코로나19는 비말을 통해 전염되는 호흡기 질환으로 건물의 실내 공간은 코로나19의 대규모 감염에 매우 취약한 곳이다. 집약된 토지 이용으로 인해 수많은 사람들이 고층의 건물에 밀집해 있는 도시 환경은 이러한 질병에 더 취약할 수 있다. 뿐만 아니라 도시의 인구 분포는 시간에 따라 역동적인 변화를 보이기 때문에 코로나19와 같은 전염병에 대한 역학 조사의 성공은 도시 인구의 시공간적 변화를 얼마나 잘 이해하는지에 달려있다. 하지만 특정 시간대에 특정 건물에 분포하고 있는 현재 인구 밀도를 파악하는 것은 무척 어려운 일이다. 따라서 본 연구는 특정 시간대의 도시 인구의 수평적, 수직적 분포를 보다 정확하게 추정하기 위한 대안을 제시하고자 한다. 보다 구체적으로 지리가중회귀(GWR) 모델에 기반한 대시메트릭 매핑 기법을 이용하여 건물 단위의 현재 인구를 추정하였다. 일반적으로 대시메트릭 매핑 기법은 보조 자료를 사용하여 기존의 공간 스케일을 넘어 보다 상세한 수준의 인구 분포를 추정할 수 있도록 해준다. 본 연구에서는 건물의 용도와 연면적을 보조 정보로 활용하였으며, GWR 모델을 이용하여 지역적으로 이질적인 인구 분포 특성을 반영하였다. 연구 결과, 서울시 전체에 걸쳐 집계구보다 상세한 건물 단위 수준의 인구 분포를 추정할 수 있었다. 건물 단위의 현재 인구 추정은 코로나19와 같은 팬데믹 전염병의 역학 조사나 효과적인 방역 대책 수립을 위한 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

COVID-19 is a respiratory disease that is likely to be transmitted through respiratory droplets and aerosols. The indoor space of the building is very vulnerable to the broad spread of COVID-19, and urban environment that many people are densely populated at high-rise buildings due to the intensive land-use may be more vulnerable to these diseases. Moreover, since the population distribution in the urban area changes over time dynamically, understanding of the spatio-temporal change of urban population is a key for the epidemiological investigation of COVID-19. However, it is difficult to examine the de facto population resided in a specific building at a specific time period. Therefore, this study attempts to suggest an alternative way of estimating the horizontal and vertical distribution of urban population at a particular time period. More specifically, we estimate the de facto population at a building scale using a dasymetric mapping method based on geographically weighted regression (GWR) model. In general, a dasymetric mapping enables us to estimate more detailed population at a finer scale using ancillary data. In this study, building usage and total floor area are utilized as ancillary data and heterogeneous distribution of population is incorporated by the GWR model. As a result of analysis, we can suggest the detailed population estimation at the building scale finer than statistical enumeration units over the entire area of Seoul. It is expected that the estimated de facto population at the building scale would be utilized for important fundamental information for the epidemiological surveillance of pandemic diseases like COVID-19 and the establishment of the effective prevention plan of epidemics.

• 서용훈(서울대학교) | YongHun Suh
• 이건학(서울대학교) | Lee Gunhak