Optimal Location Modeling of Early Voting Polls Considering Spatial Accessibility: Cases of Seocho and Gangnam-gu in Seoul

공간 접근성을 고려한 사전투표소 최적 입지 모델링:

서울시 서초구와 강남구를 사례로

송하진*·이건학**

Optimal Location Modeling of Early Voting Polls Considering Spatial Accessibility: Cases of Seocho and Gangnam-gu in Seoul

Hajin Song* · Gunhak Lee**

본 연구는 교육부와 한국연구재단의 BK21플러스 사업(4-Zero 지향 국토공간창조 사업단, 서울대학교 지리학과)의 지원을 받아 수 행된 연구결과임.

* 서울대학교 지리학과 석사과정(M.A. Student, Department of Geography, Seoul National University, [email protected])

** 서울대학교 지리학과 부교수 및 국토문제연구소 겸무연구원(Associate Professor, Department of Geography and Institute for Korean Regional Studies, Seoul National University), [email protected]

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참고문헌

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대한지리학회지

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요약 :2014년 시행된 사전투표제는 유권자의 편의성을 높여 투표율을 제고하기 위한 새로운 대안으로 주목받 고 있다. 하지만 이러한 기대에도 불구하고 행정 단위에 기반한 사전투표소의 설치와 운영은 유권자의 실제적인 투표 편의를 제대로 보장하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 기존 사전투표소의 입지를 체계 적으로 검토하고, 공간 최적화 기법을 활용하여 투표소의 공간 접근성을 극대화할 수 있는 다양한 사전투표소 입 지 대안을 새롭게 제시하고 있다. 구체적으로 서울의 서초구와 강남구를 대상으로 주중, 주간의 유동인구와 직 장인구 분포를 활용한 실제적인 사전투표 수요를 반영한 투표소의 최적 입지를 보여주고 있다. 이러한 최적화 결 과물은 사전투표소의 공간 접근성과 인구 규모에 따른 행정동 간 투표 형평성이 개선된 공간 계획안들로 향후 선 거를 위한 사전투표소를 추가 설치하거나 전면 재배치에 관한 계획이나 정책 입안에 매우 유용한 이론적, 경험적 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

주요어 : 사전투표소, 편의 투표제, 공간 접근성, 공간 최적화, 최적 입지, P-median

Abstract : The early voting system started in 2014 has been paid attention as a new alternative for increasing

In this regard, this paper examines the exiting system of early voting in a systematic way, and attempts to suggest various locational solutions for early voting polls using spatial optimization techniques which maxi- mize spatial accessibility of voting polls. Specifically, we present the optimal locations of newly sited early voting polls by considering actual demands of early voters based on floating population and workers distribu- tions in Seocho and Gangnam-gu, Seoul. The major results are thought of as the enhanced spatial plans for providing better spatial accessibility and voting equity among different population administrative units, and they would be utilized as theoretical and empirical references when planning new places or replacements of early voting polls for further elections.

Key Words : early voting poll, convenience voting system, spatial accessibility, spatial optimization, optimal

1. 서론

최근 한국의 선거제도는 사전투표제의 도입으로 큰 변화에 직면했다. 사전투표제는 선거 당일에 투표 하기가 힘든 선거인이 선거일 이전 정해진 기간에 사 전에 할당된 투표소가 아니라 전국 어디에서나 투표 할 수 있게 마련한 제도로 2013년 상반기 재·보궐 선 거에 처음으로 도입되었다. 이러한 사전투표제는 전 체 투표율을 높임으로써 직접 민주주의를 실현하고, 높은 투표율을 통해 당선된 당선인의 절차적 정당성 을 부여하는데 기여할 수 있다. 사전투표제의 투표 율 제고 효과는 선거의 특성에 따라 조금씩 차이를 보 였다. 도입 당시인 2013년 재·보궐 선거, 2014년 6 회 지방선거의 경우 점차 낮아지고 있는 투표율을 반 등시키는 효과를 보인 것으로 평가되었지만(김대년, 2014; 윤기쁨·엄기홍, 2016), 19대 대선의 경우 사전 투표제를 시행하지 않은 18대 대선 투표율과 비교했 을 때 고작 1.4%의 상승에 그쳐 투표율 견인 효과가 뚜렷하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 차이는 재·

보궐/지방선거와 대선이 투표율 자체의 절대적 차이 가 있다는 점에 기인하지만, 일반적으로 주요 선거보 다는 특수한 원인으로 인해 진행되는 특별 선거에서 사전투표제가 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 알 려져 있다(Fitzgerald, 2005; Southwell, 2009). 우리 나라에서 도입된 사전투표제의 효과는 2017년 치러 진 19대 대통령 선거에서 명확히 드러났다. 헌정 사 상 유례없는 대통령 탄핵에 따른 갑작스럽게 이루어 진 대선이라는 특수한 상황이 있었지만 전체 77.2%

투표율 중 33.8%에 해당하는 26.06%의 사전투표율 을 기록하여 전체 투표율을 높이는데 유의미한 기여 를 한 것으로 나타났다(중앙선거관리위원회, 2017).

이렇듯 직접 민주주의의 실현에 있어 중요한 방법 론적 대안으로 부각되고 있는 사전투표제는 향후 계 속 유지될 전망이며, 이를 통한 투표율을 보다 높일 수 있는 다양한 방식들에 대한 고민이 중요한 시점이 라 할 수 있다. 사전투표제의 투표율을 높이는 방법은 투표일을 늘리거나 투표일의 투표 시간을 연장하는 등 유권자가 투표할 수 있는 시간적 기회를 늘리는 것

이 가능하다(김대년, 2014). 이와 더불어 투표 장소를 늘리거나 투표소 위치를 재고하는 공간적 전략을 채 택할 수 있다. 사전투표의 경우 본 투표와 달리 유권 자의 거주지에 기반한 지정된 장소가 아니라 전국 어 디에서나 투표할 수 있도록 하기 때문에 투표소에 대 한 접근성은 유권자의 선거 편의성에 직접적인 영향 을 미치는 중요한 요소라 할 수 있다. 현재로서는 공 직선거법 개정을 통해 사전투표소에 대한 일부 근거 를 제고하고 있는데, 행정동별 1개소의 사전투표소 를 설치하는 것을 원칙으로 하고 있다. 이러한 원칙 은 각 지역에 대한 형평성을 고려하는 것처럼 보이지 만 행정동 간의 면적과 인구, 특히 사전투표 가능성이 있는 유권자의 규모가 동질적임을 전제하고 있기 때 문에, 현실적으로는 형평성 있는 투표소 접근성을 보 장하지 못하고 있다. 예컨대 면적이 큰 행정동의 경 우 유권자는 투표를 위해 다른 지역 주민보다 훨씬 먼 거리를 이동해야 하며, 동별 인구 규모 역시 서로 다 르고, 사전투표를 하려는 유권자의 경우 주민등록상 의 거주지가 아니라 사회경제적 활동이 일어나는 장 소(직장, 쇼핑 장소 등)에서 투표 행위가 이루어질 수 있기 때문에 행정구역에 따른 인구와는 큰 차이를 보 일 수 있으며, 투표 시간에 따라 잠재적 유권자 수 역 시 매우 유동적이다. 또한 상시적으로 유동인구가 많 아 사전투표 인원 역시 많은 것으로 예상되는 고속버 스터미널, 기차역, 쇼핑센터, 관광지 등은 동별 1개소 사전투표소 원칙과 달리 추가적으로 투표소가 설치 되어야 하는 중요 장소들이라 할 수 있다. 실제로, 19 대 대선에서 1개 사전투표소만 설치한 인천공항의 경 우, 연휴 기간 출국 인원이 급격하게 몰리며 투표대 기시간이 1시간까지 늘어난 사례가 있고(연합뉴스, 2017), 이와 달리 서울 고속버스터미널에서는 사전투 표소가 설치되지 않아 사전투표가 이루어지지 못하 였다(매일경제, 2017). 유권자의 투표 편의를 높여 투 표율을 제고하고자 하는 사전투표제의 취지를 제대 로 달성하기 위해서는 매우 단순한 해법이 있는 투표 시기보다 투표소의 공간 접근성에 대한 심도 있는 고 민이 보다 더 필요할 것이다.

