Conceptual Clarifications on Geovisualization for Migration Flow Data: Thematic Mapping of Internal Migration in South Korea in 2020
본 논문의 주된 연구목적은 인구이동 플로의 지리적 시각화를 위한 개념적 명료화를 수행하고, 그것에 의거해 우리나라 인구이동 데이터를 사례로 다양한 주제도의 예시를 제공하는 것이다. 공간적 스케일 개념에 대한 심도 깊은 논의를 바탕으로 인구이동 연구를 위한 공간적 프레임워크가 제시되었다. 인구이동 관련 측도들의 다양성이 측도의 성격과 측도의 공간적 스케일이 라는 두 축에 의거한 유형 분류 체계를 통해 제시되었다. 측도의 다양한 성격을 세 가지 주요 주제도 유형(도형표현도, 코로플레스맵, 유선도)과 결합하는 원리가 제시되었다. 우리나라 2020년 시군구 단위 인구이동 플로 데이터에 대해 세 가지 지역 스케일별로 주제도 제작의 사례가 제공되었다. 지역별 수준에서는 순이동과 순이동률에 대한 일종의 이변량 도형표현도, 인구이동 영향력에 대한 코로플레스맵, 자족도에 대한 코로플레스맵이 제시되었다. 지역-특수적 수준에서는 행-표준화 지도와 열-표준화 지도가 도형표현도와 단계구분도의 형태로 제시되었다. 지역간 수준에서는 스트림 영향력 지도와 탁월류 분석 지도가 유선도 형태로 제시되었다. 본 연구는 단순한 시각화를 넘어 인구이동 플로 데이터에 대한 탐색적 공간데이터 분석을 진작한다는 측면에서 의의가 있는 것으로 평가된다.
The main objective of this study is to provide conceptual clarifications on geovisualization for migration flow and to exemplify them with various thematic maps for internal migration data of South Korea. A spatial framework for migration studies is offered based on an in-depth discussion on the spatial scale concept. Various migration measures are properly placed on a typology table on which one dimension is about their characteristics and the other is about their spatial scales. A proper way to combine various measures and the three major types of thematic mapping, proportional symbol, choropleth, and flow maps, is examined. Thematic maps for the internal migration flow data in South Korea in 2020 are offered at three different regional scales: a kind of bivariate proportional symbol map for net migrants and net migration rates and a choropleth map for migration effectiveness at the general regional scale; a couple of proportional symbol maps and a couple of choropleth maps for row-standardization and column-standardization proportions at the region-specific level; and a couple of flow maps for stream effectiveness and dominant flows at the inter-regional scale. This study is expected to foster exploratory spatial data analysis for migration flow data beyond simple data visualization.