Analysis of Locational Change of the Community Service Centers and Optimal Location Modeling after Dong Merger and Abolition : Spatial Efficiency and Equity Approach

동통폐합에 따른 동주민센터의 입지 변화 분석과 최적 입지 모델링 -공간적 효율성 및 형평성 접근-

이건학*

Analysis of Locational Change of the Community Service Centers and Optimal Location Modeling after Dong Merger and Abolition:

Spatial Efficiency and Equity Approach

Gunhak Lee*

요약：최근 많은 지자체들이 빠르게 변화하는 행정수요와 환경에 대해 효과적으로 대처하기 위한 일환으로 동통폐합 사업을 적극적 으로 추진하고 있다. 이러한 행정적 노력은 지역 주민생활의 질에 직접적으로 관여하는 동사무소의 입지 특성에도 크게 영향을 미치 고 있다. 본 연구에서는 행정 변화에 따른 동주민센터(구‘동사무소’)의 입지 변화를 체계적으로 분석하고, 공간적 접근성을 최적화 하는 입지 대안을 제시한다. 이를 위한 사례 분석으로 서울시 마포구를 대상으로 현 동주민센터의 입지 패턴을 분석하고, 공간적 효 율성이 최적화된 메디언(median), 공간적 형평성이 최적화된 센터(center), 효율성과 형평성 사이의 상충관계를 고려한 절충적인 대 안을 제시하는 센디언(centdian)을 도출함으로써 기존의 입지 패턴을 보다 체계적으로 비교분석한다. 분석 결과는 각 동주민센터의 입지 특성을 공간적 효율성 및 형평성에 따라 체계적으로 평가하고 있으며, 선정된 최적 입지 대안들과 비교해서 현 주민센터의 입지 가 전반적으로 효율성 및 형평성 측면에서 공간적으로 최적화되어 있지 않음을 보여주고 있다.

주요어：동주민센터 입지, 공간적 효율성, 공간적 형평성, 메디언, 센터, 센디언

Abstract：Recently many local governments have carried out dong merger and abolition process to cope with rapidly changing administrative demand and environment. This administrative effort impacts substantially the locational characteristics of the existing dong offices which directly involve in the quality of local community life. In this paper, we attempt to analyze the location pattern of current dong community service centers (formerly, ‘dong office’) and suggest the optimal locations maximizing spatial accessibility. As an application, we examine the location pattern of the existing dong community service centers in Mapo-gu, Seoul. Moreover, we compare current spatial configurations with the optimally selected locations such as, a Median maximizing spatial efficiency, a Center maximizing spatial equity, and a Centdian exploring compromising solutions regarding the tradeoff between efficiency and equity. The analytical results present that each of dong community service centers was systematically evaluated in terms of spatial efficiency and equity and in general the community service center locations are not spatially optimized with respect to efficiency and equity, compared with the optimal locations.

Key Words : community service center location, spatial efficiency, spatial equity, Median, Center, Centdian

본 연구는 2009학년도 이화여자대학교 RP-지원사업에 의한 결과임.

* 이화여자대학교 사회생활학과 연구교수(Research Professor, Department of Social Studies, Ewha Womans University), [email protected]

1. 서론

우리나라의 행정체제는 과거 조선시대와 일제시대 를 거치면서 중앙집권적이고 권위적인 통치의 유용성 을 극대화하는 형태로 발전해 왔다. 이후 70년대 산업 화와 경제성장의 시대를 지나오면서 그 틀은 더욱 공 고해졌으며, 시대적 요구에 적합한 행정체제로 오늘날 까지 유지되어 오고 있다. 하지만 교통 및 정보통신 기 술의 발달, 글로벌 시대의 지방화를 표방하는 세방화 (glocalization)의 시대적 흐름 속에 기존의 행정체제가 과연 적절하게 대응할 수 있는지에 대한 의구심이 최 근 많이 제기되고 있다.

현재 정치권, 학계, 지방 정부 등에서 논쟁이 되고 있는 지방행정체계 개편에 관한 논의는 변화하는 행정 수요와 환경에 대한 행정체계의 개혁에 대한 문제제기 의 일부라고 볼 수 있다. 지방행정체계 개편과 관련해 서는 오래 전부터 정치권 뿐 아니라 학계에서 수많은 개편안들과 논의들이 있었고(Kim, 1993; Choi and Kim, 2007), 최근 다시 뜨거운 논쟁의 대상이 되고 있 지만, 여전히 그 시행의 시기와 세부적 절차에 있어서 는 이견이 많다. 한편, 행정체계 개혁의 또 다른 형태 는 중앙정부와 지방자치단체의 조직 축소 개편이라 할 수 있다. 조직의 규모와 운영의 축소는 행정체계 개혁 의 가장 현실적인 이행으로 볼 수 있고, 특히 세계 금 융위기에서 시발된 총체적 경제위기는 현 정부가 내세 우는 효율적 행정체계로의 개편 논리를 정당화시켜주 고 있다. 중앙의 조직은 이미 18부 4처에서 15부 2처로 대부처 중심으로 축소 개편되었고, 지방정부 조직 역 시 기능 및 조직 운영의 감축을 위해 개편 성과에 따라 인센티브를 부여하여 자율적 조직개편을 유도하고 있 다(MOPAS, 2008). 이러한 조직 개편의 내용 중 가장 이슈가 되는 것은 읍면동 통폐합을 통한 행정적 효율 성의 제고이다.

읍면동의 통폐합은 이미 자치단체별로 상당부분 진 행 중이거나 계획 중이다. 읍면동의 주거, 복지, 문화 등과 관련된 기본 서비스를 통합하는 주민생활지원 전 달체계 혁신 사업이 2005년에 시작되어 2007년에 완 료되었으며(MOGAHA, 2007a), 비슷한 시기에 동사무

소의 기능 전환도 이루어져 비효율적으로 운영되는 소 규모 동에 대한 통폐합이 더욱 탄력을 받게 되었다

. 현재 많은 자치단체에서 동통폐합을 시행하고 있으며, 동시에 기존의‘동사무소’ 를‘주민센터’ 로 개칭하고, 일반 행정기능보다 생활민원 및 주민복지 서비스 측면 을 강화하고 있다.

현재 정부는 전자행정민원창구나 자동발급기 등을 통해 원격으로 여러 가지 증명 서류나 민원 서비스를 제공하고 있어 과거처럼 직접 지역의 동사무소를 찾아 가야하는 불편함이 많이 덜어졌지만, 여전히 중요한 지역 민원 및 행정 서비스들은 지역 행정 시설물, 예컨 대 주민센터(구‘동사무소’ )를 통해서 직접 이루어지고 있다. 이러한 지역 행정 시설들은 지역 주민들에게 가 장 기본적인 행정 서비스 및 민원 업무를 지원해주는 국가 행정체계의 기초 단위라 볼 수 있다. 따라서 이러 한 시설물들에 대한 지리적 접근성, 즉 공간적으로 산 개되어 거주하고 있는 모든 지역 주민들의 이동을 최 소화하고 상대적으로 원거리에 거주하고 있는 주민들 에 대한 편의성을 충분히 고려하는 것은 지역 주민들 에게 보다 효율적이고 균형적인 서비스를 제공하기 위 한 매우 중요한 요소 중 하나이다. 더구나 동기능이 행 정 기능에서 주민복지 및 자치 서비스로 전환됨에 따 라 동사무소에‘주민자치센터(또는 자치회관)’ 를 설 치·운영하고 있는데, 주민자치센터의 성공 여부가 지 역 주민의 참여에 있다고 볼 때, 이들 시설이나 프로그 램에 대한 접근성은 더욱 중요한 의미를 가진다.

