A Comparative Study on the DIF Zone Boundary Configuration by the Hot Spot Analysis Method

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(1)pISSN：2508-3384 eISSN：2508-3392 https://doi.org/10.22640/lxsiri.2017.47.1.277. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017) 한국국토정보공사 「지적과 국토정보」 제47권 제1호 2017년 6월 p. 277-292. 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구 A Comparative Study on the DIF Zone Boundary Configuration by the Hot Spot Analysis Method 김성훈* ‧ 최내영** Kim, Seong-Hun ‧ Choei, Nae-Young. Abstract The development impact fee (DIF) zoning is a very beneficial public tool to provide the pre-planned urban infrastructures in those areas where significant urban sprawl had already taken place. In order to guarantee its benefit, however, it is required to designate the zone boundaries accurately and consistently. This study, in this context, tries to test the validity of the 50m-grid suggested in the official DIF manual, and to compare an alternative Hot Spot Analysis tool with the existing Spatial Aggregation method in configuring the zone boundaries. The results indicate that, unlike the case of population growth rate, current 50m grid size could not be much adequate in the case of using the development-permit increase rate to configure the primary DIF zones. Also, the optimal grid sizes seem to differ in the cases of Spatial Aggregation and Hot Spot Analysis. Further extended studies, in this regard, seem necessary to check the validity of the existing grid-size criteria as well as the boundary configuration methods. Keywords: Impact Fee Zoning, Development Permit, Spatial Aggregation, Hot Spot Analysis. 1. 서 론. 다가 2008년 원래의 난개발방지 취지를 부활시킨 ‘기반 시설부담구역제도’를 국토계획법 상에 재도입함으로. 우리나라는 2003년 ‘국토의 계획 및 이용에 관한 법. 써 지금까지 법령을 유지하고 있다. 그러나 국내 기반시. 률’(이하 국토계획법이라 함) 제정 시 개발행위와 기반. 설부담구역제도는 법 제정 이후 아직까지도 그 활성화. 시설의 설치를 연동시키기 위한 기반시설연동제를 최. 가 크게 미흡함에 따라 최근 국가경쟁력강화위원회로. 초 도입한 이후 2006년 ‘기반시설부담금에 관한 법률’. 부터 1) 구역지정 방식의 구체화, 2) 부담비용 산정방식. 별도 제정에 따라 기반시설부담금제도로 변경 운용하. 의 현실화, 3) 부담금 부과제외 대상의 합리적 조정 등. * 홍익대학교 대학원 도시계획학과 박사과정 Department of Urban Planning, Graduate School of Hongik University (first author: [email protected]) ** 홍익대학교 건설도시공학부 도시공학전공 교수 Department of Urban Planning and Design, Hongik University (corresponding author: [email protected]). Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 277.

(2) 김성훈 ‧ 최내영. 주요 개선과제가 지적된 바 있다. 특히 제도시행 활성화. 위허가 증가와 인구 증가를 고려하며, 이를 위해 구역선. 를 위한 기술적 개선은 예를 들어 제주도 등지에서 현재. 별기준(증가율과 면적기준)만 규정하고 있을 뿐 구역. 실시간으로 진행되고 있는 난개발 상황에서 제도가 제. 특정 방안은 구체적으로 규정하지 않는다. 따라서 기존. 기능을 할 수 있도록 돕는다는 점에서 절실한 과제로서. 방식보다 더욱 합리적인 방안이 도출된다면 즉시 실무. 인식되고 있다. 본 연구는, 이러한 맥락에서, 위 지적사. 에 적용하여 제도의 개선을 도모할 수 있다. 아울러 이. 항 중 1)번 ‘구역지정 방식의 구체화’ 관련 쟁점을 중심. 는 국가경쟁력강화위원회는 물론 제도개선을 위해 진. 으로 여하히 집행목적에 부합하는 정책목표 결과물을. 행되었던 주무부처 및 국책연구기관의 연구보고서에. 획득할 것인가에 초점을 맞춰 기술적 방법론 모색을 통. 서도 일관되게 제도 활성화를 위해 개선이 필요하다고. 한 효과적 정책집행 툴을 발굴코자 분석에 임하였다.. 지적되어온 연구과제이기도 하다(MLTM 2008a;. 구역지정과 관련해서 본 제도의 모태가 된 미국. MLTM 2009; KRIHS 2010; MOLIT 2013).. DIF(Development Impact Fee) 제도에서는 각 지자체. 제1단계구역의 지정근거 가운데 ②의 개발행위허가. 별로 각자 지역상황에 맞게 일관성 있고 합리적으로 잘. 증가에 기반한 구역지정은 상대적으로 합리적인 구역. 정의된 구역 위치와 크기를 정하여 DIF Zone으로 지정. 지정 방안의 탐구가 한층 어렵다. 인구정보에 비해 공간. 토록 하고 있는데 반해(Clarke and Evans 1999), 우리. 적으로 산재되어있고 그 객체수도 희박하여 증가율 기. 나라 현행 제도에서는 전국 공통의 기반시설부담구역. 준을 적용할 공간단위의 설정이 인구에 비하여 난해하. 제도 운영편람(MLTM 2008b) 및 기반시설연동제 운. 기 때문이다. 가령 개발행위허가건수의 경우는 인구증. 영지침(MLTM 2009)을 마련하여 구역의 공간적 지정. 가 기준에서 사용되는 공간단위인 50m 사각격자의 면. 기준을 도식적 예시와 함께 명시하고 있다. 이 같은 편. 적을 크게 초과하는 대규모 필지에 대형 비주거용 건축. 람과 지침은 최종 기반시설부담구역 확정을 위해 사전 에 1) 기반시설의 수요를 유발하는 현상(① 인구증가 또 는 ② 개발행위허가 증가)이 집중되고 있는 일련의 구 역을 특정한 뒤, 이를 법정 증가율(현행 20% 이상) 및 면적기준(현행 10ha 이상)에 따라 선별하여 제1단계구 역으로 정하고(Figure 1의 흐름도 참조), 2) 다시금 기 반시설의 편익파급 범위를 공간 추정함으로써 제2단계 구역을 설정하는 과정을 거치도록 권고하고 있다(국토 계획법 제67조제1항제3호 및 동 시행령 제64조제1항 제1호 참조). 이 가운데 본 연구에서 다루고자 하는 부분 은 1)의 제1단계구역 지정과정 중에서도 ②의 개발행위 허가건수가 집중되는 일련의 구역을 특정하기 위한 분 석기법에 관한 쟁점이다. 이는 국가경쟁력강화위원회 에서 지적한 주요 개선과제이면서 동시에 가장 단시간 에 적용가능하다는 점에서 연구 우선순위가 높다고 하 겠다. 상기 국토계획법 및 시행령 조항에서는 기반시설 수요를 유발하는 현상으로서 앞서 언급한대로 개발행. 278. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017. Figure 1. The flow of Primary Zone designation for 1) population increases and 2) development permit increases dictated in the Government’s Guide.

