2023.07.30 - [Project] - [청년주거(1)] 현상의 파악
지금까지 서울시에는 어떤 문제가 발생하고 있는가? > 서울시 거주하는 청년들은 어떤 문제를 겪고 있는가? > 청년 1인가구의 문제점으로 무엇이 있을까? > 청년 주택을 새롭게 건축한다면 공급자는 주거지를 어디에 제공해야 할까? 에서 시작하여
2023.07.31 - [Project] - [청년주거(2)] 문제정의
새로운 사업지를 선정하기 위해 고려해야 할 공간적 지표에는 무엇이 있을까? > 어떤 지표를 선정해야 하는가? > 선정한 지표들을 하나의 공간에 반영하기 위해서는 어떻게 해야할까? > 사업지 최적 위치를 선정하기 위한 공간 단위를 어떻게 할까? > 공간 단위들끼리 비교하기 위해서 어떻게 점수를 매길까? > 지표별로 가중치는 어떻게 부여할까? > 최종 시각화와 사업지(필지) 선정 과정은? 까지 고민해보았다.
고민하는 과정에서
자연스럽게 사용할 데이터의 존재 여부와 분석 방법에 대한 계획까지 모두 세워버렸다. 물론 처음부터 계획을 다 완벽히 세우고 분석을 진행한 건 아니었다. 분석을 하다보니 필요한 데이터가 아예 없어서, 단위가 달라서, 데이터의 수집 년도가 달라서 등의 다양한 문제점을 마주하고 다시 데이터 수집 및 분석방법 계획 단계로 돌아갔다가 다시 분석으로 넘어오곤 했다.
이번에는 또 경진대회의 요구사항을 만족하기 위해 공공데이터, 정형데이터를 수집해야 했기 때문에 어디서 필요한 데이터를 구할 수 있을까에 대한 서치 시간이 많이 소요됐다. 데이터 분석 프로젝트에서 데이터 수집 - 분석 단계에서 되돌아갔다가 오는 과정을 많이 겪는다고 하던데, 이번 기회로 어떤 의미인지 제대로 체험할 수 있었던 것 같다.
분석데이터
경진대회의 요구사항으로 공공데이터만을 다음과 같이 수집했다.
서울특별시 빅데이터 캠퍼스가 출처인 데이터들만 빅데이터 캠퍼스에 직접 방문하여 무료로 반출하였다.
분석 프로세스
분석
1.1 주거수요 부문
청년 1인 가구의 밀도 = (1인 가구 중 가구주 연령이 만 19세~29세인 가구 수)/(전체 가구 수)로 측정했다.
*청년 1인 가구 수*는 자치구별로만 제공되는 데이터였고, 동 별로는 데이터가 존재하지 않았다. 하지만 나는 특정 '동'으로 대상지를 좁혀 필지를 분석해야 했기 때문에 행정동별로는 대체 지표로 *1인 가구 수*를 택했다.
1.2 주거환경 부문
주거 환경 (안전)과 관련된 지표의 첫번째 고려사항은 cctv 설치대수였다. 처음에 단순히 동별 cctv 설치대수로만 비교하려 했다. 하지만 실제 cctv 설치 위치를 서울시 지도 위에 점으로 표시하니 cctv가 지나치게 많이 설치된 특정 공간과, 아예 설치되지 않은 공간이 명확히 대비되었다. 산과 강이 차지하는 공간이 많은 동은 cctv가 드물게, 완전한 도심으로 빽빽하게 발달된 동은 cctv가 아주 많이 설치되어 있었다. 따라서 동별 거주 세대 수 대비 cctv 수로 지표를 개선했다.
100세대 당 cctv 밀도 = (cctv 수) / (세대 수) x 100 로 측정했다.
주거 환경(안전)과 관련된 지표의 두번째 고려사항은 노후 건축물의 비율이었다. 노후된 건축물이 몇 건물이 있는지 제공하는 데이터가 없어 법정동별로 제공되는 건축물별 준공년도 데이터를 기준으로 2020년에 30년 이상 된 건축물을 노후 건축물로 정의하고 전체 건축물 수 대비 비율을 구했다.
노후 범위 30년 이상인 건축물 비율 = (준공 30년 이상의 건축물 수) / (전체 건축물 수) 로 측정했다.
1.3 대상지 선정
모든 동을 분석하기에는 행정동의 수가 너무 많아, 6개의 자치구를 3개의 인접 생활권으로 묶어 각 지역별로 대상지를 하나씩 선정함을 목표로 했다. (서대문구, 마포구), (동작구, 관악구), (동대문구, 광진구)로 묶을 수 있었다.
청년 1인 가구 수 5위인 광진구의 화양동은 1인 가구 수로만 보면 2위였지만, cctv 밀도가 1.21로 낮은 편이었고 건축물 노후도 또한 약 54.59%로 높은 편이었다. 실제 지도를 통해서 화양동의 POI를 살펴보면 동쪽으로 건국대학교가 위치해 있고 건대 입구역 너머로 주점 위주의 상권이 이미 매우 활발하게 발달되어 있어 새로운 주거용 건축물을 세우기 위한 필지 자체가 많지 않아 대상지 후보에서 제외하였다.
청년 1인 가구 수 2위인 동대문구도 수요에 따라 하나의 행정동 : 용신동이 선정되었는데 동대문구 용신동은 노후 건축물 비율이 62.4%로 가장 높아 다른 입지 조건을 만족하더라도 내가 '노후 건축물 비율'을 주거환경 지표로 선정한 이유가 무색해지기 때문에 제외하였다.
