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ISSN : 1225-8857(Print)
ISSN : 2288-9493(Online)
Journal of Korean Society of Rural Planning Vol.23 No.2 pp.55-65
DOI : https://doi.org/10.7851/Ksrp.2017.23.2.055

Calculation of Road Circuity Factors Considering Public Facilities and Road Condition in Rural Area

Jeongbae Jeon, Meejeong Park, Seongsoo Yoon*, Suh Kyo**, Eunja Kim
Department of Agricultural Environment Rural Environment & Resources Division, National Academy of Agricultural Science, Rural Development Administration
*Department of Agricultural and Rural Engineering, Chungbuk National University
**Graduate School of International Agricultural Technology, Seoul National University, Institute of Green Bio Science & Technology, Seoul National University

Corresponding Author : Park, Mee Jeong 063-238-2617mj.park@korea.kr
20170413 20170516 20170527

Abstract

This study is to estimate the circuity factors which can be used to assess for public facilities accessibility and analyze traffic in the area. We set the range of the administrative districts by Si‧Gun‧Gu unit and Eup‧Myeon‧Dong unit (more subdivided unit than Si‧Gun‧Gu unit). The average circuity factor in Si‧Gun‧Gu unit is 1.364 (maximum 2.953 and minimum 1.711). The region indicated the highest value of circuity factor is wando-gun in jeollanam-do, which area consists of 4 island and is connected to the bridges. Having to use the bridges for using public facilities hinders its accessibility. In the case of Eup ‧ Myeon ‧ Dong unit, the average circuity factor is 1.353 (maximum 2.950 and minimum 1.154). The region indicated the highest value of circuity factor is buksan-myeon in chuncheon-si, Gangwon-do. This region also has to use bridges for using public facilities because there is the largest lake, called Soyangho. This circuity factor is used to analyze the location of public facilities and assess vulnerability of accessibility. And also the factor can be applied to some policies, such as rural public service planning based on spatial big data.


농촌지역의 공공시설 및 도로 상황을 반영한 도로 우회계수 산정

전 정배, 박 미정, 윤 성수*, 서 교**, 김 은자
농업진흥청 국립농업과학원
*충북대학교 지역건설공학과
**서울대학교 국제농업기술대학원, 서울대학교 그린바이오과학기술연구원

초록


    Rural Development Administration
    PJ01257302

    I.서 론

    거리는 두 지점의 개체가 얼마나 떨어져 있는지 표현 하는 수치적인 값으로써, 물리적 또는 일상적인 사용에 서의 거리는 물리적 길이 또는 다른 기준에 기초한 추정 치를 말하며(Center and Tagg, 1975), 거리의 값을 추정하 기 위하여 다양한 분석 기법에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔다(Francis and Goldstein, 1974; Ronald et. al., 2002).

    기하학에 의한 두 지점간의 거리를 추정하는 방법으 로는 일반적으로 유클리디안 직선거리(Euclidean Distance) 를 이용한다(Blumenthal, 1970). 유클리디안 직선거리는 n 차원의 유클리디안 공간 내에서 산정하며, 이 가운데 2 차원의 평면 공간에서는 피타고라스 정리에 의해서 산정 된다(Gower, 1982). 그러나 유클리디안 직선거리는 두 지 점의 좌표에 의한 최단거리로 공간의 지리적 요소를 반 영하지 않는다. 이로 인하여 공간내의 산맥, 하천 등과 같은 지형적 조건에 따라 결정되는 실제 도로망의 거리 와 차이가 발생하게 된다.

    거리를 추정하는 모델은 직선거리에 계수를 곱하여 산정하고, 이 계수의 적합성을 검증하는 방식의 연구가 주를 이루었다(Brimberg et. al., 1995; Love and Morris, 1972; 1979; 1988; Wesolowsky, 1973). 이때의 계수를 우 회계수(Circuity Factor)라 하며, 유클리디안 직선거리와 실제 도로망에 따른 거리의 비로 정의된다(O’Sullivan and Morrall, 1996; Levinson and El-Geneidy, 2009, Kim et. al., 2013). 최근에는 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS)의 기술적 발달과 많은 양의 데 이터의 축척으로 인하여 거리추정에 이용되는 계수의 값 을 더욱 정확히 예측할 수 있게 되었다. 이 우회계수를 이용하면 유클리디안 직선거리를 통하여 도로망에 의한 거리를 추정할 수 있다. 또한 우회계수는 지형적인 요인 이 크게 작용하는 경우 그 값이 증가하기 때문에 지역개 발 계획수립에 실제거리를 현실적으로 반영할 수 있으며 (Ballou et. al., 2002), 행정구역에 의한 우회계수를 산정 할 경우 해당 지역의 교통을 분석하는 지표로 활용할 수 있다(Parthasarathi, 2009). 특히 농촌지역의 경우에는 산 맥, 하천 등의 지형적 특성이 강하고, 도로 건설의 비용 이 높아져 도로의 밀도가 증가하지 않게 된다. 이로 인 하여 교통에 따른 이동량이 낮아지고, 다양하지 않은 대 중교통 노선으로 인하여 농촌지역 주민의 교통 취약성이 높아지게 된다. 따라서 농촌지역의 우회계수는 농촌 교 통의 접근성 평가에 영향을 미치며 또한 교통 취약성을 분석하는 지표로 활용될 수 있다. 또한 최근 농촌마을의 경우 마을단위로 유지되던 생활편익적 기능이 쇠퇴하고, 읍·면 또는 읍·면단위를 넘어 주민의 생활권이 광역화되 고 있으며 농촌마을의 과소화, 공동화에 대응하기 위해 지역개발사업 및 서비스가 광역화된 생활권을 기반으로 수행되고 있다. 따라서 광역화된 생활권에서의 공공편의 서비스에 대한 접근성을 평가하기 위해 읍·면 단위의 우 회계수를 산정하여, 서비스 접근성 평가에 활용하기 위 한 자료로 활용되어야 한다.