(3) 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구. 물이 신축되더라도 상주인구 증가는 0, 개발행위허가건. 구 효시는 국토계획법 제정시 기반시설연동제 도입을. 수는 단 1건에 불과할 수 있다. 또한 증가율로 볼 때도. 위해 수행된 건설교통부의 연구(MOCT 2004)라 할 수. 예컨대 후속 건축물이 단 1개 동만 연접 신축되더라도. 있다. 이후 제도성격이 준조세적 기반시설부담금제로. 단순증가율이 200%로 계산되는 등 그 증가폭이 비현실. 변경되면서 그에 따른 제도보완을 위해 수행된 건설교. 적으로 증폭되어 법정 20% 증가율이라는 기준수치 자. 통부의 연구(MOCT 2006)가 있었으며, 2008년도에 다. 체가 상대적으로 무력화되기 쉽다. 이에 따라 개발허가. 시 기반시설부담구역제가 부활되면서 국토해양부의. 건수 기준을 적용할 때는 인구증가율을 계산할 때와는. 연구(MLTM 2008a)를 통해 현행제도 기본 틀이 완성. 달리 당해 용도지역지구, 해당 필지규모, 기본 계산단위,. 되었는데, 개정된 새 제도 관련 학술연구로는 우선 화성. 연차증가율 산출 등에 있어 현상적으로 현저히 다른 양. 시 관내 사례지에 대해 읍 ‧ 면 ‧ 동별 인구통계자료를. 상을 띠기 때문에 개발행위허가건수에 따른 공간단위. 근간으로 시 전체 평균인구증가율 대비 기반시설부담. 는 편람에서 사각격자가 아니라 개발행위허가 필지를. 구역 법정 요구사항을 충족하는 구역추출 사례연구. 토대로 합역(Aggregate)을 통하여 생성하도록 권고하. (Choei 2009a)가 있었다. 이는 Bracken and Martin. 고 있는 것이다. 그러나 이는 필지 간 합역 여부를 가르는. (1995) 및 Martin(1996)이 제시한 격자분석 방법론을. 병합거리(aggregate distance)에 대한 객관적 검증 수. 적용하여 격자단위로 인구분포 파악이 가능하다는 점. 단이 마련되어 있지 못하다는 점에서 근본적인 한계가. 을 실증적으로 처음 확인한 연구이긴 하나 다분히 기초. 있다. 편람 및 지침에서도 합역을 위한 적정한 거리기준. 적인 격자분석단계에 머무르는 한계가 있었다. 이 연구. 과 검증방안이 제시되어있지 않으므로 현실적으로 실. 는 이후 인구밀집구역을 군집화하는 일련의 확장연구. 무자의 주관적인 판단에 의존할 수밖에 없었다.. 들로 이어졌으며, 본 연구에서의 격자분석도 궁극적으. 이러한 맥락에서 본 연구는 특히 현재 국내에서 개발. 로는 위 연구의 방법론과 궤를 같이한다고도 할 수 있다.. 압력이 높은 지자체 중 하나인 제주도 서귀포 도시권을. 이와 함께, 본 연구 주제와 같은 개발행위허가 급증지역. 대상으로 하여 권역 내 개발행위허가건수 연차자료를. 의 국지적 선별을 위한 사례연구(Choei 2009b)도 있었. 기반으로 편람 상의 합역과 더불어 대안적 분석방법의. 는데, 이는 양평군 관내 3개 연도 개발행위허가대장 자. 하나로서 핫스팟 분석(Hot Spot Analysis)을 적용하여. 료를 KLIS 필지정보와 결합하고 이를 다시 지형 레이어. 편람 및 지침 상 인구증가율 표집을 위한 사각격자의 크. 및 기반시설 레이어와 연동한 후 지자체 전체 평균 개발. 기를 참고하여 1배수(50m), 2배수(100m)부터 4배수. 행위허가 증가율에 대한 법정기준 상회구역을 찾는 사. (200m), 6배수(300m), 8배수(400m)까지 일정 배율에. 례연구로서 현행 편람의 벡터분석방식을 적용한 최초. 따라 합역의 거리기준 및 핫스팟분석의 공간단위의 크. 실증연구에 해당한다. 이후 관련 후속연구들이 대부분. 기에 대한 단계적 시나리오 분석을 모의실험해 보고 그. 인구증가율 중심으로 전개된 연유로 개발행위허가 증. 결과들을 비교 고찰해 봄으로써 향후 제도개선에 참고. 가구역 관련하여서는 이 연구 이후 본 연구가 유일한 것. 가 될 수 있는 기초 연구결과를 제시하는 것을 연구목적. 으로 파악된다.. 으로 설정하였다.. 이후 인구격자 집단화 관련 후속연구들로는 우선, 인구 증가 격자 셀 선별에 있어 셀 버퍼와 셀 간격 등 두 가지. 2. 선행연구고찰. 기준에 의한 그루핑 시나리오를 상정, 공간적 인접성에 근거해 인구밀집이 예상되는 구역을 단계별로 집단화하. 기반시설부담구역제 제도도입을 위한 최초 정책연. 는 연구(Choei 2009c)가 있었다. 이 연구는 셀 집단화 방 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 279.

