[논문]서울시 역세권 청년주택 사업 적지평가 모형: 5차 운영기준 개정과 청년수요의 반영을 중심으로

박민호; 김명훈; 천상현

doi:10.5804/lhij.2020.11.3.49

서울시 역세권 청년주택 사업 적지평가 모형: 5차 운영기준 개정과 청년수요의 반영을 중심으로
Suitability Modelling for Potential Sites for Seoul's 2030 Youth-Housing Projects: Focusing on the 5th Policy Modification and the Youth's Demand 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.11 no.3, 2020년, pp.49 - 59

박민호 (홍익대학교 도시계획과) , 김명훈 (홍익대학교 도시계획과) , 천상현 (홍익대학교 도시계획과)

Abstract ▼ AI-Helper

The Seoul's 2030 Youth-Housing is a policy to promote the development of private sector-built rental housing in a Station Influence Area (SIA). It is a representative policy to resolve a housing problem for the youth in Seoul. The Seoul Metropolitan Government has made continuous policy improvements to respond to earlier criticisms on the policy. In December 2018, the Seoul Metropolitan Government enlarged the possible spatial boundaries of the SIA that the private sector developer can carry out the housing development projects. This study attempts to assess the potential sites available in Seoul by considering the youth's demand. This study used the suitability modelling technique to evaluate the potential sites. In detail, we established three sub-models by reflecting rent, accessibility to living areas of the youth, and accessibility to living SOC for the youth's demand. According to the results, the Hanyang City Wall area, which was newly included by the recent policy revision, showed moderate scores to fit the housing projects, while some Gangbuk areas, which have high accessibility and relatively lower rents, showed the best scores appropriate for the projects. The age group of 20s preferred university districts, while the age group of 30s preferred to locate near Seoul's main office areas. We suggest that the Seoul metropolitan government develops better ways to guage and reflect the demand for differing youth groups and the demand by age groups.

주제어

표/그림 (16)

표 Table 1. Highlights of the Seoul 2030 Youth-Housing Amendments about Buildable Area
그림 Fig. 1. Suitability Modelling Process
표 Table 2. Summary of Original Data for Each Sub Model
표 Table 3. List of Propositions That Express the Logical Operations
표 Table 4. Logical Operation Equation for Determining Buildable Area
그림 Fig. 2. Distribution of Transactions in Seoul Area
그림 Fig. 4. Eight-point Scale of Rent Distribution
그림 Fig. 3. Distribution of Deposit Per m² (Kriging)
그림 Fig. 6. Minutes Subway Ride Range (Gwanghwamun Station Specific)
그림 Fig. 5. Hotspot Analysis in Youth Living Space
그림 Fig. 7. Eight-point Scale of Youth Living Space
그림 Fig. 8. Distribution of 7 Types SOC in Seoul
그림 Fig. 9. Number of SOC Types
그림 Fig. 10. Distribution of the Total Scores and Preferred area by Age
그림 Fig. 11. Integrated Scores by Administrative Region
그림 Fig. 12. Sub Scores by Administrative Region

