전주시 빈집 핫스팟 지역 특성 분석
Analysis of Characteristics of Hotspot Area of Vacant House In Jeonju
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초록
우리나라 2018년 기준 빈집은 142만호로 2015년 106만9,000호 대비 32%나 증가했으며, 이는 전체 주택 수의 12.4%에 달한다. 가파른 속도로 증가하는 빈집은 범죄, 지역 이미지 저하, 위생 등 여러 도시문제를 야기한다. 이에 본 연구는 전주시를 중심으로, 공간적으로 빈집이 집중되는 핫스팟 지역의 특성을 분석하여 빈집의 발생 및 고착화를 예방하기 위한 시사점을 제시한다. 첫 번째로, 빈집 핫스팟 지역의 특성을 파악하였다. 그 결과, 잠재적인 문화재의 보존을 위한 토지이용의 규제는 건축 활동을 위축시켜 주택을 방치할 수밖에없도록 만드는 요인인 것으로 예상된다. 더불어 소외지역으로서 실질적인 주택의 물리적변화 부재도 빈집을 발생시키는 주요한 요인인 것으로 여겨진다. 두 번째로 핫스팟분석을통해 빈집의 공간적 분포패턴을 확인한 결과, 교동, 남노송동, 서노송동, 중노송동, 동서학동, 동완산동, 서서학동, 인후동1가, 팔복동2가, 효자동1가와 같은 낙후지역 및 소외지역이핫스팟 지역으로 나타났다. 세 번째로 빈집의 공간적 자기상관성을 파악하기 위해 전역적모란지수를 산출하였다. 그 결과 0.8로 양의 공간상관성이 있는 것으로 나타나 낙후된 지역에 빈집이 밀집한 바와 같이 자기상관성이 존재하는 것을 확인했다. 마지막으로, 빈집과주택가격, 주거급여수급권자, 노인인구비율의 상관관계 분석을 실시함과 동시에 t검정 분석을 통해 핫스팟 지역과 콜드스팟 지역에 차이가 존재하는지 확인하였다. 분석 결과, 빈집과 주택가격은 –0.54, 주거급여수급권자는 +0.23, 노인인구비율은 +0.7로 나타났다.
Abstract
The number of vacant houses in South Korea in 2018 was 1.42 million. This was 12.4% of the total, representing an increase of 32% from the 106.9 million recorded only three years earlier, in 2015. This very rapid increase is causing many problems for South Korea’s society, such as increases in crime and a less hygienic and aesthetically-pleasing urban landscape. Goal in this study was to analyze some areas in the city of Jeonju in which the number of vacant houses was especially concentrated, and to suggest measures that might be taken to remedy the situation. First step, I identified the characteristics of the vacant house hotspot area. As a result, it is expected that the regulation of land use for the preservation of potential cultural properties will be a factor that will constrain construction activities and leave homes unattended. In addition, the absence of physical change in housing as a marginalized area is considered to be a major factor in generating vacant houses. Second step in this regard was to examine the spatial distribution pattern of these vacant houses through what is known as a “hotspot analysis.” As a result, I found that a large number of underdeveloped and underprivileged areas in Jeonju were such hotspots. I went on from there to calculate the city’s Global Moran’s Index. This allowed me to identify the spatial autocorrelations of all the vacant houses. Results showed a spatial correlation of 0.8 percent, confirming that autocorrelation exists, since all of the vacant houses were concentrated in these underdeveloped and underprivileged areas. Lastly, a correlation analysis was conducted between the vacant house and the house price, the housing benefit recipients, and the elderly population ratio. At the same time, through the t-test analysis, it was confirmed whether there is a difference between the hotspot area and the coldspot area. As a result of the analysis, vacant house and house prices were -0.54, housing benefit recipients +0.23, and the elderly population ratio +0.7.
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