2. 연구 목적

도시의 공공 시설물은 편익이 공간적으로 멀어짐에

따라 감소하는 경향이 있는 준공공재로 공공 시설의

입지는 매우 중요하며, 대부분의 입지 선정에 있어 복

잡하고 상충적인 상황이 많기 때문에 객관적이고 체계

적인 의사결정을 위한 방법론이 필수적이라 할 수 있

다(Kim and Chung, 2001; Lee, 2000). 특히 지역주민

의 편의와 생활에 직접적으로 연결되어 있는 동주민센

터의 통폐합에 따른 입지 변화에 대한 분석은 이후 통

폐합을 계획하고 있는 지방자치단체의 의사결정자를 위해 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

일반적으로 동사무소와 같은 행정 시설들은 인구가 많이 분포하고 있는 지역의 중심에 주로 입지하고 있 지만, 실제 시설물 위치의 입지적 효율성에 대한 체계 적 평가는 현재까지 미흡한 실정이다. 특히 동통폐합 으로 행정경계가 변화됨에 따라 동사무소에 대한 지역 주민들의 접근성이 어떻게 변화되었는지에 대한 분석 적 검토가 더욱 필요한 시점이다. 행정 시설물의 위치 에 있어 또 하나 중요한 고려 사항은 원거리 지역민들 의 공공 서비스에 대한 접근의 어려움이다. 이것은 효 율성과는 별도로 서비스 제공이 균등하게 이루어지고 있는지에 대한 공간적 형평성의 문제라 볼 수 있다. 요 컨대, 행정 시설물 나아가 공공 서비스 시설물은 공익 을 위한 의사결정이 중요하기 때문에 입지에 대한 의 사결정은 공간적 효율성뿐 아니라 공간적 형평성을 동 시에 고려해야 한다

.

본 연구에서는 현행 지역 행정 시설의 입지적 특성 을 공간적 효율성과 형평성 두 가지 측면에서 분석하 고자 한다. 또한 공간적 효율성과 형평성을 고려했을 때의 최적 입지를 살펴봄으로써, 기존 행정 시설물의 입지적 대안을 제시하고자 한다. 아울러 서로 상충되 는 목적들 사이의 관계를 고려하여 절충적인 입지 대 안을 제시한다. 본 연구를 통한 결과물은 향후 주민센 터의 이전이나 도서관, 자치회관 등의 부속 시설물의 확대 증축 시 보다 유연하고 체계적인 의사결정을 지 원할 수 있는 유용한 참고 자료가 될 수 있을 것이며, 나아가 보다 상위 행정시설물의 입지에 대한 논의의 시발점이 될 수 있을 것이다. 또한 최근 논의되고 있는 행정구역 개편과 관련하여서도 중요한 함의를 가진다 고 볼 수 있다. 오늘날 공간 입지 모델링은 지리정보시 스템(Geographic Information System: GIS) 환경을 배제하고 논의할 수 없을 정도로, GIS와의 결합은 매 우 자연스러우며 실제로 많은 형태의 입지 문제들이 GIS를 이용하고 있으며, 나아가 실제 문제 해결 방법 을 제시하고 있다. 본 연구에서는 GIS가 제공할 수 있 는 여러 공간 분석 기능들을 기반으로 분석하고, 입지 문제에 대한 최적 대안을 제시할 것이다.

3. 선행 연구

공공 시설물은 관공서, 학교, 병원, 도서관, 공원, 교 통 시설 등 도시 행정서비스의 중요한 부분을 차지하 는 것들로 도시의 공간구조를 형성하는 매우 중요한 요소이다(Kim, 1987). 이러한 공공 시설물의 입지와 관련된 연구는 방법론, 입지 선정 기준, 응용 영역 등 다양한 측면에서 진행되어 왔다. 일반적으로 공공 시 설물 입지 선정의 주요 방법론으로 여러 상충되는 평 가 기준들에 대한 대안들의 평가를 통해 가장 바람직 한 대안을 찾도록 하는 다기준 평가기법 또는 다기준 의사결정기법(Multi-Criteria Decision Making method: MCDM)이 선호되고 있다. 하지만 다기준 평 가기법은 본래적으로 비공간적 평가기준에 대한 접근 방법으로 공간적으로 불균등하게 분포하고 있는 입지 기준들에 대해 적절하지 못한 한계를 가진다(Lee, 2000). 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 최근 공 간의사결정지원시스템(Spatial Decision Support System: SDSS)으로서 각광을 받고 있는 GIS를 통합하 는 연구가 활발히 진행되었다. 특히 GIS는 공간 데이 터를 효율적으로 관리할 수 있고, 강력한 공간 분석 기 능을 제공할 수 있기 때문에(Lee et al., 2010), 비공간 적 분석 도구인 다기준 평가기법과 효과적으로 통합될 수 있다. Lee(2000)는 GIS와 다기준 평가기법의 통합 적 활용성을 살펴보기 위해 쓰레기 소각장의 입지 선 정에 대하여 연구하였으며, Kim et al.(2001) 역시 다 기준 평가기법을 이용하여 공원의 입지에 대하여 논의 하고 있다.

한편, 서비스 시설까지 직접 이동을 통해 서비스를

제공받는 경우는 공간적 접근성이 입지에 있어 매우

중요한 고려 요소가 된다. 공간적 접근성을 고려한 입

지 선정은 대개 이동비용을 최소화시키는 공간적 효율

성을 추구하는 경향이 있지만, 공공 시설물은 공공의

이익에 대한 결정을 필요로 하기 때문에 공간적 형평

성 역시 매우 중요한 입지 결정 요소라 할 수 있다. 공

간적 형평성과 효율성을 고려하여 입지 패턴의 공간적

적합성을 연구한 사례로는 Cho(1991)가 청주지역 의

료시설의 입지 패턴을 효율성과 형평성의 상충관계

(tradeoff)에 따른 최적해와 비교분석하였고, Kim and Kim(2006)은 충청남도 도청 후보지들의 입지 적합성 을 접근성과 GIS 공간 분석 기법을 사용하여 평가하였 다. 한편 Kim and Kim(1995)은 공간 최적화 접근법에 기반하여 공간적 효율성과 형평성을 각각 극대화하는 응급의료 서비스의 최적 입지 대안을 제시하였다.

응용 영역 측면에서는 Kim and Kim(1995), Kim et

등은 의료시설 입지를, Kim and Chung(2001), Kim and Kim(2006)은 군청사, 도청 소 재지와 같은 행정 시설물에 대한 최적 입지 문제를 다 루고 있다. 한편 Bae and Chang(1998), Lee(2000), Oh and Kwon(2001)은 쓰레기 매립장, 소각장, 발전 소 등과 같은 일반적으로 지역 내 입지를 선호하지 않 는 기피 시설물 또는 혐오 시설물에 대한 입지를 분석 하였다. Kim(1987)은 다양한 접근성 측정치, 예컨대 효율성, 효과성, 형평성에 따라 도시 공공 시설물에 대 한 종합적인 공간적 적합성을 평가하였다.

이상에서와 같이 공공 시설물의 입지는 여러 가지 관점에 따라 다양한 영역에서 다양한 접근방법으로 분 석되어 왔다. 하지만 본 연구에서 주목하는 행정 시설 물인 동주민센터의 입지 패턴에 대한 분석이나 최적 입지에 대한 연구는 거의 찾아 볼 수 없다. 특히 동주 민센터의 입지는 지역 거주지와 가장 가까이 위치하면 서 지역 주민의 지리적 접근성이 매우 중요하게 고려 되기 때문에 보다 공간적 맥락에서 체계적인 방법을 통해 분석될 필요가 있다.

4. 방법론에 대한 이론적 고찰

일반적으로 입지 문제는 입지할 시설물의 수, 문제 유형(예, 입지-할당 문제, 커버링 문제), 의사결정 공 간에 따른 분류(예, 이산적 공간, 연속적 공간, 네트워 크 공간), 최적해를 구하는 방법론(예, 수학적 방법, 휴 리스틱) 등 다양한 차원에서 분류될 수 있지만, 입지 이론에서 자주 언급되는 공통적인 분류법 중 하나는 문제의 맥락에 따라 사적, 공적 영역의 입지 문제로 구 분하는 것이다(Marianov and Serra, 2004). 특히 소방

서, 경찰서, 학교, 우체국, 보건소, 관공서 입지와 같은 공적 영역의 입지 문제는 사회적 관점에서 특정한 목 적을 달성하고자 한다는 점에서 상업적 이윤을 최대화 하려는 사적 영역과 근본적으로 다르다. 예컨대 사회 적 비용의 최소화, 서비스의 포괄적 또는 균등한 제공 등은 사적 영역에서는 별로 주목받지 못하는 공공을 위한 사회적 목적이라 할 수 있다. 이러한 공익 지향적 입지 문제는 주로 커버링 문제(covering problem), 메 디언 문제(median problem), 센터 문제(center problem)의 형태로 오래 전부터 연구되어 왔다.