AI 본문요약
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문제 정의

또한, 역사보존 등의 사유로 기존 청년주택 건설을 허용하지 않았던 한양도성 내부 지역을 조건부로 허용하였다. 다만, 서울시는 소규모의 난개발을 방지하기 위해 소규모 사업에 대한 심의 규정을 강화해 보완하고자 하였다.
넷째, GIS의 Service Area 분석을 사용하여 Hotspot 내부 지하철역에서 30분 내로 도착 가능한 사업가능영역을 그림 6과 같이 확인하였다. 본 모델에서는 통계청의 통근시간 조사 및 OECD의 국가별 통근시간 조사자료를 바탕으로 30분 내 도착 가능한 범위를 파악하였다.
본 연구는 역세권 청년주택 사업가능영역을 청년의 관점으로 판단하기 위해 총 3가지의 하부모형을 설정하고 평가하였다. 종합모델은 청년의 시각에서 사업가능영역을 총평할 수 있는 척도로서, 분석을 통해 확인한 각 모델의 8점 척도를 합산하여 구성하여 그림 10과 같이 도출되었다.
본 연구는 역세권 청년주택 정책의 개정안을 반영하여 역세권 청년주택사업에 적절한 부지를 탐색하기 위해 다음과 같은 흐름으로 진행되었다.
본 연구는 역세권 청년주택의 사업가능영역을 확인한 기존 연구방법을 계승하여, 최근의 관련법 개정 내용과 청년층의 니즈에 대해 보다 구체적인 분석을 진행함으로써, 역세권 청년주택 정책을 수요자인 청년세대의 니즈와 시각으로 수요가 극대화될 수 있는 사업대상지를 평가했다는 점에서 그 차별성을 갖는다.
본 연구에서는 역세권 청년주택 사업을 활성화하고 사업자의 사업참여를 유도하기 위한 취지에 부합하는 청년임대주택 가능 부지를 탐색하였다. 이를 위해 법적, 경제적, 도시·환경적 기준을 바탕으로 토지이용 Suitability Model(Carr and Zwick, 2007; Mitchell, 2012)을 구축하고 ‘사업가능영역’을 도출하고 평가하였다.
역세권 청년주택 정책의 근거 조례인 「서울특별시 역세권 청년주택 공급 지원에 관한 조례」는 청년주택의 공급촉진에 필요한 사항을 규정하여 청년층의 주거안정을 도모하는 것을 목적으로 한다. 해당 조례는 해당 사업에 참여하는 민간사업자에 대한 혜택을 명시하여 적극적인 사업 참여를 유도한다.

가설 설정

본 연구에서는 각 보간법을 통해 도출된 임대료 보간값과 실제 임대료의 오차율을 검정하여 오차율이 낮은 보간법을 채택한다. 보간법 간 정확한 비교를 위해 각 보간법은 주위에 가장 가까운 12개의 표본점으로부터 보간값을 도출하도록 설정하였으며, 이외에 Kriging 보간법은 서울의 실거래가의 공간상관적 경향이 존재함을 가정하여 Universal Kriging을 사용하였다(Zimmerman et al., 1999). 이후 식 (1)의 방법을 사용하여 보간법 별 실거래가와의 오차를 확인한 후, 오차율의 평균값이 낮은 Kriging 기법을 채택해 결과를 도출하였다(그림 3).

