1. 서 론
2. 연구 방법
2.1 편익의 종류
2.2 직접편익 산정 방법
2.3 간접편익 산정
2.4 공간정보 웹 크롤링 기법
3. 대상하천 선정 및 자료 수집
3.1 대상하천
3.2 자료의 취득 및 상업용 건물의 선정
3.3 통계청 자료를 활용한 상업용 건물의 공간정보 및 연간 매출액
4. 간접편익 산정 결과
4.1 간접편익 산정을 위한 상업용 건물의 독립변수 산정
4.2 상업용 건물에 대한 획득된 독립변수 상관관계
4.3 상업용 건물에 대한 조망권 확보에 따른 간접편익 산정 및 영향
5. 결론 및 향후 연구과제
1. 서 론
최근까지는 하천치수사업을 추진할 시, 하천구역 내 친수기능을 고려하기보다는 홍수피해저감을 위한 치수대책으로써 홍수피해 경감편익인 직접편익만 고려하는 것이 국내에서 수행되는 하천치수사업의 현실이다. 하지만, 국민의 생활수준이 향상됨에 따라 도심주변 하천 유원지나 고수부지를 중심으로 지역주민의 하천 친수기능이 증대되고 레이크레이션 활동이 활발하게 되었다. 또한, 상인들의 경우, 유원지 내 상업용 건물에 대한 조망권 확보가 영업이익과 직결되어 이에 대한 간접편익의 정량화 필요성이 더욱 더 커지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 하천에서의 경관에 대한 정의를 명확히 하고 경관 또는 조망권 확보 시 얻을 수 있는 상업용 건물에 대한 간접편익의 정량화를 목표로 하였다.
하천수변(Riverfront) 경관은 일반적인 하천경관과 구별되는 개념으로써 하천 자체뿐만 아니라 주거, 상업, 업무 등이 혼재된 제내지 도시공간을 포함하는 보다 광범위한 공간적 범위를 지닌다. ｢국토의 계획 및 이용에 관한 법률｣에서 규정 하고 있는 수변경관지구는 지역 내 수계의 자연경관을 보호·보전하기 위한 지구로 정의되며, 도시계획시설상 하천은 방재시설의 하나로 구분된다. 이와 같은 제도적 특성으로 인해 현재까지는 하천 주변 수변공간을 친수공간으로 활용하거나 인근 도시경관과의 연계성을 고려한 계획 수립에는 근본적인 한계가 존재한다(Kwon and Cho, 2011).
조망권 확보와 관련하여 경관관리는 공공복리 차원에서 개별 주거지의 가치를 보호하는 방향으로 검토되고 있으며, 특히 아파트 재건축사업에서는 인접 대지의 조망권 침해 문제를 인식하여 ｢건축법 시행령｣ 등에 따라 건물 높이에 비례한 인접 대지 경계선 이격거리를 설정하고 있다(Jyoung and Bae, 2004). 실제로 태화강과 태화강대공원의 접근성과 아파트 가격 간의 상관성을 이용한 가격모형을 활용하여 정량화한 연구에서는 하천과 인접한 아파트의 경우 조망권 확보로 인한 부동산 가치 상승효과가 유의하게 나타남을 확인한 바 있다(Lee, 2015).
하지만, 현행 하천기본계획에서는 하천방재 시설에 대한 치수기능 강화에만 초점을 맞추고 있으며, 홍수피해경감을 통한 직접편익만을 고려하고 있다. 2022년에 개정된 ｢예비타당성조사 수행을 위한 세부지침 수자원부문 연구｣에서는 K-FRM (Korean-Flood Risk assessment Model)을 활용하여 홍수피해경감 편익 산정만을 산정하도록 제안하였다(KDI, 2022). K-FRM은 QGIS와 plug-in하여 격자기반 침수피해 해석이 가능한 S/W로써 전국단위 인벤토리 DB를 제공하고 있기 때문에 기존 다차원법에 비해 사용자 편의성이 대폭 향상된 개선다차원법으로써 현재 활용되고 있다. 하지만, 2022년 KDI 연구 결과에서도 홍수피해 감소로 인한 간접편익은 크게 간접피해 억제효과와 자산활용 가치증대효과로만 구별하고 있다. 따라서, 간접편익에 대한 경제성 평가의 정량화 방법론은 제시하지 못하고 있는 것이 국내 수자원분야의 실제 현실이다(KDI, 2022). 이에 따라 국내·외의 하천계획과 하천시설물 설계에서 조망권, 영업이익, 경관, 관광자원으로서의 가치 등을 고려한 간접편익에 대한 분석은 사실상 전무한 수준이다.
그럼에도 불구하고 국민생활수준의 향상과 지역주민들의 여가 및 친수 활동에 대한 수요 증가에 따라 치수기능 외에도 친수기능 확보에 대한 사회적 요구가 점차 확대되고 있다. 하천분야에서 다소 생소하지만 도시계획이나 부동산 가치평가 분야서는 하천이나 산의 조망 및 경관 분석을 통해 부동산가격에 미치는 영향을 통계분석기법(Kim and Lee, 1998; Kim and Ji, 2019)과 Hedonic Price Model (헤도닉 가격모형)을 활용(Kim et al., 2007; Hwang et al., 2008; Muller, 2009)하고 있다. 또한 헤도닉 가격모형 중 Box-Cox 모형을 활용하여 도시하천과의 거리에 따른 가구의 지불의사액을 추정하였다(Box and Cox, 1964; Kim et al., 2021). 또한, 편의점 입지요인과 매출에 대한 상관관계분석을 통해 독립변수를 개발하고 매출과 이익을 종속변수로 한 회귀분석을 통해 매출에 미치는 영향을 제시하였다(Lee et al., 2010).