커버링 문제는 제한된 서비스 도달범위(물리적 거리 또는 시간거리)를 가진 시설물의 서비스를 받을 수 있 는 수요를 최대화시키도록 시설물을 입지시키는 것을 목적으로 한다. 커버링 문제는 성격에 따라서 제한된 도달범위를 가지는 서비스 시설물이 모든 수요지점을 포괄하면서 최소 갯수의 시설물 입지를 구하는 셋커버 링 문제(Toregas et al., 1971)와 모든 수요지점이 아니 라 최대한 많은 수요지점에 서비스를 제공하도록 입지 시키는 최대커버링 문제(Maximal Covering Location Problem: MCLP) (Church and ReVelle, 1974)로 세분 될 수 있다. 오랫동안 다양한 응용 영역에서 커버링 문 제에 대한 연구가 진행되어 왔으며(Bell and Church, 1987; Lee and Xiao, 2009; Moore and ReVelle, 1982), 문제 해결을 위한 수많은 방법론이 연구되어 왔 다(Rosing, 1997; Shilling et al., 1993; Daskin, 1995).

메디언 문제는 Weber(1929)의 입지 문제로 많이 알 려져 있으며, 수요지점과의 총거리(또는 평균거리)를 최소화시키는 문제로 Minisum 입지 문제의 한 유형이 라 볼 수 있다. 반면, 센터 문제는 가장 멀리 떨어져 있 는 수요지점과의 거리를 최소화시키는 입지 지점을 찾 는 Minimax 입지 문제의 유형이라 할 수 있다. 메디 언, 센터 문제는 Hakimi(1965)에 의해 노드와 아크로 연결된 네트워크 공간에서 명시적으로 논의되었는데, 여러 개의 시설물 입지에 대한 최적해를 찾는 p- Median, p-Center 모델로 많이 활용되고 있다.

한편, 메디언과 센터 문제는 공공 시설물 입지에 있

어 중요한 함의를 가진다. 메디언 문제가 시설물과 수

요지점과의 평균적인 거리 또는 합계된 거리를 최소화

시킨다는 점에서 공간적인 효율성을 강조하는 반면,

센터 문제는 모든 수요에 대한 평균적인 거리보다 원 거리에 있는 수요지점의 접근성을 가장 고려하기 때문 에 공간적인 형평성과 밀접히 관련된다. 이러한 센터 모델링 접근은 의료보건, 화재, 치안, 구조 등과 같은 긴급 서비스 시스템에 특히 중요성을 가진다. 센터 지 점에 시설물을 입지시키는 것은 일반적으로 시설물과 수요지점간의 총거리를 증가시키는 경향이 있기 때문 에 공간적 효율성 관점에서 많은 손실을 가져온다. 반 면 메디언 지점의 입지는 원거리의 인구가 희박한 지 역이 상대적으로 인구가 많고 시설물과 가까운 지역에 비해 차별적인 공간적 접근성을 가지게 되어 공간적 형평성의 저해를 가져오게 된다(Tamir et al., 2002;

Colebrook and Sicilia, 2007). 따라서 공간적 효율성 과 형평성 사이의 이러한 상충관계에 대한 대안적인 접근법으로 제안된 것이 센디언 문제(centdian problem)이다. 센디언은 상충관계에 있는 공간적 효 율성과 형평성에 대한 절충해(compromising solution)를 구하는 문제로 Halpern(1976)에 의해 처 음으로 소개되었다. Halpern(1976)은 메디언과 센터 모델을 선형조합으로 결합한 이목적 최적화 모델(bi- objective optimization model)의 접근방법을 제시하 고 있다.

5. 과소동 통폐합 현황

1) 일반적 현황

사실 과소동의 통폐합은 1995년부터 행정경영에 대 한 효율성과 기능전환에 대비하여 이미 추진되어 오고 있었지만, 최근 들어 매우 활발하게 진행되고 있다. 특 히 세계화, 정보화 시대의 도래와 인구변화에 효율적 으로 대처하기 위한 최근의 지방자치단체 조직 개편 논의는 과소동의 통폐합 추진을 더욱 가속화시켰다 (MOPAS, 2008). 이 개편 논의에서는 과소동 통폐합은 일정규모의 인구를 담당하지 않는 소규모 동을 다른 동과 통합하는 것으로 기존의 시설 및 인력을 다른 곳 으로 재배치, 활용함을 목적으로 하고 있다

. 특히 폐

합되는 동사무소는 지역 주민의 복지 및 문화생활을 위한 주민생활 서비스 시설물로 대체 활용되고 있다.

이러한 행정체계 개편의 움직임과 더불어 1999년에서 2002년까지 추진된 읍면동의 기능 전환 및 주민자치센 터(또는 자치회관) 설치

와 2005년부터 행정안전부(구 행정자치부)와 관련부처가 범정부적으로 추진되어 오 던 읍면동 주민생활지원서비스 전달체계의 개편 역시 동 통폐합을 위한 중요한 추진력이 되었다. 주민생활 지원서비스 전달체계 개편의 핵심은 읍면동 사무소가 담당하던 대주민 서비스

를 어느 사무소를 방문해도 종합적으로 받을 수 있는 통합정보시스템을 구축하는 것이다. 읍면동의 기능적 전환은 소규모 동 운영에 대 한 필요성을 감소시켰고, 통합적인 주민생활 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 과소동의 통폐합을 적극 추 진하게 되었다. 또한‘동사무소’라는 명칭이 가지는 기능과 역할에 대한 제고를 가져왔고, 주민통합서비스 제공이라는 기능을 부각시키기 위해 동사무소 명칭을

‘주민센터’ 로 변경하였다(MOGAHA, 2007b).

현재까지 과소동 통폐합 현황을 살펴보면, 1995년부 터 인구 5,000명 미만의 전국 323개 동을 대상으로 시 작되어, 2000년까지 274개 동이 통폐합되었으며, 2007 년까지 281개 동이 통폐합 추진되었고, 2008년까지 150여개의 동이 추가로 통폐합되었다(MOGAHA, 2007b; MOPAS, 2008).

2) 서울시 과소동 통폐합

전국적인 과소동 통폐합의 흐름에 맞추어 서울시 역

시 1955년 동제를 실시한 이래 50년만에 대규모 통폐

합을 추진하고 있다. 2010년까지 518개의 동개를 408

개로 110개의 동사무소를 폐지하기로 계획하고, 이에

따른 잉여 인력을 재배치하고, 기존의 시설물은 자치

구에 필요에 따라 보육시설, 도서관, 주민자치센터 등

으로 리모델링을 추진하고 있다. 2010년 현재 통폐합

후 총 424개의 행정동이 존재하고 있다. 2007년까지

가장 많은 동을 통폐합한 자치구는 서초구와 성북구로

각각 18개에서 8개 동으로, 30개에서 20개 동으로 10

개의 동사무소를 폐지하였다(SMG, 2007). 한편 마포

구는 통폐합된 동의 갯수는 적지만, 서울시에서 가장

먼저 과소동 통폐합을 시작했으며, 유휴 시설을 주민 자치센터, 문화·복지시설로 전환하고, 주민의 생활권 에 기반하여 필요에 따라 동 경계를 조정하는 등 적극 적인 통폐합 추진을 통해 모범적인 사례로 선정되었 다. 마포구는 2008년 현재 24개 동에서 16개 동으로 2007년 이후 8개의 동을 감축·개편하였다(Table 1).

