A Study on the Application of the AMOEBA Technique for Delineating the Unique Primary Zones for the DIF Zoning Regulation

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(1)pISSN : 2508-3384 eISSN : 2508-3392 https://doi.org/10.22640/lxsiri.2017.47.2.5. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.2 (2017) 한국국토정보공사 「지적과 국토정보」 제47권 제2호 2017년 12월 p. 5-18. 기반시설부담구역제도 제1단계 유일범역 도출과정에서의 AMOEBA 기법 적용에 관한 모의실험 연구 A Study on the Application of the AMOEBA Technique for Delineating the Unique Primary Zones for the DIF Zoning Regulation 이석준* · 최내영** Lee, Seok-Jun · Choei, Nae-Young. Abstract The AMOEBA approach in this study supplements the Hotspot method that had not been fully capable of dealing with the ecotone issues in designating the Development Impact Fee (DIF) zones as had been seen in the preceding study by Kim and Choei (2017). The AMOEBA procedure shares the common Getis-Ord statistic with the Hotspot technique but is more adequate to figure out the ecotones. For the comparative purpose, simulations are run by both methods for a series of different scenarios in terms of analytic spatial units (here, the square grids) from 100m up to 400m; and the zonal outcomes by both methods are compared using a set of evaluative indicators. In terms of the numerical scores, the performances by the two methods are much comparable except that the former is slightly superior with respect to the avoidance of the oversized spread of the selected zones whereas so is the latter with respect to the ease of infrastructure installation. It remains yet to be investigated by the extended studies that include in-depth field surveys to figure out the causes as well as the meanings of such differences in zonal determinations. Keywords: Impact Fee Zoning, AMOEBA, Hotspot Analysis, Ecotone, Primary Zone. 1. 서론. 위한 ‘기반시설연동제’ 도입 이후 2006년 ‘기반시설부 담금제도’ 운용에 이어 2008년 원래의 ‘기반시설부담. 우리나라는 2003년 ‘국토의 계획 및 이용에 관한 법률’. 구역제도‘로 수정 운영하는 등의 과정을 겪으면서. 제정 시 개발행위와 기반시설의 설치를 연동시키기. DIF(Development Impact Fee) 관련 법령을 계속 유지. * 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.2 (2017). 5.

(2) 이석준 · 최내영 ·. 하고 있다. 그러나 최근 10년간 부동산경기 침체로 제. AMOEBA 기법을 채택하였고, 특히 이 기법의 실용성. 도 활성화가 부진해 짐에 따라 구역지정 방식의 구체화,. 을 검토하기 위해 이전의 Hotspot 기법과 대비해. 부담비용 산정방식의 현실화 등 주요 제도개선 과제들. AMOEBA 기법을 비교, 평가해 보고자 하였다. 이를. 이 부각된 바 있다. 특히 구역지정 방식의 구체화와 같. 위한 연구대상지로서는 앞서 언급한대로 현재 국내에. 은 기술적 개선방안은 예를 들어 제주도 등지에서 현재. 서 개발압력이 가장 높은 지자체 중 하나인 제주도 서. 실시간으로 진행되고 있는 난개발 상황에 대응하여 즉. 귀포 도시권을 대상으로 하여 권역 내 개발행위허가. 각 제도 활성화에 기여할 수 있다는 점에서 매우 시의성. 건수 연차자료를 기반으로 지침 상의 인구증가율 표. 있는 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 이러한 맥락에. 집을 위한 사각격자의 크기를 참고하여 그 1배수. 서 구역지정 방식의 구체화 관련 쟁점을 중심으로 기. (50m), 2배수(100m)부터 4배수(200m), 6배수(300m),. 술적 방법론 모색에 천착하고자 한다.. 8배수(400m)까지 일정 배율에 따라 핫스팟 및. 현행 제도에서는 기반시설부담구역제도 운영편람. AMOEBA 분석 공간단위의 크기에 대한 단계적 시나. 및 지침을 통해 기반시설 수요를 유발하는 인구증가. 리오 분석을 모의실험해 봄으로써 향후 제도개선에 적용. 구역 혹은 개발행위증가 구역들을 법정 증가율 기준. 될 수 있는 보다 개선된 방법론을 탐색해 보고자 한다.. 에 따라 선별하여 제1단계구역으로 정하도록 하고 있 는데, 본 연구에서는 이 중 개발행위허가건수가 집중. 2. 문헌 고찰. 된 유일범역을 특정하기 위한 분석기법을 다루고자 하며, 이는 가장 단시간에 적용가능하다는 점에서 연. 2.1. 선행연구 고찰. 구 우선순위가 매우 높은 연구쟁점이라 하겠다. 즉 현 행 지침은 기반시설 수요를 유발하는 현상으로서 앞. 국내 ‘기반시설부담구역제도’의 연원인 미국의 ‘개. 서 언급한대로 개발행위 증가율만을 고려하고 있을. 발영향부담금’은 ‘기반시설연동제’의 하위 고리로서. 뿐 구역특정 방안은 구체적으로 규정하지 않고 있으므. 개발에 따른 기반시설 설치재원을 개발사업자가 분담. 로 기존방식보다 더욱 합리적인 방안이 도출된다면. 토록 하는 역할을 수행하고 있다(Porter 2012). 합리. 즉시 실무에 적용할 수 있기 때문이다.. 적 연관성(rational nexus)을 충족한다면, 개발영향. 이 분야 초기연구들에서는 기존 지침기준에 따른 구. 부담금은 신규개발이 유발하게 되는 기반시설설치비. 역지정 방법론의 명료화와 함께 대안적 방법론으로. 용 및 사회적 한계비용(social marginal cost)과 동일. 버퍼(Buffer) 방식, 합역(Aggregation) 방식 등 공간. 한 수준으로 책정되면서 외부효과의 내부화, 기반시. 연산을 응용하는 방안이 제안되었던 반면, 최근에는. 설의 원활한 설치, 토지이용의 효율성 제고 등의 정책. 공간연산의 단순적용으로는 구역지정 기준의 객관성. 적 효과를 거둘 수 있다고 평가되고 있다(Nicholas. 확보가 어렵다는 한계가 지적되면서 핫스팟(Hotspot). and Juergensmeyer 1991). 우리나라의 경우도 ‘기반. 분석기법과 같은 공간통계기법을 적용하려는 시도. 시설부담구역제’라는 제도로 DIF 제도가 도입되었지. (Kim and Choei 2017)가 이루어진 바 있다. 본 연구. 만 미국과 달리, 일선 현장의 운용 실적이 상대적으로. 는 상기 연구의 후속연구로서 제1단계 기반시설부담. 저조하여 제도의 취지가 다소 침체되어 있으며, 그 주요. 구역의 유일범역 지정을 위한 대안제시와 함께 그 효. 원인으로, 관련제도와의 연계부족, 풍선효과 발생 가. 과검토를 위한 작업을 수행해 보고자하며, 이를 위한. 능성, 기반시설부담구역지정 기준 미비 등 요인들이. 방법론으로서 Aldstadt and Getis(2006)가 제안한. 지적된 바 있다(국토교통부 2013).. 6. 「지적과 국토정보」 제47권 제2호. 2017.

