-
1. 서 론
-
1.1 연구 배경 및 필요성
-
1.2 연구의 목적
-
1.3 연구의 범위 및 수행절차
-
1.3.1 연구의 범위
-
1.3.2 연구의 수행절차
-
2. 선행논문 검토 및 이론적 배경 고찰
-
2.1 선행 논문 검토
-
2.2 이론적 배경 고찰
-
3. 수도권 66개 자치 시군구 별 도시지표 실태분석
-
3.1 사회경제지표
-
3.1.1 인구와 인구성장률
-
3.1.2 종사자수
-
3.1.3 세대수
-
3.1.4 가구수
-
3.2 밀도(순 밀도)
-
3.2.1 인천광역시 순인구밀도(Table 9)
-
3.2.2 주택보급율(Table 10~12)
-
3.3 토지이용 특성
-
3.4 수단통행량 특성
-
3.4.1 인천시 수단통행 통행지표(Table 16)
-
3.4.2 서울시 수단통행 통행지표(Table 17)
-
3.4.3 경기도 수단통행 통행지표(Table 18)
-
3.5 대중교통 특성
-
3.5.1 도시철도 및 전철운행 현황
-
3.5.2 버스 운행 현황(Tables 20~22)
-
3.6 Social MIx
-
3.6.1 65세 노인인구(Table 23)
-
3.6.2 수용 학생수(Tables 24~26)
-
3.6.3 주택 점유형태(Tables 27~29)
-
3.7 자료실태조사
-
4. 회귀식 모형을 통한 각 요소별 관련성 분석
-
4.1 각 요소별 일표본 t-test
-
4.1.1 선행연구를 통한 지표선정
-
4.1.2 FGI (Focus Group Interview)를 통한 지표선정
-
4.1.3 편리성 평가항목 분석결과
-
4.2 각 요소별 상관분석
-
4.3 각 요소별 회귀분석
-
5. 결론 및 향후과제
-
5.1 연구 결과 및 시사점
1. 서 론
1.1 연구 배경 및 필요성
세계적인 추세인 산업화와 각종 기능의 도시집중에 따라 도시인구의 지속적인 증가와 교외 확장이 진행되고 있으며, 핵가족화로 인한 가구당 인구수의 꾸준한
감소로 인한 가구 수의 증가와 고령화로 인한 노인인구 증가 및 학생인구의 감소로 인한 개인 교통량의 증가 추세에 따른 자동차교통의 증가로 교통 정체,
주차문제 발생과 교통비용 상승, 에너지문제, 공해문제, 교통사고로 인한 안전문제, 기반시설 설치와 관리비용의 증대 등 각종 도시문제가 발생되고 있어,
그 동안 막대한 도시기반시설의 설치에도 불구하고 국민들의 불편이 교통민원과 교통소통에 대한 불만이 지속되고 있다.
특히, 소득수준의 증가에 따른 자가용 소유의 꾸준한 증가와 자동차 교통 위주의 도로교통시설의 대폭적인 확충, 주거문제 해소를 위한 서울대도시 인근의
신도시 개발이 1980년대 후반부터 꾸준히 이어지고 있으며, 이에 따른 간선도로와 공공시설의 확충이 지속되고 있으나 교통문제는 계속적으로 완화의 가능성이
희박한 상태이다.
교통문제를 보면 우선 도로 노면 교통시설의 교통 정체에 따른 소통 문제, 주차문제, 에너지 과소비로 인한 화석연료의 고갈과 공해로 인한 지구 온난화
등 환경오염 문제 및 개인 교통수단간의 교통사고로 인한 교통안전문제 그리고 대규모 보상비를 포함한 건설비용과 관리비용의 지속적인 재정투자로 인한 재정
고갈 등 자연자원과 사회자원 및 인적자원의 낭비를 초래하고 있다.
이러한 현재의 도시교통 문제를 해소하고자 1980년대 초반부터 꾸준히 제기되고 있는 도시의 토지이용의 변화를 통한 도시교통문제의 해소방안으로 유럽에서는
컴팩트 시티(Compact City)와 Urban Village 이론, 미국의 Smart Growth와 New Urbanism 이론을 채택하여 도시의
노면교통 특히 승용차 위주의 교통시설 공급에 한계를 극복하기 위한 방안이 제시되고 있다. 그리고 역세권 또는 광역교통 노선 상에 토지이용의 집적화를
통한 승용차 위주 교통량을 저감하기 위해 대중교통위주의 개발방식(TOD: Transit Oriented Development) 이론을 과감히 채택해야
한다고 한다.
대중교통 이용의 활성화를 위한 도시 사회경제지표 중 주요한 요인으로는 밀도(Density)의 증가와 건축용도의 다양화(Diversity, Mixed
Use), 직장과 주거 근접도(Job-Balance)의 향상이 필요하며, 이에 더하여 사회적 통합인 Social Mix 이론 등을 통하여 1995년부터
실시된 수도권 자치 시·군·구 즉, 인천광역시의 10개 구·군과 서울특별시의 25개 구 및 경기도의 31개 시·군의 인구․사회적 특성과 토지이용특성
등 도시지표를 비교 분석하여, 인천시의 도시특성인 산업, 물류도시, 수도권의 관문도시로서의 도시경제사회 주요지표 별 지수를 산정함으로서 현재의 현황을
분석하여 앞으로의 역세권 정비 및 도시개발 방향을 정립하여 향후 도시교통과 도시토지이용정책에 활용하고자 한다.
1.2 연구의 목적
인천은 수도권의 관문도시로서 2001년 개항한 인천국제공항과 131년 전인 1883년 개항 한 인천국제무역항만이 위치하고, 수도권의 대규모 임해산업도시로
수십 년 동안 발전되어 왔으며, 최근 약 30년에 걸쳐 급속한 인구와 산업의 증가로 서구의 대도시와 마찬가지로 인접 서울의 교통문제가 크게 전이되고
있다.
그 동안 노면교통의 도로확장 등을 통한 개인교통위주의 교통시설 확충과 1969년 우리나라 최초의 고속도로인 경인고속도로의 건설과 확장, 제2경인고속도로,
제3경인고속도로, 서해안고속도로, 수도권외곽고속도로 및 인천 국제공항전용 고속도로 등 광역고속 교통시설의 지속적인 확충과 현재 진행되고 있는 제2수도권외곽
순환고속도로 등 고속 간선교통시설의 건설이 지속되고 있으며, 1899년 개통된 우리나라 최초의 철도인 경인전철의 복선화와 인천지하철1호선, 인천공항철도,
현재 부분개통 및 건설중인 기존의 협궤철도의 수인전철화 사업과 인천지하철 2호선 등 막대한 교통시설의 확충에도 불구하고 시내부교통과 수도권과 연계된
도시교통의 혼잡이 날로 증대되고 있어, 기존의 교통시설 확충을 통한 도시교통문제의 해결이 한계에 다다른 것 같다.
이러한 인천도시교통 문제 해소를 위한 도시 토지이용계획의 다양화(Mixed Use)와 고밀개발(High Density Development), 직주근접이론
및 역세권 개발을 통한 대중교통위주 개발정책(TOD: Transit Oriented Development), 교통수요관리정책(TDM: Transportation
Demand Management), 교통체계관리기법(TSM: Transportation System Management)등 다양한 도시교통 및 도시개발
방안이 1980년대 후반부터 꾸준히 제기되고 있다.
대중교통 위주 개발이론을 바탕으로 1995년부터 본격 시행되고 있는 지방자치단체 제도가 도입된 지 19년이 지난 시점에서, 인천의 자치 구·군의 교통정책과
관련된 도시 사회경제지표, 즉, 인구, 밀도, 면적, 도로율, 용도별 건축연면적(주거, 상업, 업무, 공업, 문화, 교육, 기타)을 근거로 한 복합용도지수,
종사자수, 학생수, 경제활동인구, 주택 수, 주택보급율, 주택점유형태, 65세이상 노인 인구 등을 자료 수집하여 이들 지표를 기준으로 한 수도권 자치
시·군·구의 지표와 비교하고, 총 수단발생 통행량과 승용차 발생통행량, 버스 및 지하철 발생통행량간의 일표본 t-test와 각 사회경제지표를 독립변수로
한 상관분석 및 수도권 자치 시·군·구별 수단 발생통행량을 종속변수로 하여 회귀분석을 통한 지표별 요인의 관련성을 분석하는데 본 연구의 목적이 있다.
1.3 연구의 범위 및 수행절차
1.3.1 연구의 범위
(1) 내용적 범위
각 시군구별 건축용도별 연면적을 근거로 한 복합용도지수(LUM, Land Use Mix)를 통해 시군구의 건축물 복합도를 추정하고, 종사자 수 및
내부발생통행량을 바탕으로 직주근접 지수를 구한다. 또한 발생통행량 및 지하철, 버스 등의 대중교통수단 이용률을 근거로 한 도시토지이용과 직주근접 및
대중교통 이용률간의 인과관계를 분석하여 각 지자체의 대중교통 이용 활성화를 위한 토지이용 전략을 도출하고자 한다.