그럼에도 불구하고, 현재 사전투표소의 입지와 관

련한 연구는 거의 없는 실정이다. 기존 투표 제도는

미리 주소지에 따라 할당된 투표소에서 선거인명부 를 일일이 확인한 후 투표에 나섰기 때문에 명부의 전 산화 전까지는 사전투표제 자체가 도입이 불가능했 고, 사전투표소의 입지연구 역시 2010년대에 들어서 야 시작되었다. 도심지의 쇼핑센터 등 유동인구가 많 은 지점에 사전투표소의 일종인 공통투표소를 설치 한 일본의 사례를 소개한 연구(이미란·고선규, 2016) 와 주요 선거에서 투표율을 크게 끌어올리지 못하는 한국의 사전투표제도에 대해 사전투표소를 터미널과 같은 지점으로 이동시키는 방안을 고려한 연구(김대 년, 2014)가 있으나, 공간과학적인 차원에서 사전투 표소의 입지 변화까지 논의를 확장하지는 못하였다.

이러한 맥락에서 본 연구는 동별, 유권자의 인구분 포별 특성을 고려하지 않고 획일적인 기준으로만 사 전투표소의 입지를 결정한 현 공직선거법에 대해 고 찰하고 이를 개선할 수 있는 새로운 사전투표소 입지 대안을 모색하고자 한다. 보다 구체적으로 현재 운영 되고 있는 사전투표소의 입지 실태를 파악하고 유권 자의 실제적인 투표소 접근성을 향상시킬 수 있는 추 가적인 사전투표소의 최적 입지를 제안할 것이다. 이 를 위해 본 연구에서는 공간 정보의 효율적 처리, 분 석, 시각화가 가능한 GIS와 최적 의사결정 문제를 효 율적으로 해결할 수 있는 공간 최적화(spatial opti- mization) 기법을 활용하여 보다 과학적이고 합리적 인 공간 의사결정을 수행할 것이다. 본 연구의 결과는 최근 선거의 새로운 대안으로 각광받고 있는 사전투 표소의 공간적 현황을 체계적으로 살펴보고, 투표자 의 편의성과 선거 효율성을 높일 수 있는 입지적 대안 들을 제시함으로써 향후 선거 관련 정책가나 계획가 에게 유용한 참고자료를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.

2. 선행 연구

선거 민주주의가 도입된 이래로 정계 및 학계에서 는 투표율을 상승시킬 수 있는 방안을 계속해서 연 구해 왔다. 최대한 많은 유권자가 투표를 통해 후보

를 지지해주어야 당선자의 정당성을 확보할 수 있으 며 반대로 낮은 투표율은 곧 당선자에 대한 사회경제 적인 편향된 지지가 의심되기 때문에 투표율은 선거 에 있어 매우 중요한 성공 잣대가 되고 있다(Lijphart, 1997). 따라서 숨어 있는 지지층 및 부동층을 최대한 투표소로 끌어내기 위한 다양한 편의 투표(conve- nience voting) 제도가 개발되어 왔다. 투표 확률과 관련한 기대효용모델(expected utility model)에 따 르면 투표를 함으로써 얻는 편익이 투표 행위를 위한 비용을 초과할 경우에 유권자들은 투표를 하게 된다 (Downs, 1957). 결국 유권자의 편익을 올리거나 투 표에 드는 비용을 줄임으로써 투표율을 높일 수 있다.

투표 행위를 통한 개별 유권자의 편익은 매우 다양할 수 있어 실제적인 편익 상승을 위한 제도적 장치 마련 이 제한이 있을 수 있다면, 투표에 드는 비용적 측면 을 최소화하는 것이 보다 합리적인 대안이 될 수 있 을 것이다. 투표 시간, 절차적 복잡성을 줄인다거나 (Levine and Palfrey, 2007) 적절한 투표소 설치를 통 한 투표 접근성을 확대하는 것은 투표를 위한 편의성 을 높임으로써 투표 행위에 발생할 수 있는 총체적 비 용을 줄일 수 있는 방법들이라 할 수 있다.

사전투표제는 이러한 편의 투표의 한 유형이라 할

수 있으며, 미국, 일본, 스웨덴 등의 국가에서 이미 오

래 전부터 시행되어 오고 있다. 투표의 편의성이 곧

투표율 상승과 직결될 수 있다는 전제 하에(Karp and

Banducci, 2000), 미국의 경우, 일반적인 소매점들에

서 투표를 할 수 있도록 하고, 차량 이동시 차안에서

투표가 가능하게 하는 등 최대한 유권자의 편의를 존

중할 수 있는 방법들이 적용되고 있다. 일본의 사전

투표는 2004년부터 시작되어 점차 사전투표율이 증

가해 현재 투표율의 감소를 최소화하는 주요 요인으

로 작용하고 있다. 사전투표소의 개수 또한 증가하여

2016년 참의원선거에서 5,300여 개소가 사전투표소

로 활용되었고, 이 중에는 학교, 역, 상업시설이 포함

된다(이미란·고선규, 2016). 유럽의 스웨덴은 1942

년부터 사전투표제를 도입하였는데, 중앙집권적인

조회시스템의 부재로 과거 한국의 부재자투표와 같

이 사전투표자가 미리 신청한 투표카드를 받아서 투

표하는 방식을 택하고 있다. 다만 법적으로 사전투표

자의 자격에 어떤 제한도 두고 있지 않아 시민들은 자 유롭게 사전투표 여부를 택할 수 있다(김대년, 2014).

