중소도시도 수도권과 대도시의 주택정책을 답습할 것이 아니라 지역의 현황과 특성을 반영한 주택정책을 통하여 건전한 주택시장을 조성해야한다. 이를 위해 본 연구는 진주시를 사례로 공동주택의 공간적 분포와 속성상의 특징을 분석하고, 공동주택 가격결정 요인을 추적하여 진주시의 주택정책에 유의한 함의를 도출하고자 하였다. 분석 데이터는 20세대 이상의 공동주택을 대상으로 위치와 속성자료를 지리정보시스템으로 구축하였다. 공동주택의 공급시기와 분포를 분석해보면 경과연수가 오래되고 세대수가 적은 아파트들은 70년대에 시행된 구획정리사업지구에 주로 건설되었고, 반대로 경과연수가 짧고 세대수가 많은 아파트는 서쪽과 남쪽에 최근의 택지개발사업이 시행된 지역에 건축된 특징이 있었다. 아파트 가격결정요인 분석에서는 다중공선성을 없애기 위해 변수를 인자분석으로 사전에 축소 처리하였으며, 공동주택가격을 종속변수로 하고 33개의 독립변수로 구성되는 헤도닉가격모형을 12가지로 구축하였다. 이 모형들에서 경과연수, 연면적, 대로접함여부, 대학 및 병원접근성, 계단식 등이 유의한 변수로 분석되었다. 이상의 결과를 이용하여 지역의 특성을 반영한 도시기반시설의 입지와 주택공급을 시행한다면 급격한 공동주택의 가격변동과 지역적 가격 차이에서 오는 지역적 위화감을 완화하는 데에 도움이 될 것이다. 결론적으로 시장규모가 작은 중소도시의 경우에도 지역현실을 반영한 주택정책을 수립하여 지역의 주택시장 안정화 방안을 모색해야하며, 보다 나은 분석을 위해 향후 중소도시에도 단독주택을 포함한 정밀한 토지정보를 구축해야 한다.
중소도시도 수도권과 대도시의 주택정책을 답습할 것이 아니라 지역의 현황과 특성을 반영한 주택정책을 통하여 건전한 주택시장을 조성해야한다. 이를 위해 본 연구는 진주시를 사례로 공동주택의 공간적 분포와 속성상의 특징을 분석하고, 공동주택 가격결정 요인을 추적하여 진주시의 주택정책에 유의한 함의를 도출하고자 하였다. 분석 데이터는 20세대 이상의 공동주택을 대상으로 위치와 속성자료를 지리정보시스템으로 구축하였다. 공동주택의 공급시기와 분포를 분석해보면 경과연수가 오래되고 세대수가 적은 아파트들은 70년대에 시행된 구획정리사업지구에 주로 건설되었고, 반대로 경과연수가 짧고 세대수가 많은 아파트는 서쪽과 남쪽에 최근의 택지개발사업이 시행된 지역에 건축된 특징이 있었다. 아파트 가격결정요인 분석에서는 다중공선성을 없애기 위해 변수를 인자분석으로 사전에 축소 처리하였으며, 공동주택가격을 종속변수로 하고 33개의 독립변수로 구성되는 헤도닉가격모형을 12가지로 구축하였다. 이 모형들에서 경과연수, 연면적, 대로접함여부, 대학 및 병원접근성, 계단식 등이 유의한 변수로 분석되었다. 이상의 결과를 이용하여 지역의 특성을 반영한 도시기반시설의 입지와 주택공급을 시행한다면 급격한 공동주택의 가격변동과 지역적 가격 차이에서 오는 지역적 위화감을 완화하는 데에 도움이 될 것이다. 결론적으로 시장규모가 작은 중소도시의 경우에도 지역현실을 반영한 주택정책을 수립하여 지역의 주택시장 안정화 방안을 모색해야하며, 보다 나은 분석을 위해 향후 중소도시에도 단독주택을 포함한 정밀한 토지정보를 구축해야 한다.
Because local cities are different from large cities, they need to reflect their own characteristics of housing market. Thus in order to obtain useful implications for the establishing sound housing market in Jinju City, this paper investigated the characteristics of spatial distribution and determi...
