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ISSN : 1225-8857(Print)
ISSN : 2288-9493(Online)
Journal of Korean Society of Rural Planning Vol.24 No.1 pp.1-10
DOI : https://doi.org/10.7851/Ksrp.2018.24.1.001

Analysis on Spatial Pattern of Child Care Environment in Rural Area using Accessibility

Jeongbae Jeon, Meejeong Park†, Jinah Choi, Changsu Lim, Eunja Kim
Department of Agricultural Environment Rural Environment & Resources Division, National Academy of Agricultural Science, Rural Development Administration

Corresponding author : Park, Mee Jeong 063-238-2617mj.park@korea.kr
20170802 20170930 20171115

Abstract

This study is to evaluate the per capita accessibility to child care facilities using road map in rural village unit considering the supply and demand of child care facilities in municipal (Si-Gun) units. Using these estimated accessibility, the most accessible regions to child care facilities was identifies using Moran’s index. Assuming establish a new child care facility in the most accessible region, the sensitivity of child care environment was analyzed. The number of regions are 71 si-gun-gu where supply of child care facilities is insufficient. The average accessibility per capita is 1.09 km to child care facilities and the average accessibility in Myeon unit is approximately 2.2 times higher than accessibility in Eup unit (Eup unit 0.54 km, Myeon unit 1.21 km). Approach tendency from village to child care facilities has positive relationship as 0.451 global Moran’s index. The high-high (H-H) accessibility regions are wide as Gangwon-do, Gyeongsangbuk-do, Gyeongsangnam-do, Jeollanam-do and Chungcheongbuk-do. Assumed to be established the new child care facilities in Yangyang-gun (Ganwon-do), accessibility changes of child care environment are up to 2.7 times greater and the recipient population is 77% of Yangyang-gun.


접근성을 이용한 농촌지역 유아보육환경의 공간적 특성 분석

전 정배, 박 미정†, 최 진아, 임 창수, 김 은자
농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부 농촌환경자원과

초록


    I.서 론

    농촌의 양극화와 이농현상으로 유아의 인구는 감소하 고 있으며, 상대적으로 고령층의 인구는 증가하는 고령 화 현상이 진행되고 있다. 증가하는 고령층에 대한 복지 정책은 점차 확대되고 다양화되는 경향이 있으나, 유아 보육 정책은 상대적으로 위축되고 활성화 되지 못하고 있다(Kim, 2016). 이에 따라 농촌지역에 거주하고 있는 유아 부모는 유아보육환경의 만족도가 낮고, 양육에 대 하여 큰 부담을 가지고 있는 것으로 조사되고 있다 (KICCE, 2013(a)).

    농촌지역의 유아보육시설은 낮은 수익성을 우려하여 민간시설의 진입이 부족하고, 이로 인해 신규시설이 적 어 접근성이 지속적으로 낮은 상황에 있으며, 유아보육 을 위한 기회가 낮아지고 있다. 이에 반해 보건복지부가 실시하는 보육실태조사에서는 영유아 부모가 유아보육시 설의 선택 시 가장 많이 고려하는 사항은 접근성으로 조 사되었다(KICCE, 2013(b), KICCE, 2015).

    기존의 유아보육과 관련된 선행연구는 시군구 단위의 유아보육시설 수, 공급률, 정원 충족률을 기준으로 분석 을 하여 넓은 범위의 유아보육환경을 제공하고 있는 수 준이다. Kim and Ryu(2013)와 Lee et. al.(2014)은 시군구 단위의 유아보육시설 공급 규모, 정원 및 정원 충족률을 이용하여 지역별 유아보육시설 인프라를 분석하였지만, 넓게 분산되어 있는 농촌지역에서 유아보육시설을 이용 하기 위한 접근특성을 반영하지 못하고 있다. 또한 농촌 지역은 중심지에 인구가 집중되고, 유아보육환경도 중심 지에 집중되어 중심지의 보육환경과 배후마을의 보육환 경의 차이가 발생하지만, 이를 고려한 유아보육환경에 대한 평가를 할 수 없는 한계를 가지고 있다.