(2) 공간적 범위
1995년부터 시행된 지방자치단체 제도에 따라, 수도권 66개 자치 시·군·구인 서울특별시 25개구, 인천광역시 10개 구·군, 경기도 31개 시·군을
대상으로 사회경제지표를 조사하여 지표척도를 바탕으로 비교수행 하였다.
1.3.2 연구의 수행절차
연구의 수행은 우선적으로 국·내외 TOD에 관한 이론적 배경과 선행문헌을 고찰하였으며, 이에 따른 연구의 한계점을 분석하여 연구의 착안점을 도출했다.
선행연구를 통해 지표를 종합하여 FGI (Focus Group Interview)를 통해 최종 평가지표를 개발하였으며, t-검증을 이용하여 지표의
적합성을 검측하였다. 이를 통해 선정한 대상지를 기준으로 분석 자료를 수집하고 회귀분석을 실시하였다.
2. 선행논문 검토 및 이론적 배경 고찰
2.1 선행 논문 검토
TOD의 개념정립 및 개발방향에 대한 연구에서는 Peter Calthorpe가 1990년 TOD 이론 및 가이드라인을 13개의 대분류, 77개의 소분류로
나누어 제시하였으며, 1993년에 The next American Metropolis “Urban TOD, Neighborhood TOD”에서 이론
및 가이드라인을 제시하였다. 우리나라에서는 Yang(2000)가 복합용도 개발의 개념을 적용하여 철도역을 중심으로 하여 개발방향을 제시한 바 있다.
사례를 통한 TOD의 문제점 분석 및 역세권 유형 분류의 연구에서는 Won and Oh(2004)이 국외의 TOD사례를 검토하여 TOD형 개발의 문제점을
진단 및 원인을 분석하고 추진 전략을 제시하였으며, Sung and Kim(2005)은 계획적이고 실증연구 차원에서의 역세권 유형을 분류하였다.
TOD 계획요소와 대중교통과의 연계성 분석 및 평가에 관한 연구에서 Park(2008)은 대중교통수단, 토지이용(고밀복합)과 가로망 및 건물특성 등
각 요소들의 연관성을 파악하여 역세권의 개발방향에 대해 연구하였고, Oh(2008)은 역세권의 대중교통 공급수준과 토지이용현황을 평가하여 TOD형
개발을 위한 역세권의 합리적인 개선방안을 모색하였다. 또한 Park et al.(2008)은 TOD 계획요소에 따른 대중교통의 이용효과 분석을 구조방정식
모형을 통해 제시하였고, Jo et al.(2011)은 대중교통지향형 도시개발을 위해 계획요소 분석에 관한 연구를 실시하였다.
2.2 이론적 배경 고찰
국내에서는 TOD개념이 도입되기 전 이미 철도역을 중심으로 TOD와 유사한 개념의 역세권 개발이 진행되었다. 역세권 개발은 철도와 타 교통시설간의연결을
유도하기 위하여 역사에 쇼핑몰 등 상업, 업무, 문화, 운동 등 서비스시설 등을 개발하거나 유치기능을 조정하여 역 주변 시가지를 자체개발 또는 재개발
하는 사업이다. 역세권개발은 혼합적인 토지이용을 주요 수단으로 하고 철도역이라는 대중교통 결절점을 중심으로 개발한다는 점에서 TOD개념의 하나로 볼
수 있다.
그러나, 최근 들어 직주근접과 고밀 개발을 통한 도시교통과 토지이용의 효율성을 높이고자 하는 주장에 반대의 목소리도 높아지고 있다. 직주근접과 고밀개발의
비판론자들은 직주근접과 고밀개발로 기종점간의 거리가 감소함에 따라 통행비용이 감소하지만, 이로 인하여 오히려 통행수요와 통행량이 오히려 증가하고,
따라서 통행회수의 증가가 통행거리 감소분보다 많아진다면 대기오염과 같은 공해를 유발할 수 있다고 주장한다.
Litman(2004; 2011)은 소비자는 교외확산과 자동차의존도시(Auto Oriented City, 이하 AOC)를 더 선호하며, 규제와 개인의
자유를 억압하는 정책으로 불편한 대중교통과 열악한 서비스질로 기존 도시민의 자동차 교통 습관에 큰 변화가 불가능 하고 도시개발의 허용지역을 줄여서
오히려 주택가격을 상승시키고 교통체증을 증대시킨다는 비판이 있다는 것이다.
Crane and Chatman(2003)은 직주 근접에 있어 외곽주변의 고용을 5% 증가되면 평균 출퇴근거리가 1.5% 감소되나 비업무용 자동차
거리는 오히려 증가한다고 한다.
Downs(2004)는 시뮬레이션을 통해 주거 밀도를 3배 높여야만 통행거리를 22% 줄일 수 있다는 연구결과를 제시하였다. 또한 이 연구에서는 주거
밀도를 높여 통행거리를 줄이기 위해서는 통행거리 감소율보다 높은 비율로 고밀도 개발을 하여야 하며, 중밀도를 고밀도로 높일 경우 추가적인 통행거리
감소가 작다고 주장하고 있다. 이에 따라 대중교통 지향형 도시개발의 타당성에 대한 문제도 함께 제기하고 있다.
TOD 계획요소로 인구사회특성, 토지이용특성, 대중교통특성, 접근특성으로 분류하였으며, 이에 대한 교통측면 기대효과로 비동력 교통수단의 이용증대 및
대중교통 이용증대, 통행거리 감소, 통행연계를 통한 발생빈도 감소, 승용차 이용억제 효과 등이 기대된다. 특히, 철도, 버스 등 다양한 교통수단을
복합적으로 고려하여 대중교통수단의 공급수준을 제고한다는 점에서 TOD 개발형태별로도 영향이 다르게 나타날 수 있다.
3. 수도권 66개 자치 시군구 별 도시지표 실태분석
3.1 사회경제지표
사회지표(social indicator)는 ‘사회’와 ‘지표’의 복합용어로서, 단순한 통계 이상의 것을 의미한다. 흔히 삶의 질의 지표(quality
of life indicators), 사회상태보고(social reporting) 등으로 불리며 시민들의 가치, 목표, 사회변동 등에 관하여 종합적이며
균형적인 판단을 가능하게 해주는 척도라 할 수 있다. 사회지표 창시자인 바우어(Raymond Bauer)는 “사회지표란 우리의 가치와 목표를 지향하여
우리가 어디에 서 있으며 어디로 가고 있는가를 평가할 수 있는 통계 계열 및 다른 형태의 모든 증거”라고 정의하고 있으며, 그 기능으로서 사회지표는
사회여건의 상태와 변동을 요약함으로써 현존하거나 파생되는 중요한 사회적 문제를 지적하고 사회정책과 프로그램의 성과를 전달하는데 도움을 주고 있다.
비더만(A. D. Biderman)은 “사회지표는 사회의 상황에 대한 지수로서 제한된 의미로 사용되어야 한다.”라 했으며, 쉘던(E. B. Sheldon)과
무어(W. E. Moore)는 “사회지표는 진보적이든 퇴보적이든 사회의 현 상태와 과거, 미래의 경향의 해석하는 지침이다.”라 하였다.
미국 보건교육복지성은 “사회지표는 간결하고 포괄적이며 균형적인 판단을 제공하는 통계”이며, 우리나라 행정학 대사전에서는 “사회지표는 경제사회 통계의
목적을 가지며 모든 지표를 동시에 총칭하는 대명사 격이다.”라고 정의내리고 있다. 따라서 여기서 ‘사회’란 ‘경제’에 대응되는 것이 아니라 경제학이
사회과학의 한 분야인 것과 같이 경제를 포함한 보다 광의의 개념이기 때문에 사회지표의 체계 속에는 문화, 여가, 인구, 가구·가족, 노동, 교육,
보건, 주거·교통, 정보·통신, 환경, 복지, 안전 등 여러 관심의 영역의 지표를 포괄하고 있다. 이러한 사회지표의 특징은 다음과 같다.
첫째, 시민들의 생활수준과 사회의 전반적인 복지를 측정한다.
둘째, 사회변화를 시간의 흐름 속에서 나타내줌으로 미래 사회경향과 변화에 대하여 바람직한 방향으로 관리할 수 있게 한다.
셋째, 사회변화의 종합적인 측정을 가능하게 해주는 정보를 제공한다.
