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문제 정의
- 본 연구는 2014년 서울시의 스마트카드 자료를 이용하여 구축한 서울시의 대중교통 통행 기종점 자료를 통해, 서울시 대중교통 이동성을 평가하고 대중교통 이동성의 개선이 우선되어야할 취약지를 행정동 단위로 식별하는 것을 목적으로 한다. 대중교통 이동성 평가 및 취약지의 식별은 신체적 제약이나 제도적으로 운전이 허가되지 않아 대중교통 의존도가 높은 교통약자(노인, 미성년자)와, 경제적 여건으로 인해 주로 대중교통을 이용하는 저소득층 인구를 대상으로 진행하였다.
- 본 연구는 앞서 산출한 대중교통 이동성 지표와 행정동 교통 취약계층의 인구수 지표를 사용하여 대중교통 이동성 취약지를 도출한다. 먼저, 각 교통 취약계층의 이동성과 인구를 3개 분위로 나눠 대중교통 이동성이 가장 낮은 33%에 속하는 1분위에 해당하면서, 취약계층의 인구가 가장 많은 33%에 속하는 3분위에 해당하는 행정동을 취약계층별 대중교통 이동성 취약지로 도출하였다.
- 본 연구에서는 스마트카드 자료와 함께 인구·사회적 지표를 사용하여 취약지를 도출하고자 노인·미성년자 인구수와 행정동 별 기초수급자수 자료를 사용하였다.
- 본 절에서는 대중교통의 형평성을 다룬 선행연구들이 사용한 대중교통 서비스 측정 지표와 대중교통 형평성이 개선되어야 할 집단으로 보고 있는 사회계층을 중심으로 선행연구를 고찰한다. 측정 지표 측면에서는 다수의 대중교통 형평성 측정연구들에서는 대중교통 시설로의 접근성을 형평성 측정의 주요 지표로 설정하였으며(장경욱 외, 2011; 정일호 외, 2011; 김아연·전병운, 2012; 조대현, 2014; 윤종진·우명제, 2015), 대상으로 하고 있는 사회계층은 연구에 따라 다양하게 나타났다.
- 이러한 맥락에서 본 연구는 2014년 서울시의 스마트카드 자료를 이용하여 서울시의 대중교통 통행 기종점 자료를 구축하고, 이를 통해 서울시 대중교통 이동성을 평가하고 행정동 간 격차를 비교하는 것을 목적으로 한다. 대중교통 이동성 평가는 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구의 대중교통 통행 기종점 자료를 사용하여 진행하였다.
- 이러한 선행연구의 한계점은 바탕으로 본 연구는 다음과 같은 차별성을 가진다. 첫째, 기존 대중교통시설로의 접근성을 중심으로 논의된 대중교통 형평성을 대중교통 서비스 이용 시의 이동성 개념을 통해 살펴봄으로써, 실질적인 대중교통 이용 시의 편의성은 고려할 수 없었던 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 둘째, 실제 대중교통 통행 자료인 스마트카드 자료를 사용함으로써 사용자들의 통행수요에 따른 실질적인 이동성 지표를 도출하였고, 교통 취약계층에 따라 나누어 이동성을 도출함으로써 취약 계층 간 상이한 통행행태를 반영하였다.
제안 방법
- 본 절에서는 저소득층, 노인, 청소년의 대중교통 이동성의 분포를 살펴보고, 앞서 제시한 취약지 식별 지표를 통해 저소득층, 노인, 청소년 대중교통 이동성 취약지를 도출한다. 그리고 세 취약계층의 취약지 도출 결과를 바탕으로 종합적인 서울시 대중교통 이동성 취약지를 식별한다.
- 다음으로, 미성년자 대중교통 취약지 식별은 미성년자 인구와 미성년자 대중교통 이동성을 바탕으로 하였다. 미성년자 대중교통 이동성은 어린이 스마트카드와 청소년 스마트카드를 사용한 대중교통 통행자료를 사용하여 도출하였으며, 분포는 <그림 6>와 같다.
