Korea Planning Association

Journal of Korea Planning Association - Vol. 53 , No. 4

[ Article ]
Journal of Korea Planning Association - Vol. 53, No. 4, pp.71-86
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Print publication date 31 Aug 2018
Final publication date 02 Aug 2018
Received 27 May 2018 Reviewed 27 Jul 2018 Accepted 27 Jul 2018 Revised 02 Aug 2018
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2018.08.53.4.71

우리나라 대도시의 근린 변화 : 2000년~2010년 7대 대도시의 근린 유형 변화
이달별**

Neighborhood Change in Great Korean Cities : Change in Type of Neighborhoods in Seven Great Cities between 2000 and 2010
Lee, Dalbyul**
**Dong-eui University (moon@deu.ac.kr)
Correspondence to : **Dong-eui University (Corresponding Author: moon@deu.ac.kr)

Funding Information ▼

Abstract

This study aims to examine the trajectories of neighborhood change at the jipgyeogu(census tract) level between 2000 and 2010 of seven great cities of Korea. Using population, household and house data, five neighborhood types(elite, middle-class, renter, struggling and senior/old) were identified through k-means cluster analysis. Neighborhood change is defined as a change in neighborhood types during the period. Neighborhood change in Korean great cities is characterized as 1) most of the neighborhoods are stable and the changed neighborhoods are mostly located in the center of edge of the cities, 2) all types of neighborhoods change to struggling type which changes to senior/old or middle-class type, 3) the trajectories of neighborhood change are diverse within a city and across cities(especially, neighborhood change in Seoul is distinguished from those in other cities). These results mean that the traditional neighborhood change model cannot explain the trajectories of neighborhood change in Korea great cities and that there, for Korean neighborhood change, is a "black box(struggling type)," which absorbs all neighborhoods regardless their types and then changes them to neighborhoods with specific types.


Keywords: Neighborhood, Neighborhood Type, Neighborhood Change, Great City, Jipgyeogu (Census Tract)
키워드: 근린, 근린유형, 근린변화, 대도시, 집계구

Ⅰ. 서론

근린은 시간에 따라 변화한다. 근린 변화는 일반적으로 가구소득, 빈곤율, 인종 구성, 주택가격 등 근린의 특성이 변화하는 것을 의미한다(Galster et al., 2003; Hanlon et al., 2006). 근린은 거주민의 삶에 다양한 측면에서 영향을 미치기 때문에 근린 변화는 오랫동안 국외 도시계획가와 정책개발자의 주요한 관심 분야였다.

전통적 근린변화이론은 근린이 특정 흐름을 가진 단계를 거치며 변화하며, 근린은 시간에 따라 근린 환경이 쇠퇴하는 방향으로 하향 조정된다고 주장하였다(Duncan·Duncan, 1957; Hoover·Vernon, 1959). 그러나 최근 국외 근린 변화 연구는 근린은 도시 내에 다양한 유형으로 존재하며 그 변화 양상도 유형만큼이나 다양하다는 분석 결과를 보여주며 전통적 근린변화이론을 반박하고 있다(Delmelle, 2015; Hanlon et al., 2006; Wei·Knox, 2014). 도시 내 근린이 어떻게 변하는지에 대한 체계적인 이해는 도시공간을 파악·관리하는데 있어 기초 자료를 제공해주며 주민의 삶의 질과 관련한 근본적인 원인과 결과를 이해할 수 있다는 점에서 중요하다.

그러나 국내에서 근린·근린 변화 연구는 자료의 한계 등으로 최근까지 충분히 논의되지 못하고 있다. 국내에서 근린에 대한 논의는 대부분 행정동 단위의 공간 분석이 대부분이다(김걸, 2007; 전명진, 1996; 조수희·조봉운, 2008). 행정동은 “일상생활이 이루어지는 가장 작은 공적 공간(이달별, 2018),” 즉 근린으로 정의되기에는 규모가 상당히 크다는 점에서 행정동을 대상으로 한 연구는 실질적인 근린 연구라고 하기에는 부족한 면이 있다. 또한 국내연구는 근린(행정동)이 주민의 삶에 미치는 영향에 중점을 두고 있다(이창관·이수기, 2016; 최예리·이수기, 2018). 그러나 이러한 연구들은 근린환경 개선과 관련한 중요한 근거를 제공하지만, 근린의 현황과 변화 양상 등과 같은 우리나라 근린에 대한 근본적인 정보를 제공하지 못하고 있다.

따라서 이 연구는 근린 개념과 가장 유사한 집계구 자료를 활용하여 우리나라 근린과 근린 변화에 대한 근본적인 정보를 제공하자고 한다. 우리나라 7대 대도시를 대상으로 근린 유형을 파악하고 근린 변화를 추적한다. 특히, 전통적 근린변화이론뿐 아니라 최근 국외 근린연구 결과와 비교하여 우리나라 근린 변화의 특성을 밝히고자 한다.


Ⅱ. 이론적 고찰

근린 변화는 시간의 흐름에 따른 근린의 특성이 크게 변화하는 것을 의미한다. 오래전부터 국외에서는 근린 변화의 메커니즘을 설명하려는 이론들이 개발되어 왔다. 특히, McKenzie(1925)의 침입-전이(invasion-succession)이론과 Hoover·Vernon(1959)의 수명주기(life-cycle)이론은 근린 변화를 설명하는 이론으로써 잘 알려져 있다. 이들 이론은 근린 변화를 자연현상으로 보는 생태학적 관점에서 비롯되었다. 침입-전이이론은 식물이나 동물생태학에서 사용되어지는 용어를 근린 거주자의 변화 과정을 설명하기 위해 사용한다. 특히, Duncan·Duncan (1957)은 근린 변화 과정을 4개의 단계, 침투(penetration), 침입(invasion), 통합(consolidation), 정체(piling up)로 설명하면서, 모든 근린이 4개의 단계를 모두 거치는 것은 아니지만 전반적으로 이 경향을 따른다고 주장하였다. 반면 Hoover·Vernon (1959)은 도시지역 근린의 변화 과정을 5단계, 개발(development), 변환(transition), 하향조정(down grading), 축소(thinning out), 재생(renewal), 수명주기이론으로 설명하였다. 이 이론에 따르면 하나의 근린이 특정 단계에서 다음 단계로 진행될 때마다 근린의 주요 특성들(인종·연령구조, 인구밀도, 주택의 질)이 변화한다.