따라서 (서대문구, 마포구) 생활권에서 마포구의 3개 동은 cctv 밀도로 탈락, 신촌동은 연세대학교와 산이 부지의 대부분을 차지한다는 POI 조사 결과에 따라 탈락하여 최종 입지 분석 대상지로 <연희동>을 선택했다.
(동작구, 관악구) 생활권에서 동작구의 2개 동은 cctv 밀도로 탈락, 관악구에서 청룡동은 청룡산, 근린공원, 아파트가 부지의 대부분을 차지한다는 조사 결과에 따라 새로운 입지 탐색 기회의 부족으로 탈락했다. 차선책으로 두번째로 1인 가구의 수요가 높은 신림동만을 택하려 했으나 연희동과 비교해서 대상지 면적이 매우 작아 <신림동과 인접한 신사동, 보라매동>까지 묶어 입지를 분석하기로 했다.
이러한 과정으로 대상지를 택하면서 데이터만으로 객관적으로 대상지를 선정하기가 참 어렵다는 생각이 들었다. 특히 실제 주택을 지어야 한다는 생각을 갖고 각 동을 들여다보니 다른 주거 환경 지표나 수요 지표를 잘 만족하더라도 주택을 지을 공간이 마땅치 않으면 선택을 철회해야 했다. 백날 데이터만 보고 만족스럽다고 계획 세워놓아도, 오프라인으로 가서 보면 집 지을 곳이 없다면 무용지물인 분석이 되어 버린다. MZ 세대 고객들이 1+1, 2+1 제품을 많이 구입한다는 데이터만 보고, MZ 세대보다 더 높은 나이대의 고객들이 주 판매 대상인 상품들을 1+1, 2+1 기획해 버리면 제품 판매에 별 도움 안되는 데이터 분석이 되어버린다.
항상 데이터 분석을 기반으로 한 인간의 합리적인 의사결정이 필요한 것 같다.
2.1 서대문구 연희동 내 토지 구획 별 입지 적합성
앞선 글에서 정한 방식대로의 가중치를 3가지의 지표에 적용하여 픽셀별 점수를 부여하고 (10점 만점) 점수에 따라 지도에 시각화 한 결과이다. 연희동 내인데 현재 색칠이 안되어 있는 공간은 주택을 지을 수 있는 용도지역이 아니거나(산지/공원), 분석 용도에서 제외한 제1종 일반/전용 주거지역에 해당한다 . 적합도 분석 결과, 픽셀들에는 최저 3.5점에서 최고 8.3점까지의 점수가 매겨졌다. 범례에 나와있듯이 8점 이상은 제일 점수가 높기 때문에 붉은색으로 표시하고 나머지 지역은 적합수록 진한 파란색으로 표시됐다.
A 지역은 연희동 북쪽 끝 지역으로, 디지털서울문화예술대학교와의 근접성, 홍은2파출소와의 근접성(min 130m ~ max 300m)을 확보했다. 또한 해당 지역은 준주거 지역으로 허용 용적률이 높아 많은 인원을 수용할 수 있을 것이라 기대된다.
B 지역은 연희동 남동쪽 지역으로, 제2종 일반주거지역이라 용도지역 지표에서는 낮은 점수를 부여받았지만 연세대학교 서문과의 근접성, 연희 파출소와 근접성이 좋아 높은 점수가 산출된 것으로 보인다.
2.2 관악구 신사-신림-보라매동 내 토지 구획 별 입지 적합성
연희동과 같은 방식으로 관악구의 신사동, 신림동, 보라매동을 종합하여 분석한 대상지는 연희동에 비해 용도지역 조건에 부합하는 필지가 많았다. 녹지나 산지가 없고 일부 일반상업지역인 필지만 제외됐다. 이 대상지에서는 최저 4점에서 최대 10점까지의 적합도 점수가 나타났으며 9.5점 이상의 높은 점수가 매겨진 픽셀들을 붉은색으로 강조했다.
신사동의 북서쪽인 A 구역은 신대방역과 최소 50m에서 최대 270m 거리로 역과의 접근성이 좋았다. 또한, 해당 지역에 신사 지구대가 위치하여 지하철역, 경찰관서와의 접근성 보장에서 좋은 점수를 받았다. 뿐만 아니라 해당 필지는 제3종 일반주거지역인 점도 높은 적합도에 기여했다.
신림동에서는 신림역, 당곡 지구대, 신림 지구대와 가까운 필지들이 높은 점수가 산출됐다. B,C 구역은 준주거지역이라는 특성 상 용도지역 지표에서도 높은 점수를 받은 것으로 관찰된다.
분석검토
지금까지 객관적인 데이터 를 기반으로 컴퓨터로 분석한 입지들을 살펴보았다. 여기서 드는 의문은,
- 실제 해당 입지들은 어떤 곳일까?
- 그 입지에 실제로 건설한다면, 과연 원활하게 수급이 이뤄질까?
- 현재 정부 사업에서 지어진 주택의 환경과 어떤 차이를 보이는가?
- 현실적으로 반영하지 못한 지표에는 무엇이 있을까?
등이 있다.
위의 질문들에 대한 대답을 통해 나의 분석에 대한 검토를 진행하고자 한다.
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