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문제 정의
- CBD와 이를 둘러싼 점이지대를 포함하여 도심으로 보는 일반적인 견해와 더불어 점이지대를 CBD의 경계로 보는 Burgess의 관점을 바탕으로 본 연구에서는 도심의 경계를 찾기 위해 점이지대의 외곽경계를 확인하고자 하였다. 도심 혹은 CBD의 특징과 범위에 관해서는 많은 연구가 이루어져 왔지만 점이지대를 정의하고 경계를 설정하는 것에 관한 논의는 활발하지 않다.
- 본 연구는 도심경계의 설정을 위하여 공간 통계학적 접근방안을 모색한 것이다. 하지만 사례지역으로 적용한 도시가 부산광역시의 두 도심이기 때문에 다른 도시에 적용하여 그 타당성을 검토하여야 할 것이다.
- 도시공간구조의 이해와 효율적인 도시의 관리 체계로써 법과 제도를 적용하기 위해서는 도심성 지표를 이용하여 도심범위를 규정하는 과정이 필요하다. 본 연구의 목적은 공간정보의 관리와 분석에 뛰어난 공간통계학적 방법을 적용하여 도심 지역의 경계를 파악하는 것이다. 하지만 정확하지 않은 공간 클러스터의 도출은 해석과정에서 해당 도시의 잘못된 공간구조 정보를 전달하므로 정확한 도심경계의 설정을 위한 방법론의 선정이 매우 중요하다.
- # 통계량은 낮은 값을 갖는 공간 단위가 극단적으로 높은 값을 갖는 공간단위들로 둘러싸인 경우 유의미한 높은 값의 군집으로 분류되는 문제점이 발생할 수 있다(김감영 2010). 연구 대상지는 높은 지가의 밀집지역 내부에 낮은 지가의 지역이 존재할 수 있지만 본 연구의 목적은 이러한 이례적인(outlier) 지역의 확인이 아닌 도심경계의 설정이며, 추정과정에서 발생하는 문제점이 경계 설정이라는 분석결과에 미치는 영향은 미미할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 도심부의 지리적 경계확인을 위하여 Getis-Ord의 #를 사용하였으며 식은 다음과 같다.
- 하지만 정확하지 않은 공간 클러스터의 도출은 해석과정에서 해당 도시의 잘못된 공간구조 정보를 전달하므로 정확한 도심경계의 설정을 위한 방법론의 선정이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 지가를 이용한 공간클러스터 도출을 통해 도심경계설정에 적합한 방법론과 공간적 연관성 방법을 제시하고, 도심경계 도출결과의 유용성과 신뢰성의 확인을 위한 검증을 병행하고자 한다.
제안 방법
- 개별지 공시지가를 적용하여 분석된 결과는 점으로 나타나며, 경계에 대한 이해증진을 위하여 # 통계값 중에서 경계에 해당하는 지점을 연결한 선으로 도식화 하였다.
- 다음으로, 경계에 위치한 지역의 특성도출을 위하여 점이지대 분포지역의 특성을 연구한 선행연구의 방법론을 적용하였으며, 이 과정에서 도시공간구조를 설명하는 또 다른 요인인 토지이용현황을 사용하여 분석방법을 검증하였다.
- 도심경계를 설정하기 위하여 본 연구에서는 도시 중심부의 외곽에 존재하는 점이지대가 도심 지역이나 주변지역보다 낙후되어 있으며 도시공간의 상호작용이 반영되어 낮은 지가를 형성하고 있다는 특성을 이용하였다. 낮은 지가의 공간적 군집패턴을 분석하기 위하여 먼저 GIS 데이터형태의 개별 필지에 약 13만 개의 개별지공시지가(2008년 기준)를 입력하였다(그림 2-(a)).
