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논문KCI 등재

공간분석을 통한 젠트리피케이션 모니터링시스템 연구 - 시공간빅데이터를 활용하여 -

Gentrification Monitoring System through Spatial Analysis - Using Spatiotemporal Big Data -

진장익
한국부동산원 (Korea Real Estate Board)|2021.11|부동산분석 (Journal of Real Estate Analysis)|제7권 제3호|pp. 135-162|DOI https://doi.org/10.30902/jrea.2021.7.3.135

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도시재생Urban regeneration젠트리피케이션Gentrification집계구시공간빅데이터Spatiotemporal big dataJipgegu

초록

도시재생사업은 때때로 다양한 사회경제적 문제를 야기하며 특히, 젠트리피케이션을 유발하기도 한다. 따라서 젠트리피케이션을 방지하는 것은 도시재생사업의 성공에 가장 큰 부분이기도 하다. 모니터링시스템은 젠트리피케이션에취약한 지역이나 급격한 임대료 상승이 예상되는 지역을 찾아내는 데 유용하다. 하지만, 젠트리피케이션은 오랜시간동안 다양한 요인에 의해 발생하는 것이 일반적이기 때문에 이러한 시스템을 갖추기 위해서는 다양한 종류의시계열 자료가 필요하다. 본 연구는 서울시 젠트리피케이션을 모니터링 시스템구축을 위해 미시적 통계자료와 공시지가자료를 활용한 방안을 제안하고자 한다. 본 연구는 LQ지수를 활용해 젠트리피케이션 지수를 개발하였으며, 선행연구들에서 제시한 다양한 사회, 경제, 물리적인 변수들을 기반으로 하였다. 개발된 지수의 공간적 패턴을 핫스팟분석을통해 살펴보았으며, 미시적 공간단위에서의 젠트리피케이션 지수의 활용은 읍면동 단위의 자료보다 더욱 서울시젠트리피케이션을 잘 설명하고 있음을 보여주었다. 또한, 개발된 지수와 공시가격을 활용하여 젠트리피케이션을단계별로 살펴보았으며, 각 단계에 해당하는 지역과 대응방안에 대해서 논의하였다. 서울시 전역을 대상으로 젠트리피케이션을 모니터링하기 위해서는 미시적 공간단위의 자료를 시계열로 확보할 필요가 있으며, 본 연구에서 제시한방법과 같이 시공간적 변화를 관측할 수 있는 지수를 활용할 필요가 있다.

Abstract

Urban regeneration projects often cause various socioeconomic problems, including gentrification. Prevention of the gentrification, therefore, is one of the key elements to make urban regeneration projects success. A monitoring system is a useful tool to figure out where the most vulnerable regions is and where the region with rapidly increasing rent is. However, a system requires a variety of longitudinal dataset because gentrification should be detected with various factors throughout a long period. This study uses Korean micro census data and official housing price data to identify a gentrification area and develop a gentrification monitoring system focusing on the city of Seoul. In order to develop a gentrification index, this study uses location quotient index with various socioeconomic variables suggested in the previous studies. The results show that the gentrification index developed in this study explains change in gentrification in Seoul quite well, and also shows that micro census data is better to detect Seoul’s gentrification as compared to aggregated data, such as administrative level (dong) data. Particularly, this study provides an evidence that each gentrification region has different socioeconomic characteristics by categorizing gentrification regions by four dimensions with consideration of gentrification stages, combining with land price data. It is suggested that gentrification should be spatially detected and monitored by using micro spatiotemporal big data as shown in this study.

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