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.

본 연구의 주된 목적은 벡터-기반 보조 정보를 사용하는 대시메트릭 매핑의 방법론을 정련화하고, 그것의 GIS-기반 실행 프로그램을 개발하여, 2000년 서울시 인구밀도 분포도 제작에 적용하는 것이다. 대시메트릭 매핑은 해당 변수와 공간적 연관성을 가지는 보조 정보를 사용하여, 해당 변수의 분포 패턴을 보다 정확하게 재현하는 지도화 방식을 의미한다. 즉, 대시메트릭 매핑은 임의적인공간단위의 데이터를 보조 자료를 이용하여 변환함으로써 기저에 있는 통계적 밀도면(statistical density surface)를 복원하여 제시하는 주제도 제작 기법이다. 중요한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 보조 정보가 가진 범주의 수와 범주 별 가중치 산출 방식을 모두 포괄하는 다중-클래스 대시메트릭 매핑의 일반식이 도출되었다. 둘째, 기존의 연구들에서 사용된 가중치 부여 방식을 정리하여‘인구 비중법’,‘ 표준 밀도법’,‘ 회귀분석법’으로 체계화하였다. 셋째, GIS 환경 하에서 대시메트릭 기법이 실행되는 프로그램이 제작되었다. 넷째, 서울의 2000년 522개 동 별 인구 수를 기본 데이터로 하고 벡터-기반의 토지이용현황도를 보조 정보로 하여 세 종류의 대시메트릭 매핑을 실시한 결과 코로플레스 매핑 보다는 기저의 통계적 밀도면을 보다 잘 반영하는 인구밀도 분포도가 제작되었다.