    최근 복지에 대한 접근성 연구가 진행되고 있다. Park(2014)은 유아인구와 노인인구를 기준으로 마을과 해당 시설까지의 직선거리에 의한 접근성 분석을 수행하 였지만, 도로의 요소가 포함되지 않아 현실적인 접근성 을 반영하지 못하고 있다. 이로 인하여 도로밀도가 낮은 산간지역 등 접근성을 평가하는데 오차를 포함하게 되어 지역별 편차가 더욱 커지는 영향을 포함할 수밖에 없다.

    기존의 연구에서와 같이 유아보육환경은 시군구단위 의 행정경계를 기준으로 수요와 공급에 따른 연구가 진 행되고 있으며, 최근 접근성의 개념이 차츰 도입이 되고 있지만 공간적 특성이 반영되지 못한 한계를 지닌다.

    도시지역의 경우에는 유아인구와 유아보육시설이 밀 집하여 접근거리가 짧아지는 공간적 특성을 가지게 되지 만, 농촌지역의 유아인구와 유아보육시설은 넓은 지역에 분산되어 있어 공간적으로 멀어지는 특성을 가지게 된 다. 지리학 1법칙에서는 공간과 접근성을 기반으로 모든 것은 다른 모든 것과 관련되어 있으나, 가까운 것은 먼 것보다 더 관계가 깊다고 정의하고 있다(Tobler, 1970). 따라서 유아보육환경은 공간과 접근성에 따라 공간적인 상관성을 가지게 된다. Lee et. al.(2013)은 전라남도 읍면 단위의 농촌개발사업 시행 후의 효과를 기준으로 공간적 상관성을 파악하였으며, Seo(2014)는 전국을 시군구 단위 로 지가변동과 토지거래량의 공간적특성을 파악하여 공 간회귀모형을 제시하였고, Lee(2016)은 군지역의 고령화 현상을 기반으로 공간적 패턴을 분석하였다. 이처럼 공 간적 상관성을 기반으로 지역적 공간특성에 맞는 공간정 책 수립이 가능하다.

    따라서 본 연구에서는 수요와 공급을 고려하고, 도로 망도에 의한 접근성이 포함된 공간적 특성을 기반으로 유아보육환경을 평가하여, 보육환경의 공간적 분포 특성 을 파악하였다. 또한 분석 결과의 활용성을 위하여 유아 보육시설까지 접근거리가 높은 군집 지역에 유아보육시 설이 신설된다고 가정하여 유아보육환경의 민감도를 살 펴보았다.

    II.재료 및 방법

    1.연구대상지역

    본 연구에서는 유아보육환경의 공간적 패턴을 인구와 접근성을 기반으로 파악하기 위하여 물리적으로 연결이 불가능한 도서지역과, 군사보호지역은 제외한 법정리를 기준으로 설정하였다. 법정리 행정구역도는 2017년 공공 데이터 포털에서 제공한 전자지도를 이용하였다.

    유아보육인구는 부모의 도움으로 차량으로 이동하거 나, 유아보육시설의 통학차량을 이용하게 된다. 따라서 유아보육인구가 마을의 중심까지 이동을 하고, 이곳에서 부터 자차 혹은 통학차량을 이용하여 이동한다고 가정하 였으며, 마을의 중심은 마을회관으로 설정하였다(Jeon et. al., 2017).

    2.유아보육인구

    본 연구에서는 유아보육인구를 파악하기 위하여 행정 자치부에서 제공하는 주민등록 인구통계와 새주소 사업 DB를 활용하여 구축된 지적기반 XsDB를 활용하였다 (Biz-GIS, 2017). XsDB는 ㈜Biz-GIS에서 제작된 DB로 행 정안전부, 국토해양부의 거주인구정보, 주택정보, 공동주 택(아파트, 빌라)정보, 새주소사업 DB를 지적도와 매칭 하고 데이터를 추출하여 정보를 제공하고 있다. 또한 통 계청의 인구주택총조사의 성, 연령 정보를 이용하여 데 이터 검증을 수행하고 있다. 본 연구에서 사용된 XsDB 는 2016년 3월 갱신된 데이터로 위치정보, 주거유형정보, 가구정보, 인구정보를 포함하고 있다. 인구정보는 남·여 성에 따른 5세 단위 인구정보를 제공하고 있다.

