대한국토 도시계획학회지 국토계획 제47권제1호 2012. 02 GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설 입지분포패턴추정연구 * - 서울시도시철도 2호선신림역을사례로 - A Study on the Distribution Pattern of Commercial Facilities around a Subway Station Using GIS Network Analysis - Focused on Sillim Station of Seoul Subway Line 2 - 안영수 ** 장성만 *** 이승일 **** An, Young-Soo Jang, Seong-Man Lee, Seung-Il Abstract The purpose of this study is to estimate the distribution pattern of commercial facilities around Sillim subway station in the City of Seoul during the period between 2010 and 2020. To conduct the task, this study analysed the relationship between the distribution pattern of commercial facilities and the floating population at the station. This study set up a method to estimate the commercial area around the station using the network analysis of ArcGIS 10.0. According to the result of the analysis, the buildings for commercial purpose occupy 66% from the total building units in the estimated area in 2000 and indicate 67% in 2010. Furthermore, 6% of the total building units in the area estimated in the base year of 2010 would be converted to commercial building in 2020, if the floating population in the area would be enlarged to 120% of 2010. This amounts to 64 building units. So, this study can provide an important empirical result for decision makers to quantitatively anticipate the impact of a public transport policy. The methodology developed for the study is able to be applied to the other subway stations as well. 키워드 도시철도, 유동인구, 상업입지, GIS 네트워크분석, 보행접근 Keywords Subway, Floating Population, Retail Location, GIS Network Analysis, Pedestrian Accessibility Ⅰ. 서론 1. 연구의배경및목적 도시에서사는사람들은경제ㆍ사회ㆍ문화등 여러분야에서필요한것들을얻기위하여주거, 근로, 업무, 교육, 쇼핑, 여가등다양한활동에참 여하고있다(Jovicic. 2001). 다양한도시활동은장 소에귀결되며, 도시활동의장소적입지의결과는 토지이용의공간적분포로서집약된다. 도시활동의 * 본논문은 2011 년도정부( 교육과학기술부 ) 의재원으로한국연구재단중견연구자지원사업 (No.2011-0028094) 의지원을받아수행되었습니다. ** 본학회정회원, 서울시립대학교도시공학과박사수료 ( 주저자: ysan@uos.ac.kr) *** 본학회정회원, 서울시립대학교도시공학과석사과정 (nobunaga@nate.com) **** 본학회이사, 서울시립대학교정교수( 교신저자, silee@uos.ac.kr) 국토계획 l 199
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 입지는서로떨어진거리를극복하며이루어지는 공간적상호작용에기인하는데여기에는교통인 프라가매우중요한역할을한다( 이승일. 2004). 특히도시에서도시철도는수송용량이크고잦은 통행이가능하여토지이용의공간적분포에도큰 영향을준다. 따라서통행의빈도가높은교통결 절점을중심으로지대지급능력이큰상업및업 무시설들이입지하고, 멀어질수록그능력이비교 적낮은주택, 창고및기타시설들이입지한다 ( 오 인철. 2009). 서울시는 1974년지하철 1호선이개통된이후 지속적으로추가적인지하철노선을확충하고있으 며, 2010 년을기준으로 6,282 천명이이용하는서 울시의중심적인대중교통역할을하고있다. 지하 철노선및역이신설되면서해당역의이용인구가 증가하여해당지역의상업용도지역도많이증가하 였다( 안영수. 2010). 이는지하철을이용하는통행 자를기반으로상업시설에대한소비수요가증가 한것으로역을이용하는이용자수가많은역의 주변지역에상업용도의연면적비중이높게나타남 을확인할수있다( 윤석창. 2010). 또한, 역주변지 역을중심으로상업용도지역이지정되어있지않았 더라도이용자수가많은역주변지역은도ㆍ소매 및음식숙박업이나개인서비스업의상업시설이입 지하게되어, 주거와상업이혼합된지역이서울 전역에걸쳐분포되었음을찾아볼수있다( 서울특 별시, 2011). 