1연구 질문 및 분석 대상
분석 기간: 2015→2024년. SGIS 격자 인구가 2015년부터 등록센서스 기준으로 바뀌어, 그 전후를 잇는 증감에는 집계 기준 변경 효과가 섞인다. 같은 기준으로 비교할 수 있는 2015년을 출발점으로 삼았다(2000~2010년 값은 동적 지도와 시계열 차트에서 참고로만 제시).
도시 정의: UN·EU·OECD의 도시화 등급(Degree of Urbanisation)을 따른다. 1km 격자에서 1,500명/km² 이상 격자가 변을 맞대고 이어진 인구 5만 명 이상 덩어리를 도시로 본다(통계청 SGIS 도시화지역의 “도시”와 같은 기준).
분석 대상: 전국(시군구 단위 비교)과, 도시 인구밀도 감소율(2015→2024) 순위에서 수도권·충청·전라·경상 권역마다 1곳씩 고른 대표 4곳이다. 밀도 순위는 2015·2024 두 해 모두 도시가 5km² 이상인 시군구 153곳을 비교했다(4-3).
| 권역 | 지역 (분석 범위) | 밀도 감소율 순위 (153곳 중) | 밀도 변화 | 면적 변화 | 인구 변화 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수도권 | 인천 중구 | 5 | −20.8% | +160.0% | +105.8% |
| 충청 | 청주시 서원구 (청주시 4개 구 전체) | 9 | −17.3% | +6.7% | −11.8% |
| 전라 | 광양시 | 7 | −18.9% | +37.5% | +11.5% |
| 경상 | 안동시 | 6 | −20.1% | +8.3% | −13.5% |
충청·전라·경상은 각 권역에서 순위가 가장 높은 곳이다. 수도권은 1위 광명(−24.3%)을 비롯해 Top 10에 7곳이 몰려 있는데, 대부분 면적은 조금 늘고 인구가 줄어 밀도가 떨어진 경우다. 인천 중구는 영종 신도시로 도시 면적이 2.6배(+160%)가 되고 인구가 두 배로 늘었는데도 밀도가 떨어진, 확장형 밀도 저하의 대표라서 수도권 대상으로 골랐다. 청주는 서원구가 순위에 들었지만 도시 덩어리가 4개 구에 걸쳐 있어 청주시 전체를 분석 범위로 했다.
가설: 시간에 따라 도시화 면적은 커지지만 인구밀도는 감소하며, 비효율적인 도시화가 진행 중이다.
빈집 문제 해결의 우선순위, 공공 인프라 축소의 기준 설정 등
스펀지화(sponge city) · 도시 내부에 빈 땅·빈집 같은 저이용 공간이 시간적·공간적으로 무작위하게 상당량 생기는 현상. 생산성 저하, 행정서비스 비효율, 도시 매력 저하를 부른다. 구멍을 메우고 새 구멍이 생기지 않게 하는 노력이 필요하다. 이 분석에서 “빈 네모”(2015년에는 도시화지역이었지만 2024년에는 빠진 격자)가 그 구멍에 해당한다.
2사용 자료 및 전처리 과정
| 구분 | 자료 | 내용·용도 |
|---|---|---|
| 인구 | SGIS 격자 통계(인구) 1km·500m | 2000·2005·2010·2015·2020·2024년 격자별 총인구. 도시화지역 추출의 기본 자료(주 분석 1km) |
| 경계 | SGIS 격자 경계(2025), 센서스용 시군구 경계(2025 2Q) | 격자 면적, 시군구 집계와 분석 범위 |
| 검증 | SGIS 도시화지역 경계(2015·2020·2024) | 통계청이 같은 국제 기준으로 만든 도시·준도시 경계와 직접 추출 결과 비교 |
| 공공시설 | 카카오 로컬 검색, 공공데이터포털 보건기관 표준데이터 | 대학교·전문대학, 보건소·보건의료원, 시·도청·시·구·군청, 버스터미널 |
| 교통 | 국가철도공단 철도역, 한국도로공사 영업소 API, OpenStreetMap 철도 | 철도역, 고속도로 선형과 IC, 철도 선형 |
| 도로망 | OpenStreetMap 한국 추출본 (Geofabrik, 2026-10-31) | 차량 도로와 제한속도. 접근성 분석의 도로 이동시간 |
| 배경지도 | Esri World Topographic Map, World Hillshade (정적 지도), Esri Light Gray Canvas (동적 지도) | 지형·녹지 맥락(연하게) |
전처리 순서
- 격자 인구 정리 · SGIS 자료신청 원본에서 연도·해상도별 총인구(to_in_001)를 뽑아 격자 경계와 붙였다(EPSG:5179).