3.1.1 인구와 인구성장률
인천광역시를 포함한 수도권의 총 인구는 2011년 2,459만 1천명으로 2030년까지 성장을 지속한 후, 2031년부터 마이너스 성장을 시작하여
2040년에는 -0.26% 수준이 될 것으로 전망된다. 인구성장의 구성요인으로 총 출생아 수는 24만명, 사망자 수는 10만 1천명으로 인구성장률은
1.0% 수준인 것으로 나타났다(Tables 1~3).
|
Table 1. Population and Population Growth Rate in Incheon (Unit : 1,000 People, %)
|
|
Year
|
Total Population
|
|
Population growthrate
|
Population growth factor
|
|
Male
|
Female
|
Birth
|
Death
|
|
1990
|
1,896
|
958
|
939
|
6.28
|
-
|
-
|
|
1995
|
2,334
|
1,183
|
1,151
|
4.06
|
-
|
-
|
|
2000
|
2,522
|
1,277
|
1,245
|
1.13
|
34
|
11
|
|
2005
|
2,578
|
1,304
|
1,274
|
0.38
|
23
|
11
|
|
2010
|
2,713
|
1,372
|
1,341
|
0.82
|
26
|
12
|
|
2011
|
2,745
|
1,387
|
1,358
|
1.16
|
26
|
13
|
|
2030
|
3,170
|
1,577
|
1,593
|
0.28
|
-
|
-
|
|
2040
|
3,164
|
1,564
|
1,600
|
-0.26
|
-
|
-
|
|
Source : Statistics Korea (KOSTAT), ｢Future population projections｣ 2011.12, ｢2011
Birth･death statistics｣ Press release 2012. 2.
Note : 1) Rate of natural increase= Natural increase per thousand people
|
|
|
|
Table 2. Population and Population Growth Rate in Metro Seoul (Unit : 1,000 People,
%)
|
|
Year
|
Total Population
|
|
Population growthrate
|
Population growth factor
|
|
Male
|
Female
|
Birth
|
Death
|
|
1990
|
10,473
|
5,273
|
5,200
|
0.90
|
-
|
-
|
|
1995
|
10,342
|
5,212
|
5,130
|
-0.41
|
-
|
-
|
|
2000
|
10,078
|
5,076
|
5,003
|
0.42
|
132
|
39
|
|
2005
|
10,011
|
4,998
|
5,013
|
-0.25
|
89
|
38
|
|
2010
|
10,050
|
4,964
|
5,086
|
-0.53
|
93
|
40
|
|
2011
|
10,041
|
4,950
|
5,091
|
-0.09
|
92
|
40
|
|
2030
|
9,564
|
4,635
|
4,929
|
-0.32
|
-
|
-
|
|
2040
|
9,160
|
4,415
|
4,745
|
-0.52
|
-
|
-
|
|
Source : Statistics Korea (KOSTAT), ｢Future population projections｣ 2011.12, ｢2011
Birth・death statistics｣ Press release 2012. 2.
Note : 1) Rate of natural increase= Natural increase per thousand people
|
|
|
|
Table 3. Population and Population Growth Rate in Gyeonggi-do
|
|
Year
|
Total Population
|
|
Population growthrate
|
Population growth factor
|
|
Male
|
Female
|
Birth
|
Death
|
|
1990
|
5,972
|
6,294
|
6,634
|
4.94
|
-
|
-
|
|
1995
|
7,738
|
3,921
|
3,816
|
5.19
|
-
|
-
|
|
2000
|
9,146
|
4,630
|
4,516
|
2.85
|
140
|
39
|
|
2005
|
10,612
|
5,374
|
5,239
|
2.00
|
109
|
43
|
|
2010
|
11,576
|
5,855
|
5,721
|
1.76
|
122
|
48
|
|
2011
|
11,805
|
5,971
|
5,834
|
1.98
|
122
|
48
|
|
2030
|
13,448
|
6,726
|
6,722
|
0.15
|
-
|
-
|
|
2040
|
13,246
|
6,598
|
6,648
|
-0.39
|
-
|
-
|
|
Source : Statistics Korea (KOSTAT), ｢Future population projections｣ 2011.12, ｢2011
Birth･death statistics｣ Press release 2012. 2.
Note : 1) Rate of natural increase= Natural increase per thousand people
|
3.1.2 종사자수
인천광역시 2011년 종사자수는 848천명이고, 서울특별시는 4,498천명, 경기도는 3,920천명으로 나타났다(Tables 4~6).
|
Table 4. Number of Employees in Incheon (Unit : 1,000 People)
|
|
Year
|
Number of employees
|
|
Number of businesses
|
|
Male
|
Female
|
|
2004
|
724
|
436
|
288
|
157
|
|
2005
|
728
|
438
|
290
|
155
|
|
2006
|
745
|
449
|
296
|
155
|
|
2007
|
765
|
461
|
305
|
159
|
|
2008
|
765
|
459
|
306
|
158
|
|
2009
|
790
|
470
|
320
|
160
|
|
2010
|
828
|
491
|
337
|
164
|
|
2011
|
848
|
501
|
347
|
169
|
|
Source : Incheon metropolitan City, ｢2012 Statistical annual report｣
|
|
|
|
Table 5. Number of Workers in Seoul Metropolitan City (Unit : 1,000 People)
|
|
Year
|
Number of employees
|
|
Number of businesses
|
|
Male
|
Female
|
|
2004
|
3,732
|
2,216
|
1,516
|
741
|
|
2005
|
3,843
|
2,291
|
1,552
|
741
|
|
2006
|
3,895
|
2,296
|
1,599
|
734
|
|
2007
|
4,002
|
2,353
|
1,649
|
729
|
|
2008
|
4079
|
2,388
|
1,692
|
720
|
|
2009
|
4177
|
2,431
|
1,746
|
723
|
|
2010
|
4490
|
2,630
|
1,860
|
730
|
|
2011
|
4498
|
2,619
|
1,879
|
752
|
|
Source : Statistics Korea (KOSTAT), ｢Annual report of economically active population｣
|
|
|
|
Table 6. Number of Workers in Gyeonggi-do (Unit : 1,000 People)
|
|
Year
|
Number of employees
|
|
Number of businesses
|
|
Male
|
Female
|
|
2004
|
2,941
|
1,777
|
1,164
|
578
|
|
2005
|
3,066
|
1,853
|
1,213
|
596
|
|
2006
|
3,165
|
1,909
|
1,256
|
619
|
|
2007
|
3,332
|
2,002
|
1,330
|
640
|
|
2008
|
3,439
|
2,072
|
1,367
|
651
|
|
2009
|
3,559
|
2,125
|
1,434
|
660
|
|
2010
|
3,758
|
2,244
|
1,514
|
687
|
|
2011
|
3,920
|
2,329
|
1,591
|
721
|
|
Source : Gyeonggi provincial government, ｢Gyeonggi-do basic statistics｣
|
3.1.3 세대수
2011년 기준으로 인천광역시의 세대수는 1,077천 세대이고, 서울특별시는 4,192천 세대, 경기도는 4,579천 세대로 나타났다(Table 7).
|
Table 7. Number of Households by Region (Unit : 1,000 Households)
|
|
Year
|
2004
|
2005
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
|
Incheon
|
908
|
933
|
965
|
995
|
1,014
|
1,026
|
1,059
|
1,077
|
|
Seoul
|
3,780
|
3,871
|
3,978
|
4,046
|
4,097
|
4,116
|
4,224
|
4,192
|
|
Gyeonggi-do
|
3,748
|
3,910
|
4,068
|
4,183
|
4,284
|
4,359
|
4,527
|
4,579
|
|
Source: Statistics Korea (KOSTAT)
|
3.1.4 가구수
2011년 기준으로 인천광역시의 세대수는 942천 가구이고, 서울특별시는 3,524천 가구, 경기도는 3,948천 가구로 나타났다(Table 8).
|
Table 8. Number of Household by Region (Unit : 1,000 Households)
|
|
Year
|
2004
|
2005
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
|
Incheon
|
816
|
830
|
851
|
871
|
890
|
902
|
919
|
942
|
|
Metro Seoul
|
3,292
|
3,338
|
3,408
|
3,445
|
3,469
|
3,495
|
3,500
|
3,524
|
|
Gyeonggi-do
|
3,233
|
3,342
|
3,453
|
3,545
|
3,632
|
3,717
|
3,839
|
3,948
|
|
Source: Statistics Korea (KOSTAT)
|
3.2 밀도(순 밀도)
인구밀도는 주거환경에 대한 주민들의 주관적 평가에 상당한 영향을 미치는 요인이다. 인구밀도는 용적률과 유사한 맥락의 지표로서, 공업지역 등 주거와
관련이 없는 토지 등의 면적이 밀도 산정과정에서 제거된 순 인구밀도를 분석에 적용하는 것이 타당하다.
