선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 또한 집계구 단위 도시 분석 연구에서 나타난 건축물대장상의 용도뿐만 아니라 건축물 구조와 노후도를 포함한 연구이다. 건축물 데이터 베이스 구축을 통한 노후건축물 탐색기가 아닌 집계구별 건축물 쇠퇴밀도를 등급화하여 향후 집계구별 관리방안 기초자료 수립에 목적이 있다.
- 최종적으로는 이를 종합하여 공공 데이터를 활용한 집계구 단위의 건축물 쇠퇴지표 밀도의 등급화를 통해 노후 판단 기준에 대한 개선된 지표를 제안한다. 이는 향후 도시재생 및 활성화사업 등에 관련된 쇠퇴지역 선정과 방향에 필요한 물리적 부문의 체계적 관리를 목적으로 한다.
- 본 연구는 지방 중소도시의 실질적인 물리적 진단평가를 위해 집계구 단위의 공공 데이터를 활용하였다. 전라남도 5개 도시인 광양, 나주, 목포, 순천, 여수의 주거용 건축물 중 용도가 단독주택인 건축물과 도시 내 도시화지역 집계구를 대상으로 중소도시 집계구 단위 건축물 쇠퇴밀도의 등급화를 설정하는 연구이다. 건축물데이터는 2017년도 기준으로 국가공간정보포 털에서 제공하고 있는 건축물연령정보를 사용하였으며, 시뮬레이션은 QGIS 3.
제안 방법
- (1) 건축물 노후도의 기준연한은 40년 이상의 노후건축물이며 이를 밀도별로 분류하였다. 도시정비법시행령과 지자체 조례, 도시재생본부 자료를 기반으로 모든 건축구조 노후 기준에 해당된다.
- 건축물 등 도시 물리적인 분야의 등급화에 관한 연구, 2. 집계구 단위 도시 분석 연구, 3. 건축물 데이터 활용 연구로 구분하였다.
- 본 연구는 건축물 데이터를 활용하여 쇠퇴를 판단하기 위한 3가지 요소를 설정하고 요소의 단계구분을 통한 모듈화와 이를 기반으로 물리적 등급을 5단계로 설정하였다. 5가지 단계를 전라남도 5개 도시에 적용하여 집계구 단위로 분류하였다. 분류 결과 다음과 같은 연구 결과를 도출하였다.
- GIS를 활용하여 각 도시에 등급을 맵핑하여 도심 내 주요 쇠퇴지역 분포 현황을 분석하였다. 분석 결과 모든 도시의 외곽 부분은 대부분 5등급으로 이루어져 있으며, 쇠퇴도가 높은 1,2등급은 5개시 모두 원도심에 위치한 집계구에 분포하며, 2000 년대, 2010년대부터 개발을 실시해온 도시 내 주요 신도심은 대부분 4,5등급으로 이루어져 있다.
- 각 요소별 코드 조합과 이를 활용한 모듈을 작성하기 위해 집계구 내 각 요소의 밀도를 시뮬레이션 하였다. 이를 바탕으로 3단계인 저밀, 중밀, 고밀로 분류하였다.
- 건축물 쇠퇴밀도 등급화 연구를 위해 연구 방법을 4단계로 구분하였다. 전라남도 5개 중소도시를 설정하고 행정경계, 건축 물대장 등의 데이터를 구득하였다.
- 2단계는 1단계와 3단계의 중간단계이다. 단계 분류 방법론으로는 건축물 데이터를 집계구 단위(Polygon) 데이터로 변환하여 QGIS 3.4 등간격 분석을 바탕으로 실시하였다.
- (2) 건축물 용도의 기준은 단독주택이다. 도시정비법 시행령과 지자체 조례 등에서 구분하고 있는 공동주택을 제외하고, 주거용 건축물 중 단독주택을 중심으로 밀도를 분류하였다.
- 동시에 물리적 등급과 도시재생 뉴딜에서 구분하고 있는 물리환경 부문 노후도의 중소도시 내 분포를 비교하였다. 정부에서 제시하고 있는 1개 요소(노후도)로만 쇠퇴지역을 설정한 곳은 대부분 극히 일부분의 원도심 지역에서 나타나고 있어 본 연구에서 제시한 등급에서 나타나는 쇠퇴지역과 많은 차이를 보인다.
- 모듈 작성 중 3가지 요소 중 어느 한 요소에서라도 데이터 누락이 있는 집계구는 광양에 2개, 여수에 51개로 모듈 개수에서 제외하여 모듈의 신뢰도를 높이고자 하였다.
- 본 연구는 건축물 데이터를 활용하여 쇠퇴를 판단하기 위한 3가지 요소를 설정하고 요소의 단계구분을 통한 모듈화와 이를 기반으로 물리적 등급을 5단계로 설정하였다. 5가지 단계를 전라남도 5개 도시에 적용하여 집계구 단위로 분류하였다.
