인구감소와 고령화에 따라 국내에서도 도시축소 문제가 대두되고 있다. 도시축소에 대한 기존 연구는 도시의 총인구 감소 측면에서 주로 다루어지고 있으며, 도시천공 현상으로 불리우는 국지적인 인구감소에 대한 연구는 찾기 어렵다. 이에 본 연구는 국내의 인구감소 중소도시를 대상으로 도시천공 현상이 발생한 지역을 분석하고, 영향요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석의 공간적 범위는 인구가 감소하는 19개 중소도시이며, 연구의 시간적 범위는 2010년에서 2021년이다. 500m X 500m 격자를 이용하여 도시천공 발생지역을 도출하였다. 이후 K-mean 군집분석을 통하여 유형화를 하고, 이항 로지스틱 회귀모형을 통하여 영향 요인을 분석하였다. 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 도시천공 발생지역은 서비스 양호지역(저밀), 원룸촌 지역, 저밀 노후지역, 교외 중심지역, 신시가지 지역의 5개 유형으로 구분되었다. 둘째, 고령인구 비율, 35년 이상 건물 비율, 확장지역까지의 거리가 커질수록 도시천공이 발생할 확률이 높아졌다. 셋째, 총인구수, 유소년인구 비율, 건축물 수 합, 연면적합, 공동주택 수, 행정복지센터 유무, 초등학교 유무, 철도역까지의 거리, 시가화면적 비율이 커질수록 도시천공이 발생할 확률은 낮아졌다.
The problem of urban shrinkage is emerging in Korea due to population decline and aging. Existing research on urban shrinkage mainly deals with the reduction of the city’s total population, and it is difficult to find research on population decline in microscopic spatial units, called the urban perforation phenomenon. Accordingly, the purpose of this study is to analyze areas where urban perforation has occurred and to analyze influencing factors in small and medium-sized cities in Korea. The spatial scope of the analysis is 19 small and medium-sized cities, and the temporal scope of the study is from 2010 to 2021. The urban perforation occurrence areas were derived using a 500m x 500m grid. Afterwards, a type was derived through K-mean cluster analysis, and influential factors were analyzed through a binary logistic model. The results of the study are summarized as follows. First, the areas where urban perforation occurred were divided into five types: areas with good service (low density), studio apartment areas, low-density old areas, central places in suburban areas, and newly developed areas. Second, as the elderly population ratio, the proportion of buildings older than 35 years, and the distance to expansion areas increase, the probability of urban perforation occurring increases. Third, as the total population, youth population ratio, number of buildings, total floor area, number of apartment houses, presence of public administrative center, presence of elementary school, distance to railway station, and built-up area ratio increased, the probability of urban perforation decreased.