Because local cities are different from large cities, they need to reflect their own characteristics of housing market. Thus in order to obtain useful implications for the establishing sound housing market in Jinju City, this paper investigated the characteristics of spatial distribution and determinant factors that affect apartment price in Jinju City. GIS representation of the apartments showed that most of old and small apartments were built in 'land readjustment project' areas executed in 1970s. On the contrary, new and large scale apartment complexes were built quite recently and distributed in the western and southern parts of the city. Next, in order to examine the factors which affect apartment price, this paper subtracted firstly several variables from the related studies. However in order to avoid multi-colinearity, variables were summarized by means of factor analysis. Then, setting apartment price as a dependant variable, 12 hedonic price models were established with 33 independent variables. As results, building age, floor area, accessibility to university and hospital, accessibility to arterial road, and stair-type building were turned out to be significant. These results will be used in making the supply and allocation plan of urban facilities and housing. Finally as conclusions this paper emphasized the need of periodic analysis of local housing market and establishing detailed housing information systems.
Because local cities are different from large cities, they need to reflect their own characteristics of housing market. Thus in order to obtain useful implications for the establishing sound housing market in Jinju City, this paper investigated the characteristics of spatial distribution and determinant factors that affect apartment price in Jinju City. GIS representation of the apartments showed that most of old and small apartments were built in 'land readjustment project' areas executed in 1970s. On the contrary, new and large scale apartment complexes were built quite recently and distributed in the western and southern parts of the city. Next, in order to examine the factors which affect apartment price, this paper subtracted firstly several variables from the related studies. However in order to avoid multi-colinearity, variables were summarized by means of factor analysis. Then, setting apartment price as a dependant variable, 12 hedonic price models were established with 33 independent variables. As results, building age, floor area, accessibility to university and hospital, accessibility to arterial road, and stair-type building were turned out to be significant. These results will be used in making the supply and allocation plan of urban facilities and housing. Finally as conclusions this paper emphasized the need of periodic analysis of local housing market and establishing detailed housing information systems.
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문제 정의
파악하고자 한다. 그리고 공동주택 가격 결정모형을 개발함으로써 사례도시에서 공동주택과 기반시설의 공급에 유의한 정책 방향을 모색하는데 목적이 있다.
다음으로 정확한 통계분석을 위하여 투입되는 변수의 유의성을 검토해 보기로 하였다. 그 결과 표 4와 같이 대학과 병원, 면적과 방수등은 높은 상관관계를 가지고 있어 변수간 다중공선성 문제가 발생할 우려가 있기 때문에 사전 처리가 필요한 것으로 나타났다.
124이어서 통계적으로 사용하기 어려운 결과로 판명되었다. 따라서 본 연구에서는 비율척도에 자연대수를 취하여 분석하는 등의 다양한 방법을 동원하였다. 즉 전체 샘플을 100세대 이하, 101~200세대, 2이세대 이상으로 나누어 각각 모형을 구축하였다.
수집된 자료를 이용하여 공동주택가격 결정요인을 분석하기 위해 다음 절의 선행연구에서와 같이 가장 빈번히 사용되는 헤도닉가격특성함수(Hedonic Price) 모형을 구축하여 진주시의 공동주택가격결정메카니즘을 규명하고자 하였다. 마지막 결론으로서 진주시의 건전한 부동산 및 공동주택시장의 형성에 대한 제언과 향후과제에 대하여 정리하였다.
본 연구는 이상의 관련연구와 방법론적으로 크게 다르지 않으나 사례 중소도시를 중심으로 주택시장을 분석해 보았으며, 중소도시로서 사례 도시의 지역적 상황에 적합한 주택정책을 수립하는데 도움이 되는 정보를 발견하고 최종적으로 사례도시의 건전한 지역적 주택시장을 유도함에 본 연구의 의의가 있다.
다음으로 공동주택의 현황분석과 내용적 특징 및 가격을 분석하였으며, 공간 분포상의 특징을 정성적으로 파악하였다. 수집된 자료를 이용하여 공동주택가격 결정요인을 분석하기 위해 다음 절의 선행연구에서와 같이 가장 빈번히 사용되는 헤도닉가격특성함수(Hedonic Price) 모형을 구축하여 진주시의 공동주택가격결정메카니즘을 규명하고자 하였다. 마지막 결론으로서 진주시의 건전한 부동산 및 공동주택시장의 형성에 대한 제언과 향후과제에 대하여 정리하였다.
