[청년주거(4)] 분석 검토

Jiwon Kim
|2023. 8. 10. 15:39

 

문제를 파악하고, 문제를 해결하기 위한 해결책을 세우고, 해결책을 도출하기 위한 프로세스를 계획하고, 그 프로세스에 따라 분석과 시뮬레이션을 마쳤다. 

마지막으로 내가 한 분석(해결책)이 현안과 어떤 차별점을 두는지, 실효성이 있는지 검토할 차례이다. 

 

2023.08.08 - [Project] - [청년주거(3)] 데이터분석 & 시뮬레이션

 

<분석검토>

 

지금까지 객관적인 데이터 를 기반으로 컴퓨터로 분석한 입지들을 살펴보았다. 여기서 드는 의문은, 


- 실제 해당 입지들은 어떤 곳일까? 

- 그 입지에 실제로 건설하여 공급하기 좋은 위치인가?

- 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. 

 

분석을 마무리하면서 세운 검토 계획에 따라 높은 적합도 점수가 나온 구역에 대한 검토 과정을 갖고자 한다.


1) 서대문구 연희동 대상지

 

(좌 -> 우 : 위치 확대)

[지표 관련]

- 대학교 접근성 : 디지털서울문화예술대학교와 도보 13분 거리

- 지하철역 접근성 : 가장 근접한 역은 홍제역으로, 950m (도보 18분) / (마을버스 7분) 거리 

- 경찰관서 접근성 : 홍은2파출소와 300m (도보 4분) 거리 

- 용도지역 적합성 : 준주거지역 

 

# 대학교 접근성 및 지하철역 접근성이 지표 중 가중치가 높았는데 연희동 내에서는 다른 지역보다 '디지털 서울 문화 예술대학교'와의 접근성이 높은 점이 높은 점수 산출의 요인이었을 것이라 예상됨

>>   하지만 실질적으로 '디지털 서울 문화 예술대학교'에 다니기 위해 자취하려는 청년 1인 가구의 수요가 많지 않을 것으로 예상, 다음 분석 시 '모든' 대학을 선정하는 것이 아니라 자취의 수요가 있을 것으로 예상되는 대학교만 선별해서 보완 필요!  (ex. 선별 기준으로 재학생 수, 재학생 중 자취하는 학생의 비율)

# 지하철역과의 거리가 절대적으로 가깝지 않음, 가장 근접한 역이 약 1km이기 때문. 
>>   하지만 3호선 홍제역까지 한 번에 가는 마을버스 경로(6대) + 2호선 신촌역까지 한 번에 가는 마을버스 경로 (4대)가 있어 역까지의 접근이 용이할 것으로 보임, 교통의 편의성을 나타낼 수 있는 다른 지표가 없을지 생각해보기

>>   대로변까지 버스와의 접근성이 좋음 

 

(좌 -> 우 : 위치 확대)

[지표 관련]

- 대학교 접근성 : 연세대학교 신촌캠퍼스 서문과 400m (도보 5분)

- 지하철역 접근성 : 도보로 갈만한 근접한 역 없음. 

- 경찰관서 접근성 : 연희파출소와 400~500m (도보 5~6분) 거리 

- 용도지역 적합성 : 제2종 일반주거지역

 

# 대학교 접근성 및 지하철역 접근성이 지표 중 가중치가 높았는데 연희동 내에서는 다른 지역보다 '연세대학교 서문 입구'와의 접근성이 높은 점이 높은 점수 산출의 요인이었을 것이라 예상됨

>>   실제로  지하철역과의 거리가 가깝진 않지만, 학교와의 접근성이라는 장점 때문에 해당 지역에 자취하는 연세대학교 학생이 많은 것으로 보아 고려한 지표가 의도대로 잘 반영되었다고 판단

# 지하철역과의 거리가 절대적으로 가깝지 않음
>>   하지만 연희로는 교통량이 많은 만큼 다양한 마을/시내버스 노선이 많이 존재하여 이동 편의성이 좋다고 볼 수 있음, 따라서 위 지역과 마찬가지 맥락에서 교통의 편의성을 나타낼 수 있는 다른 지표가 없을지 생각해보기

>>   대로변까지 버스와의 접근성이 좋음 


2) 관악구 신림동/보라매동/신사동 대상지

 