본 연구의 목적은 조망권 저하로 인한 영업손실에 대한 영향을 고려한 간접편익 계산 방법론을 제시하는 것을 목표로 한다. 첫 번째, 하천의 홍수피해 저감에 따른 직접편익과 하천의 다양한 기능에 의해 산출될 수 있는 간접편익에 대해서 명확히 정의하고 간접편익을 구성하는 주요 요소를 고려하여 종속변수와 독립변수를 정의하였다. 두 번째, 본 연구를 통해 하천의 주요기능 중, 조망권 확보에 기반한 영업이익 발생에 따른 간접편익을 산정하기 위해 하천구역 내 음식점 등 상업용 건물을 명확히 정의하였다. 즉, 공간정보 웹 크롤링 기법을 활용하여 하천구역 내 건물의 폴리곤 정보를 획득하고자 한다. 세 번째, V-World 디지털트윈국토에서 제공되는 공공자료는 건물의 용도에 대한 상세 정보가 명확히 제공되지 않기 때문에 카카오맵에서 제공하는 실시간 맛집 검색 등을 활용한 웹 크롤링(Web Crawling) 기법에 기반하여 건물의 정확한 용도를 정의할 수 있는 중심근접 매핑(Centroid-nearest Mapping) 알고리즘 기법을 개발하고자 한다. 마지막으로는 본 연구의 최종 목표는 조망권 확보에 따른 영업이익을 간접편익으로 산정하기 위해 헤도닉 가격모형 기반 가정모형을 활용하여 평가지역 내 조망권 확보에 따른 간접편익을 산정하고자 한다.
2. 연구 방법
2.1 편익의 종류
편익은 Table 1과 같이 하천개수사업을 통해서 직접적인 홍수피해저감에 따른 침수피해 경감액을 기준으로 하는 직접편익(Direct Benefit)과 직접적인 홍수피해 경감액 이외의 영업편익, 관광편익, 조망권편익 등과 같은 직접적인 홍수피해와는 무관한 하천개수사업을 통해 얻거나 손실이 발생할 수 있는 간접편익(Indirect Benefit)으로 구분할 수 있다.
Table 1.
Types of benefits
직접편익은 제방 증축, 하도정비 등의 하천개수사업을 시행함으로써 연평균 홍수피해 경감액을 산정한다. 재현기간별 침수범람모델링을 통해 계산된 침수범람도를 활용하여 하천정비사업 전후의 연평균 침수피해액을 비교함으로써 침수피해경감액을 산정한다. 간접편익으로서 영업편익(Commercial Benefit)은 수변 상업시설의 전면노출(수변 길이) 증가에 따른 영업 수익 증가 효과로 나타내며, 영업수익(Operating Revenue)은 상업시설의 연매출에 따른 실제 매출자료 또는 모형 산정값으로 활용될 수 있다. 관광편익(Tourism Benefit)은 방문자 증가와 방문자의 지불의사(Willingness To Pay, WTP)에 기반한 사회적 편익이며, 조건부가치측정법(Contigent Valuation Method, CVM)은 설문조사를 통해서 WTP에 연간 방문객 수를 곱하여 총편익을 산출하게 된다. 본 연구에서 적용된 간접편익 산정방법은 Hedonic Implicit Price Model (헤도닉 가정가격모형)이며, 이를 활용하기 위한 독립변수와 종속변수에 대한 설명은 2.3절에서 상세히 설명하였다.
2.2 직접편익 산정 방법
2.2.1 K-FRM (Korean-Flood Risk assessment Model)을 활용한 홍수피해 경감편익 산정방법
하천정비사업을 수행할 경우, 하천정비사업 전·후의 경제적 효과분석을 위해서 ｢예비타당성조사 수행을 위한 세부지침 수자원부문 연구｣(KDI, 2022)에서 제시하고 있는 홍수피해 경감편익 산정 방법론(개정다차원법)에 따른 K-FRM (Korean-Flood Risk assessment Model)을 활용하여 홍수피해 경감 직접편익을 산정한다. K-FRM은 기존의 다차원법(Multi-Dimensional Flood Damage Analysis, MD-FDA)이 가지고 있던 문제점을 개선하고 정량적 홍수위험도 평가를 편리하게 수행할 수 있으며, 인벤토리구축 지원툴(Inventory Builder)로 인벤토리 데이터 관리 및 제공을 위한 데이터베이스(K-CDMS)를 활용한다. 또한, 침수구역도만을 입력자료로 활용하여 편리하게 격자기반의 홍수위험도 정량화를 수행할 수 있다. K-FRM은 격자기반의 사유자산과 공공자산 자료를 직접 활용하여 홍수피해액을 금전적으로 추정함으로써 홍수위험을 평가하는 방법이다(Fig. 1). 첫 번째, 피해목적물별 손상함수를 이용하여 정량적 손실량을 계산한다. 수치지도 형태의 침수구역도를 통해 침수심과 침수범위를 격자기반으로 산정하여 홍수 재난(Hazard)에 대한 정보를 입력받는다. 두 번째, 침수구역 내에 포함된 피해대상물(Exposure)을 탐색한다. 세 번째, 손상함수(Vulnerability Curve)을 통해 침수심별 손상률을 산정하여 피해대상물별 피해정도를 계산한다. 마지막으로 피해정도에 따른 피해대상물별 피해액을 산정한 후 합산하여 전체 홍수피해액(Flood Loss)을 계산한다.
