도시특성과 COVID-19 확산 간의 관련성 분석 - 비수도권 광역시 및 특별자치시를 중심으로 -

Abstract

본 연구는 COVID-19 확산과 관련된 도시 특성을 분석하여 감염병 확산에 영향을 미치는 도시 특성을 파악하였다. 선행연구와 실증자료 분석을 통해 감염병 확산에 영향을 미칠 것으로 생각되는 도시 특성을 도출하고, 부분최소제곱회귀분석(PLS)을 통해 COVID-19 확산에 영향을 미치는 도시요인을 분석하였다. 연구의 시간적 범위는 2020년 2월부터 2021년 12월까지이며, 연구의 공간적 범위는 5개의 비수도권 광역시와 특별자치시(세종시)의 도시화된 지역이다. 분석 결과 고령인구 비율은 COVID-19 확산과 양(+)의 상관관계를 보였으며, 평균소득은 COVID-19 확산과 음(-)의 상관관계를 보였음을 확인하였다. 백신 접종률은 COVID-19 확산과 강한 음의 상관관계를 보여 COVID-19 예방에 백신이 효과가 있음을 확인하였다. 인구 당 공원 면적은 COVID-19 확산과 음(-)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 토지이용복합도(LUM)는 COVID-19 확산과 양(+)의 상관관계를 보였으며, 토지이용 복합도가 높을수록 다양한 이동패턴을 가진 도시민이 서로 접촉하면서 감염경로가 다양해진 것으로 해석하였다. 또한 유출입 통행 비율과 통근통행 비율은 COVID-19 확산과 양(+)의 상관관계에 있는 것으로 나타났다.

This study analyzed urban characteristics related to the spread of COVID-19 to identify urban characteristics that affect the spread of infectious disease. Through the analysis of previous studies and empirical data, urban characteristics thought to affect the spread of infectious diseases were derived, and urban factors affecting the spread of COVID-19 were analyzed through partial least squares regression analysis (PLS). The time span of the study is from February 2020 to December 2021. The spatial scope of this study is 5 non-capital-region metropolitan cities and special autonomous cities(Sejong-city), and only urbanized areas of the aforementioned regions are targeted to understand urban characteristics. As a result of the analysis, it was confirmed that the proportion of the elderly population had a positive (+) correlation with the spread of COVID-19, and that average income had a negatine (-) correlation with the spread of COVID-19. The vaccination rate showed a strong negative correlation with the spread of COVID-19, confirming the efficacy of the COVID-19 vaccine. The park area per population was found to have a negative (-) correlation with the spread of COVID-19. The land use complexity (LUM) showed a positive (+) correlation with the spread of COVID-19, and it was interpreted that the higher the land use complexity, the more diverse the transmission route as urban residents with various migration patterns came into contact. It was also found that the inflow and outflow traffic ration and the commuter traffic ratio had a positive (+) correlation with the spread of COVID-19.