[논문]시스템 다이내믹스 모형을 이용한 부산시 U-City 계획의 정책방향 연구

김병선; 신동빈; 김걸

doi:10.7319/kogsis.2012.20.4.055

[국내논문] 시스템 다이내믹스 모형을 이용한 부산시 U-City 계획의 정책방향 연구
A Study on Policy Directions of U-City Planning in Busan using System Dynamics Model 원문보기

한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, v.20 no.4, 2012년, pp.55 - 65

김병선 (국토연구원 국토정보연구본부) , 신동빈 (안양대학교 도시정보공학과) , 김걸 (국토연구원 국토정보연구본부)

초록
AI-Helper

이 연구의 목적은 도시의 시공간 변화를 분석할 수 있는 시스템 다이내믹스 모형(System Dynamics Model)을 구현하고, SD 모형을 기반으로 부산시 U-City 계획에의 적용가능성을 모색하여 올바른 U-City계획 수립의 정책방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 U-City 이슈와 관련된 다양한 선행연구를 검토하여 이전연구와의 차별성을 도모하였다. 그리고 도시의 시계열적 변화를 모의할 수 있는 SD 모형을 설계 및 구현하여 부산광역시를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 마지막으로 U-City 계획측면에서 사례분석을 통해 도출된 문제점을 해소할 수 있는 정책방향을 제시하였다. 결론적인 U-City 계획의 정책방향으로 U-City 기술과 산업을 기반으로 하는 비즈니스 모델의 제시 필요성, 구도시와 신도시를 연계 통합할 수 있는 U-City 모델 구축과 사회 및 인구구조의 변화를 반영한 실효성 있는 U-City 서비스 모델 발굴 등을 들 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to construct the System Dynamics Model that can analyze urban spatial and temporal change and suggest the policy directions applicable to U-City Planning in Busan based on the SD model. It reviews previous literatures to elicit U-City issues and performs the case study to simulate urban spatial and temporal changes in Busan. The elicited results are connected into the policy directions of U-City planning. It emphasizes the necessity of business model suggestion based on U-City technology and industry not a tool, the U-City model construction that linkages and integrates the existing cities and new cities, and the excavation of U-City service model reflecting social and demographic changes.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

이 연구의 목적은 도시의 시공간 변화를 분석할 수 있는 시스템 다이내믹스 모형(System Dynamics Model, 이하 SD 모형)을 구현하고, SD 모형을 기반으로 부산시 U-City 계획에의 적용가능성을 모색하여 올바른 U-City 계획수립의 정책방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 U-City 이슈와 관련된 다양한 선행 연구를 검토하여 이전 연구와의 차별성을 도모하였다.
하지만 대부분의 U-City 계획은 U-City를 도시공간이 아닌 하나의 기술 또는 도구로 인식하고 U-City 계획을 수립해 왔으며, 결국 시민의 참여와 호응을 이끌어내는데 한계가 있었다. 이러한 U-City 계획이 갖는 이슈를 해결하기 위해, 이 연구에서는 도시의 시공간 변화를 분석할 수 있는 SD 모형을 구현하고 구현된 모형의 U-City 계획 활용성을 부산시를 대상으로 사례분석을 하였다. 사례분석을 수행한 결과 산업, 인구, 주택에 큰 변화가 있을 것으로 예측되었으며, U-City 계획 측면에서 이러한 변화에 대응할 수 있는 계획 방향을 제시하였다.

