서울시 행정동별 중심성 변화요인 분석

Abstract

As the urban structure of the Seoul metropolitan area changes, the travel pattern centered on Seoul is gradually spreading to the metropolitan area. The status of CBD areas such as Jongno-gu, Jung-gu, Gangnam-gu, and Seocho-gu, which were in charge of the central city function in the past, is also gradually changing. Also, there are areas where new floating population is concentrated through various new town projects or urban regeneration projects in Seoul. Accordingly, it is necessary to measure the changes in the urban spatial structure of Seoul, how the centrality of regions within Seoul is changing, and which regions have increased centrality, and reflect them in the city’s urban policies in the future. In this study, the following analysis were carried out to measure the centrality change by administrative divisions in Seoul and to measure the centrality change factors. First, the centrality index for each administrative division in Seoul was measured using the OD travel data, and how the centrality of each administrative division changed according to the change of time points. Social network analysis was used as a method to measure the centrality index of each division, and as centrality index, Degree centrality, Eigenvector centrality, and PageRank centrality were measured. To compare changes in travel patterns, analysis time points were set for two years, 2010 and 2018, and the centrality change was identified by dividing the regions where the centrality index increased and the regions where the centrality index decreased over time. Second, multiple regression analysis was conducted to determine how the changes in the centrality index were affected by physical changes such as population and subway stations and land characteristics such as land use and official land prices depending on the time of analysis. As a result of the centrality analysis for each administrative division in Seoul, the centrality of Jongno 1·2·3·4Ga-dong, Yeoui-dong, Myeong-dong, and Yeoksam 1-dong, which can be said to be traditional downtown areas of Seoul, was high in both 2010 and 2018. However, compared to 2010, the centrality of Jongno-gu and Jung-gu decreased, and the centrality of Gangnam Seocho increased. As for the characteristics of each centrality index, in the case of eigenvector centrality, both centrality and centrality changes were affected by the surrounding areas, and the central regions were concentrated. On the other hand, the change in degree centrality and the change in PageRank centrality showed similar patterns, and it was found that they better explain the phenomenon in the region where the centrality changed significantly. The regions with the greatest increase in centrality were Munjeong 2-dong, Gasan-dong, Jamsil 6-dong, Gayang 1-dong, Seocho 1-dong, Jingwan-dong, Seogyo-dong and Banghwa 2-dong, etc. These areas were analyzed as areas with increased floating population due to large-scale development projects or changes in local conditions. As a result of multiple regression analysis analyzing the factors affecting the centrality of the region, the analysis results for the centrality change factors in the degree centrality and PageRank centrality except for the eigenvector centrality were similar. In these two centrality indices, demographic change, number of subway stations, industrial site area, and average official land price were analyzed as factors that affected the centrality change in common. In this study, network analysis was carried out with the traffic volume as weight, so it can be seen that the traffic volume increase according to the population increase had an effect on the centrality. In the case of the number of subway stations, if there are many subway stations in an area, there is a high possibility that the traffic volume is high, and it can be said