- 대중교통 이동성 평가 및 취약지의 식별은 신체적 제약이나 제도적으로 운전이 허가되지 않아 대중교통 의존도가 높은 교통약자(노인, 미성년자)와, 경제적 여건으로 인해 주로 대중교통을 이용하는 저소득층 인구를 대상으로 진행하였다. 대중교통 이동성 취약지의 식별은 각 취약계층별 대중교통 이동성과 함께 서울시의 노인 인구수, 미성년자 인구수, 기초수급자 수 자료를 사용하였으며, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다.
- 이러한 맥락에서 본 연구는 2014년 서울시의 스마트카드 자료를 이용하여 서울시의 대중교통 통행 기종점 자료를 구축하고, 이를 통해 서울시 대중교통 이동성을 평가하고 행정동 간 격차를 비교하는 것을 목적으로 한다. 대중교통 이동성 평가는 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구의 대중교통 통행 기종점 자료를 사용하여 진행하였다. 또한, 서울시의 노인, 청소년, 기초생활수급자의 분포와 각 취약계층의 대중교통 이동성 수준을 통해 각 취약계층의 대중교통 이동성 취약지를 식별하고, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다.
- 대중교통 이동성지표 산출의 구체적인 방법은 다음과 같다. 대중교통 이동성은 출발 정류장과 도착 정류장의 유클리드 거리(euclidean distance)를 총 대중교통 통행시간으로 나누어 산출하였다. 유클리드 거리는 스마트카드 기반자료의 출발정류장과 도착정류장의 x, y 좌표를, 총 대중교통 통행시간은 스마트카드 자료의 출발시간과 도착시간을 사용하여 산출하였다.
- 첫째, 선행연구에서 비교적 다뤄지지 않았던 대중교통의 이동성에 대한 지표를 서울시 행정동 별로 도출하고 그 분포를 파악함으로써 정책의 개발에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. 둘째, 대중교통 이동성 지표와 함께 각 교통 취약계층의 인구 자료를 사용하여 계층별 대중교통 이동성 취약지를 식별하여, 서울시 대중교통의 형평성 제고의 기초자료를 제공한다. 셋째, 스마트카드 데이터를 이용하여 교통약자 취약계층에 해당하는 노인과 청소년, 그리고 저소득 계층의 이동성을 그들의 실제 통행행태에 기반을 두어 이동성 지수를 산출하였다.
- 첫째, 기존 대중교통시설로의 접근성을 중심으로 논의된 대중교통 형평성을 대중교통 서비스 이용 시의 이동성 개념을 통해 살펴봄으로써, 실질적인 대중교통 이용 시의 편의성은 고려할 수 없었던 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 둘째, 실제 대중교통 통행 자료인 스마트카드 자료를 사용함으로써 사용자들의 통행수요에 따른 실질적인 이동성 지표를 도출하였고, 교통 취약계층에 따라 나누어 이동성을 도출함으로써 취약 계층 간 상이한 통행행태를 반영하였다. 셋째, 통행행태를 반영함에 있어서 수도권 대중교통 이용에 대한 전수 자료인 스마트카드 자료를 사용하였다.
- 따라서 분석에서는 스마트카드 데이터를 노인 통행, 미성년자 통행, 일반 성인통행으로 구분하여 분석에 활용하였다. 먼저, 통행의 구분은 스마트카드 자료의 이용자 구분 자료를 활용하여 구분하였다.
- 대중교통 이동성 평가는 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구의 대중교통 통행 기종점 자료를 사용하여 진행하였다. 또한, 서울시의 노인, 청소년, 기초생활수급자의 분포와 각 취약계층의 대중교통 이동성 수준을 통해 각 취약계층의 대중교통 이동성 취약지를 식별하고, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다.
- 정일호 외(2011)는 형평성을 수평적 형평성의 의미로 정의하면서 형평성과 비슷한 개념을 가지는 평등(equality), 정의(justice), 공정(fairness)을 <표 1>과 같이 정의하였다. 또한, 형평성을 공간적 관점의 형평성, 사회적 관점의 형평성, 경제적 관점의 형평성으로 구분하였다. 지역별 교통 인프라의 공급수준이나, 운영의 차이로 지역 간, 소득계층 간에 형평성문제가 발생할 수 있으며, 이러한 불균형은 여가, 친교와 같은 일상 활동을 제약하는 사회적 형평성 문제, 교통비 지출로 인한 경제력의 격차가 가중되는 경제적 형평성 문제로 이어질 수 있다고 주장하였다.
