토지이용-교통 상호작용을 고려한 주거입지 예측모델 연구 : -DELTA의 활용을 중심으로- = A Study on Residential Location Choice Modelin Consideration of Land-use Transport Interaction Using DELTA
도시의 계획과 운영, 개발과 관리에 있어 보다 객관적이고 합리적인 접근을 위해, 도시 구성요소들의 관계를 통계적 범위에서 근접하게 파악하여 장래 변화 양상을 개략적으로 예측할 목적으로 계획지원시스템을 적극 활용하고 있다. 주거지역의 변화에 대한 모델링 역시 1960년대 Alonso의 연구 이래 지속적인 관심의 대상이었다. 도시에서 주거지역은 시가지 면적의 40-70%에 해당하는 가장 넓은 면적을 점하며, 개인 또는 가구가 노동, 소비, 여가 등 다른 도시활동을 영위하는 데 있어 기점으로서 중요성을 지닌다. 최근 국내 주택시장에서 나타나고 있는 대표적 변화는 인구․가구구조의 변화(가구규모의 소형화와 고령화)와 주택 점유형태에서의 비중 변화(전세 축소와 월세 확장)이다. 이러한 변화 양상은 장기적으로 나타나며, 작게는 개인과 가구의 활동패턴과 근린지역의 특성, 더 나아가면 도시민의 도시공간 이용 행태를 구조적으로 변화시키는 원인이 될 수 있다.
이와 같은 배경 하에, 본 연구는 주거입지에 대한 장기적인 변화 패턴의 예측을 위해, 토지이용-교통 상호작용을 기반으로 주거입지 변화와 관련한 전반적인 과정을 체계적으로 구조화한 주거입지 예측모델을 제시하는 데 목적이 있다.
본 연구는 크게 네 부분으로 구성되었다. 첫째, 이론 및 선행연구 검토에서는 토지이용-교통 상호작용, 주거이동 및 주거입지 관련 이론, 모델, 그리고 영향요인에 대해 확인하였고, 이를 토대로 기존 국내 주거입지 관련 모델의 한계점 보완을 위해 토지이용-교통모델 내 주거입지 예측 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 둘째, 수도권에서의 가구구조 변화, 주거이동 결정, 그리고 주거입지 선택에 대한 2001년부터 2008년까지의 변화 특성을 검토함으로써 주거입지 예측모델에 포함될 필요가 있는 요인을 도출하였다. 셋째, 국외의 토지이용-교통모델인 DELTA의 주거입지모형을 재구조화한 주거입지 예측모델의 구조와 모델 내 세부모형을 설정하였다. 끝으로, 설정한 주거입지 예측모델을 기초로, 모델 내 세부모형인 가구구조 변화모형과 주거입지 선택 모형에 대해 적용 변수의 유의성 확인과 모수 정산을 위한 실증분석을 수행하였고, 2005년을 기준으로 수도권의 장래 주거입지 변화를 예측하여 분석하였다.
본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 기존 국내 주거입지 관련 선행연구에서는 교통부문을 고려하지 않거나 단순화한 형태(지역 간 직선거리 또는 교통시설의 이용 가능성 등)로 적용하는 한계점이 있다. 이를 보완하기 위해서는 토지이용-교통 상호작용에 기초한 접근도를 모델에 반영해야 하며, 기존 토지이용-교통모델에 포함된 주거입지모형을 국내 주택시장을 반영할 수 있는 형태로 재구조화할 필요성과 주요 재구조화 항목을 확인하였다.
수도권의 주거입지 관련 변화 특성 분석을 통해서는, 주거입지 예측모델에 주택의 공급형태 변화와 점유형태에 대한 변화를 포함해야 하며, 주거입지 선택 모형에 적용되어야 할 요인으로 주택가격, 주택공급량, 통근/학 및 주거환경 등 입지여건을 도출하였다.
주거입지 예측모델의 재구조화 방향으로 토지이용-교통 상호작용에 기초한 장기적인 주거입지 변화 예측, 가구의 이주와 관련한 일련의 과정 전반을 구조화한 모델, 국내 주택시장 특성에 대한 적정 수준의 반영, 그리고 모델 구축과 관련한 적정 수준의 범위 결정을 설정하였다. 그리고 각 세부모형은 가구구조 변화 모형, 주거이동 결정 모형, 주택 공급형태 변화 모형, 그리고 주거입지 선택 모형으로 결정하고 기존 토지이용-교통모델에 적용하였다.
주거입지 예측모델의 세부모형에 대한 실증분석은 가구구조 변화 모형과 주거입지 선택 모형을 중심으로 하였다. 가구구조 변화 모형에 대해 2001년부터 2005년까지의 가구유형별 변화 추이확률을 한국노동패널과 시도별 장래가구 추계 자료를 이용하여 산출하였고, 이를 활용하여 2005년 인구총조사 자료를 토대로 예측한 유형별 가구수를 2010년의 인구총조사 전수조사 자료와 비교한 결과 가구유형별로 1% 수준의 오차를 나타냈다.
