1인 가구 주거입지 및 주택유형 선택을 위한 의사결정지원시스템 구축 방안에 관한 연구

Abstract

최근 우리나라도 경제・사회・문화적 환경 변화와 함께 주택시장의 환경도 많은 변화가 진행 되고 있으며, 변화하는 환경에 따른 거주자의 의사결정 권한이 크게 확대되고 있다. 주택공급 사업자들이 일방적으로 건설하여 공급하던 공급자 중심의 시장구조에서 수요자 개개인의 기호에 맞는 주택을 공급해야 하는 수요자 중심으로 시장구조가 변화되고 있는 것이다. 하지만 양방향 의사결정 과정은 여전히 체계적으로 이루어지지 못하고 있으며, 제공되는 정보도 객관적인 통계나 과학적인 분석 결과보다는 단순한 계산이나 정성적인 경우가 많다. 주택시장의 수요자와 공급자간 합리적인 의사결정을 하기 위해서는 주택시장의 현상을 나타내는 각종 데이터를 제공하고, 주택선택 관련 이해당사자들의 의견을 집약하며, 이를 의사결정자들에게 쉽게 전달하고, 경우에 따라서는 의사결정자들이 제공받는 정보에 기하여 새로운 정보를 창출할 수 있는 시스템이 필요하다. 오늘날의 주택 형태는 거주자가 추구하는 진정한 삶의 가치를 구현하기 보다는 다변화하는 사회·제도적 환경에 의해 수동적으로 형성되어 왔다고 할 수 있다. 여기서 파생되는 많은 문제점들 가운데 가장 핵심적인 부분은 수요자의 주택에 대한 선호요인이나 가치관 등 개별 가구의 성향 및 특성에 따라 주택시장에서 주거입지와 주택유형의 선택과정에 대한 범위가 매우 제한적인 것과, 수요자와 공급자간의 의사결정 지원을 위한 특성화된 지원 시스템의 부재라고 할 수 있다. 현재 이와 같은 문제점들을 해결하기 위한 다양한 연구와 개발이 시도되고 있지만, 보다 나은 주거의 의미를 실현하고자 하는 과도기적 시점에 있다고 볼 수 있다. 앞으로 이들을 위한 맞춤형 주택과 주거입지 선택요인에 대한 의사결정은 보다 구체적으로 세분화되어 활용 될 필요성이 있다. 이러한 시대적 배경 하에 수요자 중심의 주거환경과 주거가치 창출을 위한 주거만족도 증진에 초점을 맞춰 수요 요구가 적극적으로 반영되기 위한 의사결정지원 시스템의 필요성이 대두되는 시점이다. 또한 주택시장의 특성과 변화를 살펴보고 미래 예측 가능한 요인들을 산출하기 위한 예측모형을 구축하고, 이를 의사결정 과정에서 활용하는 것이 무엇보다 중요하다고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 현 주택시장의 주요변화요인 중 하나인 1인 가구에 초점을 맞춰 수요자의 의사결정시 영향을 주는 복합적인 선택요인을 분석하여 예측모형을 구축하고, 이를 활용한 최종적인 의사결정지원 시스템 구축 방안을 제시하는 것 까지를 연구의 범위로 설정하였다.

본 연구는 다음과 같은 방법으로 진행되었다. 첫째, 연구의 방향 설정 : 1인 가구의 주택 의사결정지원을 위한 연구의 필요성 및 목적을 확립한다. 둘째, 문헌 조사 : 기존 문헌과 선행연구의 가구특성별 주거입지와 주택유형 선택에 관한 변수 설정 등을 분석하여 유의미하다고 판단되는 변수들을 활용하여 본 연구의 독립변수와 종속변수를 설정한다. 셋째, 확률선택모형(Probabilistic Choice Model)이론에 기초한 수요자의 의사결정에 관한 예측 분석을 위한 모형을 설정한다. 넷째, 데이터 수집 : 국토교통부 2012년도 주거실태조사 자료를 토대로 기초통계량을 제시하고, 이를 통해 본 연구의 의사결정과정에 필요한 분석지표를 설정한다. 실증 분석 및 요약 : 앞서 설정한 독립변수와 종속변수간 공차한계(tolerance)와 분산팽창요인(VIF: variance inflation factor), 다중공선성(multi-collinearity) 검토를 통해 변수의 신뢰성을 확보하고, 이를 통해 다항로짓분석(Multinomial Logit Model)을 활용해 실증 분석하고, 이를 토대로 1인 가구의 의사결정지원 시스템 구축 방안을 제시한다.

본 연구의 결과는 향후 본 1인 가구의 주거입지 및 주택유형 선택에 관한 예측을 위한 모형구축과 이를 체계화된 의사결정지원시스템으로 구축함으로써, 각 참여자들이 원하는 수요예측 방향과 결과에 대한 사전⋅사후 시뮬레이션을 가능하도록 해주고, 최적의 결과물을 도출하기 위해 의사결정을 지원한다는 점에서 기존 연구결과의 활용과는 차이가 있다.