우리나라의 경우, 사전투표제뿐 아니라 부재자투 표, 중증 장애인을 위한 거소투표와 같은 다른 유형 의 편의 투표 역시 시행되고 있다. 부재자투표는 본래 군인, 경찰, 학생 등 특정 대상에 대해서만 인정하였 으나 2004년 이후 투표소에 갈 수 없는 모든 유권자 로 확대되었다(이상신, 2014). 또한 우편을 통해 투표 지를 받아 직접 부재자 투표소를 방문해 기표하는 절 차적 복잡성이 있음에도 해외 거주자, 선상 부재자 등 대상을 점차 확대하여 선거 투표율을 높이는 장치로 계속 활용하고 있었다. 이 부재자투표제를 대체한 것 이 2013년부터 시범 운영을 거쳐 2014년 시행된 사 전투표제이다. 사전투표는 부재자명단에 등록 후 우 편을 통해 공보물과 기표지를 받아 제한된 기표소에 서 투표를 하는 번거로움을 해소하여 해당 기간에 전 국에 설치된 임의의 사전투표소만 방문하면 곧바로 투표가 가능하기 때문에 투표율을 높이는데 크게 일 조할 것으로 기대되었다. 하지만 이러한 기대와 달리 대선과 같은 주요 선거에서는 투표율을 올리는데 한 계를 보이기도 하였다. 이는 사전투표제 자체의 한계 라기보다 운영에 있어 투표 편의성을 제대로 제공하 지 못하여 투표 비용적 측면을 효과적으로 줄이지 못 한 데 기인한다.

투표를 위한 비용을 줄일 수 있는 중요한 요소이지 만, 다소 해법이 어려운 이유로 크게 주목받지 못한 것은 사전투표소의 위치 선정이다. 투표 기간 및 시간 의 조정이나 투표 절차의 간소화 역시 투표율을 높일 수 있는 항목들이지만 사전투표소의 위치에 비해 결 정 과정이 단순할 수 있고, 이미 여러 논의들과 대안 들이 적용되어 왔다. 하지만 적절한 투표소 위치 선정 은 보다 체계적이고 과학적인 분석을 통한 접근이 필 요하다. 실제로 투표소와 유권자의 위치와의 관계의 중요성은 일반적인 투표 행위와 관련한 여러 연구들 을 통해 인식되어 왔다. 특히 이러한 연구들은 정치학 및 정치지리학적인 관점에서 이루어져 왔는데, 주로 Downs(1957)의 기대효용모델을 이론적 틀로 하여 해당 지역의 투표율과 유권자의 거주지와 투표소와 의 거리, 성별, 연령, 소득 수준 등 다양한 변수들과의

관계를 밝히고 있다(Gimpel and Schkneht, 2003;

Haspel and Knotts, 2005; McNulty et al., 2009;

Brady and McNulty, 2011; Bhatti, 2012). 정도의 차이는 있으나 공통적인 결과 중 하나는 유권자의 거 주지에서 투표소까지의 거리가 멀어질수록 투표율이 급격하게 하락한다는 것으로 적절한 위치에 투표소 가 설치되지 않을 경우 투표율이 낮게 발생할 가능성 을 시사하고 있다. 이렇듯 유권자와 투표소와의 물리 적 거리, 즉 공간 접근성 측면이 실제 투표율에 유의 미한 변수로 작동하고 있음을 여러 연구들을 통해 밝 히고 있지만, 실제로 적절한 투표소의 입지에 대한 해 답을 제시해 주는 연구는 거의 없는 실정이다.

유권자와 투표소의 위치적 관계는 유권자의 거주 지에 기반한 지정된 장소에서 투표가 이루어지는 본 투표와 달리 전국 어디에서나 투표를 할 수 있는 사전 투표의 경우, 유권자의 투표소에 대한 접근성은 투표 편의성, 곧 투표율 상승에 직접적인 영향을 줄 수 있 다. 그러나 투표 제도가 국가마다 상이하고 사전투표 제를 실시하는 국가가 많지 않은 이유로 일반적인 투 표제의 투표소와 관련한 연구를 제외하고 사전투표 소의 입지에 대한 연구들은 거의 찾아보기 힘들다. 이 러한 측면에서 사전투표소의 입지적 특성을 고려한 투표소 입지 계획, 특히 공간 최적화 접근은 매우 새 로운 연구 주제라 할 수 있으며, 경험적 사례 연구가 거의 없는 관계로 우리나라 사전투표제의 특성과 법 적 근거에 기반하여 연구를 진행하는 것이 가장 합리 적인 접근이 될 수 있다.

3. 사전투표소 최적 입지 모델링

1) 사례 지역

본 연구의 사례 지역은 서울특별시 서초구와 강남

구로 서울시의 대표적인 도심 지역이며 각각 18개,

22개의 행정동으로 이뤄져 있다. 이 두 행정구는 다

른 구에 비해 상대적으로 넓은 행정동 면적으로 가지

고 있어(<표 1>을 참고) 단일 사전투표소가 담당하

는 범위가 넓다. 이는 <그림 1>과 <표 1>에서 확인할 수 있는 것처럼 다른 구에 비해 강남과 서초구의 사 전투표소에 대한 접근성이 떨어질 수 있음을 시사하 며 따라서 본 연구에 적절한 사례 지역이라 할 수 있 다. 실제로 서초구와 강남구에서 사전투표소 간의 평 균 거리는 각각 약 2.9km, 3.4km로 서울 전체 평균 2.4km에 비해 상대적으로 멀리 떨어져 있다. 이러한 입지 특성은 유동인구와 직장인이 많이 분포하는 대 표적인 업무 지구인 서초대로와 테헤란로 근방 400m 에 단 한 개의 사전투표소만이 위치하는 등 현실 수 요를 제대로 반영하지 못하는 결과를 보여주고 있다.

또한 <표 1>과 같이 2014년 통계청 인구조사를 통해 알 수 있는 종사자밀도의 평균은 서초구 8,312명/㎢, 강남구 16,330명/㎢로 전체 평균 7,832명/㎢를 상회

했다. 이는 서초구와 강남구에 일자리를 가지로 있는 인구가 다른 서울 지역에 비해 밀집되어 있다는 것을 의미한다. 특히 강남구 역삼1동의 경우 종사자 수가 147,358명, 종사자 밀도가 62,706명/㎢로 전체 서울 시에서 각각 2위, 4위로 많은 종사자 수와 밀도를 보 이고 있었고, 논현1·2동, 대치4동, 서초2동, 삼성1동, 역삼2동의 7개 동이 종사자밀도 상위 20개 동 안에 들었다.

아울러, 서초구와 강남구는 남부터미널, 고속터미 널, COEX-한국도심공항, SETEC 등의 대형 교통시 설이나 컨벤션 센터가 밀집되어 있어 매우 많은 유동 인구를 발생시키고 있다. 이러한 유동인구는 사전투 표에 있어 실제적인 수요로 간주할 수 있음에도 불구 하고, 현재 강남 지역의 이러한 시설들은 단 한곳의

표 1. 사례 지역의 행정동 면적, 종사자 밀도, 사전투표소간 거리

지역 평균 면적(㎢) 평균 종사자 밀도(명/㎢) 역내 투표소간 평균 거리(m) 투표소 개소

서초구 2.61 8,312 2,877.54 18

강남구 1.8 16,330 3,446.04 22

서울 전체 1.43 7,832 2,393.54 424

그림 1. 19대 대선 당시 서울특별시 사전투표소 분포

사전투표소도 설치되어 있지 않다. 따라서 사전투표 의 접근성과 편의가 제대로 제공되지 못하고 있는 강 남과 서초 지역에 대한 신규 투표소의 입지 계획은 매 우 의미 있는 연구가 될 수 있을 것이다.