제안 방법

넷째, GIS의 Service Area 분석을 사용하여 Hotspot 내부 지하철역에서 30분 내로 도착 가능한 사업가능영역을 그림 6과 같이 확인하였다. 본 모델에서는 통계청의 통근시간 조사 및 OECD의 국가별 통근시간 조사자료를 바탕으로 30분 내 도착 가능한 범위를 파악하였다.
넷째, 각 사업가능영역 내 필지의 하부 Suitability 모형 결과를 통합하여 평가 결과를 도출하고, 평가 점수의 공간적, 통계적 분포를 검토하여 시사점을 도출한다.
다섯째, 전체 Hotspot 내부에 위치한 각각의 지하철역 에 대해 30분 내 이동 가능한 지역적 범위를 확인한 이후, 개별 사업 가능영역 필지가 각 역으로부터 이동가능 범위에 포함되는 빈도를 확인하여 접근성을 평가하였다. 이 과정을 각 사업가능영역을 전술한 빈도에 따라 8개의 분위로 분류하여 그림 7과 같이 8점 척도로 분류하여 모형 결과를 도출하였다.
둘째, 1차 도출된 사업가능 영역을 평가하기 위해 청년주택 관련 기존 연구 및 청년주거 수요조사에 관한 선행연구 검토를 통해 주요 평가 기준들을 정한다. 특히 기존 연구에서 반영이 미흡했던 변수로서 임대료, 청년층 주생활공간과의 접근성, 주거지 주변 생활기반시설(SOC)의 다양성 총 3개로 선정한다.
둘째, 각 사업가능영역에서 보행 가능권역 500m를 기준으로 보행권역 내 몇 종류의 생활 SOC 시설이 위치하는지 확인하였다. 이를 통해 0개 종류부터 7개 종류까지의 8점 척도를 구성 하여 그림 9와 같은 결과를 도출하였다.
둘째, 전월세 거래가 발생하지 않은 지역의 임대료를 추정하기 위해, 두 종류의 공간보간법을 사용하여 서울시 전역의 임대료 분포를 모델링하였다. 공간보간법 중 Kriging 기법과 Inverse Distance Weighting(IDW) 기법을 각각 이용하여 분석한다.
그러나 청년 개개인의 생활공간이 달라 개개인의 특성을 반영하기에는 한계가 있다. 따라서 본 모델에서는 청년세대를 20대와 30대로 분류한 후, 연령별로 보편적인 생활공간 접근성을 확인했다. 이를 위해 OECD 국가별 통근 시간을 검토하여(OECD, 2016), 접근성의 기준을 30분으로 설정했다.
5차 개정은 역세권의 정의를 기존 역 인근 250m에서 350m로 확장했으며, 청년주택 건설을 위해 충족할 역세권의 기준을 기존 3가지에서 2가지로 완화했다. 또한, 역사보존 등의 사유로 기존 청년주택 건설을 허용하지 않았던 한양도성 내부 지역을 조건부로 허용하였다. 다만, 서울시는 소규모의 난개발을 방지하기 위해 소규모 사업에 대한 심의 규정을 강화해 보완하고자 하였다.
2차 개정은 청년주택 건설이 가능한 역세권의 기준 중 하나인 ‘역세권은 30m 이상 도로와 연접해야 한다’는 사항을 25m 이상 도로로 완화했다. 또한, 청년주택 건설이 가능한 용도지역을 기존 일반상업지역, 준주거지역, 2종 및 3종 주거지역, 준공업지역으로 정의했으나 개정으로 근린상업지역을 추가했다. 5차 개정은 역세권의 정의를 기존 역 인근 250m에서 350m로 확장했으며, 청년주택 건설을 위해 충족할 역세권의 기준을 기존 3가지에서 2가지로 완화했다.
해당 가능성을 확인하기 위해 보간값과 실측값을 비교하는 검정과정이 필요하나, 검정절차를 갖지 못하였다. 또한, 청년주택 인근의 기초생활 SOC 종류를 확인하는 분석은 도로를 기반으로 한 보행거리를 확인해야 함이 적합하나, 기술적인 한계로 직선거리를 측정하였다. 마지막으로, 종합모델 합산 과정에 가중치를 반영하지 못하였다.
모델 구축은 첫째, ArcGIS를 사용하여 실거래 임대료 데이터에 지번주소를 기반으로 하는 XY좌푯값을 배정했다. 데이터 구축은 서울시가 역세권 청년주택 임대료 책정을 위해 참고한 주택가격 전수조사 방법을 활용했다(서울특별시, 2017).
본 연구는 역세권 청년주택사업 관련 조례 및 운영기준이 정의하는 역세권의 범위가 확장된 가장 최근 시점인 2019년 1월을 기준으로 Suitability Modeling을 실시하였다. 공간적 범위는 관련 정책의 직접적 영향을 받는 서울시 전역으로 한다.
