[논문]국내 대도시의 주거지 분리 추이와 대규모 아파트단지와의 상관분석

박영민; 김종구

doi:10.12652/ksce.2020.40.6.0633

국내 대도시의 주거지 분리 추이와 대규모 아파트단지와의 상관분석
The Residential Segregation in Metropolitan Cities and Correlation with Large Apartment Complexes in Korea 원문보기

KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research = 대한토목학회논문집, v.40 no.6, 2020년, pp.633 - 641

초록
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단지형 주거지 개발은 공동체 의식 촉진과 편의성 확보 등의 장점이 있지만, 폐쇄성이란 단점이 있다. 특히 1,000세대 이상의 대규모 아파트단지는 출입구에 입주민 전용 출입 시스템을 설치하는 등 물리적으로 단절된 형태들이 도시 공간을 더욱 폐쇄적으로 만들고 있다. 그러나 폐쇄적인 도시 공간은 소득·인종 등의 사회적 계층의 분화와 주거지 분리를 야기한다. 따라서 대규모 아파트단지가 주거지 분리와 관련 있다는 연구 가설을 제시한다. 가설 검정을 위해 먼저, 상이지수와 델타지수로 국내 광역시 주거지 격리의 추이를 살펴본다. 그 후, 주거지 분리와 대규모 아파트 단지와의 상관관계는 스피어만 상관분석으로 진행한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Residential complexes offer a sense of community and convenience, but making closed and privated space have been criticized.Closed urban spaces have issues encouraging residential segregation.large apartment complexes over 1,000 households,the most poular housing type in Korea, seems to make urban space more closed and privated than ever before. Our study puts forward and tests the hypothesis that large apartment complexes with over 1,000 households are linked to residential segregation. First of all, we examined the degree of residential segregation of metropolitan cities in Korea over a nine-year period (2011-2019). The dissimilarity index and the delta index were used for determining the extent of residential segregation. Next, we tested our hypothesis by Spearman's rank correlation analysis. Spearman's rank correlation analysis was performed on the residential segregation index per administrative division ("dong") and the number of large apartment complexes per administrative division ("dong").

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Research Process
그림 Fig. 2. The Checkerboard Problem (White, 1983)
표 Table 1. OLS Result of Deposit and Monthly_Rent
그림 Fig. 3. Dissimilarity Index Based on Housing Rent
표 Table 2. Dissimilarity Index and Delta Index Based on Housing Rent
표 Table 3. Difference Between Residential Segregation Area of 2011 and That of 2019
표 Table 3. Difference Between Residential Segregation Area of 2011 and That of 2019 (Continue)
표 Table 4. Descriptive Statistics of Variables
표 Table 5. Correlation Between LN (Segregation) Index and The Number of Large Apartment

AI 본문요약
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문제 정의

대규모 고급아파트단지의 폐쇄성, 상품화에 관한 많은 논쟁이 있었으나, 아파트 지구의 재건축사업과 공공참여형 고밀 재건축 등을 보았을 때, 민과 관의 해당 문제에 대한 인식이 명확하지 않은 듯하다. 따라서 본 연구는 대규모 아파트단지가 주거지 분리현상과 관련 있다는 것을 핵심연구 가설로 선정하고 실증데이터로 검정하려 한다.
따라서 단순히 불균등 도만 보는 것이 아닌, 집중도를 추가하여 보아야 한다. 추가로, 체커보드 문제의 유무를 국지적 공간 연관성 지표, LISA (local indicators of spatial auto correlation)’으로 확인하고자 한다.

가설 설정

국내의 대규모 아파트단지는 폐쇄적이고 상품화된 도시 공간을 형성하고 있다. 따라서 국내의 대규모 아파트단지가 주거지 분리와 연관성이 있다는 연구 가설을 세우고 가설을 검정하였다.
0의 값은 상관관계가 없는 것으로 해석하거나 독립적인 관계로 해석한다. 유의성 검정의 귀무가설은 ‘두 변수 사이의 상관관계가 존재하지 않는다(ρ=0)’ 이다. ρ의 절댓값이 0.