    우회계수에 대한 연구는 Ronald et. al.(2002)이 26개의 국가에 대하여 우회계수를 산정하였다. 우회계수를 산정 하기 위하여 각 국가의 랜덤 포인트를 기준으로 출발지 와 목적지로 설정하여 산출하였으며, 랜덤 포인트는 국 가의 크기에 따라 최소 30점 이상의 포인트를 선택하여 분석하였다. 그러나 국가단위의 넓은 범위와 랜덤 포인 트의 표본에 따른 분석으로 정밀한 지역별 우회계수의 산정에 한계점을 가지고 있다. 국내에서는 Kim(1989)이 도시지역의 공간적 접근도를 평가하기 위하여 도시지역 간 도로거리와 직선거리를 이용하여 우회비율 평가하였 으나, 46개의 도시를 대상으로 한정된 지역만을 포함하 고 있으며, 1983년 데이터를 이용하여 현시점의 데이터 와 시기적 차이가 심하다. Kim et. al.(2013)은 다음 지도 서비스를 기반으로 Open API를 이용하여 전국단위의 우 회계수를 산정하였으나, 시·도 단위의 우회계수을 산정 하여 그보다 하위 단계의 행정구역에서 사용하기에는 한 계를 가지고 있다. 이후 Kim et. al.(2015)는 시·도 단위 우회계수를 이용하여 강원도 평창군을 중심으로 의료시 설 접근성을 평가하였다. 그러나 강원도는 18개의 시군 을 가지고 있으며, 평창군은 8개의 읍면을 가지고 있는 지역으로 강원도의 우회계수가 해당지역을 대표한다고 설정하기에는 다소 무리다. 따라서 시·도단위의 우회계 수보다 낮은 단계의 우회계수 산정이 필요하다.

    또한 최근 빅데이터 기반의 연구 등으로 수많은 위치 정보데이터가 생성되고 있는 실정이다. 많은 양의 출발 지와 목적지를 설정할 수 있는 기반이 충족되어 보다 정 확한 우회계수를 산출할 수 있다.

    따라서 본 연구에서는 농촌공간에 분포하는 공공시설 물의 위치정보를 파악하여 시설물 현황을 분석하고, 실 제 도로망 기반의 접근성 분포를 파악하여, 최종적으로 시·군·구 단위와 읍·면단위의 우회계수를 ArcGISTM의 Model Builder를 통하여 산정하고자 한다.

    II.재료 및 방법

    1.연구대상지역

    우리나라 우회계수 산정을 위하여 자동차도로망을 기 준으로 산정하였다. 자동차를 이용하여 직접적으로 접근 하지 못하는 도서지역은 제외를 하고, 그 가운데 거제시, 남해군, 신안군, 완도군 등 연육교로 연결된 지역은 자동 차의 이동이 가능하기 때문에 분석에 포함하였다. 또한 우리나라는 군사보호지역의 정보를 제공하고 있지 않기 때문에 군사보호지역에 포함되는 인천광역시 강화군, 경 기도 김포시, 연천군, 강원도 철원군, 화천군, 양구군, 고 성군은 연구에서 제외를 하였다.

    분석범위는 우리나라의 행정구역 체계에 따라 시·도, 시·군·구, 읍·면으로 구분하였으며(MGAHA, 2017), 도시 지역에 해당하는 특별·광역시, 동지역은 제외를 하였다. 최종적으로 8개 시·도, 139개 시·군, 1,286개 읍·면을 연 구의 분석범위로 설정하여 우회계수를 산정하였다(Figure 1).

