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문제 정의
- 본 연구는 농촌지역의 공공서비스가 농촌이 보유하고 있는 기능 중 지역민 모두에게 이로움을 주는 공익적 가치의 기능을 수행한다는 가정 하에 기초 생활서비스 시설 수준의 공간적 분포와 인구 특성 분석을 통해 접근성 분석을 수행하였다. 그 결과를 통해 농촌지역의 객관적인 공간 데이터 구축과 정책 방향에 기초 정보를 제공하고, 향후 농촌 공간계획 수립에 기여하고자 한다.
- 본 연구에서는 농촌지역의 기초적인 생활여건 개선 추진을 위한 객관적 데이터에 근거한 생활여건 진단의 선행되어야 함을 문제적 의식으로 농촌지역의 생활서비스 수준의 공간적 분포를 접근성을 통해 분석하였다. 전국의 농촌지역을 대상으로 기초생활서비스 시설인 소매 서비스 시설의 대규모소매점과 편의점, 유아보육시설, 의료서비스 시설인 의원, 병원, 응급의료에 대한 시설의 분포와 농촌 마을까지의 접근성을 분석하여 일정 시간 내 도달하는 마을을 양호지역으로 판단하였고, 일정 시간 내 도달하지 못하여 서비스 영역에 포함되지 못하는 마을을 취약지역으로 설정하여 파악하였다.
- 이와 같은 결과로 누구나 접근이 용이하고 농촌 사회를 유지하기 위한 기초생활서비스 시설의 전국 공간적 분포 현황을 파악하였다. 전국에 대해 시설 별 현장조사를 거치지 않고, 시설 별 공공데이터로 제공되는 자동수집 데이터와 이용자 체감형인 도로망도를 활용하여 접근성을 분석하였다는데 의미가 있다.
가설 설정
- 이를 분석하기 위해 Network Analysis의 Service Area 분석기준을 시간으로 설정하여 이동거리(5, 10, 15, 20, 30분)에 따른 서비스 영역을 산출하였다. 이동거리는 시간적 이동거리로 접근성을 분석하기 위하여 모든 이동은 도로의 최대시속에 따라 이동된다고 가정하였다. 분석결과에 따라, 산출된 서비스 영역에 포함되는 마을의 경우에는 양호지역으로 판단하고, 그 외 포함되지 않는 마을은 취약지역으로 판단하였다.
제안 방법
- 각 시설 별 이동시간에 따른 양호지역, 취약지역 공간적 분포를 파악하고 취약지역에 대한 인구의 연령별 분포 현황을 XsDB 거주인구 데이터를 활용하여 추정하였다(Figure. 1).
- 소매시설, 보육시설, 의료시설에 대한 양호지역을 종합적으로 분석하였다. 각 시설별 양호지역(15분) polygon을 중첩하여, 전체 양호지역을 추출하였으며, 그 외 지역을 취약지역으로 하여 취약지역에 대한 인구를 산정하였다. 종합 분석 결과, 소매시설, 보육시설, 의료시설에 대한 농촌지역의 취약지역에 대한 분포는 17,348개(53.
- 본 연구 분석에 사용된 데이터 중 도로망도는 국립지리정보원의 수치지형도 중 도로의 속성을 포함하고 있는 레이어를 추출하여, 전국단위 도로망도 제작하였다. 각각 생활서비스 시설별 데이터를 추출하기 위해 공공데이터 포털을 이용하여 데이터 정보를 제공받아 분석하였다.
- 공간적 분포에 따른 인구특성 분석을 위한 인구데이터의 경우, BIZ-GIS에서 제공하는 국토교통부의 주택정보, 행정자치부의 인구정보, 지방자지단체의 건축물정보를 이용하여 추정된 포인트 형태의 XsDB 거주인구 데이터를 활용하여 분석하였다.
- 의료시설에 대해서는 의원같은 경우에는 대체로 읍면소재지 수준에 분포하기 때문에 15분 이내에 의원에 도달 할 수 있는 마을의 경우에는 양호지역으로 판단하였고, 15분 이상의 이동시간이 걸리는 마을의 경우에는 취약지역으로 판단하였다. 병원과 응급의료기관의 경우에는 20분, 30분 단위를 추가하여, 30분 이내에 도달 할 수 있는 마을을 양호지역, 30분 이상의 도달 시간이 걸리는 마을을 취약지역으로 판단하였다.