2) 연구 방법 및 데이터

사전투표가 이루어지는 주중 주간(06시~18시) 시 간대는 대부분의 유권자가 생업에 종사 중이기 때문 에 투표에 걸리는 시간은 최대한 짧고 효율적이어야 한다. 이를 위해서는 유권자가 활동하는 장소와 가까 운 곳에 사전투표소가 많이 존재하여 투표의 기회를 늘리는 것이 필요하다. 현재 공직선거법 제148조 1항 에서 읍면동 당 1개의 사전투표소를 둔다는 원칙을 통해 1개 행정동 당 최소 1개 사전투표소를 확보하고 있지만, 투표소 설치와 운영을 위한 관리적 비용을 크 게 고려하지 않는다면 잠재적 유권자가 많이 존재하 는 곳에 보다 많은 사전투표소를 추가하는 것이 바람 직하다. 이와 관련 동법 같은 항에서 군부대 등 밀집 지역이 있을 경우 추가로 사전투표소를 설치할 수 있 도록 규정하고 있어 법적인 근거도 존재한다. 문제는 추가적인 사전투표소 설치를 위한 입지 결정 과정은 보다 합리적이고 효율적이어야 한다는 것이다.

오래 전부터 공간 과학에서는 공적, 사적 시설물 의 최적 입지와 관련한 여러 방법론적 토대가 개발되 어 왔다. 이들 중 수학적 모델에 기반한 최적화 기법 은 실제로 정확한 최적의 해를 도출할 수 있어 실세계 공간 계획에 매우 폭넓게 이용되고 있다. 공간 최적 화는 이러한 수리 최적화(mathematical optimiza- tion) 기법에 기반을 두고 있으며, 보다 복잡하고 다 양한 공간 의사결정 변수와 공간적 맥락을 반영할 수 있는 공간 모델들을 포함하고 있다. 본 연구에서 는 편의 투표의 일종인 사전투표소를 추가적으로 설 치하는 데 초점을 두고, 사전투표소의 편의성을 극 대화하는 입지 대안을 도출하고자 한다. 일반적으로 입지 문제를 해결하기 위한 공간 최적화 모델은 입 지 문제의 구조, 입지할 시설물의 수, 제약 조건들 등 에 따라 매우 다양한 형태가 존재한다(이건학, 2010).

이 중 본 연구에서는 사전투표소의 편의성을 구체화

한 공간 접근성을 최대화하는 데 적합한 것으로 판단 되는 P -median 모델을 적용하고자 한다. 보통 최적 화 문제는 정의된 문제를 수학적 모델로 변환하는 단 계를 거치는데 문제에 대한 목적함수와 제약조건들 이 핵심 구성 요소라 할 수 있다. 목적함수는 문제의 구체적인 목적으로 최소화 또는 최대화하고자 하는 함수로 정의되는데 P -median 모델은 최소합 문제 (MinSum problem)의 일종이라 할 수 있다(Daskin, 1995). 즉, 수요지와 입지할 시설물 간의 총 비용을 최소화하는 해를 도출할 수 있는데 본 연구의 경우 잠재적 유권자가 사전투표소에 도달할 수 있는 거리 적 마찰이 비용에 해당하며 이를 최소화하는 것은 결 국 사전투표소의 접근성을 최대화하는 것을 의미한 다. Hakimi(1965)에 의해 정의된 P -median 문제는 특정 시설에 대해 특정 수요를 최소 비용으로 할당 할 수 있어 물류센터 입지, 상권 분석 등의 입지배분 문제(location-allocation)나 학군, 선거구, 치안구 역 등 관할구역(districting problem) 문제 등에 폭넓 게 활용되고 있다(이건학, 2010; Baray and Cliquet, 2013). P -median 문제의 전형적인 선형정수계획법 (integer linear programming)은 다음과 같이 공식 화될 수 있다.

목적함수:

Maximize Z=∑

∑

h

d

Y

(1) 제약조건식:

∑

Y

=1 ∀i (2)

∑

X

=P (3)

Y

-X

≤0 ∀i, j (4) X

={0,1} ∀j (5) Y

={0,1} ∀i, j (6)

결정 변수는 X

는 새로운 사전투표소의 입지를 결 정하는 이진 정수로 j 지점에 사전투표소가 설치된다 면 1, 그렇지 않으면 0이 된다. 또 다른 결정 변수 Y

는 수요 지점 i의 수요가 가장 가까운 거리에 있는 j

에 설치된 사전투표소에 할당되면 1, 그렇지 않으면

0이 된다. 목적함수 Z는 모든 수요 지점과 사전투표

소간의 가중화된 거리(h

d

)를 최소화함으로써 유권자 의 사전투표소에 대한 접근성을 최대화한다. 가중화 된 거리는 각 수요지점의 수요량에 최근린 사전투표 소의 거리를 곱한 값으로 총 가중거리는 모든 수요지 점에서 최근린 사전투표소까지의 총 이동 거리를 의 미한다. 따라서 총 가중거리가 작을수록 유권자의 총 이동거리 또는 평균거리가 짧아져 공간적으로 효율 적인 투표 서비스를 제공할 수 있다. 제약식 (2)~(6) 은 전형적인 P -median 문제의 제약 조건들로 제약 식 (2)는 모든 수요지점은 반드시 한 개의 가장 가까 운 사전투표소만을 이용하게 하며, 제약식 (3)은 사전 투표소의 설치 개수를 P로 정의함으로써 다양한 설치 시나리오에 따른 접근성과 비용 측면을 실험할 수 있 다. 제약식 (4)는 사전투표소가 설치되었을 때에만 수 요 지점이 할당될 수 있도록 하며, 제약식 (5)와 (6)은 이진형 결정 변수를 정의하고 있다.

P -median 문제는 계산이 어렵고 복잡한 NP- Complete 문제로 알려져 있어 정확한 해를 도출하기 어렵다. 이에 대한 대안으로 최적해를 보장할 수는 없 지만 최적해에 근접한 준최적해(sub-optimal solu- tion)를 빠르게 찾아주는 휴리스틱 방법들이 많이 개 발되어 왔다(Beasley, 1993; Rolland et al., 1997;

Hansen et al., 1998; Resende and Werneck, 2004;

Mladenovic et al., 2007). 이들 알고리즘 중 본 연구 에서는 P -median의 최적해를 찾는데 매우 효과적 인 휴리스틱으로 검증되어 있는 교환 알고리즘(Teitz and Bart, 1968)을 기반으로 문제를 해결하였다.

