경북대 국토위성정보연구소 기술세미나 및 오픈소스지리정보재단 한국어지부 2019년 1분기 워크숍 자료 일시 : 2019년 3월 23일 (토) 장소 : 경북대학교 IT대학 발표주제: 해외도시개발과 오픈소스 위성영상

1. www.osgeo.kr
해외도시연구와 오픈소스 위성영상의 활용
- 아프리카 도시분석을 중심으로
최준영(Ph.D.), OSGeo 차터멤버
(전 UN-Habitat 컨설턴트)
2019. 3. 23(토) / 경북대학교
허인회,

2. 순서
1. 해외도시연구
§ 해외도시연구란, 영상 활용의 필요성
2. 도시연구를 위한 오픈소스 영상
§ GHSL, Atlas of Urban Expansion, Africapolis
3. OECD Africapolis 사례
§ OECD SWAC/Africapolis 데이터플랫폼 및 분석사례
4. 향후 활용
§ 해외도시연구를 위한 플랫폼

3. 도시연구 관심의 범주
• 전지구적인 2030 개발목표(Global 2030 development goal, SDG) 달성과 관련된
도시의 이해 및 모니터링
• 우리나라의 공적개발원조(ODA)의 일환으로서의 도시연구
• 해외도시개발(Overseas urban development cooperation)과 관련된 도시연구
• 학술적 측면에서의 국내외 도시간 연구
해외도시연구

4. 해외도시연구
위성영상의 활용
• 그동안은 해외도시 연구를 위해서는 고비용의 위성영상 데이터나 강력한 컴퓨팅
환경이 필요
• 위성영상의 가용성 증가로 사회경제 및 인구통계데이터가 일관되게 관리되지 않는
지역에서 위성영상을 통한 분석이 가능해짐
• 무료 또는 저비용의 위성영상 데이터가 클라우드 컴퓨팅에 오픈소스 분석도구와
결합되면서 위성영상에 익숙하지 않은 연구자도 접근이 용이해짐[1]
[1] World of Opportunity, 2019, https://medium.com/world-of-opportunity/innovations-in-
satellite-measurements-for-development-66690355f8ca, World Bank

5. 국가단위에서 도시단위로 관심증대
• 전지구적인 2030 개발목표(Global 2030 development goal, SDG) 달성과 관련된 도시의 이해 및
모니터링
• 개발협력에서 문제의 해결이 국가 차원에서 도시 차원으로 옮겨가는 패러다임의 변화. 예를
들어 UN SDG 11이나 새로운 도시 의제(NUA)에서는 도시에서 문제 해결을 통해 글로벌 문제를
해결할 수 있다고 보고 있음
• 해외도시개발(Overseas urban development cooperation)과 관련된 도시연구의 증가. 개도국의
경제성장과 급속한 도시화로 증가하는 도시개발(건설) 프로젝트에 따른 해외 도시에 대한
이해가 필요해 짐
해외도시연구

6. EU GHSL (GLOBAL HUMAN SETTLEMENT LAYER)
• 유럽연합에서 구축한 인간정주데이터베이스 레이어로 최근의 GHS-UCDB R2019A는 GHSL
베이스라인 데이터에 “도시화 정도[2]” 모델을 적용하여 식별한 1,000개의 도시 센터(중심)를
포함함
• GHSL은 지구상에서 증거기반으로 정주공간을 평가하기 위한 Geo Human Planet Initiative와의
파트너쉽을 통해 만들어진 결과물임
• 도시 센터 데이터 GHS-UCDB R2019A는 지속가능개발목표, 새로운 도시의제, 재난감소를 위한
센다이프레임워크는 글로벌 개발의제를 지원하기 위한 공개 데이터로서 제공됨
도시관련 오픈소스영상
[2] Degree of Urbanization, https://ghsl.jrc.ec.europa.eu/degurba.php

7. EU GHSL – 도시화 정도(DEGURBA)
• 도시화 정도 (DEGURBA)는 지역 특성을 나타내는 분류
• 최신 분류는 2011 년 인구 그리드 및 2016
지역행정단위 (Local Administrative Units, LAU) 경계를
기반으로 함
• 지역 인구 비율을 기반으로 LAU(LAU2 또는 코뮌)를
도시 (인구 밀집 지역), 도시 및 교외 지역 (인구 중밀도
지역), 농촌 지역 (인구 저밀도지역)으로 분류
도시관련 오픈소스영상