[지표 관련]

- 대학교 접근성 : 서울성경신학대학원대학교 500m

- 지하철역 접근성 : 신대방역 150m (도보 2분) 거리

- 경찰관서 접근성 : 지역 내에 신사 지구대 

- 용도지역 적합성 : 준주거지역

 

# 대학교 접근성 및 지하철역 접근성이 지표 중 가중치가 높았는데 본 대상지에서 다른 지역보다 '서울성경신학대학원대학교'와의 접근성이 높은 점이 높은 점수 산출의 요인 중 하나이었을 것이라 예상됨

>>  하지만 실질적으로 '서울성경신학대학원대학교'에 다니기 위해 자취하려는 청년 1인 가구의 수요가 많지 않을 것으로 예상되기 때문에 연희동 대상지의 첫번째 지역과 동일한 피드백 필요함

# 준주거지역이고, 로드뷰로 확인했을 때 평지인 특성 상 많은 가구를 수용할 수 있는 주거시설로 개발하기 용이해 보임, 신사지구대가 지역 내에 있고 신대방역이 매우 가깝기 때문에 교통편의성과 주거 안심 모두 충족함

 

[지표 관련]

- 대학교 접근성 : 부재

- 지하철역 접근성 : 신림역 150m (도보 2분) 거리

- 경찰관서 접근성 : 근방 신림지구대 & 당곡지구대

- 용도지역 적합성 : 준주거지역

 

# 신림역 근처, 분석 대상 필지에서 제외된 '상업지역'을 제외하고 바로 근처인 '준주거지역'이 적합한 대상지로 선정됨

 


3) 현재 실제 사업 위치 (서대문구 / 관악구)

 

(1) 서대문구 남가좌 1동 (가좌역) / (2) 서대문구 북아현동 (아현역)

 

실제 사업 상 청년주택은 서대문구에 가좌역세권 한 곳, 충정로역세권에 한 곳 위치해있었다. 두 곳 모두 현재 공실이 없는 상태이다. 

나의 분석 프로세스에서는 1인 가구의 수요가 적은 곳으로 분류되어 제외된 행정동인 남가좌 1동과 북아현동이었다. 첫번째 주택은 경의중앙선을 통과하는 가좌역과 근접했지만, 현실적으로 경의중앙선이 통근이나 통학을 위해서는 유용한 노선이 아니기에 많은 주민들이 버스를 이용할 것으로 추측된다. 수색로가 바로 앞에 지나가고 이는 성산로로 이어져 다양한 곳으로 / 역으로 갈 수 있는 버스 노선이 존재할 것이다. 두번째 주택은 2,5호선이 통과하는 충정로역 앞에 있어 지하철 이용이 용이할 것으로 보인다. 
내가 선정한 서대문구 연희동의 두 사업지와 가장 큰 차별점은 (1) 근접 대학을 도보로 갈 수 없다 & (2) 근처에 경찰관서가 부재한다 였다. 

 

(1) 관악구 서원동 (신림역) / (2) 관악구 낙성대동 (서울대입구역)

 

관악구의 실제 사업 상 청년주택은 신림역세권 한 곳, 서울대입구역세권에 한 곳 위치해있었다. 두 곳 모두 서대문구와 마찬가지로 공실이 없는 상태이다. 

나의 분석 프로세스에서는 신사동보다 CCTV 밀도가 낮아 제외된 행정동인 서원동과 낙성대동이었다. 신림역세원인 서원동의 청년주택은 나의 분석 프로세스로 도출된 두 번째 대상지와 매우 가까웠다. 
내가 선정한 서대문구 연희동의 두 사업지와 가장 큰 차별점은 CCTV 밀도가 낮다는 점 외에는 비슷했다. 오히려 낙성대동의 위치는 역도 가깝고 대학교와의 근접성도 더 보장된 곳이었다. 

 

이와 같이 실제 선정된 사업지와 비교했을 때 나의 분석 프로세스를 통해 도출된 대상지가 위와 같이 선정된 이유에 대해 생각해보았다. 가장 큰 이유는 처음에 여러가지 지표를 구하고, 지표를 반영할 때, (1) 먼저 (분석 대상지의 범위를 좁히기 위해) 일부 행정동을 먼저 선정한 후, 각 행정동의 범위 내에서 안전 지표나 교통 편의성 지표 등을 반영한 점수를 산출했기 때문이다. 