- 본 연구에서는 지역을 분석하기 위한 최소 단위 구역이자 읍면동 단위보다 작은 크기로 결과의 정밀도를 높일 수 있는 집계구 단위의 특징과 장점을 고려하여 분석단위를 집계구로 설정 하였다. 이는 읍면동 단위에 비해 용도지역과의 연계성이 높게 나타나는 점과 건축물 중 단독주택 용도를 대상으로 하는 본 연구의 분석 범위로 적합하다고 판단이 된다[Table 1].
- 분류한 3가지 요소들을 집계구의 물리적 현황을 알 수 있게 종합 및 모듈화를 실시하였다. 모듈화를 위한 코드를 작성하였 으며 요소별 밀도에 따른 모듈을 통해 집계구 현황 파악과 지역적 특징을 쉽게 파악할 것으로 판단된다[Fig 3].
- 설정한 등급 기준을 중소도시 집계구에 실제 적용하였다. 물리적 현황이 가장 열악한 1등급 개수는 5개 중소도시 중 순천시가 19개(순천시 전체 집계구 대비 3.
- 시뮬레이션을 위해 기존에 정리된 데이터를 맵핑 및 집계구 단위 폴리곤 데이터로 변환하였다. 시뮬레이션 결과를 건축물 용도, 노후도 등급, 구조 등급으로 결과물을 산출하였으며, 이를 토대로 중소도시 집계구별 요소의 밀도에 따른 등급화를 실시하였다[Fig. 2].
- 2 노후건축물 내용 중 법적 기준과 서울시 도시재생본부가 제시한 노후건축물에 대한 정의를 기반으로 요소를 설정하였다. 요소는 총 3가지로 건축물 노후도, 구조, 용도로 분류하였다. 3가지 요소는 각 요소의 밀도에 따라 집계구별로 총 3단계(저밀, 중밀, 고밀)로 구분되며 이는 코드(1,2,3)로 표현된다.
- 이 과정에서 5개 도시의 기본 현황파악과 건축물의 용도·구조· 노후도 등을 재분류하였다.
- 전라남도 중소도시 물리적 등급은 건축물 데이터를 중심으로 2. 이론적 고찰 2.2 노후건축물 내용 중 법적 기준과 서울시 도시재생본부가 제시한 노후건축물에 대한 정의를 기반으로 요소를 설정하였다. 요소는 총 3가지로 건축물 노후도, 구조, 용도로 분류하였다.
- 각 요소별 코드 조합과 이를 활용한 모듈을 작성하기 위해 집계구 내 각 요소의 밀도를 시뮬레이션 하였다. 이를 바탕으로 3단계인 저밀, 중밀, 고밀로 분류하였다. 1단계는 집계구 내 요소가 저밀한 상태로서 건축물 노후도의 경우에는 사용승인일이 최근에 가까운 건축물이 많으며, 용도 요소에서는 단독주택의 비율이 낮게 나타나는 집계구 이다.
- 전라남도 5개 중소도시를 설정하고 행정경계, 건축 물대장 등의 데이터를 구득하였다. 이후 보다 세밀한 연구를 진행하기 위해 분석단위를 읍면동 단위보다 작은 집계구로 설정 하였으며, 앞서 구축한 데이터를 정리 및 분류를 실시하였다. 이 과정에서 5개 도시의 기본 현황파악과 건축물의 용도·구조· 노후도 등을 재분류하였다.
- 작성한 모듈을 바탕으로 GIS를 활용하여 시각화하였다. 순천시를 살펴보면 도심지역의 경우 지도의 좌측이 기존의 원도심이며, 지도의 우측은 최근 개발이 활발하게 진행되고 있는 지역이다.
- 전라남도 5개 중소도시의 규모, 인구, 행정구역, 집계구 항목의 기본 현황을 조사하였다. 도시의 크기는 순천이 911.
- 집계구 기반 물리적 등급과 현재 도시재생 뉴딜에서 구분하고 있는 행정동 경계를 비교하였다. 두 개의 영역이 일치하는 지역도 있지만 기초단위구를 기반으로 인구규모(최적 500명), 사회경제적 동질성(주택유형, 지가), 집계구 형상을 고려한 집계구의 특성상 행정구역 내부에서도 전체가 아닌 일부지역만이 쇠퇴한 곳이 나타나고 있다.
- 집계구 면적을 각 도시별로 최소, 최고, 평균으로 현황분석을 하였다. 가장 면적이 작은 집계구는 333.