- 도시 추출 · 1km 격자에서 1,500명/km² 이상 격자를 변을 맞댄(rook) 것끼리 묶어 인구 5만 명 이상 덩어리를 도시로 남겼다(도시화 등급 1단계 방식).
- 검증 · 직접 추출한 도시는 SGIS 도시 경계와 면적 기준 IoU 0.86이고, 100% SGIS 도시 안에 든다. SGIS가 하는 빈틈 메우기(gap filling)는 하지 않아 조금 작게 나온다.
- 변화 구역 · 2015·2024 도시화지역을 겹쳐 유지(둘 다), 신규(2024에만), 빈 네모(2015에만)로 나눴다.
- 시설·교통 위치 · 좌표가 없는 시설은 카카오 로컬 검색(없으면 Nominatim)으로 위치를 찾고 분류명으로 걸렀다. 결과는 캐시에 저장해 재실행 때 다시 검색하지 않는다.
- 도로망과 이동시간 · OSM에서 차량 도로를 뽑아 지역(시 경계 + 15km)별 네트워크를 만들고, 간선마다 제한속도(없으면 도로 등급별 기본값)로 이동시간을 붙였다. 격자 중심과 시설은 가장 가까운 도로 노드에 시속 20km 연결로 이었다.
2010→2015 사이 SGIS 격자 인구 집계 기준이 바뀌었다(등록센서스 전환). 그래서 변화 분석은 2015→2024로 하고, 2000~2010 값은 시계열 차트에서 참고로만 보여 준다.
3지표의 정의와 계산식
도시와 밀도
중력 접근성 (Hansen)
t½ = 10분은 국토교통부(2018) 기초생활인프라 국가적 최저기준에서 지역거점시설(공공도서관 등)을 “차량 10분”으로 정한 것을 따랐다 (이하연·김성표·강상혁, 2021, 대한토목학회논문집 41(3), 표 1). 여섯 종류는 같은 가중치로 더했다.
변화 구역과 시·군 유형
4공간 시각화 · 비공간 시각화
4-1. 전국 도시화지역 동적 지도
1km 격자 도시(1,500명/km²). 위 버튼으로 연도(2000~2024)나 2015→2024 변화를 고른다. 경계는 시·군 단위다(특별시·광역시·특별자치시는 하나로, 일반구가 있는 시는 시로 합침). 지역을 누르면 그 지역으로 확대되고 오른쪽 그래프가 그 지역으로 바뀐다. 그래프의 2010→2015 점선 구간은 SGIS 집계 기준 변경 구간이다. 배경지도 © Esri Light Gray Canvas (CARTO 키가 있으면 CARTO Positron).
4-2. 도시화지역 인구밀도 변화 시계열
비수도권 = 서울·경기·인천 제외(시군구별 합계라 전국 표와 조금 다르다). 2010→2015 사이 집계 기준이 바뀌었으므로 분석은 2015 이후 구간(2015·2020·2024)으로 한다. 수도권(면적 +13.1%, 밀도 −7.6%)과 비수도권(+8.3%, −8.4%) 모두 면적은 늘고 밀도는 내려간다.