이는 내가 지표를 반영하기 위해서 데이터를 수집할 때 데이터 별로 제공하는 단위가 달랐기 때문이다. (행정동 별로 데이터가 주어지느냐  VS  아님 그냥 공간 상에 어디 있는지 주어지느냐 ) 

 

그럼 이렇게 공간상 다양한 지표들을 어떻게 한 번에 반영할까.... 고민이 됐다. 그리고 실제로 한 번에 반영한다 쳐도 완벽한 입지 선정이 가능할까? 라는 의문도 들었다. 왜냐하면 데이터 상 해당 위치가 아무리 살기 좋은 위치라 해도 실제로 해당 위치의 맥락을 살펴보면 ( 공간상의 이해, POI 반영 ) 살기 부적합한 위치일 수 있기 때문이다. 

 

최대한 데이터로만 이 문제를 해결해본다.라고 가정했을 때 비슷한 고민을 해보다가 Naver Cloud Summit 2022에서 비슷한 맥락 (여기서 맥락 = 해결하고자 하는 문제점의 포인트, 여기서는 데이터 분석 방법) 의 연구를 보았다. 

 

출처 : Naver Cloud Summit 2022 YouTube

https://www.youtube.com/watch?v=SvL34rwLHZ0 

 

 

맞다. 거주 인구, 유동인구, 경쟁자, 경쟁자를 어느 범위까지 두어야 할지, 그럼 그 범위에 대한 근거는 무엇인지, 업종별로 다르지 않은지, 등등 상권 분석을 하기 위해서 사업자가 반영해야 할 지표는 수백 가지인 것이다. 
공간데이터를 활용할 수 있는 기업들, 브랜드들은 모두 비슷한 고민을 갖고 있다고 한다. 기존에 주어진 다양한 데이터들이 있지만, 이 데이터들로 내부 직원들이 판단을 할 때 그 판단은 주관적이며, 심지어 트렌드에 따라 계속 변화하기 때문에 정확히 데이터와 지표들을 모으기 어렵다는 고민을 가진다. 가중치 선정 문제도 동일하다. (나도 ahp로 했지만, 이 과정이 맞는지.. 에 대한 고민이 많았다 ㅠㅠ 하지만 경진대회를 기한 내에 준비하기 위해서 단행했다.)

이 문제에 대한 솔루션으로 네이버 클라우드에서는 DNN 활용을 제안한다. 

 

출처 : Naver Cloud Summit 2022 YouTube

상권의 경쟁에 영향을 미치는 다양한 요인들을 다양한 벡터로 나누고 데이터의 학습을 통해 특정 지역에 어떤 상품 또는 브랜드의 판매업이 새롭게 입점했을 때 예상되는 매출 단가와 경쟁 강도를 도출해내는 방법이다. 

 


청년주거(1) 분석 정리 글을 마치며

 

- 일단 분석 프로세스에 대한 셀프평가 

 

(1) 청년 1인 가구들의 주거 문제가 심각함은 사실이다. 주거비 측면에서도 큰 문제이지만, 주거지에 따라 결정되는 삶의 질 또한 무시할 수 없다. 특히 직주근접/학주근접/안전 보장은 서울시에 사는 청년이라면 누구나 공감하고 보장받고 싶어할 요소이다. 이 분석은 2022년에 이뤄졌지만 프로젝트를 재정리하는 시점인 2023년 현재, 더욱 치안 문제에 예민한 사람들이 늘었을 것이라고 본다. 이를 고려하여 '공급자' 입장 뿐만 아니라 '수요자'의 니즈를 고려하여 해당 지표를 공공데이터에서 추출하여 반영하려 했음이 의미가 있다고 생각한다. 그리고 이 프로세스를 정리하여 최종 분석 단위인 필지로 그 적합성을 시각화까지 완료했음이 실제로 경진대회에서 좋은 평가를 받았다고 생각한다. 

