표제지
목차
요약 5
제1장 서론 20
1. 연구의 배경 및 목적 20
2. 연구의 범위 및 방법, 수행체계 22
가. 연구범위 및 방법 22
나. 연구 수행체계 24
3. 선행연구 검토 및 차별성 25
제2장 도시축소 개념과 주요 사례 28
1. 도시축소 개념과 스마트 축소 28
가. 도시축소 28
나. 스마트 축소 29
다. 도시축소 메커니즘 30
2. 해외 사례와 대응 노력 33
가. 일본 33
나. 미국 42
다. 독일 48
라. 정책적 시사점 51
제3장 우리나라의 도시축소 현황과 특징 54
1. 인구감소 추세와 전망 54
2. 국토공간 및 지역소멸 추세와 전망 55
3. 도시축소에 따른 영향과 주요 인자 분석 57
가. 분석 방법 및 절차 58
나. 인구증감 집단 구분과 관련 변수 선정 59
다. 인구증감집단에 따른 사회ㆍ경제, 도시ㆍ공간 환경 부문의 차이 검증 64
라. 인구변화에 따른 사회ㆍ경제, 도시ㆍ공간 환경 부문의 영향 분석 71
마. 정책적 시사점 77
제4장 스마트 축소를 위한 모형 개발과 적용, 정책적 시사점 80
1. 사례지역 선정 및 데이터 구축 80
가. 사례지역 선정 80
나. 스마트 축소를 위한 모형의 개발 범위 82
다. 데이터 구축 방안 83
2. MLRM을 활용한 빈집 확률 예측모형 구축 85
가. 개요 85
나. 빈집 발생 요인 및 특징 분석 86
다. Multilevel Logistic Regression Model 방법론 88
라. 기초데이터 현황 89
마. 분석 결과 97
3. 생태네트워크 최적화 모형 구축 및 시범적용 108
가. 생태네트워크의 개념 및 중요성 108
나. 생태네트워크 구축 방법론 검토 110
다. 경관생태학과 그래프 이론의 결합으로 개발된 Conefor 115
라. 주거소멸 위험 대상지의 생태네트워크 구축 시나리오와 분석 조건 117
마. 생태네트워크 모형 분석 결과 119
4. 스마트 축소를 위한 모형 적용과 정책적 제언 134
가. 스마트 축소를 위한 모형 적용 134
나. 지속가능한 스마트 축소 도시관리를 위한 정책제언 137
제5장 결론 150
1. 주요 연구 결과와 특징 150
2. 2차 연구 추진계획 152
참고문헌 155
[부록 Ⅰ] 사례대상지(전주, 정읍) 현장답사 및 관련부서 면담 결과 165
[부록 Ⅱ] 지속가능도시 포럼 결과(1~4차) 172
Executive Summary 190
판권기 2
〈표 1-1〉 스마트 축소를 위한 지속가능도시 포럼 운영 23
〈표 1-2〉 선행연구 검토 26
〈표 2-1〉 인구 기준 미국 상위 10개 축소도시 43
〈표 2-2〉 영스타운의 1950~2010년 인구변화 45
〈표 2-3〉 독일 정책사례 종합 49
〈표 2-4〉 독일 라이프치히시 도시축소 전략 50
〈표 3-1〉 광역권역별 소멸위험 읍면동 수 및 비중 57
〈표 3-2〉 인구변화패턴 유형 60
〈표 3-3〉 세부유형별 인구변화패턴 그래프 61
〈표 3-4〉 인구증감에 기초한 집단 구분 62
〈표 3-5〉 관련 변수 목록 63
〈표 3-6〉 인구구조 및 특징 부문의 분산분석 결과 64
〈표 3-7〉 인구구조 및 특징 부문의 사후검정(Scheffe) 동일집단군 65
〈표 3-8〉 인구감소-사회ㆍ경제 분산분석 결과 66
〈표 3-9〉 사회ㆍ경제 부문의 사후검정(Scheffe) 동일집단군 66
〈표 3-10〉 인구감소-도시ㆍ공간 분산분석 결과 67
〈표 3-11〉 도시ㆍ공간 부문의 사후검정(Scheffe) 동일집단군 68
〈표 3-12〉 인구감소-환경요인 분산분석 결과 69
〈표 3-13〉 사회ㆍ경제 부문의 사후검정(Scheffe) 동일집단군 70
〈표 3-14〉 인구요인-사회ㆍ경제 부문의 상관분석 72
〈표 3-15〉 인구요인-도시ㆍ공간 부문의 상관분석 73
〈표 3-16〉 인구요인-환경 간 상관분석 74