4-3. 인구밀도 변화 Top 10 시군구 (전국 평균 대비)
2015·2024 두 해 모두 도시가 5km² 이상인 시군구 153곳 중 밀도 감소율이 큰 순. 점선은 전국 도시 밀도 변화율(−7.5%). 진한 막대는 확대 분석 지역과 수도권 밖 시군구다. ★ = 확대 분석 지역(인천 중구·안동·광양·청주 서원), ◆ = 그 밖의 비수도권(울주).
4-4. 4개 지역 도시 지도와 공공시설
4-5. 면적–밀도 변화로 본 시·군 유형
2015·2024년 모두 도시가 5km² 이상인 시·군 68곳(특별·광역시는 하나) 대상. 가로축 면적 변화, 세로축 밀도 변화, 점 크기는 2024년 면적. 면적·밀도 변화가 모두 ±5% 안이면 정체로 묶었다. 점에 마우스를 올리면 이름과 인구 변화가 보인다. 확대 분석 지역은 테두리를 굵게 했다(인천 중구는 인천광역시에 포함).
밀도 변화는 대략 인구 변화 − 면적 변화이므로, 이 유형은 “면적이 넓어진 만큼 인구가 따라왔는가”를 보는 것이다. 1,500명/km² 기준에서는 면적이 줄고 밀도가 오른 “가장자리 탈락”형은 나타나지 않았다.
4-6. 중력 접근성으로 본 도시 격자의 중요도
| 반감 시간 t½ | 순위 상관 (10분 대비) | 상위 20% 격자 일치율 |
|---|
A는 네 지역의 모든 1km 격자(도시 밖 포함)를 한 번에 정규화한 값이라 지역끼리 비교할 수 있다. 시설 종류별 접근성 S_k를 그 최댓값으로 나눠 평균했다. 반감 시간을 5분이나 20분으로 바꿔도 격자 순위는 거의 그대로여서(순위 상관 0.97 이상), 결과는 β 선택에 민감하지 않다.
5주요 결과 해석
도시 면적은 커지고 인구밀도는 낮아졌다 — 가설 지지
전국 도시 면적은 2015년 3,354km²에서 2024년 3,708km²로 10.6% 늘었지만 그 안의 인구는 2.3% 늘어나는 데 그쳐, 밀도는 11,933명에서 11,042명으로 7.5% 낮아졌다. 수도권(면적 +13.1%, 밀도 −7.6%)과 비수도권(+8.3%, −8.4%) 모두 같은 방향이며, 500m 격자에서도 결과가 같다(밀도 −9.9%). 인구의 79%가 도시에 살고 있어, 같은 인구를 더 넓은 시가지가 담는 효율이 떨어지는 도시화가 이어지고 있다.
밀도가 떨어지는 길은 둘: 넓어지거나, 비거나
인천 중구는 도시 면적이 5→13km²(+160%)로 늘고 인구도 두 배가 됐지만 새 시가지(영종)가 더 빨리 늘어 밀도가 20.8% 떨어졌다. 광양(면적 +37.5%, 인구 +11.5%)도 같은 확장형이다. 반대로 안동(면적 +8.3%, 인구 −13.5%)과 청주 서원구(+6.7%, −11.8%)는 면적은 거의 그대로인데 인구가 빠진 공동화형이다. 청주시 전체로는 신규 12칸과 빈 네모 2칸이 함께 생겨, 가장자리는 넓어지고 안쪽에는 구멍이 나는 스펀지화가 보인다. 시설은 대부분 유지 격자에 있다. 다만 인천 중구는 보건기관 5곳 중 4곳이 새로 도시가 된 격자에 있고, 고속도로 IC는 네 지역 모두 거의 도시 밖에 있다.