Downs(1981)은 이러한 이론들을 재해석하는 시도로서, 근린의 수명주기를 7 단계로 구분하여 분석하였다. 안정·생존가능(stable and viable), 가벼운 쇠퇴(minor decline), 명백한 쇠퇴(clear decline), 심각한 악화(heavily deteriorated), 유해(unhealthy and nonviable)단계로 근린이 변화되어 간다고 설명하였다. 수명주기의 마지막 단계에 해당하는 근린은 저소득층 또는 외국인이 높은 비율을 차지하게 된다. 이들 전통적 근린변화이론은 근린 변화는 하향 조정되며, 이런 근린의 사회경제적 지위는 재생 전까지 점차적으로 하락하게 된다는 견해를 제시한다.

그러나 전통적 이론들은 대도시에서 일어나는 최근 근린 변화의 복잡성과 다양성을 반영하지 못한다는 주장이 제기되고 있다. 특히, 젠트리피케이션은 근린의 인구구성이 저소득층에서 고소득층으로 바뀌는 과정으로 하향 조정이 아닌 상향 조정의 과정을 나타내는 대표적인 예로(Freeman 2005; Galster·Peacock, 1986), 국외 뿐 아니라 우리나라 도시에서 흔히 관찰된다. 근린의 하·상향 조정 논의를 넘어, 최근의 근린 연구는 도시 내에 다른 특성을 가진 근린이 동시에 존재하고 시간에 따른 근린 변화 형태 또한 다양함을 보여준다(Delmelle, 2015; Foote·Walter, 2017; Morenoff·Tienda, 1997; Mikelbank, 2011; Wei·Knox, 2014). 이들 연구의 특징은 근린 변화 여부 또는 그 방향성을 특정 지표(주택가격, 빈곤율 등)의 변화를 통해 분석해왔던 연구(Ellen·O'Regan, 2008; Galster· Mincy, 1993; Galster et al., 2003; Grigsby et al., 1987; Hanlon·Vicino, 2007)와 달리, 근린의 특성을 반영하는 다양한 인구·사회경제·주택 지표를 이용하여 근린의 유형을 분류하고 시간에 따른 유형의 변화를 통해 근린 변화의 경향성을 분석하였다.

최근까지 국내 도시계획분야에서 근린·근린 변화에 대한 연구는 활발히 진행되지 않았다. 도심·부도심의 성장과 쇠퇴(전명진, 1996; 전병혜·이명훈·옥석문, 2008), 젠트리피케이션(김걸, 2007; 김희진·최막중, 2016) 등 특정지역에서의 특정 형태의 변화에 대한 연구가 주로 진행되었으며 도시 내 전반적인 근린 변화에 대한 연구는 여전히 부족한 상태다. 수도권 도시 공간의 사회적 다양성, 즉 교육·연령·주택·가구 다양성의 공간적 분포 및 변화를 분석한 채희원·신정엽(2015)의 연구는 도시 공간별 전반적인 특성과 변화의 다양성을 밝힌 점에서 의미가 있다. 그러나 이 연구 또한 다양한 인구 및 물리적 특성을 지닌 소지역들로 이루어진 행정동의 분석단위를 사용함으로서 좀 더 세부적인 공간단위인 근린의 변화를 설명하는 데는 부족한 점이 있다. 미국 근린 연구의 경우 인구조사지역 중 인구의 사회경제적 동질성을 지닌 census tract을 근린의 대체개념으로 사용하고 있다. 최근 국내 연구에서도 자연지형 뿐 아니라 인구수, 지가, 주택유형 등 사회경제적 동질성을 반영하는 통계단위인 집계구(평균 인구 500명)를 근린단위로 설정하여 근린을 연구하는 경향이 있다 (김형용·최진무, 2012, 2014; 이달별, 2018). 특히, 이달별(2018)은 집계구 단위의 통계자료를 활용하여 서울시 근린 변화와 그 요인을 설명하였다. 그러나 특정 지표(개별공시지가 변화율)와 특정 지역(서울)에 초점을 맞춘 결과 우리나라 도시 내 근린의 일반적인 변화 경향을 설명하는데 한계가 존재한다.

이에 이 연구는 집계구 자료를 활용하여 우리나라 대도시의 전반적인 근린 변화를 추적하고자 한다. 구체적으로 근린 변화와 관련한 4개의 질문에 답하고자 한다: 1) 우리나라 대도시 근린은 어떻게 분류될 수 있는가?; 2) 우리나라 대도시의 근린 변화는 전통적 근린변화이론에서 제시하는 변화 단계와 유사한가?; 3) 우리나라 대도시 내 근린의 변화 궤적은 다양한가?; 4) 우리나라 근린 변화 경향은 도시별 차이가 있는가?


Ⅲ. 연구 방법
1. 자료 및 분석 방법

이 연구는 2000년과 2010년 집계구 단위 인구총조사 자료를 활용하여 우리나라 대도시에서의 근린 변화를 분석한다. 집계구는 통계청에서 통계정보를 제공하기 위해 구축한 최소 통계구역 단위로서, 인구 500명 정도의 규모이며 크기는 읍면동의 약 1/25 이다. 집계구는 동질의 사회경제적 특성을 잘 반영하는 소지역으로 공간 분석의 중요 단위로 간주되고 있다(김형용·최무진, 2012, 2014; 이달별 2018). 이에 이 연구에서는 집계구를 근린의 대체 개념으로 사용하고, 우리나라 7대 대도시인 서울, 부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산을 공간 범위로, 2000년과 2010을 시간 범위로 설정한다.