(4) 김성훈 ‧ 최내영. 법으로서 버퍼(buffer) 방식을 처음 적용한 연구이며 특. 방식 또한 이 같은 구역지정 과정에서의 주관적, 자의적. 히 기준 셀을 중심으로 주변 셀들과의 공간적 인접성을 원. 편차를 배제하기 위한 객관적, 통계적 방법의 적용이라. 형 방사상(radial)과 수평수직방향의 사출형(extrusion). 는 점에서 이 연구로부터 시사 받은 점이 있다고 하겠다.. 으로 비교하여 그중 셀 거리 기준 방식에서 선행연구의. 결과적으로 본 연구는 앞서 언급한 선행연구들에 기초. 버퍼방식과 유사한 결과가 나타남을 보고하기도 하였지. 하되 그중 상대적으로 부진하였던 개발행위허가건수. 만 기술적인 면에서 단순 버퍼기법 적용에 국한된 한계가. 증가율 관련 쟁점을 중심으로 보다 향상된 합역 및 핫스. 있었다. 인구증가셀과 관련한 후속연구로는 봉담택지개. 팟 방식 등을 기초적인 수준에서 최초 탐색해 보고, 기준. 발사업지구를 대상으로 한 사례연구(Choei 2010)가 있. 격자의 배수에 따른 시나리오를 적용하여 셀 군집 적정. 었는데, 이는 인구증가 셀 군집화에 역시 버퍼(Buffer) 기. 규모를 타진해 보며, 통계이론 기반의 분석방법 적용을. 능을 활용하였으나 인구격자 중심점으로부터 버퍼. 통한 분석결과의 객관성 제고를 도모해 보고자 하는 데. (buffer) 크기를 50m의 배수로 단계별로 증가시켜 선택. 있어 선행연구들과의 차별성을 갖는다고 여겨진다.. 영역을 포락하는 방식을 시도하였고, 그중 100m 버퍼 적 용 시 물리적 계획차원과 기반시설 수혜주민 규모 적정성. 3 원천자료 및 대상지. 차원에서 합리적 구역지정 결과가 나타나는 것으로 보고 하였다. 이는 본 연구에서 합역(Aggregate) 방식 적용과. 3.1. 원천자료. 함께 50m 병합거리의 배수 시나리오 적용방식에 대한 시 사점을 제시하였다고 할 수 있다.. 본 연구에서 사용하는 원천자료로는 국토지리정보원. 한편 최근 국토교통부(MOLIT 2013)가 제안한 바에. (NGII)의 1/5,000 수치지도 v2.0(NGIMap), 국토교통부. 따라 법률 제 ‧ 개정에 따른 용도지역 상향에 의한 행위. (MOLIT)의 한국토지정보체계(KLIS: Korea Land. 제한 완화지역의 시계열적 추출대안 제안연구(Lee and. Information System) 중 필지정보를 포함한 연속지적. Choei 2014)도 있었으며, 이 연구에서는 평택시에 지정. 도 DB, 개발행위허가 정보는 국토교통부 건축물생애이. 된 총 35개 용도지역지구 레이어에 대해 2개 연도에 걸. 력 관리시스템(www.blcm.go.kr)에서 제주시 동(洞)지. 친 용도지역지구 변동상황을 시계열적으로 분석하여. 역 관내정보를 제공받아 개발행위허가필지의 소재지를. 19개 용도지역지구 레이어에서 상향조정(Up-Zoning). 상기 통합 공간DB에 지오코딩(geocoding)함으로써 실. 1,209건, 하향조정(Down-Zoning) 1,002건의 용도지. 제 좌표 값을 갖는 공간데이터로 변환, 사용하였다.. 역 변경 ‧ 조정 지역을 확인하고 이중 이전에 불가능하. 특히 두 가지 자료 모두 2014부터 2016년까지의 자. 던 상당한 면적과 다수 개소의 기반시설부담구역 발굴. 료를 구축하였는데 이는 현행 편람에서 구역 지정 검토. 이 가능하다는 점을 보고한 바 있다. 또한 가장 최근에는. 시점의 전전년도 대비 전년도의 개발행위허가건수 증. 기반시설부담구역 제1단계구역 지정 후 제2단계구역. 가율이 20% 이상인 구역을 선별하도록 하고 있어 연구. 지정과정에서 명시된 직선거리 추정방식에 대한 개선. 시점 2016년을 기점으로 그 전전년도인 2014년도부터. 방안 연구(Choi and Choei 2016)도 있었는데, 이는 고. 연속 연차자료가 필요하였기 때문이다.. 양시를 중심으로 현행 지침에서 제시하고 있는 구역지 정기준 대안으로서 비용거리 측정방법을 도입, 구역설. 3.2. 연구대상지. 정과정의 임의성 배제를 위한 방법론을 제시하였던 바, 본 연구의 합역(Aggregate) 방식 및 핫스팟(Hot Spot). 280. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017. 본 연구 대상지로는 제주도 서귀포 도시권을 선택하.

(5) 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구. 였다. 최근 전국적인 부동산경기 침체에도 불구하고 서. 획적 개발이 이루어지는 지구단위계획구역, 그 외 ③ 제. 귀포시는 토평동 국제자유도시센터 주변 서귀포 관광. 척 도시계획시설로서 공간시설, 공공문화체육시설, 방. 미항, 헬스케어타운 조성과 함께 영어교육도시, 신화역. 재시설, 보건위생시설, 유통 및 공급시설, 환경기초시. 사공원, 휴양형 주거단지, 첨단과학 기술단지 등 6개 핵. 설 등 계획적으로 공급된 공공시설 등을 분석대상에서. 심 개발프로젝트가 관내 도시권에 계획되어 있으며, 서. 제외하였다. 이때 제척사유의 근거법령은 국토계획법. 귀포 서호동, 법환동 일대 혁신도시 개발사업과 강정동. 제2조 제18, 19, 20항 및 동법 제65, 66, 68조 등에 명시. 해군기지 항에는 연 60만 관광유동인구가 예상되는 크. 된 기반시설설치비용 부과대상 및 산정기준에 관한 기. 루즈터미널, 복합리조트, 오션 유니버설 스튜디오 등이. 준들이다.. 조성됨에 따라 현재 개발기대심리에 따른 연접 개발행 위가 집중 발생하고 있어 개발행위허가 증가지역 분석. 4. 구역지정 모의실험. 대상 적지로 판단되기 때문이다. Figure 2는 제주도 내 서귀포 도시권 키맵을 보이고. 4.1. 현행방식에 의한 구역지정. 있는데, 이는 그림 우측 패널과 같이 서귀포시(市) 외곽 읍 ‧ 면(邑 ‧ 面) 지역을 제외하고 실제 개발행위가 집. 4.1.1. 모의실험 개요. 중하고 있는 행정동(洞)만으로 구성된 지역을 말한다.. 먼저 현행방식의 Aggregate 합역을 활용한 기반시. 또한 Figure 3은 서귀포 도시권 내 2014 및 2015년도에. 설부담구역 제1단계구역 지정과정과 격자규모별 도출. 개발행위허가가 발급된 필지 분포와 함께 연구에서 제. 결과를 개괄해보고자 한다. 현행방식에서는 합역의 경. 척한 용도지역지구 분포(분홍색 영역)를 보이고 있는. 우 ArcGIS의 Aggregate Polygon 툴에서 공간단위의. 데, 여기서 제척된 용도지역지구들은 ① 제척 용도지역. 합역 여부를 결정짓는 한계거리 값인 병합거리. 으로서 기성시가화지역 내 주거지역, 상업지역, 공업지. (aggregate distance)로써 공간적 종속성의 여부가 결. 역 등 기반시설 추가설치가 어려운 개발밀도관리구역. 정된다. 때문에 현행방식에 따른 모의실험은 병합거리. 적용대상 지역과, ② 제척 용도지구로서 공공에 의한 계. 를 50m의 배수에 따라 증가시켜나가는 시나리오에 의. Figure 2. Seogwipo urban area in Jeju Island and the permitted parcels for development Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 281.