8. EU GHSL – 도시 센터 다운로드
도시관련 오픈소스영상
지도위치: 동아프리카 케냐, 우간다 및 탄자니아 지역
지도위치: 탄자니아 다르에스살람, 잔지바르

9. Atlas of Urban Expansion (1)
• 유엔해비타트가 링컨토지연구소(Lincoln Institute of Land Policy), 뉴욕대학과 공동으로 구축한
도시확장 측정 지도. 3단계에 걸쳐 구축이 이루어지고 있음
• 1단계는 글로벌 도시들의 도시의 확장을 맵핑하고 측정하였음. 1990년, 2000년, 2014년의 3개
시간대 내에서 충진(infill), 확장(extension), 도약(leapfrog), 포함(inclusion) 등의 확장 유형을
구분하였고 Landsat 영상 분류 자료와 센서스 데이터를 활용
• 2단계는 1990년 이전과 1990년과 2014년 사이에 건조지역을 비교하였음. 최근에 지어진
건조지역의 주변지역을 관찰. 1990년 이전은 1900년에서 1930년, 1930년에서 1960년,
1960년에서 1990년 사이의 시기로 구분. 데이터는 Bing 및 Google Earth 이미지를 비교
도시관련 오픈소스영상

10. Atlas of Urban Expansion (2)
• 3단계는 세계 토지 및 주택 조사로 두가지 설문으로 조사됨
• 첫번째는 토지 및 주택에 관련된 규제 체계를 조사하여 토지소유패턴, 토지이용계획 및
도시확장지역에서의 새로운 토지개발을 포착하기 위한 것임
• 두번째는 affordability survey 전세계 200개 샘플도시를 선택해 판매 또는 임대용 주거건물,
주택유형 및 가격과 가계소득을 조사하여 비교
• 이단계는 조사지역 도시의 연구자가 참여해서 NYU 대학내 코디내이터와 협업 필요
도시관련 오픈소스영상

11. Atlas of Urban Expansion (3) _ 르완다 키갈리
도시관련 오픈소스영상
[3] Kigali, Rwanda, http://www.atlasofurbanexpansion.org/cities/view/Kigali

12. OECD
도시관련 오픈소스영상
[4] Africapolis(한국어), http://www.africapolis.org/korean

13. • 기본데이터는 위성영상과 각국의 센서스 데이터를 수집하고, 위성이미지를 통해 인구를
도시면적에 비례하여 배분
• 인구자료가 없는 경우는 다른 방법을 이용. DR CONGO는 마지막 센서스가 1984년으로
선거등록 유권자를 배분하여 인구를 계산
도시관련 오픈소스영상
OECD

14. Africapolis 사례
International platform for policy dialogue and analysis
Created in 1976, the only international entity entirely dedicated to regional co-operation in Africa
Mission: To enhance the effectiveness of regional action in the area of 17 countries
Members of SWAC: European Union, Austria, Belgium, Canada, France,
Luxembourg, Netherlands, Switzerland, United States, ECOWAS, CILSS, UEMOA
사헬 및 서아프리카 클럽
Sahel and West Africa Club (SWAC)

15. Korea : ‘eup’ above 20 000 population
Senegal : Agglomerations of 10 000 or more inhabitants
United States : Agglomerations above 2 500,
densities of 1 000 persons per square mile
Ethiopia : Localities above 2 000 inhabitants
France : Communes containing an agglomeration of 2 000 inhabitants
living in contiguous houses 200 metres between houses
India:5 000 or more inhabitants,
densities of 1 000 persons per square mile
다양한 도시의 정의들
아프리카 지역의 도시화가 증가하고 있다는 것은 무슨 뜻인가?
국가 사이의 비교가 어려움. 실체가 없는 수치.
Africapolis 사례

16. Single definition of Urban for 35 OECD Countries, Functional Urban Areas (FUA)
Above 1 500 inhabitants per km#
or 1 000 inhabitants per km#
depends on country
OECD (2012) Redefining “urban”: A new way to measure metropolitan areas, OECD, Paris
A common definition of metropolitan areas increases international comparability of the economic,
social and environmental performances of metropolitan areas. The OECD and the EU have
developed a harmonised definition of urban areas as "functional economic units"
일관된 도시 정의 사례 Africapolis 사례

