[논문]인구잠재력을 이용한 광역도시 개편에 따른 공간구조변화 분석 : 부산광역시를 중심으로

김호용; 배은솔

doi:10.11108/kagis.2020.23.2.083

인구잠재력을 이용한 광역도시 개편에 따른 공간구조변화 분석 : 부산광역시를 중심으로
An Analysis of the Spatial Structure Changes according to the Reorganization of Metropolitan City Using Population Potential : Focused on Busan Metropolitan City 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.23 no.2, 2020년, pp.83 - 94

김호용 (동아대학교 도시계획공학과) , 배은솔 (대구경북연구원 스마트공간연구실)

초록
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연구대상지인 부산광역시는 1995년 본격적인 지방 자치 제도의 시행과 함께 광역시로 승격하게 됨에 따라 인구와 공간 부족 문제를 해결하고자 주변지역을 흡수하면서 전체적인 변화를 맞이하였다. 현재는 광역도시로 개편된 지 25년이 지난 시점으로 공간구조차원에서 도시전체의 균형 있는 발전이 이루어지고 있는지 진단해볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 공간상호작용을 위한 잠재력의 의미인 인구잠재력을 시공간적으로 적용함으로써 공간구조 변화와 권역별 특징을 분석하였다. 분석 결과, 도시기본계획에서 도심 및 부도심으로 설정된 지역을 중심으로 발전은 이루어지고 있었으나, 광역도시 개편에 의해 편입된 강서구와 기장군은 정체된 것으로 나타났다. 따라서 도시전체의 균형발전을 위하여 상대적으로 낙후된 지역에 대한 지역혁신성장 방안이 마련되어야 할 것이다. 추가적으로 도시외곽에 존재하는 개발제한구역에 의해 공간의 발전축이 억제되는 것으로 나타났지만, 연구대상지 내에 개발제한구역이 존재하는 다른 권역은 편입된 지역과 다르게 성장하는 패턴이 나타났다. 따라서 편입지역의 정체 원인을 토지이용규제에 국한할 것이 아니라 지역 특성을 고려한 지속적인 성장 관리방안 수립을 통하여 계획해야 할 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Busan Metropolitan City, a research site of this study, was promoted to a metropolitan city in 1995 with the implementation of the local autonomy system, and the overall change was made as it absorbed the surrounding areas to address the shortage of population and space. Twenty-five years after the introduction of the local autonomy system, it is necessary to diagnose whether balanced development of the entire city is being made in accordance with the reorganization of the metropolitan city in terms of spatial structure. In this study, changes in spatial structure and regional characteristics were analyzed by applying population potential, which means potential for future spatial interaction, in time and space. According to the analysis, the development was taking place around the center area and the sub-center established by the urban master plan, but Gangseo-gu and Gijang-gun, which were incorporated in the past, remained stagnant. In addition, it was shown that the spatial expansion of the city was suppressed by the green belt surrounding the city. However, in other regions where the green belt is located, the city has been expanded, which is different from Gijang-gun or Gangseo-gu, which was incorporated into the metropolitan city. Therefore, the cause of the decline in incorporated areas should not be limited to the institutional dimension of land use regulation. Growth management and balanced development plans will be necessary for the development of declining old downtowns and underdeveloped incorporated areas.

주제어

표/그림 (10)

그림 FIGURE 1. Study area
그림 FIGURE 2. Green belt of study area
그림 FIGURE 3. Population node points
그림 FIGURE 4. Result of population potential
표 TABLE 1. Statistics of population potential
그림 FIGURE 5. Rescaling of population potential
그림 FIGURE 6. Average rescaling value of Gu-Gun
표 TABLE 2. Rescaling statistics of population potential
그림 FIGURE 7. Result of Local Moran's I analysis
표 TABLE 2. Result of Ripley K function and influence distance