본 연구는 청년의 기준에서 역세권 청년주택의 각 사업가능 영역을 임대료, 청년생활공간과의 접근성, 주변 복지생활시설과의 접근성 3가지의 하부모델을 바탕으로 Suitability Model을 구축하였다. 분석결과 한양도성 내부는 중간 수준의 점수로 확인되었다.
일반적으로 Kriging 보간법은 자연현상에 대한 보간을 위해 사용하고, IDW는 인문사회분야에 대한 보간을 위해 주로 사용되나, 많은 연구에서 적합한 보간법에 대한 사전 검토가 이뤄지지 않았다(김길중 외, 2013). 본 연구에서는 각 보간법을 통해 도출된 임대료 보간값과 실제 임대료의 오차율을 검정하여 오차율이 낮은 보간법을 채택한다. 보간법 간 정확한 비교를 위해 각 보간법은 주위에 가장 가까운 12개의 표본점으로부터 보간값을 도출하도록 설정하였으며, 이외에 Kriging 보간법은 서울의 실거래가의 공간상관적 경향이 존재함을 가정하여 Universal Kriging을 사용하였다(Zimmerman et al.
셋째, 각 사업가능영역 내 필지 별 임대료, 생활공간 접근성, SOC의 다양성을 측정하는 하부 모형을 구축해 평가한다.
셋째, 그림 3에서 확인한 서울시 전역의 임대료 분포를 통해 사업가능영역별 임대료를 확인한 후, 그림 4와 같이 사업가능영역의 임대료를 8개의 분위로 분류하였다. 이후 1분위를 1점으로, 8분위를 8점으로 하는 8점 척도로 평가하였다.
셋째, 청년생활공간과 청년주택 사업가능영역 간의 통행 소요시간을 확인하기 위해, 서울시의 지하철역을 노드로, 철로를 링크로 구성하는 네트워크망을 구축한다. 이후 서울시 지하철 시간표를 활용하여 역 간 소요시간을 확인하고, 상술한 네트워크망의 각 링크에 역 간 소요시간을 비용으로 부여하였다.
, 2008; Mitchell^,2012). 앞선 선행연구에 근거하여, 그림 1과 같이 분석에 사용할 데이터를 사용하여 임대료 하부모델, 청년 생활공간 접근성 하부모델, 복지생활시설 접근성 하부모델을 구축하고, 이를 종합하는 모델을 도출한다. 각 하부모델을 구성하는 데이터는 표 2와 같다.
따라서 본 모델에서는 청년세대를 20대와 30대로 분류한 후, 연령별로 보편적인 생활공간 접근성을 확인했다. 이를 위해 OECD 국가별 통근 시간을 검토하여(OECD, 2016), 접근성의 기준을 30분으로 설정했다. 이후 청년 유동인구가 많은 역세권을 청년 생활공간으로 설정하고 각 지하철역에서 30분 내에 도착할 수 있는 청년 생활공간의 개수를 접근성의 지표로 사용했다.
셋째, 청년생활공간과 청년주택 사업가능영역 간의 통행 소요시간을 확인하기 위해, 서울시의 지하철역을 노드로, 철로를 링크로 구성하는 네트워크망을 구축한다. 이후 서울시 지하철 시간표를 활용하여 역 간 소요시간을 확인하고, 상술한 네트워크망의 각 링크에 역 간 소요시간을 비용으로 부여하였다.
첫째, 청년들이 낮에 주로 생활하는 공간을 확인하기 위해 서울시의 생활인구 데이터 중 주간 활동시간(09시~18시)에 활동하는 청년 생활인구만을 추출한 후, GIS를 사용하여 각 집계 구에 생활인구를 배정한다.
역세권 청년주택과 유사한 행복주택의 최적 입지 선정을 확인한 이전 연구에 따르면(진찬우·이건학, 2015), 행복주택의 최적 입지는 통근 혹은 통학 거리가 최소화되는 지점이라 정의하였다. 통근통학 지역으로의 접근성은 경제성과 연관된다는 점에 근거해, 해당 연구는 입지 평가 지표를 통근통학 지역의 규모, 통근통학지역까지의 시간거리, 입지의 토지가 등을 조합해 도출했다. 문화·체육·복지시설 등 도시 공공시설 입지 적합성 평가에 관한 연구는 주민 선호도와 공간상의 형평성 등을 고려했다(박환용 외, 2010; 유창호 외, 2017).
해당 보고서에서 확인한 청년주택 입주의사에 영향을 미치는 생활편의시설 중 SOC 시설에 해당하는 7종을 간추렸으며, 문화·체육·육아·보건시설을 반영한다.

