업종과 하위 73종의 중분류 업종을 분석변수로 선정함
• 상권접근성 : 상권 내 버스정류장 수, 지하철역사 수
• 시설환경 : 상권 내 노인복지시설 존재 여부, 상가밀도, 전통시장 및 분수 존재 여부
• 경제환경 : 상권이 위치한 행정동의 60대 이상 노인 연간평균소득
2. 연구 방법 : 서울시 주요상권을 이용한 분석모형 수립
구분 업종대분류명 전체상권내
대분류업종비율 업종중분류개수
중분류까지 분석변수로포함
관광/여가/오락 3.71% 8
생활서비스 15.30% 18
소매 31.44% 26
음식 33.06% 14
의료 5.70% 7
대분류만 분석변수로포함
금융 0.03% 5
부동산 4.80% 5
스포츠 0.02% 2
학문/교육 4.42% 15
구분 변수 설명 자료출처 종속변수 상권유동인구변화율 주요상권별9월대비8월유동인구비율 일별유동인구(SKT, 2015)
독립변수
업종비율
관광/여가/오락 상권내관광/여가/오락업종비율
상가(상권)정보 (공공데이터포털, 2016)
금융 상권내금융업종비율
부동산 상권내부동산업종비율
생활서비스 상권내생활서비스업종비율
소매 상권내소매업종비율
스포츠 상권내스포츠업종비율
음식 상권내음식업종비율
의료 상권내의료업종비율
학문/교육 상권내학문/교육업종비율
상권접근성 버스정류장수 상권내버스정류장의수
교통시설(서울시, 2016)
지하철역사수 상권내포함된지하철역사의수
시설환경
노인복지시설여부 상권내노인복지시설존재여부(더미변수)
서울시통합공간정보시스템 전통시장여부 상권내전통시장존재여부(더미변수)
분수시설여부 상권내분수시설존재여부(더미변수)
상가업소밀도 상권1㎡당상가업소개수 상가(상권)정보
(공공데이터포털, 2016)
경제환경 노인평균소득 상권을포함하고있는행정동의60대이상노인 연간소득평균값
소득수준데이터 (나이스지니데이타(주), 2015)
2. 연구 방법 : 서울시 주요상권을 이용한 분석모형 수립
<회귀모형 추정 변수 설정 결과>
• 회귀분석 결과
–
관측치 개수: 191개 주요상권 –
독립변수 개수: 89종
–
모형선택방법: 단계별선택법 (stepwise selection method)
–
단계별선택법을 이용하여 독립변수89종 중 유의미한 변수를 추출 후 (모형 1),
유의미할 것으로 예상했던 변수들을 모형에 추가하여 다시 회귀분석을 수행(모형 2)
모형1 (Adjusted R-square = 0.5521)
• 12종의 독립변수가 유의미하게 나타났으며 유의미한 독립변수 중,상가밀도를 제외한
독립변수는 모두상가업종 비율 관련 변수로 나타남
모형2 (Adjusted R-square = 0.5440)
• 모형1에서 유의미한 변수로 포함되지 않은상권접근성, 시설환경, 경제환경 변수6종과
음식업종 중분류(커피점/카페, 패스트푸드) 2종을 추가한 모형
3. 분석 결과
• 회귀분석 결과
3. 분석 결과
변수 모형1 (AdjR
2=0.5521) 모형2(AdjR2=0.5440)
β t Pr>|t| β t Pr>|t|
Intercept -4.53 <.0001 -1.82 0.0700
무도/유흥/가무 0.14175** 2.62 0.0096 0.13367* 2.02 0.0446
개인서비스 -0.16759** -3.26 0.0013 -0.17241** -3.09 0.0024 법무세무회계 -0.35896*** -7.19 <.0001 -0.37101*** -7.23 <.0001
장례/묘지 0.20531*** 3.96 0.0001 0.19331** 3.52 0.0006
선물/팬시/기념품 -0.24770*** -4.79 <.0001 -0.24895*** -4.74 <0.0001
화장품소매 0.24396*** 4.42 <.0001 0.28434*** 4.61 <0.0001
소매 0.29530*** 4.4 <.0001 0.24950** 2.88 0.0045