(3) 기반시설부담구역제도 제1단계 유일범역 도출과정에서의 AMOEBA 기법 적용에 관한 모의실험 연구. 이러한 제도운영현실의 차이는 양국 학계 간 연구. 통계기법을 활용함으로써 객관적으로 판별가능토록. 경향에도 상당한 차이가 생기는 원인이 되었는데, 미. 향상시켰다는 점을 들 수 있다. 그러나 Hotspot 방식. 국은 개발영향부담금 부과가 활발하게 이루어지고 있. 은 제1단계 구역의 범역을 최종 확정하는 과정에서 충. 기 때문에 부과 효과에 대한 검증 및 평가에 주력하는. 분한 객관성을 갖추지 못하였다는 점에서 개선의 여. 양상을 보이며, 이와 함께 부담금 부과가 주택의 가격. 지가 있었다. 즉 이 연구에 따르면, Hotspot 분석 수행. 및 공급, 그리고 지역경제성장에 미치는 영향 등을 중. 이후의 제1단계 구역의 확정은 신뢰구간을 바탕으로. 심으로 제도의 한계점을 강조하는 입장과 그에 대한. 그리드셀을 선별하는 절차를 따르는데, 이때 신뢰구. 반론 등이 치열하게 전개되는 양상(Nelson and. 간 설정의 객관적인 방법론을 제시하는데 한계가 있. Moody 2003; Yinger 1998; Burge and Ihlanfeldt. 기 때문이다. 따라서 Kim and Choei(ibid.)에서 제안. 2006; 2009)을 보인 반면, 우리나라에서는 제도운영. 되었던 공간통계적 방법론이 제1단계 구역지정의 전. 이 저조한 현실을 극복하기 위한 연구, 즉 제도의 실효. 절차를 온전히 대체하기 위해서는 군집여부를 판별하. 성을 가로막을 수 있는 기술적 문제 및 미비점을 해소. 는 통계량 생산 이후에 이 정보를 바탕으로 구체적인. 하기 위한 대안제시를 위한 연구가 주를 이루었다. 구. 범역을 객관적으로 설정하기 위한 검증된 방법론을. 체적인 연구영역들은 기반시설부담구역제의 운영 절. 추가 적용할 필요가 있다.. 차에 따라 1) 기반시설부담구역의 지정(Choei 2009. AMOEBA는 Aldstadt and Getis(2006)에 따르면. 2010; Lee and Choei 2014; Choi and Choei 2016),. 공간적 사상(事象)의 군집을 도출해 내는 엄밀한 공간. 2) 기반시설설치계획 수립(Kim and Choei 2011), 3). 통계기법에 기반하고 있으며, Hotspot 기법에서도 사. 기반시설부담비용 산정(Choi and Choei 2008; Lee. 용되는 Getis-Ord의  통계치(Ord and Getis 1995). and Choei 2011) 등으로 구분된다.. 를 AMOEBA의 최적 이행대(ecotone) 판별을 위한 지. 특히 최근 구역지정과 관련하여 서론에서 언급한. 표로 이용한다. 따라서 본 연구에서도 특정 공간적 사. 바와 같이 핫스팟(Hotspot) 분석기법과 같은 LISA. 상의 분포가 극적으로 변화하는 핫스팟 또는 콜드스. (Anselin 1995)에 기초한 공간통계기법을 적용하려는. 팟의 이행대를 직관적으로 판별하기에 AMOEBA 지. 시도(Kim and Choei 2017)가 이루어진 바 있으며, 본. 표가 가장 적합하다고 판단하였다. 더욱이 Hotspot 분. 연구는 Kim and Choei(ibid.)가 제시하였던 Hotspot. 석은 ‘개별 공간단위’의 통계값만을 평가하는 반면,. 기법과 대비하여 AMOEBA 기법에 대한 모의실험을. AMOEBA는 그러한 개별 공간단위가 모여서 만들어. 동시 수행한 후, 역시 선행연구에서 제시되었던 바와. 지는 '구역'을 바로 평가할 수 있다는 점에서도 기반시. 동일한 기준, 즉 1) 원형도(Circularity)와 2) 단위면적. 설부담구역과 같은 범역지정 적용에 있어 보다 적합. 당 건축허가건수의 두 가지 평가지표를 일관되게 적. 하다고 할 수 있다(Lee, et al. 2010).. 용하여 두 방식을 비교, 평가해 보고자 한다.. 앞서 언급한 Getis-Ord  는 각 공간단위를  라 할 때, 다음과 같이 정의된다.. 2.2. Hotsopt 및 AMOEBA의 이론적 고찰 제1단계 기반시설부담구역 지정방식으로서 Kim and Choei(ibid.)가 제안하였던 Hotspot 방식의 의의 는 우선 기반시설 수요유발 행위의 군집여부를 공간 Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.2 (2017). 7.