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 효율적 도시 관리를 위하여 부산광역시 전역을 대상으로 광역권 개편에 따른 공간구조의 변화와 권역별 공간패턴을 파악하고자 한다.
지수함수는 전형적으로 도시의 내부와 같이 작은 거리에 대한 상호작용을 계산하는 데 사용되며, 멱함수는 도시간의 큰 거리에 대한 상호작 용을 계산하는 데 사용된다(Kim and Nam, 2010). 본 연구에서는 부산광역시의 공간구조를 분석하기 때문에 도시 내부에 적용하기 적합한 지수함수를 선정하였다.
연구의 목적인 부산광역시의 광역권 개편에 따른 공간구조 변화와 권역별 공간패턴을 파악하기 위하여 본 연구에서는 크게 세 가지의 분석을 수행하였다. 첫째, 시계열별 인구데이터를 활용하여 도시공간내의 공간상호작용에 있어 미래 공간상 호작용을 위한 잠재력의 의미인 인구잠재력을 분석하고자 한다.
연구대상지인 부산광역시는 1995년 본격적인 지방 자치 제도의 시행과 함께 직할시에서 광역시로 승격하면서 인구와 공간 문제를 해결하고자 주변 지역을 흡수하여 현재의 도시 형태를 이루게 되었다. 현재는 지방 자치 제도가 도입된 지 25년이 지난 시점으로, 본 연구는 효율적인 도시관리 및 공간구조 관리를 위하여 부산광역시 전역을 대상으로 광역시 개편에 따른 공간 구조의 변화와 권역별 공간패턴의 변화를 분석하였다.