    유아보육법에서는 유아를 만 3세부터 초등학교 취학 전까지의 어린이라고 명시되어 있으며, 영유아보육법에 서 말하는 영유아는 6세 미만의 취학 전 아동을 말한다 (MGL, 2017). XsDB는 5세 단위로 인구정보를 제공하고 있기 때문에 법령에 가장 근접한 단위인 0세에서 5세까 지의 인구를 유아인구로 한정하였다.

    3.유아보육시설

    유아보육시설은 영유아보육법 제10조에 해당하는 어 린이집으로 설정하였으며, 종류는 국공립, 사회복지법인, 직장어린이집 등 7가지로 정의하고 있다(MGL, 2017).

    유아보육시설의 위치정보를 파악하기 위하여 행정자 치부의 공공데이터포털의 전국어린이집표준데이터 (MGAHA, 2017)와 XsDB의 유치원/어린이집 데이터를 이 용하였다. 전국어린이집표준데이터는 주소, 위치정보, 시 설명, 설립유형, 학급 수, 정원 수, 교사 수, 놀이터 수, CCTV 설치 수, 통학차량 유무의 정보를 제공하고 있으 며, XsDB는 주소, 위치정보, 시설명, 설립유형, 설립구분, 학급 수, 원아 수, 교사 수 정보를 제공하고 있다. 전국 어린이집표준데이터는 위치정보(위도, 경도)가 포함되어 있지만, 일부 데이터는 위치정보가 누락되어 있다. 누락 된 데이터는 주소를 기반으로 Open API를 이용하여 공 간정보화 하였다. 또한 전국어린이집표준데이터와 XsDB 는 시설명과 주소를 기준으로 매칭되는 항목은 전국어린 이집표준데이로 병합하여 하나의 시설만 구축되도록 데 이터를 수정하였다. XsDB는 유아보육시설의 정원수가 제공되고 있지 않기 때문에 오차를 최소화하기 위하여 데이터의 우선순위를 전국어린이집표준데이터로 설정하 였다.

    4.연구방법

    접근성 분석은 도로망도를 기반으로 마을에서 유아보 육시설까지의 최적거리를 산정하였다. 또한 해당 지역의 수요와 공급을 고려하였으며, 유아인구 일인당 접근성을 산정하였다. 접근성은 다음의 식 (1)과 같이 설정된다.

    A c c k i ( k i ) = A c c i D S R k w h e r e , A c c i = D i , j P i
    (1)

    where,

    • Acck-i : Accessibility

    • Acci : Per capita access distance of i village

    • DSRk : Demand supply ratio of k district

    • Dij : Distance from the i village to the nearest j facilities

    • Pi : Child care population of i village

    해당지역에 유아보육인구가 유아보육시설의 정원보다 많을 경우 일부 유아보육인구는 유아보육시설을 이용할 수 없게 된다. 따라서 해당지역 유아보육인구와 유아보 육시설의 비율을 가중치로 산정하였다. 여기에서 해당지 역은 시군구의 범위로 설정하였다. 유아보육시설을 신규 로 설치할 경우에는 관할 소재지의 시장·군수·구청장의 인가를 받도록 되어있으며(MGL, 2017), 지역 보육수요와 보육시설의 공급현황 등을 감안하여 지역별로 균형 있게 배치되도록 설정하고 있다(MW, 2017). 따라서 가중치의 범위를 시군구 단위로 산정하였다.

    유아보육시설의 수요와 공급의 현황을 파악하기 위하 여 시군구 단위의 유아보육인구와 유아보육시설 정원수 를 이용하였다. 보육인구는 XsDB의 0세에서 5세까지의 유아인구를 이용하였으며, 유아보육시설 정원수는 전국 어린이집표준데이터의 경우에는 정원수를 이용하였고, XsDB의 경우에는 정원수가 제공되지 않기 때문에 원아 수를 정원수로 가정하여 분석하였다.