(6) 김성훈 ‧ 최내영. Table 1. The primary DIF zones selected by the AGGREGATE method Entire City of Seogwipo. Figure 3. The permitted parcels for development in the years 2014 and 2015. Seogwipo Urban Area. Probing Distance. No. of DIF Zones. Total Area of DIF Zones. No. of DIF Zones. Total Area of DIF Zones. 50m. -. -. -. -. 100m. -. -. -. -. 200m. 5. 72 ha. -. -. 300m. 19. 481 ha. 2. 52 ha. 400m. 29. 1,279 ha. 8. 236 ha. 않았고, 200m의 경우는 참고로 서귀포시 전체에서 5개 구역(총 면적 72ha)이 추출되었지만 서귀포 도시권만 을 보면 역시 해당구역이 선별되지 않았다. 300m 병합 거리 적용 시 서귀포 도시권에서 처음으로 2개 구역(총 면적 52ha)이 추출되었으며, 병합거리 400m에 이르러 서야 총 8개 구역(총 면적 236ha)이 선별되었다. 본고 분석결과 그 중 300m 병합거리의 경우가 가장 적합한 결과로 평가되었으나(아래 5.2절 및 Table 3 분석결과 참조), 그 추출개소 수가 2개로서 시각적 식별성 차원에 서 다소 제한적인 관계로 본 장에서는 추출개소 수가 8 개에 이르는 400m 병합거리 적용결과만을 다음 절을 Figure 4. The flow of the DIF zoning. 통해 보다 자세히 살펴보고자 한다.. 거 수행하였다. 이때 모의실험 절차는 Figure 4 흐름도. 4.1.2. 400m 격자공간 실험결과. 와 같이 ① 전전년도와 전년도의 개발행위허가 필지를. Figure 5는 400m 병합거리를 적용했을 때 제1단계구. 우선 추출한 후, ② 이들에 대하여 거리기준 50m의 배수. 역이 지정되는 과정을 단계별로 보이고 있는데, 먼저 그. 를 순차 적용한 합역을 수행하여 기초구역을 생성한다.. 림의 패널 a)는 400m 병합거리에서 Aggregate 툴로 병. 다음으로, ③ 각 기초구역에 대해 법정 최소증가율기준. 합(Figure 4 흐름도 과정 ②)한 결과로서 총 41개의 크. 을 따라 전전년도에서 전년도에 걸친 개발행위 증가율. 고 작은 폴리곤들이 형성되었다. 패널 b)는 그 중 전전년. 20% 상회구역을 1차 추출하고, 마지막으로 ④ 그 중 법. 도부터 전년도 사이 개발행위허가건수 증가율이 20%. 정 최소면적기준인 10ha 이상의 구역만을 최종 선별하. 를 상회한 폴리곤 16개만을 선별(흐름도 과정 ③)한 결. 는 과정을 거치게 된다.. 과이며, 패널 c)는 다시 그 중 법정 최소면적 기준 10ha. 분석결과 Table 1에서 보듯 병합거리 50m와 100m. 를 초과하여 최종 기반시설부담구역 제1단계구역 후보. 의 경우는 제1단계구역에 해당하는 폴리곤이 나타나지. 가 된 8개 폴리곤을 보이고 있다. 마지막 패널 d)는 같은. 282. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017.

(7) 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구. a) Consolidation of the DIF polygons (Process ②). b) The zones exceeding 20% inc. rate (Process ③). c) Selected zones larger than 10 ha (Process ④). d) Frequency of permitted parcels in the zones. Figure 5. The primary DIF zones designated by the current method with 400m distance. 8개 폴리곤에 대해 허가필지 빈도를 범주화하여 나타낸. 4.2. 핫스팟 분석에 의한 구역지정 모의실험. 것이다. 8개 후보구역 총 면적은 236ha에 달한다.. 4.2.1. 모의실험 개요 다음으로 기존방법의 대안으로서 핫스팟 분석에 의 한 제1단계구역지정 모의실험 결과를 살펴보고자 한 다. 우선 핫스팟 분석방법의 경우는 Getis-Ord   를 토대로 공간적 종속성이 높은 일련의 공간단위를 핫스 팟 또는 콜드스팟으로 판별하는데, 본 모의실험에서는 핫스팟분석을 위한 공간단위로서 편람 상 인구증가율 기준 제1단계구역 지정시 사용토록 권고되어 있는 50m 격자규모를 참고하여 준용하였다. 그리고 이것을 4.1.2 절 병합거리 적용 시와 동일하게 1(50m), 2(100m), 4(200m), 6(300m), 8(400m)배수로 순차 증가시키는 Figure 6. The flow of the Hot Spot method in selecting the primary DIF zones. 시나리오를 따라 모의실험을 수행하였다. 핫스팟 분석 에 따른 제1단계구역 지정과정은 Figure 6의 흐름도에 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 283.