제안 방법

인구잠재력 분석은 중력이론을 바탕으로 한접근성 모델인 Accessibility 모델을 적용하였다. Accessibility 모델에서 인구수(W_j) 즉, 년도 별 인구 정보를 격자 단위로 배분하여 분석을 위한 데이터를 구축하였다. 기존의 연구에서는 네트워크를 기반으로 하는 해당 모델의 적용을 위하여 대상지의 도로를 네트워크 형태로 구축하고 도로와 도로가 만나는 결절점을 노드로 구축한 이후, 주변의 인구를 노드에 배분하는 형식으로 데이터를 구축하였다.
표준화 지수의 지역적 군집특성을 분석하기 위하여 동단위로 LISA분석을 수행하였다. LISA분석을 위하여 시기별 공간적 영향력을 측정하고 시기별 공간적 영향력 범위를 공간가중치로 적용하여 공간적 군집성을 분석하였다. 공간적 군집성 분석은 표준화 지수가 높은 지역과 낮은 지역의 공간적 군집현황 분석뿐만 아니라구·군별 인구잠재력 군집현황도 분석하였다.
인구잠재력 분석은 ArcGIS의 Arcplot 환경에서 제공하는 Accessibility 기능을 이용하였다. 거리 감소함수는 부산광역시 내부의 인구 상호 작용을 분석하기 위하여 지수함수를 적용하였으며, 부산시의 광역시 승격 전후인 4개 년도의 인구잠재력을 도출하였다. 둘째, 4개 년도의 인구잠재력 분석 결과를 이용하여 권역별 인구잠 재력 변화를 분석하였다.
공간적 군집성 분석은 표준화 지수가 높은 지역과 낮은 지역의 공간적 군집현황 분석뿐만 아니라구·군별 인구잠재력 군집현황도 분석하였다.
본 연구에서는 격자형 인구 데이터를 활용하여 격자의 중심에 노드(node)를 생성하여 인구 데이터를 배분하고, 인구 공간데이터에서 인구가 없는 지역은 분석에서 제외하였다. 데이터 구축 결과 15,381개의 노드가가 생성되었으며(그림 3 참조), 이를 활용하여 인구잠재력 분석 모델에 적용하였다.
거리 감소함수는 부산광역시 내부의 인구 상호 작용을 분석하기 위하여 지수함수를 적용하였으며, 부산시의 광역시 승격 전후인 4개 년도의 인구잠재력을 도출하였다. 둘째, 4개 년도의 인구잠재력 분석 결과를 이용하여 권역별 인구잠 재력 변화를 분석하였다. 인구잠재력 변화는 시기별 인구잠재력 값의 비교뿐만 아니라 표준화 지수를 적용하였다.
둘째, 표준화 지수를 이용하여 시기별·권역별 인구잠재력 변화를 비교 분석하고자 한다.
따라서 각 연도별 구·군의 인구수를 단순비교하기에는 한계가 있으므로, 시계열별 비교 분석을 위하여 표준화 지수를 적용하였다.
따라서 본 연구에서는 아파트, 빌라 등 거주지인구 밀집시설물의 정보를 바탕으로 100m× 100m단위로 인구를 추정하여 구축된 격자형 인구 데이터를 기반으로 분석하였다.
인구잠재력은 주변지역의 상호작용을 반영한 결과로 인구 데이터만 적용한 결과와 비교하여 권역의 중심성과 구심력을 분석하는데 용이하였다. 또한, 표준화 지수의 적용은 인구변화가 급격한 대상지역의 변화를 비교 분석함으로써 시공간적 변화를 해석할 수 있었다. 공간통계분석의 적용은 인구잠재력의 군집성 및 공간 구조변화를 통한 성장축과 패턴을 파악할 수 있었으며, 잠재력 밀집 지역의 경계로부터 토지이용규제의 경계를 중첩하여 해석할 수 있었다.
마지막으로 인구잠재력의 공간적 군집성을 분석하였다. 표준화 지수의 지역적 군집특성을 분석하기 위하여 동단위로 LISA분석을 수행하였다.
마지막으로 인구잠재력의 군집·분산지역을 공간통계기법을 통하여 분석함으로써 도시공간구조의 변화를 해석하고자 한다.
본 연구에서는 인구잠재력을 분석하기 위하여 ArcGIS의 workstaion 기능인 Arcplot을 사용하였으며, 여기에서는 두 가지 유형의 거리감소 즉, 멱함수(power function)와 지수함수(exponential function)를 제공하고 있다. 멱함수는 영향 범위까지 경사가 완만한 단면을 나타내며, 지수함수는 영향권까지 경사가 급한 단면을 나타낸다.
분석 방법을 살펴보면, 인구잠재력 분석을 이용하여 공간구조 변화와 권역별 특징을 분석하였다. 인구잠재력은 주변지역의 상호작용을 반영한 결과로 인구 데이터만 적용한 결과와 비교하여 권역의 중심성과 구심력을 분석하는데 용이하였다.
분석을 위하여 시기별 인구 데이터와 도시공간내의 미래 공간상호작용을 위한 잠재력을 의미하는 인구잠재력을 적용함으로써, 시기별·권역별 변화를 분석하고 잠재력의 군집·분산지역을 공간통계기법을 통하여 해석함으로써 도시의 광역도시 개편에 따른 공간구조의 변화를 파악하고자 한다.