- 이처럼 세분화가 반영된 건축물의 쇠퇴에 따른 세부지표의 코드화와 모듈화를 진행한다. 최종적으로는 이를 종합하여 공공 데이터를 활용한 집계구 단위의 건축물 쇠퇴지표 밀도의 등급화를 통해 노후 판단 기준에 대한 개선된 지표를 제안한다. 이는 향후 도시재생 및 활성화사업 등에 관련된 쇠퇴지역 선정과 방향에 필요한 물리적 부문의 체계적 관리를 목적으로 한다.
대상 데이터
- 전라남도 5개 도시인 광양, 나주, 목포, 순천, 여수의 주거용 건축물 중 용도가 단독주택인 건축물과 도시 내 도시화지역 집계구를 대상으로 중소도시 집계구 단위 건축물 쇠퇴밀도의 등급화를 설정하는 연구이다. 건축물데이터는 2017년도 기준으로 국가공간정보포 털에서 제공하고 있는 건축물연령정보를 사용하였으며, 시뮬레이션은 QGIS 3.4를 사용하였다[Fig. 1].
- 본 연구에서 사용하고 있는 건축물 연령정보데이터는 공간융합 개방데이터이며, 건축물대장 사용승인일자를 기준으로 건물 연령 정보를 산출하여 5년, 10년 등의 연령대로 구분하여 제공한다. 데이터는 총 30개 항목으로 구성되어있고 주요 내용으로는 GIS건물통합식별번호, 건물연면적, 건축물구조, 용도, 건물 연령, 사용승인일자 등이 있다.
- 본 연구는 지방 중소도시의 실질적인 물리적 진단평가를 위해 집계구 단위의 공공 데이터를 활용하였다. 전라남도 5개 도시인 광양, 나주, 목포, 순천, 여수의 주거용 건축물 중 용도가 단독주택인 건축물과 도시 내 도시화지역 집계구를 대상으로 중소도시 집계구 단위 건축물 쇠퇴밀도의 등급화를 설정하는 연구이다.
- 본 연구에서 사용하고 있는 건축물 연령정보데이터는 공간융합 개방데이터이며, 건축물대장 사용승인일자를 기준으로 건물 연령 정보를 산출하여 5년, 10년 등의 연령대로 구분하여 제공한다. 데이터는 총 30개 항목으로 구성되어있고 주요 내용으로는 GIS건물통합식별번호, 건물연면적, 건축물구조, 용도, 건물 연령, 사용승인일자 등이 있다.
- 통계 자료는 연도별 인구 / 가구 / 주택 / 사업체를 text data 형태로 제공하고 있으며, 통계지역 경계는 센서스 경계(전체/시도/시군구/읍면동), 도시화지역, 도시권경계, 집계구 경계를 연도별로 제공하고 있다. 본 연구에서는 집계구 통계데 이터(text data)를 제외한 집계구 경계 데이터(SHP data)를 사용하고 있다.
- 시뮬레이션을 위해 기존에 정리된 데이터를 맵핑 및 집계구 단위 폴리곤 데이터로 변환하였다. 시뮬레이션 결과를 건축물 용도, 노후도 등급, 구조 등급으로 결과물을 산출하였으며, 이를 토대로 중소도시 집계구별 요소의 밀도에 따른 등급화를 실시하였다[Fig.
- 본 연구에서 중소도시란 1개 특별시와 6개 광역시를 제외한 75개 자치시를 의미한다. 연구 대상 도시는 전라남도 5개 중소 도시이며, 현재 많은 사업들이 광역도시뿐만 아니라 지방 중소 도시에서도 많이 이루어지고 있으며 광역급 도시와 중소 규모의 도시의 분석에 대한 차별성이 필요함에 따라 대상 도시를 선정했다.
- 건축물 쇠퇴밀도 등급화 연구를 위해 연구 방법을 4단계로 구분하였다. 전라남도 5개 중소도시를 설정하고 행정경계, 건축 물대장 등의 데이터를 구득하였다. 이후 보다 세밀한 연구를 진행하기 위해 분석단위를 읍면동 단위보다 작은 집계구로 설정 하였으며, 앞서 구축한 데이터를 정리 및 분류를 실시하였다.
- 국토교통부에서는 다양한 분야에서 사용할 수 있도록 국가 중점데이터를 무상으로 제공하고 있다. 제공하는 국가중점데이 터는 공간융합 / 국가공간 / 도시계획 / 부동산 총 4개 항목, 36 건의 개방데이터로 구성되어있으며, 매년 1회 데이터가 업데이트되고 있다.
성능/효과
- (2) 건축물 용도의 기준은 단독주택이다. 도시정비법 시행령과 지자체 조례 등에서 구분하고 있는 공동주택을 제외하고, 주거용 건축물 중 단독주택을 중심으로 밀도를 분류하였다.
- (3) 건축물 구조 요소 기준은 내구연한이 타 구조·재료보다 강한 철근·철골콘크리트, 강구조 등을 제외한 목구조, 조적조, 블록조 등으로 설정하였다.