특히서울시는 2030 서울도시기본계획 ( 안) 에서지 속적으로대중교통지원정책을통해도시철도이용 률확대를담보하고도시철도역을중심으로토지이 용을강화하고자하고있다( 서울특별시, 2011). 하 지만, 대중교통이용률증대로역이용자수가증 가하였을경우주변지역에대한토지이용의변화를 장기적으로추정하는방법론이부재한실정이다. 또 한, 역주변지역의효율적관리를위하여불가피하 게고밀도의재개발사업을추진해야할경우, 상업 과주거가혼합된혼합용도건축물의입지분포에서 공간적확산한계범위예측을통해개발의범위를 규정할필요가있다. 이때에도역세권의이용자수 를기반으로역세권상업시설의입지분포패턴변화 를시뮬레이션하고추정할수있는방법론의개발 이필요하다고할수있다. 2. 연구의범위및방법 이와같은배경에따라본연구의목적은도시 철도역을중심으로역이용자수변화를반영한 역주변지역의상업시설입지분포패턴변화추정 방법론을개발하고, 이를실제건축물용도의상 업시설분포와비교하여검증함으로써앞으로역 이용자수가변화하였을때에대한공간적확산 범위를예측할수있는수단으로삼고자한다. 연 구의공간적범위는도시철도역과역세권의상업 시설이발달하여있는서울시의신림역일대이며, 시간적범위는 2000 년과 2010 년을기준으로하였 다. 내용적범위는 2000 년을기준으로신림도시 철도역세권의상업시설입지분포특성과역의이 용자수를반영하여역을중심으로상업시설의입 지패턴변화를추정할수있는방법론을개발하고 검증하는것이다. 활용데이터는신림역일대의 2000, 2010 년건축물대장과 2008, 2010 년서울시 GIS 데이터를활용했으며, ArcGIS10.0 네트워크 분석을사용하였다. Ⅱ. 관련이론및선행연구검토 수익창출을목적으로하는상점에장기간동안 수익을유지해주는중요한요인들로상점의입지, 크기, 이미지, 서비스수준등이대두하여왔다. 이 중입지를제외하고는주변환경의변화에따라 200 l ( 사) 대한국토 도시계획학회
GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설입지분포패턴추정연구 쉽게흔들릴수있는마케팅요소들이기에, 상점 의입지는지속적인수익창출에가장중요한요 소라할수있다(Ghosh and Craig. 1983). 상업 시설의입지와관련된선행연구는물리적형태의 입지를중심으로하는고전이론부터다양한사회 ㆍ경제적인요인까지포괄하는현대이론까지매 우많은관점에서연구가진행되어왔으나, 본연 구는도시철도역을중심으로상업시설의입지분 포에대한공간적확산패턴에대한연구로써공 간적인입지분포형태요인만살펴보고자고전이 론인중력이론과중심지이론을중점적으로검토 하였다. 중력형태의상업시설입지모형으로 Reilly 모델 은 1929 년 Reilly 에의해미국텍사스주의 225개 도시에대한소매상권연구로소매중력법칙을처음 설명하였다 (McCann, 2006). Reilly(1929) 는두중 심지사이의상업지역을구분하고, 동일상권에서는 상권의중심에가까울수록상권흡인력이강하며, 서 로인접한상권간에는큰상권이작은상권보다 상권흡입력이강함을주장하였다. 중심지이론은지리학자인 Christaller(1933) 와경 제학자인 Loesch(1938) 에의해이론적기초가이루 어졌으며, 그후 Beckmann(1961), Berry(1967) 등 에의해더욱발전하였다 (William et al., 2009; 이 호병, 2011). 중심지이론은구매자와수송비용에중 점을둔이론이라볼수있으며, 구매자의이동성 이나소비행태등에도많은영향을받는다. Christaller(1933) 의중심지이론은교통비의최소화 와집적이윤의극대화에바탕을두고있으며, 핵심 적인개념중상품도달범위 (range of goods and services) 는소비자가재화및용역을구매하기위 해기꺼이갈수있는최대한의거리로서구매의욕 존재거리와같은개념이다. 이개념을활용하여시 장지역의경계내지는범위를형성한다고볼수있 다. 최소수요수준 (threshold) 은상점이영업을유 지할수있는최소한의수요를의미하며임계거리 또는임계규모라고불리운다. 즉, 점포의영업을지 탱할수있는최소한의소비인구를포함하는해당 지역의반지름을뜻하며, 상점입지가타당하기위해 서는상품도달범위가최소수요수준보다멀어야 한다( 서동기, 2005). 로 상업시설의입지분포와예측과관련된국외연구 Paez et al.(2011) 은캐나다몬트리올의메트로 역을대상으로스마트카드자료를활용하여역별 이용자특성과역주변지역상업시설의종류별시 설간의입지분포패턴에대해연구하였다. 분석결 과로, 역을이용하는이용자의연령이낮아짐에따 라역세권에입점해있는레스토랑, 잡화점, 미용실 등의상업시설의점포간격이조밀한것으로나타났 다( 그림 1 참조). 그림 1. 몬트리올메트로역과이용자특성및 역세권상업시설별인접거리 Satani et al.(1998) 는일본후쿠오카를대상으로 Huff 모델을활용하여상업시설입지모형을구축하 였으며, 1995 년현황을기초로 2010 년의상업시설의 거시적인면적변화를추정하였다. 특히도로네트워 크를불규칙삼각망 (TIN: Triangulated Irregular Network) 을활용하여구축하고 2010 년의지역별 상업시설연면적을도출하였다 ( 그림2 참조). 국토계획 l 201