6. 사례 연구

1) 사례 지역 및 분석 데이터

본 연구에서는 서울시 마포구를 대상으로 통폐합된 동주민센터의 입지적 특성을 공간적 효율성과 형평성 의 관점에서 분석하고자 한다. 마포구는 위에서 살펴 본 것처럼, 과소동 통폐합을 가장 이른 시기부터 효율 적으로 추진한 지방자치단체이기 때문에, 통폐합 결과 에 따른 현 동주민센터의 공간적 접근성을 살펴보기 위한 적절한 사례 지역으로 판단되며, 분석을 통한 결

과는 다른 지방자치단체의 공간 의사결정에 대한 평가 와 계획에 있어 의미 있는 시사점을 제공하리라 기대 된다.

본 연구를 위한 데이터베이스 구축은 먼저, 통계청 에서 제공된 2006년 마포구 행정경계 데이터를 토대로 통폐합 추진현황에 따라 행정경계를 수정하여 2008년 마포구 행정경계 레이어를 구축하였다. 또한 네트워크 거리 계산을 위하여 1:5,000 수치지형도에서 도로 레 이어를 추출하였으며, 인구 수요를 추정하기 위하여 1:5,000 수치지형도의 주택유형별 레이어와 통계청 2005년 인구주택총조사 자료를 이용하였다. 이전의 동 사무소와 현재 동주민센터의 위치 데이터베이스는 마 포구청 홈페이지의 동주민센터 주소를 이용하여 구축 하였다.

본 연구의 전반에 걸쳐 사용된 주 분석도구로 ESRI 사의 상용 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 9.3을 이용하였 다. 또한 시설물과 인구 수요지점과의 네트워크 거리 를 계산하기 위해 ESRI사의 ArcView GIS 3.3. Avenue Script를 이용하였으며, 표준적인 GIS 기능으로 구현 되지 않는 공간 분석 작업들은 ArcGIS에 내장된

Period Criteria for merging Merged dong Usage for abolished offices

Source: MOPAS, 2008 1st project (2007. Jan.)

Merging dong not having greater than 10,000 population with neighboring dong

Community center, Dementia support center, youth study room, nursery school, etc.

[8 → 4]

• Ahyeon2-dong, Ahyeon3-dong → Ahyeon2-dong

• Dohwa1-dong, Dohwa2-dong → Dohwa-dong

• Daeheung-dong, Nogosan-dong → Daeheung-dong

• Changjeon-dong, Sangsu-don → Seogang-dong

2nd project (2008. Jan.)

Merging dong not having greater than 15,000 population with neighboring dong more than 30,000 population

Complex cultural space including programs for community life, English language program, small library, etc.

[7 → 3]

• Ahyeon1-dong, Gongdeok1-dong, Singongdeok-dong, Part of

Gongdeok2-dong → Gongdeok-dong

• Ahyeon2-dong, Gongdeok2-dong → Ahyeon-dong

• Seogyo-dong, Donggyo-dong → Seogyo-dong

VBA(Visual Basic for Applications)와 ArcObject를 이용하여 프로그래밍하였다.

2) 분석 방법

본 연구의 사례 분석을 위한 방법은 크게 동주민센 터의 입지 변화와 현재 입지 패턴에 대한 공간적 특성 에 대한 분석과 공간적 효율성과 형평성을 극대화한 최적 입지 대안 도출로 구분될 수 있다. 이를 위한 공 간분석 모델로는 앞서 논의된 메디언, 센터, 센디언 모 델을 적용하였으며, 이 모델들을 통해 공간적 효율성 과 형평성을 개념화하고 측정하였다. 다음은 선형정수 계획법으로 공식화된 다중 시설물에 대한 p-Median,

모델의 전형적인 수식과 관련 기호 및 정의들 이다.

I: 잠재적 수요지점 셋(i∈I) J: 잠재적 후보지 셋(j∈J)

ai

: 수요지점 i에 대한 인구 가중치

: 수요지점 i와 잠재적 후보지 j와의 거리

W: 수요지점과 할당된 시설물 사이의 최대거리

xij

= [ ]

yj

= [ ]

[p-Median]

Minimize Zmedian

=

(1) subject to

xij

=1, ∀i∈I (2)

≤ y

, ∀i∈I, j∈J (3)

yj

=P (4)

xij

, y

={0,1}, ∀i∈I, j∈J (5)

[p-Center]

Minimize Zcenter

=W (6)

subject to

W- aidijxij

≥0, ∀i∈I (7)

수식 (1)은 모든 수요지점과의 가중화된 거리의 합 을 최소화하는 p-Median 모델의 목적함수이며, 수식 (2)-(5)는 모델에서 요구되는 제약조건식들이다. 제약 조건식 (2)는 각 수요지점이 반드시 하나의 후보지에만 할당되도록 제한하고 있으며, 제약조건식 (3)은 입지변 수(y

)와 할당변수(x

)의 관계를 정의하고 있다. 제약조 건식 (4)는 입지할 시설물의 수를 정의하고, 제약조건 식 (5)는 입지변수 및 할당변수가 이진형의 정수가 되 도록 제한하고 있다. 수식 (6)은 p-Center 모델의 목적 함수로 수요지점과 시설물 사이의 가중화된 최대거리 를 최소화한다. p-Center 모델에서도 수식 (2)-(5)는 동일한 제약조건으로 적용되며, 수요지점에서 시설물 까지의 가중화된 최대거리의 최소임계치를 정의하는 제약조건식 (7)이 추가된다.

한편 p-Centdian 모델은 공간적 효율성과 형평성이 라는 두 가지 목적을 가진 이목적 최적화 모델로 정의 되었다. 일반적으로 이목적 또는 다목적 최적화 모델 의 최적해를 도출하기 위해 주로 사용되는 방법은 가 중법으로 목적함수들에 가중치를 부여하고 이를 선형 조합의 형태로 만들어 줌으로써 해법이 용이한 단일목 적 최적화 모델로 변환시킨다. 따라서 p-Centdian 모 델은 메디언(목적함수 최소화)과 센터(목적함수 최소 화) 모델을 합으로 결합하고, 전체 p-Centdian의 목적 함수를 최소화시키는 문제로 정의될 수 있다. 특정한 가중치 값에 따라 p-Centdian 목적함수의 최소값이 구 해지고, 이때의 공간적 배열을 최적해로 도출한다(아 래 수식 참조).

[p-Centdian]

Minimize Zcentdian

=wZ

+(1-w)Z

, 0≤w≤1 (8)

기존 동주민센터의 입지에 대한 공간적 특성은 동주 민센터와 거주지와의 물리적 거리에 따른 공간적 효율 성과 형평성을 토대로 파악하였고, 이러한 공간적 접

j∈J

∑

j∈J

∑

j∈J

∑

i∈Ij∈J

∑ ∑

1 시설물이 잠재적 후보지 j에 입지한 경우 0 그렇지 않은 경우

1 수요지점 i가 잠재적 후보지 j의 시설물에 할당된 경우 0 그렇지 않은 경우

근성 측면을 한번에 파악하기 위해 순위에 기반한 상 충지수를 정의하고 적용하였다. 적용된 상충지수(TI) 는 수식 (9)와 같다.

TI=

(9)

Ref

: 효율성에 기반한 순위

: 형평성에 기반한 순위

효율성에 기반한 순위는 모든 동에 대해 동주민센터 와 가중화된 인구 수요지점과의 거리(유클리드, 네트 워크 거리)의 총합이 가장 작은 동에 높은 순위를 부여 하고, 형평성에 기반한 순위는 동주민센터와 가중화된 인구 수요지점과의 최대거리가 가장 작은 동에 높은 순위를 부여한다. 효율성과 형평성의 순위 비율에 따 라 산출된 상충지수가 1보다 크면, 형평성이 높게 반영 된 입지를 의미하고, 1보다 작으면, 상대적으로 효율성 이 높게 반영된 입지를 말해준다. 상충지수가 1인 경우

는 효율성과 형평성의 개념이 동일하게 반영된 입지 패턴을 의미한다. 이러한 상충지수의 적용은 효율성과 형평성의 다양한 조합을 순위에 기반한 단일 비율값과 임계치로 표현해주기 때문에 분석 결과를 단순화시켜 해석상의 효율성을 높일 수 있다.

