최근 인구감소와 지방소멸에 대한 우려가 사회적 문제로 대두되고 있다. 여기에 팬데믹 현상 및 기후변화 문제 등 시대적 이슈까지 더해지면서 농촌은 새로운 역할을 요구받고 있다. 한편으로 공간 빅데이터의 활용 가치가 재조명되고 있으나, 농촌의 균형 개발과 효율적 재생에 대한 적용은 아직 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 농촌지역을 대상으로 공간 빅데이터를 활용하여 재생 대상지를 효율적으로 선정하기 위한 진단 모델링을 목적으로 수행되었다. 인구감소 위기의 충격을 분산시키고 완화하기 위해서는 조화로운 농촌공간을 형성하는 재생 정책이 추진되어야 한다. 이러한 맥락에서 인구감소시대의 농촌지역 문제 진단을 위해 공간 빅데이터를 도입하고, 재생지역을 효과적으로 선정하는 진단 모델을 제시하였다. 더 나아가 전라남도에 진단 모델을 적용한 후, 진단지표 및 지수의 공간적 분포 특성을 고찰하였다. 결과적으로 농촌재생 진단 모델은 농촌사회의 제반현상 파악과 재생 대상지 선정뿐만 아니라, 지역 주민의 수요에 부응하는 맞춤형 지원정책 수립에 기여할 것이다.
Recently, population decline and fear about the disappearance of rural localities have emerged as social problems. To make matters worse, the current issues such as pandemic situation and climate change are added to them, and thus a new role is demanded from rural areas. Meanwhile, new insight has been shed on the usefulness of spatial big data; however, its application to the balanced development and efficient revitalization of rural areas still falls short. Hence, this study has been carried out for the purpose of diagnostic modeling for the efficient selection of revitalization areas from rural areas by using spatial big data. The dispersion and mitigation of shock from the crisis of population decline require the promotion of regeneration policies for the creation of harmonious rural spaces. In this context, this study adopts spatial big data for the diagnosis of rural area problems in an era of population decline, and suggests diagnostic modeling that effectively selects revitalization areas. Further, this study applies the diagnostic modeling to Jeollanam-do, and investigates the spatial distribution characteristics of diagnostic indicators and indices. In conclusion, the findings show that the rural revitalization diagnostic modeling will contribute to the formulation of tailored support policies that meet local residents’ needs, as well as to the understanding of various phenomena in rural society and the selection of revitalization areas.