- 비록 공간구조를 정의하는 도시기본계획상의 도심은 시기에 따라 다르게 설정되고 있지만 도심을 두 개의 점으로 보느냐 아니면 권역으로 보느냐의 차이만 존재할 뿐 광복동과 서면은 반드시 포함하고 있다. 따라서 본 연구에서는 두 지역을 포함하는 중구, 부산진구와 연결축의 역할을 하는 동구를 분석 대상지로 설정하였으며, 도심의 경계분석은 광복동과 서면을 중심으로 분석하였다. 설정된 대상지는 그림 1과 같다.
- 즉, 순수주거지역이나 순수상업 지역이 아닌 주상혼합지역 혹은 주공혼합지역의 성격을 가지는 점이지대의 특성을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 방법론의 검증과정에서 두 가지 토지이용을 모두 사용하여 비교 검증하였다.
- 즉, 기존 방법의 지표는 중심업무 또는 상업용도가 차지하는 비율을 지표로 사용하고 있으므로 필지별 토지이용정보를 사용하였다. 또한, 가장 적합한 분석단위를 적용하기 위하여 도로를 기준으로 블록을 생성하여 블록별 토지 이용의 비율을 계산하였다. 이때, 토지이용은 ‘개별지공시지가산정지침(이하 지침)’에 의한 토지이용상황의 분류3)를 사용하였다.
- 따라서 도시화와 연관성이 적은 전·답·임야 등 비도시화지역의 특성을 갖는 지목과, 지목상‘대’와 같은 도시화지역의 특성이라도 실제 토지이용이 도로로 사용되는 지역은 분석과정에서 제외한 나머지 필지(9만 3천여 개)를 사용하였다(그림 2-(b)). 마지막으로 공간통계학적 추정을 위하여 필지의 중심(centroid)을 도출하여 점데이터 간의 공간적 영향력을 분석하였다(그림 2-(c)).
- 먼저 도심경계설정을 위하여 본 연구에서 적용한 두 가지 공간적 연관성 방법론, 즉, IDW 방법론과 FDB 방법론의 결과를 토지이용 현황과 비교하였다. 이 과정에서 점이지대외측경계와 내측경계를 포함하는 블록의 토지 이용 현황과 비교하였으며, 표 1은 블록의 토지이용 비율을 계산한 결과이다.
- 먼저, 점이지대를 도출하기 위하여 본 연구에서는 도심지역(z>2.58)과 인접한 지역(1.96<z<2.58)을 도심부의 경계와 인접하는 점이지대의 내측경계로, 낮은 지가의 밀집지역(z<-2.58)과 인접한 지역(-2.56<z<-1.96)을 점이지대의 외측경계로 간주하여 도심부의 경계를 도출하였다.
- 분석결과의 검증은 Preston 방법론과 머피(Murphy)와 반스(Vance)의 선행연구를 바탕으로 상업·업무용 토지이용과 주·상복합용 토지이용현황을 사용하여 블록별로 비교하였으며, 검증결과는 다음과 같다.
- 분석에서 사용한 방법론의 검증과 분석된 결과를 바탕으로 한 경계지역 특성 도출을 위하여 2개 도심에 블록을 설정하여 블록단위 비교분석을 하였다. 설정된 블록은 서면 321개(그림 2-(d)), 광복동 283개(그림 2-(e))로 총 603개의 블록이 분석에 사용되었다.
- 는 개체로부터 영향력을 미치는 특정한 거리의 세력권을 사용하는 FDB(Fixed Distance Band)이 추천되고 있다(ESRI, 2011). 어떤 공간적 연관성 방법이 가장 적합한가에 대한 정확한 통계적 검정방법은 없기 때문에(이희연과 심재헌, 2011) 본 연구에서는 IDW와 FDB 두 가지 방법을 사용하였으며, 실험적 검증을 통하여 결과를 비교하였다.
