[논문]생활인프라 공급계획을 위한 접근성 평가 방법

이하연; 김성표; 강상혁

doi:10.6106/kjcem.2020.21.1.021

생활인프라 공급계획을 위한 접근성 평가 방법
A Method of Measuring Accessibility for Community Infrastructure Planning 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.21 no.1, 2020년, pp.21 - 31

이하연 (인천대학교 건설환경공학부) , 김성표 (인천대학교 건설환경공학부) , 강상혁 (인천대학교 건설환경공학부)

초록
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최근 생활인프라에 대한 관심과 재정투자가 점점 증가하고 있다. 국토교통부는 누구에게나 적용할 수 있는 보편적 생활서비스의 공급 및 지원 한계선으로 생활인프라 시설당 소요 시간거리를 제시하였다. 본 논문에서는 소요 시간거리를 산출할 때 기존에 주로 사용되던 직선거리 버퍼분석이 아닌 실제 이동 경로 및 소요시간을 산출하기 위하여 경로안내 API를 활용하는 방안을 제시하였다. 경로안내 API를 활용하면 횡단보도, 경사로 등과 같은 이동 제약요소를 반영할 수 있어 한층 현실성 있는 접근성 분석이 가능하다. 이 데이터를 활용하여 인천광역시 연수구를 대상으로 지역별 생활인프라 시설물 접근성 지수를 산출하였다. 또한 공간분석을 통하여 생활인프라 시설물로부터 소외된 지역을 파악하였다. 분석 결과 더욱 정확하고 현실성 있는 접근성 분석이 가능한 것으로 판단되었다. 본 연구의 접근성 측정방법은 각 지역의 도시재생 계획 및 생활인프라 시설 투자에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, interest and financial investment in community infrastructure have been growing. Accordingly, Korean Ministry of Land, Infrastructure and Transport suggested a standard for community infrastructure planning. The standard was based on time distance which represents citizens' accessibility to infrastructure facilities. This paper presents a method to use the navigation application programming interface (API) to calculate travel time. Buffer analysis using Euclidean distance has been widely used so far to evaluate accessibility. However, this method has limitation in that it does not reflect situations in the real world such as crosswalks and slope ways. The infrastructure accessibility indices of local towns in Yeonsu-gu, Incheon were computed based on the time obtained by navigation API. Also, Yeonsu-gu was spatially analyzed to reveal the resident units that are marginalized from community infrastructure facilities. Using navigation API enables to compute realistic accessibility indices and to find unbenefitted residential areas. The method presented in this paper can help community infrastructure planners for their facility spatial plan and budget distribution.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Research Flow
표 Table 1. National Standards for Community Infrastructure Plan
그림 Fig. 2. Resident Units (RU)
그림 Fig. 3. Infrastructure Facility Maps
표 Table 2. Source Data of RU Population
그림 Fig. 4. Tmap API Route Search Method
그림 Fig. 5. Euclidean Distance Method vs. Tmap Time Method - Walking
표 Table 3. URL and Parameters for Tmap API
표 Table 4. Accessibility Index by Facility - Walking
표 Table 5. Accessibility Index by Facility - Vehicle
그림 Fig. 6. RU Classified by Walking Time
그림 Fig. 7. RU Classified by Vehicle Time