3.2.1 인천광역시 순인구밀도(Table 9)
|
Table 9. Net Density of Population Living Area in Incheon
|
|
Living area
|
in 1991
|
in 1995
|
in 2000
|
in 2005
|
|
Total
|
281.4
|
305.5
|
301.0
|
293.6
|
|
City Center
|
Imhea area
|
510.5
|
410.0
|
260.0
|
269.4
|
|
Juan area
|
167.5
|
322.4
|
319.0
|
319.8
|
|
Guwol area
|
238.8
|
235.4
|
233.5
|
359.0
|
|
Southern area
|
Songdo area
|
-
|
-
|
-
|
30.3
|
|
Namdong area
|
179.5
|
269.2
|
488.5
|
568.3
|
|
Yeonsu area
|
77.5
|
137.6
|
164.8
|
153.3
|
|
Eastern area
|
Bupyeong area
|
548.5
|
401.6
|
434.0
|
447.4
|
|
Geyyang area
|
404.6
|
553.5
|
665.4
|
663.4
|
|
Western area
|
Chungra area
|
322.2
|
251.9
|
132.1
|
475.3
|
|
Gumdan area
|
-
|
-
|
-
|
182.4
|
|
Gajwa area
|
438.5
|
551.1
|
519.3
|
455.9
|
|
Yongdong area
|
-
|
-
|
-
|
45.0
|
|
Source: Jong Hyun Lee 『The prospects of regional co-housing price changes and future
policy directions』, Summary from Incheon development institute, 2006, p.65
|
3.2.2 주택보급율(Table 10~12)
|
Table 10. Housing Supply Rate (Incheon) (Unit : households)
|
|
Year
Classification
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Ordinary households
|
679,275
|
685,072
|
875,189
|
892,366
|
918,850
|
943,548
|
965,499
|
|
Total
|
733,618
|
758,603
|
872,442
|
894,397
|
936,688
|
964,615
|
1,003,230
|
|
Detached house
|
112,778
|
111,928
|
86,933
|
85,975
|
108,315
|
107,261
|
76,424
|
|
Multi-household house
|
-
|
-
|
117,974
|
120,094
|
114,136
|
115,770
|
147,705
|
|
Apartment
|
408,092
|
433,206
|
447,951
|
462,217
|
483,847
|
503,520
|
534,675
|
|
Row house
|
21,189
|
21,076
|
21,320
|
21,833
|
24,923
|
25,428
|
25,937
|
|
Multiplex housing
|
183,273
|
184,107
|
189,978
|
195,992
|
197,957
|
205,126
|
210,979
|
|
House in non-residental building
|
8,286
|
8,286
|
8,286
|
8,286
|
7,510
|
7,510
|
7,510
|
|
Total
|
108.0
|
110.7
|
99.7
|
100.2
|
101.9
|
102.2
|
103.9
|
|
Source: Incheon statistical annaul report
|
|
|
|
Table 11. House Supply Rate (Seoul) (Unit : households)
|
|
Year
Classification
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Ordinary households
|
3,349,670
|
3,403,152
|
3,453,648
|
3,500,895
|
3,504,297
|
3,552,453
|
3,594,613
|
|
Total
|
3,151,268
|
3,172,505
|
3,231,707
|
3,257,736
|
3,399,773
|
3,449,176
|
3,497,951
|
|
Detached house
|
243,581
|
236,477
|
229,207
|
224,319
|
165,295
|
157,185
|
174,365
|
|
Multi-household house
|
988,762
|
988,694
|
987,486
|
985,232
|
1,114,843
|
1,112,556
|
1,110,879
|
|
Apartment
|
1,307,113
|
1,330,658
|
1,381,252
|
1,407,114
|
1,485,869
|
1,522,637
|
1,546,509
|
|
Row house
|
145,278
|
143,852
|
143,565
|
143,135
|
145,914
|
144,419
|
143,772
|
|
Multiplex housing
|
436,479
|
442,769
|
460,142
|
467,899
|
463,417
|
487,944
|
497,991
|
|
House in non-residental building
|
30,055
|
30,055
|
30,055
|
30,037
|
24,435
|
24,435
|
24,435
|
|
Total
|
94.1
|
93.2
|
93.6
|
93.1
|
97.0
|
97.1
|
97.3
|
|
Source: Seoul statistical annual report
|
|
|
|
Table 12. House Supply Rate (Gyeong-gi) (Unit : households)
|
|
Year
Classification
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Ordinary households
|
2,822,512
|
2,917,375
|
3,665,556
|
3,775,645
|
3,831,134
|
3,968,072
|
4,090,622
|
|
Total
|
2,805,511
|
2,865,196
|
3,520,572
|
3,642,765
|
3,836,700
|
3,952,364
|
4,060,910
|
|
Detached house
|
551,307
|
519,688
|
1,063,214
|
1,075,110
|
1,126,634
|
1,172,489
|
1,188,777
|
|
Multi-household house
|
126,094
|
130,123
|
672,670
|
684,071
|
767,955
|
787,178
|
803,921
|
|
Apartment
|
1,777,552
|
1,833,038
|
1,934,844
|
2,037,760
|
2,183,845
|
2,262,165
|
2,323,705
|
|
Row house
|
153,715
|
152,679
|
153,227
|
154,068
|
150,705
|
152,018
|
153,525
|
|
Multiplex housing
|
322,937
|
328,107
|
337,657
|
344,366
|
348,542
|
365,692
|
394,903
|
|
House in non-residental building
|
-
|
31,684
|
31,630
|
31,461
|
26,974
|
-
|
-
|
|
Total
|
99.4
|
98.2
|
96.0
|
96.5
|
100.1
|
99.6
|
99.3
|
|
Source: Gyeong-gi statistical annual report
|
3.3 토지이용 특성
토지이용특성과 관련된 변수에서는 전반적으로 용도별 개발밀도가 높은 역세권에서 대중교통의 이용수요가 높아지는 경향을 보여주고 있다(Tables 13~15).
|
Table 13. Total Floor Area by Land Area in Incheon (Unit : m2)
|
|
Year
|
Total
|
Residential areas
|
Commercial areas
|
Agriculture and Fisheries areas
|
Industrial areas
|
Education/Social areas
|
Public areas
|
Other areas
|
|
2004
|
7,213,007
|
3,251,135
|
2,151,055
|
15,583
|
627,189
|
477,676
|
67,322
|
623,047
|
|
2005
|
4,441,971
|
1,340,441
|
1,411,550
|
7,303
|
673,646
|
590,946
|
119,469
|
298,316
|
|
2006
|
5,057,114
|
1,593,408
|
1,593,568
|
13,039
|
885,049
|
683,807
|
30,920
|
257,323
|
|
2007
|
7,796,036
|
3,126,978
|
2,308,017
|
29,309
|
614,805
|
854,350
|
199,082
|
663,495
|
|
2008
|
5,766,016
|
2,280,330
|
1,744,540
|
31,041
|
354,385
|
832,018
|
121,314
|
402,388
|
|
2009
|
3,958,658
|
1,520,896
|
1,273,289
|
34,045
|
301,553
|
479,733
|
81,596
|
267,546
|
|
2010
|
6,106,399
|
3,360,502
|
1,182,063
|
41,590
|
501,686
|
110,173
|
481,790
|
428,595
|
|
2011
|
7,694,842
|
3,570,025
|
1,348,817
|
18,823
|
623,355
|
341,024
|
1,113,102
|
679,696
|
|
Source: Incheon, ｢2012 Incheon statistical annual report｣
|
|
|
|
Table 14. Total Floor Area by Land Area in Metro Seoul (Unit : m2)
|
|
Year
|
Total
|
Residential areas
|
Commercial areas
|
Agriculture and Fisheries areas
|
Industrial areas
|
Education/Social areas
|
Public areas
|
Other areas
|
|
2004
|
11,959,615
|
3,012,464
|
5,892,226
|
1,243
|
1,018,238
|
1,459,007
|
72,623
|
503,814
|
|
2005
|
24,085,657
|
6,087,500
|
12,323,078
|
493
|
510,049
|
39,704
|
4,715,967
|
408,866
|
|
2006
|
31,694,841
|
9,174,622
|
17,988,185
|
851
|
581,607
|
3,532,191
|
350,260
|
67,125
|
|
2007
|
47,660,708
|
5,696,035
|
34,690,232
|
6,266
|
1,054,278
|
5,048,611
|
112,429
|
1,052,857
|
|
2008
|
14,432,457
|
2,932,249
|
6,548,128
|
1,983
|
1,341,140
|
114,795
|
3,344,252
|
149,910
|
|
2009
|
8,499,572
|
1,878,711
|
4,479,614
|
718
|
235,689
|
135,250
|
1,524,192
|
245,398
|
|
2010
|
49,549,715
|
3,212,854
|
35,727,461
|
302,634
|
1,353,788
|
8,952,420
|
-
|
558
|
|
2011
|
81,334,155
|
3,597,039
|
68,413,331
|
794
|
836,828
|
6,568,670
|
358,176
|
1,559,317
|
|
Source: Metro seoul city, ｢Seoul statistical annual report｣
|
|
|
|
Table 15. Total Floor Area by Land Area in Gyeonggi-do (Unit : m2)
|
|
Year
|
Total
|
Residential areas
|
Commercial areas
|
Agriculture and Fisheries areas
|
Industrial areas
|
Education/Social areas
|
Public areas
|
Other areas
|
|
2004
|
32,598,988
|
10,788,510
|
9,256,904
|
474,415
|
6,800,114
|
2,192,424
|
227,315
|
2,859,306
|
|
2005
|
29,812,193
|
12,730,571
|
5,849,598
|
584,842
|
4,478,179
|
2,401,673
|
225,035
|
3,542,295
|
|
2006
|
38,257,181
|
14,483,782
|
9,302,391
|
696,612
|
5,675,164
|
3,058,616
|
315,372
|
4,725,244
|
|
2007
|
44,516,214
|
20,277,516
|
9,775,032
|
813,584
|
4,021,159
|
3,410,580
|
392,582
|
5,825,761
|
|
2008
|
33,750,938
|
9,542,033
|
10,505,670
|
738,445
|
5,151,880
|
3,236,803
|
559,816
|
4,016,291
|
|
2009
|
30,090,233
|
11,757,161
|
6,945,297
|
723,547
|
3,322,240
|
2,979,814
|
1,080,882
|
3,281,292
|
|
2010
|
30,640,131
|
9,481,112
|
8,620,864
|
980,769
|
4,475,878
|
3,229,547
|
799,832
|
3,052,129
|
|
2011
|
30,829,444
|
10,570,611
|
8,027,053
|
790,245
|
4,073,727
|
2,801,637
|
728,720
|
3,837,451
|
|
Source: Gyeonggi provincial office, ｢Gyeonggi-do, basic statistics｣
|
3.4 수단통행량 특성
3.4.1 인천시 수단통행 통행지표(Table 16)
3.4.2 서울시 수단통행 통행지표(Table 17)
3.4.3 경기도 수단통행 통행지표(Table 18)
3.5 대중교통 특성
3.5.1 도시철도 및 전철운행 현황
수도권 도시철도 및 전철노선은 20개 노선으로 영업거리 741.7km, 역수는 503개로 평균역간거리가 1.47km로 나타났다. 도시철도 및 전철
이용자 수는 2010년 3,315백만 명으로 일평균 수송인원은 9,230천명으로 나타났다(Table 19).