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 상업시설의입지패턴과관련된연구는아니지만, 안영수외(2011) 는서울시강남지역일대의도시철도역을중심으로보행로와자전거도로네트워크를중심으로 GIS 의네트워크분석을활용하여보행및자전거접근시간지도를제작하고적용시켜접근취약지역을분석하였다 ( 그림4 참조). 그림 2. 후쿠호카상업시설입지모델의도로네트워크및분석결과 다음은국내의상업시설의입지패턴과역세권토 지이용특성과관련된선행연구로, 신우진ㆍ신우화 (2009) 는서울시의 49개소매업종을대상으로군집 성향을나타내는업종을찾고, 서울시공간성격과 소매업종군집패턴간에관련성을규명하였다. 임창 호ㆍ이소영 (1997) 도서울시를대상으로용도, 입지, 규모성능등의복합적인토지이용특성에관한체 계적인분석을통해도심상업활동의입지특성을 지역별, 업종별로비교분석하였다. 윤석창 (2010) 은 서울시지하철 2호선의 43개역의반경 500m 역 세권에포함되는건축물과세대장자료를통해토지 이용연면적, 밀도, 비율을도출하고군집분석을통 해유형을분류하였다. 이광국 (2004) 도부산시지하 철역의반경 500m 역세권의상업용도분포특성을 도출하여, 중심상업형, 상업우위형, 혼재형, 주거우 위형으로유형화하였다( 그림3 참조). 그림 3. 부산도시철도역주변상업용도분포 그림 4. 학동역보행및자전거접근시간지도 이상의상업시설의입지이론및관련선행연구를 검토하여본연구의목적에적합한이론적기반을 마련하였는데특히, 국외연구에서는도시의상업시 설에대한입지패턴과분포추정에대한방법론과 모형이연구되고있는것을확인할수있었다. 하 지만국내에서는특정시점의상업업종별분포패턴 연구( 신우진ㆍ신우화, 2009; 임창호ㆍ이소영, 1997) 또는반경 500m 역세권에포함되는상업시설특성 연구( 윤석창, 2010; 이광국, 2004) 가주로진행되었 으며, 도로변을위주로발달하는상업시설을역반 경 500m 에포함되는시설로역세권의특징과유형 을구분함에있어서한계가있음을확인할수있었 다. 또한, 안영수외(2011) 의연구를통해선(line) 적인도로네트워크를활용하여도시철도역의영향 범위를면(polygon) 적인형태로도출할수있는방 법론을확인하였다. 본연구는장기적이며거시적인도시기본계획의 대중교통정책을통해도시철도의이용자수변화를 202 l ( 사) 대한국토 도시계획학회
GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설입지분포패턴추정연구 가정하여미시적인역주변지역의상업시설에대한 입지분포패턴의변화를추정할수있는방법론을 제시하는것을목표로하고있다. 또한, 국내선행 연구에서주로이루어진특정시점의횡단면적인 역주변지역상업시설입지분포패턴연구에서장기 적인역이용자수변화가반영된상업시설의입지 분포패턴변화를추정할수있는방법론으로발전 시키고자하였다. Ⅲ. 서울시도시철도역세권상업시설입 지분포패턴변화추정방법론개발 1. 추정방법론개요 보행을통한역으로의접근은버스와승용차를 이용할때와달리접근경로가다양하고, 포괄적 으로발생함에따라도로및주변건축물들을포 함한면적인접근특성을나타낸다 ( 안영수, 2011). 따라서보행자통행인구를중심으로입지하는역 주변지역의상업시설입지분포패턴에대한예측 도면적인차원의접근이필요하다. 단, 면적인공 간을구성하기위해보행네트워크를기반으로 Christaller(1933) 가중심지이론을통해주장하는 상업시설의입지최소수요수준을만족하는한계지 점을규정해야한다. ArcGIS 의 Network Analyst 에서 Service Area 는 네트워크상에서지정한원점 ( ) 을중심으로일 정통행시간에만족하는한계지점 ( ) 을분석하 고, 네트워크를기반으로불규칙삼각망 (TIN: Triangle Irregular Network) 을구축하여지정한 지점에서한계지점까지의네트워크경로에해당 하는불규칙삼각망을합한 제공한다 ( 그림5 참조). Service Area1) 를 ArcGIS 의 Service Area 를식으로나타내면식1과 그림 5. ArcGIS에서 Service Area 분석예시 같다. a 역의상업입지분포패턴추정지역 ( 역 ) 은불규칙삼각망( ) 의합으로 이루어지는집합 로나타낼수있으며, 단, 은도로네트워크로구축된전체 불규칙삼각망 ( ) 중에서한계네트워 크거리(SND) 에포함되는 ~ 의삼 각망을의미한다( 식1 참조). * (1) : a역상업시설입지분포추정지역 : 도로네트워크를기반으로구축 된전체불규칙삼각망 : 한계네트워크거리 (SND) 에포함 되는불규칙삼각망 지정한원점 ( ) 에서일정통과시간을만족 하는한계지점 ( ) 까지의경로를 라할 때, 경로 는링크구간들 ( ) 의 합으로이루어지며, 각링크구간은통과시간보 정함수 ( ) 를통해도출된통과시간의합이 M 인링크들로구성되어한계네트워크거리 (SND) 를만족하게된다( 그림5, 식2 참조). ={ } 국토계획 l 203
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 (2) : 각링크들의통과시간들의합이 M 인한계네트워크거리 (SND) 를 만족하는경로들의집합 : 경로 를구성하는링 크들의집합 : 통과시간보정함수 ArcGIS 의 Service Area 분석과정을식1, 식2로 표현한것은통과시간보정함수 ( ) 를도출 하기위한것으로, 본연구에서개발하고자하 는상업시설입지분포패턴추정모형방법론은 해당링크의구간통과시간을보정하여도출된 Service Area 를기반으로상업시설분포패턴 추정지역을도출하는것이다. 따라서각링크의 지리적특징을반영하여통과시간을보정하고, 역의유동인구수를반영하기위한각링크별 통과시간보정함수 ( ) 가입지패턴추정모형 의중요한의미를가지며, 다음장에서구체적 으로제시하였다. 역유동인구수는도시철도의 노선과용량등에따라대중교통수단을이용하 는교통적관점과역을중심으로주변지역의 건축물용도및밀도에대한토지이용의관점 이복합적으로작용하여나타나는수치라할 수있으며, 따라서역의이용자수는상업시설 의입지와관련된현대이론에서다루는사회 ㆍ경제적인요인에대한내용을함축적으로내 포하고있다고할수있다. 2. 1) 도시철도역세권상업시설입지분포패턴 추정방법론개발 대상지역의선정 도시철도역세권의상업시설입지분포패턴추정방 법론을개발하기위해서는대상지역을선정하고적정 매개변수값을찾는과정이필요하다. 본연구에서는 2 호선신림역을연구대상지역으로선정하였으며선정 이유로첫째, 역의하루평균승차인원 78,243 명, 하차 인원 72,817 명으로하루평균승하차인원이전체도 시철도역중순위 3 위에해당하는역( 서울메트로, 2010) 으로이용자수가매우많고, 둘째, 역을중심으 로상업지역이넓게발달하였고, 역주변지역에타 도시철도역이나대학, 관공서등으로인한역세권간 섭요인이낮으며, 셋째, 경사와교량에대한보행장애 요인을고려할수있는지리적특징을반영할수있 기때문에역세권을중심으로상업시설의입지분포를 추정하기에적합하다고할수있다( 그림 6 참조). 