도시공간구조의 시계열적 변화 특성을 분석하기 위하여 시간적 범위는 자료취득의 가능성과 광역시 개편(1995년) 전후 비교를 위하여 1980년부터 2010년까지 설정하였다. 시간적 범위 내에서 전후 비교 및 분석 결과의 해석을 위하여 10년 단위로 4개 년도를 분석하였다. 인구의 공간적 분포는 100m×100m 단위 격자형 인구 데이터와 동 단위 인구 데이터를 결합하여 활용하였다.
둘째, 4개 년도의 인구잠재력 분석 결과를 이용하여 권역별 인구잠 재력 변화를 분석하였다. 인구잠재력 변화는 시기별 인구잠재력 값의 비교뿐만 아니라 표준화 지수를 적용하였다. 표준화 지수는 인구잠재력 값을 시공간적 차원에서의 비교 검토하기 위한 방법으로 인구잠재력 값을 Z-score를 통하여 표준화한 이후 rescaling 하는 방법으로 식 4와 같다.
인구잠재력 분석은 ArcGIS의 Arcplot 환경에서 제공하는 Accessibility 기능을 이용하였다. 거리 감소함수는 부산광역시 내부의 인구 상호 작용을 분석하기 위하여 지수함수를 적용하였으며, 부산시의 광역시 승격 전후인 4개 년도의 인구잠재력을 도출하였다.
인구잠재력 분석은 격자 단위 인구 데이터를 활용하여 분석하였으며, 거리 감소함수는 도시 내부의 상호작용 분석에 유용한 지수함수를 적용하였다. 지수 값은 4개 년도에서 거리에 따른 영향력이 일정한 수준을 유지하는 값인 1.
인구잠재력 표준화 값의 집중지역을 분석하기 위하여 공간적 군집성을 분석하였다. 공간적 군집성을 국지적 수준의 공간적 자기상관 기법(LISA)의 하나인 Local Moran’s I 기법을 적용하였다.
연구의 목적인 부산광역시의 광역권 개편에 따른 공간구조 변화와 권역별 공간패턴을 파악하기 위하여 본 연구에서는 크게 세 가지의 분석을 수행하였다. 첫째, 시계열별 인구데이터를 활용하여 도시공간내의 공간상호작용에 있어 미래 공간상 호작용을 위한 잠재력의 의미인 인구잠재력을 분석하고자 한다. 둘째, 표준화 지수를 이용하여 시기별·권역별 인구잠재력 변화를 비교 분석하고자 한다.
공간적 군집성 분석을 위하여 Kim(2010)은 Ripley가 개발한 K함수를 적용한 세력권(sphere of influence)방식의 가중치 구간을 설정하였으며, 본 연구에서도 선행연구의 방법을 준용하여 공간적 군집성을 분석하였 다. 표 3은 4개 년도의 K값을 분석한 결과로 통계적으로 유의미한(유의수준 0.1) 군집분석을 나타내는 범위(*)와 관찰 값(K₀)과 기댓값 (K_E)의 차이가 가장 큰 피크지점(**)을 나타내는 것으로, 본 연구에서는 피크지점의 거리를 세력권 영향범위로 사용하였다. 즉, 1980년은 6km, 1990년은 9km, 2000년과 2010년은 10km를 영향범위로 설정하여 분석에 적용하였다.
마지막으로 인구잠재력의 공간적 군집성을 분석하였다. 표준화 지수의 지역적 군집특성을 분석하기 위하여 동단위로 LISA분석을 수행하였다. LISA분석을 위하여 시기별 공간적 영향력을 측정하고 시기별 공간적 영향력 범위를 공간가중치로 적용하여 공간적 군집성을 분석하였다.
, 2009; Kim and Nam, 2011). 해당 방법은 다핵구조의 진단을 위하여 인구 데이터를 활용한 공간구조의 패턴 변화를 측정하고, 도심 인구분포의 구심력 및 변동성을 측정하였다. 최근에는 공간통계학적 접근을 통하여 공간적 의존성과 이질성을 바탕으로 공간의 효과와 기능분포의 패턴을 비교하고, 도시 기능의 공간관계를 파악하는 연구가 진행되고 있다(Jung, 2009; Kim and Yun, 2014; Seo et al.
, 2008). 해당 연구는 도시공간구조의 변화는 토지이용의 변화를 동반하기 때문에 토지이용에 대한 심도 있는 접근을 통하여 공간구조를 파악하였다. 또 다른 접근으로 권역 중심에서 거리의 변화에 따라 영향력이 달라지는 특징을 이용한 밀도경사함수를 이용하는 연구가 있다(Nam et al.
이후 2000년 379만 명, 2010년 356만 명으로 지속적으로 감소세에 있으며, 연구 시점인 2020년 현재는 340만 명 수준으로 감소하였다. 해마다 변동하는 인구수는 부산시 내에서도 지역마다 차이가 있으므로, 공간구조의 변화를 파악하기 위하여 접근성 개념에 바탕을 둔 인구잠재력을 분석하였다. 연구대상지의 공간구조 변화를 파악하기 위하여 광역시로 개편된 1995년 전후인 1980년부터 2010년까지 10년 단위의 4개 년도 인구데이터를 활용하였다.