17. AFRICAPOLIS
일관된 도시 정의를 사용한 도시 데이터베이스
- 주거 밀집 지역 (agglomeration) 이란 200 미터 내외로 연속적으로 지어진 건물들로 정의된다
- 주거 밀집 지역이 10 000명의 인구를 넘어서면 도시 로 정의된다
Available on OECD website
http://stats.oecd.org (Demography and Population - West African Statistics)
http://africapolis.org
AFRICAPOLIS 로 계산한 아프리카 도시화율은 48%.
2015년, 아프리카 48%의 인구가 도시에 살고 있다
Africapolis 사례

18. AFRICAPOLIS
Available on OECD website
http://stats.oecd.org (Demography and Population - West African Statistics)
http://africapolis.org
Single definition of Urban for 50 Countries in Africa
7 644 Urban agglomerations, from 1950 to 2015 for every 10 years
Africapolis 사례

19. AFRICAPOLIS
1950
일관된 도시 정의를 사용한 도시 데이터베이스
- 주거 밀집 지역 (agglomeration) 이란 200 미터 내외로 연속적으로 지어진 건물들로 정의된다
- 주거 밀집 지역이 10 000명의 인구를 넘어서면 도시 로 정의된다
Africapolis 사례

20. AFRICAPOLIS
1980
일관된 도시 정의를 사용한 도시 데이터베이스
- 주거 밀집 지역 (agglomeration) 이란 200 미터 내외로 연속적으로 지어진 건물들로 정의된다
- 주거 밀집 지역이 10 000명의 인구를 넘어서면 도시 로 정의된다
Africapolis 사례

21. AFRICAPOLIS
2010
일관된 도시 정의를 사용한 도시 데이터베이스
- 주거 밀집 지역 (agglomeration) 이란 200 미터 내외로 연속적으로 지어진 건물들로 정의된다
- 주거 밀집 지역이 10 000명의 인구를 넘어서면 도시 로 정의된다
Africapolis 사례

22. Africapolis 사례도시 합병(MERGE) 현상
일관된 도시 정의를 사용한 도시 데이터베이스
- 주거 밀집 지역 (agglomeration) 이란 200 미터 내외로 연속적으로 지어진 건물들로 정의된다
- 주거 밀집 지역이 10 000명의 인구를 넘어서면 도시 로 정의된다
나이지리아의 도시: 오니차 (Onitsha)

23. Africapolis 사례CLUSTERING CITIES
Cities are not isolated points. They are linked to surrounding regions and these interaction
define cities. There are more than the city size we can consider to grouping the cities.
4 indicators are constructed for each agglomeration.

24. Africapolis 사례
도시 크기 시장 잠재성 도시화 비율 상대적 점유율

25. Africapolis 사례
Example: Navrongon in Ghana
Navrongon
도시 크기

26. Africapolis 사례
URBAN (>10 000)
RURAL
CITY A
50 000
도시에 거주하는 사람들 의 숫자
CITY SIZE of CITY A : 50 000
도시 크기

27. Africapolis 사례
80 km
URBAN (>10 000)
RURAL
200 000
CITY A
50 000
80 000
20 000
도시 지역의 총 인구
지역 은 도시 중심으로부터 반지름 40 km 의 원형으로 정의된다
80 000 + 50 000 + 20 000 + 200 000 = 350 000
MARKET POTENTIAL of CITY A : 350 000
시장 잠재성

28. Africapolis 사례
LEVEL OF URBANISATION of CITY A : 43%
Urban Population: 150 000
Total Population: 350 000
URBAN (>10 000)
RURAL
Urban/Total Ratio:
678 888
978 888
= 43%
200 000
CITY A
50 000
80 000
20 000
도시 지역의 도시 인구 와 총 인구 의 비율
도시화 비율

29. Africapolis 사례
LOCAL DOMINANCE of CITY A: 0.5
!" """#
!" """#$!" """#
= 0.5
LOCAL DOMINANCE of CITY B: 0.83
!" """#
!" """#$!∗&" """#
= 0.83
LOCAL DOMINANCE of CITY i:
'()*+
#
∑('()(./#
)
10,000
10,000 10,000
10,000 10,000
50,000
CITY B
50,00050,000
CITY A
VS
도시 지역에서 도시의 상대적 크기 , 도시 지역의 계층구조 를 측정
상대적 점유율