최적 입지 대안 도출에서는 각 동에 대해 개별적으 로 공간적 효율성을 최대화하는 1-Median, 형평성을 최대화하는 1-Center 지점을 도출하였다. 일반적으로 다중 시설물에 대한 p-Median, p-Center의 최적화된 대안을 찾는 것은 수학적으로 복잡한 조합 최적화 문 제이기 때문에 많은 수의 잠재적 입지 후보지를 가질 경우 풀기가 매우 어려운 문제이다(Lee et al., 2010).

하지만 본 연구에서 동주민센터 입지는 행정경계에 의 해 제한되는 점이 있기 때문에 다중 시설물을 동시에 고려할 필요가 없이 동별로 하나의 최적화된 시설물만 을 개별적으로 고려하는 것이 가능하며, GIS의 거리 및 위상관계 메트릭을 통해서 쉽게 도출될 수 있다. 효 율성과 형평성에 대한 개별적 측면에서의 최적화된 입

Req

Figure 1. Location analysis process. 입지 분석 절차.

지 대안들을 살펴본 후에는, 이들 사이의 상충관계를 동시에 고려한 1-Centdian 지점을 도출하였다. 이를 위해 효율성에 대한 목적함수에 w(0≤w≤1)의 가중치 를 부여하고, 형평성에 대한 목적함수에는 1-w의 가 중치를 부여하여 선형조합의 단일 목적함수로 변환하 였다(수식 8 참조). 구축된 1-Centdian 모델을 토대로 0과 1사이의 실수형 가중치 값에 따라 단일 목적함수 를 최소화하는 최적해를 탐색하였다. 이때 w=1인 경 우는 1-Median, w=0인 경우는 1-Center 문제와 동일 하게 된다. 보다 구체적인 분석 절차는 Figure 1과 같 다.

한편, 실제 분석에 앞서 동주민센터의 위치와 해당 동에 대한 수요 분포를 생성하였다. 동주민센터의 위 치는 마포구청 홈페이지로부터 취득된 각 동주민센터 의 주소를 토대로 GIS의 주소매칭(address matching) 기능을 이용하여 포인트 데이터로 구축하였다. 또한 공공 시설물에 대한 보다 현실적인 잠재 수요를 반영 하기 위해 행정구역(동) 단위의 집계된 인구를 사용하

는 대신에, 보다 작은 공간 스케일에서 인구 분포를 추 정하였다. 인구 분포를 추정하는 많은 방법이 있지만, 본 연구에서는 Joo and Kim(2007)의 주택유형별 인구 가중치를 이용한 수요지점(또는 인구 중심점) 기반의 추정 방법을 이용하였다

. 인구 분포의 추정에 있어 행 정구역 단위와 같은 폴리곤 데이터와 달리 분산되어 분포하는 개별 수요들의 대표 지점으로서 포인트 데이 터를 사용하는 것은 공간적으로 불균등하게 분포하는 실제 인구 밀도를 효과적으로 반영할 수 있으며, 특히 시설물과 수요지점간의 거리 및 접근성 계산에 용이한 장점을 가지고 있기 때문에 본 분석의 목적을 위해 적 절한 방법이라 할 수 있다.

3) 사례 분석

(1) 통폐합에 따른 동 경계변화와 동사무소 입지 변화

Figure 2는 2007년 통폐합이 구체화되기 이전의 마

Figure 2. Administrative boundary change by dong merger and abolition process in Mapo-gu.

마포구의 동통폐합에 따른 행정경계 변화.

포구 행정경계와 2007년, 2008년 통폐합된 동들을 보 여주고 있다. 앞서 언급한 것처럼(Table 1) 마포구는 기존의 24개 동을 8개 감축하여 16개의 동을 유지하고 있으며, 용강동, 도화동, 신수동과 같은 곳은 행정적 통폐합에 따라 일부 경계의 수정도 이루어졌다.

본격적인 동통폐합이 시작되면서 기존의 동사무소 는‘주민센터’ 로 명칭을 변경하고, 통폐합에 따라 동 교동사무소, 상수동사무소, 대흥동사무소, 아현1,2,3 동사무소, 신공덕동사무소, 도화1동사무소는 철거되 거나 주민자치센터, 노인복지센터, 문화센터 등으로 용도·변경하여 활용되고 있다(Figure 3).

(2) 현행 동주민센터의 공간적 접근성 분석

새롭게 통폐합된 현재의 동주민센터의 입지 패턴이 얼마나 실제 수요에 대한 접근성을 잘 반영하고 있는 지를 분석하기 위하여 수요 분포를 토대로 거리 분석 을 수행하였다. 수요 분포는 앞서 논의한 주택유형별 가중치를 이용하여 인구 수요지점(또는 인구 중심점)

기반으로 추정되었다. Figure 4는 마포구의 2005년 동 별 집계 인구를 바탕으로 추정된 수요 분포이다. 인구 수요지점을 산출하기 위한 그리드 셀은 도로 세그먼트 를 통해 분할되는 블록들의 평균 면적(22,760m

)을 감 안하여 150m 해상도로 구축되었으며, 행정경계에 걸 쳐있는 그리드 셀은 경계에 따라 분할되어 해당동으로 할당되었다. 생성된 그리드 셀별로 각 주택(단독, 연 립, 아파트)의 공간적 분포를 고려하여 인구 수요지점 을 도출하였으며, 주택유형별 가중치

를 이용하여 각 수요지점에 동별 인구를 할당하였다. 하지만 이러한 인구 추정방법을 적용할 경우, 주택 분포에 의존하기 때문에 주택이 분포하지 않는 그리드 셀의 경우는 주 택 외 건물에 실제 인구가 거주하고 있다 하더라도 인 구가 없는 것으로 계산되는 오류가 발생한다. 따라서 보다 현실적인 수요 추정을 위해 크리깅(Kriging) 기반 의 공간적 내삽법(spatial interpolation)을 이용한 인 구 밀도면을 산출하였고, 이에 따른 추정값을 다시 수 요지점에 재할당하는 방법을 이용하였다

.

Figure 3. Functional change and abolition of the existing dong offices in Mapo-gu.

마포구의 기존 동사무소의 기능 변화와 폐지.

현재 동주민센터의 공간적 접근성을 살펴보기 위해 동별로 수요지점의 모든 인구와 동주민센터와의 가중 화된 거리 비용을 산출하였다. 가중화된 거리 비용은 유클리드 공간상의 위치적 관계와 도로 네트워크에 따 른 실제적 이동 경로를 고려한 네트워크 거리 비용을 모두 고려하였다. 인구 수요가 0인 수요지점을 제외한 1,142개의 인구 중심점에서 각 동주민센터와의 공간적 접근성을 분석한 결과는 Table 2와 같다.

일반적으로 시설물에서 모든 수요지점 사이의 가중 화된 거리의 합이 작을수록 공간적 효율성이 높다고 볼 수 있지만, 동주민센터들을 비교 평가하기 위해서 는 각 동의 인구를 통제할 필요가 있다. 따라서 총 가 중거리 합에서 가중치(추정 인구)의 합을 나누어 준 평 균 가중거리를 비교하여 동주민센터들의 공간적 효율 성을 탐색할 수 있다. 유클리드 공간에서 공간적으로 효율적인 위치에 입지하고 있는 동은 망원1동(1위), 망 원2동(2위), 용강동(3위), 신수동(4위), 도화동(5위)이 며, 상암동(16위), 서교동(15위), 아현동(14위), 합정동 (13위), 서강동(12위)은 공간적 효율성 측면에서 하위

순위를 차지하고 있다. 이러한 입지적 특성은 Figure 3, 4에서도 살펴볼 수 있듯이, 공간적으로 효율성이 높 은 동의 경우는 주민센터가 주로 해당 동의 인구 수요 의 중심 지역에 위치하여 전체적인 가중화된 거리를 최소화시키고 있는 반면, 효율성이 낮은 주민센터 입 지는 동의 지리적 경계에서 한 곳으로 치우쳐서 위치 하고 있어 평균적인 가중 거리를 높이는 경향을 보여 주고 있다. 통폐합 과정을 통해 기존의 행정경계가 변 화한 동을 주목하여 살펴보면, 서교동, 아현동, 서강동 은 통폐합을 통한 동주민센터의 입지가 공간적 효율성 이 낮게 나타나는데 이는 확대된 동 경계에 따라 새로 운 입지선정이 이루어지지 않고, 기존의 특정 동에 대 한 접근성이 고려된 동사무소 중 하나가 동주민센터로 유지되고 있기 때문으로 해석된다. 반면 공덕동, 대흥 동, 도화동은 통폐합에도 불구하고 동주민센터의 재선 정 과정에서 공간적 효율성이 크게 낮아지지 않았다.