(4) 이석준 · 최내영 ·. . .  .  .  . . . . 나타내는데,  는 분석대상 셀 자신(즉    )에 대한 .                        . . . . (1). 으로 연관성이 있을 때에는 1, 아니면 0으로 기능적으. .            . . . 가중치를 1로 설정함으로써  지역이  지역과 공간적 로 구분된다(Aldstadt and Getis, op. cit.). AMOEBA 기법을 통한 이행대 탐색은 Figure 1과 같이 단계별로 이루어진다. 그림에서 패널 a)는. (2).  , 즉 AMOEBA 연산이 시작되는 공간단위에서의  를 기준으로 인접(contiguity)한 공간단위와 결합. 여기서  은 전체 공간단위의 개수,   는 특정 공간. 하는 모든 조합(총 15가지)에 대한  를 산출한 뒤,.  는 이 값의 평균을 나타 현상이  지역에서 갖는 값, . 이 값이 극대화되는 최적의 조합을 채택하는 절차이다.. 낸다. 그리고   는 공간가중치로서 '이웃'의 여부를. 이때 극대화된  는 극대화 단계를 일순(一巡)하였. a) Stage1: Probing Gi*(1) from Gi*(0). b) Stage2: Probing Gi*(2) from Gi*(1). c) Stage3: Probing Gi*(3) to Gi*(2). d) Completed AMOEBA pattern: Gi*(kmax). Figure 1. The process of AMOEBA algorithm completing the ecotone of spatial phenomena Source: Figure 2 of Lee, et al. 2010, p.509. 8. 「지적과 국토정보」 제47권 제2호. 2017.

(5) 기반시설부담구역제도 제1단계 유일범역 도출과정에서의 AMOEBA 기법 적용에 관한 모의실험 연구. 다는 의미를 담아  로 표기된다. 여기서 괄호 안. (洞)지역으로 선정하였다(Figure 2의 키맵 참고).. 의 숫자는 극대화 단계를 거듭해 나아간 횟수를 의미. 서귀포시는 제주도 내에서 제2의 도시지만 관내에 다. 한다. 그리고 이 극대화 과정에서 한번 제척된 공간단. 수 대규모 도시개발사업이 진행되는 등 현재 연접개. 위는 구역으로 다시 편입되지 못한다. 이 절차는 패널. 발에 대한 기대심리가 만연하여 난개발 우려가 크며,. b) 및 c)와 같이 직전단계의 결과를 이어받아 반복적. 따라서 개발행위허가 증가현상에 대한 분석이 요구되. 으로 수행되고, 이 과정은  를 증가시킬 수 있는 조. 는 지역으로서 그 연구가치가 높다 하겠다.. 합이 더 이상 존재하지 않을 때 종료되며, 이때 극대화 된  값은 그때까지 소요된 분석단계의 횟수를  라 할 때 max  로 표기할 수 있다. 결국, 이행대. 분석을 위한 기초자료는 선행연구의 분석에 활용되 었던 기초자료와 동일한 자료를 수집하여 분석에 활용하 였다. 즉, 국토지리정보원(NGII: National Geographic Information Institute) 및 국토교통부(MOLIT: Ministry. (ecotone)는 패널 d)에서 보이는 바와 같이 max . of Land, Infrastructure and Transport)의 양 기관으. 의 도출과정에서 결합된 공간단위들, 즉 포락선으로. 로부터 수집한 수치지도(digital basemap), 연속지적. 둘러싸인 영역과 동일하다.. 도(cadastral map), 건축허가대장(building permit register)들이다. 아울러 기초자료는 2014년부터. 3. 모의실험 구상. 2016년까지 2년간의 시간적 범위를 따라 수집하였는 데, 이는 현행 기반시설부담구역제도 운영편람 및 지. 3.1. 대상지 및 기초자료. 침에서 기반시설부담구역 지정시 전년도와 전전년도 의 정보를 토대로 분석하도록 하는 방침을 반영하기. 모의실험 대상지는 선행연구(Kim and Choei, op.. 위함이다. 또한 본 연구에서는 분석툴로서 Hotspot 분. cit.)의 제1단계 기반시설부담구역 지정결과와 일관되게. 석에 GeoDa 플랫폼, AMOEBA 분석에는 AMOEBA. 비교, 평가하기 위해 제주특별자치도 서귀포시의 동. ArcToolbox 플랫폼을 사용하였다.. Figure 2. Seogwipo urban area in Jeju Island and the permitted parcels for development Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.2 (2017). 9.