    또한 접근성은 유아보육인구의 역수로 산정하여 유아 인구 1인당 접근거리 개념으로 환산하였다. 유아보육인 구가 집중되는 지역에 유아보육시설이 위치하는 경우 1 인당 접근거리는 짧아지지만, 농촌의 경우에는 유아보육 인구가 넓게 분산되어 있고, 유아보육시설 또한 넓게 분 포되어 있기 때문에 1인당 접근거리로 적용하여 유아보 육시설을 이용하기 위한 유아보육환경을 파악할 수 있 다. 또한 해당지역에서 유아보육시설을 이용하기 위해서 는 접근거리가 짧아야 시간·경제적 효율이 높아진다. 따 라서 해당마을의 1인당 접근거리를 기준으로 분석하였 다. 접근거리는 수치지형도로부터 도로레이어를 추출하 고, 도로망을 제작하여 사용하였다(Jeon et. al., 2015).

    최종적으로 산정된 접근성을 기반으로 유아보육환경 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)을 분석하였다. 농촌마을의 접근성이 전국의 공간적 자기 상관성을 파악 하기 위해 가장 보편적으로 사용되고 있는 전역모란지수 (Global Moran’s I)지수를 산출하였다. 전역모란지수는 전 체 대상지역의 공간자기상관 관계를 하나로 나타내는 지 수로써, –1에서 1 사이의 값으로 산출되며, 1은 극단적인 공간적 상관관계, 0은 공간적 상관관계가 전혀 없음, -1 은 음의 공간적 상관관계를 나타내며, 산출식은 식 (2)와 같다(Moran, 1950, McGrew, 2009 ).

    I = n S o i j w i j ( x i μ ) ( x j μ ) i ( x i μ ) 2
    (2)

    where,

    • SO : Scale factor

    • xi : Values in the i village

    • xj : Values in the j village

    • n : Number of village

    • μ : Average of xi

    • wij : Elements of spatial weight matrix

    전역모란지수에서 확인할 수 없는 국지적 공간에서의 자기 상관성을 파악하기 위해 국지모란지수(Local Moran‘s I)를 다음의 식 (3)과 같이 산출하였다.

    I i = ( x i μ ) i ( x i μ ) / n j w i j ( x i μ )
    (3)

    산출된 국지모란지수의 합은 전역모란지수의 값과 일 치하게 되며, 국지모란지수를 이용하여 지역의 군집이 가능하다. 본 연구에서는 식 (3)에 의하여 전역모란지수 를 산정하고 Anselin(1995)이 제시한 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 분석법을 통하여 국지적 공간 클 러스팅을 수행하였다. LISA 분석법은 모란지수를 범주화 하여 High-High(HH), Low-Low(LL), High-Low(HL), Low-High(LH)로 구분하며, HH는 핫스팟지역, LL은 콜드 스팟으로 구분한다(Table 1). 즉, 1인당 접근거리가 높은 법정리 주변에 접근거리가 높은 지역이 지리적으로 분포 한다면, 이 지역은 HH이 지역이 되며, 1인당 접근거리가 짧고 주변에도 접근거리가 짧은 지역이 분포한다면, 이 지역은 LL지역이 된다. 따라서 HH 지역은 접근거리가 높은 지역들로 클러스터링이 되기 때문에 유아보육시설 을 이용하기 위해 취약한 지역이 된다. 본 연구에서는 GeoDaTM을 이용하여 전역 및 국지모란지수를 산정하였 으며, ArcGISTM을 이용하여 시각화하였다.

    III.결과 및 고찰

    1.유아보육인구 및 유아보육시설현황

    유아보육인구를 파악하기 위하여 XsDB의 0~5세의 인 구를 분석하였다. 제주도와 도서지역을 제외한 지역의 유아보육인구는 약 220만 명으로 분석되었다. 시도별로 구분한 결과 서울과 경기도에서 전체의 44.6%를 차지하 였으며, 특별·광역시 및 경기도를 제외한 광역자치도는 2.6%~7.0%의 비율로 분석되어 유아보육인구가 수도권 및 특별·광역시에 집중되는 것으로 분석되었다. 또한 농 촌지역에 해당하는 읍면을 기준으로 보면, 경기도의 읍 면지역에 전체의 27.4%의 유아보육인구가 집중되어 있 으며, 경상남도(12.9%), 충청남도(12.2%), 경상북도 (11.1%), 전라남도(10.7%)의 순서로 유아보육인구가 분포 하고 있다. 충청북도(6.9%), 강원도(5.4%), 전라북도(4.5%) 는 상대적으로 유아보육인구가 낮게 분포하고 있다.