이 기간 우리나라 7대 대도시의 총 근린 수는 45,111개이다. 이 중 건축물 또는 주택이 없는 근린(2000년 6,607개, 2010년 3,707개)과 인구 100명 이하 근린(2000년 9,136개, 2010년 8,456개) 등을 제외한 나머지 총 33,514개 (서울 15,494개, 부산 5,045개, 대구 3,470개, 인천 3,847개, 광주 1,947개, 대전 2,152개, 울산 1,559개) 근린을 대상으로 10년간의 변화를 추적한다.

국외 연구에서는 근린 특성을 나타내는 주요 지표로 빈곤율(Galster et al., 2003; Galster·Mincy, 1993), 가구소득(Ellen·O’Regan, 2008; Rosenthal 2008), 흑인비율(Galster·Peacock, 1986) 등을 주로 사용하여 근린 변화를 분석하였다. 통계청에서 제공하는 집계구 단위 자료는 인구, 가구, 주택 통계자료이다. 이 논문에서는 집계구 자료 중 근린 특성과 관련이 있는 인구 5개, 가구 4개, 주택 6개(<표 1> 참조)를 이용하여 대도시 근린의 현황을 파악한다. 이 중 상관관계가 큰 것으로 나타나는 변수들을 제외한 총 10개 변수(14세 이하 인구, 65세 이상 인구, 4년제 대학 졸업 이상 인구, 자가 가구, 1인 가구, 대형주택, 소형주택, 노후주택, 아파트)를 이용하여 근린 유형을 분류한 뒤 10년간의 유형 변화를 조사한다. 2000년과 2010년 각각 근린별 변수값을 z값으로 표준화한 후, 2000년과 2010년의 근린을 합한 총 67,028개를 대상으로 k-평균 군집 분석을 실시하여 우리나라 대도시의 근린 유형을 분류한다.

Table 1. 
Neighborhoods Characteristics of Seven Great Cities (2000, 2010)
Characteristics Year Total Seoul Busan Daegu Incheon Gwangju Daejeon Ulsan
N. of Population 2000 615 581 684 668 596 664 605 606
2010 536 527 549 545 541 547 542 532
Density 2000 47,449 49,385 48,460 40,883 48,859 48,316 40,381 44,810
2010 42,713 45,718 40,992 34,861 44,996 41,458 37,192 39,506
N. Household 2000 3.23 3.19 3.23 3.23 3.30 3.29 3.27 3.26
2010 2.74 2.74 2.65 2.71 2.82 2.74 2.78 2.76
R. Pop. under 14 2000 0.20 0.19 0.19 0.21 0.23 0.24 0.23 0.25
2010 0.14 0.14 0.12 0.14 0.15 0.16 0.16 0.16
R. Pop. over 65 2000 0.05 0.05 0.06 0.06 0.06 0.06 0.05 0.04
2010 0.11 0.10 0.13 0.12 0.10 0.11 0.10 0.09
R. 4-years College 2000 0.19 0.22 0.16 0.16 0.11 0.20 0.20 0.11
2010 0.25 0.30 0.21 0.20 0.16 0.24 0.26 0.16
R. Ownership 2000 0.50 0.44 0.55 0.52 0.62 0.54 0.54 0.57
2010 0.51 0.43 0.59 0.56 0.58 0.63 0.56 0.61
R. Rent 2000 0.34 0.40 0.29 0.29 0.26 0.32 0.28 0.24
2010 0.25 0.33 0.19 0.20 0.22 0.15 0.18 0.14
R. 1-Person HH 2000 0.14 0.15 0.13 0.13 0.12 0.13 0.13 0.13
2010 0.22 0.23 0.23 0.22 0.20 0.24 0.22 0.21
R. Small House* 2000 0.33 0.31 0.32 0.30 0.46 0.37 0.29 0.31
2010 0.34 0.33 0.32 0.28 0.50 0.37 0.28 0.30
R. Big House* 2000 0.12 0.18 0.07 0.12 0.06 0.06 0.07 0.10
2010 0.10 0.12 0.06 0.12 0.05 0.07 0.10 0.10
R. Single House 2000 0.36 0.37 0.39 0.44 0.24 0.35 0.33 0.35
2010 0.30 0.27 0.34 0.40 0.19 0.36 0.33 0.33
R. Apartment 2000 0.41 0.33 0.43 0.44 0.47 0.59 0.50 0.49
2010 0.46 0.40 0.48 0.47 0.49 0.60 0.52 0.53
R. New House** 2000 0.23 0.05 0.06 0.06 0.04 0.05 0.05 0.04
2010 0.05 0.10 0.16 0.11 0.06 0.11 0.09 0.08
R. Old House** 2000 0.05 0.20 0.24 0.27 0.22 0.32 0.24 0.28
2010 0.10 0.06 0.03 0.04 0.04 0.03 0.03 0.05
Notes: * Small House: House under 60m2 of Building Area, Big House : House under 165m2 of Building Area.
           ** New House: House under 10 years, Old House: House over 25 years.
Sources: Data of Population, Household, and House for Neighborhood (Statistics Korea, 2000, 2010),

근린 변화 여부는 2000년 특정 유형으로 분류되었던 근린이 2010년에 다른 유형으로 변화되었는 지로 판단하며, 근린 유형별 10년간의 유형 변화를 추적하여 우리나라 대도시의 근린 변화 경향을 분석한다.