    2.사용데이터

    본 연구에서는 우회계수를 산정하기 위하여 도로망을 통한 최적경로 길이를 산정해야 한다. 이를 위하여 전국 단위의 도로망도가 사전에 제작되어야 한다. 전국단위 도로망도는 국토교통부의 지능형교통체계관리시스템 (Intelligent Transport Systems, ITS)에서 노드와 링크의 속 성으로 정의된 표준노드링크의 도로망을 제공하고 있다. 그러나 표준노드링크는 고속국도, 일반국도, 특별·광역시 도, 지방도만을 제공하고 있기 때문에 농촌지역에서 정 밀한 접근성 평가가 불가능하다(Jeon, 2016). 따라서 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 1:25,000 축척 의 수치지형도를 이용하여 도로망도를 구축하였다(NGII, 2016). 수치지형도에서는 105개의 레이어가 교통과 관련 된 정보이며, 이 가운데 자동차가 이동하는 도로의 속성 을 가지고 있는 정보는 총 9개 레이어이다. 이 중 미분 류 중심선과 소로중심선은 도로폭이 좁으며, 임도망도 등으로 일반 차량이 이용하기에는 한정적인 도로이기 때 문에 본 연구에서는 제외를 하여 총 7개의 레이어를 기 준으로 도로망도를 구축하였다(Table 1).

    또한 전국단위의 도로망도를 제작하기 위하여 수치지 형도의 전체자료를 수집하였다. 국토지리정보원에서 제 공하는 수치지형도는 2016년을 기준으로 총 869도엽의 자료를 제공하고 있으며, 지역에 따라 갱신주기는 일정 하지 않다. 데이터의 일관성을 위해서 2015년에 갱신된 수치지형도를 기준으로 도로망도를 구축하였다.

    도로망도를 기반으로 한 우회계수 산정은 농촌지역의 공공시설물을 대상으로 한정하였다. 현행 법률상 공공시 설물이란 용어에 대해 직접적인 언급은 없지만, 국토 의 계획 및 이용에 관한 법률에서 공공시설의 의미를 제시하고 있다. 여기서 말하는 공공시설이란 공공의 이 용편의를 도모하는 시설물 중 공공관리추제가 소유하거 나 관리하는 시설물을 말한다(Lee et. al., 2015). 법률적 인 용어 이외에 연구분야에서 공공시설은 생활편익시설 이라는 카테고리에 포함되는 의미로 주민들의 일상적인 삶을 영위하는데 있어 다양한 활동들이 이루어지는 공간 으로 주택을 제외한 거의 모든 시설을 의미한다(Suh et. al., 2014). 생활편익시설은 공공서비스적인 성격의 시설 과 일상적인 생활 편익 서비스적인 성격의 시설물로 구 분할 수 있다(Park et. al., 2017) 이 가운데 공공서비스적 인 성격을 갖는 항목은 교육, 안전, 문화, 교통, 환경, 의 료, 금융으로 설정하고 있다(Kim et. al., 2016). 이 중 교 통, 환경의 항목에 포함되는 시설물은 고속도로 IC, 시외 버스터미널, 폐기물종합처리장, 폐차장 등이 있다. 그러 나 이 시설물들은 국토의 효율적 분배의 원칙에 의하여 설정되는 시설물로 농촌지역 주민만을 대상으로 한 공공 의 서비스가 아니기 때문에 본 연구에서는 제외를 하였 다. 또한 교육, 의료의 항목에서 대학교, 종합병원 등은 개인의 선택에 따라 타 지역으로 이동이 가능하기 때문 에 제외를 하였다. 이를 기준으로 농촌지역의 공공시설 물을 5개 항목, 12개 시설물을 최종적으로 설정하였으며, 다음의 Table 2와 같다.

    3.연구방법

    본 연구에서는 농촌공간에 분포하는 공공시설물의 현황을 파악하고, 실제 도로망 기반의 접근성 수행하여, 최종적으로 시·군·구 단위와 읍·면단위의 우회계수를 산 정하고자 한다. 공공시설물의 현황을 파악하기 위하여 앞에서 설정된 농촌지역의 공공시설물을 Open API를 이 용하여 추출하였다. 공공시설물 가운데 교육시설(초,중, 고)와 의료시설(보건소, 의원, 병원, 약국)은 공공데이터 포털에서 제공하는 교육부 교육행정정보와 건강보험심사 평가원 국민의료정보를 이용하였으며(PDP, 2016), 안전 시설, 문화시설, 금융시설은 안전행정부의 공개 DB인 도 로명주소 DB의 정보를 통하여 추출하였다(MSPA, 2016).

    실제 도로망 기반의 접근성은 ArcGISTM의 Network Analyst를 이용하였다. Network Analyst는 도로망에 따른 최적 경로 분석, 가장 가까운 시설물 파악, 서비스 영역 분석 등과 같은 네트워크 기반의 공간분석을 제공하는 Extension이다. Network Analyst는 출발지점과 목적지점을 기준으로 산정되어야 한다. 목적지점은 앞에서 설정된 농촌지역의 공공시설물을 기준으로 설정하였으며, 출발 지점은 해당 법정리의 대표 마을회관을 기준으로 설정하 였다. 농촌지역은 법정리안에 행정리가 분할되어 있다. 법정리의 대표 마을회관은 행정리 내에 포함되는 마을회 관 중 법정리를 대표할 수 있는 행정리로 설정하였다. 일례로 가나 법정리 내에 가나1리, 가나2리 등으로 행정 리가 분할되어 있는 경우 가나1리를 가나 법정리를 대표 한다고 가정하였으며, 가나 법정리 내에 가나리, 다라리, 마바리 등으로 분할되어 있는 경우에는 가나리가 법정리 를 대표한다고 설정하였다. 그 외의 경우에는 인구가 가 장 많은 행정리가 법정리를 대표한다고 가정하였다.