제안 방법

이 연구의 목적은 도시의 시공간 변화를 분석할 수 있는 시스템 다이내믹스 모형(System Dynamics Model, 이하 SD 모형)을 구현하고, SD 모형을 기반으로 부산시 U-City 계획에의 적용가능성을 모색하여 올바른 U-City 계획수립의 정책방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 U-City 이슈와 관련된 다양한 선행 연구를 검토하여 이전 연구와의 차별성을 도모하였다. 그리고 도시의 시계열적 변화를 모의할 수 있는 SD모형을 설계 및 구현한 후 부산광역시를 대상으로 사례분석을 수행하였다.
그리고 도시의 시계열적 변화를 모의할 수 있는 SD모형을 설계 및 구현한 후 부산광역시를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 마지막으로 U-City 계획측면에서 사례분석을 통해 도출된 문제점을 해소할 수 있는 정책 방향을 제시하였다.
이를 위해 U-City 이슈와 관련된 다양한 선행 연구를 검토하여 이전 연구와의 차별성을 도모하였다. 그리고 도시의 시계열적 변화를 모의할 수 있는 SD모형을 설계 및 구현한 후 부산광역시를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 마지막으로 U-City 계획측면에서 사례분석을 통해 도출된 문제점을 해소할 수 있는 정책 방향을 제시하였다.
2008년 U-City 건설을 위한 「유비쿼터스도시의 건설 등에 관한 법률」이 제정된 이후 국내에서는 U-City 계획 및 건설과 관련된 다수의 연구가 진행되어 왔으며, 여러 연구에서 U-City와 관련된 다양한 이슈를 제기했다. U-City 이슈를 종합적으로 검토하고자 선행연구 문헌들을 고찰하였으며, 공통적으로 지적된 이슈들을 크게 조직적인 측면과 제도적인 측면 그리고 기술적인 측면으로 구분하였다.
이와 함께 KRIHS(2011)에서는 U-City 도시 · 공간계획 차원에서 미래의 생활양식과 도시공간의 변화를 분석하고 이에 맞는 U-City 정책을 제시하였다. 이를 위해 설문조사 방법을 이용하여 도시민의 생활양식 변화를 조사하였고, 이를 바탕으로 공간구조의 변화를 분석한 바 있다. 그 결과로 U-City 시대에는 토지이용과 도시계획시설의 수요가 도심과 비도심에 따라 변화가 있을 것으로 예상하였으며, 이러한 분석을 구체적으로 수행하기 위한 분석모형의 필요성을 강조하였다.
사례분석은 2000년을 기준시점(base year)으로 하여 현재의 추세가 계속 유지된다는 가정 하에서 2030년까지의 부산시에 인구, 주택, 산업의 변화를 시뮬레이션 하였다. 모형에 필요한 데이터는 부산시에서 제공하는 통계자료를 활용하였고, 이를 통해 입력 계수를 산정하였다(Table 1).
본 연구에서 구현된 SD모형을 이용하여 부산시를 대상으로 사례분석을 수행 하였으며 이를 통해 2030년까지 부산시의 산업, 인구, 주택의 변화를 살펴보았다. 현재의 추세가 2030년까지 지속된다는 가정 하에 시뮬레이션을 수행한 결과, 부산시의 산업과 인구는 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다.
SD 모형을 이용한 사례분석 결과를 바탕으로 부산시의 U-City 계획 측면에서 산업, 인구, 주택에 대한 정책 방향을 제시하였으며 그 내용은 다음과 같다.
이 연구에서는 단순한 시공간 모형을 실험적 수준에서 제시하였다. 하지만 U-City 계획을 수립하기 위해서는 지역의 특성을 충분히 고려한 모형이 계획의 선행 단계에서 지자체별로 반드시 구현될 필요가 있다.
모형을 기본 틀로 사용하였다. 그리고 Urban1 모형의 주택부문을 주택 노후도에 따라 세분화하였고 인구부분은 연령별로 구체화하여 수정된 형태의 도시모형을 설계 및 구현하였다. 여기서 주택부문은 Moon(2011)이 개발한 주택모형을 참고하였으며, 인구 부분은 Hull(2008)의 Sterling Town Model에서 제시하는 인구모형을 참조하였다.

대상 데이터

이 연구에서는 부산시를 대상으로 사례분석을 수행하였다. 부산시를 사례지역으로 선정한 이유는 부산시가 우리나라를 대표하는 동남권의 거점 도시임에도 불구하고 최근 들어 급격하게 인구가 감소하고 있으며, 이와 함께 구도시 주거지역의 노후화 및 산업시설의 감소 등 다양한 도시문제가 발생하고 있기 때문이다.
사례분석은 2000년을 기준시점(base year)으로 하여 현재의 추세가 계속 유지된다는 가정 하에서 2030년까지의 부산시에 인구, 주택, 산업의 변화를 시뮬레이션 하였다. 모형에 필요한 데이터는 부산시에서 제공하는 통계자료를 활용하였고, 이를 통해 입력 계수를 산정하였다(Table 1).