특히 도화동은 인근 용강동의 일부 수요를 포괄함에 따라 현재의 동주민센터가 중심적 위치로 변경되었다.

이와 유사한 과정으로 용강동, 신수동은 행정적 통폐

합은 없었지만 일부 경계의 변경으로 동주민센터(기존 동사무소 위치와 일치)에 대한 공간적 접근성이 보다 개선되었다.

한편, 가장 원거리의 수요지점과의 거리를 고려한 공간적 형평성 측면에서는 용강동, 신수동, 상암동, 망 원1동, 성산2동이 상위권의 입지 특성을 보여주며, 아 현동, 염리동, 공덕동, 합정동, 대흥동의 주민센터는 원거리의 수요지점과의 거리가 상대적으로 멀리 입지 하고 있음을 보여주고 있다. 일반적으로 공간적 효율 성과 형평성은 상충관계에 있지만 현행 동주민센터의 입지 패턴은 그러한 특성을 그대로 따르고 있지 않다.

대체적으로 현행 주민센터의 공간적 형평성과 효율성 은 비슷한 특성을 보이는데, 즉 공간적 효율성이 높은 주민센터가 원거리의 거주자에 대한 접근성도 좋은 위 치에 입지하고 있다. 다만 상암동(효율성 16위, 형평성 3위), 공덕동(효율성 8위, 형평성 14위)의 주민센터는 어느 정도 상충효과를 보여주는 입지 특성을 나타내고 있다.

공간적 효율성과 형평성 사이에서의 상충관계는 상 충지수에 의해 보다 명확히 드러날 수 있다. 망원1동,

망원2동, 공덕동, 염리동, 대흥동, 도화동, 아현동, 연 남동 주민센터는 형평성에 비해 상대적으로 효율성이 좋은 입지 특성을 보여주고 있으며, 성산1동, 성산2동, 서강동, 서교동, 신수동, 용강동, 상암동은 공간적 형 평성이 효율성 측면보다 나은 주민센터의 입지 패턴을 나타내고 있다

. 한편, 합정동 주민센터는 상충지수가 1로 효율성, 형평성 순위가 모두 낮지만(13위), 두 측 면이 균등하게 고려된 입지 패턴임을 말해주고 있다 (Figure 5).

도로 네트워크 고려한 분석 결과(Table 3)는 대체적 으로 효율성, 형평성의 상하위권 순위에서 유클리드 공간상의 접근성과 유사한 패턴을 보인다. 다만 도화 동 주민센터 경우 유클리드 공간상에서는 상위권(효율 성 5위, 형평성 6위)에 해당되지만, 네트워크 거리를 고려할 때는 효율성, 형평성 모두 10위, 14위로 순위가 낮아졌으며, 합정동은 유클리드 공간상에서는 효율성, 형평성 모두 균등하게 낮지만, 네트워크 거리상에서는 공간적 형평성이 다소 우세한 입지 패턴을 보여준다.

공간적 효율성, 형평성을 동시에 고려한 상충지수 역 시 유클리드 공간상의 결과와 유사한데, 망원1동, 망원

Sum of Average Maximum

Rank of Rank of Tradeoff Name weighted weighted weighted

efficiency equity index Class distance distance distance

Gongdeok 17225.42 0.48 560.51 8 14 0.57 Efficient

Ahyeon 19590.74 0.64 816.07 14 16 0.88 Efficient

Yonggang 4185.36 0.33 201.14 3 1 3.00 Equitable

Daeheung 13564.91 0.50 480.96 9 12 0.75 Efficient

Yeomni 10740.85 0.56 797.58 11 15 0.73 Efficient

Sinsu 6963.04 0.37 209.12 4 2 2.00 Equitable

Seogyo 22097.64 0.67 443.04 15 11 1.36 Equitable

Hapjeong 14563.19 0.62 505.44 13 13 1.00 Balanced

Mangwon1 7102.16 0.32 274.82 1 4 0.25 Efficient

Mangwon2 6423.22 0.33 320.46 2 7 0.29 Efficient

Yeonnam 8286.75 0.45 328.66 7 8 0.88 Efficient

Seongsan1 10438.62 0.50 354.53 10 9 1.11 Equitable

Seongsan2 16716.57 0.45 304.16 6 5 1.20 Equitable

Sangam 10572.13 0.70 232.56 16 3 5.33 Equitable

Dohwa 7860.82 0.38 310.42 5 6 0.83 Efficient

Seogang 14677.05 0.61 436.97 12 10 1.20 Equitable

Figure 5. Classification of the community service center according to the tradeoff index(TI).

상충지수에 따른 동주민센터 분류.

Table 3. Result of location analysis based on network distance. 네트워크 거리 기반 입지분석 결과.

Sum of Average Maximum

Rank of Rank of Tradeoff Name weighted weighted weighted

efficiency equity index Class distance distance distance

Gongdeok 24478.15 0.68 799.42 7 12 0.58 Efficient

Ahyeon 25884.87 0.85 1094.64 12 16 0.75 Efficient

Yonggang 6539.57 0.52 331.45 3 1 3.00 Equitable

Daeheung 19582.78 0.72 756.78 9 10 0.90 Efficient

Yeomni 13197.32 0.69 1008.92 8 15 0.53 Efficient

Sinsu 11180.49 0.59 405.88 4 2 2.00 Equitable

Seogyo 30665.53 0.93 757.84 14 11 1.27 Equitable

Hapjeong 20286.17 0.87 539.24 13 7 1.86 Equitable

Mangwon1 11380.75 0.51 566.26 2 8 0.25 Efficient

Mangwon2 8977.89 0.46 427.43 1 3 0.33 Efficient

Yeonnam 10824.57 0.60 456.08 5 5 1.00 Balanced

Seongsan1 15180.71 0.73 506.81 11 6 1.83 Equitable

Seongsan2 22958.53 0.61 625.98 6 9 0.67 Efficient

Sangam 17216.52 1.14 433.83 16 4 4.00 Equitable

Dohwa 14835.85 0.73 919.33 10 14 0.71 Efficient

Seogang 23485.74 0.97 911.02 15 13 1.15 Equitable

2동, 염리동, 공덕동, 성산2동, 도화동, 아현동, 대흥동 이 효율성이 높은 위치로 파악되며, 성산2동을 제외하 고, 기존의 형평성이 강조된 동들은 수치의 차이는 있 지만 여전히 상대적으로 공간적 형평성이 우수한 입지 패턴을 보여준다. 한편 효율성이 강조되었던 연남동의 동주민센터는 네트워크 거리 기반의 분석에서는 효율 성과 형평성이 균등하게 고려된 유일한 입지 패턴으로 나타났다. 요컨대 보다 실제적인 이동패턴을 반영하기 위한 네트워크 거리 분석에서는 도로 네트워크의 구조 적 특성에 따라 조금씩 다른 접근성 결과를 보여주고 있지만, 전체적으로는 유클리드 거리 분석 결과와 큰 차이를 보이고 있지 않다.

(3) 동주민센터 최적입지 모델링: Median, Center, Centdian

지금까지 현행 주민센터의 입지 특성을 공간적 효율 성 및 형평성 차원에서 거리 분석을 통해 파악하였다.

현재 운영되고 있는 주민센터는 동통폐합 과정에서 철 거 및 기능 변경되지 않고 남은 기존의 동사무소 시설 물을 그대로 이용하고 있기 때문에 최적화된 이상적인 입지 대안과는 다른 입지 특성을 반영하고 있을 수 있 다. 따라서 여기에서는 공간적 효율성 및 형평성을 극 대화하는 최적화된 입지 대안을 도출함으로써, 현행 동주민센터의 입지 패턴을 비교분석하고자 한다. 아울 러 효율성과 형평성 사이의 상충관계를 동시에 고려한 최적 입지도 제시함으로써 보다 유연한 공간적 의사결 정을 도울 수 있는 입지 접근법을 보여줄 것이다.

