GIS를 활용한 신촌지역 하숙시설의 입지분석에 관한 연구

Abstract

본 연구는 신촌지역의 하숙시설 입지를 분석하기 위하여 GRID분석기법과 통계기법을 활용하였다. 본 연구에 사용된 통계 및 도형의 속성자료는 1997년 12월에서 1998년 4월까지 걸쳐 시행된 이화여자대학교 학생처의 “이화여자대학교 하숙학생 조사”의 결과를 활용한 것이며, 도형자료는 1:10,000 항측도를 디지타이징한 건물 및 도로의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 하숙건물대상 조사를 정리해본 결과 하숙내부에는 하숙만을 특징짓는 시설이 존재하였다. 이러한 시설은 하숙의 입지에 영향을 주는 독립변수로 추출되었다. 둘째, 하숙의 시작년도를 이용하여 하숙의 발생을 시계열적으로 살펴본 결과, 1985년에서 1995년도까지 신촌지역엔 많은 하숙이 급속도로 증가하였다. 셋째, 신촌지역 하숙의 입지요인을 밝혀내기 위하여 단위지역내 하숙의 개수를 종속변수로 하고 하숙입지에 영향을 미칠 것으로 예상되는 13가지 변수를 독립변수로 하여 회귀식을 만들어본 결과 하숙입지에 영향을 미치는 변수로서 하숙비, 내부시설접수, 학교와의 최단거리, 교통수단 접근도가 추출되었다. 넷째, 하숙의 지불주기가 1달이므로 1달에 지출하는 수요자들의 비용을 계산하기 위해 하숙입지에 영향을 미치는 두 변수인 교통수단 접근도와 학교와의 최단거리에 따른 가중치에 의해 분배된 결과, 1달에 한 셀당 지불되는 수요비용은 1,048,000에서 6,288000원 사이에서 나타났으며 높은 수요비용을 나타내고 있는 지역은 이대후문의 봉원동과 창천초등학교 주변의 창천동에서 나타나고 있었다. 다섯째, 하숙입지에 영향을 미치는 것으로 판단되는 변수 중 비용을 제외한 3가지 변수의 값들을 표준화하고 비용과 셀간 연산을 실시해본 결과 하숙의 최적입지는 대현동, 창천동 경계부와 이대정문의 아파트단지에서 나타나고 있다. 이러한 연구결과를 실제 활용의 측면에서 살펴보면 위의 분석결과를 활용해서 셀에 해당되는 지역에 하숙을 입지할 때, 하숙규모를 산출할 수 있으므로 공급자에게 좋은 지표로 활용될 수 있다. 그러나 요인분석에서도 설명해주듯이 13개 독립변수를 사용했을때의 결정계수는 57%로서 43%가량의 나머지 변수가 존재한다는 것을 간과할 수 없다. 따라서 입지분석에 있어서 입지를 잘 대변하는 보다 적절한 변수를 이용하여 분석이 이루어져야 한다는 과제가 남아있다. 보다 적절한 변수선정 및 투입, 정확한 속성 및 도형자료의 구축이 이루어진다면 미시적 요소가 존재하는 하숙입지분석에 있어서도 좋은 결과가 도출되리라 예상된다. ; This study is attempted to examine the Lodging Location Pattern and present conditions at Shinchon area in Seoul. To analysis the lodging Location, we utilize GIS GRID analysis method, and the results of research about the student of Ewha University, who live in lodging system as a attribute data. As a shape, we utilize the data which was digitized manually. Results may be summarized as follow. First of all, after we consolidate the building in Lodging system, we can find it, that exist the special facility which is used independent valuable, in Lodging system. Secondly, we can find the Building in Lodging system was increased from 1985 to 1995. Thirdly, we can draw out the independent valuable. (1)Lodging cost payed monthly, (2)Facility Point of Inner Lodging system, (3)The shortest path length from University, (4)The Proximity to Transportation system, as a results of correlation analysis. Fourthly, as a results of GRID analysis, to find out how much money contains, which in a cell, we can find out a mount of money from 1,048,000 to 6,288,000 won is distributed.