(8) 김성훈 ‧ 최내영. 보이는 바와 같다. 즉, ① 사각격자 크기 50m, 100m,. 하였다. 그 이유는 1) 분석에 활용된 공간단위의 특성. 200m, 300m, 400m를 순차 적용하여 Hot Spot 분석을. 과 2) 현행 편람에 내재되어있는 공간적 상호관계성에. 수행하고, ② Hot Spot으로 선별된 셀을 Dissolve 툴로. 관한 관점을 반영코자 하였기 때문이다. 즉, 1)은 편람. 병합하여 기초구역을 생성한 다음, ③ 각 기초구역에 대. 의 권고에 따라 정방형 격자를 공간단위로 채택할 경. 해 법정 최소증가율 기준인 전전년도에서 전년도에 걸. 우 개별 공간단위가 정형적 형상이 되므로 ‘공간단위. 친 개발행위 증가율 20% 상회구역을 1차 추출하고, 마. 수정가능성 문제’(MAUP: Modifiable Areal Unit. 지막으로 ④ 법정 최소면적기준을 적용하여 면적 10ha. Problem)(Openshaw and Taylor, 1981) 가운데 구획. 이상인 구역을 최종 선별하는 과정을 거치게 된다. 종합. 효과(zoning effect)가 사전에 통제되어 비정형적 형. 하자면 현행 편람상 방법과 비교할 때, 기초구역을 생성. 상에 따른 오류보정을 위한 고도의 기법이 크게 요구. 하는 절차(①, ②)가 핫스팟 분석에 기초한 방법으로 대. 되지 않을 것으로 판단하여 공간가중행렬 구성방식의. 체되었으며, 이 기초구역을 선별하는 절차(③, ④)는 동. 선택 폭을 인접성 및 물리적 거리 척도로 우선 압축하. 일하게 적용하여 최소한의 현행법 및 시행령 기준을 따. 였고, 더 나아가 2)는 현행 편람에서 Figure 7의 예시. 르도록 하였다.. 와 같이 정방형 격자를 공간단위로 활용할 때 공간적. 4.2.2. 공간가중행렬 구성. 상호작용이 단순 물리적 거리보다는 몇 개의 공간단 위(여기서는 격자)를 거쳐 파급될 수 있는가를 고려한. 핫스팟 분석은 Getis-Ord   통계량을 기초로 국지. 것으로 그 파급방향이 전방위에 걸친 것으로 상정하. 적 공간자기상관을 구함으로써 지리적 관점에서 현실. 여 Queen Contiguity 척도에 따라 공간가중행렬을 구. 공간에서 벌어지는 사상(事象)의 발생이 이례적인지를. 축한 것이다.. 판별하기 위한 정량적 근거를 제공한다는 점에서 기반 시설부담구역제도와 같은 공간적 정책판단과 객관적. 4.2.3. 다양한 격자규격에 따른 분석결과. 검증이 필요한 분야에 매우 유용하게 활용 될 수 있다.. Figure 8은 100m부터 400m까지의 격자크기별 핫스. 그러나 이 같은 판단이 적절히 수행되기 위해서는 공간. 팟 분석결과를 총괄 정리한 것이다. 다만, 50m 격자는. 단위가 양방향으로 영향을 주고받는 파급범위로 정의. 현재 축척에서 식별이 어렵고 핫스팟 분포유형이 100m. 될 필요가 있다. 핫스팟 공간통계기법에서는 공간가중 행렬로써 이 같은 관점을 반영할 수 있으며 공간가중행 렬의 구성방식은 분석 목적과 의미를 폭넓게 고려하여 선택하게 되는데, 대표적으로 인접성(Contiguity)과 물리적거리(Distance), 그밖에 시간적 거리, 근접한 이웃의 개수(  -Nearest Neighbors), 공유 경계선의 비율, 경제적 차이 등의 척도에 따른 구성방식이 채택 된다. 위 방식 가운데 본고에서는 공간단위가 변(邊) 또는 꼭짓점을 공유하면 서로 인접하는 것으로 간주하는 Queen Contiguity에 따른 행렬 값을 횡단표준화(row standardization)하여 구축한 공간가중행렬을 활용. 284. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017. Figure 7. A case of cell aggregation illustrated in the Government Guide Source：MLTM 2008b.

(9) 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구. a) Consolidated cells for DIF zone (100m grids). b) Consolidated cells for DIF zone (200m grids). c) Consolidated cells for DIF zone (300m grids). d) Consolidated cells for DIF zone (400m grids). Figure 8. The Result of the Hot Spot method on the 100m-400m grids (Process ① of Figure 6). 격자와 유사하며, 결정적으로는 제1단계구역 도출에. 있다. 가장 작은 50m 격자에서는 최종적으로 제1단계. 실패하였기 때문에 삽도에서는 제외하였다. 그림에서. 구역이 도출되지 못하였고, 100m부터 400m 격자에 이. 보듯 100m 격자(패널 a))에서 400m 격자(패널 d)) 적. 르기까지 각각 13개, 14개, 8개, 9개 구역이 도출되었는. 용결과에 이르기까지 핫스팟 분포유형이 크게는 유사. 데, 특히 100m와 200m, 그리고 300m와 400m 간에 지. 한 양상을 보이고 있다. 다만 격자규모가 커짐에 따라. 정구역 개수가 비슷하게 발생하였으며, 지정된 제1단. 주변 응집영역이 비례하여 커지는 점이 다르며, 이는 마. 계구역의 규모는 100m 격자의 267ha에서 400m 격자. 치 각 공간단위(격자)들이 핫스팟의 맹아(萌芽)로서 서. Table 2. The primary DIF zones selected by the HOTSPOT method. 로에게 미치는 상호작용이 Queen Contiguity 공간가. Seogwipo Urban Area. 중행렬에 의해 모형화 될 때 실제 개발행위허가 필지가 집중된 격자를 중심으로 강력히 종속됨과 동시에 격자 규모 증가에 따른 공간적 파급규모가 지역(local)에서. The Scale of Grid Cells. No. of DIF Zones. Total Area of DIF Zones. 전역(global)으로 자연스럽게 확대되기 때문인 것으로. 50m. -. -. 사료된다.. 100m. 13. 267 ha. 200m. 14. 724 ha. 300m. 8. 1,089 ha. 400m. 9. 1,552 ha. Table 2는 상기 핫스팟 분석 결과로부터 Figure 6의 절차에 따라 도출된 제1단계구역 지정결과를 보이고. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 285.