최적 입지 대안을 도출하기 위해 먼저 이전에 생성 한 각 동별 인구 수요지점을 잠재적 입지 후보들로 간 주하고, 각 수요지점에 할당된 인구를 잠재적 수요로 고려하였다. 이후 각 동별로 잠재적 수요지점간 유클 리드 거리를 계산하여

, 공간적 효율성을 극대화하는 지점(1-Median)과 공간적 형평성을 극대화하는 지점 (1-Center), 효율성과 형평성의 상충관계를 반영한 입 지 대안(1-Centdian)을 도출하였다. 사실 수식 8에서 처럼 1-Centdian 모델은 가중치 값에 따라 Median (w=1)과 Center(1-w=0) 문제를 포괄하고 있기 때문 에, 가중치에 따른 1-Centdian 문제의 최적해

를 통 해 각 목적함수에 따른 최적 입지 대안을 탐색할 수 있

다.

Table 4는 동별 가중치에 따른 1-Centdian 모델의 최적화된 목적함수(가중거리) 값을 보여주고 있다.

w=1인 경우는 Median 최적해의 목적함수 값과 같게

되고, w=0(또는 1-w=1)인 경우에는 Center 최적해의 목적함수 값과 동일하게 된다. 한편 w=0.8인 경우는 공간적 효율성(Median)을 보다 강조했을 때 1- Centdian 최적해를 말하며, w=0.2는 형평성(Center) 을 우선시했을 때 1-Centdian 최적해를 의미한다. 같 은 맥락에서 w=0.5는 Median, Center의 목적함수를 균등하게 고려했을 때 1-Centdian 최적해라 볼 수 있 다. 이렇게 다목적 최적화 모델에서 가중치 방법의 사 용은 의사결정자의 목적에 따라 다양한 가중치를 적용 할 수 있으며, 여러 가지 최적해를 도출할 수 있기 때 문에 실제 공간 의사결정에 있어 유연성을 제공할 수 있는 장점이 있다(Cohon, 1978)

.

실제 각 동별로 구해진 Median과 Center, 그리고 각 목적함수가 균등하게 고려된 형태의 Centdian(w=0.5) 을 살펴보면(Figure 6), 대흥동, 염리동, 신수동, 합정 동, 망원1동, 연남동, 성산1동, 서강동은 Median과 Center가 동일한 지점으로 도출된 반면, 공덕동, 아현 동, 용강동, 서교동, 망원2동, 성산2동, 상암동, 도화동 은 Median과 다른 위치에 Center가 선정되었다. 한편, Centdian 지점은 모든 동에서 Median과 동일한 지점 으로 도출되었다. 다시 말해, 공간적 효율성을 극대화 하는 Median은 형평성을 균등하게 고려했을 때도 최 적 입지로 선정되었다. 이는 공간적 효율성과 형평성 을 동시에 고려할 경우, 마포구 인구 수요 분포에서 도 출된 Median은 모든 수요지점과의 가중거리 합이 최 소인 동시에 가장 원거리에 있는 수요지점과의 거리도 최소인 반면, Center 지점은 가장 멀리 있는 수요지점 과의 거리는 최소이지만 모든 수요지점에 대한 가중거 리의 합은 최소가 아님을 보여주고 있다. 그러나 본문 에서 제시되고 있지 않지만, 형평성에 가중치를 높게 적용할 경우 Median과 다른 Centdian 최적해를 보이 는 동을 발견할 수 있다(예, 성산2동, w=0.2).

동주민센터 위치와 새로 추출된 최적 입지 대안들의

공간적 배열을 비교하면 전체적으로 현행 동주민센터

는 추출된 최적 입지 대안과 위치적 차이를 보이고 있

Table 4. Objective function of Centdian in terms of various weights. 다양한 가중치에 따른 Centdian 목적함수.

Name Objective function Objective function Objective function Objective function Objective function

(w=1) (w=0.8) (w=0.5) (w=0.2) (w=0)

Gongdeok 17118.98 13803.12 8829.32 3855.53 483.06

Ahyeon 12420.34 10004.01 6379.51 2755.01 337.92

Yonggang 04099.34 03321.50 2154.74 0987.98 202.58

Daeheung 11189.30 09014.14 5751.40 2488.66 313.50

Yeomni 07037.76 05694.42 3679.41 1664.40 321.06

Sinsu 06761.04 05450.63 3485.02 1519.40 209.00

Seogyo 20804.15 16726.80 10610.790 4494.77 406.78

Hapjeong 10600.46 08544.95 5461.68 2378.41 322.90

Mangwon1 06981.82 05639.79 3626.75 1613.70 271.67

Mangwon2 06021.53 04865.85 3132.33 1398.82 242.31

Yeonnam 06528.55 05270.23 3382.76 1495.28 236.96

Seongsan1 08754.70 07059.57 4516.88 1974.20 279.07

Seongsan2 16809.95 13526.29 8600.80 3658.11 321.15

Sangam 10155.34 08153.08 5149.69 2146.30 136.54

Dohwa 07507.92 06076.84 3930.22 1746.47 281.29

Seogang 10683.65 08600.60 5476.03 2351.46 268.41

Figure 6. Optimal locations of Median, Center, Centdian(w=0.5). Median, Center, Centdian의 최적 입지.

다(Figure 6). 이는 현 주민센터의 입지 패턴이 효율성 및 형평성 측면에서 공간적으로 최적화되어 있지 않다 는 것을 보여주고 있다. 보다 구체적으로 동주민센터 들은 Median과 평균 277.37m의 차이를 보이고, 최소 71.39m, 최대 637.89m 범위의 거리 차이를 보인다.

Center와는 평균 315.23m, 최소 82.71m, 최대 605.92m 범위의 거리 차이를 가지고 있다. 특히 동일 한 Median과 Center가 추출된 동을 제외하고 대부분 Median보다 Center와의 공간적 차이가 큰 입지 특성 을 보여주고 있다(Table 5).

7. 결론

행정업무의 전산화, 인구 변화에 따른 행정수요의 변화, 복지문화에 대한 수요 증가 등은 우리나라 현 행 정체계의 비효율성에 대한 검토와 조직개편을 유도하 고 있으며, 최근 많은 지방자치단체에서 추진하고 있 는 과소동 통폐합 역시 이러한 맥락에서 이해될 수 있 다. 인구 변화에 따른 과소동의 통폐합은 행정적 조직 및 기능의 변화 뿐 아니라, 기존의 지역 행정서비스 및 민원 업무를 최전방에서 지원하던 동사무소의 통합, 폐쇄, 이전과 같은 행정 시설물의 실제적인 입지 변화 를 가져오고 있다. 하지만 동주민센터(구‘동사무소’ ) 는 지역 주민의 생활과 가장 밀접하게 관련된 중요한 공공 시설물임에도 불구하고, 최근의 공간적 변화에 따른 입지 특성이 어떻게 변화되었는지에 대한 분석 연구가 거의 없는 실정이다.

따라서 본 연구에서는 최근 활발하게 진행되고 있는

동통폐합에 따른 주민센터의 입지적 특성 변화를 보다 체계적으로 분석하고, 공간적 효율성과 형평성이라는 목적을 최적화하는 입지 대안을 논의하였다. 사례 분 석으로는 최근 동통폐합의 가장 성공적인 사례로 꼽히 는 서울시 마포구를 대상으로 현재의 동주민센터의 입 지 패턴을 공간적 효율성 및 형평성의 관점에서 분석 하고, 효율성이 최적화된 메디언, 형평성이 최적화된 센터, 효율성과 형평성의 절충적인 최적안을 탐색하는 센디언을 도출함으로써 기존의 입지 패턴을 보다 체계 적으로 비교분석하였다.