    마지막으로 우회계수는 두 지점간의 공간적 직선거리 와 도로망을 통한 최적경로 길이를 산정하여 그 비율로 계산된다. 이때 직선거리는 두 지점 간의 유클리드 거리 를 의미하며, 도로거리는 실제 도로망을 이용한 최소거 리를 의미한다(Figure 2).

    유클리디안 거리는 유클리디안 공간을 평면직각좌표 가 허용되는 2차원의 공간으로 설정하고, 두 점 p, q의 좌표를 피타고라스 정리에 의하여 거리를 산출한다. 산 출식은 다음의 식 (1)과 같다.

    d ( p , q ) = ( p 1 p 2 ) 2 + ( q 1 q 2 ) 2
    (1)

    본 연구에서는 행정경계에 따른 우회계수를 산정하기 위해서 해당 행정경계 내에 포함되는 시설물까지의 직선 거리와 도로망에 따른 최소거리를 산정하였다. 즉 A읍의 우회계수를 산정하기 위해서는 A읍에 포함되는 마을회 관과 A읍에 포함되는 공공시설물과의 직선거리와 도로 거리를 기반으로 우회계수를 산정하였다. 이는 타 지역 으로 이동하는 우회계수를 제외함으로써 해당 행정경계 내에서 이루어지는 우회계수만을 산정하기 위하여 설정 하였다.

    이와 같이 설정된 조건을 기반으로 ArcGISTM의 모델 빌더를 이용하여 모델을 구성하였다. 2016년을 기준으로 도서지역과 군사보호지역을 제외한 전국의 읍면은 1,286 이다. 위에서 해당행정구역을 벗어나지 못한다는 가정조 건으로 총 1,286번의 분석이 수행되어야 한다. 이처럼 반복되는 과정을 수행하는 경우 데이터를 입력시간이 장 기간으로 소요되며, 비효율적인 작업과정이 되게 된다. 또한 개인적인 실수로 인하여 데이터의 누락가능성이 높 아지기 때문에 모델빌더를 이용하여 반복적인 과정을 체 계화하였다. 본 연구에서 작성된 모델은 2가지의 영역으 로 구분하였다. 도로망도에 의하여 최적경로 거리를 산 출하는 영역과 직선거리를 산정하여 우회계수를 산정하 는 영역으로 구분하였다. 우선 도로망도에 의한 최적경 로 거리는 산출하는 영역은 해당 행정경계에 포함되는 마을회관과 시설물을 선택해서 출발지와 도착지로 입력 하고, 입력된 데이터로부터 최적경로 거리를 산출하는 과정이다. 이후 직선거리를 계산하고, 산출된 최적경로 거리의 비율을 계산하여 우회계수 계산하는 영역으로 설 정하였다(Figure 3).

    III.결과 및 고찰

    1.공공시설물 현황

    본 연구에서는 농촌지역의 공공시설물을 5개 항목, 12 개 시설물로 설정하고, Open API를 통하여 데이터를 수 집하였으며, 수집된 데이터의 공간적 분포를 살펴보았다.

    농촌지역의 공공시설물 가운데 가장 많은 시설물은 3,044개로 약국으로 분석되었다. Open API로 추출된 약 국은 전체 22,155개로 농촌지역에서 13.7%의 비율을 차 지하는 것으로 분석되었다. 다음으로 의원, 보건소의 순 으로 각각 2,908개, 2,864개로 조사되었다. 우리나라 전 체와 비교를 해보면 의원은 10.1%, 보건소는 82.3%를 차 지하고 있다. 약국이나 의원의 경우에는 도시지역에 집 중적으로 배치되는 것으로 파악되는데 이는 개인의 선택 에 의하여 인구밀도가 높은 곳에 설치되어 경제적인 이 익을 극대화하기 위한 것으로 파악된다. 보건소는 법률 및 지방자치단체의 조례에 따라 설치되는 시설로 지역주 민의 공중보건 향상 및 증진을 도모하기 위하여 농촌지 역에 넓게 분포하는 것으로 파악된다. 이와 마찬가지로 정부가 관리하고, 공공의 특성을 가지고 있는 시설물인 경찰서, 소방서, 우체국은 농촌지역에 많은 비율로 분포 하고 있으며, 이보다는 낮은 비율이지만 교육을 담당하 는 초등학교, 중학교, 고등학교의 비율도 농촌지역에 넓 게 분포하여 위치하고 있다. 그러나 의원, 약국, 병원, 은 행은 개인의 판단에 특정 위치에 설치되는 시설로 농촌 지역보다는 도시지역에 시설이 집중되어 설치되어 분포 하고 있다(Table 3).