    다음으로 유아보육시설을 공공데이터포털의 전국어린 이집표준데이터와 XsDB의 유치원/어린이집 데이터를 이 용하여 분석하였다. 유아보육시설은 제주도와 도시지역 을 제외한 지역에 약 5만개가 분포하고 있는 것으로 분 석되었다. 시도별로 구분한 결과 유아보육인구와 마찬가 지로 서울과 경기도지역에 전체의 43.8%가 집중적으로 배치되어 있는 것으로 분석되었다. 농촌지역에 해당하는 읍면을 기준으로 보면, 경기도의 읍면지역에 전체의 26.3%가 집중되어 있으며, 충청남도(12.8%), 경상남도 (12.7%), 경상북도(12.5%), 전라남도(9.7%)의 순서로 유아 보육시설이 분포하고 있는 것으로 분석되었다. 강원도 (6.2%), 충청북도(6.0%), 전라북도(5.5%)는 상대적으로 유 아보육시설이 낮게 분포하는 것으로 분석되었다. 시도의 행정구역을 기준으로 보면 유아보육인구가 집중되는 지 역에 유아보육시설이 집중적으로 분포하는 것으로 파악 되어 시도의 기준에서는 수요와 공급이 적절히 배치된 것으로 판단된다(Table 2).

    시도단위보다 정밀한 수요와 공급을 파악하기 위하여 시군구단위로 수요와 공급의 비율을 산정하였다. 산정한 결과 경상북도 군위군에서 가장 낮은 0.62로 분석되었다. 군위군은 유아보육인구가 504명, 유아보육시설은 13개, 보육정원은 315명으로 조사되어 유아보육시설이 부족한 것으로 판단된다. 수요와 공급의 비율이 1보다 작은 지 역은 71개 시군구로 분석되었으며, 전체의 시군구 248개 의 28.6%로 분석되었다. 지역적으로 보면 경상남도, 경 상북도, 전라남도의 지역에 해당하는 시군구에서 수요 공급 비율이 낮은 것으로 분석되어 이 지역의 유아보육 환경의 개선이 필요한 지역으로 판단된다(Figure 1).

    2.유아보육시설 접근성

    유아보육시설의 공간적 특성을 파악하기 위하여 법정 리에 해당하는 마을회관에서부터 가장 가까운 유아보육 시설까지의 접근거리를 분석하였다.

    접근거리를 분석한 결과, 마을에서 유아보육시설까지 의 평균거리는 3.08km로 분석되었으며, 편차거리는 2.70km로 분석되었다. 읍지역과 면지역으로 분류하여 살 펴보면, 읍지역의 평균거리는 2.13km, 면지역의 평균거 리는 3.29km로 분석되어 읍지역에서 유아보육시설이 지 리적으로 가깝게 배치되고 있는 것으로 분석되었다 (Table 3).

    광역자치도를 기준으로 보면, 강원도에 유아보육시설 까지의 평균거리가 4.30km로 접근성이 가장 높은 것으 로 분석되었으며, 경상북도, 경상남도, 전라남도의 순서 로 평균거리가 높은 것으로 분석되었다. 평균거리와 편 차거리의 비로 산정되는 변동계수를 살펴보면 울산광역 시와 강원도에서 1.0 이상으로 나타나 마을별 접근거리 의 변동이 높은 것으로 분석되었다. 울산광역시의 경우 에는 동지역과 읍지역에 유아보육시설이 집중적으로 위 치하고 있어 동지역과 읍지역의 주변 법정리에서 유아보 육시설까지의 접근성은 낮지만, 그 외의 면단위 법정리 마을에서 유아보육시설까지의 접근성이 높아 변동계수가 높은 것으로 판단된다. 또한 강원도의 경우도 마찬가지 로 강릉시, 동해시, 속초시, 원주시, 춘천시 등 동지역에 유아보육시설이 집중적으로 위치하여 접근성의 변동성이 높은 것으로 파악된다(Table 4).