|
Table 16. Index of Transportation in 2010(Incheon) (Unit : transportation/day,%)
|
|
Classification
|
Walk
|
Car
|
Bus
|
Subway/Train
|
Taxi
|
Bicycle
|
Etc
|
Total
|
|
Related to Incheon
|
1,523,600
|
2,571,343
|
1,700,757
|
931,155
|
441,654
|
87,167
|
405,876
|
7,661,552
|
|
19.9
|
33.6
|
22.2
|
12.2
|
5.8
|
1.1
|
5.2
|
100
|
|
1,504,564
|
1,609,364
|
1,367,226
|
296,205
|
409,050
|
81,367
|
212,547
|
5,480,323
|
|
|
Incheon→Incheon
|
|
27.5
|
29.4
|
24.9
|
5.4
|
7.5
|
1.5
|
3.8
|
100
|
|
9,520
|
470,066
|
168,342
|
323,521
|
15,474
|
3,717
|
92,153
|
1,082,793
|
|
Incheon→outside Incheon
|
|
0.9
|
43.4
|
15.5
|
29.9
|
1.4
|
0.3
|
8.5
|
100
|
|
9,516
|
491,913
|
165,189
|
311,429
|
17,130
|
2,083
|
101,176
|
1,098,436
|
|
Outside Incheon→Incheon
|
|
0.9
|
44.8
|
15.0
|
28.4
|
1.6
|
0.2
|
9.2
|
100
|
|
12,505,665
|
15,720,111
|
13,806,410
|
11,598,259
|
3,370,306
|
877,563
|
2,351,543
|
60,229,859
|
|
Outside Incheon→Outside Incheon
|
|
20.8
|
26.1
|
22.9
|
19.3
|
5.6
|
1.5
|
3.8
|
100
|
|
14,029,266
|
18,291,454
|
15,507,167
|
12,529,414
|
3,811,960
|
964,731
|
2,757,419
|
67,891,411
|
|
Total
|
|
20.7
|
26.9
|
22.8
|
18.5
|
5.6
|
1.4
|
4.1
|
100
|
|
Source : Traffic census of passenger O/D volume and joint-investigation of future
travel demand estimation by KOTI, 2011
Note) Include transfer inter-subway, ETC : Auto-bike, etc.
|
|
Table 17. Index of Transportation in 2010(Seoul) (Unit : transportation/day,%)
|
|
Classification
|
Walk
|
Car
|
Bus
|
Subway/Train
|
Taxi
|
Bicycle
|
Etc
|
Total
|
|
Related to Seoul
|
6,001,959
|
7,501,989
|
8,745,688
|
11,289,364
|
2,236,058
|
497,126
|
1,382,479
|
37,654,663
|
|
15.9
|
19.9
|
23.2
|
30.0
|
5.9
|
1.3
|
3.8
|
100
|
|
|
Seoul→Seoul
|
5,937,425
|
4,491,365
|
6,880,046
|
8,227,622
|
2,033,740
|
480,760
|
897,797
|
28,948,755
|
|
20.5
|
15.5
|
23.8
|
28.4
|
7.0
|
1.7
|
3.1
|
100
|
|
Outside Seoul→Seoul
|
64,534
|
3,010,624
|
1,865,642
|
3,061,742
|
202,318
|
16,366
|
484,682
|
8,705,908
|
|
0.7
|
34.6
|
21.4
|
35.2
|
2.3
|
0.2
|
5.6
|
100
|
|
Outside Seoul→
Outside Seoul
|
8,027,307
|
10,789,465
|
6,761,479
|
1,240,052
|
1,575,902
|
467,605
|
1,374,940
|
30,236,750
|
|
26.5
|
35.7
|
22.4
|
4.1
|
5.2
|
1.5
|
4.6
|
100
|
|
Total
|
14,029,266
|
18,291,454
|
15,507,167
|
12,528,416
|
3,811,960
|
964,731
|
2,757,419
|
67,891,413
|
|
20.7
|
26.9
|
22.8
|
18.5
|
5.6
|
1.4
|
4.1
|
100
|
|
Source : Traffic census of passenger O/D volume and joint-investigation of future
travel demand estimation by KOTI, 2011
Note) Include transfer inter-subway, ETC : Auto-bike, etc.
|
|
Table 18. Index of Transportation in 2010(Gyeong-gi) (Unit : transportation/day, %)
|
|
Classification
|
Walk
|
Car
|
Bus
|
Subway/Train
|
Taxi
|
Bicycle
|
Etc
|
Total
|
|
Gyeong-gi↔
Gyeong-gi
|
Northern Gyeong-gi↔Northern Gyeong-gi
|
1,470
|
1,059
|
858
|
65
|
207
|
85
|
152
|
3,896
|
|
Northern Gyeong-gi↔
Southern Gyeong-gi
|
129
|
1,336
|
1,039
|
215
|
185
|
24
|
131
|
3,060
|
|
Southern Gyeong-gi↔
Southern Gyeong-gi
|
4,905
|
5,633
|
3,112
|
277
|
747
|
271
|
651
|
15,597
|
|
Subtotal
|
6,504
|
8,028
|
5,008
|
557
|
1,139
|
380
|
935
|
22,552
|
|
Sharing ratio
|
28.8
|
35.6
|
22.1
|
2.5
|
5.1
|
1.7
|
4.2
|
100
|
|
Gyeong-gi↔
Seoul
|
Gyeong-gi↔
Seoul
|
Northern Gyeong-gi→Seoul
|
7
|
305
|
194
|
240
|
19
|
3
|
48
|
816
|
|
Southern Gyeong-gi→Seoul
|
19
|
890
|
575
|
460
|
72
|
5
|
118
|
2,140
|
|
Subtotal
|
26
|
1,195
|
769
|
700
|
91
|
8
|
167
|
2,956
|
|
Gyeong-gi↔
Seoul
|
Seoul→
Northern Gyeong-gi
|
8
|
304
|
200
|
232
|
26
|
3
|
52
|
824
|
|
Seoul→
Southern Gyeong-gi
|
22
|
926
|
568
|
436
|
74
|
5
|
123
|
2,156
|
|
Subtotal
|
30
|
1,230
|
768
|
669
|
100
|
8
|
175
|
2,980
|
|
Subtotal
|
56
|
2,425
|
1,537
|
1,369
|
191
|
16
|
342
|
5,935
|
|
Sharing ratio
|
0.9
|
40.9
|
25.9
|
23.1
|
3.2
|
0.3
|
5.7
|
100
|
|
Gyeong-gi↔
Incheon
|
Southern Gyeong-gi↔
Southern Gyeong-gi
|
3
|
151
|
60
|
71
|
7
|
2
|
29
|
322
|
|
Southern Gyeong-gi↔
Southern Gyeong-gi
|
9
|
424
|
82
|
41
|
15
|
4
|
84
|
659
|
|
Subtotal
|
12
|
575
|
142
|
111
|
22
|
6
|
114
|
981
|
|
Sharing ratio
|
1.2
|
58.6
|
14.5
|
11.3
|
2.2
|
0.6
|
11.6
|
100
|
|
Gyeong-gi↔
Outside Gyeong-gi
|
Southern Gyeong-gi↔
Southern Gyeong-gi
|
1
|
74
|
26
|
24
|
0
|
0
|
17
|
1,432
|
|
Southern Gyeong-gi↔
Southern Gyeong-gi
|
4
|
457
|
144
|
50
|
5
|
0
|
80
|
741
|
|
Subtotal
|
5
|
531
|
170
|
74
|
6
|
0
|
7
|
883
|
|
Sharing ratio
|
0.6
|
60.1
|
19.2
|
8.4
|
0.7
|
0.0
|
11
|
100
|
|
Total
|
Traffic volume
|
6,577
|
11,559
|
6,857
|
2,111
|
1,358
|
402
|
1,488
|
30,352
|
|
Sharing ratio
|
21.7
|
38.1
|
22.6
|
6.9
|
4.5
|
1.3
|
4.9
|
100
|
|
Source : Traffic census of passenger O/D volume and joint-investigation of future
travel demand estimation by KOTI, 2011
Note) Include transfer inter-subway, ETC : Auto-bike, etc.