AI 본문요약
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문제 정의

, 2015; Park & Lee, 2015). 따라서 본 연구에서는 경로안내 Application Programming Interface (API)를 활용하여 실제로 시민이 생활인프라 시설물까지 보행 또는 차량으로 이동할 때 소요되는 시간을 산출하고, 그것을 바탕으로 시간 기반의 접근성을 평가하였다.
왜냐하면 접근성 지수는 가중평균이고, 지리적인 분석은 제외되어 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 미시적인 관점에서 접근성이 미흡한 구역을 도출하기 위하여 공간분석을 수행하였다.
이것은 GIS 소프트웨어에서 제공하지 못하는 기능으로, GIS 소프트웨어에서 분석을 하면 이런 현실적인 제약 요소를 반영하지 못해 정확하지 않은 결과를 낳을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 교통량, 횡단보도, 지형경사 등과 같은 현실적인 요소를 반영할 수 있도록 경로안내 API 를 도입하여 생활인프라의 접근성을 측정하고, 그것의 적용성을 평가하였다. 또한 이 결과를 바탕으로 지역별 생활인프라 접근성 지수를 산출하고, 도시계획 및 도시재생 정책에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
따라서 본 연구에서는 실시간 교통량, 횡단보도, 지형경사 등과 같은 현실적인 요소를 반영할 수 있도록 경로안내 API 를 도입하여 생활인프라의 접근성을 측정하고, 그것의 적용성을 평가하였다. 또한 이 결과를 바탕으로 지역별 생활인프라 접근성 지수를 산출하고, 도시계획 및 도시재생 정책에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
보통 거리를 기반으로 접근성을 산출하나 본 연구에서는 현실성을 높이기 위하여 시간을 기반으로 접근성을 산출하였다. 시간을 기반으로 접근성을 산출할 경우 육교, 횡단보도 등과 같은 도시의 여러 장애물이 반영된 소요시간을 얻을 수 있다.
본 연구는 행정동을 경계로 하여 접근성 지수를 산출하는 거시적인 분석과 접근 소외지역을 도출하기 위한 미시적인 공간분석을 수행하였다. 이 방법을 통하여 수요자 관점에서의 생활인프라 만족도를 산출하고, 생활인프라 시설물로부터 소외된 지역을 정밀하게 파악할 수 있었다.
위와 같이 접근성 분석에 관한 다양한 연구가 있지만, 본연구에서는 인프라 시설물에 시민이 얼마나 쉽게 접근할 수 있는가에 초점을 두고 행정동을 지역적 경계로 하는 접근성을 분석하고자 한다. 이런 목적으로는 가중치를 반영한 시간 기반의 접근성이 가장 타당할 것으로 판단되어 가중치 시간 거리 접근성을 중심으로 연구를 수행하였다.
(2009)은 경기도 성남시를 대상으로 소득계층요인에 따른 자연녹지와 도시공원의 접근성 분석에 관한 연구를 수행하였다. 이 연구는 자연녹지와 도시공원의 서비스권역을 측정하기 위하여 GIS 버퍼 분석을 이용하여 접근성을 측정하였다. 위의 세 연구는 실제 이동 경로가 아닌 직선거리를 기반으로 한 GIS 버퍼분석을 수행하였는데, 이럴 경우 현실성이 충분히 반영되지 않을 수 있다.
위와 같이 접근성 분석에 관한 다양한 연구가 있지만, 본연구에서는 인프라 시설물에 시민이 얼마나 쉽게 접근할 수 있는가에 초점을 두고 행정동을 지역적 경계로 하는 접근성을 분석하고자 한다. 이런 목적으로는 가중치를 반영한 시간 기반의 접근성이 가장 타당할 것으로 판단되어 가중치 시간 거리 접근성을 중심으로 연구를 수행하였다.