    지역별로 살펴보면 교육시설은 경상북도에서 가장 높 은 비율을 차지하고 있다. 경상북도는 전체 시·도 가운 데 가장 많은 235개의 읍면을 가지고 있어 교육시설의 분포 비율이 높은 것으로 파악된다. 또한 읍면부에 거주 하는 인구와 비교할 경우 경상북도는 경기도 다음으로 높은 124만 명(PHC, 2015)이 거주하여 교육시설의 수요 가 높기 때문에 교육시설 분포 비율이 높은 것으로 파악 된다. 읍면에 거주하는 인구가 가장 높은 지역인 경기도 는 약 214만 명(PHC, 2015)이지만 경기도 지역은 지리적 으로 가까운 도시지역이 넓게 분포하여 경상북도에 비해 상대적으로 낮게 교육시설이 분포하는 것으로 파악된다. 읍면부에 거주하는 인구가 높은 지역인 경기도, 경상북 도, 경상남도, 전라남도는 의원, 병원, 약국이 높은 비율 로 시설이 위치하고 있다. 이 가운데 충청남도의 경우에 는 의원과 약국이 높은 비율로 시설이 위치하지만 병원 의 경우에는 낮은 비율로 시설이 위치하고 있다. 충청남 도의 경우에는 도시지역인 9개의 지역에 인구가 절반이 상이 집중되고 있으며 그 외의 인구는 넓은 지역에 분포 하는 경향으로 인하여 병원은 농촌지역보다 도시지역에 집중되는 것으로 판단된다. 이와 반대로 읍면부에 거주 하는 인구가 작은 지역인 강원도, 전라북도, 충청북도는 대부분의 시설에서 낮은 비율을 보이고 있다. 전라남도 는 인구에 따라 의원, 병원, 약국의 시설이 낮은 비율로 분포하지만 교육시설, 경찰서, 소방서, 우체국 등 공공의 특성을 가지고 있는 시설물은 균등하게 배치되어 있는 것으로 파악된다. 그러나 강원도와 충청북도의 경우에는 대부분의 시설이 낮은 비율로 위치하고 있어 공공시설물 에 대해서 타 지역보다 취약한 것으로 파악된다(Table 4).

    2.접근성 분석

    본 연구에서는 우회계수를 산정하기 위하여 도로망도 에 의한 최적거리를 산정하였다. 접근성 분석에서 교육 시설은 주민등록상 등록되어 있는 해당 지역의 학교로 입학을 해야하기 때문에 시·군·구 행정구역 내에서 가장 가까운 교육시설물의 접근거리를 분석하였으며, 그 외의 시설은 행정경계와 상관없이 가장 가까운 시설물까지의 접근거리를 분석하였다. 이와 같이 마을회관으로부터 가 장 가까운 시설까지의 거리를 산정하여 각 시설별로 거 리의 분포를 살펴본 결과 Figure 4와 같이 분석되었다. 보건소, 초등학교, 우체국, 경찰서는 평균 접근거리가 5km이하로 분석되었다. 이 공공시설물은 지역보건법, 초·중등교육법, 우정사업법, 경찰법에 따라 설치되며 (MGL, 2017), 의료, 교육, 안전 등의 기본권을 보장하기 위하여 전국에 균등하게 설치되는 시설물이다. 이러한 법적 이유로 보건소, 초등학교, 우체국, 경찰서는 농촌지 역에서도 접근거리가 짧은 것으로 판단된다. 공공시설물 가운데 마을회관으로부터 가장 가까운 시설물까지의 평 균 접근거리가 가장 높은 시설물은 병원으로 분석되었 다. 병원은 의료법에 따라 시·도지사에의 개설허가를 받 은 의료기관(MHW, 2017)으로 2차 의료기관에 속하며, 외래진료와 동시에 입원진료가 가능하다. 또한 병원은 개업하는 당사자의 경제적 상황과 개인적 이유와 경제적 이익을 추구하기 위하여 수요자가 많은 인구밀도가 높은 곳에 위치되기 때문에 접근거리가 높은 것으로 파악되 며, 거리의 편차도 가장 높게 분석되어 병원은 인구가 많은 지역에 집중되어 위치하는 것으로 파악된다. 다음 으로 접근거리가 높은 시설물은 은행으로 분석되었다. 은행은 농촌지역에 8.2%만 분포하고 있는 시설물로 인 구밀도가 높은 군청 지역에 집중적으로 배치되어 있다. 따라서 농촌지역에서 은행을 이용하기 위해서 군청까지 이동을 해야 하기 때문에 접근거리가 높은 것으로 파악 된다. 특히 강원도 홍천군 내면의 일부마을에서 은행을 이용하기 위한 접근거리는 68.29km에 달하며 가장 가까 운 은행은 인제군에 포함되는 것으로 분석되었다. 이 마 을은 행정경계상 홍천군에 포함되지만, 인제군, 양양군의 행정경계가 인접한 마을로 도로망에 의한 접근거리는 인 제군이 가장 가까운 것으로 분석되었다. 다음으로 접근 거리가 높은 공공시설물은 고등학교로 분석되었다. 고등 학교의 경우에는 초·중등학교 보다 상위등급으로 교육 수요자에 따라 학교의 수는 결정되게 된다. 고등학생의 경우에는 지역마다 기준이 다르기는 하지만 비평준화지 역에서 평준화지역으로 입학이 가능하기 때문에 농촌지 역에서 도시지역으로 입학 이동이 가능하다. 이로 인하 여 농촌지역의 일부 교육 수요자가 타 지역으로 유출되 어 공간적으로 접근거리가 높아지는 것으로 파악된다. 다음으로 평균거리가 5km에서 6km정도 되는 공공시설 물은 중학교, 약국, 소방서, 의원으로 분석되었다. 이 가 운데 의원은 1차 의료기관으로 속하여 외래환자에 대하 여 의료를 행할 목적으로 개설하는 의료기관이다. 따라 서 병원보다는 쉽게 이용이 가능한 시설물로 접근거리가 병원보다는 짧은 것으로 판단된다. 또한 약국은 의료기 관에서 진료 후 처방전에 따라 약을 조제해주는 시설물 로 의료기관 인근에 같이 설치가 되고 있다. 따라서 약 국은 의원과 비슷한 접근거리를 가지는 것으로 판단된 다. 중학교는 초등학교보다 낮은 밀도로 위치하여 접근 거리가 초등학교보다 약 1.5배 더욱 소요되는 것으로 분 석되었다. 마지막으로 소방서의 경우에는 지방소방기관 설치에 관한 규정에 따라 설치되며 농촌지역에는 119지 역대가 배치되게 된다. 119지역대는 해당 소방서장이 소 방서의 인력 및 장비 등을 고려하여 설치·운영하도록 되 어 있는 시설물로 대부분이 인구밀도가 높은 읍사무소가 위치한 지역에 설치되며, 그 외의 지역에는 규모가 큰 면사무소가 위치한 지역에 분산되어 설치되고 있다. 이 로 인하여 경찰서 보다 낮은 밀도로 분포하게 되며, 접 근거리가 경찰서보다 높은 것으로 판단된다.