대상 데이터

따라서 본 연구에서는 아파트, 빌라 등 거주지인구 밀집시설물의 정보를 바탕으로 100m× 100m단위로 인구를 추정하여 구축된 격자형 인구 데이터를 기반으로 분석하였다. 격자형 인구 데이터는 국토정보플랫폼에서 2014년 7월부터 6개월 단위로 구축하여 제공하고 있다. 본 연구에서는 격자형 인구 데이터를 활용하여 격자의 중심에 노드(node)를 생성하여 인구 데이터를 배분하고, 인구 공간데이터에서 인구가 없는 지역은 분석에서 제외하였다.
도시공간구조의 시계열적 변화 특성을 분석하기 위하여 시간적 범위는 자료취득의 가능성과 광역시 개편(1995년) 전후 비교를 위하여 1980년부터 2010년까지 설정하였다. 시간적 범위 내에서 전후 비교 및 분석 결과의 해석을 위하여 10년 단위로 4개 년도를 분석하였다.
해마다 변동하는 인구수는 부산시 내에서도 지역마다 차이가 있으므로, 공간구조의 변화를 파악하기 위하여 접근성 개념에 바탕을 둔 인구잠재력을 분석하였다. 연구대상지의 공간구조 변화를 파악하기 위하여 광역시로 개편된 1995년 전후인 1980년부터 2010년까지 10년 단위의 4개 년도 인구데이터를 활용하였다.
연구대상지인 부산광역시는 1995년 본격적인 지방 자치 제도의 시행과 함께 직할시에서 광역시로 승격하면서 인구와 공간 문제를 해결하고자 주변 지역을 흡수하여 현재의 도시 형태를 이루게 되었다. 현재는 지방 자치 제도가 도입된 지 25년이 지난 시점으로, 본 연구는 효율적인 도시관리 및 공간구조 관리를 위하여 부산광역시 전역을 대상으로 광역시 개편에 따른 공간 구조의 변화와 권역별 공간패턴의 변화를 분석하였다.
연구대상지인 부산시는 1980년도 316만 명수준의 인구에서 1990년 380만 명으로 지속적으로 성장하다가 1995년 1월 광역시 개칭과 3월 행정구역 확장으로 398만 명의 인구정점에 이르렀다. 이후 2000년 379만 명, 2010년 356만 명으로 지속적으로 감소세에 있으며, 연구 시점인 2020년 현재는 340만 명 수준으로 감소하였다.
연구의 대상지는 우리나라의 광역도시 중에서 부산광역시를 대상으로 하였다. 광역시 개편에 따른 공간 및 인구문제 해결을 위하여 부산광역시는 동측과 서측에 접한 강서구와 기장군 지역을 편입함으로써 1995년부터 현재와 유사한 행정 경계를 가지게 되었다.
인구의 공간적 분포는 100m×100m 단위 격자형 인구 데이터와 동 단위 인구 데이터를 결합하여 활용하였다. 인구통계 데이터는 매해 집계되는 통계청(http://kostat.go.kr)의 통계연보 데이터와 국토정보플랫폼(http://map.ngii.go.kr)에서 제공하는 격자형 인구 데이터를 활용하였으며, 행정경계 데이터는 GIS환경에서 분석하기 위해 국가공간정보포털(http://www.nsdi.go.kr)에서 제공하는 shape 파일을 이용하였다.
1) 군집분석을 나타내는 범위(*)와 관찰 값(K₀)과 기댓값 (K_E)의 차이가 가장 큰 피크지점(**)을 나타내는 것으로, 본 연구에서는 피크지점의 거리를 세력권 영향범위로 사용하였다. 즉, 1980년은 6km, 1990년은 9km, 2000년과 2010년은 10km를 영향범위로 설정하여 분석에 적용하였다.