- 이에 본 연구에서는 지가데이터를 사용하여 공간통계학적 방법인 Getis-Ord의 #방법으로 도심부의 지리적 경계를 확인하였다. 이 과정에서 어느 공간적 연관성 방법론이 도심경계의 확인을 위하여 유용한지 검증하기 위하여 도시공간구조를 설명하는 또 다른 요인인 토지이용을 활용하였다. 분석결과의 검증은 Preston 방법론과 머피(Murphy)와 반스(Vance)의 선행연구를 바탕으로 상업·업무용 토지이용과 주·상복합용 토지이용현황을 사용하여 블록별로 비교하였으며, 검증결과는 다음과 같다.
- 먼저 도심경계설정을 위하여 본 연구에서 적용한 두 가지 공간적 연관성 방법론, 즉, IDW 방법론과 FDB 방법론의 결과를 토지이용 현황과 비교하였다. 이 과정에서 점이지대외측경계와 내측경계를 포함하는 블록의 토지 이용 현황과 비교하였으며, 표 1은 블록의 토지이용 비율을 계산한 결과이다. 서면과 광복동 모두 IDW 방법론을 적용한 분석결과에서 도출된 내측경계를 포함하는 블록에서 상업·업무용 토지이용의 비율이 상대적으로 높게 나타났다.
- 다음으로 Preston 방법에서 사용된 블록별 토지이용 비율을 적용하여 현황을 분석하였다. 이때 각각의 토지이용 비율은 10% 이상부터 10% 단위로 누적하여 50% 이상까지 분류하였으며, 표 2는 토지이용 비율을 세분하여 분석한 결과로, 어느 비율에서 공간적 연관성 방법론의 경계가 일치하는지를 확인하였다. 분석결과 IDW 방법론의 내측경계를 포함하는 블록에서 상업·업무용 토지이용의 비율이 상대적으로 높게 나타났으며, 상업·업무용 비율이 40% 이상인 블록이 서면(77%)과 광복동(71%) 모두에서 70% 이상 차지하였다.
- 본 연구에서는 분석방법을 비교 검증하기 위하여 선행연구의 경계설정 방법을 이용하였다. 즉, 기존 방법의 지표는 중심업무 또는 상업용도가 차지하는 비율을 지표로 사용하고 있으므로 필지별 토지이용정보를 사용하였다. 또한, 가장 적합한 분석단위를 적용하기 위하여 도로를 기준으로 블록을 생성하여 블록별 토지 이용의 비율을 계산하였다.
대상 데이터
- 분석에서 사용한 방법론의 검증과 분석된 결과를 바탕으로 한 경계지역 특성 도출을 위하여 2개 도심에 블록을 설정하여 블록단위 비교분석을 하였다. 설정된 블록은 서면 321개(그림 2-(d)), 광복동 283개(그림 2-(e))로 총 603개의 블록이 분석에 사용되었다.
- 따라서 도시화와 연관성이 적은 전·답·임야 등 비도시화지역의 특성을 갖는 지목과, 지목상‘대’와 같은 도시화지역의 특성이라도 실제 토지이용이 도로로 사용되는 지역은 분석과정에서 제외한 나머지 필지(9만 3천여 개)를 사용하였다(그림 2-
- 본 연구는 부산광역시를 대상으로 하였다. 부산광역시는 개항기 이후 중구 광복동 일대에 현재 원도심의 원형이 형성되었으며 1980년대 이후 시민들의 일상 생활권에서 서면일원이 도심으로써의 기능을 수행하기 시작하면서 도심부의 범위와 기능에 관한 많은 논의가 이루어져왔다.
데이터처리
- 따라서 본 연구에서 적용한 방법론의 신뢰성을 확보하기 위해서는 결과로 도출된 지역의 특성 분석과 선행연구 방법론과의 비교를 통한 검증이 필요하다. 이를 위하여 방법론에 따라 분석된 결과를 바탕으로 점이지대의 경계를 도출하고, 도출된 점이지대 분포지역을 선행 연구의 방법론을 적용하여 비교분석하였다.