앞서 언급한 P -median 모델을 토대로 서울시 서 초구와 강남구를 대상으로 유권자의 접근성을 극대 화할 수 있는 사전투표소의 신규 최적 입지를 새로운 조건들을 기반으로 탐색하였다. 이 입지 조건들은 유 권자의 투표 편의 효율성을 높이는 한편, 법적 기준을 충족시키고 지역 간 형평성을 고려하기 위함이다. 구 체적으로 행정동 간 면적과 종사자 밀도의 편차를 최 소화하고자 하였으며, 법적 기준인 1개 행정동 당 1 개 사전투표소 설치 기준을 준용하여 기존 사전투표 소를 모델링에 포함한다. 행정동 간 면적의 편차를 최 소화한다면 면적이 넓은 행정동 거주민이 사전투표 소에 도달하는 거리를 짧게 할 수 있고, 종사자 밀도

의 편차를 최소화한다면 투표 시간대에 집중적으로 인구가 분포하는 지역에 더 많은 사전투표소를 배치 하여 투표의 편의성을 제고할 수 있다. 사전투표소의 최적 입지 도출에 앞서 19대 대선에 운영된 사전투표 소의 입지를 분석하였고, 유동인구와 직장인구 데이 터를 활용하여 사전투표 가능성이 높은 실제 수요에 기반한 추가 사전투표소의 입지를 도출하였다.

3) 사전투표소의 수요 분포와 입지 후보지

사전투표소 입지를 위한 실제적인 수요를 산정하 기 위해 크게 서울시 2012~2015년 유동인구와 2015 년 직장인구를 사용하였다. 또한 기존 19대 대선 때 선거관리위원회에서 제공한 사전투표소 40개소를 모 델에 포함시켰다. 유동인구(floating population)는 관찰자가 지점별 통행인구를 시간별로 측정하는 방 식으로 집계한 인구로 강남구와 서초구 내 1,283개의 지점에서 측정되었다. 이 중 서초구 및 강남구 자료에 서 사전투표소 운영시간인 주중 07시부터 18시까지 의 유동인구를 대상으로 하였다. 유동인구 자료는 해 당 지점에 방문하는 인구수를 집계할 수 있으며, 자주 방문하는 인구의 경우 서초·강남구에 직접적으로 적 을 두고 있지 않더라도 관측된 지점과 가까운 위치의 사전투표소로 향할 가능성을 제공한다. 유동인구가 높게 관찰되는 터미널·지하철역·대로변 등에 사전 투표소가 세워진다면, 단골로 방문하는 인원이 적더 라도 유동인구 자체가 많이 오가기 때문에 높은 사전 투표율을 기대해볼 수 있다.

하지만, 서울시의 연도별 측정 지점이 충분히 다양

하지 못하여 2012년부터 2015년까지의 유동인구 관

측 자료를 모두 사용하여, 시간에 따른 변화를 일부

무시한 난점이 있다. 이외에도 유동인구는 사전투표

소의 중요한 수요로 간주할 수 있는 이동하지 않고 건

물 안에서 업무하는 직장인구를 쉽게 구별하지 못하

는 단점이 있다. 따라서 2015년 전국사업체조사를 기

반으로 각 필지별로 종사자인구를 측정한 직장인구

자료를 추가적으로 사용하여 유동인구와 직장인구를

합산한 값을 실제 수요로 사용하였다. 직장인구 중 5

인 이상 사업장에 대해 2015년 상반기와 하반기의 관

측값을 평균하여 추출하였다. 직장인구 자료는 고정 된 위치에서 근로하는 인원을 파악할 수 있는데, 특히 주중 주간에 진행되는 사전투표의 시간대를 감안하 면 직장인구가 많은 지점에 사전투표소가 위치해야 더 많은 인원이 쉽고 빠르게 사전투표에 참여할 수 있 다. 또한 선거일은 임시공휴일로서 근로기준법 제10 조에 의해 선거권의 행사를 고용인이 제약할 수 없을 뿐, 투표시간이 보장된다면 당일출근도 가능하기 때 문에 투표율을 높이기 위해서는 투표자의 생활 동선 과 투표소를 최대한 가까이 하여 선거비용을 최소화 시킬 필요성이 있다.

유동인구와 직장인구는 둘 다 서초구와 강남구 전 역에 걸쳐 있지 않고 특정 지점에 대한 관측 자료로 만 존재하고 있어 대표적인 공간 보간법인 크리깅(여 기에서는 정규 크리깅(Ordinary Kriging))을 이용하 여 결측 지역에 대한 데이터를 추정하였다. <그림 2>

는 추정된 유동인구와 직장인구 분포를 반경 100m의 정육각형 그리드 공간 단위로 표현한 것이다. 유동인 구 추정값은 강남대로와 테헤란로 인근의 서초·역삼

동이 가장 높고, COEX-한국도심공항이 위치한 삼성 동, 한티역 인근의 대치·도곡동, 압구정역 인근의 신 사·압구정동에서 높으며 고속터미널 인근에 한해 논 현1동에서 높은 값을 보이고 있다. 반면 세곡동, 내곡 동의 서초 및 강남구 남부 지역이 대부분 0으로 추정 된 것을 볼 수 있는데, 이는 해당 지역에서 유동인구 를 관측한 지점이 없거나 측정된 유동인구 자체가 극 소수이기 때문이다. 직장인구 추정값은 내곡동에서 가장 높은 추정치를 보이는데, 해당 지역에 위치한 헌 인가구단지 생산공단의 개별 직장인구가 높은 값을 보이는 것이 그 원인이다. 두 지도에서 공통적으로 0 의 값을 보이는 최남단 지역은 자연녹지지구로서 개 발이 이루어지지 않은 지역이다. 유동인구와 직장인 구를 합친 결과를 토대로 수요를 산정하였고, 그 결과 테헤란로와 강남대로 일대가 가장 높은 값을 보이고 있으며 압구정·신사·도곡·대치·일원·반포2동 일 대도 높은 수요 분포를 보여주고 있다. 유동인구와 직 장인구 분포를 합산한 값을 최종적인 사전투표소 수 요로 정의하였으며, 육각형 테셀레이션의 각 폴리곤

그림 2. 사례 지역의 수요 분포

센트로이드를 수요 지점으로 정의하였다. 연구 지역 에 걸쳐 총 9,898개의 수요 지점이 생성되었다.

한편, 사전투표소의 추가 입지를 위한 후보지 선정 이 필요한데, 기본적으로 공직선거법의 기준을 준용 하였다. 공직선거법에 따르면 사전투표소는 시민과 장애인의 편의를 최대한 반영하여야 하며 되도록 1층 에서 투표가 이루어지도록 하며, 또한 종교시설은 사 전투표소 입지가 금지되며 개표소 역시 사전투표소 를 설치할 수 없도록 규정하고 있다. 이러한 기본적 인 후보지 원칙에 기반하고 동시에 시설의 사용이 용 이한 공공시설을 중심으로 정의하였다. 이에 따라 강 남 서초 지역에 존재하고 있는 초·중·고등학교, 주 민센터, 보건소, 경로당, 문화센터, 구청·구의회청사, 청소년수련시설, 복지관, 국가기관청사, 기타 각종 공 공건물 등을 입지 후보지로 정의하였고, 그 외 남부터 미널, 고속터미널 등 유동인구 밀집 시설도 추가적으 로 정의하였고 앞서 언급한 것처럼 19대 대선에서 사 용된 기존 40개의 사전투표소도 포함하였다. 그 결과 총 249개의 입지 후보지가 도출되었다. <그림 3>은