이러한 배경에서 본 연구는 인구 34만 명인 중소도시 진주시를 대상으로 공동주택의 건축 현황을 지리정보로 구축하고 분포상의 특징을 분석한 다음, 공동주택의 가격에 영향을 주는 요인을 파악하고자 한다. 그리고 공동주택 가격 결정모형을 개발함으로써 사례도시에서 공동주택과 기반시설의 공급에 유의한 정책 방향을 모색하는데 목적이 있다.
도시시설로서 학교는 비교적 시가지 전체에 분산 배치되고 있으며, 최근에 개발되는 아파트단지는 규모가 크고 매매가격도 높게 형성되는 특징이 있었다. 이러한 특징을 반영하여 이후에 공동주택 가격에 영향을 주는 요인을 구체적으로 탐색하고 가격결정모형을 개발하고자 한다.
지방 중소도시에서 공동주택이 주택시장과 지방 도시 경제에 미치는 영향이 매우 큰 점을 감안하여 지방주택시장의 건전한 발전방안을 모색하고자 공동주택 건설의 특징을 분석하고 공동주택의 가격결정요인에 대하여 분석해 보았다.
제안 방법
공동주택 가격 결정요인을 분석하기 위해 수집된 변수 중에서 진주시 공동주택의 평균 매매가격을 종속변수로 하였다. 이때 각 단지의 평형별 평균매매가격은 2007년 10월 현재 부동산114 등에서 제공되는 평형별 매매 최고값과 최저값의 평균값으로 설정하였다.
그 결과 서부지구에는 오래되고 세대수가 비교적 적은 공동주택이 분포하고 있으며, 가호지구와 평거지구에는 2이세대 이상의 공동주택이 주로 분포하고 있었다. 다음으로 공동주택 가격결정에 영향을 주는 변수를 분석하기 위하여 관련연구를 기반으로 변수를 추출한 다음 각 변수에 대하여 속성데이터를 구축하였다. 이 과정에서 변수간의 다중공선성을 방지하기 위해 요인분석을 실시하여 변수 수를 축약하였다.
다음으로 공동주택가격을 종속변수로 하고 33개의 독립변수로 구성되는 공동주택가격 결정 헤도닉모형을 12가지로 구축하였다. 그 결과 8개 이상의 모형에서 경과연수, 연면적, 대로 접함 여부, 대학 및 병원 접근성, 계단식 등의 독립변수가 유의한 것으로 나타났다.
다음으로 공동주택의 현황분석과 내용적 특징 및 가격을 분석하였으며, 공간 분포상의 특징을 정성적으로 파악하였다. 수집된 자료를 이용하여 공동주택가격 결정요인을 분석하기 위해 다음 절의 선행연구에서와 같이 가장 빈번히 사용되는 헤도닉가격특성함수(Hedonic Price) 모형을 구축하여 진주시의 공동주택가격결정메카니즘을 규명하고자 하였다.
한편 제2인자는 면적, 방수, 욕실 수에서 인자부하량이 높아 ‘주택규모’요인으로 판단된다. 따라서 두 인자에 대한 인자득점을 새로운 변수로 설정하여 추가 분석에 투입하는 것으로 하여 다중공선성 문제를 해결하였다.
즉 전체 샘플을 100세대 이하, 101~200세대, 2이세대 이상으로 나누어 각각 모형을 구축하였다. 또한 각각의 경우에 먼저 선형모형을 이용한 분석을 실시한 후(표 7의 t-1, i-1, n-1, m-1), 준로그(표 7의 T-2, 1-2, n-2, m-2), 이중로그 (표 7의 T-3, 1-3, n-3, m-3) 순서로 차례로 분석을 실시하였고 결과는 아래 표 7과 같다. 헤도닉모형은 표 7의 계수와 변수의 조합으로 구성하면 된다.
먼저 진주시를 사례로 지리정보 데이터를 구축하고, 공동주택의 분포특징을 파악하였다. 그 결과 서부지구에는 오래되고 세대수가 비교적 적은 공동주택이 분포하고 있으며, 가호지구와 평거지구에는 2이세대 이상의 공동주택이 주로 분포하고 있었다.