제안 방법

첫째, 본 연구는 인천광역시 연수구라는 지역적 경계를 연구범위로 설정하였다. 그렇기 때문에 연수구 구민은 연수구 시설물만 이용한다는 전제 하에 분석을 수행하였다. 하지만 지역 경계 근처에 거주하는 구민은 다른 구의 시설물을 이용할 수도 있다.
첫째, 경로안내 API를 활용해서 생활인프라 시설물의 접근성을 측정하는 방법을 제시하고, 그것의 적용성을 평가한다. 둘째, 경로안내 API 소요 시간을 바탕으로 GIS (Geographic Information System) 분석을 수행하여 지역별 생활인프라 소외지역을 파악한다. 셋째, 지역별로 생활인프라 접근성 지수를 산출하여 지역별 생활인프라 공급 현황을 파악하고, 이 결과를 인프라 건설정책에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
이를 통하여 시민들이 실제로 체감하는 접근성을 한층 정확히 평가할 수 있다. 둘째, 보행시간뿐만 아니라 차량시간을 산출하여 거점 시설의 접근성을 평가하였다. 차량시간의 경우 직선 버퍼 거리를 사용할 때 오차가 더욱 커질 수밖에 없다.
인프라 시설물과 RU의 개수가 많다 보니 소요시간 산출을 자동화할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Java8.1, Javascript 기반의 프로그래밍을 통하여 Tmap API 구동을 자동화하였다. 이 프로그램은 입력데이터에서 출발지, 출발지 경도, 출발지 위도, 도착지 경도, 도착지 위도, 도착지 정보를 추출하여 Tmap API에 전달하고 Tmap API의 경로탐색 결과값을 수신하여 출발지, 이동 거리(단위 : m), 소요시간(단위 : 초), 도착지 형식으로 파일에 저장한다.
본 논문은 공간데이터 생성, 경로안내 API를 이용한 이동 거리 및 소요시간 산출, 생활인프라 접근성 지수 산출, 접근성 공간분석, 그리고 결과 및 고찰로 구성되어 있다. 경로안내 API를 이용하여 이동 거리와 소요시간을 산출하기 위해서는 출발지와 목적지의 지리적인 위치정보가 필요하다.
셋째, 기존에는 공원, 지하철과 같이 넓은 영역을 차지하는 시설물에 대하여 시설물의 위치를 시설물의 중심점으로 설정하고 분석을 수행하여 이동시간의 정확성이 결여되어있다. 본 연구에서는 이러한 시설물을 포인트(point)가 아닌 폴리곤(polygon)으로 구축하여 주거지에서 지하철역 출입구까지 그리고 주거지에서 공원 입구까지의 통행시간을 산출하였다. 이렇게 함으로써 중심점을 기준으로 한 접근성 분석 결과보다 정확한 결과를 얻을 수 있다.
데이터 생성 결과 연수구 내 주거지(Resident Unit, RU) 는 616개로 행정동을 기준으로 ID를 정의하였다. 생활인프라 시설물까지의 도보 및 차량의 접근시간을 경로안내 API 를 이용하여 산출한 후 그 정보를 RU 공간데이터의 속성 테이블에 추가하였다. RU의 범위는 도로를 경계로 하는 블록으로 나누었으며 [Fig.
위와 같은 과정을 거쳐 거주지와 인프라 시설물 간의 이동 거리와 이동시간을 산출하였다. 이 결과를 바탕으로 버퍼 직선거리를 기준으로 한 분석과의 차이를 비교하였다.
Park and Kim (2016)은 부산 지역의 27개 공공도서관의 지리적 접근성을 분석하였다. 이 연구는 설문조사를 통하여 이용빈도, 교통수단, 소요시간 등을 확인하고, 이에 근거한 접근성의 패턴을 분석하였다. Park and Lee (2015)는 Urban Network Analysis (UNA)를 이용하여 과천, 안양, 의왕, 군포시에 있는 문화시설의 접근성을 분석하였다.
Park and Lee (2015)는 Urban Network Analysis (UNA)를 이용하여 과천, 안양, 의왕, 군포시에 있는 문화시설의 접근성을 분석하였다. 이 연구에서는 연결정도중심성(Degree Centrality), 매개중심성(Betweenness Centrality), 근접중심성(Closeness Centrality)을 중심으로 문화시설이 미칠 수 있는 영향범위를 도출하였다.