 

(2) 하지만 직주/학주 근접이 분명 중요한 지표임에도 불구하고 해당 지표를 어떻게 분석에 반영할 것인가. 에 대해서는 더 많은 고민이 필요하다. 2022년 분석 당시 '역세권 청년주택' 정책은 주거지의 입지를 정책에서 정한 '역세권' 위치 (역에서 350m 이내)에 제한했다. 
하지만 <역에서 350m 이내> 라는 입지는 주거지로서의 잠재적 기능을 갖고 있는 입지를 놓치고 있다고 생각했다. 따라서 나의 분석 프로세스에서는 대학교와의 위치 또는 지하철역과의 위치가 멀수록 점수가 낮아지는 형태로 '점수화' 하여 잠재적인 대상지를 아예 배제하지 않으려 개선했다. 실제로 2023년 4월 새롭게 개편된 '청년 안심주택' 또한 기존의 요건이 사업 대상지의 물색에 제한이 된다는 점을 인정하여 <역세권 뿐만 아니라 대중교통이 편리한 간선도로변> 으로 입지 조건을 개선했다.

청년안심주택 입지는 기존 역세권에서 버스, 환승 등 다른 대중교통 이용이 용이한 간선도로변까지 확장하기로 하고, 5월 중 조례 개정을 추진한다. 

간선도로변 개발 기준을 도로 경계로부터 50m 내외로 한정하고 용도지역도 '준주거지역'을 원칙으로 해 이면부가 고밀개발 되는 부작용을 막는다.
이미 충분히 개발된 간선도로변은 '상업지역' 상향을 일부 허용한다.

한병용 서울시 주택정책실장은 "간선도로변은 공공 편의시설, 공영주차장 등 기반 시설이 충분히 갖춰져 있는 데다 밀도(용적률)가 낮고 노후 건축물이 많아 청년주택 공급 여건과 개발 가능성이 충분하다"며 "현재 간선도로변 용적률이 170%인데 기존 건물을 허물고 재건축하면 조례에 따라 256%까지 적용될 수 있다"고 설명했다. 

한 실장은 "2030년까지 총 공급물량 12만호 중 간선도로변 대상지는 3만 5000호 정도가 될 것"이라며 "간선도로가 차지하는 면적은 동북권(21km)과 서남권(17km)이 다른 지녁보다 커 해당 지역에 청년주택이 많이 공급될 것"으로 예상했다. 

새롭게 개정된 입지 조건이 더욱 현실적으로 '교통편의성'을 반영한다고 생각한다. 이 조건을 미리 알았더라면 더 효과적으로 지표 반영이 가능했을 거라는 생각이 들었다. 

 

- 나름의 성과 !

공간빅데이터 경진대회에서 최우수상을 받아 팀원과 100만원씩 n빵을 했다. 

 

- 앞으로 내가 공부하면 좋을 것 (분석 개선의 여지)

 

(1) 존재하는 데이터들로 더 효과적인 분석을 하기 위해서 분석 방법에 대한 공부 - 무조건 어렵고 복잡한 분석방법을 적용하겠다는 것이 아니라, 확실히 다양한 분석/모델링 방법들을 익혀둘수록 어떤 분석/모델링을 적용하는 것이 가장 문제 해결에 fit 할지 알 수 있을 것 같다. 

 

(2) 공간에 대한 이해 : 올해 개정된 교통편의성 조건을 보면서 간선도로변이 개발에 용이할 것이라는 점을 처음 알았다. 아무리 분석방법을 다 알아도 이와 같이 어떤 공간에 어떤 시설이 들어오면 (or 어떤 서비스를 제공하면) 개발(서비스 제공)이 효과적일지 알지 못한다면 그 아이디어를 살릴 수가 없을 것이다. 도시 공간에 대한 공부를 더 많이 할 수 있도록 노력해야겠다. 

 

 


+ 이후 청년 안심주택 관련 나온 이슈

https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004226617?sid=101 

 

[단독] 공사비 치솟아 사업 줄취소…민간임대 절벽에 '청년 주거'도 위태

# 지난해 6월 서울 서초구 방배동 936-9번지 일대에 청년안심주택을 짓는 것에 대한 인허가를 획득한 A시행사는 올 6월 결국 서울시에 사업 취소를 요청했다. 높은 수준의 금리가 계속 유지돼 자금

n.news.naver.com

 

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