2.3 간접편익 산정
2.3.1 조망권
조망과 경관의 사전적 의미는 다음과 같다. 조망은 “먼 곳을 바라보는 것” 또는 “바라다 보이는 경치”를 의미하며, 경관은 “지표 위의 풍경을 특정짓는 여러 요소를 종합한 것”이라고 정의한다. 따라서, 조망은 경치나 풍경을 바라보는 행위 또는 바라보이는 경관 그 자체를 의미한다. 경관의 유형은 지형경관, 문화재경관, 공공건물경관, 타워경관으로 분류할 수 있으며, 공간구성에 따라 파노라믹경관, 위요경관, 초점경관으로 구분한다. 또한 조망 위치에 따라 도시내부경관, 도시외부조망경관으로 분류한다(Jyoung and Bae, 2004).
조망권 확보를 위한 경관관리는 공공복리를 위한 차원에서 개별 주택의 가치를 보호하기 위함이다. 아파트 재건축사업의 경우, 기존 주택과의 조망권에 대한 문제점을 인식하여 건축법 시행령 등을 통해 아파트 신축 시, 인접대지 경계선과의 거리를 건물 높이의 1/2 이상, 단지 내 동간거리를 건물높이의 1배 이상 띄우도록 기준을 정하고 있다(Jyoung and Bae, 2004). 하지만, 하천의 치수계획 수립시에는 홍수피해저감에 따른 직접편익만을 고려하고 있으며, 그와 관련된 조망권에 대한 검토는 거의 전문한 상황이다. 따라서, 하천 고수부지 내 상업용 건물에 대한 조망권 확보에 따른 영업이익을 정량화하고 하천 고수부지 내의 영업이익을 통한 간접편익 계산의 정량화가 필요하다. 즉, 기존 연구를 통해 친수기능을 정량적으로 평가하는 대표적인 방법으로는 조망권을 활용한 친수기능의 훼손 또는 향상 여부를 정량적으로 판단하는 방법이다. 그에 대한 친수기능 확보의 적정성을 평가하기 위한 조망권에 관한 기존 연구결과는 Table 2에서 정리하였다.
Table 2.
View/scenic rights
| Category | Content | References |
| Definition |
-View: the act of looking into the distance or the scenery that is perceived. -Landscape: an integrated composition of various elements characterizing the scenery on the earth’s surface. | Jyoung and Bae (2004), |
| Classification |
-Classified into topographical, cultural heritage, public building, and tower landscapes. -According to spatial composition: panoramic, enclosed, and focal landscapes. -According to location: intra-urban and extra-urban scenic views. | Jyoung and Bae (2004) |
| Institutional Application |
-Enforcement Decree of the Building Act: regulation of setbacks from adjacent plots and inter-building spacing in apartment reconstruction projects for the protection of view rights. -Waterfront Landscape Districts: designated for the protection and conservation of natural riverine scenery. | Jyoung and Bae (2004), Kwon and Cho (2011) |
| Economic Implications |
-In apartment reconstruction, disputes over scenic view infringement directly affect property values. -Empirical studies (e.g., Han River, Taehwa River) demonstrate that ensuring river views significantly increases real estate values. | Hwang et al. (2008), Lee (2015) |
2.3.2 헤도닉 가격모형(Hedonic Price Model)
(1) 변수 구성
하천 고수부지에 위치한 상업용 건물의 조망권이 가격에 미치는 조망가치에 대한 영향 평가를 수행하기 위해서는 종속변수와 독립변수의 적절한 선택으로 경제적 가치의 정량화가 필요하다.
Table 3에서 보는 바와 같이 상업 영업이익(Commercial Profit)은 헤도닉 가격모형의 종속변수로써 상업용 건물이 창출하는 연간 영업수익을 의미한다. 이는 투자자와 정책결정자가 건물의 경제적 가치를 직접 판단할 수 있는 핵심 지표로써 건물의 규모, 입지, 경관, 상권 조건이 얼마나 실질적 수익으로 연결되는지를 계량적으로 평가할 수 있다. 헤도닉 가격모형에서 사용가능한 독립변수의 범주는 물리적 속성(Physical Attributes), 입지 속성(Locational Attributes), 경관·조망 속성(View/Scenic Attributes), 또는 상업적 맥락(Commercial Context)이 있다. Tables 3 and 4에서 보는 바와 같이 첫 번째, 물리적 속성인 연면적(Gross Floor Area)은 건물이 제공하는 총 바닥 면적으로써 사용가능한 영업 공간의 규모를 정량화할 수 있다(Benson et al., 1998). 또한, 수변 접면길이(Waterfront Frontage)는 건물이 강 또는 주요 도로에 접한 외벽 길이로 측정한 값이다(Sander and Polasky, 2009). 두 번째, 입지 속성(Locational Attributes)은 하천까지의 거리(Distance to River)로써 건물 중심에서 가장 가까운 하천 또는 호수까지의 직선 거리로 수변 접근성에 대한 물리적 지표를 제공한다. 세 번째, 경관·조망 속성(View/Scenic Attributes)은 수변 경관 점수(Water View Score)로써 GIS 분석을 통해 산출한 수변 조망에 대한 질적 지수를 사용하여 건물에서 하천조망이 얼마나 좋은 지를 정량화한 지표다. 또한 수변조망비율(Riverfront View Ratio)은 건물 외벽 면적 중 강이나 공원을 직접 향하는 비중을 백분율로 나타낸 값으로 조망 가능한 면적이 넓을수록 높은 영업이익을 창출하는 것으로 가정한다(Benson et al., 1998; Lee et al., 2010).
