[논문]공간자기상관기법을 이용한 근린상권의 공간특성분석

정대영; 손영기

문제 정의

본 연구의 목적은 지리적 공간상에서 공간객체간의 상호의존성, 상호작용, 통계적 상관분석을 이용하여 상권을 구성하는 서비스업종간의 상관분석법을 제시하고, 이를 통해 업종 간 상관관계분석 결과 도출을 통한 공간특성에 대한 분석을 하기 위함이다. 즉, 상점의 정보, 서비스업 등을 영위하기 위한 인구생태학적 변수, 사회생태학적 변수 등의 공간입지에 대한 정보의 탐색적 자료 분석을 위한 공간 특성분석에 대하여 연구하고자 함이다.
본 연구의 목적은 지리적 공간상에서 공간객체간의 상호의존성, 상호작용, 통계적 상관분석을 이용하여 상권을 구성하는 서비스업종간의 상관분석법을 제시하고, 이를 통해 업종 간 상관관계분석 결과 도출을 통한 공간특성에 대한 분석을 하기 위함이다. 즉, 상점의 정보, 서비스업 등을 영위하기 위한 인구생태학적 변수, 사회생태학적 변수 등의 공간입지에 대한 정보의 탐색적 자료 분석을 위한 공간 특성분석에 대하여 연구하고자 함이다.
본 연구는 GIS 공간자기상관기법을 이용하여 근린생활권중심의 상권에 대하여 GIS 공간특성분석을 목적으로, 근린생활권내의 점포의 밀집도, 분산의 형태를 분석하여 중심권역을 설정하고 상권을 분석하고자 시도된 연구이다.
이러한 공간자기상관분석을 통하여 업종간의 공간의존성 및 자기상관과 공간상의 이질성을 파악해보았으며, 탐색적 공간데이터 분석을 통하여 업종간 공간특성분석에 대하여 기술적인 표현도 시도해 보고자 하였다.