(6) 이석준 · 최내영 ·. 3.2. 모의실험 절차 및 평가기준. 먼저 구역지정의 형평성 측정을 위해서는 단위면적 (ha) 당 개발허가 필지 개수로 정의되는 개발허가밀도. 본 연구에서의 AMOEBA를 활용한 구역지정 방법. ( )를, 기반시설설치 용이성은 원형도(圓形度, Circularity). 은 선행연구(Kim and Choei 2017)의 Hotspot 방법을. (  )로써 수치화하였는데, 원형도는 원의 경우 1, 직선. 완전 대체하기 보다는 일부 보완하는 것으로 볼 수 있. 의 경우 0, 그 중간의 타원은 0과 1 사이의 값을 가진. 다. 즉 Hotspot 분석의 원변수로서 그리드셀(사각격. 다. 즉 이는 평면도형 형태의 범역이 원에 가깝게 될. 자)당 개발허가건수를 사용하여 기본적인 Hotspot 분. 경우 향후 실제 기반시설 설치시 시공의 물리적 용이. 석을 수행한 후 기반시설 수요가 집중적으로 증가하. 성과 시설활용성이 향상될 수 있는 정도를 반영하기. 는 공간 현상(spatial phenomena)이 미치는 파급범. 위함이다. 마지막으로 이들 두 수치를 아우르는 종합. 위를 탐색한 뒤 그 범역을 설정하는 데 까지는. 적인 성능치는  와  의 기하평균(   )값으로 산출. Hotspot 방식을 따르되, 그러한 범역설정의 최종단계. 하였는데, 이는 본 제도에서 앞의 두 가지 구역지정 조. 에서 신뢰수준(significance level)을 이용하는 대신. 건 모두가 고르게 추구되어야만 하는 상황을 반영한.  를. 것이다. 즉 두 조건이 비등한 값일 때 가장 높은 효율. 토대로 AMOEBA를 수행하기 때문이다.. 앞서 언급한 바와 같이 구체적 범역 설정과정의 주. 을 보일 수 있다는 점에서 각각의 성능치의 기하평균. 관성 문제(객관성 결여 문제)는 AMOEBA를 활용함으. 값이 두 조건의 동시적 성능 평가치로서 적합하다고. 로써 해결 가능할 것으로 판단된다. 그러나 그것만으. 판단되었기 때문이다.. 로 AMOEBA 방식의 우월성이 단순 증명되지는 않는 데 이는 이론적 우월성과 현실적 실용성이 항상 비례. 4. 모의실험 결과 및 평가. 하지는 않을 수도 있기 때문이다. 이러한 맥락에서 본고에서는 Hotspot 방식과. 4.1. 모의실험 결과개요. AMOEBA 방식의 성능을 일관된 동일 조건 하(ceteris. paribus)에서 비교하고자 선행연구 (ibid.)에서의 두. Table 1은 Hotspot과 AMOEBA 방식 각각의 모의. 가지 평가기준을 준용하였다. 이러한 평가기준들은. 실험결과를 요약한 것이다. 표에서 Hotspot 방식은. 기반시설부담구역제에서 권장하는 구역지정의 조건,. 100m부터 400m 격자에 이르기까지 각각 13개, 14개,. 즉 1) 구역지정의 형평성과 2) 기반시설 설치의 용이. 8개, 9개 구역이 도출되고, 지정된 구역의 규모는. 성이란 두 가지 조건을 계량적 수치로 구성한 것이다.. 100m 격자의 267ha에서 400m 격자의 1,552ha까지. Table 1. The primary DIF zones selected by Hotspot and AMOEBA methods, respectively The Scale of Grid Cells. 10. Hotspot. AMOEBA. No. of DIF Zones. Total Area of DIF Zones. No. of DIF Zones. Total Area of DIF Zones. 100m. 13. 267 ha. 12. 239 ha. 200m. 14. 724 ha. 12. 780 ha. 300m. 8. 1,089 ha. 8. 1,674 ha. 400m. 9. 1,552 ha. 7. 1,424 ha. 「지적과 국토정보」 제47권 제2호. 2017.

(7) 기반시설부담구역제도 제1단계 유일범역 도출과정에서의 AMOEBA 기법 적용에 관한 모의실험 연구. Scale. Hotspot. AMOEBA. 100m. 200m. 300m. 400m. Figure 3. The Zonal Outcomes by the Hotspot and AMOEBA methods on the 100m-400m grids. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.2 (2017). 11.