2. 사례지역: 7대 대도시 근린 현황

<표 1>은 우리나라 7대 대도시의 2000년과 2010년 근린 현황을 나타낸 것이다. 우리나라 대도시 근린의 평균 거주 인구수는 2000년 약 615명에서 2010년 약 536명으로 감소하였으며, 인구밀도 또한 1km2 당 4,700명 가까이 감소한 것으로 나타난다. 인구 측면에서 보면 14세 이하 인구 비율이 0.06 감소한 것에 비해 65세 이상 인구는 0.06 증가하였으며, 고학력 인구 비율 또한 10년 사이 증가하였다. 전세가구는 감소하였으나 자가 가구는 조금 증가하였고 1인 가구 비율이 0.08까지 증가하였다.

우리나라 대도시 근린에서는 대형주택이 감소하고 소형주택이 증가하고 있으며 단독주택보다는 아파트가 차츰 증가하여 전체 주택유형의 46%까지 차지하고 있다. 10년 미만 주택 비율은 해당기간 동안 상당히 감소하였으며 25년 이상 주택은 증가한 것으로 나타났다. 이러한 대도시 근린 변화 현황은 우리나라에서 전반적으로 나타나고 있는 인구·사회경제적 특성을 반영하고 있다

7대 대도시의 근린 현황을 비교하면, 울산(0.25)은 2000년 14세 이하 인구 비율이 가장 높았으나 10년간 가장 많은 감소 추세(0.09)를 보였다. 부산은 2000년(0.19), 2010년(0.12) 모두 14세 이하 인구 비율이 가장 낮았던 반면 65세 이상 인구 비율은 가장 높았으며(0.06) 10년간 가장 많이 증가하였다(0.07). 고학력 인구 비율이 가장 높은 도시는 서울이며, 2010년 서울의 근린 인구 중 30%는 4년제 대학이상 졸업 학력을 가진 것으로 나타났다.

2000년 근린 자가 가구 비율이 가장 높은 도시는 인천(0.62)이었으나 2010년에는 광주가 0.63으로 가장 높았다. 10년간 자가 가구 비율이 가장 낮은 (2000년 0.44, 2010년 0.43) 도시, 전세 비율이 가장 높은(2000년 0.40, 2010년 0.33)도시는 서울로 두 특성 모두 타 대도시에 비해 현저한 차이를 보였다. 1인 가구 비율은 2000년 0.12~0.15, 과 2010년 0.20~0.24로 7대 대도시 근린에서 비슷한 분포를 보였다.

소형주택 비율은 인천의 근린에서 가장 높았으며(0.46) 2010년 대부분 도시의 근린에서 감소하는 반면 인천은 증가하였다(0.04). 반면 대형주택이 가장 많이 분포하는 도시는 서울로 2000년 전체 주택의 18%를 차지하였다. 단독주택은 광주를 제외한 대도시 근린에서 감소하였으며 대구의 근린에서 비율이 가장 높았다(0.44). 10년간 아파트 비율은 모든 도시에서 증가하였으며 그 중 가장 많이 증가한 도시는 서울(0.07)이었으나 아파트 비율이 가장 높은 도시는 광주(2000년 0.59, 2010년 0.60)였다.

모든 대도시의 근린에서 노후주택 비율은 급격히 증가하였고, 10년 미만인 주택 비율은 급격히 감소하였다. 특히 부산 근린에서의 노후주택은 10%p 증가하였고, 신축주택은 19%p 감소하여 대도시 중 가장 큰 변화를 보였다.


Ⅳ. 분석 결과
1. 근린 유형 및 변화

근린별 인구, 가구, 주택 변수 중 상관관계 값이 높은 변수들을 제외한 10개의 변수를 사용하여 2000년과 2010년 근린 총 67,082개를 대상으로 k-평균 군집분석을 실시하였다. 그 결과 [표 2]에서와 같이 5개의 유형으로 분류할 수 있었고, 각각의 근린 유형은 엘리트(elite), 중간계층(middle class), 세입자(renter), 혼합(struggling), 고령·노후(senior/old)로 명명하였다.

Table 2. 
Results of Cluster Analysis
Variables Cluster
1 2 3 4 5
Pop.<14 -1.198 .7361 -.1945 -.1876 -.8598
Pop.>65 -.3040 -.5040 -.1285 .0843 1.602
College 1.278 .5448 -.4077 -.4783 -.5658
Owner -1.122 .9758 -1.079 -.3472 -.1797
1-Person 1.979 -.8716 .6050 .0896 .6491
Big Ho. .8412 -.6173 1.728 -.1577 -.1411
Single Ho. .3432 -.9165 1.255 -.0221 1.203
Old Ho. -.0333 -.505 -.0182 -.181 2.048
Apt. -.6329 1.169 -.9029 -.5324 -.7279
Rent .3998 -.5660 1.013 .2123 -.2354
Neighborhood
Type Elite Middle Class Renter Struggling Senior/Old
N.
(%)
2000 1,742
(5.2)
11,902
(35.5)
5,141
(15.3)
11,043
(33.0)
3,686
(11.0)
2010 2,384
(7.1)
12,172
(36.3)
4,233
(12.6)
10,480
(31.3)
4,245
(12.7)

엘리트 근린은 4년제 대학 이상 졸업 인구와 1인 가구인구로 구성되며 14세 이하 인구와 자가 가구가 가장 적게 분포한다. 2000년과 2010년 총 근린 중 6.2%에 해당하는 근린이 이 유형에 속한다. 이 중 77.0%가 서울에 위치한다. 중간계층 근린은 아파트 중심의 근린으로 단독주택 비율이 낮으며 자가 가구 비율이 높고 14세 이하 인구 거주 비율이 상대적으로 높게 나타난다. 총 근린 중 35.9%(2000년 35.5%, 2010년 36.2%)에 해당하는 근린이 이에 속하며, 우리나라 7대 대도시 모두에서 가장 많이 분포하는 유형이다.