- 본 연구 분석에 사용된 데이터 중 도로망도는 국립지리정보원의 수치지형도 중 도로의 속성을 포함하고 있는 레이어를 추출하여, 전국단위 도로망도 제작하였다. 각각 생활서비스 시설별 데이터를 추출하기 위해 공공데이터 포털을 이용하여 데이터 정보를 제공받아 분석하였다.
- 본 연구는 농촌지역의 공공서비스가 농촌이 보유하고 있는 기능 중 지역민 모두에게 이로움을 주는 공익적 가치의 기능을 수행한다는 가정 하에 기초 생활서비스 시설 수준의 공간적 분포와 인구 특성 분석을 통해 접근성 분석을 수행하였다. 그 결과를 통해 농촌지역의 객관적인 공간 데이터 구축과 정책 방향에 기초 정보를 제공하고, 향후 농촌 공간계획 수립에 기여하고자 한다.
- 본 연구의 생활서비스 취약 지역의 공간적 분포 특성을 분석하기 위해 전국단위 행정리을 기준으로 분석 하였다. 취약 지역의 공간적 분포를 더욱 정확하게 판단하기 위해 2018년 기준 설정된 행정리 중 도로망도에서 제공되지 않는 군사보호구역과 도서지역을 제외한 36,911개를 대상으로 분석하였다.
- 생활서비스 시설에 대해서는 기초생활서비스 시설인 소매시설, 보건시설, 보육시설과 복합생활서비스 시설인 교육, 의료시설 분야를 대상으로 취약 지역의 공간적 분포를 분석하였다.
- 소매시설, 보육시설, 의료시설에 대한 양호지역을 종합적으로 분석하였다. 각 시설별 양호지역(15분) polygon을 중첩하여, 전체 양호지역을 추출하였으며, 그 외 지역을 취약지역으로 하여 취약지역에 대한 인구를 산정하였다.
- 시설별 양호지역, 취약지역 판단기준은 국가균형발전 비전과 전략 중 매력 있게 되살아나는 농산어촌을 위하여 ‘불편 없는 농촌 3⋅6⋅5 생활권’을 구축을 목적으로 계획된 서비스 접근 시간별 구분을 기반으로 분석하였다.
- 이러한 생활서비스의 공간 분포와 시설에 대한 인구 취약지역의 분석에 대해 관련된 선행연구로는 의료시설의 분포와 취약지역을 산정하였다. 응급의료 관련시설의 분포 및 시간개념이 포함된 도로교통망 정보를 이용하여 취약지역 도출을 통해 응급의료서비스 강화를 위한 정책자료 제시 및 응급의료취약지를 접근성 기반으로 응급실의 접근성과 119 안전센터의 접근성을 구분하여 응급취약지역을 산출하는 등 시설의 공간적 분포와 접근성을 산출하여 비교 분석하였다(Lim et al.,2016; Jeon et al., 2018a; 2018b)
- 의료시설 서비스의 각 시설 별 취약지역의 인구현황을 연령대별로 추정하였다. 의원의 경우에는 전체 취약 인구가 989,984명으로 분석되었고, 40세 이상 64세 미만의 중장년층 인구가 383,891명(38.
- 이러한 시설 별 데이터를 기반으로 기초생활서비스 시설인 소매, 보육에 대해서는 가장 가까운 시설까지 15분 이내로 도달할 수 있는 마을을 양호지역으로 판단하였고, 15분 이상의 마을은 취약지역으로 판단하였다. 의료시설에 대해서는 의원같은 경우에는 대체로 읍면소재지 수준에 분포하기 때문에 15분 이내에 의원에 도달 할 수 있는 마을의 경우에는 양호지역으로 판단하였고, 15분 이상의 이동시간이 걸리는 마을의 경우에는 취약지역으로 판단하였다. 병원과 응급의료기관의 경우에는 20분, 30분 단위를 추가하여, 30분 이내에 도달 할 수 있는 마을을 양호지역, 30분 이상의 도달 시간이 걸리는 마을을 취약지역으로 판단하였다.