Table 3.
Variables of the hedonic price model
기존의 연구내용을 토대로 헤도닉 가격모형에 관한 기존 연구결과를 Table 4에 정리하였으며, 본 연구의 기초자료 및 간접편익 산정을 위한 기본모형의 변수로 활용하였다.
Table 4.
Hedonic price model
| Category | Content | References | |
| Theoretical Basis |
-The price of a good can be explained as a function of its attributes. -The implicit price approach separates and estimates the contribution of each attribute. | Rosen (1974) | |
| Methodological Extension | -Application of the Box-Cox transformation to address nonlinearity and heteroscedasticity issues. | Box and Cox (1964), Kim et al. (2021) | |
| Dependent Variable |
-Commercial Profit: annual operating income from commercial buildings. -Housing Price: the transaction value of residential properties. | Benson et al. (1998), Muller (2009) | |
| Independent Variables | Physical Attributes |
-Gross Floor Area: total floor space of a building. -Waterfront Frontage: length of the building façade facing a river or major road. | Benson et al. (1998), Sander and Polasky (2009) |
| Locational Attributes | -Distance to River: straight-line distance from the building centroid to the nearest river or lake. -Accessibility indicators such as transportation networks, commercial districts, and amenities. | Kim and Lee (1998), Lee et al. (2010) | |
| View/Scenic Attributes | -View/Scenic Score: index derived from GIS-based viewshed analysis. -Riverfront View Ratio: percentage of a building’s façade directly oriented toward the river or park. | Benson et al. (1998), Hwang et al. (2008), Kim and Ji (2019) | |
| Applications |
-Value increase of riverside apartments along the Taehwa River. -Estimation of scenic value of an urban stream (Gongjicheon) using the hedonic approach. -Analysis of locational characteristics of waterfront apartments in Busan. | Lee (2015), Kim et al. (2021), Kim and Lee (1998) | |
(2) 헤도닉 가격모형에 기반한 가정모형
헤도닉 가격모형은 분석대상인 재화의 다양한 특성과 그 가격 간의 관계를 구체적이고 현실적으로 규명함으로써 시장 질서를 이해하는 데 있다(Rosen, 1974; Kim et al., 2007). 헤도닉 가격모형은 상품이 보유한 복합적 특성들을 정량화하여 시장에서 관찰되는 함수로 표현할 수 있다. 즉, Eq. (1)과 같이 상품의 가치는 그 재화가 지닌 속성들의 집합이고 헤도닉 가격모형 이론에 근거하여 개별 특성()이 재화의 가격()에 미치는 영향을 함수 형태로 나타내었다. 이는 상품의 여러 질적 속성과 양적 속성이 어떻게 결합되어 시장가격을 형성하는지를 체계적으로 분석할 수 있게 하였다.
재화의 가격과 개별 구성요소를 선형관계로 가정하면, 헤도닉 가격모형은 Eq. (2)와 같이 나타낼 수 있다(Rosen, 1974; Kim et al., 2021). 헤도닉 모형은 부동산 자산의 가치가 물리적 속성과 주변 환경 요인에 따라 결정된다는 경제학적 이론이며, 건물의 물리적 특성과 위치적 요인이 매출에 어떤 영향을 미치는지 추정할 수 있게 한다.
여기서, 는 연간 매출액, 는 회귀분석의 상수항, 는 회귀계수, 는 독립변수, 그리고 는 오차항이다.
헤도닉 가격 모형의 실증모형은 대상 지역자료를 실제로 회귀분석하여 Eq. (2)에서 제시된 실증모형의 회귀계수를 사용한다. 따라서, 헤도닉 가격모형에서 독립변수 를 상업용 건물의 연면적 와 수변쪽 전면 길이 로 선택하고 회귀계수를 문헌계수(과 )로 대체한다면, Eq. (3)과 같은 가정모형(Theoretical Model)을 유도할 수 있다.
여기서, 는 상업용 건물 의 연간 매출액이고 𝛼1은 평가지역의 상업용 건물면적당 단위수익 계수(원/m2)이며, 𝛼2은 평가지역의 상업용 건물 접면당 단위수익 계수(원/m)이다(Kim et al., 2021). 는 상업용 건물 의 연면적(m2)이고 는 상업용 건물 의 수변쪽 전면 길이(m)이다. 평가지역 내 전체 상업용 건물에 대한 간접편익()은 Eq.(4)와 같이 계산된다.
여기서, 𝛾는 접면 1 m당 가격증가율(%), 은 평가지역의 상업용 건물의 총 개수이다. 본 연구에서는 상업용 건물의 접면 1 m 증가 시 가격이 1.5% 상승한다는 가정 하에 𝛾=0.015 (Sander and Polasky, 2009)를 사용하였다. 따라서, 본 연구에서는 Eq. (5)의 가정모형을 활용하여 평가지역 전체 상업용 건물에 대한 영업이익 기반 간접편익()을 계산할 수 있었다.