이론/모형

Local Moran’s I 기법은 공간적 군집성(cluster)과 이례치(outlier) 지역을 도출하는데 유용한 방법으로 가중치 설정에 따라 분석 결과에 큰 영향을 주므로 공간 가중치 설정은 매우 중요하다. 공간적 군집성 분석을 위하여 Kim(2010)은 Ripley가 개발한 K함수를 적용한 세력권(sphere of influence)방식의 가중치 구간을 설정하였으며, 본 연구에서도 선행연구의 방법을 준용하여 공간적 군집성을 분석하였 다. 표 3은 4개 년도의 K값을 분석한 결과로 통계적으로 유의미한(유의수준 0.
공간적 군집성을 국지적 수준의 공간적 자기상관 기법(LISA)의 하나인 Local Moran’s I 기법을 적용하였다.
즉, 부산시 전체에서 지역의 인구잠재력 위상을 파악하는 것은 가능하나, 한 지역의 인구잠재력 변화를 해석하기에는 한계가 있다. 따라서 표준화 방법인 식 -(4)를 이용하여 인구잠재력을 rescaling 하였다. 표준화 식은 4개 년도의 인구잠재력 값을 0 에서 1사이의 값으로 표준화하는 방법으로, 특정 지역 인구잠재력의 위상 변화를 분석하기에 용이하다.
가중치는 개체에 영향을 미치는 거리와 거리에 따른 가중치를 이용하여 결정할 수 있다. 본 연구에서는 개체의 세력범위를 분석하기 위하여 분포패턴이 다른 영역 간의 공간적 종속성을 알아내기 위한 방법 으로 Ripley가 개발한 K함수를 적용하였으며 식 3과 같다.
연구에서는 인구잠재력의 공간적 군집성과 주변지역과의 차별성을 분석하는데 뛰어난 Local Moran’s I를 적용하였으며 식 2와 같다.
인구잠재력 값을 활용하여 인구잠재력의 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 공간적 자기상관 기법(LISA)과 Ripley의 K함수를 적용하였다. 국지적 수준에서 분석이 가능한 자기상관 기법에는 Local Moran’s I, Local Geary’s C, Getis-Ord Gi, Gi*등이 제시되어있다(Anselin, 1995).
인구잠재력 분석은 중력이론을 바탕으로 한접근성 모델인 Accessibility 모델을 적용하였다. Accessibility 모델에서 인구수(W_j) 즉, 년도 별 인구 정보를 격자 단위로 배분하여 분석을 위한 데이터를 구축하였다.