세입자 근린은 대형단독주택 비율이 가장 높으며 동시에 가장 높은 세입자 비율을 나타낸다. 대도시 근린 중 14.0%(2000년 15.3%, 2010년 12.6%)가 이에 속하며, 특히 서울과 대구에서 많이 분포하는 것으로 나타났다. 노령/노후 근린은 30년 이상 된 노후주택과 65세 이상 인구 비율이 가장 높은 지역으로, 단독주택 또한 상대적으로 많이 분포한다. 7대 대도시 근린의 11.8%(2000년 11.0%, 2010년 12.7%)가 이에 속하며, 부산에서 특히 높은 분포를 보인다. 혼합 근린은 특정 인구, 가구, 주택 특징을 나타내지 않는 근린으로 5개 근린 중 두 번째로 높은 분포(32.1%)를 보인다. 모든 대도시에서 중간계층 근린 다음으로 높은 비율을 차지하는 근린이다.

[표 3]은 2000년과 2010년 사이 7대 대도시별 근린 유형의 변화 여부를 나타낸다. 이 기간 우리나라 대도시 근린의 상당수(77.3%)는 유형의 변화를 보이지 않았고, 22.7%의 근린은 2000년에 속했던 유형에서 어떤 유형으로든 변화를 경험하였다. 7대 대도시 중 가장 안정적인 도시는 인천으로 총 3,847개의 근린 중 86.1%에 해당하는 3,313개 근린이 변화하지 않았다. 반면 부산은 근린 유형에 있어 변화가 가장 많은 도시로, 총 5,045개의 근린 중 26.0%(1,310개)가 10년 사이 다른 유형으로 변화되었다. 광주 (24.9%), 서울(24.6%), 대구(23.4%)로 그 뒤를 이었다.

Table 3. 
Neighborhood Change
City Stable Change Total
7 Cities 25,904
(77.3%)
7,610
(22.7%)
33,514
(100%)
Seoul 11,678
(75.4%)
3,816
(24.6%)
15,494
(100%)
Busan 3,735
(74.0%)
1,310
(26.0%)
5,045
(100%)
Daegu 2,659
(76.6%)
811
(23.4%)
3,470
(100%)
Incheon 3,313
(86.1%)
534
(13.9%)
3,847
(100%)
Gwangju 1,463
(75.1%)
484
(24.9%)
1,947
(100%)
Daejeon 1,762
(81.9%)
390
(18.1%)
2,152
(100%)
Ulsan 1,294
(83.0%)
265
(17.0%)
1,559
(100%)

대도시별 근린 변화의 공간 분포를 살펴보면 ([그림 1] 참조), 서울을 제외한 모든 대도시에서 근린 변화를 경험한 지역(회색)은 도심과 그 주변에 집중적으로 분포한다. 서울의 경우 변화를 경험한 근린이 공간적으로 고르게 분포하는 것으로 나타나 나머지 대도시와 큰 차이를 보인다.


Figure. 1. 
Neighborhood Change in 7 Great Cities from 2000 to 2010

근린 변화율이 30% 이상인 구는 서울은 용산구(40.0%), 서초구(36.6%), 종로구(36.4%), 성북구(35.6%), 동대문구(32.5%), 송파구(31.8%), 동작구(30.7%), 부산은 동구(38.1%), 서구(35.1%), 부산진구(35.1%), 수영구(34.5%), 연제구(34.5), 남구(33.8%), 중구(33.7%), 대구는 남구(46.6%), 서구,(36.6%) 동구(31.7%), 대전은 동구(32.0%), 서구(30.8%), 광주는 서구(32.1%), 동구(31.8%)로 총 21개이다. 이중 대구의 남구가 가장 높은 변화율을 보였으며 서울의 용산구가 그 뒤를 이었다. 이렇게 높은 변화율을 보이는 구는 대부분 현/구도심에 위치하거나 도시의 기능이 고도화된 지역이다. 변화율 30% 이상의 근린이 존재하지 않는 인천, 울산에서 가장 높은 변화율을 나타내는 구는 인천의 중구, 동구와 울산의 남구, 중구로, 이들 또한 유사한 공간적 분포를 보인다.

반대로 대도시별 변화율이 가장 낮은(15% 이하) 구는 서울의 노원구(12.1%), 도봉구(13.1%), 부산의 강서구(7.6%), 해운대구(14.3%), 북구(14.3%), 대구의 달성군(10.2%), 달서구(12.7%), 인천의 연수구(5.1%), 남동구(10.6%), 강화군(11.1%), 계양구(13.0%), 부평구(14.6%), 대전의 유성구(9.0%), 중구(12.8%), 대덕구(14.6%), 울산의 동구(11.3%), 북구(12.2%)이다. 이중 가장 낮은 변화율을 보인 구는 5.1%의 변화를 보인 인천 연수구와 7.6%의 부산 강서구이다. 이들 구는 대부분 도시 외곽에 위치하며 서울의 제외한 대부분이 산지와 농경지 등이 분포하는 지역이다.

2. 근린 변화 궤적

[표 4]는 우리나라 대도시 근린이 2000년과 2010년 사이 어떤 변화를 겪었는지를 보여준다. 이 표를 통해 대부분의 근린이 변화에 있어 안정적임을 재차 확인할 수 있다. 7개 대도시에서 5개의 근린 유형 중 가장 변화가 더딘 유형은 중간계층 유형으로, 93.0%가 10년간 그 유형을 유지하였다. 개별 대도시에서도 이와 유사한 현상이 나타난다. 91.0~96.0% 까지 약간의 차이를 보이지만 모든 대도시에서 중간계층 근린이 91%이상 그 특성을 유지하였다.

