이 연구는 서울시 내 주택정비형 재개발사업의 추진단계별로 사업 소요기간에 영향을 미치는 리스크요인이 무엇인지파악하고 향후 주택정비형 재개발사업 내 리스크관리의 중요성을 도시계획의 시각으로 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다.
이 연구의 범위는 2022년 4월 기준, 서울시 내 진행된 주택정비형 재개발사업 및 주거지형 재정비촉진지구에 해당하는 구역으로 설정하였다. 연구의 범위에 해당하는 사업지는 총 560개소이나, 연구의 목적에 부합하는 데이터를 사용하기 위해 다음과 같은 절차를 진행하여 최종적으로 도출된 60개소의 데이터를 사용하였다. 사용된 데이터는 서울시 사전정보공개 창구에서 제공하는 구역지정 후 정비사업 추진현황(2022. 4. 기준)과 서울시 열린데이터광장에서 공개하는 서울시 도시계획 정비사업 현황을 활용하였다. 첫째, 두 가지의 통계를 하나의 데이터로 합치는 과정에서 누락되는 구역은 삭제하였다. 둘째, 선행연구 등을 활용하여 필요한 변수를 추출한 뒤 해당 변수 중 누락된 값이 존재하는구역을 삭제하였다. 셋째, 종속변수에 해당하는 추진단계별 사업소요기간을 계산할 때, 음수에 해당하는 값은 삭제하였다. 두 데이터는 수기로 작성되는 데이터로서 최초 인허가 기준으로 작성하여야 하지만, 구득의 한계로 인하여 최초고시일 기준이 아닌최종 고시일 기준으로 작성된 데이터가 존재하였다. 이에 따라소요기간임에도 불구하고 음수값이 나오는 경우가 존재하여 해당값을 포함하는 구역을 제외하고 분석을 진행하였다.
Various risk factors that prevent the project from proceeding smoothly occur during housing redevelopment projects. This is one of the biggest reasons why urban improvement projects are less likely to be completed compared with other urban development projects. This suggests that the business period can be reduced through the management of risks, which is a factor that prolongs the maintenance project. Therefore, this study suggests that risk, which is a factor that affects the required period of housing redevelopment projects, and accounts for the largest portion of urban readjustment projects, is analyzed to present measures for risk management. It can also be used as basic data for future risk management.
This study is structured as follows. First, the risk factors of housing redevelopment projects are defined based on previous studies and classified into physical and non-physical factors. Second, the current status of housing redevelopment projects and current support policy and management system in Seoul are reviewed. Third, an equation is derived using multiple regression analysis to determine the influence of the risk factors of each stage of project promotion on the period of business requirement. Fourth, random numbers are generated through Monte Carlo simulation to derive which probability distribution converges at each stage and analyze whether the defined risk factors affect the period. Fifth, using the results of the derived simulation, the risk factors that had a significant impact were determined through sensitivity analysis. Consequently, it was confirmed that each risk factor has a different degree of influence on the project period, and that risk factors can be used as basic data in establishing a plan for managing the risk of the maintenance project by subdividing the management entity.