제안 방법

4월∼6월까지 3개월간 세밀한 현장조사를 통하여 점포기본도를 작성하였다. 내용적 범위는 상권에 관한 이론적 고찰을 통하여 연구 대상지 상점의 현황조사를 통한 데이터베이스를 구축 하였고, 대상 상권 중에서 서비스업종의 업종별 공간자기상관성을 분석하기 위해 공간 자기 상관 기법을 검토하고 거리조락함수 (disiance decay function : #)공간 가중치 매트릭스로(spatial weights matrix : W) 27개 업종의 자기상관성을 분석하고자 하였으며, 27개 업종 중 정(+)의 공간자기 상관성이 가장 높은 식료품 관련업종을 선택하여 공간 가중 매트릭스(W)산출하고 자기 상관분석 및 다변량 공간상관분석을 하였다.
본 연구 자료의 구축 및 분석의 도구로는 ESRI사의 ARC GIS 9.2와 GEODa 0.95i를 이용하였으며, 점포의 기본도는 청주시에서 구축한 LMIS 연속지적을 기본도로 하여 현장조사를 통해 지적도를 기반으로 하는 상점현황 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스를 위한 조사항목으로는 지적도 기준 토지이용현황(주거, 상가, 주상복합), 점포의 상호, 점포의 위치(층), 점포수, 점포의 점유율, 세대수 등이며, 기본도는 중심권역의 규모산출을 위해 지적을 기반으로 구성하였다.
95i를 이용하였으며, 점포의 기본도는 청주시에서 구축한 LMIS 연속지적을 기본도로 하여 현장조사를 통해 지적도를 기반으로 하는 상점현황 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스를 위한 조사항목으로는 지적도 기준 토지이용현황(주거, 상가, 주상복합), 점포의 상호, 점포의 위치(층), 점포수, 점포의 점유율, 세대수 등이며, 기본도는 중심권역의 규모산출을 위해 지적을 기반으로 구성하였다.
상권을 분석하기 위한 기본 자료로써 1:500, 1:600, 1:1000, 1:1200 축척기반의 지적도를 바탕으로 한 1:1000인텍스 기준 22도엽을 건축물과 도로를 중첩하여 현장조사를 통하여 상가분포도를 구축하였다. 지적도는 청주시에 구축한 KLMIS의 연속지적도를 활용하여 지적기반 데이터를 구축하였다.
상권을 분석하기 위한 기본 자료로써 1:500, 1:600, 1:1000, 1:1200 축척기반의 지적도를 바탕으로 한 1:1000인텍스 기준 22도엽을 건축물과 도로를 중첩하여 현장조사를 통하여 상가분포도를 구축하였다. 지적도는 청주시에 구축한 KLMIS의 연속지적도를 활용하여 지적기반 데이터를 구축하였다.
조사항목으로는 이용현황(주거, 상가, 주상복합), 상점명, 상점의 위치(층), 각 상점의 규모, 업종, 세대수를 조사하였으며, 그림 2.는 상권분석에 사용한 공간데이터베이스이고, 각 지적 Polygon을 하나의 상가(건물)로 가정하여 지적과 건물인 1:N, N:1, N:M의 관계를 1:1로 통합하고 하나의 상가건물형태로 공간 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 폴리곤을 Point로 변환하여 상가의 주 출입구를 기준으로 편집하여 구축하였다.
는 상권분석에 사용한 공간데이터베이스이고, 각 지적 Polygon을 하나의 상가(건물)로 가정하여 지적과 건물인 1:N, N:1, N:M의 관계를 1:1로 통합하고 하나의 상가건물형태로 공간 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 폴리곤을 Point로 변환하여 상가의 주 출입구를 기준으로 편집하여 구축하였다. 공간데이터베이스와 속성 정보(상점정보)의 관계는 1:N의 관계로 구축하였다.
공간데이터베이스와 속성 정보(상점정보)의 관계는 1:N의 관계로 구축하였다. 지리적 공간패턴을 위해 사용된 주제도는 교차로, 도로(자전 거도로제외), 도로망도(도로중심선), 횡단보도, 인구분포를 구축하였다. 인구분포의 경우 상가분포도 구축 시 현장 조사 된 세대수가 있는 데이터를 구분하여 구축하였다.
본 연구의 결과로 서비스업, 소매업, 요식업의 분류를 통한 각 업종의 공간자기상관분석을 통해 업종의 Moran I 계수와, 국지적 상관지수인(LISA) Getis-Ord General G 지수를 산출하였고, 또한 각 공간객체에 입력하여 지도 상에 온열점(Hot Spot)으로 표현하는 Getis-Ord Gi^* 지수를 이용하여 표출하였다. 분석결과 정의상관관계의 업종은 교육관련 서비스업, 숙박관련서비스업, 오락관련서비스업, 식료품관련소매업, 의류관련소매업, 음식관련업 부의 상관관계의 업종은 운송관련서비스업, 다과점으로 분석되었다.

대상 데이터

본 연구의 공간적 범위는 근린생활권내 전통적ㆍ소규모 점포가 집중되어 있고, 백화점, 대형할인마트 등의 대규모 점포가 없는 표본지역인 충북 청주시 흥덕구 복대 동을 대상지역으로 정하였으며, 대상지역내 필지 수는 6,275필지, 면적은 3.61km2로 대상지역의 지적도를 기반으로 2007.4월∼6월까지 3개월간 세밀한 현장조사를 통하여 점포기본도를 작성하였다.
더불어 건축물과 지적과의 관계는 1:1관계에서부터 1:N, N:M등 다양한 관계를 이루고 있기 때문에 건축물을 기준으로 지적도를 편집하여 기본도를 구축하였고, 업종의 분류는 “한국표준 산업표준분류표”를 기준으로 하였으며 서비스업, 소매업, 요식업을 중심으로 유사성 있는 업종을 대분류, 중분류, 세분류로 재분류 하였고(통계청, 2007), 용도지역은 청주시에서 구축한 한국토지정보시스템(KLIS)자료를 활용하였다.
청주의 상권은 도심 외곽지역의 택지개발로 인해 택지 개발지역을 중심으로 전통적인 도시 형태를 벗어나 근린 생활권을 중심으로 상권이 형성되고 있으며, 본 연구의 대상지는 3∼4개의 근린생활권(소생활권)을 갖는 지구중심권(중생활권)으로 2개의 행정동으로 나누어져 있으며, 대농산업단지의 택지개발 등으로 인구가 증가하는 추세로서, 현재 인구 2만∼5만 배후지를 갖는 청주시 복대동을 대상으로 하였다(손영기, 2009).
연구 대상지의 필지별 이용현황을 보면, 총 필지수가 6,275필지이며, 총면적은 3.61ㅏkm²이다. 이중 상업용지의 필지수는 331필지(5.
조사업종은 사업체의 인구분포를 파악하는데 어려움이 있어 사업체가 아닌 일반인을 대상으로 하는 3차 산업으로, 한국표준산업분류표를 기준으로 구분하였으며, 조사대상은 업체의 영리를 위해 건축물을 점유하고 영업행위를 하는 전체 업종을 대상으로 조사하였으며, 전체 업종의 업체수는 3,844개 업체이며 이중 상권분석에 사용된 업체(상점)의 수는 3,257업체로 건설업・공사업(F)중일부업종, 교육서비업(O), 금융 및 보험업(K), 기타 공공 수리 및 개인 서비스업(R), 소매업(G), 숙박 및 음식점업(H), 오락 및 운동관련 서비스업(Q) 84.9%를 차지하고 있다