제안 방법

부산광역시의 경우, 20세대 이상 공동주택 현황을 격년으로 발표하고 있다. 가장 최근 자료인 2018년을 기준으로 전체 데이터를 통일하여 스피어만 상관분석을 진행하였다(Table 4).
분리가 두드러지게 나타난다. 그러나 소득 수준을 면밀하게 파악할 수 있는 자료가 부족함에 따라 평당 아파트 임대료를 대체 지표로 활용하였다.
필요하다. 그러나 자료를 확보하기 어려워, 국토교통부의 “실거래가 공개시스템”으로 아파트 임대료 데이터를 대체 지표로 활용하였다. “실거래가 공개시스템”은 2011년 1월부터 전·월세 데이터를 취합하여 공개하고 있다.
선형관계를 보는 피어슨 상관분석을 활용할 땐, 두 변수가 정규분포를 이룰 때, 적합하게 해석할 수 있다. 그러나 정규분포를 따르지 않을 때, 스피어만 상관분석을 활용하여, 서로 간의 상관관계를 살펴본다.
이를 전용면적으로 나누어 면적당 아파트 임대료 수준을 산출하였다. 보증금과 월세와의 단순 회귀분석은 각 도시의 각 년도 별로 진행하였다 (Table 1).
분포의 형태가 지수함수 꼴로 나타나, 정규분포를 맞추기 위해 Segregation Index에 자연로그를 취했다. 주거지 분리지수에 따라 7개 특·광역시의 2011년과 2019년의 주거지 분리의 변화는 Table 3과 같이 LISA 분석으로 접근하였다.
따라서 모수적 방법인 피어슨 상관분석보다 비모수적 방법인 스피어만상관분석이 적절함으로, 해당 분석방법을 활용하였다. 상관관계 존재 여부를 파악하기 위해, 필요한 자료의 수를 G-Power로 구하였다. 자료가 75개 이상일 때, ρ의 절댓값이 0.
상이지수의 한계를 보완하기 위해 집중의 개념을 다루는 델타지수의 값을 더하여 주거지 분리지수를 산출하였다. 행정동의 주거지 분리를 비교하기 위해, 행정동별로 모든 분위의 상이지수와 델타지수의 값을 더하였다.
회귀분석을 통해 구한 회귀계수 값으로 보증금과 월세를 종합한 임대료 개념을 산출하였다. 이를 전용면적으로 나누어 면적당 아파트 임대료 수준을 산출하였다. 보증금과 월세와의 단순 회귀분석은 각 도시의 각 년도 별로 진행하였다 (Table 1).
값을 더하여 주거지 분리지수를 산출하였다. 행정동의 주거지 분리를 비교하기 위해, 행정동별로 모든 분위의 상이지수와 델타지수의 값을 더하였다. 이는 도시 전역을 대상으로 특정 분위의 분포만 이해할 수 있는 상이지수와 차별성이 있다.

대상 데이터

공간자료는 국가공간정보포털의 “행정동 경계” 자료와 국토교통부의 “실거래가 공개시스템”에서 공개된 도로명 주소와 지번 주소를 Naver API와 Python 3.8을 활용하여 구한 좌표 자료이다. 통계 및 연산 작업은 통계프로그램인 R 4.
국내 7개의 특·광역시의 상이지수를 산출하였다. 상이지수가 0.
따라서 자료의 범위는 첫 공개연도인 2011년부터 작년인 2019년까지 7개 특·광역시(서울, 인천, 부산, 대구, 대전, 광주, 울산)의 전·월세 데이터이다. 대규모 아파트단지의 수는 각 특·광역시청 홈페이지에서 “공동주택(20세대 이상) 현황” 자료로 확보하였다.
“실거래가 공개시스템”은 2011년 1월부터 전·월세 데이터를 취합하여 공개하고 있다. 따라서 자료의 범위는 첫 공개연도인 2011년부터 작년인 2019년까지 7개 특·광역시(서울, 인천, 부산, 대구, 대전, 광주, 울산)의 전·월세 데이터이다. 대규모 아파트단지의 수는 각 특·광역시청 홈페이지에서 “공동주택(20세대 이상) 현황” 자료로 확보하였다.
먼저 주거지 분리의 정도를 파악하기 위해 국내 특·광역시의 9년간 전·월세 거래를 전수조사하였다(총 272만 3927개의 데이터). 그 결과, 서울과 대구는 주거지 분리가 심각한 수준을 오갔으며 타 도시는 중간 규모의 주거지 분리를 확인할 수 있었다.