일식/수산물 0.40555*** 6.98 <.0001 0.38851*** 6.34 <0.0001
제과제빵떡케익 -0.15698** -2.81 0.0055 -0.15382* -2.60 0.0101
커피점/카페 -0.05540 -0.88 0.3822
패스트푸드 -0.04838 -0.75 0.4515
유사의료업 -0.24581*** -4.84 <.0001 -0.24975*** -4.76 <0.0001
의료 -0.10683* -2.05 0.0420 -0.12344* -2.19 0.0297
지하철역사수 -0.04413 -0.80 0.4273
버스정류장수 0.03053 0.58 0.5622
복지시설존재여부 -0.04208 -0.81 0.4191
전통시장존재여부 -0.00184 -0.03 0.9732
상가업소밀도 -0.22591*** -4.42 <.0001 -0.22895*** -4.22 <0.0001
주변지역노인평균소득 0.04248 0.69 0.4926
• 주요 분석 결과
–
상가업종비율 변수• 상가업종비율 변수 중, 무도/유흥/가무, 장례/묘지, 화장품소매, 소매, 일식/수산물 업종비율은 유동인구 변화율에 양(+)의 영향을 끼치는 것으로 나타남
• 개인서비스, 법무세무회계, 선물/팬시/기념품, 제과제빵떡케익, 유사의료업, 의료 관련 업종비율은 유동인구 변화 율에 음(-)의 영향을 끼치는 것으로 나타남
–
무도/유흥/가무 변수의 경우, 최근 노인들에게 각광받는 노인여가시설 중 하나인‘노인 전용 콜라텍’의 영향 때문으로 생각됨–
‘노인 전용 콜라텍’은 노인들에게 새로운만남의 장이 되고 있는 장소로 다양한 사람을 만날 수 있는 곳 이면서 더위를 피하기 좋은실내시설이기 때문에 선호 받는 것으로 생각됨–
유동인구 변화율과 이러한 업종 간의 구체적인 영향을 파악하긴 어려웠으나, 각 상권이 지니고 있는 업종 특성과, 이로 인한 상권 이미지가 유동인구에 영향을 끼치는 것으로 생각됨3. 분석 결과
• 주요 분석 결과 –
상권접근성 변수• 기존 유동인구 설명 모형에서 많이 사용되는 상권접근성에 관련된교통시설변수는 유동인구 변화율에는 유의미 한 영향을 끼치지 않는 것으로 나타남
–
시설환경 및 경제환경 변수• 상가업소의 밀도는 유동인구 변화율에 음(-)의 영향을 끼쳐,상가업소 밀도가 낮은 상권일수록8월에 유동인구가 더 많았던 것으로 나타남
• 그 외의 변수는 유동인구의 변화율에 유의미한 영향을 끼치지 않는 것으로 나타남
–
고령자들이 상권지역을 찾는데 있어 접근성의 수준은 크게 문제되지 않을 수 있음을 시사하는 결과–
상가업소가 상대적으로 밀집된 지역의 경우 더운 시기에 고령자가 적게 찾는 경향이 나타났는데,덥고 습한 여름철에는 한적한 장소를 더 선호하는 것으로 생각됨
–
또한 노인복지시설이나 전통시장이 위치한 상업지역을 더 선호하지는 않는 것으로 나타남3. 분석 결과
연구 결과의 시사점
• 상권의 특성이 여름철 고령자 유동인구의 증감에 영향을 끼칠 수 있음을 통계적으로 증명
• 고령자의
‘무도/유흥/가무’ 시설에 대한 여름철 선호는 현재 고령자의 여가수요를 대변함•
향후 어르신 폭염대응 정책의 개선에 활용할 수 있는 연구의 기초적 방법과 자료를 제공• 사회의 고령화가 가속화되는 만큼, 이러한 연구의 필요성은 갈수록 커질 것으로 예상됨
연구 개선방안
• 본 연구에서 고려하지 못한 상권의 전반적인 분위기 등의 추가적인
상권 특성변수를 고려하여야만 분석결과에 대한 명확한 해석이 가능할 것
• 유동인구 수치만으로는 구체적 통행경로, 상권 내 실제 이용시설이나 이용 목적 등을 파악할 수 없으므로, 설문조사 등을 통하여 연구 결과에 대한 보강 및 실증이 필요
4. 결론
1. 국립재난안전연구원, 2014, ｢폭염정보 수집연계를 통한 폭염위험지도 작성 및 활용방안｣.