경로안내 API를 이용하여 이동 거리와 소요시간을 산출하기 위해서는 출발지와 목적지의 지리적인 위치정보가 필요하다. 이 정보를 생성하기 위하여 ArcGIS 소프트웨어(ESRI, 2018) 를 이용해 주거지와 생활인프라 시설물을 맵핑하고 위치정보를 추출하였다. 이후 경로안내 API(구체적으로는 SK 플래닛에서 제공하는 Tmap API)를 활용하여 주거지에서 시설물까지의 보행 및 차량 이동 거리와 소요시간을 산출하였다.
1, Javascript 기반의 프로그래밍을 통하여 Tmap API 구동을 자동화하였다. 이 프로그램은 입력데이터에서 출발지, 출발지 경도, 출발지 위도, 도착지 경도, 도착지 위도, 도착지 정보를 추출하여 Tmap API에 전달하고 Tmap API의 경로탐색 결과값을 수신하여 출발지, 이동 거리(단위 : m), 소요시간(단위 : 초), 도착지 형식으로 파일에 저장한다.
Tmap API는 보행 및 차량을 통한 이동 거리, 소요시간 산출기능을 제공하며 [Table 3]은 본 연구에서 적용한 Tmap API의 URL과 설정 파라미터를 보여준다. 이동 거리와 소요시간은 ArcGIS를 활용하여 API 입력데이터를 생성한 후, Tmap API를 구동하여 산출하였다.
첫째, 인구를 반영한 접근성 지수를 산출하는 방법과 인프라 접근성이 미흡한 지역을 찾아내는 방법을 제시하였다. 이때 현실성 있는 소요시간을 산출하기 위해 경로안내 API를 활용하여 거리 또는 이동시간을 산출하였다. 이를 통하여 시민들이 실제로 체감하는 접근성을 한층 정확히 평가할 수 있다.
데이터 매칭을 위하여 각 시설물을 GIS 환경에 맵핑해야 한다. 이를 위해서 작은도서관, 보육시설, 유치원, 초등학교, 민간체육시설, 거점도서관, 공공체육시설은 도로명 주소에 해당하는 ITRF2000 좌표계의 포인트 위치정보를 생성하고 GIS 상에 포인트 데이터를 구축하였다. 공원, 거점공원은 네이버 지도(Naver Map 2019)에서 위치와 형상을 참고하여 ITRF2000 좌표계 상의 폴리곤 GIS 데이터를 구축하였다.
이 정보를 생성하기 위하여 ArcGIS 소프트웨어(ESRI, 2018) 를 이용해 주거지와 생활인프라 시설물을 맵핑하고 위치정보를 추출하였다. 이후 경로안내 API(구체적으로는 SK 플래닛에서 제공하는 Tmap API)를 활용하여 주거지에서 시설물까지의 보행 및 차량 이동 거리와 소요시간을 산출하였다. 이때 데이터 분량이 많은 관계로 프로그래밍을 통해 데이터 산출을 자동화하였다.
이때 데이터 분량이 많은 관계로 프로그래밍을 통해 데이터 산출을 자동화하였다. 이후 산출된 결과를 이용하여 지역별 접근성 지수를 산출하고, 지리적으로 접근성이 미흡한 주거지역을 파악하기 위하여 GIS 분석을 수행하였다. GIS란 지리 공간적으로 참조 가능한 모든 형태의 정보를 효과적으로 수집, 저장, 갱신, 조정, 분석, 표현할 수 있도록 설계된 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어 및 지리적 자료, 인적자원의 통합체이다(Wikipedia, 2019).
Seong (2018)은 기존의 생활인프라 국가적 최저기준인 생활권 규모로 파악하는 것과 달리 최저기준을 소요시간으로 제시하였다. 제시된 최저기준의 산출과정을 보면 각 개인의 주거지 근린에서 최단거리 시설까지의 접근 거리 분석과정에서 유클리드 거리(Euclidean distance)를 사용하였고 보행 시속은 3km로 설정하여 소요시간을 산출하였다. 위 연구를 통하여 생활인프라 국가 최저기준안이 마련되었으며, 그 자세한 내용은 [Table 1]과 같다.
지역별 인프라 시설물 접근성을 평가하기 위하여 [Eq.(1)]을 사용하여 동별 접근성 지수를 산출하였다. 이 식은 해당 지역의 시민이 목적 시설물까지 도달하는 데 소요되는 평균 시간을 산출한다.
본 연구의 목표는 다음과 같다. 첫째, 경로안내 API를 활용해서 생활인프라 시설물의 접근성을 측정하는 방법을 제시하고, 그것의 적용성을 평가한다. 둘째, 경로안내 API 소요 시간을 바탕으로 GIS (Geographic Information System) 분석을 수행하여 지역별 생활인프라 소외지역을 파악한다.
본 연구의 차별성은 다음과 같다. 첫째, 인구를 반영한 접근성 지수를 산출하는 방법과 인프라 접근성이 미흡한 지역을 찾아내는 방법을 제시하였다. 이때 현실성 있는 소요시간을 산출하기 위해 경로안내 API를 활용하여 거리 또는 이동시간을 산출하였다.