- 필지의 경우 지가를 기반으로 집계구가 유사한 평균지가를 가지도록 하고 있다.1) 집계구 단위 분석의 장점으로는 크기가 읍면동 단위의 약 1/25으로 통계청 자료를 읍면동 단위보다 더 작은 단위로 서비스하기 때문에 세밀한 분석 결과를 얻을 수 있다.
- 각 등급의 비율로 살펴보면 1,2,3등급 합산 비율이 가장 높은 도시는 목포시가 14.5%로 5개 도시 중 가장 높았으며 그 뒤로는 순천시 6.7%, 여수시 5.1% 순으로 나타났다[Table 12].
- 넷째, 쇠퇴한 집계구와 읍면동의 경계가 불일치하고 있는 것으로 나타난다. 행정구역을 기반으로 하여 쇠퇴지역 범위를 설정하는 것이 아닌 세부적인 쇠퇴지역의 지정 및 관리가 필요하며, 동시에 쇠퇴지역 지정에 대한 개선점이 필요하다.
- 대상 중소도시들에 적용한 결과 목포시가 19개의 모듈로 가장 많은 개수가 나타났고 나주는 5개의 모듈로 가장 적은 개수로 나타났다. 결과적으로 목포시는 다양한 형태의 집계구들이 존재하며 나주시는 이와 반대로 대부분의 집계구가 비슷한 물리적 현황을 보이고 있다.
- 둘째, 물리적인 등급 중 1,2,3등급의 비율이 가장 높은 도시는 목포시가 14.5%로 5개 도시 중 가장 높고 쇠퇴한 집계구가 원도심 일대에 전반적으로 균일하게 분포되어 원도심 일대에 전반적 쇠퇴가 나타나고 있다.
- 7㎡로 가장 크게 나타났다. 목포시의 경우 도시의 규모가 47.92㎢로 다른 4개 도시와 비교하여 현저히 작고 인구 밀집도가 높아 집계구 평균 면적이 가장 낮으며 광양, 나주, 순천, 여수의 경우 도농복합도시라는 도시적 특징에 의해 집계구 평균 면적이 크게 나타났다[Table 7].
- GIS를 활용하여 각 도시에 등급을 맵핑하여 도심 내 주요 쇠퇴지역 분포 현황을 분석하였다. 분석 결과 모든 도시의 외곽 부분은 대부분 5등급으로 이루어져 있으며, 쇠퇴도가 높은 1,2등급은 5개시 모두 원도심에 위치한 집계구에 분포하며, 2000 년대, 2010년대부터 개발을 실시해온 도시 내 주요 신도심은 대부분 4,5등급으로 이루어져 있다.
- 요소별 집계구 밀도 분류 결과 목포시가 3가지 요소에서 다른 중소도시에 비해 밀도가 모두 높게 나타났다. 세부 내용으로는 건축물 노후도 요소에서 2단계 8.
- 인구수의 경우 여수, 순천, 목포, 광양, 나주 순으로 조사되며 평균 인구수는 214,489명으로 광양, 나주는 평균보다 낮았다. 집계구 평균개수는 419.
- 첫째, 현재 전라남도 5개 중소도시는 공통점으로 물리적인 쇠퇴가 진행되고 있으며, 일반현황을 살펴보면 목포, 순천, 여수는 평균값보다 높으며, 광양, 나주는 평균에 미치지 못해 중소도시에서도 규모나 인구가 양극화되고 있다.
- 현재 5개 대상 도시가 속해있는 전라남도 도시 및 주거환경정비 조례를 살펴 보면 제3조 노후·불량건축물 제2항 가목공동주택이 아닌 건축 물을 대상으로는 철근·철골콘크리트, 강구조 건축물로서 준공 (사용승인)된 후 30년이 지난 건축물, 가목에 해당하지 않는 구조의 건축물에서는 준공 후 20년이 지난 건축물을 노후·불량건 축물로 지정하고 있으며, 이는 재료적 물성이 법적인 테두리 안에서도 적용하고 있다는 것을 알 수 있다.
후속연구
- 지속가능한 도시재생 및 활성화 지역 선정을 위한 물리적인 요소의 체계적 관리가 필요하다. 건축물 데이터를 활용한 복합적 요소와 집계구 경계에 따른 분석은 보다 세밀한 관리가 가능할 것으로 판단된다. 이는 읍면동 단위보다 세밀하고 정밀하게 각 집계구의 특성과 성격에 맞게 유지·관리를 할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
- 이는 읍면동 단위보다 세밀하고 정밀하게 각 집계구의 특성과 성격에 맞게 유지·관리를 할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 추후 연구에서는 인문·사회, 산업 등 다양한 요소를 추가적으로 결합하여 연구를 진행하여 중소도시별 정밀한 현황과 특징을 도출해 낼 수 있을 것으로 판단된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.