출처 : naver 지도항공사진 (2009.3) 2) 그림 6. 신림역세권일대위성사진 데이터구축및분류기준 신림역일대의도로네트워크는전국 GIS 자료 (2008)2) 의도로중심선자료에서신림역세권부분을 클립(Clip) 하고, 서울시새주소사업 GIS 자료(2010) 의도로위계구분을속성으로적용하였다. 표고및 고가/ 지하도 / 교량, 도시철도역의자료도전국 GIS 자료(2008) 를활용하였다. 도시철도역의유동인구 는승차와하차인원을합하여산정하였으며, 서울메 트로와도시철도공사에서제공하는역별승하차인 원자료(2000; 2010) 를활용하였다. 204 l ( 사) 대한국토 도시계획학회
GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설입지분포패턴추정연구 신림역을중심으로반경 1.3 km에3) 포함되는건축 물의용도는 2000 년과 2010 년건축물대장을활용하 여 DB 로구축하였으며, 이를 GIS와연동하여분석 하였다.4) 건축물의용도는건축물대장의층별용도 분류를활용하여본연구의목적에필요한상업시설 을중심으로 상업시설과 비상업시설로 구분하였다. 상업시설은 건축법시행령을기준으로제1종근린 시설중상업적판매시설이아닌지역자치센터, 파 출소, 회관, 공동작업소등을제외한시설로분류하 였으며, 이와같은 상업시설 이포함된혼합용도의 건축물도같은 상업시설로 분류하였다. 비상업시설 은건축법시행령을기준으로단독과공동주택용도 의건축물용도와제1종근린생활시설중상업적판 매시설이아닌지역자치센터, 파출소등을포함하여 분류하였다. 또한, 건축법시행령의종교시설, 운수시 설, 교육연구시설, 장례식장등의시설도 비상업시 설 용도로분류하였다 ( 표 1 참조).5) 표 1. 건축물용도분류기준 구분 상업시설 비상업시설 제1종근린생활시설중판매시설 분류기준 가. 슈퍼마켓과일용품소매점나. 휴게음식점다. 이( 미) 용원, 목욕탕, 세탁소라. 의원, 치과의원, 한의원등마. 탁구장및체육도장 제2 종근린생활시설, 문화및집회시설, 판매시설, 의료시설, 업무시설, 숙박시설, 위락시설 위시설과주거용도가혼합된형태의건축물단독주택, 공동주택 제1종근린생활시설중판매시설제외시설 바. 지역자치센터, 파출소등사. 마을회관, 마을공동작업소등아. 변전소, 양수장, 정수장등자. 지역아동센터차. 가스배관시설 종교시설, 운수시설, 교육연구시설, 노유자시설, 수련시설, 운동시설, 공장, 창고시설, 위험물저장및처리시설, 자동차관련시설, 동물및식물관련, 시설, 분뇨및쓰레기처리시설, 교정및군사시설, 방송통신시설, 발전시설, 묘지관련시설, 관광휴게시설, 장례식장 출처 : 건축법시행령 [ 별표 1] 재정리, 2010. 08. 17 개정 3) 입지패턴추정모형방법론의구축 앞서제시한식1, 2를통해도출된통과시간보정 함수 ( ) 는네트워크상에서의역으로부터 일정거리까지를규정함으로써 Service Area를 표현한다. 각링크의통과시간은기본적으로링 크의길이에비례하며, 링크를통과하는속도에 반비례한다. 각구간의링크가입지한지리적 특징을반영하여링크통과시간을보정하고, 역 의유동인구를반영함으로써역을중심으로상 업시설분포패턴추정지역을도출할수있다 ( 식3과 4 참조). 구간 링크 길이통과시간 통과속도 (3) 의길이 (4) 국토계획 l 205
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 도로위계 : 통과시간보정함수 : a역매개변수 : a역유동인구계수 년도 역평균유동인구 년도수도권평균유동인구 : 성인평균보행속도 (82m/m) : 의입지특성별보정계 수( 표2 참조) 표 2. 의입지특성별보정계수 구분 계수명칭 계수값 비고 1 대ㆍ중로 표고 단절도로 0.5 대ㆍ중로의이면도로 0.25 소로( 골목길) 1 역표고와동일 0.5 역과표고차 ± 0.25 역과표고차 ± 1 일반도로 0.5 고가도로/ 지하도/ 교량 각링크의기본구간통과속도 ( ) 는성인평 균보행속도 (82m/ 분) 로하였으며, 각링크가입 지한지 리적특성을반영하고자링크구간속도보정하였다. 보정계수는도로위계 6)( ), 표고7)( ), 단 절도로8)( ) 구분에따라적용하였으며선행 연구를통해본연구의목적에가장부합하는 계수값을도출, 활용하였다 ( 각주 7, 8, 9 참 조). 보정계수를통해도로위계가낮고, 역과 의표고차가많고, 교량또는터널등으로단 절된도로일수록구간통과속도가낮아통과시 간이높게보정된다. 통과시간이높게보정된 결과는역 ( ) 에서부터한계지점 ( ) 까지의 경로 를짧게하여상업입지분포패턴 추정지역을축소하게시키는결과로나타난다. 역유동인구계수 ( ) 는 t년도의 a 역일일 평균유동인구수 ( ) 를같은연도의수도권전 체일일평균유동인구수 ( ) 로나눈값에 t 년도대비 t+n 년도의증감률( ) 을반 영하였다. 여기서반영된증감률은장기적인상 업시설입지분포를추정하기위한것으로역을 이용하는유동인구의증감에따라상업입지분 포지역도확산/ 축소하게되다. 매개변수 ( ) 의 값변화에따라달라지는상업시설입지분포패 턴추정지역의면적과상업시설및비상업시설 의점유율변화를고려하여적정값을도출하 고자하였다. 3. 방법론의적용 1) 유동인구계수와매개변수값 2000 년수도권전체도시철도역을대상으로총 승하차인원수를합하여일일평균역이용자수 ( =21,039.9 명) 를도출하고, 신림역의일일 평균역승하차수 ( =123.649.5 명) 에서 나누어최종신림역유동인구계수 ( 신림 =5.88) 를도출하였다. 적정한매개변수의값을 도출하고자변수값을 0.01에서 0.25까지 0.01 단위로각각입력하여도출되는상업시설입지 분포패턴추정지역을관찰하였다. 매개변수의 값이작은경우는역과매우근접하되포함되 는건축물의수가한정적이지만, 매개변수값이 증가함에따라포함되는건축물의범위가증가 하는것을확인할수있다( 그림7 참조). 이중신림역을중심으로상업입지시설의분포 패턴추정지역을가장잘나타내는매개변수의값 을찾기위해, 값의변화에따라추정지역에포함 206 l ( 사) 대한국토 도시계획학회
GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설입지분포패턴추정연구 그림 7. 매개변수값변화에따른상업시설입지분포패턴추정지역변화 되는건축물을대상으로상업과비상업용도건물의 개수와건폐면적 ( 주5 참조), 그리고점유비율변화 를분석하였다. 매개변수값이 0.01 일때포함되는 건축물의총개수는 3 개이지만, 0.25 로증가하였을 때는 3,490 개로증가하였고, 면적은 406.7 m2에서 412,892.6 m2로증가하였다. 이중상업용도건축물 의개수와면적은각각 3개에서 1,157 개, 406.7 m2 에서 164,490.4 m2로증가하였으며, 전체건축물개 수대비점유비율은 100.0% 에서 33.2% 로약 76.8% 감소하였다. 비상업용도건축물의개수와면적은각각 0에서 2,333 개, 0m2에서 248,402.2 m2로증가하였으며, 전체 면적건축물대비점유비율도 0% 에서 76.8% 로증 가하였다 ( 표2 참조). 이중매개변수값증가에따른상업시설점유비율 의감소에대한그래프를보면, 매개변수값 0.01 과 0.03 에서는점유비율이 100% 이고, 0.04 부터점유비 율이감소하기시작하며, 0.04~0.10 까지는감소기 울기가작다가 0.10~0.14 부분에서감소기울기가 커지는것을확인할수있다. 이후 0.15 부터다시 감소폭이낮아져기울기가완만해진다( 그림8 참 조). 이는역을중심으로확산되어있는상업시설의 입지분포의특성을나타낸다할수있으며, 이중 적정매개변수값의지점을선택하여상업시설의입 지분포추정지역을도출하고자하였다. 국토계획 l 207
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 표 3. 매개변수값과포함건축물용도비율변화 구분전체상업시설비상업시설포함 no 매개변수건축물 % % 1 0.01 개수( 개) 3 3 100 0 0 407 407 100 0 0 2 0.02 개수 ( 개 ) 23 23 100 0 0 5,840 5,840 100 0 0 3 0.03 개수 ( 개 ) 44 44 100 0 0 9,769 9,769 100 0 0 4 0.04 개수 ( 개 ) 78 69 88 9 12 17,006 15,394 91 1,613 9 5 0.05 개수 ( 개 ) 137 117 85 20 15 27,615 24,426 88 3,188 12 6 0.06 개수 ( 개 ) 201 169 84 32 16 36,985 31,889 86 5,096 14 7 0.07 개수 ( 개 ) 278 222 80 56 20 49,118 41,498 84 7,620 16 8 0.08 개수 ( 개 ) 355 275 77 80 23 63,638 48,884 77 14,753 23 9 0.09 개수 ( 개 ) 407 307 75 100 25 70,239 53,107 76 17,133 24 10 0.10 개수 ( 개 ) 496 358 72 138 28 80,560 59,436 74 21,124 26 11 0.11 개수 ( 개 ) 581 386 66 195 34 90,198 63,045 70 27,153 30 12 0.12 개수 ( 개 ) 697 429 62 268 38 105,202 68,824 65 36,378 35 13 0.13 개수 ( 개 ) 837 463 55 374 45 122,063 72,896 60 49,167 40 매개변수값변화에따른상업시설의점유비율이 초기 3회의 100% 비율을제외하고점차증가하다 가다시완만해지는 3차방정식의곡선형태를나 타내고있으므로, 이를 3차회귀방정식으로구축하 고, 기울기변화가감소에서증가로변화하는변곡 점에대해 2차미분한함숫값이 0을만족하는매개 변수값, 0.11 을도출하였다 ( 그림9 참조).9) 그림 8. 매개변수값과상업시설점유비율변화 구분 전체 상업시설 비상업시설 no 매개변수 포함건축물 % % 14 0.14 개수 ( 개 ) 954 498 52 456 48 137,068 77,300 56 59,768 44 15 0.15 개수 ( 개 ) 1108 546 49 562 51 153,510 83,471 54 70,039 46 16 0.16 개수 ( 개 ) 1262 595 47 667 53 171,439 89,743 52 81,696 48 17 0.17 개수 ( 개 ) 1460 648 44 812 56 191,440 97,154 51 94,285 49 18 0.18 개수 ( 개 ) 1694 705 42 989 58 213,921 104,702 49 109,220 51 19 0.19 개수 ( 개 ) 1912 769 40 1143 60 238,402 112,342 47 126,060 53 20 0.20 개수 ( 개 ) 2129 823 39 1306 61 264,145 119,658 45 144,487 55 21 0.21 개수 ( 개 ) 2356 884 38 1472 62 287,352 127,311 44 160,041 56 22 0.22 개수 ( 개 ) 2581 943 37 1638 63 311,366 134,776 43 176,589 57 23 0.23 개수 ( 개 ) 2869 1018 35 1851 65 347,286 146,259 42 201,028 58 24 0.24 개수 ( 개 ) 3178 1096 34 2082 66 380,552 156,695 41 223,858 59 25 0.25 개수 ( 개 ) 3490 1159 33 2331 67 412,893 165,043 40 247,850 60 208 l ( 사) 대한국토 도시계획학회
GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설입지분포패턴추정연구 그림 9. 상업시설점유비율 3차회귀식 2) 2000 년신림역세권의상업시설입지분 포패턴추정 3 차회귀방정식을통해도출된적정매개변수값 인 0.11 을대입하여신림역세권의상업시설입지분 포패턴추정지역을도출하고건축물대장의용도와 비교하였다. 도출된상업시설의입지분포패턴추정 지역이신림역역세권에입지분포하고있는상업 시설전체를포함하지는않지만, 신림역을중심으로 집중되어입지하고있는상업시설의입지분포패턴 과유사한형태임을확인할수있다. 또한, 반경 500m 의역세권과비교했을때, 역으로부터대각선 방향에대한부분과도로변을따라확연한차이가 있음을알수있다( 그림10 참조). 신림역의상업시설입지분포패턴추정지역에포 함되는건축물은총 581 개이고, 건폐면적의합이 90,198 m2이다. 이중상업시설에해당하는건축물 의개수는각각 386 개이고, 면적은 63,045 m2이다. 이를점유비율로환산하여전체추정지역에대한 정확도로해석하면, 각각 66%, 70% 로나타났다 ( 표 4 참조). 표 4. 구분 전체건축물 그림 10. 상업시설입지분포패턴 건물개수 추정지역(2000 년) 4. 2000년신림역상업시설입지분포패턴 추정지역과건축물용도 개수점유비율 건물면적 면적점유비율 581 100% 90,198 100% 상업 386 66% 63,045 70% 비상업 195 34% 27,153 30% 추정방법론검증및장기예측분석 본연구에서는신림역의 2000 년이용자수와건 축물용도를기준으로상업시설의입지분포패턴추 정지역에대한적정매개변수값 (0.11) 을통해추정 방법론을구축하고, 이를 2010 년신림역의유동인 구를반영함으로써 2010 년건축물용도와의검증 (validation) 을하였다. 이후서울시의대중교통정책 을통해 2000~2010 년역이용자수증가에대해 같은비율로 2020 년의신림역이용자수가증가할 것을가정하여 2020 신림역상업시설의입지분포패 턴추정지역의변화를시뮬레이션하였다. 2010 국토계획 l 209
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 년을기준으로신림역의일일평균승하차수 ( ) 는 148,496.4 명으로 2000년대비약 120% 증가하였다. 이를반영하여신림역유동 인구계수 ( 신림 ) 를 5.88에서 7.06으로조정하 고, 같은매개변수값, 0.11을적용하여 2010년 신림역의상업시설입지분포패턴추정지역을 도출하였다 ( 그림11 참조). 2000 년추정지역 ( 그 림11 의점선) 과비교할때유동인구증가에따 른추정지역의면적도간선도로와낮은경사로 위주로확장된것을확인할수있다. 추정지역 에포함되는건축물의수와면적은 846 개, 124,964 m2로 2000년과비교하여각각 265 개, 34,766 m2가증가하였다. 이중상업용도의건 축물은 571 개, 89,130 m2로각각 185 개, 26,085 m2가증가하였으며, 은 비상업용도건축물 275 개, 35,834 m2로각각 80 개, 8,681m2가 증가하였다. 상업용도건축물의개수와면적 점유비율도각각 67%, 71% 로 2000년에서 1% 씩증가한수치로나타났다( 표5 참조). 표 5. 2010년신림역상업시설입지분포패턴 추정지역과건축물용도 구분 전체건축물 건물개수 개수점유비율 건물면적 면적점유비율 846 100% 124,964 100% 상업 571 67% 89,130 71% 비상업 275 33% 35,834 29% 신림역의 2000 년에서 2010 년일일평균승하차인 원증가비율은 120% 로이를같게가정하여 2020 의일일평균승하차수 ( ) 를구하면, 약 178,336 명이다. 이를유동인구계수에반영하여, 2020년신림역유동인구계수 8.48을구하고 장기적인 2020년신림역의상업시설입지분포 패턴추정지역을도출하면그림 12 와같다. 그림 12. 상업시설입지분포패턴추정지역(2020 년) 그림 11. 상업시설입지분포패턴추정지역(2010 년) 2020 년신림역의상업시설입지분포패턴추정지 역은 2000 년과 2010 년과비교하여더욱확산한면 적을나타내고있으며, 포함되는건물의개수도 1,218 개, 총면적은 166,174 m2로나타났다. 포함되는 건물의용도는 2010 년을기준으로상업용도건물이 210 l ( 사) 대한국토 도시계획학회
GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설입지분포패턴추정연구 175개증가한 746 개, 면적은 41,210 m2가증가한 110,224 m2이고비상업용도건물은 197개증가한 472 개, 면적은 20,116 m2증가한 55,950 m2로나타났 다. 상업용도건물의개수와면적점유비율은각각 61%, 66% 로 2010 년과비교해서 6%, 5% 가감소하 였다( 표6 참조). 2000 년에서 2010 년의상업용도건 축물의변화비율이 1% 증가한것을같게적용하 여 2020 년의상업용도건물개수점유비율을 61% 에서 67% 로증가한다면, 해당되는 6% 의건물, 약 64 개의비상업용도건물이상업용도로전환될가능 성이높다고할수있다. 이는역으로부터멀리이 격된위치의소규모단독주택들이상업시설로전환 되는경향이나타날수있는것으로, 2020 년에대 한장기적인신림역세권의지속가능한관리를위해 서는상업용도로의전환가능성이높은지역또는 건축물에대한개발계획이나관리수단을고려할필 요가있다. 이는역세권의상업시설에대한평면적 확산을사전에관리하고역세권의상권보호와토 지이용을입체적이고효율적으로사용함에있어서 중요하다고할수있다. 