- 긴급연락체계의 경우에는 응급벨과 무선방송 등이 포함된다(국토교통부, 2018). 이러한 시설 별 데이터를 기반으로 기초생활서비스 시설인 소매, 보육에 대해서는 가장 가까운 시설까지 15분 이내로 도달할 수 있는 마을을 양호지역으로 판단하였고, 15분 이상의 마을은 취약지역으로 판단하였다. 의료시설에 대해서는 의원같은 경우에는 대체로 읍면소재지 수준에 분포하기 때문에 15분 이내에 의원에 도달 할 수 있는 마을의 경우에는 양호지역으로 판단하였고, 15분 이상의 이동시간이 걸리는 마을의 경우에는 취약지역으로 판단하였다.
- 따라서 농촌지역의 생활서비스 범위는 서비스 수준에 따라 마을에서 서비스시설까지 도달 가능한 범위로 설정할 수 있다. 이를 분석하기 위해 Network Analysis의 Service Area 분석기준을 시간으로 설정하여 이동거리(5, 10, 15, 20, 30분)에 따른 서비스 영역을 산출하였다. 이동거리는 시간적 이동거리로 접근성을 분석하기 위하여 모든 이동은 도로의 최대시속에 따라 이동된다고 가정하였다.
- 이를 통해 농어촌서비스기준 항목을 지정하여 매년 항목에 대한 목표치의 달성정도를 점검하고, 이를 기준 부문별, 지역별 공공서비스 공급 현황을 비교⋅분석하였다.
- 본 연구에서는 농촌지역의 기초적인 생활여건 개선 추진을 위한 객관적 데이터에 근거한 생활여건 진단의 선행되어야 함을 문제적 의식으로 농촌지역의 생활서비스 수준의 공간적 분포를 접근성을 통해 분석하였다. 전국의 농촌지역을 대상으로 기초생활서비스 시설인 소매 서비스 시설의 대규모소매점과 편의점, 유아보육시설, 의료서비스 시설인 의원, 병원, 응급의료에 대한 시설의 분포와 농촌 마을까지의 접근성을 분석하여 일정 시간 내 도달하는 마을을 양호지역으로 판단하였고, 일정 시간 내 도달하지 못하여 서비스 영역에 포함되지 못하는 마을을 취약지역으로 설정하여 파악하였다.
- 접근성의 분석은 수치지형도로 제작된 전국단위 도로망도를 기반으로 Network Analysis를 실시하였다. 서비스 시설(point)을 중심으로 목표시간 내로 분석되는 접근성(polygon)에 포함되는 마을은 양호지역, 그 외의 지역을 취약지역으로 산정하였다.
대상 데이터
- 대규모소매점은 유통센터, 영농자재 마트 등을 포함한다. 대규모소매점, 편의점의 현황을 파악하기 위해 각각 공개용 공공데이터를 사용하여 분석한 결과, 대규모소매점 1,590개소, 편의점 4,308개소를 대상으로 취약지역을 분석하였다.
- 편의점 데이터는 ｢가맹사업거래의 공정화에 관한 법류｣ 제2조 제3호에 제시된 가맹점사업자로써 BIZ-GIS에서 제공하는 6개 브랜드 편의점 정보(2015)를 제공받아 활용하였다. 보육시설 데이터는 ｢영유아보육법｣제10조 제시된 어린이집으로 공공데이터포털 전국어린이집표준(2017) 데이터를 활용하였다. 의료시설 데이터는 ｢의료법｣ 제3조에 제시된 의료기관 중 의원, 병원, 종합병원으로 국토교통부 국가공간정보포털의 의원과 병원 정보(2018)와 공공데이터포털 전국 응급의료기관 조회 서비스(2017) 데이터를 활용하였다(Table 1).
- 유아보육시설은 영유아보육법에 의하여 영유아의 보호 및 교육을 책임지는 시설이며, 공공데이터 포털에서 제공받은 전국어린이집표준데이터에 의하면 전국 유아보육시설로 민간, 국공립, 가정, 사회복지 형태로 분류되어지며, 10,267개소를 대상으로 분석하였다.