Table 4. 
Neighborhood Transitions from 2000 to 2010
From Neighborhood Type in 2000 To Neighborhood Type in 2010
Elite Middle Class Renter Struggling Senior/Old Total
7

C
i
t
i
e
s
Elite 1,197  (68.7) 88  (5.1) 130  (7.5) 252  (14.5) 75  (4.3) 1742  (100)
Middle Class 38  (0.3) 11,066  (93.0) 12  (0.1) 488  (4.1) 298  (2.5) 11,902  (100)
Renter 398  (7.7) 43  (0.8) 3,402  (66.2) 1,140  (22.2) 158  (3.1) 5,141  (100)
Struggling 494  (4.5) 725  (6.6) 508  (4.6) 7,923  (71.7) 1,393  (12.6) 11,043  (100)
Senior/Old 257  (7.0) 250  (6.8) 181  (4.9) 677  (18.4) 2,321  (63.0) 3,686  (100)
Total 2,384  (7.1) 12,172  (36.3) 4,233  (12.6) 10,480  (31.3) 4,245  (12.7) 33,514  (100)
S
e
o
u
l
Elite 998  (73.1) 71  (5.2) 78  (5.7) 183  (13.4) 36  (2.6) 1,366  (100)
Middle Class 29  (0.6) 4,145  (91.7) 4  (0.1) 138  (3.1) 206  (4.6) 4,522  (100)
Renter 367  (9.7) 30  (0.8) 2,377  (63.1) 922  (24.5) 69  (1.8) 3,765  (100)
Struggling 259  (5.4) 358  (7.5) 208  (4.4) 3,791  (79.3) 164  (3.4) 4,780  (100)
Senior/Old 158  (14.9) 154  (14.5) 131  (12.3) 251  (23.7) 367  (34.6) 1,061  (100)
Total 1,811  (11.7) 4,758  (30.7) 2,799  (18.1) 5,285  (34.1) 842  (5.4) 15,494  (100)
B
u
s
a
n
Elite 35  (49.3) 5  (7.0) 0  (0.0) 20  (28.2) 11  (15.5) 71  (100)
Middle Class 4  (0.2) 1,693  (92.9) 2  (0.1) 66  (3.6) 57  (3.1) 1,822  (100)
Renter 12  (5.0) 4  (1.7) 118  (48.8) 65  (26.9) 43  (17.8) 242  (100)
Struggling 73  (3.7) 69  (3.5) 46  (2.3) 1,193  (59.7) 617  (30.9) 1,998  (100)
Senior/Old 43  (4.7) 21  (2.3) 2  (0.2) 150  (16.4) 696  (76.3) 912  (100)
Total 167  (3.3) 1,792  (35.5) 168  (3.3) 1,494  (29.6) 1,424  (28.2) 5,045  (100)
D
a
e
g
u
Elite 13  (28.9) 2  (4.4) 15  (33.3) 9  (20.0) 6  (13.3) 45  (100)
Middle Class 0  (0.0) 1,250  (94.8) 1  (0.1) 52  (3.9) 15  (1.1) 1,318  (100)
Renter 8  (1.4) 6  (1.1) 431  (78.1) 74  (13.4) 33  (6.0) 552  (100)
Struggling 36  (3.5) 51  (5.0) 109  (10.6) 588  (57.2) 244  (23.7) 1,028  (100)
Senior/Old 13  (2.5) 35  (6.6) 27  (5.1) 75  (14.2) 377  (71.5) 527  (100)
Total 70  (2.0) 1,344  (38.7) 583  (16.8) 798  (23.0) 675  (19.5) 3,470  (100)
I
n
c
h
e
o
n
Elite 25  (53.2) 3  (6.4) 3  (6.4) 15  (31.9) 1  (2.1) 47  (100)
Middle Class 0  (0.0) 1,567  (91.0) 2  (0.1) 145  (8.4) 8  (0.5) 1,722  (100)
Renter 3  (1.6) 0  (0.0) 128  (68.4) 54  (28.9) 2  (1.1) 187  (100)
Struggling 37  (2.5) 40  (2.7) 6  (0.4) 1,317  (90.0) 64  (4.4) 1,464  (100)
Senior/Old 9  (2.1) 8  (1.9) 5  (1.2) 125  (29.3) 280  (65.6) 427  (100)
Total 74  (1.9) 1,618  (42.1) 144  (3.7) 1,656  (43.0) 355  (9.2) 3,847  (100)
G
w
a
n
g
j
u
Elite 30  (43.5) 3  (4.3) 11  (15.9) 12  (17.4) 13  (18.8) 69  (100)
Middle Class 3  (0.3) 823  (95.6) 3  (0.3) 28  (3.3) 4  (0.5) 861  (100)
Renter 3  (2.4) 0  (0.0) 112  (91.1) 4  (3.3) 4  (3.3) 123  (100)
Struggling 32  (5.4) 150  (25.2) 36  (6.0) 247  (41.4) 131  (22.0) 596  (100)
Senior/Old 14  (4.7) 7  (2.3) 7  (2.3) 19  (6.4) 251  (84.2) 298  (100)
Total 82  (4.2) 983  (50.5) 169  (8.7) 310  (15.9) 403  (20.7) 1,947  (100)
D
a
e
J
e
o
n
Elite 72  (66.7) 3  (2.8) 23  (21.3) 6  (5.6) 4  (3.7) 108  (100)
Middle Class 2  (0.2) 940  (96.0) 0  (0.0) 32  (3.3) 5  (0.5) 979  (100)
Renter 2  (1.7) 0  (0.0) 113  (95.0) 4  (3.4) 0  (0.0) 119  (100)
Struggling 47  (7.0) 21  (3.1) 64  (9.5) 439  (65.1) 103  (15.3) 674  (100)
Senior/Old 18  (6.6) 16  (5.9) 9  (3.3) 31  (11.4) 198  (72.8) 272  (100)
Total 141  (6.6) 980  (45.5) 209  (9.7) 512  (23.8) 310  (14.4) 2,152  (100)
U
l
s
a
n
Elite 24  (66.7) 1  (2.8) 0  (0.0) 7  (19.4) 4  (11.1) 36  (100)
Middle Class 0  (0.0) 648  (95.6) 0  (0.0) 27  (4.0) 3  (0.4) 678  (100)
Renter 3  (2.0) 3  (2.0) 123  (80.4) 17  (11.1) 7  (4.6) 153  (100)
Struggling 10  (2.0) 36  (7.2) 39  (7.8) 348  (69.2) 70  (13.9) 503  (100)
Senior/Old 2  (1.1) 9  (4.8) 0  (0.0) 26  (13.8) 152  (80.4) 189  (100)
Total 39  (2.5) 697  (44.7) 162  (10.4) 425  (27.3) 236  (15.1) 1,559  (100)