19대 대선 당시의 사전투표소의 접근성을 거리에 기 반한 보로노이 폴리곤(Voronoi polygon)으로 구획 한 서비스 구역(각 수요 지점을 최근린 사전투표소로 할당)과 입지 후보지의 분포를 보여주고 있다. 서초구 와 강남구의 총 40개 행정동에 각 1개소씩 40개의 사 전투표소가 위치하고 있는 것을 알 수 있으며, 이 중 38개소가 해당 동의 주민센터에 집중하고 있다. 이는 거주지 분포에 기반하고 있는 주민편의 시설을 사전 투표소로 그대로 이용함으로써 거주민 이외의 직장 인, 유동인구와 같은 사전투표의 실제적인 유권자층 의 접근성은 제대로 고려하지 못하고 있음을 보여준 다. 기존 사전투표소 간 평균 거리는 <표 1>과 같이 서초구가 약 2.9km, 강남구가 3.4km였으며 사전투 표소 간 최단거리는 방배1동 사전투표소(방배1동 주 민센터)와 방배3동 사전투표소(방배3동 주민센터) 간 의 약 500m였다. 반면 세곡동의 경우 사전투표소(세 곡동 주민센터)와 가장 근접한 사전투표소(수서동 주 민센터)와의 거리가 2km 이상으로 방배동과 약 4배 의 차이를 보이고 있다. 이는 <그림 3>에서도 나타나

그림 3. 19대 대선 사전투표소 서비스 구역 및 입지 후보지 분포

는데, 세곡동 및 내곡동의 사전투표소 배후지가 각각 7.07㎢, 14.75㎢로 평균적으로 약 1.72㎢인 다른 사 전투표소에 비해 매우 넓은 것을 확인할 수 있다.

4. 사전투표소 최적 입지 결과

앞서 언급한 것처럼 사전투표소의 최적 신규 입지 를 위해 새로운 조건들을 전제하였다. 구체적으로 행 정동 간 면적과 종사자밀도의 편차를 최소화하기 위 한 신규 사전투표소 수( p )를 정의하였다. 이는 유권자 들의 투표 접근성을 높이는 한편, 지역 간 투표의 형 평성도 동시에 고려하기 위함이다. 먼저 서울시 전체 평균 행정동 면적과 서초구·강남구의 평균 행정동 면적을 비교한 결과 서초구와 강남구의 행정동 면적 이 약 152% 정도 더 크게 나왔다. 따라서 면적당 사 전투표소의 수가 서울시 평균과 유사하도록 기존 40 개 사전투표소에 21개의 투표소를 추가하여 총 61개 의 사전투표소 입지를 고려하였다. 또한 서울시 전체 평균 종사자밀도와 서초구·강남구의 종사자밀도를 계산한 결과 서초구·강남구가 205% 더 종사자밀도 가 높았기 때문에 면적 기준과 유사하게 총 40개 투 표소의 205%에 해당하는 82개의 사전투표소(42개 추가) 입지를 추가적으로 고려하였다.

한편, 사전투표소의 입지에 있어 법적인 기준도 반 영하기 위해 최소 요구 시설을 설정하였다. 법적으로 사전투표소는 1개 행정동 당 최소 1개씩 설치되어야 한다. 해당 규정이 없을 경우 일부 인구가 많은 지역 에 사전투표소가 극도로 몰려 인구밀도가 낮은 지역 에 사는 소수가 피해를 볼 수 있으므로, 사전투표소의 지역별 형평성을 고려하는 안전장치의 역할도 하고 있다. 그러므로 19대 대선 당시 사용한 사전투표소 40개소를 그대로 고정시켜 1개 행정동에 최소 1개 사 전투표소가 입지할 수 있게 설정했고, 1개 행정동 당 1개 사전투표소의 입지가 도출되지 않을 경우 사후 검토를 통해 최소 요구 시설을 추가하는 방식을 적용 하였다. 먼저 동별 면적 편차를 최소화하기 위한 면적 비례 모델(P=61)의 경우 기존 40개 사전투표소와 함

께 21개의 신규 최적 입지를 도출하였고, 결과는 <그 림 4>와 같다. 신규 사전투표소는 세곡동에 3개소, 내 곡동·양재1동에 2개소, 양재2동에 1개소 등 동 면적 이 큼에도 기존 투표소의 수가 제한된 지역에 주로 입 지함을 알 수 있다. 그러나 최근린 투표소에 대한 유 권자의 접근을 전제하였을 때 각 투표소의 서비스 범 위에 해당하는 투표소 당 보르노이 폴리곤의 크기는 여전히 가장 큰 사전투표소 그룹에 속한다. 이는 서초 3동(2개소), 서초1동, 역삼1동, 대치2·4동, 압구정동 등 유동인구와 직장인구, 즉 실제적인 수요가 많은 지 역에 신규 투표소가 입지하였기 때문이다. 그 외 사전 투표소가 신규 입지한 지역은 방배2동, 개포1동, 수 서동, 일원본동·1동으로 적은 수의 사전투표소로 넓 은 지역을 포괄하고 있던 지역에 대한 투표 접근성을 높이고 있다.

신규 사전투표소가 입지하지 않은 24개 동은 방배 동, 반포동 등 주로 서초구와 강남구 북부 지역에 밀 집되어 있었으며 도곡동 등 일부 주거기능이 집중된 지역에서도 신규 투표소가 입지하지 않았다. 해당 지 역들은 모두 동 크기가 상대적으로 작은 지역으로, 서 초-강남구 평균 행정동 면적인 2.16㎢에 대비해 24 개동 중 3개동(방배3동, 청담동, 개포2동)을 제외한 21개동이 평균을 밑도는 동 면적을 가지고 있었다.

반면 1개 이상 신규 사전투표소가 입지한 지역은 16 개 중 8개 동이 평균 이상이었으며 2개 이상 입지한 4 개 동은 모두 평균 이상의 동 면적을 보였다. 따라서 P =61 모델의 경우 행정동 간 면적 편차를 최소화하 면서 신규 사전투표소는 수요 지점과의 거리, 즉 유권 자의 투표소 접근성을 높이는 최적해를 보여주고 있 다. 실제로 수요 지점과 사전투표소간의 평균 거리는 면적 비례 모델이 538.79m로 나타나 기존 사전투표 소 분포상의 이동 거리(691.92m)를 22%만큼 감소시 키는 효과를 보이고 있다.