유클리드 거리에 기반하여 분석한 결과, 공간적 효 율성 측면에서는 망원1동, 망원2동, 용강동, 신수동, 도화동의 주민센터가 상위권에 포함되며, 상암동, 서 교동, 아현동, 합정동, 서강동의 주민센터는 상대적으 로 덜 효율적인 입지 특성을 보이고 있다. 전반적으로 마포구에서 공간적으로 효율성이 좋은 주민센터는 주 로 인구의 중심 지역에 위치하고 있는 반면, 효율성이 낮은 주민센터 입지는 경계 내에서 치우쳐서 위치하고 있다. 특히 통폐합 과정을 통해 기존의 행정경계가 변 화한 동 중에서 공덕동, 대흥동, 도화동의 경우 주민센 터의 공간적 효율성이 크게 변화하지 않은 반면, 서교 동, 아현동, 서강동의 주민센터 입지는 공간적으로 효 율성이 낮아진 것으로 나타났다. 한편, 용강동, 신수동 은 행정적 통폐합은 없었지만 일부 경계의 변경으로 동주민센터에 대한 공간적 접근성이 보다 개선되었다.

공간적 형평성 측면에서는 용강동, 신수동, 상암동, 망 원1동, 성산2동이 상위권의 입지 특성을 보여주며, 아 현동, 염리동, 공덕동, 합정동, 대흥동의 주민센터는 상대적으로 원거리 수요지점에 대한 접근성이 낮은 것 으로 파악되었다. 공간적 효율성과 형평성 사이에서의

동주민센터와 최적 입지 대안과의 공간적 차이.

(unit: meter)

Descriptive statistics Distance from Medians Distance from Centers

Minimum 071.39 081.71

Maximum 637.89 605.92

Mean 277.37 315.23

Standard Deviation 170.04 157.85

상충관계를 고려했을 때는 망원1동, 망원2동, 공덕동, 염리동, 대흥동, 도화동, 아현동, 연남동 주민센터가 형평성에 비해 상대적으로 효율성이 좋은 입지 특성을 보여주고 있으며, 성산1동, 성산2동, 서강동, 서교동, 신수동, 용강동, 상암동은 공간적 형평성이 효율성 측 면보다 나은 주민센터의 입지 패턴을 나타내고 있다.

합정동 주민센터는 효율성, 형평성 순위가 모두 낮지 만 두 측면이 균등하게 고려된 입지 패턴으로 분석되 었다. 한편 네트워크 거리에 기반한 입지 분석에서는 도로 네트워크의 구조적 특성에 따라 조금씩 상이한 접근성 결과를 보여주고 있으나, 전체적으로 유클리드 공간상의 접근성과 유사한 패턴을 보이고 있다.

각 동별로 Median, Center, Centdian(w=0.5)의 최 적 입지 대안은 대흥동, 염리동, 신수동, 합정동, 망원1 동, 연남동, 성산1동, 서강동의 경우 Median과 Center 가 동일한 지점으로 도출된 반면, 공덕동, 아현동, 용 강동, 서교동, 망원2동, 성산2동, 상암동, 도화동은 Median과 다른 위치에 Center가 선정되었다.

Centdian 지점은 모든 동에서 Median과 동일한 지점 으로 도출되었다. 새로 추출된 최적 입지 대안을 기존 의 동주민센터의 위치와 비교한 결과, 모든 동에서 입 지적 차이가 나타나 현 주민센터의 입지가 공간적 효 율성 및 형평성 측면에서 한계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 특히 동일한 Median과 Center가 추출된 동 을 제외하고 대부분 Median보다 Center와의 공간적 차이가 커 형평성 측면에서 더 효과적이지 못한 주민 센터의 입지 특성을 보여주고 있다.

본 연구는 지역 주민생활의 질과 직접적으로 연계되 어 있는 행정 시설물의 입지 변화를 체계적으로 평가 하고, 최적화된 입지 대안을 제시했다는데 의의가 있 다. 본 연구를 통한 결과물은 향후 행정 시설물에 대한 새로운 의사결정이나 계획을 위한 실제적이고 유용한 참고자료로 활용될 수 있으며, 나아가 다양한 형태의 공공 시설물 입지 논의를 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한 최근 논의되고 있는 지방행정구역 개편과 관련하여 중요한 정책적 참고가 될 것으로 기 대된다. 마지막으로 본 연구를 통해 제시된 분석 절차 와 방법은 다중 시설물 입지 분석에 곧바로 확대·적 용될 수 있으며, 공간적 효율성 및 형평성과 관련된 공

간 분석 및 입지 모델링에 실제적인 분석 프레임웍을 제공할 수 있을 것이다.

주

1) 2008년, 인구 5,000명 이하의 과소동이 132개(전체 6%)에 달함(MOPAS, 2008)

2) 효율성과 형평성의 개념은 여러 분야에서 다양한 정의와 맥 락으로 다루어지고 있다. 예컨대 공공 시설물의 효율성, 형 평성이라 함은 행정인원, 규모, 예산에 따른 지역주민의 서 비스 만족도 또는 행정적 산출물의 질적 향상과 같은 행정적 효율성을 정의할 수도 있으며, 모든 지역의 경제적 균등성과 같은 경제적 형평성을 고려할 수도 있다. 하지만 본 논문에 서는 공공 시설물의 지리적 위치에 따른 접근성 측면에서의 공간적 효율성과 형평성만을 고려한다. 이들 공간적 측면의 효율성과 형평성은 공공 시설물 및 서비스 입지에 대한 많은 선행 연구에서 공통적으로 고려되는 중요한 입지 요인이다.

3) 인구 10,000명 미만(지역에 따라 20,000명), 면적 3km²미만 동을 인접 동과 폐합하고, 인구 20,000~25,000명, 면적 3~

5km²단위의 대동으로 재구성(MOGAHA, 2007a).

4) 지방세, 건설, 교통 등의 일반 행정사무를 시군구로 이관함 에 따라 생활민원 및 복지기능 중심으로 전환하고 여유 공간 에 주민자치센터를 설치하도록 함(MOGAHA, 2007a).

5) 복지, 보건, 고용, 주거, 문화 등 주민생활과 밀접한 8대 분 야의 서비스 해당.

6) 아파트 연립주택, 단독주택과 같은 주택유형에 따라 각 주택 유형별 인구 가중치를 산출한 후(주택별 총 세대수÷주택별 총 건물수), 임의로 정의된 그리드 셀 형태의 공간 단위에 주 택유형별 가중치를 적용하여 인구 중심점을 계산한다. 마지 막으로 추출된 인구 중심점에 지역의 전체 인구 수요(예, 동 인구수)를 주택유형별 가중치를 고려하여 배분한다(주택별 가중치 총합에 대한 특정 셀에 포함된 주택별 가중치 합×총 인구).

7) 마포구 주택별 총 가구원수 ÷ 주택별 총 건물수.

8) 공간적 내삽을 통해 생성된 밀도면은 모든 지점에 대한 인구 추정값을 가지고 있기 때문에 주택 분포에 따라 엄격히 인구 가 0으로 간주되는 그리드 셀에 대한 합리적이고 현실적인 인구 분포를 반영해줄 수 있다.

9) 본 연구에서 제시된 상충지수는 효율성과 형평성에 대한 순 위의 상대적 비율임을 주지할 필요가 있다. 예를 들어 아현 동과 도화동은 비슷한 0.8의 상충지수를 갖는데, 이들 동은 효율성이 형평성보다 상대적으로 나은 순위를 가지고 있지 만, 개별 효율성 순위에서는 완전히 다른 양상을 보인다.

10) 현행 주민센터의 입지 분석 결과에서 볼 수 있듯이 네트워 크 거리를 이용했을 때 유클리드 기반의 모델링 결과와 크 게 차이가 나지 않을 것으로 기대되며, 모델링 방법과 절차 는 동일하기에 이 부분에서는 유클리드 거리에 기반한 모 델링으로 제한한다.

11) 다목적 최적화 모델에서 non-inferior 또는 non-dominated solution으로 일컬어짐.

12) 가중치는 의사결정자의 의도에 따라 다양하게 부여될 수 있으며, 무수히 많은 조합을 가질 수 있다. 본 연구에서는 공간적 효율성 및 형평성의 극단형, 공간적 효율성 강조형, 공간적 형평성 강조형, 절충형의 의사결정 시나리오를 대 표할 수 있는 가중치 조합들로 제한한다.

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