(10) 김성훈 ‧ 최내영. 의 1,552ha까지 공간단위(격자)의 크기와 함께 증가하. 및 조화평균(    ) 등을 지정구역의 평가지표. 는 양상을 보였다.. 로 활용해 보았다. 여기서 1) 개발허가밀도(  )란 단위 면적(ha) 당 개발허가 필지 개수로 정의(허가필지수/. 5. 구역지정 방식별 모의실험 결과비교. 구역면적)하여  가 클수록 구역지정 집중도가 높다고 보고, 2) 원형도( )란 진원(眞圓)일 경우 1, 직선일 경우 0, 타원일 경우 0과 1 사이의 값을 가지므로  가 0에 가. 5.1. 평가기준 구성. 까울수록 세장비가 커 합리적 기반시설설치가 어려운 앞 장의 모의실험 결과해석은 합역방식에서의 병합. 반면, 1에 가까울수록 안정적 설치가 가능하다고 보았. 거리와 핫스팟방식에서의 격자크기의 단계별 시나리. 다. 결국 이 두 수치의 평균들을 1), 2) 조건의 동시적 성. 오에 대한 정성적 개관으로서 양 방식 간 정량적 비교를. 능 평가치로 본 것이며, 이들 평균값 중 특히 기하평균. 위해서는 구역지정방식별 최적 시나리오 판별을 위한. 은 표본들이 비율이나 배수인 경우 각 표본값이 연속성. 정량적 평가지표 구성이 필요하다.. 및 연계성이 있어 그 곱한 값이 의미가 있는 경우에 주로 사용되므로 여기서도 가장 중요한 판단지표로 간주하. 이에 본고에서는 기반시설부담구역제도가 도시계획. 였다.. 제도로서 추구하는 다음과 같은 가치를 평가의 기준으 로 활용코자 이에 대한 정량적 평가지표를 상정해 보았. 5.2. 양 방식 간 지정구역 특성비교. 다. 즉 1) 난개발 집중지역 주변부가 과다 편입되어 비형 평적 구역범위가 되지 않도록 최소면적에 최대 개발빈 도가 밀집되는 동시에, 2) 기반시설설치에 유리하도록. Table 3은 각 구역지정 방식별 병합거리 및 격자크기. 구역형태가 적정한 세장비를 가져야 한다는 것이 그것. 시나리오에 대한 제1단계구역의 수, 개발허가빈도(  ). 이다. 이들 조건의 충족을 위해 조건 1)에 대해서는 개발. 및 원형도( )의 평균과 표준편차, 그리고 판단지표로서. 허가 빈도(  ), 조건 2)에 대해서는 원형도(圓形度,. 의  와  의 기하평균값들을 보이고 있다. 표를 참고하. Circularity) (  )의 두 가지 변수를 적용하고 이들  와. 면, 합역에 의한 현행 구역지정 방식은 병합거리가.  의 평균치 즉, 산술평균(    ), 기하평균(   ). 300m 이상일 때부터 유효한 구역지정 결과가 도출된. Table 3. Performance comparison for primary zone designation by ① Aggregation and ② Hotspot processes Methods. Aggregation Designated Distance, Cases Grid Scale (count) (m) 100. ① Aggregation. ② Hotspot. 286. -. Freq. of Dev. Permit (a). Circularity (b). Index (Geometric Mean of Rank (a) and (b)) Evaluation. Mean. STD. Mean. STD. Mean. STD. -. -. -. -. -. -. -. 200. -. -. -. -. -. -. -. -. 300. 2. 0.42. 0.07. 0.52. 0.15. 0.44. 0.01. 1. 400. 8. 0.64. 0.24. 0.29. 0.23. 0.33. 0.20. 2. 100. 13. 0.37. 0.12. 0.51. 0.17. 0.41. 0.11. 1. 200. 14. 0.24. 0.19. 0.59. 0.16. 0.31. 0.16. 2. 300. 8. 0.16. 0.08. 0.40. 0.15. 0.22. 0.09. 3. 400. 9. 0.11. 0.03. 0.52. 0.20. 0.17. 0.05. 4. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017.

(11) 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구. 반면, 핫스팟 방식에서는 격자크기가 100m 이상일 때. 요가 있다. 즉 합역방식에서는 병합거리가 늘어나 보다. 부터 유효한 구역지정 결과가 나타남을 알 수 있다. 또. 전역적 차원의 군집을 탐지할 경우 개발행위허가빈도. 한 두 방법 모두 병합거리 및 격자크기가 작을수록, 즉. 가 증가하는 대신 원형도가 감소하는 반면, 핫스팟방식. 지역적 군집에 대한 분석일수록 평가지표 값이 더욱 우. 에서는 그 현상이 반대로 나타난다. 다만 합역의 경우는. 수하다는 것을 알 수 있다.. 원형도, 핫스팟 의 경우는 개발행위허가빈도가 더욱 민. 반면, 평가지표인 개발허가빈도(  )와 원형도(  )의. 감하게 변화하면서 전체 지표순위를 결정하는 핵심요. 시나리오별 우열관계는 구역지정 방식마다 서로 다른. 소로 작용하게 된다. 핫스팟의 경우, 원형도는 전역적으. 양상을 보이고 있다. Figure 9의 Boxplot을 보면 두 방. 로 격자크기 증가와 함께 감소하지만 100m와 200m, 그. 식 모두에서 개발행위허가빈도와 원형도가 서로 반비. 리고 300m와 400m의 국지적 군집 내부에서는 반대로. 례하는 일종의 교환관계(trade-off)가 명확하게 드러. 증가하는 경향을 보이는데, 이는 Contiguity 방식의 공. 나지만 그 관계의 방향은 서로 다르다는 점에 유의할 필. 간가중행렬 특성상 공간단위(격자) 크기에 의해 근린. Figure 9. The boxplot to compare the primary DIF zone designation by aggregation distance and grid sizes Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 287.

(12) 김성훈 ‧ 최내영. 영역(neighborhood) 규모가 결정되기 때문에 분석대 상 근린영역 격자규모가 250m 정도를 전후 해 본질적 으로 바뀌기 때문일 것으로 짐작된다.. 점과 차이점 등을 비교하여 살펴보고자 한다. Table 4에서 보았듯이 구역지정 방식별 평가지표 평 균값을 단순비교하면 합역방식(300m)이 0.44, 핫스팟 방식(100m)이 0.41로 전자가 더 우수한 것으로 나타나. 5.3. 양 방식 간 성능 비교. 고 있다. 그러나 다음의 이유로 이 결과를 그대로 수용 하기에는 다소 무리가 따른다. 즉 본고의 핫스팟분석과. 본 절에서는 합역방식 최적결과인 300m 격자 적용시. 같은 격자기반 분석에서는 구조적으로 원형도가 현저. 대상지 확대도면(Figure 10)과 핫스팟방식 최적결과. 히 낮게 도출되면서 평가지표값 저하효과가 발생하기. 인 100m 격자 적용시 대상지 확대도면(Figure 11)을. 때문이다. 원형도는 진원(眞圓)에 근접한 정도를 나타. 중심으로 각 방식별 최적 시나리오의 주요 형태적 특장. 내는 수치인데 이 방식에서는 정사각형의 격자가 결합. Figure 10. Closed-up view of the primary DIF zones in Seogwipo Urban Area selected by the Aggregation method on the 300m grids.. 288. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017.