한편, 종사자밀도에 비례해 사전투표소의 수를

P =82로 설정하고 40개 기존 사전투표소에 42개 신

규 사전투표소를 최적 입지한 결과는 <그림 5>와 같

다. 면적 비례 모델에서 선정한 신규 최적입지점 21

개소 중 17개소가 종사자밀도 비례 모델에서도 같은

최적 입지 지점으로 선정될 정도로 두 모델의 최적해

그림 5. 종사자밀도 비례 모델(

p

p

는 유사하게 나타나고 있다. 이는 대체로 면적 규모 가 큰 행정동에 실제 수요 인구 역시 많이 분포하고 있는 공간적 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 두 모델 에서 서로 다른 신규 사전투표소로 선정된 4개소 역 시 서로 인접한 후보지로 위치적 유사성을 보이고 있 다. 대체적으로 종사자밀도 비례 모델에서 신규 입지 한 사전투표소들은 면적 비례 모델에서 입지하지 않 던 서초구와 강남구 북부 지역의 미서비스 지역을 채 워서 입지하는 경향이 강했다. 한강에 접하는 8개동 (잠원동, 반포본동·2동·3동, 신사동, 압구정동, 청담 동, 삼성1동)에 신규 입지한 투표소는 면적 비례 모델 에서 2개소, 종사자밀도 비례 모델에서 8개소로 4배 가 늘었다. 또한 면적 비례 모델에서는 신규 사전투표 소가 없던 21개 동 중 10개 동에서 새로 입지하였고, 이 중 잠원동은 2개소가 입지하였다. 해당 지역들은 논현동, 역삼동, 서초동, 반포동 등 대표적인 업무지 구로 직장인구와 유동인구가 높게 관측되는 지역적 특성을 보인다. 반면 서초1동은 면적 비례 모델에서 는 신규 사전투표소가 입지하였으나 종사자밀도 비 례 모델에서는 추가 입지하지 않았다. 가장 많은 사전 투표소가 입지한 지역은 세곡동(7개소)이었고, 양재 1동(5개소), 내곡동·서초3동(4개소)이 그 뒤를 이어 종사자밀도 비례 모델에서도 동 면적이 큰 지역일수 록 더 많은 입지가 이뤄지는 경향을 보였다.

종사자밀도 비례 모델은 유동인구가 많이 관측되 는 일부 시설에 신규 사전투표소를 명시적으로 입지 시키고 있다. 특히 시외교통을 이용하는 인구가 많은 남부터미널과 고속터미널(호남선)에 투표소가 추가 입지되었는데 이는 19대 대선 당시 일부 KTX 역사에 만 사전투표소를 입지시킨 것에 대한 시민들의 불편 (매일경제, 2017)을 해소할 수 있는 대안이 될 수 있 다. 또한 새로 입지한 지점 중 서초4동 주민센터의 경 우 서울고등법원 및 등기국과 300m, 서초고등학교는 대법원 및 대검찰청과 300m 내에 위치하여 광역자치 단체급 공공기관과의 접근성을 보장하고 있다.

마지막으로 기존의 사전투표소 입지를 고려하지 않은 상태의, 다시 말해서 1개 행정동 당 1개소 규정 을 감안하지 않은 그린필드 상태의 최적 입지를 살펴 보았다. <그림 6>과 <그림 7>은 면적과 종사자밀도에

비례한 각 모델에 대한 최적 입지안을 보여주고 있다.

두 모델 모두 최적 입지로 선정된 사전투표소의 위치 는 19대 대선 당시 사용된 기존 투표소와 상당한 불 일치를 보이고 있다. 61개의 사전투표소를 새롭게 입 지시킨 면적 비례 모델의 경우 기존 투표소 40개소 중 7개소(약 18%)만이 동일한 최적해로 도출되었고, 82개 사전투표소를 입지한 종사자비례 모델의 경우 기존 40개소 중 13개소(약 33%)만 동일한 입지로 제 시되었다. 이는 유권자의 실제 수요에 따른 접근 편의 성을 고려하였을 때 기존의 입지는 최적의 대안이 되 지 못하고 있음을 재확인시켜 준다. 또한 기존 투표 소를 반영하지 않은 두 모델을 비교한 경우 종사자밀 도 비례 모델에서 양재천 이남의 개포동, 양재동, 일 원동, 내곡동, 세곡동 등지에서 신설된 투표소가 7개 인 반면, 유동인구와 직장인구의 합이 상대적으로 많 은 서초동, 역삼동, 삼성동, 대치동, 도곡동, 압구정 동, 청담동에서는 16개소가 신설되었다. 즉 사전투표 소를 늘릴수록 직장인구와 유동인구가 많은 지역에 투표소 입지가 집중적으로 위치함을 알 수 있다. 보다 구체적인 위치와 관련하여 고속터미널(호남선), 남부 터미널은 종사자밀도 비례 모델에서 모두 투표소가 입지하지만, 면적 비례 모델에서는 선정되지 않았는 데 이는 수요가 단순히 유동인구뿐 아니라 직장인구 의 밀집도가 동시에 고려되었기 때문으로 풀이된다.

COEX-한국도심공항은 모든 모델에서 최적 입지로 선정되지 않았지만 COEX-한국도심공항과 300m가 량 떨어진 한국문화의 집이 모든 모델에서 사전투표 소 입지로 선택되었다. 또한 기존 투표소였던 삼성1 동 주민센터 역시 400m 근방에 위치하고 있는 등 시 설 주변부에 사전투표소가 다수 위치하여 모델이 유 동인구가 많은 특정 시설물뿐 아니라 주변의 직장인 구를 동시에 고려하고 있음을 알 수 있다.

이와 같은 기존 투표소를 감안하지 않는 그린필드

모델 결과는 실질적인 투표 접근성을 제고할 수 있는

최적해를 보여줄 수 있지만, 현실의 법적 기준은 충족

시키지 못할 수도 있다. 기존 투표소를 고려하지 않을

시, 61개 사전투표소 입지 모델은 세곡동·양재1동

(각 5개소), 삼성1동·서초3동·내곡동(각 3개소)에 집

중되지만 역삼1동, 도곡2동, 서초1동, 방배4동에는 1

그림 7. 기존 투표소를 고려하지 않은 최적 사전투표소 입지(

p

p

개의 사전투표소도 입지시키지 못하고 있다. 결국 현 투표소의 2배에 달하는 82개소의 사전투표소를 재입 지시켜야 모든 행정동에 사전투표소를 설치할 수 있 다. <표 2>는 앞서 언급한 모든 입지 최적화 모델의 결과를 비교하고 있다. 항목 중 총 가중거리와 평균 가중거리는 9,898개 수요 지점의 가중거리의 총합과 사전투표소 당 가중거리의 합이며, 사전투표소 당 수 요는 1개 사전투표소의 평균 수요를 보여준다. 또한 사전투표소 당 총 이동거리와 사전투표소 당 평균 이 동거리는 개별 사전투표소 서비스권에 포함되는 수 요 지점들의 이동거리의 총합과 평균값을 나타낸다.

입지할 사전투표소의 개수가 늘어날수록, 이미 설치 된 투표소를 고려하지 않을수록 사전투표소에 대한 접근성이 대폭 개선되고 있음을 보여주고 있다. 구체 적으로 40개 투표소를 61개로 확대했을 경우 투표소 당 평균 이동거리가 기존 시스템보다 22% 개선되었 으며, 82개소로 확대할 경우 기존 시스템의 32% 가 량 접근성이 높아졌다. 가중거리에서도 기존 모델에 비해 면적 비례 모델이 20%, 종사자밀도 비례 모델이 31% 더 개선된 모습을 보여준다. 뿐만 아니라 1개 투 표소당 커버하는 수요를 제외한 모든 부분에서 기존 투표소를 고려하지 않은 그린필드 모델이 기존 투표 소를 고려한 신규 입지 모델에 비해 우수한 결과를 보 여주고 있다(면적 비례의 경우 약 2%, 종사자 비례의 경우 약 3%의 접근성 개선). 결론적으로 기존 투표소

에 대한 재배치 유무에 상관없이 사전투표소 최적 입 지 대안들은 기존 사전투표소 시스템에 비해 투표 효 율성을 높이는데 매우 효과적임을 명확하게 보여주 고 있다.