표 6. Ⅳ. 2020년신림역상업시설입지분포패턴 추정지역과건축물용도(2010 년도용도기준) 구분 전체건축물 건물개수 개수점유비율 건물면적 면적점유비율 1,218 100% 166,174 100% 상업 746 61% 110,224 66% 비상업 결론 472 39% 55,950 34% 본연구는도시철도역을중심으로역주변지역 상업시설의입지분포패턴을추정하기위한방법론 을구축하는것을목표로하였다. 보행속도를기반 으로도로네트워크의링크가입지한지리적특징 인도로위계, 표고차, 보행단절을각각반영하였 으며, 역의유동인구수를중요한예측변수로활 용하여상업시설의입지분포패턴추정지역을도출 하였다. 이를신림역을대상으로, 신림역세권에맞 는적정매개변수값을구하기위해매개변수값변 화에따른상업시설건축물의점유비율변화를기반 으로적용하였다. 도출된상업시설의입지분포추정 지역과실제건축물용도와비교하여, 추정지역의정 확성과추정방법론의활용가능성을확인하였다. 또한, 2000 년의신림역유동인구수를기반으로구 축된추정방법론을통해 2010 년건축물용도와비 교함으로써방법론을검증하였으며, 같은비율의유 동인구변화를시나리오로적용하여 2020 년신림역 의상업시설입지분포패턴변화추정지역을시뮬레 이션하였다. 분석결과, 2000 년신림역을중심으로상업시설의 입지분포추정지역에해당하는건축물중 66% 의 비율이상업시설로포함되는것을확인하였다. 또 한, 2010 년유동인구를반영하여확산한추정지역 을도출하고건축물용도와비교하여검증한결과, 포함되는상업시설의건축물이 185 개증가하고, 비 율은 1% 증가한수치를나타냈다. 같은비율로 2020 년을시뮬레이션한결과, 2010 년을기준으로 추정지역에포함되는건축물중비상업시설용도건 축물의 6% 인 64개의건축물이상업시설의용도로 전환될가능성이큼을확인하였다. 이와같은도시철도역을중심으로확산하는상업 시설의입지분포패턴을추정하는방법론의개발을 통해다음과같은 5 가지연구결론을도출하였다. 첫째, 역유동인구를기반으로역주변지역을개발 하는데있어서개발범위를규정하는기초자료로서 의활용가치가높다고할수있으며, 둘째, 거시적 인도시기본계획의실현을담보로미시적공간의 입지패턴변화를시뮬레이션하는연결고리역할을 국토계획 l 211
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 할수있다. 셋째, 역세권의상권을보호하고역세 권주변지역의지가변화를예측함에있어서활용 할수있으며, 넷째, 역세권토지이용을효율적이고 입체적으로사용하기위한중요한지표로활용될수 있다. 마지막으로, 이와같은연구결과를바탕으로 역의유동인구변화에따라역주변지역을중심으 로확산또는축소되는상업시설의입지분포패턴 변화를사전에예측ㆍ관리함으로써도시철도역주 변지역의지속가능한성장관리를추구할수있다. 본연구는상업시설의다양한입지요인중물리 적인형태의입지여건인도로위계, 표고차, 보행 단절도로만을반영하고, 그외상업시설의입지관 련된요인을적용하지못한한계를가지며, 각요 인별보정계수를설정함에있어서실질적근거가 미약한한계를갖는다. 이를후속실증연구를통해 보완함으로써다양한입지요인을고려한상업시설 의입지분포패턴추정모형이구축되어야할것이다. 또한, 신림역의 2020 년역이용자수변화를과거추 세를연장하여반영하는것이아닌, 거시적인도시 모델을통해도출하고, 이를연동하여역주변지역 의미시적인상업시설의입지분포패턴변화를추정 한다면, 다양한도시정책을시뮬레이션하고평가함 으로써도시를지속가능하게발전및관리하는중 요한역주변지역의상업시설입지분포패턴변화추 정모형으로활용될수있을것으로기대한다. 주1. ArcGIS 10.0에서는다익스트라알고리즘을이용하 여해당시설로부터네트워크상의접근시간또는 거리를기반으로도달가능한 Service area를도출 함. 안영수(2011) 는이와같은방법론을활용하여 서울시강남권역을사례로보행및자전거접근시 간지도를제작하였음 주2. 전국GIS자료는 선도소프트에서 2008년에 구축한 GIS 자료임 주3. 신림역을중심으로반경 1.3km를기준으로건축물대 장을 DB로구축한이유는신림역세권의최대범위 가 1.3km를넘지않을것이라는가정으로구축하였 으며, 실제분석결과를이범위를초과하지않아그 대로사용하였음. 역세권의최대범위설정은단지 DB 구축작업의효율성제고목적에만국한함. 주4. 건축물대장과건축물형상자료와연결하면서일부데이터가소실되는데 ( 약 5%), 소실된상업및비상업건물의개수와면적은산정시반영하지않았음주5. 건축물의용도를 상업, 비상업 시설로분류함에있어서용적률에의한층별용도연면적을고려하지않은것은서론의연구목적에명시한바와같이역의이용자수증가와네트워크의시간단축이필지및건축물단위 ( 평면) 에미치는영향과그로인한입지분포패턴만을분석하기위한것임주6. 이창수ㆍ정규섭 (1998) 은상업시설의입지분포가발달한서울시압구정동을대상으로상업시설입지특성을분석하여연구결과로도로위계별상업시설의개소수로비율변화를도출하였음. 간선도로변과간선도로이면도로에입지한상업시설의건축물개소수를기반으로약 2배의비율차이가있음을밝힌바있음. 또한국토해양부에서공지한복합환승센터설계및배치기준( 안)( 국토해양부, 2007) 에서보행자공간에대한서비스수준을 A~F까지 5단계로구분하고있으며, 이중 A와 C, F에대한인당점유면적의차이가약 2 배임을활용하여, 도로위계별상업시설의입지감소비율을등비비율로 2배씩적용하였음. 이는표고차와도로단절요인에대한보정계수산정에도동일하게반영하였음주7. 표고차이에대한상업시설의입지분포비율의차이에대한정량적인선행연구는없으나, 한정화(2003) 는표고차가낮은곳에상대적으로보행활동이활발하여상업시설의개발이활성화되는차이가있음을압구정동상업가로를대상으로연구하여제시하였음. 또한, 최준호외(2009) 는계단이동별보행속도보정계수산정연구의시뮬레이션을통해 30-50세를기준으로계단의오름과내림의평균속도가평지보행속도보다약 51.4% 낮아짐을밝힌바있음. 본연구에서는이와같은차이를활용하여표고차에대한상업시설감소비율을동일하게적용하였음주8. 고가/ 지하도/ 교량에따른상업시설의입지분포비율의차이또한, 선행된연구가없으나, 김태현(2009) 은대형도로, 하천, 강등으로인한공간적단절이상권확장을저해함을밝힌바있음. 따라서표고차이와마찬가지로, 도로위계차이에대한상업시설감소비율을동일하게적용하였음주9. 매개변수값의증가에따른상업시설의점유비율변화에있어서, 변곡점이적정한역세권의영향권을규정하는적정한값인지에대해서는보다수학적또는통계적인접근이필요하나, 김동성외(1998) 가교통영향권설정에대해영향권죤수대비누적통행량곡선의변곡점을영향권의지표로활용한사례가있으며, 이를활용하여적용하였음 212 l ( 사) 대한국토 도시계획학회