    공공시설물의 최대 접근거리를 살펴보면 약 26km에서 68km까지 이동해야 하는 것으로 분석되었다. 이 마을들 은 강원도 춘천시 북산면, 충청북도 제천시 한수면, 전라 남도 고성군 하이면, 경상북도 안동시 예안면, 울진군 금 강송면 일대로 소양호, 안동호, 충주호 등 대형호수가 위 치해 있거나 산악지역으로 도로망 자체가 지형에 따라 곡선부가 길게 형성되어 있는 도로를 가지고 있다. 따라 서 공공시설물을 이용하기 위해서는 호반도로를 이용하 여 길게 돌아가거나 곡선부 도로를 이용해야 하기 때문 에 접근거리가 길어지는 것으로 파악된다.

    3.지역별 우회계수 분석

    지역별 우회계수를 산정하기 위하여 행정구역 체계에 따라 시·도, 시·군·구, 읍·면을 기준으로 산정하였다. 시· 도의 행정구역에서는 시·도 내에 포함되는 마을회관과 시설물만을 선택하여 우회계수를 산정하였으며, 시·군· 구, 읍·면의 행정구역에서도 행정구역내에 포함되는 마 을회관과 시설물만을 선택하여 우회계수를 산정하였다. 행정구역이 상위인 시·도의 우회계수를 산정한 결과 최 대 1.431, 최저 1.215로 분석되었으며, 산출된 결과를 Figure 5와 같이 시각화하였다.