30. Africapolis 사례Profile of City A
City Size
Market
Potential
Level of
Urbanisation
Local
Dominance
50 000 350 000 43% 0.83
CITY SIZE
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
MARKET
POTENTIAL
Navrongon

31. Africapolis 사례
CITY SIZE
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
MARKET
POTENTIAL
Bobo-Dioulasso
CITY SIZE
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
MARKET
POTENTIAL
Porto-Novo
CITY SIZE
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
MARKET
POTENTIAL
Sokoto
같은 도시 크기, 다른 지역 특성들

32. Africapolis 사례
CITY SIZE
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
MARKET
POTENTIAL
Tsévié
CITY SIZE
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
MARKET
POTENTIAL
Karu
CITY SIZE
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
MARKET
POTENTIAL
Diamniadio
다른 도시 크기, 같은 도시 지역 특성들

33. Africapolis 사례
Clustering
Group
AVERAGE
CITY SIZE
MARKET
POTENTIAL
LEVEL OF
URBANISATION
LOCAL
DOMINANCE
1 2.7 M 4.0 M 0.81 0.99
2 0.58 M 1.3 M 0.60 0.98
3 0.41 M 2.9 M 0.67 0.50
4 0.03 M 2.3 M 0.69 0.01
5 0.11 M 0.57 M 0.38 0.79
6 0.02 M 0.77 M 0.29 0.15
7 0.02 M 0.18 M 0.21 0.95
CLUSTERING RESULT
PCA plot
K-means

34. Africapolis 사례Voronoi Cell: How to draw
하나의 셀에 하나의 도시가 존재
셀 안의 모든 공간은 그 안의 도시가 제일 가까운 점들
도시가 몰려있을 수록 셀의 크기가 작음
행정구역에 제한되지 않음

35. Africapolis 사례

36. Africapolis 사례

37. Africapolis 사례

38. Africapolis 사례

39. Africapolis 사례

40. Africapolis 사례

41. Africapolis 사례

42. Africapolis 사례CLUSTERING RESULT

43. Africapolis 사례Market Potential

44. Africapolis 사례Market Potential: Cartogram

45. Africapolis 사례CLUSTERING RESULT

46. Africapolis 사례CLUSTERING RESULT SUMMARY
GROWTH RATE

47. Africapolis 사례GROWTH RATE
0.00%
1.00%
2.00%
3.00%
4.00%
5.00%
6.00%
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
GlobalCitiesRegionalHubs
M
etropolitan
AreasSatellite
Tow
n
LocalHubsRuralClusters
RuralTow
ns
POPULATION YEAR 2010 (M)
ANNUAL GROWTH RATE(%)

48. Africapolis 사례Further Usage: Urban Food Plus dataset
Row Labels Truck Depart Truck Arrive Depart Ratio
Global Cities 368 2617 12%
Local Hubs 3516 7655 31%
Regional Hubs 7 48 13%
Rural Clusters 3234 742 81%
Rural Town 2104 282 88%
Satellite Town 1176 224 84%
Grand Total 10405 11568 47%

49. Africapolis 사례Further Usage: DHS dataset (Proportion of Farmers)
Lowest
[0,0.344]
Lower
(0.344,0.578]
Medium
(0.578,0.682]
Higher
(0.682,0.756]
Highest
(0.756,0.994]
Global Cities 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%
Local Hubs 33.3% 0.0% 0.0% 0.0%
Metropolitan Areas 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%
Rural Clusters 2.0% 24.0% 26.0% 26.0% 22.0%
Rural Town 0.0% 12.5% 12.5% 12.5%
Satellite Town 11.1% 11.1% 11.1% 0.0%

50. Africapolis 사례Further Usage: DHS dataset (Household Survey)
TOTAL
Groups Electricity Fridge Bank # Households
Global Cities 82% 32% 46% 14 675
Regional Hubs 71% 29% 45% 6 038
Metropolitan Areas 89% 41% 66% 2 028
Local Hubs 40% 11% 24% 23 171
Rural Clusters 27% 6% 17% 53 538
Rural Town 14% 3% 10% 26 440
Satellite Town 53% 14% 31% 16 986
Grand Total 38% 12% 23% 142 876