- 보육시설 데이터는 ｢영유아보육법｣제10조 제시된 어린이집으로 공공데이터포털 전국어린이집표준(2017) 데이터를 활용하였다. 의료시설 데이터는 ｢의료법｣ 제3조에 제시된 의료기관 중 의원, 병원, 종합병원으로 국토교통부 국가공간정보포털의 의원과 병원 정보(2018)와 공공데이터포털 전국 응급의료기관 조회 서비스(2017) 데이터를 활용하였다(Table 1).
- 전국 의료시설 공간적 분포 파악을 위해 전국의 의원 6,244개소, 병원 600개소, 응급실 99개소를 대상으로 분석하였다.
- 본 연구의 생활서비스 취약 지역의 공간적 분포 특성을 분석하기 위해 전국단위 행정리을 기준으로 분석 하였다. 취약 지역의 공간적 분포를 더욱 정확하게 판단하기 위해 2018년 기준 설정된 행정리 중 도로망도에서 제공되지 않는 군사보호구역과 도서지역을 제외한 36,911개를 대상으로 분석하였다.
- 이는 행정자치부 건물정보 DB(2017)를 활용하였다. 편의점 데이터는 ｢가맹사업거래의 공정화에 관한 법류｣ 제2조 제3호에 제시된 가맹점사업자로써 BIZ-GIS에서 제공하는 6개 브랜드 편의점 정보(2015)를 제공받아 활용하였다. 보육시설 데이터는 ｢영유아보육법｣제10조 제시된 어린이집으로 공공데이터포털 전국어린이집표준(2017) 데이터를 활용하였다.
이론/모형
- 소매시설의 경우에는 기초적인 생활서비스 시설로 ｢유통산업발전법｣제2조 제3호에 제시된 대규모소매점포로 대형마트, 의류⋅가전⋅가정용품 전문점 등을 포함한다. 이는 행정자치부 건물정보 DB(2017)를 활용하였다. 편의점 데이터는 ｢가맹사업거래의 공정화에 관한 법류｣ 제2조 제3호에 제시된 가맹점사업자로써 BIZ-GIS에서 제공하는 6개 브랜드 편의점 정보(2015)를 제공받아 활용하였다.
성능/효과
- 1. 소매시설인 대규모소매점과 편의점의 경우, 15분 이내에 도달할 수 있는 양호지역은 전국의 80.0% 이상의 농촌마을이 분포하는 것으로 나타났다. 이동 시간 15분 이상의 취약지역은 대규모소매점 18.
- 1%)로 나타났다. 15분 이상 시간이 걸리는 취약지역을 대상으로 인구 현황을 연령대별로 추정한 결과, 대규모소매점의 경우에는 전체 취약 인구가 1,353,183명으로 분석되었고, 40세 이상 64세 미만 중장년층 인구가 527,658명(38.9%)로 가장 높게 나타났고, 편의점의 경우에는 전체 취약인구는 1,121,256명으로 분석되었고, 40세 이상 64세 미만 중장년층 인구가 433,559명(38.7%)로 가장 높게 나타났다. 대규모소매점과 편의점 전체 소매시설의 서비스 취약지역의 인구추정 결과는 전반적으로 중장년층 비율이 높은 것으로 분석되었다(Table 2, Figure 2).
- 4%)로 분석되었다. 15분 이상 시간이 걸리는 취약지역을 대상으로 인구 현황을 연령대별로 추정한 결과, 전체 취약인구 1,113,362명으로 40세 이상 64세 미만의 중장년층이 434,869명(38.4%)으로 높게 분석되었다. 유아보육시설 서비스의 대상이라 할 수 있는 0세 이상 9세 미만의 인구 210,373명(18.
- 2. 유아보육시설의 경우, 15분 이내 도달 할 수 있는 양호지역은 전체 중 91.5%로 전국적으로 유아보육 시설의 분포가 적절한 것으로 판단되었고, 15분 이상의 이동시간이 걸리는 취약지역의 현황은 전국의 8.4%로 나타났다. 취약지역의 인구 현황은 유아보육시설 취약인구 1,113,362명으로 파악되었고, 연령별 인구현황은 40세 이상 64미만의 중장년층이 38.
