A Data-Driven Study on Spatial Network of Learning Facilities in Urban Areas : Focusing on Centrality and Educational Disparity

학습 시설들의 공간적 연결성은 교육 접근성과 학습 행태에 영향을 미치기 때문에 도시의 교육 환경설계에서 중요하게 여겨진다. 본 연구는 공간 빅데이터와 네트워크 분석을 기반으로 지역 학습 시설의 분포를 분석하는 방법을 제안한다. 대전시의 5개 자치구 안에서 초·중·고등학교, 학원, 교습소, 도서관을 포함한 788개 학습 시설의 네트워크를 구축하였고, 중심성 계산으로 네트워크의 허브 시설을 도출하였다. 그 결과, 네트워크의 중심성 분포가 대전시 교육 환경의 동서 격차를 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 디지털 환경을 이용하여 학습 시설의 고립을 완화할 방법을 탐색한다. 가상 환경에 재현된 도서관에서 참가자 99명의 행동 데이터를 분석하여 행동 경향을 도출하였다. 본 연구는 학습시설의 접근성 평가 및 학습 환경 재구성을 위해 네트워크 분석을 활용할 수 있음을 보여준다. 향후 지방자치단체 및 도시 설계자가 학습 시설 그룹을 설계하기 위해 해당 방법을 활용할 수 있다.

The spatial connectivity of learning facilities (LFs) affects educational accessibility and learner behavior, serving as a key factor in designing urban educational environments. This study proposes a method for analyzing the distribution of local LFs using spatial big data and network analysis. The network of 788 LFs, including elementary, middle, and high schools, academies, tutoring centers, and libraries, across 5 boroughs in Daejeon was analyzed. Centrality measures were applied to assess the proximity of LFs and identify hubs within the network. Results showed the centrality distribution reflects the east-west educational disparity in Daejeon. Additional observation with 99 participants in a virtual environment (VE) replicating a library revealed learners’ behavior tendencies. Results showed that network analysis can be applied to assess LFs’ connectivity and VEs can be used to redesign learning environments, providing a practical tool for local governments and city planners to design bands of learning facilities.