이에 반해 변화율이 가장 높은 근린 유형은 대도시에 따라 조금씩 차이를 보인다. 7개 대도시에서 2000년 노령/노후 근린 중 63.0%만이 2010에도 같은 유형을 나타냄으로써 37.0%가 다른 유형으로 변화되었음을 보여준다. 특히, 서울의 경우 노령/노후 근린의 유지율이 34.6%로 가장 낮았다. 이는 서울에 속한 많은 노령/노후 근린이 10년 사이 특성에 있어 상당한 변화를 보였음을 시사한다. 나머지 대도시에서 이 유형에 속한 근린은 65.6~84.2%의 유지율로 그 특성에 있어 큰 변화를 겪지 않은 것으로 나타났다. 부산은 세입자 근린이 가장 많은 변화율(51.2%)을 보였으며, 대구(28.9%), 인천(53.2%), 울산(66.7%)은 엘리트 근린, 광주(41.4%), 대전(65.1%)은 혼합근린이 가장 유지율이 낮아 가장 많은 변화를 경험하였다.

근린변화이론에 따른 마을의 하향 변화(downgrading movement) 경향, 즉 근린 쇠퇴가 우리나라 근린 변화의 주요 경향인지를 살펴보기 위해, 2000년의 5개 근린 유형 중 2010년 노령/노후 근린으로 변화한 근린을 조사하였다. 7대 대도시 총 33,514 근린 중 10년 사이 유형이 변화된 근린은 7,605개이며, 이중 고령·노후 유형으로 변화한 근린은 1,924개로 25.3%에 해당한다. 특히, 부산은 변화된 근린 중 55.6%의 근린이 고령·노후 유형으로 변화한 것으로 나타나 우리나라 대도시에서 가장 높은 근린 쇠퇴 경향을 보였다. 대구(36.7%), 광주(31.4%), 대전(28.7%), 울산(31.8%) 또한 상당수의 근린이 하향 변화된 것으로 나타난다. 반면, 서울은 12.4%, 인천은 14.2% 근린만이 고령·노후 상태로 변화되어 대부분의 대도시 근린의 변화 경향과 차이를 보였다. 결국, 수도권 내 대도시인 서울, 인천은 고령·노후 근린이 10년 사이 감소한데 반대 나머지 대도시는 이런 근린이 1.8~10.1%p 증가하였다.

이런 근린의 공간적 분포를 보면([그림 2]의 “Decline” 참조) 우리나라 대도시 근린 쇠퇴의 특징을 알 수 있다. 우선, 2000년 고령·노후 유형으로 분류되었던 도시 외곽에 위치한 근린의 대부분은 2010년 변화 없이 고령·노후 상태를 유지하였다. 대구 달성군, 인천 광진구, 울산 울주군 등이 대표적이다. 또한 현/구도심에 위치한 근린은 고령·노후 상태를 유지하는 경향과 고령·노후로 변화하는 경향이 동시에 높았다. 부산 부산진구, 동구, 서구, 동래구, 광주 동구, 대구 중구, 동구, 울산 중구 등이 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 서울은 쇠퇴한 근린이 특정지역에 집중되는 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 성북구, 영등포구, 동대문구 등에서 고령·노후 특성을 유지·변화하는 근린이 상대적으로 많았고, 서초구, 송파구, 강남구에서 10년간 근린 쇠퇴 경향을 보였다.


Figure 2. 
Neighborhood Change in 7 Great Cities from 2000 to 2010

근린 쇠퇴와 더불어 우리나라 대도시 근린 일부는 10년간 상향 변화, 즉 근린 개선(neighborhood upgrading) 경향을 나타냈다. 근린 개선은 엘리트 혹은 중간계층으로의 유형 변화로 판단하였는데, 변화된 근린 중 총 30.2%, 2,293개 근린이 이에 속하였다. 근린 개선 경향은 서울(37.4%), 광주(43.8%)에서 가장 많이 나타났고, 나머지 도시에서는 17.6(부산)~27.9%(대전)가 이런 변화를 경험하였다. 근린 개선 정도에 있어서는 대도시별 차이 보이지만, 모든 도시에서 근린 개선을 주도한 근린은 혼합유형으로, 2000년 혼합유형으로 분류되었던 근린의 많은 수가 엘리트/중간계층으로 상향 변화되었다.

근린 개선을 나타낸 [그림 2]의 “upgrading”을 보면, 서울을 제외한 모든 대도시에서 도심 둘러싼 주변지역의 근린이 상향 변화된 경향이 있음을 알 수 있다. 부산 남구, 금정구, 연제구, 대구의 수성구, 북구, 서구 남구 내 도심과 인접한 근린, 울산 중구와 남구의 외곽 근린 및 울주군 내 도심과 가까운 근린, 등과 같이 도심 주변의 주거지역이 대부분 이에 속한다. 서울의 경우 강남은 이미 개선된 특성을 유지하는 근린이 많은 반면, 강북, 특히 중북부에 위치한 근린은 10년 사이 근린이 개선되는 변화를 경험하였다.