(8) 이석준 · 최내영 ·. 공간단위(여기서는 격자)의 크기와 함께 증가하는 양. 낸다. Hotspot 방식에 따른 구역지정 결과는 핫스팟에. 상을 보인다. 한편 AMOEBA 방식 또한 격자크기에 따. 해당하는 공간단위(적색계열)의 지역별 총화 가운데. 라 지정구역 개수가 12개, 12개, 8개, 7개로 나타나고,. 조건을 충족하는 일부 군락이 선별된 것인 반면,. 그 규모는 239ha에서 1,424ha까지 증가하면서. AMOEBA 방식은  값을 극대화하는 연접한 공간단. Hotspot의 결과와 상당히 근접한 결과가 도출되었다.. 위의 조합을 탐색하는 것이어서 그림과 같이 개별 공. 이는 AMOEBA 방식이 기존방식과 동일한 통계값. 간단위의  값이 작더라도 필요하다면 구역으로 편. (  )에. 근거한 Hotspot 분석 결과를 공유하는 가운. 입될 수 있다. 아울러 AMOEBA 방식에서는 명백히 핫. 데 구역획정 단계만이 AMOEBA로 대체되기 때문일. 스팟인 공간단위가 밀집되어 있는 지역 중에서도 제. 것으로 사료된다.. 외되는 지역이 여럿 발견되고 있는데, 이는 기존의. 두 방식에 따른 모의실험 결과는 단순히 구역개수. Hotspot 방식이 기준만 충족하면 선별되는 일종의 절. 및 규모뿐만이 아니라 공간적인 분포양상에서도 유사. 대평가 방식이라면 AMOEBA 방식은 지역별로 생성된. 한 결과를 보이고 있다. Figure 3은 Hotspot 및. 후보구역을  를 기준으로 내림차순으로 정돈한 뒤. AMOEBA 방식에 따른 100m부터 400m까지의 격자크 기별 제1단계구역의 지정결과를 도면으로 정리한 것이 다. 그림에서 100m 격자로부터 400m 격자에 이르기. 상위 후보구역과 공간적으로 중첩되는 하위 후보구역을 제척시켜나가면서 구역을 선별하는 일종의 상대평가 방식을 따르기 때문이다.. 까지 모든 조건에서 두 방식에 따른 제1단계 구역들이 유사한 양상에 따라 분포함을 보임과 동시에, 두 방식 모두에서 구역지정 결과의 공간적 위상이 격자규모. 4.2. 방식별 구역지정 성능비교. 증가와 함께 지역(local)에서 전역(global)으로 확장 되는 경향을 보인다. 다만 기존의 Hotspot 방식은 단. Table 2는 Hotspot과 AMOEBA 각 방식에 따른 구. 순히 핫스팟을 신뢰수준으로 수렴하는 것이었던 만큼. 역지정결과의 시나리오별 평가지표 산출결과를 나타. 구역지정 결과의 상세를 살펴보면 분명한 차이를 드러. 내며, Figure 4는 이를 Boxplot으로 시각화 한 결과를. Table 2. Performance comparison of the primary DIF zone designations by Hotspot and AMOEBA methods. Methods. Hotspot analysis. AMOEBA. 12. Grid Scale (m). Designated Cases (count). 100 200 300 400 100 200 300 400. 13 14 8 9 12 12 8 7. 「지적과 국토정보」 제47권 제2호. 2017. (a) Freq.ofDev. Permit Mean STD 0.37 0.24 0.16 0.11 0.39 0.25 0.15 0.11. 0.12 0.19 0.08 0.03 0.20 0.21 0.14 0.05. (b) Circularity Mean. STD. 0.51 0.59 0.40 0.52 0.47 0.55 0.38 0.47. 0.17 0.16 0.15 0.20 0.14 0.20 0.18 0.16. Index (Geometric Mean Rank of (a) and (b)) Mean STD 0.41 0.31 0.22 0.17 0.41 0.35 0.22 0.21. 0.11 0.16 0.09 0.05 0.13 0.17 0.13 0.04. 1 2 3 4 1 2 3 4.

(9) 기반시설부담구역제도 제1단계 유일범역 도출과정에서의 AMOEBA 기법 적용에 관한 모의실험 연구. Hotspot. AMOEBA. Index (Geo. 。. Mean of a. 、. b) Freq. 。. of Dev. 。. Permit (a) Circularity (b). Figure 4. The boxplot to compare a) frequencies of the development permit, b) circularity, and c) the geometric means of the two (a and b). 보이고 있다. 이들에 따르면 AMOEBA 방식에 의한 구. 전 항목에서 Hotspot 방식과 수치적 성능면에서 큰. 역지정결과는 개발행위허가빈도(  ), 원형도(  ) 및 이. 차이가 없는 것으로 보인다. 더 나아가 각 방식별 최적. 들의 기하평균(   )으로 산정되는 평가지표까지. 시나리오(모두 100m 격자를 활용하는 경우로 Table 2. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.2 (2017). 13.