아크뷰(Arcview)를 이용하여 그림 6과 같이 공동주택으로부터 반경 200m 단위로 버퍼링을 실시해 보았다. 그 결과 진주시내의 아파트단지가 구릉지와 남강의 영향을 제외하면 200m 이내에서 거의 모두 연결되고 있음을 알 수 있다.
다음으로 공동주택 가격결정에 영향을 주는 변수를 분석하기 위하여 관련연구를 기반으로 변수를 추출한 다음 각 변수에 대하여 속성데이터를 구축하였다. 이 과정에서 변수간의 다중공선성을 방지하기 위해 요인분석을 실시하여 변수 수를 축약하였다.
종속변수로 하였다. 이때 각 단지의 평형별 평균매매가격은 2007년 10월 현재 부동산114 등에서 제공되는 평형별 매매 최고값과 최저값의 평균값으로 설정하였다. 한편 시청, 학교, 시장, 남강 등 주요 시설물과 공동주택과의 거리, 공동주택의 면적, 난방방식 및 난방연료, 현관구조, 방수 및 욕실수, 향, 호당 주차대수 등을 독립변수로 설정하였다.
이러한 경우 독립변수를 제외하거나 다른 조치를 취할 필요가 있는데 본 연구에서는 인자분석(factor analysis)으로 상관성이 있는 변수를 소수의 요인으로 종합하는 방법을 취하였고, 그 결과는 표 5와 같다.
조사된 공동주택의 위치와 속정자료는 GIS 데이터로 구축하였으며, 가격결정 모델에 투입될 변수값으로서 도로와 학교와 같은 주요시설과의 거리, 향 등은 GIS를 이용하여 측정하였다. 다음으로 공동주택의 현황분석과 내용적 특징 및 가격을 분석하였으며, 공간 분포상의 특징을 정성적으로 파악하였다.
중소도시 진주시에서 공동주택 가격 결정에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 구축된 데이터를 이용하여 헤도닉모형을 구축하였다. 그러나 전체 샘플을 대상으로 분석해 본 결과 설명력이 57.
따라서 본 연구에서는 비율척도에 자연대수를 취하여 분석하는 등의 다양한 방법을 동원하였다. 즉 전체 샘플을 100세대 이하, 101~200세대, 2이세대 이상으로 나누어 각각 모형을 구축하였다. 또한 각각의 경우에 먼저 선형모형을 이용한 분석을 실시한 후(표 7의 t-1, i-1, n-1, m-1), 준로그(표 7의 T-2, 1-2, n-2, m-2), 이중로그 (표 7의 T-3, 1-3, n-3, m-3) 순서로 차례로 분석을 실시하였고 결과는 아래 표 7과 같다.
이때 각 단지의 평형별 평균매매가격은 2007년 10월 현재 부동산114 등에서 제공되는 평형별 매매 최고값과 최저값의 평균값으로 설정하였다. 한편 시청, 학교, 시장, 남강 등 주요 시설물과 공동주택과의 거리, 공동주택의 면적, 난방방식 및 난방연료, 현관구조, 방수 및 욕실수, 향, 호당 주차대수 등을 독립변수로 설정하였다. 그러나 각 단지별 평형이 최다 아홉가지 유형으로 구성되어 있어 이 경우는 각 평형별로 데이터를 구축하였기 때문에 총 샘플 수가 429개로 되었다.
그러나 각 단지별 평형이 최다 아홉가지 유형으로 구성되어 있어 이 경우는 각 평형별로 데이터를 구축하였기 때문에 총 샘플 수가 429개로 되었다. 한편, 명목척도 자료인 난방방식, 난방연료, 현관구조, 향은 더미 변수화하여 투입하였다.
대상 데이터
걸쳐 조사하였다. 공동주택단지의 명칭, 소재지, 건축연도 등의 기본 데이터는 진주시청 건축과의 자료를 이용하였다. 주택가격을 비롯한 공동주택 속성 데이터는 건설교통부의 부동산 거래통계, 부동산 안내 사이트(부동산114 : www.
공동주택의 현황 데이터는 2007년 9월부터 11월에 걸쳐 조사하였다. 공동주택단지의 명칭, 소재지, 건축연도 등의 기본 데이터는 진주시청 건축과의 자료를 이용하였다.