이론/모형
- 도심 경계를 확인하기 위해서는 인구분포, 토지이용, 지가, 고용패턴 등 다양한 변수를 고려해야 하지만 현실적으로 모든 데이터를 고려하기는 어려운 실정이다. 그러나 지가는 토지의 용도 및 이용방법에 의해 영향을 받으면서 다시 토지의 용도와 이용을 규제하는 순환관계에 있으며, 토지이용을 최종적으로 반영하고 있고 토지이용에 대해서 가장 큰 영향을 미치는 지표이기 때문에 단일 지표로 CBD의 공간구조를 파악하기에는 지가에 의한 접근이 가장 적절하다(김원경과 이미영, 2002)는 선행연구를 참고하여 본 연구에서는 도심경계 확인을 위한 지표로써 지가를 이용하였다.
- 다음으로 Preston 방법에서 사용된 블록별 토지이용 비율을 적용하여 현황을 분석하였다. 이때 각각의 토지이용 비율은 10% 이상부터 10% 단위로 누적하여 50% 이상까지 분류하였으며, 표 2는 토지이용 비율을 세분하여 분석한 결과로, 어느 비율에서 공간적 연관성 방법론의 경계가 일치하는지를 확인하였다.
- 점이지대는 지리적으로 도심부의 경계에 위치하며 높은 지가의 밀집지역인 도심에 인접하여 있는 낮은 지가를 보이는 지역이다. 따라서 본 연구에서는 대상지역이 가지고 있는 공간패턴의 특성 도출이 가능한 국지적 공간 연관성 지표(LISA: Local Indicator of Spatial Association)를 사용하였다. LISA는 지리적 경계의 분석이 가능하고, 통계적 분석기법의 추론적 오류를 최소화하며 국지적 수준에서의 공간적 상관구조를 분석할 수 있는 기법이다.
- 방법론에 따른 토지이용의 특화 정도를 분석하기 위하여 산업변수를 이용하여 그 산업의 상대적인 특화 정도를 나타내는 지수로 지역의 특화 정도를 쉽게 분석할 수 있는 입지 계수(LQ: Location Quotient)를 이용한 토지 이용 특성화 지수(LQ: Landuse Quotient)를 사용하였다. 특성화 지수는 입지계수 식에서 산업 대신 토지이용을 이용하여 토지이용의 특화 정도를 나타내는 지수로, 토지이용비율 블록 수(표 2의 A)를 총 블록(C)으로 나눈 값과 특정 토지이용비율의 총 블록 수를 방법 론의 총 블럭(D)수로 나눈 값의 비율로 나타낸 것으로 식 (2)와 같다.
- 공간적 자기상관분석은 공간적으로 분포한 객체 간의 속성값 유사도와 공간적 연관성의 관계로부터 계산되므로 공간적 연관성의 설정은 매우 중요하다. 본 연구에서 사용한 소프트웨어인 ArcGIS에서는 공간적 연관성에 대한 개념으로 거리의 증가에 따라 영향력이 감소하는 거리조락(IDW, Inverse Distance Weight)방법, 영향력의 범위까지만 일정한 가중치(weight)를 적용하고 범위 밖의 개체에 대해서는 0의 가중치를 적용하는 세력권(FDB, Fixed Distance Band)방법, 그리고 앞의 두 가지 개념을 결합한 무관심권(Zone of indifference) 방법 등을 제공하고 있다.
- 본 연구에서는 분석방법을 비교 검증하기 위하여 선행연구의 경계설정 방법을 이용하였다. 즉, 기존 방법의 지표는 중심업무 또는 상업용도가 차지하는 비율을 지표로 사용하고 있으므로 필지별 토지이용정보를 사용하였다.
- 도심경계의 설정은 도시공간구조의 이해와 효율적인 도시의 관리를 위하여 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 지가데이터를 사용하여 공간통계학적 방법인 Getis-Ord의 #방법으로 도심부의 지리적 경계를 확인하였다. 이 과정에서 어느 공간적 연관성 방법론이 도심경계의 확인을 위하여 유용한지 검증하기 위하여 도시공간구조를 설명하는 또 다른 요인인 토지이용을 활용하였다.