    산정된 접근거리를 기준으로 수요-공급에 의한 일인당 접근거리를 산정하였다. 수요-공급 가중치는 시군구 단 위의 수요공급 비율로 설정하였으며, 1이상의 가중치는 1로 변환하여 사용하였고, 인구는 법정리의 유아보육인 구로 설정하였다. 그 결과 농촌지역의 접근성은 평균거 리 1.09km, 편차거리 1.77km으로 분석되었다. 읍지역과 면지역으로 분류하여 살펴보면, 읍지역의 평균거리는 0.54km, 면지역의 평균거리는 1.21km로 분석되어 면지역 이 읍지역보다 약 2.2배 높은 것으로 분석되었다. 분석된 결과를 Figure 2와 같이 시각화하였다.

    광역자치도를 기준으로 보면, 특별·광역시는 평균 접 근거리는 0.5km 이내로 분석되었으며, 세종특별자치시는 0.83km로 타 특별·광역시보다 높은 것으로 분석되었다. 세종특별자치시는 2012년 7월 출범되어 지속적으로 인 구가 증가하는 지역이다. 따라서 현재까지 인구 사회적 인 인프라가 안정되어가는 과정이기 때문에 타 특별·광 역시에 비하여 접근성이 높은 것으로 파악된다. 광역자 치도를 보면 전라북도, 전라남도, 충청남도를 제외한 지 역에서 평균 1.0km 이상으로 분석되었으며, 특히 경기도 와 강원도는 1.5km 이상으로 분석되었다. 경기도의 변동 계수를 보면 0.92로 유아보육시설을 이용하기 위하여 타 지역에 비해 많은 거리를 이동해야하지만, 전체적인 마 을의 이동거리가 유사한 것으로 분석되었다. 강원도의 경우 변동계수가 1.86으로 타 지역보다 많은 거리를 이 동해야하며, 전체적인 마을의 이동도 많은 것으로 분석 되었다. 경기도의 경우에는 넓은 지역에 유아보육시설이 고르게 퍼져있어 변동계수가 낮으로 것으로 파악되지만, 강원도 및 타 지역은 일부 지역에 유아보육시설이 집중 되어 있어 유아보육시설을 이용하기 위한 접근성이 높아 지는 것으로 파악된다.

    3.유아보육환경 공간 패턴

    산정된 접근성을 기준으로 식 (2)에 의한 전역모란지 수를 산정하였다. 산정된 결과 모란지수는 0.451(-1∼+1) 로 양(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 즉, 접근성 이 높은 지역과 낮은 지역 주변에 비슷한 접근성을 가진 지역이 많다는 것을 의미하며, 공간적 자기상관성이 높 은 것으로 분석되었다.

    전역모란지수가 공간적 자기상관성이 높은 것으로 분 석되어 식 (3)에 의한 국지모란지수를 이용하여 LISA 분 석법에 의한 공간 클러스팅을 수행하였다. 수행된 결과 는 Figure 3과 같이 시각화 하였다.

    분석결과 접근성이 높은 값 주변에 높은 값이 분포하 는 High-High(HH) 지역은 강원도, 경상북도, 경상남도, 전라남도, 충청북도에 넓게 분포하고 있으며, 접근성이 짧은 값 주변에 짧은 값이 분포하는 Low-Low(LL) 지역 은 경기도, 전라북도, 부산광역시, 울산광역시에 분포하 는 것으로 분석되었다. High-High(HH) 지역 가운데 강원 도는 수요와 공급에 의한 비율은 적절하지만 시지역에 유아보육시설이 집중되어 시지역으로부터 멀리 있는 마 을에서는 유아보육시설을 이용하기에 취약한 것으로 파 악되며, 경상북도 지역은 유아보육의 수요는 많지만 유 아보육시설의 공급이 적고, 강원도와 마찬가지로 도시지 역에 유아보육시설이 집중되어 유아보육시설을 이용하기 위한 취약한 마을이 많은 것으로 파악된다. 또한 경상남 도의 High-High(HH) 지역은 부산, 창원, 진주, 통영을 제 외한 서부지역으로 유아보육시설이 동부 도시지역에 집 중되어 있는 것으로 파악되고, 충청북도는 북부지역의 청주, 증평, 진천 지역에 유아보육시설이 집중되어 있고, 그 외의 지역은 월악산, 속리산, 충주호, 대청호가 위치 하고 있어 인구가 많지 않고, 유아보육시설까지의 접근 성이 높은 지역이 밀집하고 있는 것으로 파악된다. 마지 막 전라남도는 광주광역시와 보성군 사이의 지역과 구례 군 사이의 지역에 밀집해 있는데, 이 지역은 낮은 인구 분포를 보이며, 또한 낮은 유아보육인구로 인해 유아보 육시설이 위치하지 않아 유아보육환경이 취약한 것으로 판단된다.