대상 데이터

본 연구는 역세권 청년주택사업 관련 조례 및 운영기준이 정의하는 역세권의 범위가 확장된 가장 최근 시점인 2019년 1월을 기준으로 Suitability Modeling을 실시하였다. 공간적 범위는 관련 정책의 직접적 영향을 받는 서울시 전역으로 한다.
데이터 구축은 서울시가 역세권 청년주택 임대료 책정을 위해 참고한 주택가격 전수조사 방법을 활용했다(서울특별시, 2017). 구축을 위해 2년간 거래된 공동주택과 오피스텔의 전월세 거래정보를 사용했다. 서울시 외곽지역의 분석 정밀도를 향상시키기 위해, 서울시와 연접한 경기도 법정동의 거래정보를 추가하여 총 364,847개의 거래정보를 확보하였다.
이러한 종합점수의 개념의 방법론은 역세권 청년주택의 잠재적 수요를 가늠할 방법으로 사용할 수 있다고 판단한다. 본 연구의 시간적 범위인 2019년 1월 기준, 역세권 청년주택은 제3장 표 3과 표 4의 조건을 만족할 경우, 그 외의 조건은 관계없이 사업이 가능하다. 그러나, 분석 결과는 법률적 기준 외에도 청년들이 고려할 사항이 존재함을 의미한다.
결과, 서울 전역에 이론상 역세권 청년주택 사업이 가능한 필지 단위의 8,963개 사업가능영역이 확인되었다. 분석을 위해 국가 공간 데이터를 GIS로 가공했다. 선정된 각 영역은 일정 규모 이상의 역세권 내에 위치하고, 주택이 위치하기에 적절한 용도지역이며, 재건축을 위해 필지 내 건축물이 충분히 노후함을 의미한다(김성훈 외, 2019).
구축을 위해 2년간 거래된 공동주택과 오피스텔의 전월세 거래정보를 사용했다. 서울시 외곽지역의 분석 정밀도를 향상시키기 위해, 서울시와 연접한 경기도 법정동의 거래정보를 추가하여 총 364,847개의 거래정보를 확보하였다. 해당 데이터는 그림 2로 표현되었고, 서울시의 임야와 그린벨트 지역은 데이터가 존재하지 않은 것을 확인하였다.
둘째, 1차 도출된 사업가능 영역을 평가하기 위해 청년주택 관련 기존 연구 및 청년주거 수요조사에 관한 선행연구 검토를 통해 주요 평가 기준들을 정한다. 특히 기존 연구에서 반영이 미흡했던 변수로서 임대료, 청년층 주생활공간과의 접근성, 주거지 주변 생활기반시설(SOC)의 다양성 총 3개로 선정한다.

데이터처리

둘째, 청년생활인구의 연령별 공간 군집패턴을 확인하기 위해 ArcGIS의 Hotspot 분석을 사용하여(이재수·전재범, 2016), 그림 5와 같은 결과를 도출하였다.
, 1999). 이후 식 (1)의 방법을 사용하여 보간법 별 실거래가와의 오차를 확인한 후, 오차율의 평균값이 낮은 Kriging 기법을 채택해 결과를 도출하였다(그림 3).
종합모델 점수에 영향을 미친 각 모델의 영향력을 확인하기 위해 그림 11과 그림 12와 같이 자치구별 평균점수를 확인하였다.

이론/모형

둘째, 전월세 거래가 발생하지 않은 지역의 임대료를 추정하기 위해, 두 종류의 공간보간법을 사용하여 서울시 전역의 임대료 분포를 모델링하였다. 공간보간법 중 Kriging 기법과 Inverse Distance Weighting(IDW) 기법을 각각 이용하여 분석한다. Kriging 보간법은 보간 시 인근의 실제값들과의 상관관계를 반영하는 기법이고, IDW 보간법은 보간 시 인근의 실제값들과의 거리를 역으로 하는 가중치를 반영한다(Lu and Wong, 2008).
모델 구축은 첫째, ArcGIS를 사용하여 실거래 임대료 데이터에 지번주소를 기반으로 하는 XY좌푯값을 배정했다. 데이터 구축은 서울시가 역세권 청년주택 임대료 책정을 위해 참고한 주택가격 전수조사 방법을 활용했다(서울특별시, 2017). 구축을 위해 2년간 거래된 공동주택과 오피스텔의 전월세 거래정보를 사용했다.
본 연구에서 개정된 역세권 청년주택 관련 법 검토에 따른 역세권 청년주택 사업가능영역을 1차적으로 도출하기 위해 기존 연구(김성훈 외, 2019)의 방법론을 사용하였다. 사업가능 영역을 도출하기 위해 법에서 정하는 역세권 청년주택의 운영기준을 명제화하여 논리연산을 진행하는 절차로 진행하였으며, 표 3 및 표 4으로 정리되었다.
생활 SOC 시설의 선정기준은 역세권 청년주택 관련 서울시의회 보고서를 참고했다(서울시의회, 2017). 해당 보고서에서 확인한 청년주택 입주의사에 영향을 미치는 생활편의시설 중 SOC 시설에 해당하는 7종을 간추렸으며, 문화·체육·육아·보건시설을 반영한다.
이를 위해 법적, 경제적, 도시·환경적 기준을 바탕으로 토지이용 Suitability Model(Carr and Zwick, 2007; Mitchell, 2012)을 구축하고 ‘사업가능영역’을 도출하고 평가하였다.
청년주택 건설을 위한 부지의 적합도를 평가하기 위해 본 연구에서는 Suitability Modelling 분석 방법론을 사용한다. 해당 방법론은 여러 공간 정보를 결합해 최적의 입지를 정량값으로 도출하는 기법이며, 시설의 입지 선정이나 식생 분석 등에 주로 사용된다(송병화 외, 2004; Carr and Zwick, 2007; Jędrzejewski et al.