주거입지 선택 모형의 주거입지 선택 단계 실증분석을 위해 GIS 기반의 교통 네트워크를 구축하고 교통수요예측모형을 적용하여 입지 매력도 개념의 접근도를 산출하였다. 이와 함께, 주택 매매가격, 전세가격, 월세 임대료, 그리고 주택허가량 변수를 적용하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 그 결과, 접근도가 높은 지역일수록 주거입지 선택 확률이 높아지는 것으로 나타났으며, 매매가격이 낮을수록, 전세가격과 월세 임대료가 높을수록, 그리고 주택허가량이 많은 지역일수록 높은 주거입지 선택 확률이 높은 것으로 확인되었다.
주거입지 선택 모형의 주택 점유형태 선택 단계에 대한 실증분석은 자가, 전세, 그리고 월세에 대한 다항 로지스틱 회귀분석이 적용되었다. 그 결과, 가구유형별로 다소간의 차이는 있으나, 자가 선택을 기준으로 자산 규모가 작은 가구일수록 전세를 선택할 확률이 높아졌으며, 자산 규모가 더욱 작고 월소득이 많은 가구일수록 월세를 선택할 확률이 높아지는 것으로 분석되었다.
토지이용-교통 상호작용을 고려한 주거입지 예측모델의 모의실험 결과, 교통 네트워크의 변화가 주거입지 선택에 미치는 영향을 확인할 수 있었으며, 토지이용-교통모델 내에서 본 연구에서 제시한 모델이 구동될 수 있음을 확인하였다.
To offer reasonable solutions of urban planning, development, and management, a Planning Support System (PSS) is able to be used. A PSS explains the relations among the urban subsystems in the statistical range, and roughly predicts aspects of change in the future. A modeling of changes in a residential area also has been one of lasting interest since the study of Alonso in the 1960s. It is important that residential area occupy about 40-70% of the city area, and is the origin (starting point) of urban activities; labor, consumption, leisure, and so on. Recently, the main changes in Korean housing market are demographic changes such as growing single households and the aging of society and changes in market share of housing tenants such as reduction of Chonsei and expansion of Monthly Rent. These aspects of change appear in the long term, and can cause the structural changes in activity patterns of households, characteristics of the neighborhood, and behaviors of citizens.
With such a background, the purpose of this paper is to present the residential location choice model, that structuralize an overall process of residential location changes, based on land-use transport interaction, for forecasting of long-term residential location patterns.
This paper was consisted of four major parts. Firstly, a land-use transport interaction, household mobility and residential location model, and its factors were reviewed in the literatures. Based on the literature reviews, the applicability about a methodology of residential location sub-model in the land-use transport model (DELTA) was examined. Secondly, through the analysis about changes in the household structure, decision of residential mobility, and residential location choice in Seoul Metropolitan Area (SMA) from 2001 to 2008, the factors that are needed to be included in the residential location choice model, were derived. Thirdly, the residential location choice model and its sub-models, that structuralize the residential location sub-model in DELTA, were established. Lastly, based on the established residential location choice model, an empirical analysis about the household change sub-model and the residential location sub-model was executed for the confirmation significances and the parameter calibration of independent valuables. In addition, a residential location pattern in SMA between 2005 and 2020 was forecasted and analyzed.
The results of this study are as follows. The literature about residential location has no regard for transport part, or has applied only the straight-line distance to city center or the availability of transportation in Korea. To compensate for this, accessibility, based on the land-use transport interaction, has to be applied to the residential location choice model. Moreover, the necessity and several contents of reconstitution about the residential location sub-model in an existing land-use transport model were generated.
In the analysis of the characteristics of the residential location changes in SMA, the changes of housing supply type and tenant should be included in the residential location choice model. And, housing price, housing supply, commuting to work or school, and residential environment were confirmed as factors, which should be contained in the residential location sub-model.
Details of the model reconstitution scheme were (1) adoption the long-term forecast of residential location based on land-use transport interaction, (2) structuring of the whole process about relocation and location choice, (3) applying the appropriate level of Korean housing characteristics, and (4) determination of moderate range on the model construction. Each sub-model is the household change sub-model, the residential mobility sub-model, housing supply type change sub-model, and residential location sub-model.
The empirical analysis on the residential location choice model was focused on the household change sub-model and the residential location sub-model. In the former, the transition probabilities of each household type from 2001 to 2005 were computed using data of the Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS) and the Household Projections for Korea. Based on the transition probabilities and the 2005 Korean Population Census, the number of each household type in 2010 was predicted. And, the error with the 2010 Korean Population Census was 1% level.
In the empirical analysis of the residential location choice step, the GIS-based transportation network was built, and the accessibility of the location attractiveness concept was calculated by the traffic demand forecasting model. In addition, the logistic regression analysis was carried out using the variables of accessibility, Housing price, Chonsei price, Monthly rent, and housing permit. The results were that the probability of residential location choice was higher in the areas of a more accessibility, a lower Housing price, a higher Chonsei price, a higher Monthly rent, and a more housing permit.
In the empirical analysis of the tenant choice step, the logistic regression analysis was also applied. Analysis showed that the lower asset of a household, the more probability of a household would select Chonsei, and the much lower asset and more income of a household, the more probability of a household would select Monthly rent.
Residential Location Choice Model in Consideration of Land-use Transport Interaction was applied to SMA to simulate the residential location changes. The simulation period was from 2005 to 2015. In the result of the simulation, the applicability and significance of Residential Location Choice Model was identified.
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