이론/모형

이러한 측면에서 이 연구는 도시를 인구, 주택, 산업으로 구분한 Urban1¹⁾모형을 기본 틀로 사용하였다. 그리고 Urban1 모형의 주택부문을 주택 노후도에 따라 세분화하였고 인구부분은 연령별로 구체화하여 수정된 형태의 도시모형을 설계 및 구현하였다.
그리고 Urban1 모형의 주택부문을 주택 노후도에 따라 세분화하였고 인구부분은 연령별로 구체화하여 수정된 형태의 도시모형을 설계 및 구현하였다. 여기서 주택부문은 Moon(2011)이 개발한 주택모형을 참고하였으며, 인구 부분은 Hull(2008)의 Sterling Town Model에서 제시하는 인구모형을 참조하였다. 지금까지 논의한 본 연구의 SD모형의 기본 개념을 도식화하면 Figure 1과 같다.

성능/효과

이상의 선행연구를 종합해보면 U-City 이슈를 분석하는 연구의 동향이 법제도, 조직, 기술에서 도시 · 공간적 차원으로 그 범위가 점차 확대되고 있는 것을 확인할 수 있다.
이를 위해 설문조사 방법을 이용하여 도시민의 생활양식 변화를 조사하였고, 이를 바탕으로 공간구조의 변화를 분석한 바 있다. 그 결과로 U-City 시대에는 토지이용과 도시계획시설의 수요가 도심과 비도심에 따라 변화가 있을 것으로 예상하였으며, 이러한 분석을 구체적으로 수행하기 위한 분석모형의 필요성을 강조하였다.
이 가운데 인구 변화는 실측치와 거의 유사한 패턴을 보였으며, 산업체와 주택은 2000 년 초중반에는 다소 간의 차이를 보였지만 2010년에 도달하면서 변화 행태(증감률)가 시뮬레이션에서 수행한 추정치와 대체로 유사하게 진행되는 모습을 보이고 있으며 방향성도 일관성 있게 나타났다.
시뮬레이션 결과를 바탕으로 현재 추세가 2030년까지 지속될 경우, 부산시의 산업체 및 인구는 계속해서 감소할 것으로 추정되며, 주택은 점진적으로 증가하는 것으로 나타났다. 각각의 결과를 좀 더 구체적으로 살펴보면 Table 2와 같은데, 산업체는 2000년 261,480개에서 2030년에는 253,748개로 약 7,732개의 산업체가 감소하는 것으로 나타났다.
산업체 및 인구의 변화와 함께 주택의 변화 추이를 살펴보면 2000년 주택수는 954,000호에서 2030년에는 1,178,339호로 약 224,339호의 주택이 증가하는 것으로 나타났다. 주택수의 증가와 함께 인구가 지속적으로 감소하면서 세대수와 주택수의 비율(HHR)도 1.38에서 1.20으로 개선되는 것으로 나타났다. 그러나 주택의 변화를 좀 더 자세히 살펴보면 Figure 6과 같은데, 현 상태로 주택수의 증가가 유지되며 20∼30년 그리고 30년 이상의 노후 주택 비율이 20년 미만의 주택수를 초과하는 것으로 나타났다.
본 연구에서 구현된 SD모형을 이용하여 부산시를 대상으로 사례분석을 수행 하였으며 이를 통해 2030년까지 부산시의 산업, 인구, 주택의 변화를 살펴보았다. 현재의 추세가 2030년까지 지속된다는 가정 하에 시뮬레이션을 수행한 결과, 부산시의 산업과 인구는 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다. 특히, 인구의 경우 산업체의 감소에 따른 경제활동 인구의 유출과 함께 노년층이 지속적으로 증가하면서 고령화 사회로 진입하는 것을 확인할 수 있었다.
현재의 추세가 2030년까지 지속된다는 가정 하에 시뮬레이션을 수행한 결과, 부산시의 산업과 인구는 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다. 특히, 인구의 경우 산업체의 감소에 따른 경제활동 인구의 유출과 함께 노년층이 지속적으로 증가하면서 고령화 사회로 진입하는 것을 확인할 수 있었다. 이와 함께 주택은 현재 추세에 따라 증가하는 것으로 나타났지만 주택의 노후화가 급속 하게 진행되는 것으로 나왔다.
이상의 시뮬레이션 결과를 비추어 볼 때, 2030년 부산시는 사회적으로 고령화 사회에 진입하고 노후주택 비율이 증가함으로써 주거환경이 급속하게 악화될 것으로 예측된다. 또한 이러한 주거환경의 악화는 중산층의 유출과 저소득층의 유입을 증가시킬 것으로 보인다.
인구 구조를 고려한 실효성 있는 U-City 서비스를 발굴해야 한다. 사례분석 결과 부산시 노년층의 인구가 2030년까지 꾸준히 증가하는 것으로 나왔다. 또한 부산시가 U-City를 통해 관련 산업이 활성화되고 경제활동 인구의 유입이 증가한다고 가정했을 때에도, 출산률 및 사망률 감소 등의 이유로 인해 노년층 인구는 지속 적으로 증가할 것으로 판단된다.
이러한 U-City 계획이 갖는 이슈를 해결하기 위해, 이 연구에서는 도시의 시공간 변화를 분석할 수 있는 SD 모형을 구현하고 구현된 모형의 U-City 계획 활용성을 부산시를 대상으로 사례분석을 하였다. 사례분석을 수행한 결과 산업, 인구, 주택에 큰 변화가 있을 것으로 예측되었으며, U-City 계획 측면에서 이러한 변화에 대응할 수 있는 계획 방향을 제시하였다. 구체적으로 살펴보면 U-City기술과 산업을 기반으로 하는 비즈니스 모델 제시가 필요하고, 구도시와 신도시를 통합 연계할 수 있는 U-City 모델 구축, 사회 및 인구 구조의 변화를 반영한 실효성 있는 U-City 서비스 모델 발굴 등이 절실한 상황이다.