성능/효과

20대와 30대의 연령별 경향 또한 확인할 수 있다. 20대 종합점수가 높은 지역은 고려대 및 외대(안암역 권역), 연세대 및 홍익대(신촌역-홍대입구역 권역), 건국대 및 한양대 권역(건국대역-한양대역 권역) 등으로 확인되었다. 반면, 30대 종합점수가 높은 지역은 3도심 인근(서울역-남영역 권역, 압구정역 권역, 영등포역-여의나루역 권역)과 디지털단지(구로역-가산디지털단지역 권역) 등으로 확인되었다.
아울러, 1차개정부터 5차개정에 해당하는 사업가능영역에 대한 기준을 표 4에 정리했다. 결과, 서울 전역에 이론상 역세권 청년주택 사업이 가능한 필지 단위의 8,963개 사업가능영역이 확인되었다. 분석을 위해 국가 공간 데이터를 GIS로 가공했다.
실제, 서울시의회²⁾는 이전부터 청년주택사업이 가능한 부지를 확대하여 민간사업자의 사업참여를 유도하려 했다. 결과, 서울시는 2018년 12월 관련 조례를 개정하여 역세권의 범위를 기존 역 중심 250m에서 350m로 확대하였다. 해당 개정을 통해 사업 가능 부지의 공급증가라는 선기능이 예상된다.
분석결과 한양도성 내부는 중간 수준의 점수로 확인되었다. 그리고, 강북보다 강남, 서울 중심부보다 외곽에서 종합점수가 낮아지는 경향이었다. 연령에 따라 대학 인근 역세권은 20대의 종합점수가 30대와 비교해 높았으며, 3도심과 주요 업무지구는 30대의 종합점수가 20대와 비교해 높은 것을 알 수 있었다.
운영기준 5차 개정으로 한양도성 일부가 사업가능영역으로 편입되었으나, 분석 결과 종합점수가 평균에 가까운 경향임을 확인할 수 있다. 대중교통 이용의 측면에서 한양도성 내부는 매력적인 입지일 수 있으나, 업무공간이 주인 지역 특성상 높은 임대료와 낮은 생활 SOC 접근성이 교통 편의성을 상쇄한 것으로 판단할 수 있다.
반면, 하위권은 중구, 강남구, 서초구 등이 차지했다. 임대료 모델의 점수는 상위권이 하위권 대비 약 6배의 값으로, 약 1.5배 차이를 보이는 종합점수와 비교해 상하위권 편차가 큰 것을 확인했다.
본 연구는 역세권 청년주택 사업가능영역을 청년의 관점으로 판단하기 위해 총 3가지의 하부모형을 설정하고 평가하였다. 종합모델은 청년의 시각에서 사업가능영역을 총평할 수 있는 척도로서, 분석을 통해 확인한 각 모델의 8점 척도를 합산하여 구성하여 그림 10과 같이 도출되었다.
첫째, 2018년 서울시 역세권 청년주택 공급지원 조례 5차 개정 이전 및 이후 기준을 바탕으로 역세권 청년주택 사업가능이 가능한 영역을 확인한다. 특히 본 연구주제와 직접 관련된 연구방법론에 근거하여(김성훈 외, 2019) 법적 조건을 만족하는 서울시 내 부지를 필지단위로 1차 도출한다.
역세권 청년주택 정책의 활성화를 위해 청년들의 주거특성 등을 조사한 보고서에 따르면(서울특별시의회, 2017), 청년들의 가장 중요한 고려사항은 주거비로 집계되었다. 청년들은 월 20~30만 원의 임대료를 지불하기 희망하나 주변 환경에 따라 최대 월 60만 원까지 지불의사가 있음을 확인했다. 이와 비슷한 연구로 역세권 청년주택의 전신인 행복주택 주요 입주대상자 여론조사에 따르면(국토교통부, 2013), 행복주택 입주 결정의 중요 요소 중 1순위는 대중교통시설과의 거리로 집계되었다.