    반대로 Low-Low(LL) 지역은 경기도에 집중적으로 밀 집되어 있으며, 부산광역시, 울산광역시, 대구광역시, 광 주광역시 등 도시지역 인근에 집중적으로 밀집되어 있다.

    4.유아보육환경 민감도

    유아보육환경이 High-High(HH)인 지역에 유아보육시 설이 신규로 입지한다고 가정을 하여 민감도를 분석하였 다. 민감도 분석을 위한 지역은 접근거리가 가장 멀었던 강원도 지역 중에 수요공급 비율이 1 이하인 양양군으로 선정하였다. 양양군의 유아보육인구는 735명이고, 유아보 육시설은 전체 26개로 정원수는 713명으로 조사되었다. 앞에서 분석된 LISA 클러스터를 살펴보면 서면의 7개 법정리 마을과 현북면의 7개 법정리 마을, 소양면의 3개 마을로 총 17개 마을이 집중적으로 High-High(HH) 지역 으로 밀집하고 있다(Figure 4). 이 17개 마을의 유아보육 인구는 총 31명으로 전체 인구의 4.2%에 해당한다. 양양 군의 유아보육시설은 양양읍과 인접한 소양면에 집중적 으로 위치하고 있다. 또한 양양군의 초등학교는 전체 17 개로 이 가운데 병설 유아보육시설을 포함하고 있는 초 등학교는 14개로 조사되었다. 병설 유아보육시설을 포함 하지 않는 초등학교는 총 3개로 모두 양양군 서면에 위 치하고 있다. 또한 양양군 서면에 High-High(HH)지역내 에 포함되는 초등학교는 2개로 조사되었다. 본 연구에서 는 High-High(HH) 지역에 포함되는 초등학교에 유아보육 시설이 신설된다고 가정하여 접근성을 재평가하여 공간 적 군집이 어떻게 변화하는지 분석하였다.

    양양군의 High-High(HH) 지역은 서면과 현북면에 집 중되어 있다. 서면의 경우에는 유아보육시설까지의 접근 성이 평균 3.61km, 최대 19.2km로 분석되었으며, 현북면 은 평균 2.31km, 최대 5.30km로 분석되었다. 2개의 초등 학교에 신규 유아보육시설이 신설된다고 가정하여 분석 한 결과 서면의 접근성은 평균 1.93km, 최대 7.07km로 감소하였다. 최대 접근성이 약 2.7배나 감소되는 것으로 분석되었다. 현북면의 접근성은 평균 1.23km, 최대 3.35km로 감소하였으며, 최대 접근성이 약 1.6개 감소하 는 것으로 분석되었다(Table 5). 또한 신규 유아보육시설 의 신설 이후 High-High(HH) 지역은 4개 마을로 감소하 였으며, 이 지역의 유아보육인구는 7명으로 약 77%의 유아보육인구가 접근성의 개선효과를 본 것으로 분석되 었다(Figure 5).

    IV.결 론

    본 연구에서는 수요와 공급을 기반으로 마을단위의 유아인구와 유아보육시설까지의 접근성을 평가하고, 평 가된 접근성을 기반으로 유아보육환경의 공간적 특성을 파악하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다.