성능/효과
- 주경식, 서민철(1998)은 도심기능으로 선정한 19개의 범주를 바탕으로 중심성 지수를 산출하여 서울 중심업무지구의 경계를 설정하고 그 내부 소구역의 기능상의 특성 및 내부구조를 연구하였다. 그 결과, CBD 핵심부와 기능상의 특화지구, 중심업무지구 주변(CBD edge)을 확인할 수 있었으며, 중심업무지구 주변은 주로 주택가와 도심성, 내지는 비도심 기능체들이 혼재하고 있는 것으로 나타났다.
- 넷째, 토지이용 특성화 지수를 사용한 결과 FDB 방법론에서 서면과 광복동의 주·상복합용 토지이용의 지수 값이 2 이상으로 높게 나타났다.
- 둘째, 모든 방법론에서 주·상복합용 토지 이용의 비율이 10% 이상 나타났다.
- 따라서 모든 방법론에서 주·상복합용 토지이용의 비율이 10% 이상 나타났다는 것은 공간 통계학적 접근방법이 주변지역과 비교하여 지가의 차이가 급격하게 나타나는 지역인 점이지대의 토지이용 형태를 잘 탐색해 낸다는 것을 의미한다.
- 본 연구에서 적용한 두 가지 공간적 연관성 방법론에 따라 그림 3에서와 같이 핫스팟과 콜드스팟 사이에 존재하는 지대(-2.58<z<2.58)가 다르게 나타났다.
- 특히, 상업·업무용 토지이용비율 40% 이상이 기준일 때는 IDW 방법론이 적합하였고, 주·상복합용 토지이용비율 10% 이상이 기준일 때는 FDB 방법론이 적합하게 나타났다. 본 연구에서 적용한 특성화 지수를 이용한 결과 토지이용비율과 상관없이 주ᆞ상복합용 토지이용이 이루어지는 블록에서 FDB 방법론의 결과와 일치하는 것으로 나타났다.
- 분석 결과 서면과 광복동 모두 중심지역에 높은 지가의 군집(z>2.58)이 형성되고(hotspot) 외곽에 낮은 지가의 군집(z<-2.58)이 형성되는(cold-spot) 공간적 패턴이 나타났다.
- 분석결과 IDW 방법론의 내측경계를 포함하는 블록에서 상업·업무용 토지이용의 비율이 상대적으로 높게 나타났으며, 상업·업무용 비율이 40% 이상인 블록이 서면(77%)과 광복동(71%) 모두에서 70% 이상 차지하였다.
- 분석한 특성화 지수는 표 3과 같으며, 상업·업무용 토지이용에서는 IDW 방법론의 내측경계부분을 제외하고는 대부분 경계부분이 1보다 작게 나타나서 특별한 특성이 도출되지 않았다.
- 서면과 광복동 모두 IDW 방법론을 적용한 분석결과에서 도출된 내측경계를 포함하는 블록에서 상업·업무용 토지이용의 비율이 상대적으로 높게 나타났다.
- 서면에서는 FDB 방법론의 경우 주·상복합용 토지이용의 비율이 20% 이상인 블록이 74%로 높게 나타났으나 광복동에서는 상대적으로 낮게 나타났다.
- 셋째, FDB 방법론은 서면에서 주·상복합용 토지이용의 비율이 20% 이상인 블록까지 높게 나타났으나, 광복동에서는 상대적으로 낮게 나타났다.
- 실질적으로 주·상복합용 토지이용이 많이 분포하는 서면과 광복동의 도심 외곽지역과 FDB 방법을 적용한 경계가 일치하게 나타났다.