2.4 공간정보 웹 크롤링 기법
2.4.1 공간정보 크롤링 아키텍쳐(Spatial Data Crawling Architecture)
V-World 디지털트윈국토(www.vworld.kr)에서 제공되는 공간정보의 경우, 건물의 명확한 용도를 제공하지 못하고 있다. 즉, V-World 디지털트윈국토에서 제공되는 공간정보만으로는 상업용 임대 건물 또는 일부 입주 건물 여부에 대한 정확한 판단 자체가 어려울 뿐만 아니라 건물 전체가 상업용도가 아닌 이상 건물의 명확한 용도 판단이 불가능하다. 따라서, 연구의 목적에 맞게 조망권 확보에 따른 영업이익에 기반한 간접편익 산정을 위해서는 건물의 용도를 명확히 파악하여 정의하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 상업용도 사업자의 입주 여부를 명확히 판단하기 위해 카카오맵에서 제공하는 실시간 맛집 검색을 활용한 웹 크롤링에 기반하여 건물의 정확한 용도를 정의할 수 있는 기법을 개발하였다.
본 연구를 통해 개발된 공간정보 크롤링 기법은 OpenAPI를 통해 획득 가능한 공간참조 정보(Point of Interest, Vector Polygon 등 정보)를 자동 탐색(Automatic Traversal)하고 좌표기반 질의(Spatial Query), 거리 기반 매칭(Nearest Neighbor Matching), 좌표계 변환(CRS Transformation) 등의 과정을 거쳐 분석 가능한 데이터셋으로 통합된 절차를 수행한다. 따라서, 개발된 공간정보 크롤링 아키텍쳐(Spatial Data Crawling Architecture)는 공공데이터 공간정보를 자동 수집 및 통합하여 하천정비사업의 간접편익 산정을 목표로 한다. 공간정보 크롤링 아키텍쳐는 총 3단계로 데이터 소스 계층(Data Source Layer), 크롤링 및 추출·변환 계층(Crawling and Extract-Transform-Load Layer) 그리고 공간 매칭 계층(Spatial Matching Layer)으로 구성된다.
(1) 데이터 소스 계층
공공데이터 수집을 위한 API, 카카오맵, 국토교통부 WFS (Web Map Service)등 다양한 공간정보 소스로부터 자료를 키워드 기반 Query와 반경 기반으로 shapefile을 수집한다. 건물 폴리곤 집합()은 Eq. (6)과 같다.
여기서, 는 분석지역 내 개개의 건물 폴리곤이고 은 건물의 총 폴리곤 개수이다. POI (Point Of Interest) 집합은 공간정보 시스템에서 상업용 건물의 의미를 갖는 공간정보 집합()이며, Eq. (7)과 같다.
여기서, 는 분석지역 내 POI이고 은 POI 총 개수이다.
(2) 크롤링 및 추출·변환 계층
공공데이터 수집을 위한 API, 카카오맵, 국토교통부 WFS 등 다양한 공간정보 소스로부터 자료를 자동 수집한 웹 크롤러(Web Crawlers)은 Eq. (8)과 같다.
여기서, 는 검색 키워드 집합(음식점, 카페 등), 는 웹 페이지별 데이터 집합(Pagination Set), 는 키워드 , 웹 페이지 에 대한 JSON 응답, 그리고 은 반경 제한조건이다. 공간API 클라이언트 모듈을 통해 정형·비정형 데이터를 획득하여 하천 벡터, 건물 폴리곤, POI 데이터를 동시에 수집하여 메타데이터 기반 데이터 품질 검증과 중복 제거를 수행한다(Sun et al., 2023). 크롤링된 자료의 좌표계 변환, 공간 데이터 결합(Spatial Join), 근접성 분석을 통해 분석 가능한 자료세트로 가공함으로써 좌표계를 EPSG 4326에서 EPSG 5186로 통일하였고 건물 벡터의 중심점(Centroid)를 계산한다.
(3) 공간 매칭 계층
중심근접 매핑 알고리즘을 기반으로 POI와 건물 폴리곤의 최단거리로 매칭(Wei et al., 2024)을 수행한다(Eq. (9)). POI와 매칭된 건물 폴리곤의 집합은 Eq. (10)과 같다.
여기서, 는 POI와 최근접으로 매칭된 각각의 건물 폴리곤, 는 POI의 좌표, 는 건물 중심점, 는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 𝛿는 매칭 임계거리 그리고 은 POI와 매칭된 건물 폴리곤의 집합이다. 유클리드 거리는 Eq. (11)과 같다.
따라서, 본 연구에서는 POI와 건물 중심간의 거리가 중요한 요소이므로 POI와 건물 중심점 간의 최단거리 연산을 수행하여 하천 인접성 지표를 산출해야 한다. 이는 자료 매칭(Record Linkage) 또는 공간 데이터 결합을 통한 크롤링 파이프라인 알고리즘이다.
2.4.2 V-World를 통한 건물의 공간정보 취득
본 연구의 대상지역에 대한 건물의 공간정보를 취득하기 위해 Fig. 2에서 보는 바와 같이 국토교통부가 운영 중인 V- World 디지털트윈국토에서 제공되는 브이월드의 2D/3D 기반 서비스를 활용한다. 검색 기능의 웹 개발 도구인 OpenAPI (Open Application Programming Interface)를 활용하여, WMS와 WFS (Web Feature Service)를 통해 고품질의 공간정보 서비스를 실시간으로 제공받아 분석한다. WFS 서비스는 공간객체(Feature)를 벡터 데이터(GeoJSON, GML 등)로 반환하는 서비스로써 건물, 도로, 하천 등 속성과 지오메트리 정보를 동시에 제공한다. WMS 서비스는 지도의 래스터 이미지를 제공하여 시각화를 목적으로 하며, 행정구역, 위성영상 및 토지이용도 등을 제공한다.