2. 국민안전처. 2015. ｢재난안전종합상황 분석 및 전망 보고서｣.
3. 김지영∙김정옥∙유기윤, 2007, “우리나라 폭염종합대책의 효율적 운영에 관한 외국사례 연구”, ｢한국방재학회 논문집｣, 7: 25~34.
4. 김지영∙이대근∙박일수∙최병철∙김정식, 2006, “한반도에서 여름철 폭염이 일 사망률에 미치는 영향”, ｢대기｣, 16(4): 269~278.
5. 류상범, 2006, “고령자 사망에 미치는 날씨의 영향 및 폭염 경고 시스템”, ｢한국방재학회지｣, 6: 114~121.
6. 박종길∙정우식∙김은별, 2000, "폭염이 일사망자수에 미치는 영향에 관한 연구", ｢한국대기환경학회지｣, 24(5): 523~537.
7. 엄지연∙윤수진. 2015, “저소득 노인계층에 대한 폭염대응대책 연구”, ｢공간과 사회｣, 54: 317~342.
8. 윤소연∙윤동근, 2015, “2015년 폭염피해 예방 및 저감대책 방안”, ｢한국방재학회지｣, 15(4): 42~50.
9. 질병관리본부, 2015, ｢2015년도 폭염으로 인한 온열질환 신고현황 연보｣.
10. 이나영∙조용성∙임재영, 2014, “폭염으로 인한 기후변화 취약계층의 사망률 변화 분석”. ｢보건사회연구｣, 34(1): 456~484.
11. 이숭봉∙정동재∙장수은, 2015, “도시기반시설과 고령자 통행의 상관관계 분석: 행정동 단위 대중교통 통행유입 모형을 중심으로”, ｢대한교 통학회지｣, 33(3): 268~275.
12. 이희연∙이다예∙유재성, 2015, “저소득층 노인 밀집지구의 시 · 공간 분포와 근린환경 특성”, ｢서울도시연구｣, 16(2): 1~18.
13. 정유선∙최막중, 2014, “노인의 일상 여가장소로서 도심공원 방문 결정요인”. ｢국토계획｣, 49(1): 51~62.
14. Kalkstein, Laurence S., and Robert E. Davis. 1989, "Weather and human mortality: an evaluation of demographic and interregional responses in the United States." Annals of the Association of American Geographers, 79(1): 44~64.
15. O’Neil, M. S. 2003. “Air conditioning and heat-related health effects.” App Environ Sci Public Health, 1(1): 9～12.
16. Young-Min Kim, Hae-Kwan Cheong, Byungok Ahn, and KyusikChoi, 2012. “Effects of Heat Wave on Body Temperature and Blood Pressure in the Poor and Elderly”, Environmental Health and Toxicology, 27: 72-81.
17. http://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1003450536/(SBS뉴스, "외롭지 않아요"…한·일 노인들의'홍대'를 가다) 18. http://www.segye.com/content/html/2016/03/18/20160318003001.html/(세계일보, [S스토리] ‘노년층의 홍대’ 그곳에 가면…) 이용데이터
• 유동인구(일별 유동인구, 거주지), SKT, 2015.08~09
• 블록 및 속성 데이터, 오픈메이트, 2015
• 핵심(발달)상권 영역, 중소기업청, 2014
• 교통시설, 서울시, 2016
• 소득수준 데이터, 나이스지니데이타(주), 2015
• 상가(상권)정보, 공공데이터포털, 2016.05
참고문헌
감사합니다.