GIS 네트워크분석을활용한도시철도역주변지역상업시설입지분포패턴추정연구 그림 13. 영향권죤수대비 누적통행량( 김동성, 2009) 인용문헌 1. 국토해양부, 2010. 복합환승센터설계및배 치기준( 안), 국토해양부홈페이지공지사항 게시판. 2. 김동성ㆍ곽호찬ㆍ이성모, 2009. Select Link Analysis 와곡선적합법을이용한영향권설정 방안연구, 한국ITS 학회학술대회논문집, 1:54-59. 3. 김태현, 2009. 석계역공공공간계획: 보행 자흐름의활성화를중심으로, 건국대학교 건축전문대학원석사학위논문. 4. 서동기, 2005. 부동산학개론, 부연사. 5. 서울특별시, 2011. 2030 서울도시기본계획 ( 안), 공청회자료. 6. 신우진ㆍ신우화, 2009. 서울시소매업종공간 분포패턴에관한연구, 부동산연구, 19(2): 278-296. 7. 안영수ㆍ장성만ㆍ이승일, 2011. 최적경로 알고리즘을이용한지하철역보행및자전거 접근시간지도제작과적용연구: 강남권역 을 사례로, 서울도시연구, 12(3):129-140. 8. 안영수ㆍ이승일, 2010. 서울시지하철접근 도변화와용도지역변화의연관성분석, 국 토계획, 45(4):159-170. 9. 이광국, 2004. 부산시지하철역세권의상 업용도분포특성에관한연구, 건설ㆍ환경 연구, 3(1): 21-35. 10. 이승일, 2004. GIS를이용한수도권지하 철 광역 접근도 분석연구, 국토계획, 39(3): 261-275. 11. 이호병, 2004. 중력형태의상업시설입지모 형의비교분석, 한국부동산학회부동산학 보, 23: 216-223. 12. 이호병. 2011. 부동산입지분석론, 서울: 형 설출판사. 13. 이창수ㆍ정규섭, 1998. 상업시설입지특성 에 관한 연구, 한국GIS 학회지, 6(2):217-231. 14. 임창호ㆍ이소영, 1997. 서울시도심상업활 동의지역ㆍ업종별입지특성에관한비교 연구, 국토계획, 32(3):107-123. 15. 오인철, 2009. 지대이론과토지이용에대 한이론적고찰, 한국부동산학회부동산 학보, 37: 264-277. 16. 윤석창, 2010. 서울시지하철역세권의토 지이용특성에관한연구, 한양대학교대 학원석사학위논문. 17. 최준호ㆍ전은명ㆍ홍원화ㆍ유홍선, 2009. 초고층건축물의피난시뮬레이션실행을 위한 피난자의 계단이동방향별 보행속도 보정계수산정, 대한건축학회학술발표 대회논문집, 29(1):649-652. 18. 한정화, 2003. 압구정동상업가로의도시 형태및도시활동에관한연구, 서울대학 교환경대학원석사학위논문. 19. McCann, P., 최병호ㆍ권오혁ㆍ김명수 공 역, 2006. 공간적접근법을이용한도시및 지역경제학, 시그마프레스. 20. Huff, D. L., 1962. Determination of Intra-Urban Retail Trade Area, Real Estate Research Program, University of California at Los Angels. 21.. 1964. Defining and Estimating a Trade Area, Journal of marketing, 28: 34-38. 22. Ghosh, A., Craig, S., 1983. Formulating retail location strategy in a changing environment, Journal of Marketing, 47: 56-68. 23. Jovicic, G., 2001. Activity Based Travel Demand Modelling, Denmarks TransportForskning. 24. Paez, A., Trepanier, M., and Morency, C,. 2011. Geodemographic analysis and 국토계획 l 213
안영수ㆍ장성만ㆍ이승일 the identification of potential business partnerships enabled by transit smart cards, Transportation Research Part A, 45: 640-652. 25. Satani, N., Uchida, A., and Deguchi, A., 1998. Commercial facility location model using multiple regression analysis, Comput., Environ and Urban Systems. 22(3):219-240. 26. http://www.mltm.go.kr/portal.do 국토해양부홈페이지 27. http://www.seoulmetro.co.kr/ 서울메트로홈페이지 28. http://www.smrt.co.kr/ 서울도시철도공사홈페이지 29. http://www.korail.com/ 철도청홈페이지 30. http://www.esri.com/ GIS ESRI사홈페이지 논문투고 2011-10-24 1 차심사완료 2011-12-16 2 차심사완료 2012-01-06 게재확정일 2012-01-09 최종수정본접수 2012-01-20 214 l ( 사) 대한국토 도시계획학회