GIS를 이용한 도시 주거지 상업용도화 예측 모델링 : 서울시 강남구 논현동을 중심으로

Abstract

60년대를 거쳐 70년대 초반까지 서울의 팽창을 이끌며 형성된 단독 주택 주거지들은 현재 도시의 기능적 필요에 부응한다는 측면 외에 토지 및 건물 소유자의 경제적 이익의 측면에 의해 재개발 압력에 직면해 있다. 특히 강남의 단독 주택 주거지는 초기에 계획된 택지개발이 이루어졌던 곳이나 최근 지가의 상승과 토지 생산성의 최대화 등 개발압력으로 고밀화되고 상업용도화되는 양상을 보이고 있다. 그러나 상업용도화와 관련된 국내외 선행 연구들은 도시개발이나 토지이용변화 등 거시적인 측면만을 고려한다거나 현재 주거지의 상황이나 변화양상을 기술하는데 그치고 있으며, 상업용도화에 영향을 미치는 요인들의 상대적 영향력을 파악하는데 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 기존 연구의 한계를 확장하고자 상업용도화가 가속되고 있는 논현동 78번지 일대를 대상지로 선정하고, 선행연구를 통해 상업용도화 요인을 추출한 후 통계분석기법과 GIS를 연계하여 주거지의 상업용도화를 예측해보고자 하였다. 단, 연구의 실증적 분석을 위해 실제 수집가능한 자료와 검증가능한 자료로 범위를 한정하여 예측모델을 작성하였다. 선행연구과 네트워크 분석에 의해 가공되어진 상업용도화 요인들은 로지스틱 회귀분석에 의해 회귀계수가 도출되고, 유효성이 검증되어진다. 이 분석결과의 계수에 의해 주거지 상업용도화 예측 수식모델을 정립할 수 있다. 이 수식모델은 ArcView Avenue의 스크립트를 통해 예측모델로 구현되어지고 다음과 같은 결과가 나타난다. 첫째, 종속변수는 필지의 주용도로서 주거용도와 상업용도로 나뉘었으며, 상업용도화에 영향을 미치는 독립변수들로는 연면적, 대지면적, 지상층수, 지하층수, 지가, 일층용도, 지구, 지역, 주구조, 논현역으로부터의 거리, 신사역으로부터의 거리가 최종 선정되어 투입되었으며, 분석 결과 상업용도에 유의한 변수는 대지면적, 지하층수, 지가, 일층용도, 논현역으로부터의 거리로 나타났다. 둘째, 통계분석에서 도출되어진 각 요인에 대한 계수를 통해 상업용도화 수식모델을 설정하였으며, 수식모델과 연계된 ArcView GIS를 구현하기 위하여 스크립트를 작성하고 상업용도화 예측모델을 정립하였다. 셋째, 상업용도화 예측모델은 P(예측확률)값이 0.5 이상인 경우와 이전에 이미 상업용도인 경우를 모두 상업용도라 추정할 수 있다. 본 연구의 대상지에 적용시킨 결과 P값이 0.5 이상일 때 247개의 필지가 상업용도로 예측되어지고, 기존 상업용도일 경우를 합하면 263개의 필지를 상업용도로 예측할 수 있었다. 마지막으로, 기존의 상황에 변화를 가하여 주거지의 미래변화양상을 예측하는 예측시뮬레이션을 하기 위해 상업용도화에 유의한 변수인 지가를 증가시켰다. 시뮬레이션의 결과, 예측 모델보다 지가에 의해 상승된 상업용도화를 나타내었다. 본 연구는 도시 주거지내 상업용도화에 영향을 미칠 요인을 분석하고 통계 분석방법과 GIS를 응용하여 실증적이고도 객관적으로 주거지의 상업용도화를 예측해봄으로써 주거지의 보전 및 적절한 변화 및 개발 방향 설정에 활용하는데 의의가 있겠으나 자료확보의 부족으로 인해 관계속성에 관한 요인의 수가 내부속성에 관한 요인에 비해 상대적으로 적었다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서 선정한 설명변수이외의 더 다양한 항목의 검토가 필요하다. 또한 종속변수인 건물의 주용도 구분을 상업용도와 주거용도로 나누었으나 추후 좀 더 세분화하여 분석하는 연구가 이루어져야 할 것이다. 그리고 향후 시계열적 데이터베이스를 고려한 주거지 상업용도화에 대한 연구로 필요할 것이다.; Since various housings were permitted, high densification and commercialization of residential area have been accelerated. Furthermore, commercial facilities supporting residential area have been developed to CBD(Central Business Districts) with the needs and desires of commercialization. As the result, these commercial facilities deprived residential area of residential functions. Commercialization needs to be controlled to preserve sound residential area from destruction of residential area as well as to keep performance of residence. Most of the existing studies only reviewed in the form of case studies recording or explaining changes of residential area. Also they included neither any prediction of residential area nor the relative magnitude of factors to affect commercialization. Therefore, the purpose of this study is to regulate the direction of sound developments and conservation of Urban Residential Area by predicting the way of changes of Urban Residential Area -especially the exclusive use of commerce - by using GIS. The results are as follows; Firstly, to understand conversion of each factor into commercial use by using Statistical Analysis and lay down a numerical model to explain Commercialization, the method of Logistic Regression Analysis was applied to improve reliance of analysis and identify characteristics that are important in explaining and forecasting Commercialization of Urban Residential Area in this study. Factors are divided into dependent and independent variables in order to verify correlation. 1) Dependent Variables - use of building (commerce/residence) 2) Independent Variables - Land value, Number of story (number of story of basement/ number of story of ground), District, Zone, the area of land, the area of building, main structure use of first floor, distance from Non-hyun subway to house, and distance from Sin-sa subway to house. Through this Statistical Analysis, coefficients of factors make an equation of regression and this equation of regression can be laid down a numerical model to explain Commercialization. Secondly, a prediction model based on Statistical Analysis was applied using ArcView Script of Avenue. And this Prediction Model will predict the use of land under a criterion as follows: If Px > 0.5, group 2(commerce), If Px < 0.5, group 1(residence) According to this Prediction Model, Non-hyun dong has commerce of 247 parcels, and commerce of 263 parcels including existing use. Furthermore, through selected attribute table, the result can be compared with the present condition more deeply. Finally, to find aspects of future changes by altering other conditions of prediction model factors, land value was changed. By this prediction Simulation, it was found that land value has mainly affected commercialization of urban residential area. This study concentrates on the use of land, especially Urban Residential Area. This study has significance in that it extracts factors having an effect on commercialization, forecasts Commercial function invasion in residential area, and suggests the good direction of spatial urban residential land use. However, this study has limits that is insufficient in attribute data of relation and only static data was used. So, the research of time-series analysis taking various factors into consideration is necessary.