대상 데이터

교통인프라인 IC는 연수구 내에 있는 남동IC, 문학 IC, 옥련IC, 송도IC를 공간데이터로 생성하였다. RU의 인구는 국가공간정보포털(http://data.nsdi.go.kr)에서 제공하는 집계구별 인구 데이터, 집계구 폴리곤 데이터 등을 활용하여 산출하였다. RU의 인구 데이터 산출에 사용된 원본 데이터는 [Table 2]와 같다.
유치원은 유치원 알리미(Child School Info, 2019)를 통하여 인천광역시 연수구에 등록된 유치원 정보로 데이터를 구성하였다. 공공체육시설은 인천광역시 연수구에 자료를 요청하여 획득하였다. 교통인프라인 IC는 연수구 내에 있는 남동IC, 문학 IC, 옥련IC, 송도IC를 공간데이터로 생성하였다.
이를 위해서 작은도서관, 보육시설, 유치원, 초등학교, 민간체육시설, 거점도서관, 공공체육시설은 도로명 주소에 해당하는 ITRF2000 좌표계의 포인트 위치정보를 생성하고 GIS 상에 포인트 데이터를 구축하였다. 공원, 거점공원은 네이버 지도(Naver Map 2019)에서 위치와 형상을 참고하여 ITRF2000 좌표계 상의 폴리곤 GIS 데이터를 구축하였다. 이렇게 생성된 생활인프라 및 교통인프라 시설물은 [Fig.
공공체육시설은 인천광역시 연수구에 자료를 요청하여 획득하였다. 교통인프라인 IC는 연수구 내에 있는 남동IC, 문학 IC, 옥련IC, 송도IC를 공간데이터로 생성하였다. RU의 인구는 국가공간정보포털(http://data.
데이터 생성 결과 연수구 내 주거지(Resident Unit, RU) 는 616개로 행정동을 기준으로 ID를 정의하였다. 생활인프라 시설물까지의 도보 및 차량의 접근시간을 경로안내 API 를 이용하여 산출한 후 그 정보를 RU 공간데이터의 속성 테이블에 추가하였다.
일례로 정부에서 제시한 생활인프라에는 의료시설이나 주차장도 포함되어 있으나 여기에는 개인이 운영하는 것들이 대부분을 차지하고 있다. 둘째, 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있는 생활인프라 시설물을 연구 대상으로 선정하였다. 우리는 시설물의 위치 및 기본정보를 구하기 위하여 지자체에 공식적인 요청 문서를 보내 데이터를 수집하였다.
본 연구에서 고려한 생활인프라는 보육시설, 유치원, 초등학교, 도서관, 공원(거점공원 포함), 체육시설, 지하철역, 고속도로 IC이다. 위와 같이 연구 대상을 설정한 이유는 다음과 같다.
본 연구에서 대상으로 삼은 생활인프라 시설물은 공원, 작은도서관, 보육시설, 유치원, 초등학교, 민간체육시설, 거점공원, 거점도서관, 공공체육시설이다. 지역거점 시설은 시민이 문화ㆍ학습ㆍ의료ㆍ휴식 등을 위해 ‘교통시설’을 통해 이용하는 시설로 거점도서관, 공공체육시설, 거점공원이 이에 해당된다.
둘째, 데이터의 신뢰성을 보장할 수 있는 생활인프라 시설물을 연구 대상으로 선정하였다. 우리는 시설물의 위치 및 기본정보를 구하기 위하여 지자체에 공식적인 요청 문서를 보내 데이터를 수집하였다. 일부 개인이 운영하는 생활인프라 시설물은 수시로 생겨나고 사라지기 때문에 데이터의 신뢰성이 상대적으로 떨어진다.
초등학교, 지하철역, IC 시설은 네이버 지도(Naver Map, 2019)를 참고하여 데이터를 구성하였다. 유치원은 유치원 알리미(Child School Info, 2019)를 통하여 인천광역시 연수구에 등록된 유치원 정보로 데이터를 구성하였다. 공공체육시설은 인천광역시 연수구에 자료를 요청하여 획득하였다.
접근성 지수 산출을 위하여 주거지와 생활인프라 시설물 사이의 보행 및 차량 이동시간 정보가 필요하다. 이를 위하여 인천광역시 연수구에 속해 있는 13개의 행정동(동춘1동, 동춘2동, 동춘3동 선학동, 송도1동, 송도2동, 송도3동, 연수1동, 연수2동, 연수3동, 옥련1동, 옥련2동, 청학동)에 있는 주거지역과 생활인프라 시설물을 GIS 환경에서 공간데이터로 생성하였다.
마지막으로 지하철역과 고속도로 IC와 같이 국가가 제시한 생활인프라 시설물에는 포함되지 않으나 시민의 삶의 질에 큰 영향을 끼치는 시설물을 연구 대상에 포함시켰다. 지역적으로는 인천광역시 연수구를 선정하여 연구를 진행하였다. 인천광역시 연수구는 1990년대에 개발된 지역(구도심)과 2010년대에 개발된 지역(신도심)이 적절히 섞여 있어 생활 인프라 공급 현황을 비교하기에 적절할 것으로 판단하였다.
위와 같이 연구 대상을 설정한 이유는 다음과 같다. 첫째, 다양한 생활인프라 시설물 중 공공성이 강한 것들을 선정하였다. 공공성이 강한 생활인프라 시설물은 보통 국가의 재정으로 운영이 된다.
보육시설, 공공체육시설, 작은도서관, 거점도서관, 민간체육시설, 공원 등의 시설물에 대한 위치 및 상세 정보는 해당 구청 행정정보공개의 사전정보공표를 통해 확인하였다. 초등학교, 지하철역, IC 시설은 네이버 지도(Naver Map, 2019)를 참고하여 데이터를 구성하였다. 유치원은 유치원 알리미(Child School Info, 2019)를 통하여 인천광역시 연수구에 등록된 유치원 정보로 데이터를 구성하였다.
마을단위 시설은 시민이 마을에서 ‘도보’로 이용하는 시설로 유치원, 초등학교, 도서관, 어린이집, 생활체육 시설, 근린공원이 여기에 포함된다. 한편 교통 인프라 시설물인 지하철역, 고속도로 나들목(IC)을 연구범위에 추가하였다. 공원, 작은도서관, 보육시설, 유치원, 초등학교, 민간체육시설, 지하철역은 ‘도보’로 이용하는 시설이고, 거점공원, 거점도서관, 공공체육시설, IC는 차량과 같은 ‘교통시설’을 통해 이용하는 시설물이다.