데이터처리

있다. 이 둘을 종합하여 임대료 수준을 산출하기 위해 보증금과 월세와의 단순 회귀분석을 진행하였다. 회귀분석을 통해 구한 회귀계수 값으로 보증금과 월세를 종합한 임대료 개념을 산출하였다.
0을 사용하였다. 자료 편집은 QGIS 3.12.1을 이용하였으며, 도로명 주소와 지번 주소의 좌표변환은 Python 3.8과 Naver API을 활용하였다.
이 둘을 종합하여 임대료 수준을 산출하기 위해 보증금과 월세와의 단순 회귀분석을 진행하였다. 회귀분석을 통해 구한 회귀계수 값으로 보증금과 월세를 종합한 임대료 개념을 산출하였다. 이를 전용면적으로 나누어 면적당 아파트 임대료 수준을 산출하였다.

이론/모형

그러나 행정동별 1, 000세대 이상의 아파트단지 수의 분포는 정규분포를 따르지 않는다. 따라서 모수적 방법인 피어슨 상관분석보다 비모수적 방법인 스피어만상관분석이 적절함으로, 해당 분석방법을 활용하였다. 상관관계 존재 여부를 파악하기 위해, 필요한 자료의 수를 G-Power로 구하였다.

성능/효과

이에 따라 단독주택 밀집 지역은 주차장, 내진설계, 학교, 놀이터 등의 확보에 대해 취약함을 보이게 되었다. 그 결과 단독주택지의 거주 환경은 열악해졌고, 그 결과 단독주택 밀집 지역은 저소득층, 아파트는 중산층의 주거지라는 사회적 인식이 확산하였다.
데이터). 그 결과, 서울과 대구는 주거지 분리가 심각한 수준을 오갔으며 타 도시는 중간 규모의 주거지 분리를 확인할 수 있었다. 상이지수의 추이를 살펴보면, 도시별로 다른 모습을 보인다.
전반적으로 대규모 아파트단지는 주거지 분리와 연관성이 있게 나타났다. 상관계수의 부호는 양(+)의 부호로, 각 행정동에서 대규모 아파트단지가 많을수록, 주거지 분리지수가 높게 나타났음을 뜻한다. 대규모 아파트단지는 주로 신도시 개발에서 많이 나타났다.
스피어만 상관분석 결과, 강한 상관관계로 나타난 도시는 없었다. 울산과 광주를 제외한 도시에서 주거지 분리와 대규모 아파트단지와의 상관관계는 존재하는 것으로 나타났다. 울산은 ρ의 절댓값이 0.
전반적으로 원도심 일대에서 주거지 분리가 낮은 모습을 보였으며, 신시가지 개발, 첨단과학산업단지 개발, 신도시 개발이 일어난 일대에서, 주거지 분리가 높은 모습을 보였다. 국내 특·광역시의 주거지 분리가 심한 지역은 이른바 ‘부촌’과는 다른 분포를 보였다.
주거지 분리와 대규모 아파트단지와의 상관관계를 스피어만 상관분석으로 진행한 결과, 광주를 제외한 6개의 도시에서 상관관계가 존재하는 것으로 나타나 연관성을 확인하였다. 선행연구를 참조하였을 때, 대규모 아파트단지가 가진 폐쇄성이 주거지 분리의 원인으로 작용한 듯하다.

후속연구

선행연구를 참조하였을 때, 대규모 아파트단지가 가진 폐쇄성이 주거지 분리의 원인으로 작용한 듯하다. 추후 연구에서 인과관계를 다룬다면, 신시가지 개발의 범위와 대규모 아파트단지라는 필지 단위와 비교하며 연구하였을 때, 더욱 명확한 이해가 가능하리라 생각한다.

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저자의 다른 논문 :

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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