- 마지막으로, 종합적 취약지는 노인·미성년자·저소득층 대중교통 취약지를 종합적으로 고려하여 3가지 유형으로 구분하여 도출하였으며 와 같다.
- 먼저, 노인 대중교통 이동성 취약지는 노인 대중교통 이동성 지표와 행정동별 노인 인구수를 기준으로 도출하였다. 노인 스마트카드를 사용한 대중교통 통행을 바탕으로 산출한 노인 대중교통 이동성의 분포는 <그림 3>과 같다.
- 따라서 분석에서는 스마트카드 데이터를 노인 통행, 미성년자 통행, 일반 성인통행으로 구분하여 분석에 활용하였다. 먼저, 통행의 구분은 스마트카드 자료의 이용자 구분 자료를 활용하여 구분하였다. 미성년자는 초등학생, 청소년 교통카드를 이용하는 통행, 노인 통행은 노인 교통카드 이용 통행을 추출하여 분석하였다.
- 미성년자 대중교통 이동성은 어린이 스마트카드와 청소년 스마트카드를 사용한 대중교통 통행자료를 사용하여 도출하였으며, 분포는 와 같다.
- 본 연구에서는 분석대상으로 하는 교통 취약계층을 노인, 미성년자, 저소득 계층으로 정의한다. 신체적 제약이 있는 노인, 제도적으로 운전이 허가되지 않는 미성년자, 그리고 경제적 제약이 있는 저소득인구의 경우 장거리 이동시 대중교통에 대한 의존도가 높아 대중교통 이동성이 낮을 경우에도 다른 교통수단 선택이 제한되기 때문이다.
- 본 절에서는 저소득층, 노인, 청소년의 대중교통 이동성의 분포를 살펴보고, 앞서 제시한 취약지 식별 지표를 통해 저소득층, 노인, 청소년 대중교통 이동성 취약지를 도출한다. 그리고 세 취약계층의 취약지 도출 결과를 바탕으로 종합적인 서울시 대중교통 이동성 취약지를 식별한다.
- 둘째, 대중교통 이동성 지표와 함께 각 교통 취약계층의 인구 자료를 사용하여 계층별 대중교통 이동성 취약지를 식별하여, 서울시 대중교통의 형평성 제고의 기초자료를 제공한다. 셋째, 스마트카드 데이터를 이용하여 교통약자 취약계층에 해당하는 노인과 청소년, 그리고 저소득 계층의 이동성을 그들의 실제 통행행태에 기반을 두어 이동성 지수를 산출하였다. 이들 취약계층은 대중교통 의존성이 높다는 점에서 공통점을 가지지만, 취약계층 간 통행 행태가 상이하기 때문에 구분하여 분석할 필요성이 있으며, 이러한 접근방식을 통해 추후 연구에 취약계층 유형에 알맞은 정책적 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
- 이들은 교통 인프라의 공급을 종합적으로 측정할 수 있는 연결성(connectivity) 지표를 사용하였다. 연결성 지표의 산출에는 대중교통 정류장까지의 거리를 측정해 접근성을 고려하면서, 운행빈도,노선길이, 용량 또한 고려하였다. 또한, 이들은 대중교통의 속도를 고려함으로써 지표 구성에서 대중교통의 이동성의 측면을 고려하였다는 것에 의의가 있다.
- 대중교통 이동성은 출발 정류장과 도착 정류장의 유클리드 거리(euclidean distance)를 총 대중교통 통행시간으로 나누어 산출하였다. 유클리드 거리는 스마트카드 기반자료의 출발정류장과 도착정류장의 x, y 좌표를, 총 대중교통 통행시간은 스마트카드 자료의 출발시간과 도착시간을 사용하여 산출하였다. 최종적으로 산출한 각 통행의 대중교통 이동성 지표는 식 (1)과 같다.