데이터처리

IC까지 소요시간도 15분 이상인 거주지가 송도동에 다수 분포하는 것으로 나타났다. 위에서 분석한 바와 같이 동 단위의 포괄적인 공급 현황을 파악하기 위하여 접근성 지수를 산출하였고, 접근성이 미흡한 구역을 상세히 도출하기 위하여 지리분석을 수행하였다. 위 결과에 따르면 현재 인천광역시 연수구의 공원은 옥련2동이 6.

이론/모형

(2015)은 서울특별시 공공도서관의 공간적 접근성을 분석하고, 접근성의 결정요인을 파악하였다. 이 연구에서는 ArcGIS 10.6.1.에 탑재되어 있는 네트워크 분석도 구를 활용하였다. Park and Kim (2016)은 부산 지역의 27개 공공도서관의 지리적 접근성을 분석하였다.

성능/효과

경로안내 API를 활용하여 이동 거리와 이동시간을 산출함으로써 생활인프라에 관한 한층 현실적인 접근성을 산출할 수 있었다. 경로안내 API는 다양한 교통수단에 대한 이동 거리 및 이동시간에 대한 정보를 제공하고 있기 때문에 잠재력이 높다고 판단된다.
7]은 차량 이동시간을 기준으로 했을 때의 접근 소외지역을 보여준다. 공공체육시설까지는 모든 거주지에서 15분 이내에 도달할 수 있는 것으로 나타난 반면, 거점도서관과 거점공원은 차량으로 10분을 더 달려야 도착할 수 있는 것으로 분석되었다. IC까지 소요시간도 15분 이상인 거주지가 송도동에 다수 분포하는 것으로 나타났다.
많은 경로안내 API는 독자적인 교통량 산출 알고리즘을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 실시간 교통량을 반영한 이동시간을 산출한다. 둘째, 경로안내 API는 계단, 경사로, 횡단보도와 같이 통행에 지장을 주는 정보를 반영한 이동시간을 제공한다. 이것은 GIS 소프트웨어에서 제공하지 못하는 기능으로, GIS 소프트웨어에서 분석을 하면 이런 현실적인 제약 요소를 반영하지 못해 정확하지 않은 결과를 낳을 수 있다.
이러한 맹점은 연구 범위를 더욱 확장하여 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 둘째, 경로안내 API를 통해 얻어지는 이동 거리 및 이동시간 정보가 완벽할 수는 없다. 또한 그러한 정보를 제공하는 업체에 따라 거리 및 시간 정보가 달라질 수도 있을 것이다.
경로안내 API를 사용함으로써 이런 오차를 대폭 줄였다. 셋째, 기존에는 공원, 지하철과 같이 넓은 영역을 차지하는 시설물에 대하여 시설물의 위치를 시설물의 중심점으로 설정하고 분석을 수행하여 이동시간의 정확성이 결여되어있다. 본 연구에서는 이러한 시설물을 포인트(point)가 아닌 폴리곤(polygon)으로 구축하여 주거지에서 지하철역 출입구까지 그리고 주거지에서 공원 입구까지의 통행시간을 산출하였다.
위에서 분석한 바와 같이 동 단위의 포괄적인 공급 현황을 파악하기 위하여 접근성 지수를 산출하였고, 접근성이 미흡한 구역을 상세히 도출하기 위하여 지리분석을 수행하였다. 위 결과에 따르면 현재 인천광역시 연수구의 공원은 옥련2동이 6.6분으로 가장 미흡하고 동춘2동이 3.1분으로 가장 우수한 것으로 나타났다. 물론 이 평가는 오직 접근성만을 기준으로 평가했다는 점을 기억해야 한다.
본 연구는 행정동을 경계로 하여 접근성 지수를 산출하는 거시적인 분석과 접근 소외지역을 도출하기 위한 미시적인 공간분석을 수행하였다. 이 방법을 통하여 수요자 관점에서의 생활인프라 만족도를 산출하고, 생활인프라 시설물로부터 소외된 지역을 정밀하게 파악할 수 있었다. 이것은 인프라 입지 선정과 같은 인프라 및 도시재생 계획에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Wang and Xu (2011)는 구글맵 경로안내 API가 제공하는 통행시간과 GIS 소프트웨어에서 제공하는 통행시간 결과를 비교하였다. 이 연구에서 구글 맵의 경로안내 API가 GIS 소프트웨어에서 제공하는 통행시간 정보보다 현실성이 있다는 것이 입증되었다. Ha and Lee (2017)은 보행자 경로안내 API 정보를 활용해서 지하철역의 접근성을 평가하고, 그것에 영향을 주는 요인을 분석하였다.