    1. 유아보육인구는 도서지역과 군사보호지역을 제외하 고 약 220만 명으로 조사되었으며, 이 가운데 읍면지역 의 유아인구는 약 37만 명으로 16.9%에 해당하는 것으 로 분석되었다. 또한 유아보육시설은 약 5만개가 분포하 는 것으로 조사되었으며, 이 가운데 읍면지역의 유아보 육시설은 약 9천개로 19.3%에 해당하는 것으로 분석되 어, 농촌지역의 유아보육환경은 인구 대비 시설이 적절 히 배치된 것으로 판단된다. 그러나 시군구에서 살펴보 면, 경상북도, 경상남도, 전라남도에서 수요-공급 비율이 1.0이 넘지 않아 유아보육환경의 지역적 형평성이 떨어 지는 것으로 분석되었다.

    2. 농촌마을에서 가장 가까운 유아보육시설까지의 평 균거리는 3.08km로 분석되었으며, 면지역이 읍지역보다 약 1.5배 더욱 소요되는 것으로 분석되었으며, 일인당 접 근거리는 1.09km로 분석되었고, 면지역이 읍지역보다 약 2.2배 더욱 소요되는 것으로 분석되었어, 면지역을 중심 으로 유아보육시설까지의 접근성 개선할 수 있는 정책적 지원이 필요한 것으로 분석되었다.

    4. 농촌마을의 전역모란지수는 0.451로 양(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었으며, LISA 방법에 의한 군집을 실 시한 결과 High-High(HH)지역은 강원도, 경상북도, 경상 남도, 전라남도, 충청북도에 집중적으로 위치하고, 대부분 이 도시지역에 유아보육시설이 집중적으로 위치하여 유 아보육시설을 이용하기 위해 취약한 것으로 분석되었다.

    5. 유아보육시설이 신규로 설치된다고 가정하여 유아 보육환경 변화를 분석한 결과 접근성이 최대 2.7배 좋아 지는 것으로 분석되었으며, 수혜인구는 77%에 해당하는 것으로 분석되었다.

    이와 같은 결과로 살펴보면, 농촌지역은 낮은 유아보 육수요를 보이며, 유아보육시설의 공급은 지역적 편차를 보이고 있다. 따라서 농촌지역에서 유아보육시설까지의 접근성이 낮을 수 밖에 없다. 그러나 농촌에 신규로 유 아보육시설이 설치된다고 가정을 한 경우에 유아보육환 경이 개선되는 효과가 발생되기 때문에 기존의 공공시설 물을 이용하여 유아보육시설을 활용 가능성이 있는 것으 로 판단된다. 또한 농촌은 낮은 유아보육인구를 가지고 있기 때문에 대규모의 유아보육시설을 설립하는 경우 기 존의 문제와 같이 인구가 밀집되는 농촌 중심지에 해당 하는 지역만 혜택을 볼 가능성이 높기 때문에 대규모의 유아보육시설 보다는 소규모의 유아보육시설이 효율적이 다. 이를 위하여 농촌지역에 민간/개인이 운영할 수 있 는 가정 유아보육시설 등이 정착될 수 있는 정책적 지원 이 필요한 것으로 판단된다.

    또한 농촌마을의 유아인구는 지속적으로 감소를 하고 있는 추세이기 때문에 장기적인 유아인구정책과 연계되 어 분석함이 타당하다. 따라서 농촌마을의 유아의 보호 자가 선택하고 있는 유아보육시설의 현황을 빅데이터 기 반으로 추출한다면 수요-공급-경로가 파악되어 넓은 지 역의 농촌에 유아보육환경을 최적화 할 수 있는 방법론 이 마련이 될 것으로 판단된다.

    본 연구는 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과학기술 연구개발사업(과제번호:PJ01257302)의 지원에 의해 이루 어진 것임.

    Figure

    KSRP-24-1_F1.gif

    Demand and supply ratio of city district(si-gun-gu)

    KSRP-24-1_F2.gif

    Per capita access applied demand and supply

    KSRP-24-1_F3.gif

    Vulnerable area of child care by moran’s index

    KSRP-24-1_F4.gif

    Exiting LISA cluster map

    KSRP-24-1_F5.gif

    LISA cluster map added child care facilities

    Table

    Cluster type of local moran’s index

    Child care population and child care facilities of administrative district(si-do) (unit : count, %)

    Distribution of distance from the village to nearest child care facility (unit : km)

    Distribution distance of administrative district(si-do) (unit : km)

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

    Distribution distance of administrative district(si-do) (unit : km)

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