성능/효과

광역시 개편에 따른 공간적 불균형은 현재 대상지에 존재하는 토지이용규제의 영향이 있는 것으로 판단된다. 다만, 강서구·기장군과 함께 개발제한구역이라는 토지이용규제가 존재하는 북구·금정구의 경우 인구잠재력의 표준화 값이 지속적으로 증가하는 지역으로 나타났다. 이러한 결과는 공간적 불균형 문제가 단순히 토지이용규제라는 현황에서만 원인이 있지 않다는 것이다.
1980년 그림에서 해운대 북동쪽의 푸른색 경계부분과 2010년 금정구 서쪽의 노란색으로 표시된 지역(LH)은 그림 2의 개발제한구역 경계와 일치하게 나타났다. 또한 전체적인 핫스팟 (HH)과 콜드스팟(LL)뿐만 아니라 통계적으로 의미가 없는 회색으로 표시된 지역의 경계 또한 개발제한구역의 경계와 거의 일치하게 나타났다. 따라서 인구잠재력의 공간적 군집 현상은 현재 대상지에 존재하는 토지이용규제의 영향이 있는 것으로 판단된다.
인구잠재력의 공간적 분포를 살펴보면 1980 년대 원도심과 서면을 중심으로 높게 나타난 인구잠재력 지대가 시간이 지날수록 외곽으로 분산되는 현상을 나타내고 있다. 또한 현재 부산시 기본계획상에 설정되어있는 도심인 서면과 광복동에 매우 높은 잠재력 지대가, 부도심인 하단, 사상, 구포, 동래, 해운대에 독립된 높은 잠재력 지대가 나타났다. 이는 건강한 도시공간 구조의 역할을 위하여 설정한 다핵도시의 중심지들이 구심점 역할을 제대로 수행하고 있는 것으로 판단된다.
또한, 공간통계학적 접근을 통한 성장축과 성장패턴을 분석한 결과는 다른 분석의 결과와 유사하게 나타났으며, 도시외곽에 존재하는 개발제한구역에 의해 공간의 발전축이 억제되는 것으로 나타났다.
분석 결과를 살펴보면, 도시기본계획의 공간 구조부문에서 다핵도시의 도심 및 부도심으로 설정된 지역은 구심점 역할을 수행하면서 권역의 중심으로 공간의 발전이 이루어지고 있었지만, 강서구와 기장군의 인구잠재력은 매우 낮게 나타났다. 도심과 부도심권이 광역도시로 개편 되기 이전의 도시지역임을 감안할 때 광역시 개편에 의해 편입된 지역은 상대적으로 낙후된 지역으로 판단할 수 있으며, 낮은 인구잠재력 수치는 미래 공간적 상호작용측면에서도 부정적 예측이 가능하다.
또한, 공간통계학적 접근을 통한 성장축과 성장패턴을 분석한 결과는 다른 분석의 결과와 유사하게 나타났으며, 도시외곽에 존재하는 개발제한구역에 의해 공간의 발전축이 억제되는 것으로 나타났다. 분석결과를 종합적으로 검토해 보면 대상지 역은 원도심 중심에서 도시 외곽부로 도시 활동이 균질하게 분산되며 발전하는 확산 개발 패턴을 나타내고 있다. 하지만 잠재력의 외곽 확산과 동시에 원도심의 수축 현상인 도심 공동화가 같이 진행되고 있으며, 개발제한 구역의 경계에 위치한 강서구와 기장군의 발전은 미약하게 나타나는 공간적 불균형이 나타났다.
시계열별 비교분석을 위해 인구잠재력 표준화 지수를 이용하여 분석한 결과에서도 강서구와 기장군의 표준화 값은 낮은 것으로 나타났으며, 원도심 부분의 쇠퇴 현상도 분석되었다. 또한, 공간통계학적 접근을 통한 성장축과 성장패턴을 분석한 결과는 다른 분석의 결과와 유사하게 나타났으며, 도시외곽에 존재하는 개발제한구역에 의해 공간의 발전축이 억제되는 것으로 나타났다.
인구잠재력 분석 결과 도심과 부도심 지역을 중심으로 높은 인구잠재력 지대가 나타나며, 인구잠재력 값이 분산되는 것으로 나타났다. 하지만, 대상지의 경우 지속적으로 인구가 변동하고 있으며, 인구가 많은 시기와 적은 시기의 차이가 80만 명으로 매우 크게 나타났다.
통계 값을 살펴보면 1980년 이후 최솟값은 지속적으로 증가하고 있으며, 최댓값과 표준편차는 지속적으로 감소하고 있다. 이는 높은 인구잠재력 값을 보이는 지역이 한곳에 집중되어 있다가 서서히 분산되고 있으며, 잠재력의 편차도 줄어들고 있다는 것을 의미한다.
지도에서 붉은색으로 표시된 지역(HH)이 인구 잠재력이 높은 지역으로 북동쪽으로 이동하는 모습을 확인할 수 있다. 푸른색으로 표시된 지역(LL)은 인구잠재력이 낮은 지역으로 도시 외곽부에 존재하는 강서구와 기장군이 포함되어 있으며, 인구 성장축이 북동쪽으로 이동하게 되면서 반대지역인 사하구와 영도구에서 인구잠재력이 감소하는 형태가 나타났다.
분석결과를 종합적으로 검토해 보면 대상지 역은 원도심 중심에서 도시 외곽부로 도시 활동이 균질하게 분산되며 발전하는 확산 개발 패턴을 나타내고 있다. 하지만 잠재력의 외곽 확산과 동시에 원도심의 수축 현상인 도심 공동화가 같이 진행되고 있으며, 개발제한 구역의 경계에 위치한 강서구와 기장군의 발전은 미약하게 나타나는 공간적 불균형이 나타났다. 따라서 원도심권의 활성화를 위한 재생사업과 함께 광역도시 개편에 의해 편입된 지역의 성장거점 계획을 수립하여 도시의 균형발전을 위한 지속적인 노력이 필요하다고 하겠다.