한편 시청, 학교, 시장, 남강 등 주요 시설물과 공동주택과의 거리, 공동주택의 면적, 난방방식 및 난방연료, 현관구조, 방수 및 욕실수, 향, 호당 주차대수 등을 독립변수로 설정하였다. 그러나 각 단지별 평형이 최다 아홉가지 유형으로 구성되어 있어 이 경우는 각 평형별로 데이터를 구축하였기 때문에 총 샘플 수가 429개로 되었다. 한편, 명목척도 자료인 난방방식, 난방연료, 현관구조, 향은 더미 변수화하여 투입하였다.
kr)를 참고하였다. 그러나 규모가 작거나 자료가 없는 오래된 아파트는 인근 부동산중개사무소와 지역정보신문 등을 통하여 직접 수집하였다.
집계되었다. 그러나 세대수가 적은 공동주택은 명칭이 없는 경우가 많고 기본적인 정보취득도 어려우므로, 본 연구에서는 20세대 이상 공동주택만을 대상으로 하였다. 그 결과 공동주택의 분포는 그림 1과 같다.
기존의 연구에서 주택가격에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀진 변수 중에서 현실적으로 구축이 가능한 변수를 중심으로 데이터를 수집하였다. 그 결과 투입변수를 중심으로 공동주택의 속성은 표 3과 같다.
0%)에 지나지 않아 지역 주택시장에 아파트가 미치는 영향이 매우 큼을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일차적으로 공동주택만을 연구 대상으로 하였으며 공간적으로는 진주시로 하되, 공동주택 개발사례가 많지 않은 읍면지역은 제외하였다.
공동주택단지의 명칭, 소재지, 건축연도 등의 기본 데이터는 진주시청 건축과의 자료를 이용하였다. 주택가격을 비롯한 공동주택 속성 데이터는 건설교통부의 부동산 거래통계, 부동산 안내 사이트(부동산114 : www.r114.co.kr, 부동산뱅크 : www. neonet.co.kr)를 참고하였다. 그러나 규모가 작거나 자료가 없는 오래된 아파트는 인근 부동산중개사무소와 지역정보신문 등을 통하여 직접 수집하였다.
성능/효과
헤도닉모형을 12가지로 구축하였다. 그 결과 8개 이상의 모형에서 경과연수, 연면적, 대로 접함 여부, 대학 및 병원 접근성, 계단식 등의 독립변수가 유의한 것으로 나타났다. 그 중에서도 경과연수는 매매가격에 뚜렷한 음의 영향을 미치고 있었으나, 대학 및 병원 접근성과 계단식구조는 양의 관계가 있는 것으로 분석되었다.
파악하였다. 그 결과 서부지구에는 오래되고 세대수가 비교적 적은 공동주택이 분포하고 있으며, 가호지구와 평거지구에는 2이세대 이상의 공동주택이 주로 분포하고 있었다. 다음으로 공동주택 가격결정에 영향을 주는 변수를 분석하기 위하여 관련연구를 기반으로 변수를 추출한 다음 각 변수에 대하여 속성데이터를 구축하였다.
그 결과 표 4와 같이 대학과 병원, 면적과 방수등은 높은 상관관계를 가지고 있어 변수간 다중공선성 문제가 발생할 우려가 있기 때문에 사전 처리가 필요한 것으로 나타났다.
그러나 전체 샘플을 대상으로 분석해 본 결과 설명력이 57.6%로 낮고, Durbin-Watson 값도 1.124이어서 통계적으로 사용하기 어려운 결과로 판명되었다. 따라서 본 연구에서는 비율척도에 자연대수를 취하여 분석하는 등의 다양한 방법을 동원하였다.
모형 n-3에서는 경과연수, 연면적, 개별난방, 도시가스, 대로접함여부, log정류장거리, log 고등학교거리, 대학 및 병원 접근성, log 남강 거리, 계단식, 남남서향 등이 유의한 변수로 나타났다.