(13) 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구. Figure 11. Closed-up view of the most dense primary DIF zones in Seogwipo Urban Area selected by the Hot Spot method on the 100m grids.. 하여 일련의 구역을 형성하게 되므로 이러한 체계 내에. 식 간 평가지표 평균값 차이는 0.03으로 미세한 것임을. 서는 원에 근접한 형상으로 구역이 지정된다 하더라도. 감안할 때, 핫스팟분석에 따른 구역지정이 사실상 현행. Figure 11의 구역지정 예시와 같이 각진 영역이 도처에. 합역 방식에 비해 오히려 평가지표가 높은 양질의 구역. 발생하면서 원형도가 일정수준 이상 증가하는 것이 매. 을 도출해낼 가능성이 높다고 판단된다. 즉, 이는 1) 두. 우 어렵다. 이는 격자형상에서 발생하는 요철이 둘레길. 가지 방식에 따른 지표값 간에 통계적 차이가 유의미하. 이를 증가시키기 때문이므로 제1단계구역 지정 이후. 지 않을 뿐만 아니라, 2) 현재 서귀포시 개발허가필지 분. 현실적 배후 지형현황을 반영하게 되는 제2단계구역. 포의 경우 핫스팟분석에 따른 결과가 그 실제 분포패턴. 지정 시에 자연스럽게 해소되기 때문이다. 따라서 두 방. 을 더 잘 반영하고 있기 때문이다.. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 289.

(14) 김성훈 ‧ 최내영. 6. 결 론. 도의 근본취지에 근거, 시험적으로 도입했던 평가지표 들에 대해 지속적으로 개량할 필요가 있는데, 이는 향후. 본 연구는 현행 기반시설부담구역제도의 국토부 편. 본 연구분야의 확장연구 성과가 실제 제도개선에 어떠. 람 및 지침에서 제시하고 있는 제1단계구역 지정을 위. 한 의의를 가질 것인지를 판단할 기준이 필요하기 때문. 한 합역방법에 대해 그 대안의 하나로서 핫스팟 분석방. 이다. 마지막으로, 구체적 공간범역 구성방안의 추가탐. 법에 착안하여 기본적인 비교시연을 해 보았으며, 그 검. 구가 필요할 것으로 사료된다. 핫스팟 분석은 공간현상. 토결과는 크게 다음과 같다. 첫째, 현행 합역방식의 경. 이 이례적으로 집중되어있는 일련의 군집을 탐지하는. 우 무엇보다도 제1단계구역 지정결과에 결정적 차이를. 방법론으로서 이행대(移行帶, ecotone)를 명확하게 구. 가져오는 병합거리 선별에 대한 평가기준은 물론 객관. 분해 낼 필요가 있는 구역제에 있어서는 내재적 한계가. 적 평가를 위한 정량적 지표가 존재하지 않아 구역지정. 존재하기 때문이다. 특히 이를 보완할 향후 방법론으로. 결과가 자의적 판단에 크게 의존하는 결과를 면키 어려. 서는 ‘다방향 적정 이행대 기준 알고리즘’을 제시한. 웠고 이에 대한 개선방안이 반드시 필요하다는 점이다.. Aldstadt and Getis(2006)의 AMOEBA(A Multidirectional. 둘째, 이에 대해 본 연구에서 대안으로 시도한 핫스팟. Optimum Ecotone-Based Algorithm)기법 등을 들 수. 분석방식은 구역지정을 위한 각종 기준설정 결과를 공. 있다. 이러한 향후 확장연구들을 통해 관련 실증연구가. 간통계학 분야에서 정립되어온 정량적인 지표를 토대. 다수 이루어져 보다 효율적 제도개선에 일조가 되고, 이. 로 객관적 평가가 가능하다는 점에서 현행 합역방식과. 를 통해 본 제도가 추구해 온 국토 난개발 방지 및 계획적. 근본적인 차이를 보인다는 점을 확인하였다.. 국토개발 정책실현 잠재력이 향상될 수 있기를 기대해. 그러나 반면 핫스팟 분석에 기초한 제1단계구역 지정. 본다.. 방식이 궁극적으로 정책에 반영될 수 있기 위해서는 보 다 다양한 환경, 변수, 기준에 따른 다각도의 추가검토가 필요하다고 판단되며, 본 기초연구 결과로부터 유추할 수 있는 향후 확장연구 세부방향은 다음과 같이 요약할. 감사의 글 이 논문은 2014학년도 홍익대학교 학술연구진흥비 에 의하여 지원되었음.. 수 있겠다. 첫째, 구역지정기준 확장과 관련한 추가연구 가 필요할 것으로 판단된다. 즉 인구기준 구역결정 결과 를 금번 연구의 개발허가기준 구역결정 결과와 상호 비. 참고문헌. 교해 보고 각각의 합리성과 타당성을 검토함으로써 제. References. 도상 구역지정 방법론의 총체적 개선을 도모할 필요가. 건설교통부. 2004. 기반시설연동제 활성화방안에 관한. 있다고 여겨진다. 둘째, 공간가중행렬 선택에 대해서도. 연구. 건설교통부 연구보고서.. 보다 심층적 연구가 뒤따라야 할 것으로 보인다. 즉 본. Ministry of Construction and Transportation. 2004.. 연구에서 핫스팟분석 시 채택한 인접성(contiguity)에. A Study to Promote the Administration of the. 따른 공간가중행렬 외 다양한 공간가중행렬을 활용한. Development Impact Fee Zoning Regulation.. 모의실험을 수행해 보고 그 결과를 분석함으로써 제도. MOCT. Research report. Korea.. 에 더욱 적합한 핫스팟분석 활용방안을 심층 탐구할 필. 건설교통부. 2006. 기반시설부담금에 관한 법률 산정기. 요가 있다고 여겨진다. 셋째, 평가지표 개발에 관한 연구. 준 마련을 위한 연구. 건설교통부 연구보고서.. 도 주요 후속연구 쟁점으로 판단된다. 즉 본 연구에서 제. Ministry of Construction and Transportation. 2006.. 290. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017.