- 반면, 버스정류장의 경우 목적지에 방향에 따라 같은 노선을 이용하더라도 도로를 건너 이용하기 때문에 정교한 행정동의 이동성 산출을 위해서는 도로 건너편의 정류장까지 포함해야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 강남대로의 도로폭(48m)를 고려하여 행정동 경계에 50m버퍼를 적용하였다. <그림 2>는 대중교통 정류장 50m버퍼 적용의 예시를 나타낸다.
- 이렇게 산출된 대중교통 이동성 지표는 취약지 식별에 있어 동단위로 구축된 인구·사회적 지표와 함께 사용하기 위해 통행의 출발정류장이 속한 동을 기준으로 합산하여 평균치를 사용하였다.
- 저소득층 대중교통 취약지는 이동성 지표와 행정동별 기초수급 대상자의 수를 기준으로 하여 도출하였다. 저소득층은 노인 및 청소년과 달리 스마트카드 자료에서 구분할 수 없는 문제로 인해 일반 스마트카드 사용자 통행자료를 이용해 산출하였으며, 이동성의 분포는 <그림 9>와 같이 나타났다.
- 또한, 세 취약계층의 취약지 식별 결과를 종합하여 종합 취약지를 총 85개 도출하였다. 종합취약지는 개선의 시급성에 따라, 유형 A(15개), 유형 B(28개), 유형 C(42개)로 구분하여 도출하였다. 종합취약지 중 개선이 가장 우선되어야 할 유형 A에 해당하는 행정동으로는 난곡동, 남가좌2동, 답십리2동, 망우본동, 북가좌2동, 삼각산동 등 15개 행정동을 식별하였다.
- 출발정류장이 속한 행정동을 기준으로 이동성 지표를 합산하는 과정에서 행정경계로 인해 이동성이 왜곡되는 것을 최소화하기 위해, 행정동의 경계에 50m 버퍼를 적용하여 행정동에서 50m내의 대중교통 정류장에서 출발한 통행 또한 해당 행정동에서 출발한 통행으로 간주하였다. 이는 행정동의 경계 구분이 대부분 간선 도로를 경계로 되어있기 때문에 발생한다.
대상 데이터
- 기초수급자수는 서울통계의 ‘동별 국민기초생활보장 수급자’ 자료를 사용하였다.
- 본 연구는 주요 분석자료로 2014년 10월 13일 월요일부터 10월 19일 일요일까지 일주일간의 스마트카드 데이터를 사용하였다. 해당 기간의 일평균 통행수는 약 14,074,382통행으로, 주중에 해당하는 10월 13일부터 10월 17일까지의 일평균 통행수는 약 15,272,606 통행, 10월 18일과 19일에 해당하는 주말 평균 통행수는 약 11,078,824 통행이다.
- 둘째, 실제 대중교통 통행 자료인 스마트카드 자료를 사용함으로써 사용자들의 통행수요에 따른 실질적인 이동성 지표를 도출하였고, 교통 취약계층에 따라 나누어 이동성을 도출함으로써 취약 계층 간 상이한 통행행태를 반영하였다. 셋째, 통행행태를 반영함에 있어서 수도권 대중교통 이용에 대한 전수 자료인 스마트카드 자료를 사용하였다. 이에 따라, 가구통행실태조사 자료, 생활시간조사 등 표본자료에 비해 연구결과의 일반화가 용이할 것으로 판단된다.
- 인구수 관련데이터는 2014년도 ‘주민등록인구’ 데이터를 사용하였으며, 노인 인구는 65세 이상 인구수를 사용하였으며, 미성년자 인구는 대중교통의 실질적인 이용나이를 반영하고자 10세 이상 20세 미만 인구, 노인 인구는 65세 이상 인구를 사용하였다.
이론/모형
- 그는 Luo & Wang(2003)의 연구에서 참고한 기법인 2SFCA(Two Step Floating Catchment Area)을 이용하여 대중교통 접근성의 공간적 분포를 파악하였다.