데이터처리

공간특성 분석의 툴은 ArcGIS 9.2 Spatial Statistics를 사용하여, 공간자기상관분석의 대상 업종 상가수를 기준으로 거리조락함수(disiance decay function), #를 공간 가중치 매트릭스를 사용하여 분석하였으며, 분석반경은 각 업종의 랜덤분포 시 기대거리로 설정한 결과인 대상상권에 위치해 있는 업종의 Moran I 계수와 Getis-Ord General G지수 분석결과가 표 5와 같이 나타났다. 또한 분석된 결과 값으로 해당업종의 공간의존성 및 자기상관과 공간상의 이질성을 파악하고, 공간자기 상관 분석을 각 공간객체에 입력하여 지도상에 온열점(Hot Spot)으로 표현하는 Getis-Ord Gi^* 지수를 이용하여 표출을 통한 공간특성분석을 하였다.
2 Spatial Statistics를 사용하여, 공간자기상관분석의 대상 업종 상가수를 기준으로 거리조락함수(disiance decay function), #를 공간 가중치 매트릭스를 사용하여 분석하였으며, 분석반경은 각 업종의 랜덤분포 시 기대거리로 설정한 결과인 대상상권에 위치해 있는 업종의 Moran I 계수와 Getis-Ord General G지수 분석결과가 표 5와 같이 나타났다. 또한 분석된 결과 값으로 해당업종의 공간의존성 및 자기상관과 공간상의 이질성을 파악하고, 공간자기 상관 분석을 각 공간객체에 입력하여 지도상에 온열점(Hot Spot)으로 표현하는 Getis-Ord Gi^* 지수를 이용하여 표출을 통한 공간특성분석을 하였다.(그림 3)

이론/모형

공간의존성 및 자기상관과 공간상의 이질성을 파악하는데 초점을 둔 공간적 자기 상관분석을 통하여 가설을 세우고 적절한 모델을 설정하는데 도움이 되도록 데이터를 기술적으로 설명해 보는 분석방법인 탐색적 공간데이터 분석(exploratory spatial data analysis, ESDA)이 가능하므로, 본 연구에서도 공간적 자기 상관분석 기법의 검토를 통하여 업종별 자기 상관분석계수인 Moran‘ I 계수와 공간적 연관의 국지적 분석을 위하여 1995년 Anselin이 제시한 국지적 상관지수인(local indicators of spatial association, LISA) Getis-Ord General G지수를 산출하였다.

성능/효과

지수를 이용하여 표출하였다. 분석결과 정의상관관계의 업종은 교육관련 서비스업, 숙박관련서비스업, 오락관련서비스업, 식료품관련소매업, 의류관련소매업, 음식관련업 부의 상관관계의 업종은 운송관련서비스업, 다과점으로 분석되었다.