시·군 유형: 가장 흔한 것은 “넓어지며 묽어지는” 확산·저밀화형
도시가 있는 시·군 68곳을 면적·밀도 변화로 나누면 확산·저밀화(면적↑ 밀도↓)가 41곳으로 가장 많고, 인구는 중앙값 −3.6%로 오히려 줄었다. 부산·인천·대구·광주·대전·울산 같은 광역시와 분석 대상 4곳(안동·광양·청주·인천)이 모두 여기에 든다. 성장·고밀화(17곳, 용인·남양주·평택·김포·아산·양산 등)는 인구가 크게 는 곳(중앙값 +34%)으로, 신도시·산업단지가 들어선 곳이다. 수원·순천·춘천 등 6곳은 정체, 서울·창원·익산·김천 4곳은 면적과 밀도가 함께 줄어든 축소·공동화다. 뚜렷이 갈라진 무리라기보다 연속적인 분포이므로, 유형은 경향을 읽는 틀로 쓴다.
축소의 기준: 접근성이 높은 유지 격자, 낮은 신규 격자
중력 접근성으로 보면 도시 격자는 도시 밖보다 확실히 시설에 가깝다(시·군·구청까지 중앙값 유지 격자 3~4분, 도시 밖 11~21분). 그런데 새로 도시가 된 격자는 기존 격자만큼 가깝지 않다. 인천 중구는 유지 격자 평균 A가 0.67인데 영종 신규 격자는 0.46이고, 청주도 0.56 대 0.51이다. 안동·광양은 신규 격자가 시가지 바로 옆에 붙어 차이가 없다(0.22, 0.27). 빈 네모 격자는 오히려 접근성이 높다(인천 중구 0.69, 청주 0.62). 시설 가까운 곳이 비고 있다는 뜻이다. 연구 질문 2와 연결하면, 접근성이 높은 유지 격자와 빈 네모는 빈집 정비·재생을 먼저 할 곳이고, 접근성이 낮은 외곽 신규 격자로 공공 인프라를 넓히기보다 중심의 밀도를 되살리는 방향이 축소 시대의 기준이 될 수 있다. 즉 스펀지화를 막으려면 두 가지가 함께 필요하다. 시설 가까운 도시 안쪽에 생긴 빈 곳은 메우고(빈집·저이용지 재생, 생활서비스 유지), 접근성이 낮은 외곽으로 시가지가 묽게 번지는 확산은 막아야 한다(신규 개발을 기존 시가지와 접근성이 높은 곳으로 유도). 한쪽만 하면 빈 곳을 메워도 외곽에서 새 구멍의 원인이 생기고, 확산을 막아도 안쪽의 구멍은 그대로 남는다.
한계 · 분석 기간이 9년으로 짧다(2015 이전은 집계 기준이 달라 제외). 작은 군은 1km 격자 5~8개로 이뤄져 격자 하나의 변화가 수십 %로 나타난다. 격자 인구의 소지역 비공개 처리 영향이 있다. SGIS의 빈틈 메우기는 하지 않았다. 접근성의 이동시간은 제한속도 기준 자유 주행 시간이라 혼잡·신호·일방통행을 반영하지 않고, 시설 규모와 대중교통은 고려하지 않았다. 여섯 시설 종류의 가중치는 같게 두었다.
출처 · 저장소
코드와 결과 표, 도시화지역 폴리곤: github.com/Seon-Cho/W8_DID-MAP. 원자료(SGIS 격자 인구, 카카오 검색 결과)는 제공 기관 이용 조건 때문에 저장소에 올리지 않았고, 받는 방법을 README에 적었다.
자료: 통계청 SGIS 격자통계·도시화지역 경계, 공공데이터포털, 국가철도공단, 한국도로공사, 카카오 로컬, OpenStreetMap 기여자(Geofabrik 추출본), Esri·CARTO 배경지도. 도시화 등급: Eurostat, Applying the Degree of Urbanisation (2021). 접근성: Hansen (1959) How accessibility shapes land use; 국토교통부 (2018) 기초생활인프라 국가적 최저기준; 이하연·김성표·강상혁 (2021) 대한토목학회논문집 41(3):267-276.