- 서면에서는 FDB 방법론의 경우 주·상복합용 토지이용의 비율이 20% 이상인 블록이 74%로 높게 나타났으나 광복동에서는 상대적으로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 총 블록 수에서 나타난 바와 같이 광복동(283 블록)이 서면(321 블록)에 비하여 상대적으로 크기가 작으며, 경계에 포함되는 블록도 서면은 50%(161 블록)의 블록이 경계에 포함되지만 광복동은 31%(89 블록)의 블록만 경계에 포함되었다. 이것은 그림 5에 나타난 바와 같이 광복동의 남측과 동측이 바다에 접해있어서 경계로 도출된 지역이 상대적으로 적은 대상지의 지형적 특성으로 판단된다.
- 주·상복합용 토지이용의 경우, 두 가지 방법론과 방법론의 내·외측 경계를 지나는 모든 블록에서 토지이용의 비율이 10% 이상인 것으로 나타났다.
- 이러한 결과는 도심경계의 설정을 위하여본 연구에서 적용한 공간통계학적 접근방법이 기존의 이론과 방법론의 결과와 일치하는 것을 의미한다. 즉, 지가의 분포 특징으로부터 국지적 공간정보의 클러스터를 분석함으로써 기존의 토지이용 현황을 이용한 경계분석과 일치된 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 상업·업무용 토지이용비율 40% 이상이 기준일 때는 IDW 방법론이 적합하였고, 주·상복합용 토지이용비율 10% 이상이 기준일 때는 FDB 방법론이 적합하게 나타났다.
- 첫째, IDW 방법을 적용한 결과 내측경계를 포함하는 블록에서 상업·업무용 토지이용 비율이 상대적으로 높게 나타났고, 상업·업무용도의 비율이 40% 이상인 블록이 서면과 광복동 모두 내측경계에 70%이상 포함되었다.
- 추가로 주·상복합용 토지이용에서 FDB 방법론이 IDW 방법론과 비교하여 상대적으로 높게 나타났다.
- 특성화 지수의 값이 1보다 크면 공간적 연관성 방법에 의해 도출된 경계지역의 토지이용비율이 평균보다 높은 것으로, 1보다 작으면 경계지역의 토지이용비율이 평균보다 낮은 것으로 해석할 수 있다. 분석한 특성화 지수는 표 3과 같으며, 상업·업무용 토지이용에서는 IDW 방법론의 내측경계부분을 제외하고는 대부분 경계부분이 1보다 작게 나타나서 특별한 특성이 도출되지 않았다.
- 특히, 상업·업무용 토지이용비율 40% 이상이 기준일 때는 IDW 방법론이 적합하였고, 주·상복합용 토지이용비율 10% 이상이 기준일 때는 FDB 방법론이 적합하게 나타났다.
후속연구
- 이는 같은 지역이라도 IDW 방법에서는 통계적으로 유의하지 않는 지역이 FDB 방법에서는 통계적으로 유의한(99% 수준) 핫스팟 또는 콜드스팟이 될 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서 적용한 방법론의 신뢰성을 확보하기 위해서는 결과로 도출된 지역의 특성 분석과 선행연구 방법론과의 비교를 통한 검증이 필요하다. 이를 위하여 방법론에 따라 분석된 결과를 바탕으로 점이지대의 경계를 도출하고, 도출된 점이지대 분포지역을 선행 연구의 방법론을 적용하여 비교분석하였다.
- 하지만 사례지역으로 적용한 도시가 부산광역시의 두 도심이기 때문에 다른 도시에 적용하여 그 타당성을 검토하여야 할 것이다. 앞으로 제시된 방법론을 바탕으로 시계열적인 접근이 이루어진다면 도시공간구조의 이해와 효율적인 도시의 관리에 도움을 줄 것으로 판단된다.
- 본 연구는 도심경계의 설정을 위하여 공간 통계학적 접근방안을 모색한 것이다. 하지만 사례지역으로 적용한 도시가 부산광역시의 두 도심이기 때문에 다른 도시에 적용하여 그 타당성을 검토하여야 할 것이다. 앞으로 제시된 방법론을 바탕으로 시계열적인 접근이 이루어진다면 도시공간구조의 이해와 효율적인 도시의 관리에 도움을 줄 것으로 판단된다.
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