|
|
Table 19. Urban Rail and Train Transportation Persons (Unit : 1,000 People)
|
|
Kinds
|
Number of lines (No)
|
Operating distance (km)
|
Number of station (No.)
|
Time required
(Minute)
|
Service number
(Weekdays)
|
Number of passengers in 2009
|
Average number of passengers per day
|
|
Metropolitan area
|
18
|
685.3
|
449
|
16~138
|
6,215
|
3,205,628
|
8,810
|
|
Incheon
|
1
|
29.4
|
29
|
54
|
312
|
75,103
|
206
|
|
Metro-9
|
1
|
27.0
|
25
|
Express : 30
General : 52
|
366
|
34,493
|
214
|
|
Total
|
20
|
0
|
0
|
16~138
|
0
|
0
|
0
|
|
Source: Urban rail transport plan, Seoul metropolitan rapid transit corporation, 2010
|
3.6 Social MIx
3.6.1 65세 노인인구(Table 23)
|
Table 23. Population of Age 65 (Unit : people)
|
|
Year
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Incheon
|
189,940
|
204,880
|
215,860
|
226,610
|
237,805
|
250,528
|
260,107
|
|
Metro Seoul
|
786,580
|
852,235
|
898,700
|
942,946
|
1,007,572
|
1,049,425
|
1,110,995
|
|
Gyeo-nggi-do
|
810,472
|
875,099
|
934,042
|
969,263
|
1,025,883
|
1,075,712
|
1,138,831
|
|
Source: Gyeong-gi, Seoul, Incheon statistic annual report
|
3.6.2 수용 학생수(Tables 24~26)
|
Table 24. Acceptable Number of Students(Incheon) (Unit : people)
|
|
Classification Year
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Kindergarten
|
29,950
|
31,368
|
31,858
|
32,521
|
34,592
|
38,162
|
41,594
|
|
Elementary school
|
214,671
|
205,781
|
193,210
|
183,261
|
173,598
|
164,928
|
157,918
|
|
Middle school
|
121,864
|
118,916
|
115,198
|
112,142
|
107,234
|
103,593
|
100,776
|
|
High school
|
106,501
|
111,480
|
114,382
|
113,247
|
110,409
|
77,592
|
104,188
|
|
Community college
|
20,685
|
21,049
|
21,558
|
17,011
|
17,285
|
15,240
|
17,819
|
|
Teachers college
|
2,720
|
2,135
|
1,943
|
1,775
|
1,990
|
1,491
|
655
|
|
University
|
30,353
|
31,982
|
34,308
|
40,018
|
52,626
|
24,035
|
50,691
|
|
Graduate school
|
6,144
|
6,381
|
6,763
|
9,368
|
7,601
|
3,362
|
7,730
|
|
Etc
|
1,305
|
2,178
|
2,169
|
1,499
|
1,581
|
1,704
|
1,560
|
|
Total
|
534,193
|
531,270
|
521,389
|
510,842
|
506,916
|
430,107
|
482,931
|
|
Source: Incheon statistical annual report
|
|
|
|
Table 25. Acceptable Number of Students(Seoul) (Unit : people)
|
|
Classification Year
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Kindergarten
|
85,764
|
82,461
|
82,144
|
79,704
|
78,789
|
81,237
|
87,997
|
|
Elementary school
|
689,169
|
665,227
|
633,486
|
598,514
|
566,149
|
535,948
|
502,000
|
|
Middle school
|
384,977
|
375,937
|
365,579
|
355,838
|
345,413
|
330,219
|
315,241
|
|
High school
|
349,154
|
355,193
|
361,942
|
368,075
|
362,466
|
353,632
|
344,391
|
|
Special-education school
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
4,907
|
4,864
|
|
Community college
|
65,808
|
66,051
|
65,940
|
65,350
|
65,033
|
64,142
|
63,642
|
|
Teachers college
|
2,487
|
2,435
|
2,345
|
2,223
|
2,139
|
2,005
|
1,888
|
|
University
|
451,481
|
454,639
|
440,846
|
447,982
|
468,509
|
471,648
|
494,016
|
|
Graduate school
|
133,325
|
133,844
|
131,707
|
134,061
|
140,621
|
143,625
|
144,657
|
|
Etc
|
358,987
|
354,386
|
357,697
|
384,860
|
384,973
|
398,027
|
382,467
|
|
Total
|
2,521,152
|
2,490,173
|
2,441,686
|
2,436,607
|
2,414,092
|
2,385,390
|
2,341,163
|
|
Source: Seoul statistical annual report
|
|
|
|
Table 26. Acceptable Number of Students(Gyeong-gi) (Unit : people)
|
|
Classification Year
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
2012
|
|
Kindergarten
|
133,034
|
135,245
|
136,558
|
137,566
|
141,626
|
150,966
|
166,705
|
|
Elementary school
|
966,347
|
951,908
|
920,586
|
880,141
|
848,135
|
814,927
|
775,163
|
|
Middle school
|
487,357
|
489,548
|
488,203
|
484,656
|
482,170
|
472,878
|
463,600
|
|
High school
|
385,461
|
411,732
|
436,635
|
456,897
|
461,461
|
462,456
|
462,490
|
|
Community college
|
245,024
|
238,339
|
184,577
|
164,966
|
234,606
|
237,181
|
218,520
|
|
Teachers college
|
977
|
1,421
|
1,737
|
1,737
|
1,738
|
1,257
|
1,556
|
|
University
|
249,007
|
265,101
|
243,991
|
255,122
|
284,271
|
276,136
|
300,366
|
|
Graduate school
|
25,871
|
27,035
|
27,837
|
30,416
|
36,107
|
31,015
|
29,882
|
|
Etc
|
5,618
|
5,705
|
5,954
|
6,427
|
6,730
|
7,183
|
7,239
|
|
Total
|
2,498,696
|
2,526,034
|
2,446,078
|
2,417,928
|
2,496,844
|
2,453,999
|
2,425,521
|
|
Source: Gyeong-gi statistical annual report
|
3.6.3 주택 점유형태(Tables 27~29)
|
Table 27. Housing Tenure Status(Incheon) (Unit : households)
|
|
Year
Classification
|
2005
|
2010
|
|
Own house
|
498,592
|
510,343
|
|
Lease (Jeonsei)
|
175,978
|
211,497
|
|
Monthly rent with security deposit
|
109,010
|
154,258
|
|
Monthly rent without security deposit
|
14,583
|
18,711
|
|
Monthly rent
|
3,692
|
4,913
|
|
Free of charge
|
21,168
|
19,128
|
|
Total
|
823,023
|
918,850
|
|
Source: Incheon statistical annual report
|
|
|
|
Table 28. Housing Tenure Status(Seoul) (Unit : households)
|
|
Year
Classification
|
2005
|
2010
|
|
Own house
|
1,475,848
|
1,439,336
|
|
Lease (Jeonsei)
|
1,100,175
|
1,152,714
|
|
Monthly rent with security deposit
|
612,499
|
782,696
|
|
Monthly rent without security deposit
|
50,487
|
60,903
|
|
Monthly rent
|
16,994
|
19,271
|
|
Free of charge
|
53,887
|
49,375
|
|
Total
|
3,309,890
|
3,504,297
|
|
Source: Seoul statistical annual report
|
|
|
|
Table 29. housing tenure status(Gyeong-gi) (Unit : households)
|
|
Year
Classification
|
2005
|
2010
|
|
Own house
|
1,770,538
|
1,882,056
|
|
Lease (Jeonsei)
|
896,459
|
1,073,298
|
|
Monthly rent with security deposit
|
503,591
|
715,296
|
|
Monthly rent without security deposit
|
49,969
|
54,818
|
|
Monthly rent
|
18,333
|
20,686
|
|
Free of charge
|
90,287
|
84,978
|
|
Total
|
3,329,177
|
3,831,134
|
|
Source: Gyeong-gi statistical annual report
|
3.7 자료실태조사
1) 각 시군구별 용도별 건축연면적 : 복합용도지수 비교(LUM: Land Use Mix)
- 주거, 상업, 업무, 공업, 문화, 교육, 기타
- LUM = = 토 지이용I의 연면적/총 연면적 비율
※자료출처 : 국토부세움터 2011.2, 2012.7, 전국 시군구 용도별 건축연면적
2) 각 시군구별 종사자수, 기업체수, 직종별 종사자수(Job- Balance):
- 직주비1 = 종사자수/인구수,
- 직주비2 = 종사자수/세대수
- 직주비3 = 종사자수/주택수
※자료출처 : 인천, 서울, 경기통계연보, 2011년자료, 2012년 발행
- 순직주비1 = 시구군 내부수단통행/총 발생 수단통행
※자료출처 : KTDB 수도권 TAZ별 수단교통 OD조사, 2012. 교차통행 제외 발생 통행량만으로 산정
※시 도 내부통행중 서울시와 경기도는 북부와 남부 및 전체로 구분 분석, 수단통행량을 근거로 내외부 및 총 수단발생 통행량을 산정
3) 밀도(Density) : 각 시군구별 인구, 세대수, 면적, 학생수, 주택보급율.