(15) 핫스팟 분석을 활용한 기반시설부담구역 지정방안에 관한 비교연구. A Study to Prepare a Legal Provision for the. Lee YJ, Choei NY. 2014. A Method to Use the. Development Impact Fee Estimation Standards.. Land-Use Zoning Information to Extract the DIF. MOCT. Research report. Korea.. Zones. Journal of the Korean Society for. 국토교통부. 2013. 기반시설부담구역제 제도개선 및 활 성화 방안 연구. 국토교통부 연구보고서. Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. 2013. A Study to Amend the DIF Zoning Law to Vitalize Its Administration. MOLIT. Research report. Korea.. Geospatial Information System. 22(1): 89-99. 최내영. 2009a. 기반시설부담구역 지정을 위한 격자분 석방법 연구: 산업형 개발유형을 중심으로. 한국도 시지리학회지. 12(2): 65-75. Choei NY. 2009a. A Grid Analysis to Designate the Zone to Levy the Impact Fee for Infrastructure. 국토연구원. 2010. 도시성장관리를 고려한 기반시설부. Provision: the Case of the Industrial Localities.. 담구역제도 개선방안 연구. 국토연구원 연구보고서.. Journal of the Korean Urban Geographic Society.. Korean Research Institute for Human Settlement.. 12(2): 65-75.. 2010. A Study to Improve the DIF Zoning. 최내영. 2009b. 기반시설설치구역 지정을 위한 공간정. Regulation for Urban Growth Control. KRIHS.. 보 적용방안 연구. 한국공간정보시스템학회논문. Research report. Korea.. 지. 11(3): 40-45.. 국토해양부. 2008a. 기반시설부담구역제도 시행 및 운 영활성화를 위한 연구. 국토해양부 연구보고서. Ministry of Land, Transport, and Maritime Affairs. 2008a. A Study to Promote the Administration. Choei NY. 2009b. Spatial Designation of Impact Fee Zone Using the Parcel Development Permit Information. Journal of the Korea Spatial. Information Society. 11(3): 40-45.. and Manipulation of the Development Impact. 최내영. 2009c. 인구증가 분석격자의 공간정보를 이용. Fee Zoning Provision. MLTM. Research Report.. 한 기반시설 부담구역 설정방안. 한국지리정보학회. Korea.. 지. 12(4): 74-83.. 국토해양부. 2008b. 기반시설부담구역제도 운영편람. 국토해양부 연구보고서.. Choei NY. 2009c. Determination of the Impact Fee Zone Based on the Grid Analysis of Population. Ministry of Land, Transport, and Maritime Affairs.. Increase. Journal of the Korean Society for. 2008b. The Administrative Manual for DIF. GeoSpatial Information Science. 12(4): 74-83.. Zoning. MLTM. Research Report. Korea. 국토해양부. 2009. 기반시설 확충을 위한 기반시설부담 구역제도 개선방안 보고. 국토해양부 연구보고서.. 최내영. 2010. 인구증가지역에 대한 기반시설부담구역 지정 대안비교 연구. 한국도시지리학회지. 13(3): 1~11.. Ministry of Land, Transport, and Maritime Affairs.. Choei NY. 2010. A Comparative Study of Alternatives. 2009. The Guidebook for DIF Zoning. MLTM.. to Designate the Impact Fee Zones Based on the. Government Guidebook. Korea.. Population Increase Rate. Journal of the Korean. 이용직, 최내영. 2014. 기반시설부담구역 추출을 위한 용도지역지구 공간정보 적용방안 연구. 한국지형공 간정보학회지. 22(1): 89-99.. Urban Geographical Society. 13(3): 1-11. 최준영, 최내영. 2016. 기반시설부담구역제도의 구역경 계 지정을 위한 비용거리 분석방법 적용방안. 한국 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.1 (2017). 291.

(16) 김성훈 ‧ 최내영. Urban Affairs. 21(3): 281-288.. 지형공간정보학회지. 24(2): 3-13. Choi JY, Choei NY. Application of the Cost-Distance. Martin D. 1996. An Assessment of Surface and Zonal. Measures for Designating Zone Boundaries in. Models of Population. International Journal of. DIF Zoning. Journal of the Korean Society for. Geographical Information Systems. 10(8):. Geospatial Information System. 24(2): 3-13.. 973-989.. Aldstadt J, Getis A. 2006. Using AMOEBA to Create. Openshaw S, Taylor PJ. 1981. The Modifiable Areal. a Spatial Weights Matrix and Identify Spatial. Unit Problem. In ‘Quantitative Geography: a. Clusters. Geographical Analysis. 38(4): 327-343.. British View.’ (Eds Wrigley N, Bennett R.). p. 60–. Bracken I, Martin D. 1995. Linkage of the 1981 and. 69.. 1991 Censuses Using Surface Modelling Concepts, Environment and Planning A, 27:. 2017년 5월 01일 원고접수(Received). 379-390.. 2017년 6월 07일 1차심사(1st Reviewed) 2017년 6월 19일 2차심사(2nd Reviewed). Clarke W, Evans J. 1999. Development Impact Fees. 2017년 6월 20일 게재확정(Accepted). and the Acquisition of Infrastructure. Journal of. 초록 기반시설부담구역제도(DIF)는 상당 수준 난개발이 이미 진행되고 있는 지역에서 바람직한 도시환 경을 사전에 계획적으로 확보하기 위한 매우 공익적 제도이다. 그러나 제도 유용성이 확보되기 위해 서는 효율적 구역경계지정 기준과 방법론이 매우 필수적이라 하겠다. 본 연구는 이러한 맥락에서 현행 국토부 지침 상 기반시설부담구역 제1단계구역 지정시 공간분석에 적용토록 하고 있는 50m 격자규모의 적정성을 시험해 봄과 동시에 분석기법에서도 현행 합역(Aggregate)을 통한 구역지정 방법 외 우수한 하나의 대안으로서 핫스팟(Hot Spot) 분석방법을 비교 시연해 보았다. 검토결과 인구 증가율을 적용할 때와는 달리 개발행위허가건수 증가율을 기반시설부담구역 지정기준으로 적용할 경우, 현행제도에서 양자 간 구분 없이 제시하는 50m 단일 격자규모의 획일적 적용은 제한적일 수 있다는 점과, 합역 및 핫스팟 분석 등 채택 방식별로 적정 격자규모가 다르게 나타날 수도 있다는 점을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 후속연구를 통해 제도개선을 위한 보다 합목적적 격자규모 기준 과 구역지정 방법론을 추가 검토할 필요가 있다고 여겨진다. 주요어：기반시설부담구역제도, 개발행위허가, 합역, 핫스팟분석. 292. 「지적과 국토정보」 제47권 제1호. 2017.

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