후속연구

이러한 결과는 공간적 불균형 문제가 단순히 토지이용규제라는 현황에서만 원인이 있지 않다는 것이다. 따라서 상대적으로 낙후된 원도심지역과 함께 광역권 개편에 따라 편입된 지역의 잠재력 저하를 극복하기 위해서는 지속적인 성장 관리 방안을 마련하고 균형적인 도시공간구조를 형성하는 계획과 노력이 필요할 것이다.
분석을 위하여 시기별 인구 데이터와 도시공간내의 미래 공간상호작용을 위한 잠재력을 의미하는 인구잠재력을 적용함으로써, 시기별·권역별 변화를 분석하고 잠재력의 군집·분산지역을 공간통계기법을 통하여 해석함으로써 도시의 광역도시 개편에 따른 공간구조의 변화를 파악하고자 한다. 분석 결과는 효율적인 도시 관리와 균형적인 도시개발을 위한 자료로 활용 가능하며, 기존의 도시개발방식에서 벗어나 건전하고 균형적인 도시 관리 및 개발을 위한 근거로 활용 가능할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	잠재력이란 무엇인가?	잠재력은 뉴턴의 중력법칙을 바탕으로 거리 감소함수(distance decay function)를 사용하여 어떠한 흡인력(attractiveness)이 주어져 있는 다른 장소로 접근할 수 있는 정도인 상호작용을 계산하는 것이다. 인구잠재력은 상호작용을 계산하는 Accessibility 모델에 인구 데이터를 이용하여 계산하는 것으로 식 1과 같다.
	국지적 수준에서 분석이 가능한 자기상관 기법에는 어떤 것들이 제시되어 있는가?	인구잠재력 값을 활용하여 인구잠재력의 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 공간적 자기상관 기법(LISA)과 Ripley의 K함수를 적용하였다. 국지적 수준에서 분석이 가능한 자기상관 기법에는 Local Moran’s I, Local Geary’s C, Getis-Ord Gi, Gi등*이 제시되어있다(Anselin, 1995). 연구에서는 인구잠재력의 공간적 군집성과 주변지역과의 차별성을 분석하는데 뛰어난 Local Moran’s I를 적용하였으며 식 2와 같다.
	두 가지 유형의 거리감소인 멱함수와 지수함수는 각각 무엇을 나타내는가?	본 연구에서는 인구잠재력을 분석하기 위하여 ArcGIS의 workstaion 기능인 Arcplot을 사용하였으며, 여기에서는 두 가지 유형의 거리감소 즉, 멱함수(power function)와 지수함수(exponential function)를 제공하고 있다. 멱함수는 영향 범위까지 경사가 완만한 단면을 나타내며, 지수함수는 영향권까지 경사가 급한 단면을 나타낸다. 지수함수는 전형적으로 도시의 내부와 같이 작은 거리에 대한 상호작용을 계산하는 데 사용되며, 멱함수는 도시간의 큰 거리에 대한 상호작 용을 계산하는 데 사용된다(Kim and Nam, 2010).

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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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