51. Africapolis 사례Further Usage: DHS dataset (Urban Points)
Row Labels
Sum of
Urban Points
Sum of
Rural_Points
Sum of
Total Points
Urban points
Ratio
Global Cities 503 31 534 94%
Regional
Hubs 157 30 187 84%
Metropolitan
Areas 49 10 59 83%
Satellite
Town 213 304 517 41%
Local Hubs 390 439 829 47%
Rural Clusters 395 1418 1813 22%
Rural Town 226 778 1004 23%
Grand Total 1933 3010 4943 39%

52. 향후 활용Informal settlement
[6] Jonny Miller, Unequal scene, https://www.youtube.com/watch?v=_qlxEPkyvqI
Unequal scene _
African drone mapping [6]
Informal settlement in
Soacha, Colombia

53. 향후 활용Informal settlement
[7] 토지주택연구원, 2018, 콜롬비아 소아차시 토사재해취약성평가 53
Physical vulnerability map
of Soacha urban area
4.58o
, -74.18o
Photo no. 279
Photo no. 195
4.57o
, -74.22o
Source: JAICA (2008)
콜롬비아 소아차시
토사재해취약성평가[7]

54. 향후 활용
1. 우리는 왜 동아프리카의 도시에 주목하는가?
• 빠른 도시화, 젊은 인구, 혁신이 가능한 토양, EAC(East African Community)
• '신남방 정책'의 대상인 아시아 뿐만 아니라 아프리카에서 관심을 가져야할 때
2. 영국 동아프리카 주식회사 그리고 철도, "케냐 나이로비”
• 중국의 SGR 개통을 통한 교통 물류의 혁신, 실리콘 사바나, 경제특구(콘자 시티),
카이스트의 콘자 시티내 케냐 과학기술원 설립
3. 중국의 일대일로와 동아프리카의 도시, "케냐 몸바사”
• SGR의 출발점, 동아프리카 내륙국을 연결하는 무역거점, 아랍, 인도, 중국: 다문화의
흔적, 대규모 교통개선 사업이 활발
4. 일대일로의 새로운 거점, "탄자니아 다르에스살람"과 “바가모요”
• 동아프리카 내륙국을 연결하는 새로운 거점
5. 빅토리아 호수 연안 경제권과 도시들, "케냐 키스무"와 "우간다 엔테베" 및 “진자”
• 아프리카 경제통합으로 나아갈길, SGR 2기 건설로 인한 향후 경제통합
6. 아랍의 흔적을 간직한 도시, "탄자니아 잔지바르", "케냐 라무”
• 문화적 다양성, 노예무역, 관광으로 거듭나기, 프레디 머큐리의 고향 잔지바르
도시저널리즘: 동아프리카의 도시혁신 (1)

55. 향후 활용도시저널리즘: 동아프리카의 도시혁신
VIIRS Day-Night Band
Source: NOAA VIIRS DNB
동아프리카
(케냐, 우간다)
[8] Urban tep: https://urban-tep.eu/geobrowser/?id=portfolio#!&context=WSF%2FWSF2015
[8] Urban Footprint
(EU Urban tep)
[7] EU GHSL
[7] EU GHSL, https://ghsl.jrc.ec.europa.eu/ucdb2018visual.php#

56. 향후 활용
7. 아프리카의 혁신도시, "르완다 키갈리”
• BRT, ITS, 스마트도시, 경제개발, 한국의 새로운 투자거점
8. 제국주의에 의한 분단, "케냐와 우간다의 접경도시들”
• 분단을 넘어 경제통합의 기회로
9. 대규모 난민 도시, "케냐 북부의 카쿠마 난민촌”
• 새로운 다양성과 기회의 거점
10. 킬리만자로와 주변 관광도시, "탄자니아 아루샤”
• 아프리카 연합의 사법재판소, 킬리만자로로 통하는 거점도시이자 교통의 거점
11. 스마트 도시를 활용한 한-아프리카간 도시외교
• 아프리카 스마트 도시 전략, 한국과 교류를 위한 도시외교의 전략
도시저널리즘: 동아프리카의 도시혁신 (2)

57. Cross border agglomeration in Africa
[5] Cross border agglomeration in Africa,
https://api.mapbox.com/styles/v1/mkmd/cjrbxwtov1m9s2tmchngulnaq.html?fresh=true&title=true&access_token=pk.eyJ1Ijoib
WttZCIsImEiOiJjajBqYjJpY2owMDE0Mndsbml0d2V1ZXczIn0.el8wQmA-TSJp2ggX8fJ1rA#3.1/0.220091/27.590497/0
향후 활용

58. 감사합니다.