5. 결론 및 토의

사전투표제는 제한된 시간, 제한된 장소에서 치러 지는 일반적인 투표 시스템의 한계를 극복하여 유권 자의 편의성을 높여 투표율을 제고하기 위한 대안적 방법이다. 이를 통해 전체 투표율을 높임으로써 직접 민주주의를 현실화하고, 높은 투표율에 따른 당선인 의 정당성을 부여하는데 긍정적 효과를 가지는 것으 로 알려져 있다. 이러한 기대에도 불구하고 행정 단위 에 기반한 투표소의 운영은 유권자의 실제적인 투표 편의를 보장하지 못하는 실정이다.

이러한 맥락에서 본 연구는 기존 사전투표소의 입 지를 체계적으로 검토하였고, 이를 통해 투표 효율성 을 극대화할 수 있는 보다 나은 사전투표소 입지 대안 을 과학적 방법을 토대로 제시하였다. 구체적으로 서 울의 서초구와 강남구를 대상으로 주중, 주간의 유동 인구와 직장인구를 활용하여 실제적인 사전투표 수 요를 반영한 투표소의 최적 입지를 도출하였다. 또한

모델 총 가중거리(km) 사전투표소 당 평균

가중거리(km)

사전투표소 당 수요(명)

사전투표소 총 이동거리(km)

사전투표소 당 평균 이동거리(m) 기존 사전투표소

서비스 구역(

p

(

p

종사자밀도 비례 모델

(

p

면적 비례 모델

(그린필드 입지) 2,265,234.69 223.23 66,375.59 5,760.8 526.96

종사자밀도 비례 모델

(그린필드 입지) 2,074,071.45 195.62 49,376.96 5,323.89 455.17

1개 행정동 당 1개 투표소의 단순한 원칙을 넘어 행 정동 간 상이한 면적이나 종사자밀도를 고려한 추가 입지 모델을 적용하였다. 그 결과 신규 투표소를 추가 할수록 넓은 면적이나 수요가 많은 행정동에 집중적 으로 입지하여, 사전투표소의 접근성과 인구 규모에 따른 행정동 간 불균형이 개선된 공간 계획안을 도출 할 수 있었다. 특히 거주지의 분포에 의존하여 입지했 던 기존 모델에 비해 사전투표의 실제적인 유권자층 의 접근성을 높일 수 있는 대안이라는 점에서 의의가 있다. 또한 기존 사전투표소의 입지를 무시하고 전면 재배치하는 경우 기존 시스템에 일부 신규 투표소를 추가하는 대안보다 전체적인 접근성이 높아지는 반 면, 수요가 많은 일부 행정동에 집중적으로 위치함에 따라 최소 요구 시설을 만족시키지는 못하고 있다. 한 편, 고속터미널, 남부터미널 및 COEX-한국도심공항 등 유동인구가 많은 대형 시설의 경우 82개의 사전투 표소를 설치하는 종사자밀도 비례 모델에서는 사전 투표소가 입지하지만, 이보다 적은 61개 사전투표소 를 설치하는 면적 비례 모델에서는 기존 투표소의 존 재와 상관없이 입지 지점으로 선정되지 않고 있어, 유 동인구뿐 아니라 최종 수요를 구성하는 직장인구 분 포도 최적해 선정에 영향을 미치고 있음을 알 수 있 다. 실제로 사전투표소의 입지는 직장인구와 유동인 구가 모두 높은 서초·역삼·대치·도곡·압구정동 등 양재천 이북의 업무 지역에 집중하고 있다. 서초구와 강남구는 내곡동, 세곡동, 양재1·2동 등 비교적 다 른 자치구에 비해 넓이가 큰 행정동이 입지하고 있는 데 이들은 모든 모델에서 동당 최소 1개소 이상의 사 전투표소가 위치하여 사전투표소의 전체적인 입지에 영향을 미친다. 많은 지역이 개발제한구역으로 설정 되어 있지만 내곡공공주택지구·헌인가구단지 등의 수요가 다른 수요지와 거리를 두고 위치하고 있어 추 가적인 사전투표소의 입지가 발생한 것으로 해석된 다.

본 연구는 선거의 투표율을 제고할 수 있는 효과적 인 대안으로 주목받고 있는 사전투표소의 입지적 요 인을 체계적으로 살펴보았고, 이를 통해 투표소 접근 성을 극대화할 수 있는 다양한 최적 입지 대안을 제 시하였다. 하지만 여기에서 보여주고 있는 사전투표

소 입지 분석과 최적해는 서초구와 강남구에만 국한 되어 있다는 한계가 있다. 모델링의 대상을 두 자치구 의 경계를 따라 명확하게 구분함으로써 사례 지역의 결과에 실제적인 영향을 줄 수 있는 주변 지역의 수요 분포나 기존 사전투표소의 입지를 고려하지 못하고 있다. 유사한 측면에서 측정 지점별 자료를 토대로 추 정한 투표 수요는 사례 지역 내외의 불균등한 측정 지 점 분포로 인해 결측치를 포함하거나 다소 정확하지 못한 추정값일 수 있는 한계를 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 그간 제대로 연구된 적이 없는 사 전투표소 입지 문제를 보다 체계적이고 과학적인 접 근을 통해 살펴보고 있으며, 연구 결과는 향후 선거를 위한 사전투표소를 추가 설치하거나 전면 재배치에 관한 계획이나 정책 입안에 매우 유용한 이론적, 경험 적 자료로 활용될 수 있을 것이다. 한편, 본 연구에서 도출된 사전투표소의 입지는 수요지와 사전투표소간 의 평균적인 투표소 이동 거리를 최소화하여 전체적 차원에서 공간 접근성을 극대화하는데 분명 효과적 이지만, 이러한 입지로 인해 가장 멀리 위치하게 되는 수요 지점은 오히려 이전보다 접근성이 떨어져 희생 을 감수해야할 수도 있다. 즉, 이러한 입지 대안은 다 수의 공익을 보장할 수는 있지만, 관점을 달리하여 조 금이라도 피해를 볼 수 있는 소수를 먼저 고려하고자 할 때는 최적의 입지라 확신할 수 없게 된다. 본 연구 에서는 다루지 않지만 이러한 차원의 공간적 형평성 역시 공공 시설물 입지에 있어 중요한 연구 주제라 할 수 있으며, 이 경우 수요지와 시설물간의 최대 거리를 최소화하는 최대-최소 문제(MinMax problem)로 접 근하는 것이 적절하며 P -center와 같은 입지 모델이 적용될 수 있을 것이다.

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Correspondence: Gunhak Lee, Associate Professor, Depart- ment of Geography and Institute for Korean Regional Stud- ies, Seoul National University, 1, Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 08826 Korea (e-mail: [email protected])

최초투고일 2017. 11. 18 수정일 2017. 12. 3 최종접수일 2017. 12. 20