that the centrality has increased due to the high development potential such as the development of the station area. In the case of industrial land, Gasan-dong, Geumcheon-gu, which has the largest amount of industrial land, increased in centrality along with the growth of Gasan Digital Complex. In the case of the official average land price, the centrality of areas where land prices were previously low increased. It is analyzed that the centrality has increased because regions with low land prices have high development potential. The implications of this study according to these results are as follows. By identifying the centrality change pattern and centrality change factors in Seoul, it can be used as basic data for analysis, such as predicting changes in the central region in the future and establishing regional development directions when establishing higher-level plans and policies. Through the study, it was found that the Hanyang City Wall area and Gangnam area, which had been serving as the existing centers in Seoul, still function as centers, but their status is gradually changing. It has been analyzed that development which is distinctive and adapted to local conditions such as Gasan Digital Complex, Munjeong Legal Complex, and Magok Urban Development Project, etc. forms a new central area and influences the increase in the centrality of the region. This suggests that efforts to identify the characteristics and growth potential of the region should be preceded in order to strengthen the centrality of the region when establishing city plans in the future.| 서울 대도시권의 도시구조의 변화에 따라 서울시를 중심으로 이루어졌던 통행패턴은 점점 수도권으로 확산되고 있으며, 과거 중심도시기능을 담당하던 종로구, 중구 등의 한양도성 및 강남구, 서초구 등 강남도심 지역의 위상도 점점 변화하고 있다. 또한, 다양한 뉴타운 사업 혹은 도시재생 사업을 통해 새롭게 유동인구가 밀집되는 지역도 발생하고 있다. 이에 따라, 앞으로 서울시의 도시공간구조의 변화와 서울시 내에서 지역의 중심성이 어떻게 변화해가고 있는지, 어느 지역이 중심성이 높아졌는지 측정하여 향후 서울시의 도시정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시 행정동별 중심성 변화를 측정하고 중심성 변화요인을 측정하기 위하여 다음과 같은 분석을 진행하였다. 첫째, 기종점통행량 데이터를 활용하여 서울시 행정동별 중심성 지수를 측정하고, 시점의 변화에 따라 행정동별 중심성이 어떻게 변화하였는지 측정하였다. 지역의 중심성 지수를 측정하기 위한 분석기법으로는 사회연결망분석(Social Network Analysis) 기법을 활용하였으며, 중심성 지수로는 연결 중심성, 고유벡터 중심성, 페이지랭크 중심성을 측정하였다. 통행패턴의 변화를 비교하기 위해 분석시점을 2010년과 2018년 2개년도로 설정하고 시간이 경과함에 따라 중심성 지수가 상승한 지역과 중심성 지수가 하락한 지역을 구분하여 중심성 변화를 파악하였다. 둘째, 다중회귀분석을 통해 분석시점에 따라 인구, 지하철역 등 물리적인 변화 혹은 토지이용, 공시지가 등의 토지특성 변화가 중심성 지수의 변화에 어떠한 영향을 미쳤는지 분석하였다. 서울시 행정동별 중심성 분석결과, 2010년과 2018년 두 시점 모두 서울시의 전통적인 도심지역이라고 할 수 있는 종로1·2·3·4가동, 여의동, 명동, 역삼1동 등의 중심성이 높게 나타났다. 그러나 2010년에 비해 종로구, 중구 지역의 중심성은 대체로 하락하였으며, 강남 서초지역의 중심성이 상승하였다. 중심성 지수별로 특징을 살펴보면, 고유벡터 중심성의 경우 중심성 및 중심성 변화 모두 주변 지역의 영향을 받으며 중심지역이 밀집되는 형태를 보였다. 반면에 연결 중심성 변화와 페이지랭크 중심성 변화는 비슷한 양상을 보이며 중심성이 크게 변화한 지역에 대한 현상을 더 잘 설명하고 있음을 알 수 있었다. 중심성이 가장 크게 상승한 지역은 송파구 문정2동, 금천구 가산동, 송파구 잠실6동, 강서구 가양1동, 서초구 서초1동, 은평구 진관동, 마포구 서교동, 강서구 방화2동 등으로 대규모 개발사업 혹은 지역 여건의 변화로 인해 유동인구가 상승한 지역들로 분석되었다. 지역의 중심성에 영향을 미치는 요인을 분석한 다중회귀분석 결과, 고유벡터 중심성을 제외한 연결 중심성과 페이지랭크 중심성에서 중심성 변화요인에 대한 분석결과가 비슷하게 나타났다. 2가지 중심성 지수에서 공통적으로 인구 변화, 지하철역 수, 공업용지면적, 평균공시지가가 중심성 변화에 영향을 미친 요인으로 분석되었다. 본 연구에서는 통행량을 가중치로 한 네트워크 분석을 진행하였기에 인구 증가에 따른 통행량 증가가 중심성에 영향을 미쳤다고 볼 수 있다. 지하철역 수의 경우, 지역에 지하철역 수가 많은 경우 통행량이 많을 가능성이 높으며, 역세권 개발 등 개발잠재력이 높아 중심성이 증가하였다고 볼 수 있다. 공업용지면적의 경우에는 가장 공업용지면적이 많은 금천구 가산동이 가산디지털단지의 성장과 함께 중심성이 증가하였다. 평균공시지가의 경우 기존에 지가가 낮았던 지역의 중심성이 증가하였는데, 이는 지가가 낮은 지역이 개발 등 성장잠재력이 높아 중심성이 증가한 것으로 분석된다. 이러한 결과에 따른 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 서울시 내 지역의 중심성 변화패턴과 중심성 변화요인을 파악함으로써 향후 서울시 내 중심지역의 변화를 예측하고 상위계획 및 정책 수립 시 지역별 개발 방향을 수립하는 등 분석의 기초자료로 활용될 수 있다. 연구를 통해 서울시 내 기존 중심지의 역할을 해오던 한양도성 지역과 강남지역의 경우 여전히 중심지로서의 기능을 수행하고 있으나 그 위상이 점차 변화하고 있음을 알 수 있었다. 가산디지털단지의 고도화, 문정법조단지 조성, 마곡도시개발사업 등 특색있고 지역 여건에 부합하는 개발이 새로운 중심지역을 형성하며 지역의 중심성 상승에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이는, 향후 서울시의 도시계획 수립 시 지역의 중심성을 강화하기 위해 지역의 특색과 성장잠재력을 파악하기 위한 노력이 선행되어야 함을 시사한다.