후속연구

이렇게 함으로써 중심점을 기준으로 한 접근성 분석 결과보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 마지막으로 본 연구는 생활인프라 및 교통인프라 시설물의 접근성을 종합적으로 평가하고, 도시계획 및 도시재생 정책으로의 시사점을 도출한다는 점에서 특정 시설물에 국한하여 접근성을 측정한 기존의 연구와는 구별된다.
둘째, 경로안내 API 소요 시간을 바탕으로 GIS (Geographic Information System) 분석을 수행하여 지역별 생활인프라 소외지역을 파악한다. 셋째, 지역별로 생활인프라 접근성 지수를 산출하여 지역별 생활인프라 공급 현황을 파악하고, 이 결과를 인프라 건설정책에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
인천광역시 연수구는 1990년대에 개발된 지역(구도심)과 2010년대에 개발된 지역(신도심)이 적절히 섞여 있어 생활 인프라 공급 현황을 비교하기에 적절할 것으로 판단하였다. 아울러 구도심과 신도심의 인프라 공급 현황 비교를 통하여 도시개발의 문제점과 개선사항을 도출해낼 수 있을 것이다.
이 방법을 통하여 수요자 관점에서의 생활인프라 만족도를 산출하고, 생활인프라 시설물로부터 소외된 지역을 정밀하게 파악할 수 있었다. 이것은 인프라 입지 선정과 같은 인프라 및 도시재생 계획에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이동 거리와 소요시간을 산출하기 위한 지리적 위치정보는 어떤 과정을 통해 추출되었나?	경로안내 API를 이용하여 이동 거리와 소요시간을 산출하기 위해서는 출발지와 목적지의 지리적인 위치정보가 필요하다. 이 정보를 생성하기 위하여 ArcGIS 소프트웨어(ESRI, 2018) 를 이용해 주거지와 생활인프라 시설물을 맵핑하고 위치정보를 추출하였다. 이후 경로안내 API(구체적으로는 SK 플래닛에서 제공하는 Tmap API)를 활용하여 주거지에서 시설물까지의 보행 및 차량 이동 거리와 소요시간을 산출하였다.
	기초생활인프라는 무엇인가?	그에 따라 생활인프라에 대한 관심과 재정 투자 또한 점점 증가하고 있다. 기초생활인프라는 유치원, 초등학교, 도서관, 어린이집, 노인복지시설, 생활체육시설, 공원과 같이 시민의 기초적인 삶에 필요한 시설들을 의미한다. 현재 기초생활인프라는 인구를 기반으로 공급 여부와 수용용량이 결정된다.
	기초생활인프라 제공 기준은?	기초생활인프라는 유치원, 초등학교, 도서관, 어린이집, 노인복지시설, 생활체육시설, 공원과 같이 시민의 기초적인 삶에 필요한 시설들을 의미한다. 현재 기초생활인프라는 인구를 기반으로 공급 여부와 수용용량이 결정된다. 이를테면 인구 몇 명 당 도서관 1개를 공급한다는 식이었다.

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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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