Understanding cities requires both understanding of urban spaces and the interaction between urban spaces. Urban interaction occurs in forms of human movements. Therefore analyzing urban space through human mobility can help understand human activities in urban spaces.
Types of human activities in urban space determine urban functions but not by planning interventions. For example, central business district would be actively used as the core of the urban activities as planned, but it cannot be used as intended. Monitoring urban functions therefore is critical in urban planning. Human mobility can be used to reveal these human activities. Urban mobility have possibility to represent subtle changes of urban functions.
Analyzing urban functions using urban mobility, is in early stage. If we understand and apply urban mobility data properly, we can measure and analyze urban phenomena. Recent availability of urban mobility data in a large scale can be used to verify urban theories and to make new theories of human behaviors in a city wide scale.
This dissertation aims to answer the following key question: "Does urban mobility have potential to reveal urban function?". The following research questions are lined to answer the key question, from understanding potentials of taxi dataset to application of the mobility data to a specific urban function i.e. commercial space: (1) What are properties of mobility dataset and potentials to infer urban function? (2) Do urban mobility dataset be able to distinguish land use that is the bedrock of urban function? (3) Can mobility dataset be used to categorize urban commercial area?
To answer these questions, we firstly focus on points that taxi rides frequently occurs. We suggeseted and applied new mobility measure that calculates potential of rideshare. We showed that urban mobility could reveal urban functions. Then we examiend and verified the relationship between land use and the spatio-temporal taxi ride patterns in a city-wide scale. Finally we investigated commercial functions, one of the important functions of urban space using diverse movement measures.
This dissertation adds knowledge to urban mobility and urban functions regarding urban mobility patterns. The spatio-temporal patterns of urban mobility can reveal urban functions and understanding interrelationship between urban mobility and urban space advance our understanding of human behaviors in urban spaces. We demonstrated the possibilities of the mobility dataset to measure, monitor, and characterize urban spaces.
도시를 이해하기 위해서 도시 공간에 대한 이해뿐만 아니라 도시 공간 사이의 상호 작용에 대한 이해 또한 필요하다. 도시 공간의 상호작용은 사람들의 움직임으로 나타난다. 따라서 사람의 이동을 통해 도시 공간을 분석하는 것은 도시 공간에서 나타나는 인간의 활동을 이해하는 데 도움을 줄 수 있다.
도시 기능은 도시 계획이 아닌 도시 공간에서의 인간 활동이 결정한다. 예를 들어, 중심업무지구는 도시 계획 의도대로 도시 활동의 중추로 사용될 수 있지만 도시 계획의 의도와 정반대로 사용될 수 있다. 따라서 도시 기능을 감시 및 관찰하는 것은 도시 계획에 있어 매우 중요하다. 사람의 이동은 이러한 인간의 활동으로 나타나는 도시 기능을 유추하는 데 사용될 수 있다. 또한 도시 이동은 도시 기능의 미묘한 변화를 나타낼 수도 있다.
도시 이동을 이용한 도시 기능 분석은 초기 단계에 있다. 도시 이동 데이터를 제대로 이해하고 적용하면 도시 현상을 측정하고 분석할 수 있다. 최근 대규모 도시 이동 데이터가 사용 가능해지면서 도시 전체 수준에서 도시 이론을 검증하고 인간 활동에 대한 새로운 이론을 만드는 데 사용될 수 있다. 본 논문은 도시 공간과 도시 이동 사이의 상호작용에 대한 지식을 더한다.
이를 위해 "도시 이동이 도시 기능을 나타낼 수 있는가?"라는 연구 질문을 설정하고 택시 데이터의 가능성을 이해하는 것에서 출발해 도시 이동 데이터의 특정 도시 기능(상업 기능)에 대한 적용 가능성까지 탐구하는 다음과 같은 세부 연구 질문을 세웠다: (1) 이동 데이터의 특성과 도시 기능을 유추할 수 있는 잠재력은 무엇인가? (2) 도시 이동 데이터는 도시 기능의 기반인 토지 이용을 구별할 수 있는가? (3) 도시 이동은 도시 상업 지역을 분류하는 데 사용될 수 있는가?
각각의 세부 질문에 대답하기 위해 먼저 도시 공간을 택시 승차가 빈번히 일어나는 곳에 초점을 맞추었다. 택시 승차가 번번이 일어나는 곳에 새로운 이동 측정 방법인 합승 가능성을 제안 및 적용하였고 합승 가능성 패턴이 도시 기능을 밝힐 수 있음을 증명하였다. 또한 도시 모든 지역의 토지 이용을 택시 승하차 패턴을 이용해 밝힐 수 있음을 증명하였다. 마지막으로 중요한 도시 기능 중 하나인 상업 기능을 다양한 이동 측정 방법을 이용해 분류하였다.
본 학위 논문을 통해 도시 이동 시공간 패턴은 도시 기능을 나타낼 수 있음을 밝혔으며 도시 이동과 도시 공간의 상호 관계를 이해하는 것은 도시 공간에서 나타나는 인간의 행동에 대한 이해를 증진할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 우리는 도시 공간을 측정, 감시, 관찰 및 구분할 수 있는 도시 이동의 가능성을 입증하였다.