    분석된 결과의 정확도를 파악하기 위하여 Kim et. al.(2013)에 의하여 수행된 시·도 단위 우회계수와 비교를 수행하였다. 비교는 평균에 따른 정확도와 평균과 표준 편차에 의하여 산정되는 변동계수의 정확도를 기준으로 산출하였다(Table 5). 평균에 대한 정확도는 대부분의 시· 도에서 95%이상으로 유사한 것으로 산출이 되었다. 이 가운데 부산, 대구, 울산의 경우에는 타 시도보다 약 4% 가 낮은 것으로 분석되었다. 이는 특별광역시 가운데 농 촌이 차지하는 비율이 적어 표본의 차이로 발생하여 생 긴 것으로 파악된다. 편차의 분포를 고려하여 산출된 변 동계수에 의한 유사도는 최소 73%, 최대 92%의 정확도 로 산출되었다. 변동계수는 평균과 표준편차의 비율로 계산되는 기술통계기법으로 해당 행정구역내의 우회계수 변동폭이 얼마나 큰지를 파악할 수 있다. 변동폭의 정확 도가 낮은 지역은 충청남도, 충청북도, 전라남도, 경상남 도 지역으로 파악되었다. 이 지역들은 일부마을이 연육 교로 연결되어 있어 내륙에 위치한 공공시설물을 이용하 기 위한 노선이 한 개만 존재하기 때문에 공공시설물까 지의 도로망거리가 길어져 편차가 크게 나타나는 것으로 파악된다. 또한 충청북도는 내륙에 위치하지만 남한강, 금강, 대청댐, 충주댐, 속리산 국립공원이 포함되어 수계 와 산맥을 넘어야 하는 이유로 도로망에 의한 거리가 길 어져 우회계수의 편차가 크게 나타나 유사도가 낮은 것 으로 파악된다. 또한 세종특별시는 2012년 7월 1일에 공 식 출범하여 기존의 연구에서는 우회계수는 산정되지 않 아 정확도를 파악할 순 없었다. 본 연구에서 세종특별시 의 우회계수 편차는 0.260으로 가장 높게 나타났다. 세 종특별시는 계획도시로 설정되어 도로와 아파트 및 시설 물 등이 건설되고 있는 시기이기 때문에 현 시점에서는 우회계수의 편차가 높은 것으로 파악된다. 따라서 세종 특별시의 경우에는 주변부 개발이 완료된 후 우회계수를 재산정해야 할 것으로 판단된다.

    다음으로 시·도 보다 하위의 행정구역인 시·군·구의 우회계수를 산정하였다. 시·군·구의 우회계수를 산정한 결과 평균 1.364, 최대 2.953, 최저 1.171로 분석되었으며, 산출된 결과를 Figure 6과 같이 시각화하였다.

    시·군·구에서는 전라남도 완도군에서 가장 높은 우회 계수를 보였다. 완도군은 크게 완도, 고금도, 금당도, 신 지도, 생일도, 조약도, 평일도 등 섬 지역이 많이 분포해 있다. 이 가운데 완도와 신지도가 연육교로 연결되어 있 으며 고금도와 조약도가 연육교로 연결되어 있다. 또한 완도와 신지도는 내륙으로 해남군과 연결되어 있으며, 고금도와 조약도는 강진군과 내륙지역으로 연결되어 있 다. 따라서 완도, 신지도에서 고금도, 조약도로 이동하는 경우 해남군과 강진군을 통하여 이동해야 한다. 이로 인 하여 완도군의 우회계수가 높은 것으로 파악된다. 완도 군 다음으로 높은 지역은 강원도 정선군으로 우회계수는 1.730으로 분석되었다. 정선군의 경우에는 주변에 고도 가 높은 산맥이 위치하고 있다. 가리왕산, 청옥산, 고양 산, 상원산, 각희산, 장산 등 고도 1,000m가 넘는 산들이 많이 위치하여 도로의 굴곡이 심하게 형성되어 있다. 또 한 태백산맥 북부지역으로부터 시작되는 임계천이 골지 천을 만나고, 골지천이 조양강을 만나 최종적으로 동강 으로 연결이 되는데 이 하천이 정선군 중심을 관통하여 하천을 넘어가는 교량의 수가 한정적으로 설치되어 있기 때문에 우회계수가 높은 것으로 파악된다.

    마지막으로 읍·면의 우회계수를 산정하였다. 산정된 결과 평균 1.353, 최대 2.950, 최저 1.154로 분석되었으며, 산출된 결과를 Figure 7과 같이 시각화하였다. 읍·면에서 는 강원도 춘천시 북산면에서 가장 높은 우회계수를 보 였다. 북산면에는 국내에서 가장 면적이 큰 소양호가 위 치하여 있어 일부 마을에서 공공시설물을 이용하기 위해 서는 소양호를 지나쳐야 한다. 그러나 교량을 이용하기 위해서는 춘천시 인근까지 이동을 해야하기 때문에 우회 계수가 높은 것으로 파악된다. 다음으로 충청남도 예산 군 대흥면에서 우회계수가 높은 것으로 분석되었다. 대 흥면에는 농어촌공사 관리의 예당 저수지가 있어 마찬가 지의 이유로 우회계수가 높은 것으로 파악된다. 읍·면의 우회계수가 높은 지역을 살펴보면 대부분이 대형호수가 위치한 지역으로 분석되었다. 경기도의 팔당호, 강원도의 소양호, 충청북도의 대청호와 충주호, 전라북도의 옥정호 와 용담호, 전라남도의 나주호, 동복호, 주양호, 경상북도 의 안동호, 임하호, 경상남도의 합천호 등 대형 호수가 위치한 지역에서는 우회계수가 1.6 이상으로 평균 우회 계수보다 높게 분석되었다. 또한 일부 강원도의 경우에 는 태백산맥이 위치하여 고도가 높은 산이 넓게 형성되 어 있다. 특히 정선군과 울진군의 경우에는 주변이 산으 로 둘러 쌓여 있는 형상이며 또한 읍면중심을 하천이 흐 르고 있다. 또한 타 지역보다 도로밀도가 낮게 형성되어 도로망에 의한 거리가 길어져 우회계수가 높게 산정되는 것으로 파악된다.