2.4.3 카카오맵를 통한 건물의 용도정보 취득
본 연구에서는 Fig. 3에서 보는 바와 같이 카카오맵 OpenAPI의 키워드 검색 API는 건물 폴리곤 중심좌표와 반경 제한 조건 또는 매칭 임계거리(𝛿) 내에서 음식점, 카페 등 POI 정보를 웹 페이지별 데이터 집합(Pagination Set)을 통해 반복 호출하여 수집하였다. 수집된 JSON 응답 데이터는 중복 제거 및 EPSG 5186 좌표계로 변환된다. 최종적으로 선택된 POI 정보는 건물 폴리곤과 POI 간의 Spatial Join을 수행하여 최종 분석용 POI 자료 집합으로 구축된다. 하지만, 카카오맵을 통해 원하는 POI 정보에 대한 정확한 크롤잉을 수행하기 위해서는 OpenAPI를 통한 카카오맵 키위드(KAKAO_KEYWORDS)의 선택이 매우 중요하다. 따라서, Fig. 3(b)에서 보는 바와 같이 Kakao Map의 맛집 검색 등을 통해 사전에 평가지역의 주요 키위드를 파악하여 입력해야 한다. 본 연구에서는 “맛집”, “음식점”, “카페”, “식당”, “뷔페”, “분식”, “커피숍”, “술집”, “호프”, “바”, “포차”, “커피”, “식당,” “패스트푸드”, “햄버거”, “치킨”, “피자”, “빵집”, “베이커리”, “카페 베이커리”, “순두부”, “전”, “편의점”, “마트”, “슈퍼마켓” 등의 다양한 키워드를 입력하여 OpenAPI를 통해 크롤잉한 건물의 용도 정보를 취득한다. 단, 실제 사용된 키워드는 카카오맵에서 제공되는 건물에 입주된 음식점 등에 대한 키워드 입력을 시행착오법으로 진행하여 실제 입주된 음식점 등의 정보를 취득하였다.
3. 대상하천 선정 및 자료 수집
3.1 대상하천
본 연구의 대상하천은 경상북도 OO시 O구 OO면 OOO에서 발원하여 OO시를 통과한 뒤 OO강과 합류하는 국가하천구간이다. 총 하천연장은 69.3 km이며, 유로연장은 116 km, 유역면적은 2,053 km2이다. 본 연구의 대상하천 유원지는 OO시 일대에 위치해 있으며, 자전거도로, 산책로, 공원, 물놀이장, 보트장 및 유람선 등을 갖춘 다양한 휴양공간으로서 주변의 상업시설과 함께 해당 지방자치단체의 시민과 관광객들이 즐겨 찾는 친수공간이다. 하지만, 최근 기후변화로 인한 태풍과 집중호우 발생빈도가 높아지면서 하천 유원지에서의 홍수피해 사례가 급격히 증가하고 있다. 2002년 태풍 루사를 시작으로 2024년 7월에 발생한 집중호우 시기에는 유원지 수위가 심각단계의 수위를 초과하여 유원지 내 상업건물의 침수와 공원시설 및 친수시설의 파손과 유실 피해가 빈번히 발생하였다. 특히 해당 유원지 구간은 무제부 구간으로서 홍수피해저감을 위한 구조적 치수대책 마련이 시급하다. 하지만, 최근 시민들과 지역주민들의 하천친수공간에 대한 조망권 확보에 대한 요구, 레크레이션 기능 강화, 그리고 가족단위의 휴식 및 위락공간에 대한 효용성 향상에 대한 요구가 크게 증가하고 있다. 따라서, 조망권과 친수기능에 방해가 되는 선개념의 제방축조 사업같은 구조적 치수대책 마련에 대한 지역주민의 반대로 인해 큰 어려움을 겪고 있다.
대상유원지가 있는 하천부지 구간은 무제부 구간으로 상업용 건물에 대한 조망권 확보에 대한 간접편익 계산을 위한 과업지역은 Fig. 4의 빨강색 굵은 실선 안쪽 지역이다. 즉, 해당 유원지는 하천변 호안법선 2.7 km를 따라 경계를 이루며, 유원지 뒤쪽 배후지에 위치한 도로경계까지로 한정하였다. 따라서, 본 연구에서는 총 93.66 ha 유원지 부지 안의 상업용 건물에 대한 조망권 확보에 따른 총 영업이익과 편익을 계산하였다.
3.2 자료의 취득 및 상업용 건물의 선정
본 연구에서 사용된 공간정보 크롤링 기법(Spatial Data Crawling)은 Fig. 5에서 제시된 작업절차에 따라서 평가지역의 공간정보처리(Geospatial Data Processing)를 결합한 자동화된 데이터 수집 및 매칭 파이프라인 작업을 수행하였다. Fig. 5에서는 V-World OpenAPI에서 제공하고 있는 수치지도를 활용하여 실제 존재하는 건물 공간정보 자료(하늘색 다각형)를 수집(Fig. 5(a))하였다. 단, 빨강색 실선은 간접편익 분석을 위한 대상지역의 경계를 폐합곡선으로 분석범위를 한정하였다. Fig. 5(b)에서 보는 바와 같이 카카오맵 OpenAPI 키워드 검색을 통해 상업용 건물의 POI 정보(분홍색 점)를 취득하였다. 앞서 취득한 건물 공간정보(하늘색 다각형)와 상업용 건물정보가 포함된 POI 정보(분홍색 점)를 중첩시켜 중첩된 건물상업용 건물(오렌지색 다각형)로 선택(Fig. 5(c))하여 최종적으로 일반건물과 상업용 건물을 분리하여 가시화(Fig. 5(d))하였다.