분석결과 설명력이 가장 뛰어나고 Durbinatson값도 높은 모형 □의 경우, 즉 101~200 세대의 공동주택만을 대상으로 한 결과를 보면, 모형 n-1은 경과연수, 연면적, 대로 접함 여부, 고등학교거리, 대학 및 병원접근성, 남강 거리, 계단식, 남향, 남서향 등이 가격 결정에 유의한 변수로 나타났고, 모형 n-2에서는 경과 연수, 연면적, 세대수, 대로접함여부, 고등학교 거리, 대학 및 병원 접근성, 남강거리, 계단식, 남남서향 등이 유의하게 나타났다.
이상에서 진주시의 공동주택과 도시시설의 분포 특징을 보면 1970년대 이후 구획정리사업이 시행되었던 구시가지지역은 공동주택의 규모가 작고 매매가격도 낮게 나타났다. 도시시설로서 학교는 비교적 시가지 전체에 분산 배치되고 있으며, 최근에 개발되는 아파트단지는 규모가 크고 매매가격도 높게 형성되는 특징이 있었다.
이상의 결과 아파트 단지규모가 101-200세대인 경우는 비교적 모형으로 가격결정에 대한 설명이 가능한 것으로 보이며, 모형 II-1, 2, 3 공통적으로 경과연수, 연면적, 고등학교, 대학 및 병원 접근성, 남강거리, 계단식, 남서 또는 남남서방향이 아파트가격 결정에 유의하게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이중에서 경과 연수와 대로에 접하지 않은 경우는 아파트 가격에 가장 많은 부(-)의 영향을 미치고 있으며, 나머지는 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다.
영향을 주는 것으로 나타났다. 이중에서 경과 연수와 대로에 접하지 않은 경우는 아파트 가격에 가장 많은 부(-)의 영향을 미치고 있으며, 나머지는 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다.
인자분석 결과 고유치 1이상인 인자는 2개가 되어 두 개의 요인만을 추출하였으며, 이때 누적 설명력이 78.7%로 높게 나타났다. 다음으로 인자부하량의 크기를 기준으로 각 인자의 의미를 분석하면, 표 6과 같이 제 1인자는 대학교 거리, 의료시설거리에서 인자부하량이 높아 "대학 및 병원 접근성’요인이라 할 수 있을 것이다.
후속연구
정류장, 초등학교, 중학교, 고등학교, 대학교, 시장마트, 의료시설, 남강, 시청과의 거리를 측정하였는데, 초등학교의 경우 최대값이 1, 496m, 시장마트와 의료시설의 경우 각각 3, 556m과 3, 135m로 조사되어, 주민의 접근성이 현저히 떨어지는 단지가 다수 존재하였다. 따라서 향후 이들 지역에 대하여 도시계획시설을 추가적으로 배치하거나 관련된 민간 편의시설의 입지를 유인할 수 있도록 하는 노력이 필요하겠으며 이는 주택의 가격에도 영향을 주게 될 것이다.
없다. 보다 다양한 방향에서 접근하여 종합적으로 대처할 필요가 있으며, 부동산시장이 정부정책과 사람들의 시대적 선호도에 따라 급격하게 변하는 특성이 있으므로 정기적으로 분석하여 대책을 마련함으로써 건전한 주택시장을 조성하는 데 기여해야 할 것이다.
대해서도 분석이 필요하다. 분석 도구 면에서도 최근의 공동주택이 대단위로 개발되기 때문에 공간자기상관 (spatial autocorrelation) 문제가 발생할 수 있으므로 이를 반영한 연구 등도 필요할 것이다. 그러나 이는 차후의 과제로 넘기고자 한다.
아울러 본 연구가 가진 한계점도 많으며 자료적 측면에서는 아파트뿐만 아니라 단독주택에 대해서도 분석이 필요하다. 분석 도구 면에서도 최근의 공동주택이 대단위로 개발되기 때문에 공간자기상관 (spatial autocorrelation) 문제가 발생할 수 있으므로 이를 반영한 연구 등도 필요할 것이다.
이상과 같은 분석결과를 이용하면 사례지역에서 급격한 공동주택의 가격변동과 아파트 가격의 과도한 지역적 차이를 방지하는 도시기반시설의 입지와 아파트 및 주택공급계획을 수립하는데 도움이 될 것이다. 예를 들면 현재 가격이 낮고 경과연수가 많은 단지는 재건축이나 도로의 개설 또는 병원 등의 편의시설을 공급하는 위주로 도시와 주택정책방향을 고려할 수 있을 것이다.
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