후속연구

다만, 서울 인근 개발제한구역은 부동산 거래 데이터가 존재하지 않아, 본 연구에 사용한 공간보간법은 서울 외곽의 임대료 모델을 사실과 일부 다르게 표현했을 한계가 존재한다. 해당 가능성을 확인하기 위해 보간값과 실측값을 비교하는 검정과정이 필요하나, 검정절차를 갖지 못하였다.
정책관계자와 민간 사업참여자는 이를 바탕으로 20대를 위한 중기임대모델, 방학 기간 중 발생하는 공실을 위한 셰어하우스 모델 등을 고려할 수 있다. 또한, 30대를 위해 청년주택 내 생활 살림을 포함한 임대주택을 제공하여 이주의 편리성을 도모하거나, 셰어하우스 형태가 아닌 1가족 다 가구원 세대를 위한 임대주택 설계 방안을 마련할 수 있을 것이다.
마지막으로, 종합모델 합산 과정에 가중치를 반영하지 못하였다. 본 연구에서 사용한 각 3가지 하위 모델에 대한 청년 혹은 전문가의 가중치를 적용할 수 있으나, 하위 모델을 가중치 없이 단순 합산한 방식만으로 결과를 도출한 한계점이 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	역세권 2030 청년주택이란 무엇인가?	역세권 2030 청년주택은 민간임대주택의 형태로 역세권에 청년임대주택을 공급하는 서울시의 대표적 청년주거정책이다. 그러나 임대료가 높은 역세권에 저렴해야 할 청년임대주택을 공급하는 것은 가치상충이라는 비판1)이 빈번하게 제기되었고, 서울시의회는 정책 개정을 거쳐 이러한 비판에 대응하였다.
	서울특별시 역세권 청년주택 공급 지원에 관한 조례의 목적은?	역세권 청년주택 정책의 근거 조례인 「서울특별시 역세권 청년주택 공급 지원에 관한 조례」는 청년주택의 공급촉진에 필요한 사항을 규정하여 청년층의 주거안정을 도모하는 것을 목적으로 한다. 해당 조례는 해당 사업에 참여하는 민간사업자에 대한 혜택을 명시하여 적극적인 사업 참여를 유도한다.
	Suitability Modelling 분석 방법론이란 무엇인가?	청년주택 건설을 위한 부지의 적합도를 평가하기 위해 본 연구에서는 Suitability Modelling 분석 방법론을 사용한다. 해당 방법론은 여러 공간 정보를 결합해 최적의 입지를 정량값으로 도출하는 기법이며, 시설의 입지 선정이나 식생 분석 등에 주로 사용된다(송병화 외, 2004; Carr and Zwick, 2007; Jędrzejewski et al., 2008; Mitchell, 2012).

참고문헌 (30)

강은나.이민홍(2016), "우리나라 세대별 1 인가구 현황과 정책과제", 보건복지포럼, (234): 47-56.
강현수(2018), 기초생활SOC 10분 내에 이용 가능한가? 살기좋은 삶터의 조건, 국토연구원.
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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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