    시·도, 시·군·구, 읍·면의 우회계수를 산정한 결과 우회 계수가 높은 지역은 도서지역, 대형호수가 위치하는 지 역, 산악지형에 따라 도로밀도가 낮은 지역으로 파악되 어 우회계수는 지형의 요소와 상당히 밀접한 관계가 있 는 것으로 파악된다. 또한 출발지와 목적지 사이의 거리 가 긴 경우에는 해당 시·도 단위의 우회계수를 사용함이 타당하지만 거리가 짧은 경우에는 지역 특성이 반영된 우회계수를 사용해야 한다. 특히 도서지역과 대형호수가 위치하는 지역일 경우에는 시·군·구, 읍·면단위의 최대 우회계수는 2.953, 2.950으로 분석되어, 거리를 추정하기 위해 시·도 단위의 우회계수를 사용하는 것은 불합리한 것으로 파악된다. 따라서 읍·면 단위에서 거리를 추정하 기 위해서는 읍·면 우회계수를 이용해야 하며, 이보다 큰 단위에서는 시·군·구 단위를 이용하는 것이 타당하다. 마지막으로 산출된 우회계수는 농촌마을의 인구현황, 대 중교통서비스 등의 인자와 결합하여 농촌마을 정주 평가 를 위한 지표로 이용되기 위한 연구로 진행되어야 한다.

    IV.결 론

    본 연구에서는 농촌지역의 마을회관과 공공시설물을 대상으로 유클리디안 직선거리와 도로망도에 의한 거리 를 이용하여 우회계수를 산정하였다. 산정된 결과는 다 음과 같다.

    • 1. 농촌지역의 공공시설물은 약국, 의원, 보건소의 순 서로 시설물이 많은 것으로 조사되었으며, 은행, 병 원은 시설물이 적게 분포하고 있으며, 또한 인구밀 도가 높은 지역에 집중되는 것으로 분석되었다.

    • 2. 도로망도를 기반으로 한 접근성을 분석한 결과 보 건소, 초등학교, 읍면사무소, 우체국, 경찰서는 평균 접근거리가 5km 이내로 분석되었으며, 은행과 병 원 10km 이상으로 이 시설물을 이용하기에 취약한 것으로 분석되었다.

    • 3. 유클리디안 직선거리와 도로망도에 의한 거리의 비 율인 우회계수을 산정한 결과 시·도단위에서 평균 값의 정확도가 95%이상으로 분석되었으며, 변동계 수에 의한 정확도는 73% 이상으로 분석되었다.

    • 4. 시·군·구 단위의 우회계수는 평균 1.364, 최대 2.953, 최저 1.171로 분석되었으며, 최대 우회계수 를 보이는 지역은 전라남도 완도군으로 4개의 섬이 연육교로 연결되어 우회계수가 높은 것으로 분석되 었다.

    • 5. 읍·면 단위의 우회계수는 평균 1.353, 최대 2.950, 최소 1.154로 분석되었으며, 최대 우회계수를 보이 는 지역은 강원도 춘천시 북산면으로 국내에서 가 장 넓은 소양호가 위치하여 인근 교량을 이용하기 위한 이동거리가 많아 우회계수가 높은 것으로 분 석되었다.

    도로 우회계수는 지역의 경제상황을 대표할 수 있는 대표적인 진단지표로서 세계적으로 국가단위의 연구가 추진되었으나 본 연구에서는 우리나라 전국 농촌의 도로 교통서비스 수준을 진단하기 위해 도로우회계수를 적용 하였다. 그 결과 도로망, 시설 위치정보 등의 빅 데이터 에 기반하여 보건소, 초등학교, 읍면사무소, 우체국, 경찰 서 등 공공시설의 접근성 진단에 효율적으로 활용할 수 있음을 확인하였으며 더 나아가 향후 공공시설의 입지 분석과 접근성 취약성 평가에 활용하여 공간빅데이터 기 반 농촌지역 공공서비스 계획 등 정책에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

    본 연구는 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과 학기술 연구개발사업(과제번호:PJ01257302)의 지 원에 의해 이루어진 것임.

    Figure

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    Study area

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    The example of Euclidean distance and the physical nearest distance

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    Calculation model for circuity factors using ModelBuilder of ArcGISTM

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    Distribution status of distance from community center to the nearest public facilities in rural area

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    Circuity factors in rural areas

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    Circuity Factors (si, gun, gu)

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    Circuity Factors (eup, myeon)

    Table

    Road layer of digital map

    Classification of public facilities in rural area (kim et. al., 2016)

    The number of public facilities in South Korea

    The number of public facilities by provinces in South Korea (unit : count (%))

    Comparison of circuity factors in this study to reference and its difference results

    1) Average (AV)
    2) Standard Deviation (SD)
    3) Coefficient of Variation (COV)

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