3.3 통계청 자료를 활용한 상업용 건물의 공간정보 및 연간 매출액
KOSIS 국가통계포털(https://kosis.kr)을 통해 획득한 2023년 전국 및 OO시의 숙박 및 음식점업의 사업체수, 건물연면적 및 연간 매출액은 Table 5와 같다. OO시의 숙박 및 음식점업의 건물연면적은 4,682,210 m2이며, 매출액은 7,765,286백만원으로 조사되었다.
Table 5에서 제시하고 있는 2023년 KOSIS 국가통계포털 자료를 이용하여 OO시의 𝛼1(상업용 건물면적당 연평균단위수익 계수)는 1,658,000원/m2이다. 𝛼2은 평가지역의 상업용 건물 접면당 단위수익 계수로서 Eq. (12)와 같이 계산할 수 있다.
여기서, 는 평균 건물의 깊이로써 20 m로 가정하였다. 단독주택 가격 회귀모형을 통해 수변 전면 길이(View Frontage) 1 ft당 약 0.4%~1.2%의 가격 프리미엄을 가진다(Benson et al., 1998). 따라서, 전면 길이 1 m당 1%~3% 수준의 가격 상승 효과가 있다. 본 연구에서는 는 보수적으로 0.015(1.5%)을 사용하여 𝛼2는 497,400원/m로 계산되었다.
4. 간접편익 산정 결과
4.1 간접편익 산정을 위한 상업용 건물의 독립변수 산정
간접편익 산정을 위해 V-World를 통해 수집된 공간정보와 카카오맵의 음식점 POI를 공간정보 웹 크롤링 기법을 활용하여 Fig. 6에서 보는 바와 같이 OO시 하천유원지에 위치한 평가지역 내의 상업용 건물을 수치지도 위에 가시화하였다. Fig. 6(a)에서 보는 바와 같이 하천유원지 내 평가지역의 경계는 빨강색으로 표시하였으며, 음식점 POI 맵핑 전의 전체 건물은 모두 하늘색으로 표시하였다. Fig. 6(b)에서 보는 바와 같이 수집된 공간정보와 카카오맵의 음식점 POI가 맵핑된 상업용 건물은 오렌지색으로 표시하였다.
공간정보 웹 크롤링 기법을 활용해서 평가지역 내에서 획득한 상업용 건물을 추출하였다(Fig. 6(b)). Table 3에서 제시된 물리적 특성을 갖는 독립변수인 상업용 건물 연면적(Gross Flow Area [floor_area])과 상업용 건물 수변 전면길이(Waterfront Frontage [frontage_m])]에 대한 평가지역 내 분석을 실시하여 Table 6의 결과를 얻을 수 있었다. 평가지역 내의 상업용 건물의 수는 총 63개소, 상업용 건물 평균 연면적은 359.35 m2이며, 상업용 건물 수변 평균 전면길이는 16.19 m이다. 하지만 Fig. 6(b)에서 보는 바와 같이 카카오맵 POI에 의해 상업용 건물로 분류되어 실제 맵핑된 건물의 크기는 현격하게 차이가 나고 있다. 따라서, 상업용 건물 연면적과 수변 전면길이 각각의 최대값과 최소값의 차이가 매우 크기 때문에 상업용 건물 연면적에 대한 표준편차는 899.57 m2이며, 상업용 건물 수변 전면길이에 대한 표준편차는 9.94 m이다.
Table 6.
Descriptive statistics analysis for two independent variables of commerical buildings
| Count | Mean | Std | Min | Quantile | Max | |||
| 25% | 50% | 75% | ||||||
| Gross Floor Area (m2) | 63 | 359.35 | 899.57 | 50.19 | 150.46 | 210.79 | 315.86 | 7273.91 |
| Water Frontage Length (m) | 63 | 16.19 | 9.94 | 7.08 | 12.27 | 14.52 | 17.77 | 85.29 |
Fig. 7은 평가지역 내에서 선택된 건물의 상업용 건물 연면적과 수변 전면길이 분포를 나타내고 있다. 또한, Fig. 7에서 보는 바와 같이 평가지역 내에는 특정 건물의 길이와 면적이 매우 큰 사업용 건물이 존재한다는 것을 박스도표를 통해 확인할 수 있다. Fig. 7의 박스도표 상에서 수염(whiskers)의 범위를 벗어난 자료는 이상치(outliers)로서 점으로 표시되나 Fig. 6(b)와 같이 다른 상업용 건물의 크기와 면적에 비해 현격히 큰 건물이 존재하므로 간접편익을 산정함에 있어서 이상치로 제외되어서는 안된다. 즉, 관측자료의 불확실성과 오류에 기인한 수문 관측값의 이상치와는 다르게 본 연구의 주요변수인 건물의 크기와 면적은 실제 존재하는 건물의 크기와 면적이므로 이상치로 평가하여 제외할 수 없다. 또한, 건물의 크기와 면적이 상대적으로 크다면 수용 인원과 유동 관광인구에 의해 가용될 수 있는 가용면적이 늘어나기 때문에 관측오류나 자료의 불확실성 등에 따른 이상치로 판단하여 제거할 경우, 간접편익이 과소 추정될 수 있으므로 반드시 간접편익 분석에 포함시켜야 한다.
4.2 상업용 건물에 대한 획득된 독립변수 상관관계
평가지역 내 상업용 건물 연면적과 수변 전면길이에 대한 상관관계는 0.954로 매우 큰 상관관계가 있는 것으로 평가된다(Table 7).