성능/효과
- 노인 이동성의 분포는 2030 도시기본계획에서 정의하고 있는 생활권을 기준으로 한강 이남의 동남 생활권 및 서남 생활권에 속하는 행정동들의 이동성이 한강 북쪽에 위치한 서북생활권, 도심생활권, 동북생활권에 비해 높은 것을 확인할 수 있으며, 이는 미성년자와 저소득층 대중교통 이동성에서도 유사하게 나타났다. 노인 대중교통 이동성 분포는 다른 취약계층의 이동성 분포와 비교하여 서초구에서 이동성이 높게 나타나고, 강동구에서는 낮은 이동성을 나타냈다.
- 노인 및 저소득층 대중교통 이동성과 비교하였을 때, 미성년자 대중교통 이동성은 도심생활권에 해당하는 종로구·중구·용산구에서 높은 이동성을 보였으며, 도심생활권과 인접한 성동구에서도 다른 취약계층에 비해 높은 이동성을 나타냈다.
- 노인 스마트카드를 사용한 대중교통 통행을 바탕으로 산출한 노인 대중교통 이동성의 분포는 <그림 3>과 같다. 노인 이동성의 분포는 2030 도시기본계획에서 정의하고 있는 생활권을 기준으로 한강 이남의 동남 생활권 및 서남 생활권에 속하는 행정동들의 이동성이 한강 북쪽에 위치한 서북생활권, 도심생활권, 동북생활권에 비해 높은 것을 확인할 수 있으며, 이는 미성년자와 저소득층 대중교통 이동성에서도 유사하게 나타났다. 노인 대중교통 이동성 분포는 다른 취약계층의 이동성 분포와 비교하여 서초구에서 이동성이 높게 나타나고, 강동구에서는 낮은 이동성을 나타냈다.
- 본 연구에서 사용한 지표들의 기초분석에 대한 결과 값은 <표 2>와 같다. 대중교통 이동성 지표의 경우 일반 성인이 행정동 평균 3.80로 가장 높은 값을 나타냈으며, 일반성인 이동성 최댓값은 4.89(잠실6동), 최솟값은 2.64(남가좌2동)으로 나타났다. 노인의 대중교통 이동성 평균은 3.
- 첫째, 저소득층의 대중교통 이동성을 분석하기 위해 일반 성인 교통카드 이용자를 대리변수로 사용하였기 때문에 저소득층의 통행행태 특성을 완전히 반영하는데 어려움이 있다. 둘째, 공간적 범위를 서울시로 설정하여 출발지와 목적지가 모두 서울인 통행만을 사용하여 서울시에서 경기도를 목적지로 하는 통행은 반영하지 못하였다. 셋째, 이동성 지표를 산출함에 있어 직선거리인 유클리드 거리를 사용하였기 때문에 도로나 지하철 선로를 따라 이동하는 대중교통의 이동거리를 완전하게 반영하지 못하였다.
- 취약지 식별결과, 취약계층별로는 노인 취약지 43개, 미성년자 취약지 44개, 저소득층 취약지 56개를 식별하였다. 또한, 세 취약계층의 취약지 식별 결과를 종합하여 종합 취약지를 총 85개 도출하였다. 종합취약지는 개선의 시급성에 따라, 유형 A(15개), 유형 B(28개), 유형 C(42개)로 구분하여 도출하였다.
- 30명이고, 목 5동이 8,868명으로 최대치를 보였고, 소공동이 55명으로 가장 낮은 값을 나타냈다. 마지막으로 기초수급자 수는 서울시 행정동 평균 약 460명이며, 등촌 3동이 5,337명으로 가장 많은 기초수급자가 거주하고 있었으며, 잠실 7동이 기초수급자 1명으로 최솟값을 나타내었다.
- 57로 행정동 간 이동성의 불균형이 가장 심한 취약계층으로 볼 수 있다. 마지막으로, 미성년자의 대중교통 이동성 평균은 세 취약계층 중 가장 낮은 3.49를 나타냈다. 이는 대부분의 청소년 대중교통 통행이 주거지 주변에서 이루어져 우회를 많이 하는 지선버스 이용이 높기 때문으로 추측할 수 있다.