(10) 이석준 · 최내영 ·. 에서 bold체로 표시)의 평가지표 산출결과에서도. 으로서 비공간적 수치로 대표되는 성능값 만큼 지정. AMOEBA 방식은 개발행위허가빈도(  )에서는 0.39로. 된 구역이 공간적으로 어떠한 특성을 가지고 분포하. 0.2만큼 앞서고 원형도(  )에서는 0.47로 0.4만큼 뒤쳐. 는지를 면밀히 살펴야할 필요가 있다. 이를 위해 각 방. 지며 평가지표(   )의 값은 0.41로 동일하였다.. 식마다 평가지표 값이 높은 최적 시나리오의 구역지. AMOEBA를 활용하는 제1단계 기반시설부담구역의. 정 결과를 Figure 5에서 중첩 및 확대하여 면밀히 검. 지정은 Hotspot 방식과 비교할 때, 종합적인 성능은. 토해 보았다. Figure 5의 중첩도는 채택하는 방식에. 동일한 가운데 형평성(  )에서는 다소 향상된 반면, 기. 따라 제1단계 기반시설부담구역 지정의 경향성이 명. 반시설설치 용이성(  )에서는 다소 후퇴하였음을 알. 백하게 달라질 수 있다는 점을 잘 보이고 있는데, 그림. 수 있다.. 하단의 확대 패널을 보면 각 방식은 4할의 면적이 서. 모의실험 결과, 두 방식의 성능격차는 매우 근소한. 로 다른 공간을 점유하고 있고 이 가운데서는 서로 중. 수준으로서 기실 거의 동일한 성능을 보인다. 그러나. 복되지 않는 구역도 존재하고 있음을 알 수 있다. 결과. 본 제도의 핵심은 특정 공간을 구역으로 지정하는 것. 적으로 기반시설 수요가 집중적으로 유발되는 구역에. Figure 5. Closed-up view of the most dense primary DIF zones in Seogwipo Urban Area selected by the Hotspot and AMOEBA methods on the 100m grids.. 14. 「지적과 국토정보」 제47권 제2호. 2017.

(11) 기반시설부담구역제도 제1단계 유일범역 도출과정에서의 AMOEBA 기법 적용에 관한 모의실험 연구. 대한 판단결과가 방식에 따라 4할 가량의 차이를 보이. 5. 결론. 는 것이다. 앞서 언급한 바와 같이 Hotspot방식은 일 종의 절대평가, AMOEBA 방식은 일종의 상대평가로. 5.1. 연구결과의 요약. 볼 수 있는데, 이중 어느 방식이 더 합리적인지는 지금 으로서는 명확하게 분별하기 어렵다. 다만 향후에 현. 본 연구는 Kim and Choei(2017)의 후속연구로서. 장답사를 통해 당해 구역들의 실태를 면밀히 살피면. 선행연구에서 제1단계 기반시설부담구역 지정에 적. 서 구역지정 결과의 현실적응 정도를 검토해보는 것. 용한 Hotspot 기법으로 해결되지 못하였던 자의적. 이 반드시 필요할 것으로 사료된다.. 이행대 획정의 문제에 대한 대안을 제시하고자 시도. 다만 본고에서는 다음과 같은 이유로 AMOEBA 방. 되었으며, 그 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째,. 식이 기존방식 보다 종합적인 관점에서 우월하다고. Hotspot 분석에서 사용된   통계량을 활용하되 그. 판단한다. 그 첫째로는 앞서 밝혔듯이 기존방식으로. 로부터 최적화된 이행대(ecotone)를 도출할 수 있는. 는 구체적인 범역설정에 있어서 논리적인 완결성이. AMOEBA 기법을 적용함으로써 해당기법이 제1단계. 부족하고 자의적 판단의 여지가 있는 반면에 AMOEBA. 기반시설부담구역의 유일범역을 설정할 수 있는 유용. 방식은 이론적으로 이와 같은 문제의 발생여지를 근. 한 대안임을 확인할 수 있었다. 둘째, 기존의 Hotspot. 본적으로 차단할 수 있기 때문이다. 둘째로 AMOEBA. 및 새로운 AMOEBA 두 방식에 대한 모의실험 결과,. 방식을 따라 도출되는 제1단계 구역의 성능치가 기존. 평가지표에 따른 성능치는 AMOEBA 방식이 형평성. 방식과 비교할 때 결코 부족하지 않고 오히려 동률을. 차원(  : 개발허가밀도)에서는 소폭 우위, 기반시설설. 이루고 있다. 마지막으로 평가지표 가운데 구역지정. 치의 용이성(  : 원형도)에서는 소폭 열위인 반면, 평가. 의 형평성 문제(  )는 제도의 존립을 위협할 수 있는. 지표(   :  와  의 기하평균)는 소수점 둘째 자리. 중대 문제임에 비해, 기반시설 설치의 용이성(  )은 구 역이 최극단적인 형상이 아니라면 절대적인 장애요인이 되지는 않는다. AMOEBA는 원전(Aldstadt and Getis, 2006)의 예시(Figure 6)와 같이 이행대를 있는 그대로 탐색하는 방식이므로 원형도 수치와 구역지정의 적절 성이 기계적으로 비례하는 것은 아니기 때문이다.. 수에서 동률임을 확인하였다. 셋째, 그럼에도 불구하고, 각 방식별로 지정된 구역에서 4할 가량의 면적이 불일치 하는 것을 확인함으로써 두 방식은 수치적인 성능은 동률을 이루지만 구역지정의 맥락은 일정한 차이를 보인다는 점을 확인하였다. 마지막으로, AMOEBA를 도입한 개선안은 기존방식에 비하여 ① 구역지정의 질이 유지되면서도, ② 범역설정의 객관성이 확보될 수 있다는 점에서 향상된 방법론임을 밝혔다.. 5.2. 시사점 및 의의 오랜 전국적 개발경기 침체에도 불구하고 본 연구 대상지인 서귀포시는 최근 서귀포 관광미항, 헬스케 어타운, 영어교육도시, 신화역사공원, 휴양형 주거단지, Figure 6. The sample of AMOEBA clusters Source: Aldstadt and Getis 2006. 첨단과학 기술단지 등 6개 핵심 개발프로젝트가 관내에. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.2 (2017). 15.

