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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 119 - 130 (12page)
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Seoul, South Korea, has a total of 116 officially determined Community Areas based on administrative boundaries and static demographic data. Residents’ local activity spaces may not follow these administrative boundaries, which often creates difficulties in neighborhood planning and policy development. In this study, we define a 15-minute neighborhood as residents’ collective boundaries delineated by their active transportation using the 2021 Personal Travel Survey data and community detection algorithms. Then, the detected 15-minute neighborhoods are clustered and compared against Seoul Metropolitan Government"s official 2030 Community Areas. We evaluate boundary disagreement between the 15-minute neighborhoods and Community Areas using the Jaccard Index. We find that only 15 out of the neighborhood clusters have boundary agreement with the 2030 Community Areas, showing an 87% boundary disagreement rate. This study demonstrates that Seoul’s official Community Areas do not align with residents’ actual local travel patterns, suggesting that local neighborhood or community planning should consider residents" actual living areas.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 연구 방법 및 과정
4. 분석 결과
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
Adam, A., Delvenne, J. C., & Thomas, I. (2018). Detecting communities with the multi-scale Louvain method: robustness test on the metropolitan area of Brussels. Journal of Geographical Systems, 20(4), 363-386.
Cho, Y., & Sung, H. (2021). Establishing the daily living areas based on travel patterns: focused on the ChungCheong area. Journal of Korea Planning Association, 56(3), 92-103.
De Montis, A., Caschili, S., & Chessa, A. (2013). Commuter networks and community detection: a method for planning sub regional areas. European Physical Journal Special Topics, 215(1), 75-91.
Ha, J. (2023). Analysis Of Functional Living Zones And Factors Influencing Travel Distance Using Mobile Phone Location-Based Od Big Data And Community Detection In Seoul, Korea, Thesis, Hanyang University, 1-70.
Ha, J., & Lee, S. (2016). A study on the designation of living zones by its spatial hierarchy using OD data and community detection technique - focused on the 2010 Household Travel Survey Data of the Seoul Metropolitan Area. Journal of Korea Planning Association, 51(6), 79-98.
Cho, Y., & Sung, H. (2021). Establishing the daily living areas based on travel patterns: focused on the ChungCheong area. Journal of Korea Planning Association, 56(3), 92-103.
De Montis, A., Caschili, S., & Chessa, A. (2013). Commuter networks and community detection: a method for planning sub regional areas. European Physical Journal Special Topics, 215(1), 75-91.
Ha, J. (2023). Analysis Of Functional Living Zones And Factors Influencing Travel Distance Using Mobile Phone Location-Based Od Big Data And Community Detection In Seoul, Korea, Thesis, Hanyang University, 1-70.
Ha, J., & Lee, S. (2016). A study on the designation of living zones by its spatial hierarchy using OD data and community detection technique - focused on the 2010 Household Travel Survey Data of the Seoul Metropolitan Area. Journal of Korea Planning Association, 51(6), 79-98.
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