- 3. 의원, 병원, 응급의료인 의료시설의 경우, 의원으로 이동시간 15분 이내 도달 가능한 마을은 90.8% 이상이며, 병원과 응급의료의 경우에는 이동시간 30분 이내를 양호지역으로 판단하여, 병원의 경우 92.7%, 응급의료의 경우 68.2%가 양호지역으로 분석되었다. 각 의료시설 별 취약지역은 의원의 경우, 마을에서 의원까지 15분 이상 걸리는 지역이 9.
- 2%가 양호지역으로 분석되었다. 각 의료시설 별 취약지역은 의원의 경우, 마을에서 의원까지 15분 이상 걸리는 지역이 9.2%로 분석되었고, 마을에서 이동시간 30분 이상 걸리는 병원의 경우 7.3/%, 응급실의 경우 31.8%로 응급의료기관이 상대적으로 분포가 낮은 것으로 나타났다. 취약지역에 대한 인구특성은 의원은 전체 취약인구가 989,984명으로 추정⋅분석되었고, 병원은 729,416명, 응급실은 3,251,879명으로 각각 분석되었다.
- 7%)로 가장 높게 나타났다. 대규모소매점과 편의점 전체 소매시설의 서비스 취약지역의 인구추정 결과는 전반적으로 중장년층 비율이 높은 것으로 분석되었다(Table 2, Figure 2).
- 이러한 자동 수집 데이터를 통해 생활서비스 시설의 공급에 대한 지속적인 분석이 가능할 것이다. 또한, 생활서비스 시설의 각 항목들이 마을단위 이동시간에 따라 양호지역과 취약지역으로 살펴봄으로써 취약인구 특성을 파악할 수 있었다.
- 이동거리는 시간적 이동거리로 접근성을 분석하기 위하여 모든 이동은 도로의 최대시속에 따라 이동된다고 가정하였다. 분석결과에 따라, 산출된 서비스 영역에 포함되는 마을의 경우에는 양호지역으로 판단하고, 그 외 포함되지 않는 마을은 취약지역으로 판단하였다.
- 소매시설의 공간적 분포 특성으로는 수도권과 인접한 읍면 지역에 집중적으로 배치됨을 알 수 있었으며, 지역적 특성으로는 인구대비 강원, 경북지역이 대규모소매점, 편의점 등의 소매시설이 취약함을 판단 할 수 있었다. 15분이내의 양호지역에 해당되는 마을의 경우 대규모소매점이 30,145개(81.
- 유아보육시설의 분포의 경우, 인구가 밀집되어 있는 지역인 도시지역 중심으로 집중배치 되었고, 이동시간에 따른 양호지역과 취약지역의 분포 현황은 이동시간 5분 이내 도달할 수 있는 마을은 19,213개(52.1%)로 양호지역의 절반가량이 5분 이내에 유아보육시설이 배치된 것으로 나타났다. 15분 이내에 유아보육시설에 도달할 수 있는 마을의 현황은 33,810개(91.
- 4%로 높은 비율로 분석되었다. 유아보육시설의 특성상 유아보육 서비스의 대상이라 할 수 있는 0세 이상 19세 미만의 인구는 취약지역의 18.5%의 분포를 보이며, 유아보육시설에 대한 취약인구 전체 비율 대비 낮은 수준의 분포 비율로 나타났다.
- 3%)로 비교적 낮은 분포를 보였다. 응급실의 공간적 분포에 따른 양호지역과 취약지역의 현황 중 응급실 까지 30분 이내에 도달 가능한 양호지역은 25,159개(68.2%)로 전국의 마을 중 절반가량이 양호한 지역에 분포하는 것으로 판단할 수 있고, 응급서비스의 역할을 하는 5분 이내의 이동시간의 마을은 4,079개(11.1%)로 낮은 분포로 나타났다. 취약지역은 11,752개(31.
- 의료시설에 대한 각 시설별 취약지역의 연령대 별 인구현황을 살펴본 결과 중장년층의 인구가 많은 것으로 파악하였고, 의료시설이 주로 인구밀도가 높은 읍소재지에 배치되어 있는 것으로 판단된다(Table 4, Figure 4).