- 밀도 = 각시군구별인구/면적(Km²)
- 순 밀도 = 각 시군구별 인구/대지면적(Km²)
※자료출처 : 서울, 인천, 경기도 통계연보 2012
4)각 시군구별수단통행량 : 버스, 지하철/철도, 보행자/자 전거 이용율
- 수도권 TAZ 수단별 OD
※자료출처 : KTDB 가구통행 실태조사 수단기준2011 통행자료, 2012.
5) 수도권 전철/지하철 OD : 각 역별 OD
※자료출처 : KTDB 수도권 지하철/전철 OD
6)Social Mix : 수도권 시군구별 65세 노인 인구, 수용 학생수, 주택 점유형태(자가, 전세, 월세, 무상 가구수).
※인천, 서울, 경기, 통계연보 2012
4. 회귀식 모형을 통한 각 요소별 관련성 분석
4.1 각 요소별 일표본 t-test
4.1.1 선행연구를 통한 지표선정
선행연구에서 선정한 지표는 다음 Table 30과 같다.
4.1.2 FGI (Focus Group Interview)를 통한 지표선정
FGI (Focus Group Interview, 표적 집단 면접)을 위해 TOD계획요소를 고찰하여 TOD의 이론을 검토하고, 선행연구 및 최근 동향분석과
시사점을 반영한 계획요소를 연구하여 선행연구를 고찰하였다. 그 결과, 선정된 변수는 인구사회특성, 토지이용특성, 대중교통특성, 접근특성으로 분류가능하다.
먼저, 인구사회특성에는 인구, 종사자수, 주거연면적, 직주비1(종업원수/인구수), 직주비2(종업원수/세대수), 순직주비(내부통행/총 통행)가 속하고,
토지이용특성에는 상업연면적, 업무연면적, 교육연구연면적, 문화연면적, 공업연면적, 용적률, 복합용도지수(LUM)이 포함된다. 대중교통특성에는 지하철역수,
버스정류장 수, 자전거 보관대수, 환승주차대수가 있고, 접근특성에는 역 출입구수, 역간거리, 보행접근거리, 자전거 도로가 이에 속한다.
선정된 변수인 인구사회특성, 토지이용특성, 대중교통특성, 접근특성이 대중교통 통행패턴변화에 미치는 일반적 효과는 대중교통이용수요 증가, 대중교통 수단분담률
증가, 차량당 탑승자수 증가, 도모 및 자전거 수단분담률 증가, 통행거리 감소 등 다양한 효과로 나타난다.
|
Table 30. Selection Indicator of Previous Research
|
|
Previous research
planning elements
|
Calthrope
|
Cervero
|
Gum hee Hwang
|
Hyunggon Sung
|
Jihyung Park
|
Youngtack Oh
|
Sunghae Park
|
|
1993
|
2001
|
2006
|
2007
|
2008
|
2009
|
2011
|
|
Number of people
|
|
O
|
O
|
|
|
|
|
|
Number of employees
|
O
|
O
|
O
|
|
|
|
|
|
Residential rate
|
O
|
O
|
O
|
O
|
O
|
|
O
|
|
Commercial rate
|
O
|
O
|
O
|
O
|
O
|
|
O
|
|
Business rate
|
|
O
|
O
|
O
|
O
|
|
O
|
|
Floor area ratio
|
|
|
O
|
|
|
|
O
|
|
Complex Building Ratio
|
O
|
O
|
|
|
O
|
|
|
|
Number of bus routes
|
|
|
O
|
|
O
|
O
|
O
|
|
Number of bus stations
|
|
O
|
|
|
O
|
O
|
|
|
Number of bike racks
|
|
O
|
|
|
O
|
O
|
O
|
|
Number of transit parking lots
|
|
|
|
|
O
|
O
|
O
|
|
Number of doorways
|
O
|
|
|
|
O
|
O
|
|
|
Number of users
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Approach distances
|
O
|
O
|
|
|
O
|
O
|
O
|
|
Number of crossroads
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Density of development
|
|
|
O
|
|
O
|
O
|
|
|
Allocation interval
|
|
|
|
|
O
|
|
|
|
Number of public facilities
|
O
|
|
|
|
|
|
O
|
각 특성별 효과를 요약하면 다음과 같다.
- 인구사회특성 : 대중교통 이용수요 증가대중교통 수단분담률 증가
- 토지이용특성 : 대중교통 수단분담률 증가차량당 탑승자수 증가통행빈도 및 통행거리 감소
- 대중교통특성 : 대중교통 수단분담률 증가 및 규모 증가접근수단 분담률 증가
- 접근특성 : 도보 및 자전거 수단분담률 증가통행거리 및 접근거리 감소
4.1.3 편리성 평가항목 분석결과
일표본 t-test를 이용한 적합성 검증 결과, 대중교통 특성 중 자전거 보관대수의 p-value가 0.704로 나타났고, 접근특성 중 자전거 도로
연장의 p-value가 0.162로 나타나 0.05를 초과하기 때문에 분석지표로 채택하지 않았다(Table 31).
|
Table 31. Suitability Verification Result
|
|
Characteristics
|
Analysis indicators
|
Average diffe-rence
|
p-value
(p<0.05)
|
Whether it was adopted
|
|
Population characteristics
|
Population
|
19261.57
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Number ofemployees
|
5.70
|
0.006*
|
Ｏ
|
|
Job-housing ratio 1
|
0.279
|
0.075*
|
Ｏ
|
|
Job-housing ratio 2
|
0.746
|
0.012*
|
Ｏ
|
|
Net job-housing ratio
|
0.654
|
0.023*
|
Ｏ
|
|
Residential floor area
|
7.91
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Land use characteristics
|
Commercial floor area
|
6.14
|
0.001*
|
Ｏ
|
|
Business floor area
|
1.08
|
0.003*
|
Ｏ
|
|
Education/research floor area
|
6.13
|
0.031*
|
Ｏ
|
|
Culture floor area
|
1.08
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Industrial floor area
|
4.29
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Floor Area Ratio
|
79.4
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Mixed use exponent(LUM)
|
0.59
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Public transport characteristics
|
Number of transit subway route
|
1.12
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Number of bus stations
|
8.57
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Number of bike racks
|
102.42
|
0.704
|
Ｘ
|
|
Number of parking lots around the transit station
|
399.05
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Approach characteristics
|
Number of station doorways
|
4.57
|
0.000*
|
Ｏ
|
|
Average approach distance of the bus and subway
|
152.4
|
0.045*
|
Ｏ
|
|
Total bike road
|
1877.275
|
0.162
|
Ｘ
|
따라서, 채택한 최종지표는 다음 Table 32와 같다.
