전주시 빈집 핫스팟 지역 특성 분석

박의준; 임미화

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박의준 임미화

저널정보: 한국주택학회 주택연구 주택연구 제28권 제2호

발행연도: 2020.1

수록면: 131 - 150 (20page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

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.

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.

#Vacant House #City Decline #Hotspot Analysis #Spatial Autocorrelation #Correlation Analysis

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

강호제 / 2008 / 핫스팟 분석기법(Hot Spot Analysis): 공간분석의 기초, 최근린군집분석과 국지모란지수의 이해와 활용 / 국토 :116~121

권혁삼 / 2016 / 빈집의 활용 정책현황 및 특례법 제정동향 / 부동산포커스

노민지 / 2016 / 빈집 발생에 영향을 미치는 지역 특성 분석 / 부동산연구 26(2):7~21

박정일 / 2018 / 개별건축물 데이터를 활용한 대구광역시 빈집 발생의 공간적 분포 및 발생요인 분석 / 지역연구 34(2):35~47

손정렬 / 2011 / 모란 및 국지모란지수를 이용한 도시용수 이용의 공간패턴과 그 변화 분석 - 미국 남동부 카운티들을 대상으로 - / 지역연구 27(2):77~97

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박의준

소속기관 한국주택학회

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 1 이용수 129

임미화

소속기관 전주대학교

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 7 이용수 328

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (18)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)