Table 7.
Correlation coefficients between indenpenden variables of of commerical buildings
| Gross Floor Area | Water Frontage Length | |
| Gross Floor Area | 1.000 | 0.954 |
| Water Frontage Length | 0.954 | 1.000 |
4.3 상업용 건물에 대한 조망권 확보에 따른 간접편익 산정 및 영향
본 연구의 평가지역은 무제부 구간으로서 하천 호안접선을 따라 조망권이 최대한 확보된 상태의 유원지 환경이 조성되어 있다. 그에 따른 평가지역 내 하천환경조건을 충분히 고려하여 상업용 건물의 총 매출액은 229.62억원으로 산출되었으며, 헤도닉 가정가격모형을 이용한 간접편익은 연평균 51.25억원으로 산정되었다. 따라서, 본 연구를 통해 산정된 상업용 건물의 총 매출액과 연평균 편익은 현재 무제부 상태에서 조망권이 충분히 확보되기 때문에 최대 영업이익이 발생한다고 가정하여 산출가능한 최대 간접편익이다.
하지만, 홍수저감을 위한 구조적 치수대책 중, 제방 축제와 같이 조망권을 크게 훼손하는 홍수저감 치수대책을 수립할 경우, 조망권 훼손에 따른 영업이익 손실은 불가피할 것으로 판단된다. 따라서, 유원지의 홍수저감을 위한 치수대책 마련이라는 측면에서 긍정적인 효과는 기대할 수 있지만 그와는 대조적으로 치수대책으로 발생할 수 있는 조망권 확보의 어려움으로 인해 친수기능을 훼손시킬 수 있다. 이로 인해 유원지 방문자 수가 현격히 감소할 가능성이 있기 때문에 상업용 건물에 대한 간접편익 감소는 상당히 부정적인 요소로 작용할 수 있다.
5. 결론 및 향후 연구과제
하천계획 수립시, 하천은 방재의 대상으로 고려하기 때문에 현행 하천기능은 친수기능보다는 치수기능 위주의 하천계획을 수립하고 있다. 따라서, 홍수피해저감을 위한 직접편익만을 고려하고 있는 실정이다. 그에 따라 하천기본계획 및 하천실시설계시, 조망권에 대한 간접편익에 대한 검토는 거의 국내·외로 전무한 실정이다. 또한, 제방 보축이나 신설과 같은 하천치수사업은 하천의 치수안전도는 커지지만 하천치수시설물 건설에 따른 조망권 확보는 점차 어려워진다. 따라서, 하천 친수공간의 치수기능 증대는 직접편익을 증가시키지만 조망권이 확보가 되지 않는 상업용 건물에 대해서는 영업손실로 인한 간접편익이 크게 감소하게 된다. 그에 따라 하천치수사업에 있어서 조망권 확보를 정량화는 방법이 절실히 필요하다. 또한, 최근에 들어 국민의 생활수준이 향상되고 하천 고수부지나 하천 유원지에서의 친수기능이 점차 커지고 있는 상황은 조망권 확보에 따른 하천환경정비사업의 개선방안이 요구되고 있다. 그럼에도 불구하고 하천치수사업에서는 조망권 확보에 따른 간접편익을 산정할 수 있는 정량적 방법이 지금까지는 부재한 상황이다.
본 연구에서는 도심주변 하천유원지 내의 상업용 건물의 조망권 확보에 따른 영업이익 증가에 대한 간접편익의 정량화 연구를 수행하였다. OpenAPI 기반 V-World 디지털트윈국토 공간정보와 카카오맵 맛집 POI 정보를 크롤링한 중심근접 매핑 알고리즘을 활용하여 상업용 건물을 정밀하게 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 또한, 상업용 건물 연면적과 수변 전면길이를 주요 독립변수로 선택하여 조망권 확보에 따른 영업이익을 효과적으로 산정할 수 있는 방법을 마련하였다. 마지막으로 실제 매출액 기반 헤도닉 가정가격모형을 구축함으로써 하천유원지 내 조망권 확보에 따른 간접편익을 정량화하였다.
본 연구에는 헤도닉 가정가격모형을 활용한 간접편익의 정량화 방법을 제시함으로써 조망권 확보에 따른 영업이익 기반 간접편익 산정 결과는 무시할 수 없는 수준의 매우 큰 편익이 발생하였다. 따라서, 현재 국내 하천환경정비사업에서 하천 조망권에 따른 간접편익 산정 사례가 거의 전무한 상황에서 본 연구결과를 토대로 치수사업에 따른 간접편익 산정 방법론을 정립할 수 있었으며, 향후 추진하게 될 하천치수사업으로 인해 훼손될 하천 조망권에 대한 경제성 평가도구로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구를 통해서 개발된 조망권 확보에 따른 간접편익 산정방법의 경우, 상업용도로 입주된 건물의 면적과 하천변을 따라 접한 건물의 길이만이 조망권을 확보하는 주요변수로 활용되었다. 하천치수 목적으로 설치될 제방 사업의 경우, 방재시설물 높이에 따라 상업용 건물의 조망권이 훼손될 수 있으므로 방재시설물 높이별 건물의 조망권 확보 여부를 간접편익 계산에 포함시켜야 한다. 따라서, 향후 연구에서는 방재시설물의 높이를 고려하여 상업용 건물에 대한 조망권 훼손 또는 조망권 확보를 정량화할 수 있는 헤도닉 가격모형의 독립변수 개발을 통해 간접편익 산정의 고도화 연구를 수행할 계획이다.