(12) 이석준 · 최내영 ·. 계획되어 현재 개발기대심리에 따른 연접 개발행위가. 등 여타 가중행렬 구성방식을 적용할 경우 이들이. 집중되고 있다. 이처럼 제주 등지에서 현재 실시간 진. AMOEBA기법과 결합하여 구역지정 결과에 어떠한. 행되고 있는 난개발 상황에 즉각 효과적으로 대처하. 차이를 발생시키는지, 또한 같은 맥락에서 어떠한 가. 기 위하여는 본 연구에서 보인 바와 같은 기반시설부. 중행렬 구성방식이 가장 현실을 적절하게 반영하는지. 담구역제도의 기술적 개선방법 발굴을 통해 제도의. 를 추가 탐색할 필요가 있다. 이는 공간가중행렬의 구. 실무개선을 도모함으로써 제도가 추구하는 계획적 국. 성이 곧 기반시설수요가 유발되는 공간적 파급의 유. 토개발 정책목표 달성의 실효성을 증대시켜야 할 것. 형을 정의하는 것이기 때문이다.. 으로 여겨진다. 제도운영 자체와 관련하여서는 현재 기반시설부담구역 지정에 있어 본 연구사례와 같이 개발행위허가 증가율을 적용하는 방법과 함께 서론에 서 언급한 바와 같이 인구증가율 기준을 적용하는 등 서로 다른 구역지정 방법론이 적용됨으로써 제도운영 이 복잡해지는 하나의 원인이 되고 있으므로 본고의. 감사의 글 이 논문은 2015학년도 홍익대학교 학술연구진흥비에 의하여 지원되었음.. 방법론이 두 구역지정 기준에 일괄적으로 적용 가능. 참고문헌. 하다는 것이 확인된다면 제도개선 자체에도 기여를. References. 할 수 있을 것으로 예상된다. 국토교통부. 2013. 기반시설부담구역제 제도개선 및 활성화 방안연구.. 5.3. 연구의 한계 및 향후 연구과제. Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). 2013. A Stuty on Enhancement &. 동시에 본 연구는 다음과 같은 한계와 함께 추가연 구의 여지를 남기고 있다. 첫째, 앞서 5.1절 연구요약 네 번째 항목에서 언급하였듯이 Hotspot 방식과 AMOEBA 방식 간에는 4할 가량의 지정구역 범역차이 가 발생하고 있고, 이렇듯 두 방식 간 적지 않은 규모 의 차이발생 원인은 다분히 대상지의 입지적 차별성 과 특이점들에 기인한다고 여겨짐에도 불구하고 본. Improvement of Infrastructure Bearing Area System. 김성훈, 최내영. 2017. 핫스팟 분석을 활용한 기반시설 부담구역 지정방안에 관한 비교연구. 지적과 국 토정보. 47(1): 277-292. Kim SH, Choei NY. 2017. A Comparative Study of the DIF Zone Boundary Configuration by the. 연구에서는 현장상황의 차별성에 대한 현실적 고려를. Hot Spot Analysis Method. Journal of Cadastre. 반영하지 못한 한계가 있다. 따라서 향후 실제 현장답. & Land Informatix. 47(1): 277-292.. 사를 중심으로 각 방식별 구역지정 결과의 공간적 편 차발생에 대한 현상적 원인을 보다 면밀히 살펴보고 그 의미를 고찰해 봐야 할 것이다. 둘째, 본 연구는. 김형복, 최내영. 2011. 기반시설 설치계획 및 부담계획 수립에 관한 사례 연구: 법정 인구율 기준을 중심 으로. 한국지역개발학회지. 23(3): 19-38.. AMOEBA 분석에서 사용되는  통계값(식 (1)) 산출. Kim HB, Choei NY. 2011. A Case Study on the. 시 공간가중행렬(   ) 구성을 위해 인접성에 따른. Infrastructure Installation and Cost Allocation. Rook 방식만을 사용하였다. 그러나 Distance weight. Plans: On the Basis of Population Growth Rate. 16. 「지적과 국토정보」 제47권 제2호. 2017.