- 본 연구는 앞서 산출한 대중교통 이동성 지표와 행정동 교통 취약계층의 인구수 지표를 사용하여 대중교통 이동성 취약지를 도출한다. 먼저, 각 교통 취약계층의 이동성과 인구를 3개 분위로 나눠 대중교통 이동성이 가장 낮은 33%에 속하는 1분위에 해당하면서, 취약계층의 인구가 가장 많은 33%에 속하는 3분위에 해당하는 행정동을 취약계층별 대중교통 이동성 취약지로 도출하였다.
- 서울시의 종합적 대중교통 이동성 취약지는 유형 A에 15개 행정동, 유형 B에 28개 행정동, 42개로 총 85개가 식별되었다. 행정구별 분포를 살펴보면, 성북구가 9개로 가장 많은 취약지가 위치해있었으며, 강북구와 양천구가 8개, 관악구와 은평구가 7개로 다수의 취약지가 식별되었다.
- 20세기에 걸쳐 진행된 우리나라의 산업화와 도시화 그리고 교통 인프라의 지속적인 공급은 시민들의 이동성(mobility)을 비약적으로 향상시켰다. 이를 통해, 고용기회와 주요 공공서비스 시설과의 접근성이 향상되었고, 이는 삶의 질 향상으로 이어졌다. 그러나 국토의 교통 인프라가 전반적으로 열악했던 시기에는 최소한의 비용으로 최대의 결과를 얻을 수 있는 효율성(efficiency)에 중점을 둔 공급이 이루어졌기 때문에 저소득층, 장애인, 미성년자와 노인과 같은 교통약자의 이동성에 대한 고려는 미흡하였다.
- 젊은 성인 취약계층은 통행특성에 따라 4개 취약계층으로 유형화되었으며, 약 14%가 자가용이 없어 보행, 자전거, 대중교통으로 통행선택이 제한되는 ‘Car-less’ 유형으로 분류되었다.
- 취약지 식별결과, 취약계층별로는 노인 취약지 43개, 미성년자 취약지 44개, 저소득층 취약지 56개를 식별하였다. 또한, 세 취약계층의 취약지 식별 결과를 종합하여 종합 취약지를 총 85개 도출하였다.
후속연구
- 셋째, 스마트카드 데이터를 이용하여 교통약자 취약계층에 해당하는 노인과 청소년, 그리고 저소득 계층의 이동성을 그들의 실제 통행행태에 기반을 두어 이동성 지수를 산출하였다. 이들 취약계층은 대중교통 의존성이 높다는 점에서 공통점을 가지지만, 취약계층 간 통행 행태가 상이하기 때문에 구분하여 분석할 필요성이 있으며, 이러한 접근방식을 통해 추후 연구에 취약계층 유형에 알맞은 정책적 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
- 셋째, 통행행태를 반영함에 있어서 수도권 대중교통 이용에 대한 전수 자료인 스마트카드 자료를 사용하였다. 이에 따라, 가구통행실태조사 자료, 생활시간조사 등 표본자료에 비해 연구결과의 일반화가 용이할 것으로 판단된다.
- 본 연구는 다음과 같은 점에서 시사점을 가진다. 첫째, 선행연구에서 비교적 다뤄지지 않았던 대중교통의 이동성에 대한 지표를 서울시 행정동 별로 도출하고 그 분포를 파악함으로써 정책의 개발에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. 둘째, 대중교통 이동성 지표와 함께 각 교통 취약계층의 인구 자료를 사용하여 계층별 대중교통 이동성 취약지를 식별하여, 서울시 대중교통의 형평성 제고의 기초자료를 제공한다.
- 셋째, 이동성 지표를 산출함에 있어 직선거리인 유클리드 거리를 사용하였기 때문에 도로나 지하철 선로를 따라 이동하는 대중교통의 이동거리를 완전하게 반영하지 못하였다. 향후 후속연구는 이러한 한계점을 보완하여 서울시 대중교통 서비스의 공간적 격차를 더욱 정교하게 분석하여 대중교통 서비스의 형평성을 제고하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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