〈표 3-17〉 에너지소비량(전력, 석유) 및 자동차 및 공장현황 간 상관분석 75
〈표 3-18〉 단계별 회귀분석 결과-모형 요약 76
〈표 3-19〉 모형 7의 단계적 회귀분석 결과 77
〈표 4-1〉 MLRM 기반 빈집 확률 예측모형 구축 프로세스 86
〈표 4-2〉 빈집 관련 주요 선행연구 유형 분류 86
〈표 4-3〉 빈집 관련 활용 변수 87
〈표 4-4〉 전주시 및 정읍시 빈집 현황 89
〈표 4-5〉 전주시 중심생활권 및 정읍시 도심생활권 빈집 현황 91
〈표 4-6〉 전주시 및 정읍시 빈집 현황 92
〈표 4-7〉 활용 요인변수 특징 95
〈표 4-8〉 전주시 요인변수 기초통계 95
〈표 4-9〉 정읍시 요인변수 기초통계 96
〈표 4-10〉 Intraclass correlation coefficient value 98
〈표 4-11〉 전주시 Multilevel Logistic Regression Model(Full Model) 100
〈표 4-12〉 〈표 4-11〉에서 통계적으로 유의한 변수만 포함한 Multilevel Logistic Regression Model(Sub Model) 101
〈표 4-13〉 정읍시 Multilevel Logistic Regression Model(Full Model) 102
〈표 4-14〉 〈표 4-13〉에서 통계적으로 유의한 변수만 포함한 Multilevel Logistic Regression Model(Sub Model) 103
〈표 4-15〉 AIC, BIC 104
〈표 4-16〉 전주시 및 정읍시 위험 수준별 빈집 확률 105
〈표 4-17〉 생태네트워크 관련 용어의 개념과 특징 비교 109
〈표 4-18〉 생태네트워크 분석 방법 비교 112
〈표 4-19〉 생태네트워크 분석 방법 적용 가능성 115
〈표 4-20〉 주요 구조적 경관 연결성 지수 116
〈표 4-21〉 주요 기능적 경관 연결성 지수 117
〈표 4-22〉 인구감소 유형에 따른 물리적ㆍ비물리적 도시쇠퇴 현상과 공간설계 방향 139
〈표 4-23〉 도시쇠퇴 특성에 따른 공간설계 인벤토리 설정 141
〈표 4-24〉 스마트 축소 특성에 따른 공간설계 인벤토리 적용 142
〈표 4-25〉 환경-국토계획 통합관리 5대 전략 145
〈표 4-26〉 스마트 축소를 고려한 환경계획 수립지침 강화(안) 146
〈표 4-27〉 부산광역시 빈집정비사업 사례 147
〈표 5-1〉 스마트 축소 모형 분석 결과: 빈집의 위험확률과 생태공간화 개선 효과 152
〈그림 1-1〉 스마트 축소의 필요성 20
〈그림 1-2〉 연구수행 체계도 25
〈그림 2-1〉 스마트 축소 다이어그램 30
〈그림 2-2〉 도시축소 메커니즘 32
〈그림 2-3〉 도시축소로의 패러다임 전환 33
〈그림 2-4〉 일본의 장래 인구추이 전망 34
〈그림 2-5〉 2050년 일본의 지역별 인구증감 전망 35
〈그림 2-6〉 일본의 빈집 현황 및 추이 35
〈그림 2-7〉 일본의 국토공간형성 전략 35
〈그림 2-8〉 일본의 입지적정화계획 36
〈그림 2-9〉 일본 도시계획 법령 체계에서 입지적정화계획의 위상 37
〈그림 2-10〉 도야마시의 입지적정화계획을 통한 바람직한 장래상 39
〈그림 2-11〉 아오모리시 입지적정화계획 내 거점구역(좌), 공공교통네트워크(우) 41
〈그림 2-12〉 영스타운시의 2000년대 공지 분포 46
〈그림 2-13〉 영스타운 토지이용 현황 및 축소도시 전략을 통한 향후 계획 48
〈그림 2-14〉 1996~1999년 유럽의 인구 변화 49
〈그림 3-1〉 총인구 및 인구성장률(1960~2067년) 54
〈그림 3-2〉 수도권 대비 비수도권의 상대 인구 비중 변화 추이 55
〈그림 3-3〉 2040년 격자 단위 장래인구 증감률 56
〈그림 3-4〉 2040년 격자 단위 장래인구 추계 분포 56
〈그림 3-5〉 인구감소의 영향 58