후속연구

상권분석은 GIS 공간분석기법을 이용하여 보다 정확하게 수행 할 수 있으며, 향후 창업하고자 하는 소상공인 들에 도움이 될 수 있을 것이다. 즉, 지역상권의 상권추출 기반이 되는 권역산출을 GIS의 분석도구를 이용하여 객관적이고, 가시적으로 분석함으로서 상권분석을 객관화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
상권분석은 GIS 공간분석기법을 이용하여 보다 정확하게 수행 할 수 있으며, 향후 창업하고자 하는 소상공인 들에 도움이 될 수 있을 것이다. 즉, 지역상권의 상권추출 기반이 되는 권역산출을 GIS의 분석도구를 이용하여 객관적이고, 가시적으로 분석함으로서 상권분석을 객관화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
또한 본 연구는 앞에서 제시한 이론적 논의와 실증적 분석에도 불구하고 몇 가지 한계점을 지니고 있다고 할 수 있는데, 시계열 분석을 통한 상권의 동태적 연구가 함께 이루어지지 않아 중심지 이동에 대한 연구가 이루어 지지 않았고, 편의품인 식료품관련업종외 다른 업종의 분석 또한 이루어지지 않았다. 따라서 향후에는 보다 정확한 상권분석 결과를 도출하기 위해서는 시계열 분석을 통한 상권의 예측, 지역상권의 범위 이동 등의 분석이 이루어져야 하고, 그 외의 선매품, 전매품을 다루는 업종 즉 소비자의 구매 행태 등의 객관화가 필요한 업종에 관한 연구가 이루어져야 할 것이며, 연구의 수행과정에서 미흡하고 아쉬웠던 부분들에 대한 지속적인 연구를 진행할 것이다.
또한 본 연구는 앞에서 제시한 이론적 논의와 실증적 분석에도 불구하고 몇 가지 한계점을 지니고 있다고 할 수 있는데, 시계열 분석을 통한 상권의 동태적 연구가 함께 이루어지지 않아 중심지 이동에 대한 연구가 이루어 지지 않았고, 편의품인 식료품관련업종외 다른 업종의 분석 또한 이루어지지 않았다. 따라서 향후에는 보다 정확한 상권분석 결과를 도출하기 위해서는 시계열 분석을 통한 상권의 예측, 지역상권의 범위 이동 등의 분석이 이루어져야 하고, 그 외의 선매품, 전매품을 다루는 업종 즉 소비자의 구매 행태 등의 객관화가 필요한 업종에 관한 연구가 이루어져야 할 것이며, 연구의 수행과정에서 미흡하고 아쉬웠던 부분들에 대한 지속적인 연구를 진행할 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공간자기 상관이 일반적인 상관계수와 다른 점은 무엇인가?	일반적인 상관계수는 두 변수 사이에 존재하는 관계의 성격과 정도에 대한 정보를 제공한다. 그러나 공간자기 상관은 두 변수간의 관계가 아닌 하나의 변수가 갖는 여러 관측개체 또는 관측 값들 사이에서 존재하는 관계를 지칭한다는 점에서 일반적인 상관계수와는 다르다. 즉, 공간자기상관을 1987년 Griffith는 "공간단위들이 지표상에 배열되는 방식에서 기인하는 하나의 변수가 갖는 여러 값들 간의 관계"로 정의하였으며, 이러한 공간자기상 관에는 '정적 공간자기상관과 부적 공간자기상관이 있으며, 공간자기상관의 탐색 및 검증은 어떠한 통계분석보다 먼저 수행되어야 한다.
	Busines GIS의 의미와 활용범위는 각각 무엇인가?	이와 같이 Busines GIS는 경제데이터 등을 포함하여 다양한 사회적 현상을 지도상에서 분석할 수 있는 새로운 데이터 분석 방법이며, 활용범위는 유통, 금융, 제조, 서비스, 공공, 시설물 관리, 부동산, 언론 등과 같이 매우 다양하고 포괄적이다. 즉, GIS를 이용한 공간분석이란 인구사회ㆍ경제 특성별로 다른 각 집단들의 주 활동 지역은 어디이고 각 지역에서 그들이 어떤 행동을 하는지를 분석할 수 있으며, 고객과 마케팅 데이터 분석을 할 수 있으며, 신규고객 확보 대상지역 등 양한 데이터를 결합하여 고객데이터와 인구 데이터를 통합해 마케팅 전략 수립에 이용할 수 있다.
	Moran's I 계수가 0보다 작은 것은 무엇을 나타내는가?	Moran's I 계수는 현재 나타나는 상관계수에 가중치를 두고, 가중치는 지리적 인접성을 반영한다. 1의 값이 0보다 크면 정적인(positive) 공간적 자기상관을 나타내고, 0보다 작은 것은 부적인(negative) 공간적 자기 상관을 나타낸다(표 4).

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