- 의원의 서비스 공간적 분포에 따른 양호지역과 취약 지역 현황 중 양호지역 중 이동시간 5분 이내 도달 가능한 마을은 18,139개(49.1%) 분석되었다. 이동시간 15분 이내 도달 가능한 마을은 33,503개(90.
- 0% 이상의 농촌마을이 분포하는 것으로 나타났다. 이동 시간 15분 이상의 취약지역은 대규모소매점 18.3%의 마을, 편의점 14,1%의 마을로 나타났으며, 취약 인구현황은 1,353,183명으로 추정되었고, 연령별 현황을 살펴본 결과, 40세 이상 64세 미만의 중장년층의 인구수가 38.9%로 가장 높은 분포를 보였다.
- 각 시설별 양호지역(15분) polygon을 중첩하여, 전체 양호지역을 추출하였으며, 그 외 지역을 취약지역으로 하여 취약지역에 대한 인구를 산정하였다. 종합 분석 결과, 소매시설, 보육시설, 의료시설에 대한 농촌지역의 취약지역에 대한 분포는 17,348개(53.1%) 마을로 취약인구는 0세 이상 19세 미만 19.6%, 20세 이상 30세 미만 23.5%, 40세 이상 64세 미만 37.0%, 65세 이상 19.9%로 나타났다(Table 5, Figure 5)
- 4%로 나타났다. 취약지역의 인구 현황은 유아보육시설 취약인구 1,113,362명으로 파악되었고, 연령별 인구현황은 40세 이상 64미만의 중장년층이 38.4%로 높은 비율로 분석되었다. 유아보육시설의 특성상 유아보육 서비스의 대상이라 할 수 있는 0세 이상 19세 미만의 인구는 취약지역의 18.
후속연구
- 본 연구 결과를 발전시켜 지역의 유형과 지역 격차 등 명확한 기준과 자료의 근거를 통해 생활서비스의 공급과 수요에 대한 연구가 후속되어야 할 것으로 판단된다. 마지막으로 수요자 측면 인구특성에 따라 교육, 문화 등 생활서비스 시설 종류를 다각화하여 분석되어야 할 것이며, 분석방법에 있어 현재는 자동차의 운행속도에 기반하여 분석되었으나, 향후 대중교통에 대한 의존도가 높은 농촌지역의 특성을 반영하여 분석을 진행할 필요가 있는 것으로 판단된다.
- 이러한 생활서비스의 공급에 대한 파악이 향후 지속적인 정부차원의 실태분석과 연구를 통해 서비스 공급과 관련한 정책 사업들과 연계하여 활용하고 모니터링이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 발전시켜 지역의 유형과 지역 격차 등 명확한 기준과 자료의 근거를 통해 생활서비스의 공급과 수요에 대한 연구가 후속되어야 할 것으로 판단된다. 마지막으로 수요자 측면 인구특성에 따라 교육, 문화 등 생활서비스 시설 종류를 다각화하여 분석되어야 할 것이며, 분석방법에 있어 현재는 자동차의 운행속도에 기반하여 분석되었으나, 향후 대중교통에 대한 의존도가 높은 농촌지역의 특성을 반영하여 분석을 진행할 필요가 있는 것으로 판단된다.
- 이러한 생활서비스의 공급에 대한 파악이 향후 지속적인 정부차원의 실태분석과 연구를 통해 서비스 공급과 관련한 정책 사업들과 연계하여 활용하고 모니터링이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 발전시켜 지역의 유형과 지역 격차 등 명확한 기준과 자료의 근거를 통해 생활서비스의 공급과 수요에 대한 연구가 후속되어야 할 것으로 판단된다.
- 전국에 대해 시설 별 현장조사를 거치지 않고, 시설 별 공공데이터로 제공되는 자동수집 데이터와 이용자 체감형인 도로망도를 활용하여 접근성을 분석하였다는데 의미가 있다. 이러한 자동 수집 데이터를 통해 생활서비스 시설의 공급에 대한 지속적인 분석이 가능할 것이다. 또한, 생활서비스 시설의 각 항목들이 마을단위 이동시간에 따라 양호지역과 취약지역으로 살펴봄으로써 취약인구 특성을 파악할 수 있었다.
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