(13) 기반시설부담구역제도 제1단계 유일범역 도출과정에서의 AMOEBA 기법 적용에 관한 모의실험 연구. Criterion. Journal of The Korean Regional. Development Association. 23(3): 19-37.. 보학회지. 18(4): 51-60. Choei NY. 2010. Spatial Aggregation of Contiguous. 이경윤, 최내영. 2011. 대안적 기반시설설치계획에 따. Population Distribution Grid Cells Based on. 른 기반시설부담비용 산정결과에 관한 사례연구.. Stepwise Cell Grouping Scenarios. Journal of. 한국지방자치학회보. 23(3): 309-330.. the Korean Society for Geospatial Information. Lee KY, Choei NY. 2011. A Case Study of. Science. 18(4): 51-60.. Infrastructure Cost Estimation Based on. 최준영, 최내영. 2008. 기반시설부담금제의 용지환산. Alternative Site Master Plans. Journal of Local. 계수 산정 개선방안에 관한 연구. 국토계획.. Government Studies. 23(3): 309-330.. 43(2): 73-85.. 이상일, 조대헌, 손학기, 채미옥. 2010. 공간 클러스터. Choi JY, Choei NY. 2008. The Improvement of the. 범역 설정을 위한 GIS기반 방법론 연구: 수정. Land Conversion Factor (LCF) Coefficients in. AMOEBA 기법. 대한지리학회지. 45(4): 502-. the Korean Development Impact Fees Estimation.. 520.. Journal of Korea Planning Association. 43(2):. Lee SI, Cho DH, Sohn HG, Chae MO. 2010. A. 73-85.. GIS-Based Method for Delineating Spatial. 최준영, 최내영. 2016. 기반시설부담구역제도의 구역. Clusters: A Modified AMOEBA Technique.. 경계 지정을 위한 비용거리 분석방법 적용방안.. Journal of the Korean Geographical Society.. 한국지형공간정보학회지. 24(2): 3-13. Choi JY, Choei NY. 2016. Application of the. 45(4): 502-520. 이용직, 최내영. 2014. 기반시설부담구역 추출을 위한. Cost-Distance Measures for Designating Zone. 용도지역지구 공간정보 적용방안 연구. 한국지형. Boundaries in DIF Zoning. Journal of the. 공간정보학회지. 22(1): 89-99.. Korean Society for Geospatial Information. Lee YJ, Choei NY. 2014. A Method to Use the. Science 24(2): 3-13.. Land-Use Zoning Information to Extract the. Aldstadt J, Getis A. 2006. Using AMOEBA to Create. DIF Zones. Journal of the Korean Society for. a Spatial Weights Matrix and Identify Spatial. Geospatial Information Science. 22(1): 89-99.. Clusters. Geographical Analysis. 38(4), 327-. 최내영. 2009. 기반시설부담구역 지정을 위한 격자분 석방법 연구: 산업형 개발유형을 중심으로. 한국 Choei NY. 2009. A Grid Analysis to Designate the Zone to Levy the Impact Fee for Infrastructure the. Case. of. Anselin L. 1995. Local Indicators of Spatial Association-LISA. Geographical Analysis. 27(2):. 도시지리학회지. 12(2): 65-75.. Provision:. 343.. the. Industrial. Localities. Journal of the Korean Urban. Geographic Society. 12(2): 65-75. 최내영. 2010. 인구분포셀 연접공간 집단화를 통한 기 반시설부담구역 검토 사례연구. 한국지형공간정. 93-115. Burge G, Ihlanfeldt K. 2006. The Effects of Impact Fees on Multifamily Housing Construction.. Journal of Regional Science. 46(1): 5-23. Burge G, Ihlanfeldt K. 2009. Development Impact Fees and Employment. Regional Science and. Urban Economics. 39(1): 54-62. Journal of Cadastre & Land InformatiX Vol.47 No.2 (2017). 17.

(14) 이석준 · 최내영 ·. Nelson AC, Moody M. 2003. Paying for Prosperity:. Communities. Island Press.. Impact Fees and Job Growth. Working paper.. Yinger J. 1998. The Incidence of Development Impact. Brookings Institution. Center on Urban and. Fees and Special Assessments. National Tax. Metropolitan Policy.. Journal. 51: 23–41.. Nicholas JC, Juergensmeyer JC. 1991. A Practitioner's. Guide to Development Impact Fees. Ord JK, Getis A. 1995. Local Spatial Autocorrelation. 2017년 10월 5일 원고접수(Received). Statistics: Distributional Issues and an Application.. 2017년 11월 21일 1차심사(1st Reviewed). Geographical Analysis. 27(4): 286-306.. 2017년 12월 5일 2차심사(2nd Reviewed). Porter DR. 2012. Managing Growth in America's. 2017년 12월 8일 게재확정(Accepted). 초록 최근 기반시설부담구역 지정의 객관성 확보를 위해 핫스팟(Hotspot) 분석기법과 같이 LISA에 기초한 공 간통계기법을 적용하려는 시도(Kim and Choei 2017)가 이루어진 바 있다. 그러나 Hotspot 방법의 경우 군 집여부를 판별하는 통계량 생산 이후에 이 정보를 바탕으로 구체적인 범역을 객관적으로 설정하기 위한 검증된 방법론을 추가 적용할 필요가 있으며, 본 연구는 이러한 맥락에서 유일 범역의 지정을 위한 AMOEBA 기법을 그 대안으로 채택하여 이전의 Hotspot 방식과 구역지정 결과를 비교검토해 보았다. 이를 위해 분석격자단위를 100m에서 400m까지 순차 증가시키는 시나리오 분석을 수행하고 단위면적당 개발 허가 건수 및 원형도의 두 가지 평가치로 비교평가해 보았다. 분석결과, 두 방식의 수치적 평가치는 유사 하였음에도, 적정 크기의 영역획정에서는 전자가, 기반시설설치 용이성에서는 후자가 다소 우월함을 보였 다. 특히 유사한 평가수치와는 달리 각 방식에 의한 지정구역의 40%는 서로 상이한 지역을 획정하고 있음 을 알 수 있는데, 이는 두 방식 간에 위치 적정성 판단기준에 유의미한 차이가 있음을 반증하는 것으로 보 이며, 따라서 이러한 구역지정 편차의 원인과 의미를 파악하기 위한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다. 주요어 : 기반시설부담구역제도, 아메바 분석, 핫스팟 분석, 이행대, 제1단계구역. 18. 「지적과 국토정보」 제47권 제2호. 2017.

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