〈그림 3-6〉 분석 절차 및 방법 59
〈그림 4-1〉 전주시 완산구 남노송동(좌) 및 정읍시 태인면 오봉리(우) 일대 빈집 현장 사진(촬영일자: 2020.8.13) 81
〈그림 4-2〉 사례지역의 공간적 분포 81
〈그림 4-3〉 사례지역의 지역소멸 위험지수 추이(2000~2018년) 82
〈그림 4-4〉 LX 빈집 플랫폼 "공가랑" 내 전라북도 빈집 실태조사 사례(전주시) 84
〈그림 4-5〉 LX 빈집 실태 조사 과정 84
〈그림 4-6〉 전주시 빈집 현황 90
〈그림 4-7〉 정읍시 빈집 현황 90
〈그림 4-8〉 전주시 중심생활권 내 빈집 현황 92
〈그림 4-9〉 정읍시 도심생활권 내 빈집 현황 93
〈그림 4-10〉 전주시 용도지역별 빈집 현황 94
〈그림 4-11〉 정읍시 용도지역별 빈집 현황 94
〈그림 4-12〉 MLRM 기반 전주시 빈집 확률 예측 결과 106
〈그림 4-13〉 전주시 빈집 확률 예측 결과의 Hot Spot 분석 결과 106
〈그림 4-14〉 MLRM 기반 정읍시 빈집 확률 예측 결과 107
〈그림 4-15〉 정읍시 빈집 확률 예측 결과의 Hot Spot 분석 결과 107
〈그림 4-16〉 공간그래프 이론 모식도 110
〈그림 4-17〉 최소비용경로와 회로이론 기반 연결성 평가 비교 113
〈그림 4-18〉 FRAGSTATS의 경관 패턴을 고려한 연결성 분석 예시 114
〈그림 4-19〉 전주시/정읍시 생태네트워크 연결성 분석 프로세스 118
〈그림 4-20〉 2019년 기준 전주시 녹지 및 건축물 분포 현황 119
〈그림 4-21〉 전주시 녹지 링크 수(dNL), 연결 가능성(dPC) 경관 연결성 지수 120
〈그림 4-22〉 전주시 연결성 통합 지수(dIIC), 면적 가중 유동성(dAWF) 121
〈그림 4-23〉 전주시 빈집 패치 네트워크 분석 재조정 경계 122
〈그림 4-24〉 전주시 빈집 패치의 dPC, dIIC 연결성 평가 123
〈그림 4-25〉 전주시 빈집 내 dPC, dIIC 상위 20% 녹지화가 기존 녹지 연결성에 미치는 영향 124
〈그림 4-26〉 전주시 주거 소멸 예측 상위 필지에 대한 dPC, dIIC 연결성 평가 125
〈그림 4-27〉 전주시 빈집 및 예측 빈집 패치의 dPC 지수와 광역생태축 관계 126
〈그림 4-28〉 2019년 기준 정읍시 녹지 및 건축물, 빈집 분포 현황 127
〈그림 4-29〉 정읍시 녹지 링크 수(dNL), 연결 가능성(dPC) 경관 연결성 지수 128
〈그림 4-30〉 정읍시 연결성 통합 지수(dIIC), 면적 가중 유동성(dAWF) 129
〈그림 4-31〉 정읍시 빈집 필지에 대한 dPC, dIIC 연결성 평가 130
〈그림 4-32〉 정읍시 빈집 내 dPC, dIIC 상위 20% 녹지화가 기존 녹지 연결성에 미치는 영향 131
〈그림 4-33〉 정읍시 주거 소멸 예측 상위 필지에 대한 dPC, dIIC 연결성 평가 133
〈그림 4-34〉 정읍시 빈집 및 예측 빈집 패치의 dPC 지수와 광역생태축 관계 134
〈그림 4-35〉 전주시 및 정읍시 분야별 기후변화 취약성 평가 결과 144
〈그림 4-36〉 필라델피아 토지돌봄 프로그램 148
〈그림 4-37〉 클리블랜드의 커뮤니티 가든 조성 계획 149
〈그림 5-1〉 2차 연도 연구 체계 153
〈부록 그림 1-1〉 담당부서 면담 사진 165
〈부록 그림 1-2〉 전주시 완산구 남노송동 175-56일대 현장사진 167
〈부록 그림 1-3〉 전주시 완산구 서서학동 완산공원 현장사진 168
〈부록 그림 1-4〉 정읍시 태인면 오봉리 일대 현장사진 169
〈부록 그림 1-5〉 정읍시 시기동 일대 현장사진 170
〈부록 그림 2-1〉 제1차 지속가능도시 포럼 사진 172
〈부록 그림 2-2〉 제2차 지속가능도시 포럼 사진 176
〈부록 그림 2-3〉 제3차 지속가능도시 포럼 사진 179