후속연구

하지만 부산시의 경우 시뮬레이션 결과에 비추어 노후주택의 비율이 계속해서 증가할 것으로 예측되기 때문에 신도시 보다는 구도시를 중심으로 U-City를 건설할 필요가 있다. 특히 대부분의 부산시 구도시가 고도가 높은 산지나 급경사 지역에 위치해 있기 때문에 이러한 물리적 한계점을 극복할 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	U-City란?	또한 U-City 도시계획은 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도구가 아닌 환경으로 도시공간에 융합시킨 지능형 미래도시를 궁극적인 목표로 삼는다 (Kim and Jeong, 2005). 따라서, U-City는 언제, 어디 서나 통신이 가능한 유비쿼터스 기술과 도로, 건물, 시설물 등의 도시인프라가 상호 융합된 지능화된 시설을 통해 보건, 교육, 교통, 환경 등의 다양한 서비스를 도시민 개개인에게 제공함으로써 직접적으로 도시민의 삶의 질을 개선하는 미래도시라 할 수 있다.
	U-City 도시계획의 목표는?	이 계획은 국토종합 계획, 유비쿼터스도시종합계획 등의 상위계획과 지자체의 도시기본계획과 조화를 이룰 수 있는 구체적인 유비쿼터스도시 모습을 제시하는 법정 계획이다. 또한 U-City 도시계획은 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도구가 아닌 환경으로 도시공간에 융합시킨 지능형 미래도시를 궁극적인 목표로 삼는다 (Kim and Jeong, 2005). 따라서, U-City는 언제, 어디 서나 통신이 가능한 유비쿼터스 기술과 도로, 건물, 시설물 등의 도시인프라가 상호 융합된 지능화된 시설을 통해 보건, 교육, 교통, 환경 등의 다양한 서비스를 도시민 개개인에게 제공함으로써 직접적으로 도시민의 삶의 질을 개선하는 미래도시라 할 수 있다.
	SD모형을 이용한 대부분의 도시모형의 대표적인 모형은?	SD모형을 이용한 대부분의 도시모형은 기본적으로 도시 인구의 성장과 쇠퇴가 어떤 원인에 의하여 진행되는지를 규명하고 인구정체를 완화하기 위한 정책을 탐색하기 위해 개발되었다(Moon, 2011). 대표적인 모형으로는 Forrester(1969)의 도시동태모형이 있으며, 이를 단순하게 변형한 Alfeld의 Urban1 모형 그리고 이를 세분화하여 발전시킨 Urban2 모형 등이 있다(Alfeld and Graham, 1976).

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상세보기
Korea Research Institute for Human Settlements, 2006, A study on national strategy for carving out ubiquitous city.
Korea Research Institute for Human Settlements, 2011, A study on urban space changes and urban planning directions of u-city era.
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Vaudreuil, M. P., Guerin, D. R., Arnold, M. R., and Timms, B. S., 2011, System dynamics computer simulation modeling to forecast the energy demands for the montachusett region under a variety of simulations and scenarios, The Montachusett Regional Planning Commission, http://www.mrpc. org/MREnergyPlan/WPIReports.pdf.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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