|
Table 32. Final Indicator
|
|
Characteristics
|
Analysis indicators
|
Unit
|
Formula
|
Source
|
|
Population characteristics
|
Density of population
|
Person
|
Population around 500m radius within the station
|
Statistical annual report, GIS
|
|
Number of employees
|
Person
|
Employees around 500m radius within the station
|
Statistical annual report, GIS
|
|
Job-housing ratio 1
|
-
|
Number of employees/Population
|
KOSTAT
|
|
Job-housing ratio 2
|
-
|
Number of emplyoees/Number of households
|
KOSTAT
|
|
Net job-housing ratio
|
-
|
Internal traffic/Total Traffic
|
KTDB
|
|
Residential floor area
|
|
Residential total area within 500m radius of the station sphere
|
Building ledger
|
|
Land use characteristics
|
Commercial floor area
|
|
Commercial total area within 500m radius of the the station sphere
|
Building ledger
|
|
Business floor area
|
|
Business total area within 500m radius of the the station sphere
|
Building ledger
|
|
Education and research floor area
|
|
Education total area within 500m radius of the the station sphere
|
Building ledger
|
|
Culture floor area
|
|
Culture total area within 500m radius of the the station sphere
|
Building ledger
|
|
Industrial floor area
|
|
Industrial total area within 500m radius of the the station sphere
|
Building ledger
|
|
Floor Area Ratio
|
%
|
Average floor area ratio within 500m radius of the the station sphere
|
Building ledger
|
|
Mixed use exponent (LUM)
|
-
|
Mixed use exponent of station area
|
Building ledger
|
|
Public transportation characteristics
|
Number of transit subway routes
|
No.
|
Number of possible tranferable stations
|
Statistics annual report of Incheon
|
|
Number of bus stations
|
No.
|
Number of bus stations in the station sphere
|
Statistics annual report of Incheon
|
|
Number of transit parking lots
|
No.
|
Number of parking lots in the subway station sphere
|
Statistics annual report of Incheon
|
|
Approach characteristics
|
Number of station doorways
|
No.
|
Number of station doorways
|
Statistics annual report, GIS
|
|
Average approach distance of bus and subway
|
m
|
Average approach distance of bus and subway
|
Statistics annual report, GIS
|
4.2 각 요소별 상관분석
상관분석은 두 변수 사이의 관계를 볼 때 사용하는데, 항상 두 가지의 변수만 보기 때문에 회귀분석보다는 불완전하지만 회귀분석 전 단계에 사용하여 관계가
없는 변수를 제거하는데 도움을 준다.
상관분석에서 상관계수 p의 범위는 –1≤p≤1이며, |p|값이 크면 클수록 두 변수가 밀접한 관계가 있다고 본다.
채택한 변수 간 상관분석 결과는 Table 20과 같다.
|
|
|
Fig. 1. Regression Analysis
|
4.3 각 요소별 회귀분석
회귀분석의 예측 값으로는 버스-지하철의 평균 접근거리, 교육면적, 문화면적, 공업면적, 주거면적, 순직주비, 용적률, 업무면적, 버스정류장수, 복합용도지수,
직주비1, 출입구 수, 환승주차장 수, 인구밀도, 고용밀도, 보행접근거리, 상업면적이며, 종속변수는 대중교통의 이용객 수이다.
회귀분석 결과 값은 0.599로 약 60%이상의 설명력을 가진 모형이며, Durbin-Watson값은 1.316으로 적합한 모형이라고 할 수 있다.
회귀분석 결과 나타난 산정식은 다음과 같다.
여기서, Y=1일 대중교통 이용객 수
=고용밀도
=인구밀도
=버스정류장수
=버스-지하철 평균접근거리
=주거면적
=업무면적
=상업면적
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Table 33. Result of Correlation Analysis between Variables
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Public transportation ratio
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Popula-tion density
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Employment density
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Residential area
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Commercial area
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Busi-ness area
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Educa-tion area
|
Indus-trial area
|
Culture area
|
Floor area ratio
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Mixed use expo-nent
|
Job-housing ratio 1
|
Job-housing ratio 2
|
Net job-housing ratio
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Num-ber of bus stations
|
Num-ber of transit parking lots
|
Num-ber of station door-ways
|
Ave-rage app-roach distance
|
Bus-
subway
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Pear-son correlation
|
Public transportation ratio
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1.000
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Popula-tion density (person)
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-.133
|
1.000
|
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Employment density (person)
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.264
|
.574
|
1.000
|
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|
Residen-tial area
|
-.167
|
.748
|
.392
|
1.000
|
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Commercial area
|
.089
|
.608
|
.686
|
.354
|
1.000
|
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|
Business area
|
-.129
|
.259
|
.269
|
.141
|
.694
|
1.000
|
|
|
|
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|
Educa-tion area
|
-.006
|
.220
|
.400
|
.138
|
.106
|
-.115
|
1.000
|
|
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|
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|
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|
Indust-rial area
|
-.184
|
.000
|
.256
|
.107
|
-.020
|
-.084
|
.059
|
1.000
|
|
|
|
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|
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|
Culture area
|
.100
|
-.004
|
.297
|
-.047
|
.225
|
.075
|
.060
|
-.099
|
1.000
|
|
|
|
|
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|
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|
|
|
|
Floor area ratio
|
-.036
|
.061
|
-.008
|
.049
|
.254
|
.343
|
-.382
|
-.138
|
.040
|
1.000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Mixed use exponent
|
.103
|
.067
|
.373
|
-.263
|
.366
|
.292
|
-.066
|
-.012
|
.339
|
.106
|
1.000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Job-housing ratio 1
|
-.044
|
-.313
|
-.157
|
-.264
|
-.173
|
-.112
|
.407
|
.005
|
-.061
|
-.125
|
-.297
|
1.000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Job-housing ratio 2
|
-.041
|
-.310
|
-.153
|
-.262
|
-.172
|
-.120
|
.410
|
.006
|
-.059
|
-.127
|
-.295
|
0.520
|
1.000
|
|
|
|
|
|
|
|
Net job-hou-sing ratio
|
-.248
|
-.234
|
-.378
|
-.156
|
-.138
|
.113
|
-.177
|
.054
|
.037
|
.073
|
-.023
|
.101
|
.101
|
1.000
|
|
|
|
|
|
|
Number of bus stations
|
.350
|
.447
|
.419
|
.212
|
.469
|
.121
|
.168
|
.029
|
-.070
|
.011
|
.112
|
-.243
|
-.235
|
-.121
|
1.000
|
|
|
|
|
|
Number of transit parking lots
|
-.056
|
-.181
|
-.130
|
-.093
|
.179
|
.188
|
-.237
|
-.073
|
.621
|
.179
|
-.036
|
.024
|
.025
|
.243
|
-.023
|
1.000
|
|
|
|
|
Number of station doorways
|
-.275
|
.408
|
.110
|
.408
|
.458
|
.559
|
-.098
|
-.042
|
-.099
|
.240
|
.001
|
-.099
|
-.100
|
.325
|
.333
|
.098
|
1.000
|
|
|
|
Average approach distance
|
.246
|
-.028
|
-.111
|
.027
|
-.126
|
-.339
|
.032
|
-.160
|
-.074
|
-.192
|
-.394
|
.113
|
.121
|
-.099
|
.190
|
-.026
|
-.107
|
1.000
|
|
|
Bus-subway
|
-.076
|
-.312
|
-.310
|
-.093
|
-.402
|
-.359
|
.021
|
-.124
|
.077
|
-.044
|
-.389
|
.444
|
.450
|
.098
|
-.506
|
.129
|
-.268
|
.620
|
1.000
|
5. 결 론
5.1 연구 결과 및 시사점
본 연구에서는 대중교통 이용객 수에 영향을 미치는 지표를 분석해 보고자 하였다. 수도권의 각 지역별 주요 TOD계획요소인 복합용도수준, 직주근접수준,
밀도와 순 밀도 비교 등을 통한 66개 자치 시군구의 TOD계획요소 달성도를 비교하고 세분화된 데이터 분석을 통해 지표를 선정하였다. 상관분석을 통해
변수간의 상관관계를 분석하고, 회귀분석을 통해 설명력을 가진 모형을 도출하였다.
인천광역시 지하철역 29개와 경인선 11개 역세권 회귀분석결과, 변수 중 대중교통 이용객수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 종사자 수로 40개 역세권
회귀분석결과 대중교통이용객 수에 TOD 계획요소중 0.719로 분석되었음. 그 다음으로 인구수, 역세권 내 버스정류장 수, 버스정류장-지하철 역 출입구
간의 거리 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났다.
따라서, 역세권내 종사자 수가 가장 커다란 영향을 주는 것은 역세권은 근무자가 많을수록 대중교통을 이용하는 통행량이 많아짐을 알 수 있었으며, 역세권내
거주인구가 많을수록 대중교통 통행량이 많아짐을 알 수 있었다. 또한, 역세권내 버스정류장이 많을수록 버스정류장과 지하철 역사의 거리가 짧을수록 대중교통
이용객수가 증가하는 것은 환승이용의 편리성과 환승카드 활용에 따른 요금 감면효과로 대중교통 이용율 증대의 원인이라 볼 수 있다.
역세권의 종사자수, 인구수, 버스정류장 수, 버스정류장과 지하철 역간접근거리, 주거 연면적, 업무연면적, 상업연면적등 TOD의 핵심 계획요소들이 대중교통
이용객수에 상당한 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 인천시 지역의 29개 지하철 및 11개 경인전철역 주변의 역세권은 이미 중요한 TOD 계획요소를
포함하고 있어, 각 지하철과 전철 역세권은 TOD가 상당부분 달성되었음을 알 수 있다.