근린 쇠퇴와 개선 경향 외에도, 2000년 근린 유형별 2010년 변화 결과는 우리나라 대도시 근린 변화의 2가지 패턴을 보여준다. 첫째, 2000년 모든 유형은 2010년 혼합 유형으로 가장 많이 변화·유지되었다(엘리트 14.5%, 중간계층 4.1%, 세입자 22.2%, 고령·노후 18.4% 변화, 혼합 71.7% 유지). 둘째, 2000년 혼합 유형의 대부분은 고령·노후(12.6%) 바뀌거나 반대로 중간계층 유형(6.6%)로 바뀌었다. 전체 7,605개의 변화를 경험한 근린 중 2,557개 33.6%의 근린이 혼합유형으로 변화되었다. 이는 앞서 논의한 근린 쇠퇴(25.3%), 개선(30.2%)보다 높은 비율로 우리나라 대도시 근린 변화의 독특한 특성이라 하겠다.

첫 번째 패턴은 모든 대도시에서 뚜렷하게 나타난다. 근린 쇠퇴·개선에서 타 도시와 다른 경향을 보였던 서울 역시 각 유형별 변화된 근린 중 가장 많은 근린이 혼합유형으로 변화하였다(39.2%). 인천 근린의 혼합유형으로의 변화는 64.0%로 10년간의 이 지역 근린 변화를 압도한다. [그림 2]의 “struggling”에서 연한 회색은 혼합유형을 유지하는 근린, 진한 회색은 혼합유형으로 변화한 근린을 나타낸다. 혼합유형은 도심지역과 근린개선이 이루어진 지역 중간지점에 대부분 분포하고 그 영역을 외곽으로 확장하고 있다.

두 번째 패턴 중, 혼합유형이 주로 고령·노후 유형으로 변화된 대도시는 부산(30.9%), 대구(23.7%), 대전(15.3%), 울산(13.9%), 인천(4.4%)이고, 중간계층 유형으로 변화된 도시는 광주(25.2%), 서울(7.5%)이다. 광주의 경우 혼합유형의 변화율(58.6%)이 가장 높았는데, 이들 중 고령·노후(22.0%)와 중간계층 유형으로의 변화가 비슷하게 높게 나타났다.

3. 근린 변화 다양성

[표 5]는 위에서 논의된 2000년~2010년 우리나라 대도시 근린이 경험한 변화의 주요 궤적을 정리한 것이다. 전통적 근린변화이론에서는 근린은 단계적으로 하향 변화한다고 밝혔다. 그러나 연구기간 동안 우리나라 대도시에서의 근린은 전통적 이론과 같이 쇠퇴를 경험한 근린도 다수 존재하지만 반대로 개선되는 근린 또한 동시에 존재함을 알 수 있었다. 부산, 대구, 대전은 하향 변화하는 근린의 비율이 높았지만, 서울, 인천, 광주는 근린 개선이 좀 더 많이 이루어졌다. 근린이 하·상향 변화를 보이지 않고, 특별한 특성을 보이지 않는 혼합 유형으로의 변화는 우리나라 대도시의 큰 특징이라 할 수 있다. 서울, 인천, 울산에서는 각 39.2%, 64.0%, 29.2%로 가장 두드러진 변화 유형으로 나타났다.

Table 5. 
Diversity of Neighborhood Change
Cities Trajectories of Neighborhood Change
Decline Upgrading Struggling
7 Cities 1,924 (25.3) 2,293 (30.2) 2,557 (33.6)
Seoul 475 (12.4) 1,426 (37.4) 1,494 (39.2)
Busan 728 (55.6) 231 (17.6) 301 (23.0)
Daegu 298 (36.7) 151 (18.6) 210 (25.9)
Incheon 75 (14.2) 100 (18.9) 339 (64.0)
Gwangju 152 (31.4) 212 (43.8) 63 (13.0)
Daejeon 112 (28.7) 109 (27.9) 73 (18.7)
Ulsan 84 (31.8) 64 (24.2) 77 (29.2)
Note: N. of Neighborhoods (%, to total of the changed neighborhoods in the city)

이와 같이 우리나라 대도시에서 가장 흔히 발생하는 변화 궤적은 도시마다 다름을 알 수 있다. 또한 도시 내에서도 다양한 형태의 변화가 동시에 이루어지고 있음을 알 수 있다. 도시마다의 지형 뿐 아니라 인구·사회·경제·정치적 다양성이 근린 변화의 다양성으로 나타나고 있을 가능성이 높다.


Ⅴ. 결론

이 연구는 우리나라 7대 대도시의 근린을 대상으로 2000년~2010년의 변화를 분석함으로서 우리나라 근린 변화의 경향을 파악하고 이를 전통적인 근린변화이론 및 현재 서구에서 관찰되는 근린 변화 현상과 비교하고자 하였다. 통계청의 집계구를 분석단위로 하여 인구, 가구, 주택의 특성에 따라 유형을 분류하고 10년간의 유형 변화를 관찰하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 대도시의 근린은 5가지 유형(엘리트, 중간계층, 세입자, 혼합, 고령·노후) 중 아파트 비율이 높은 중간계층유형과 특성이 혼재되어 나타나는 혼합유형으로 가장 많이 분류된다. 둘째, 대부분의 대도시 근린(77.3%)은 10년간 변화하지 않고 안정적이다. 22.7%의 근린만이 유형 변화를 경험하였는데, 이들은 대부분은 도심과 그 주변지역에 분포하는 것으로 나타났다. 서울의 경우, 변화된 근린이 도시 곳곳에 고르게 분포한다. 셋째, 우리나라 대도시의 근린은 쇠퇴, 개선, 혼합 등 다양한 궤적으로 변화하고, 도시에 따라 중점적인 궤적이 다르게 나타난다.

2000년과 2010년이라는 2개의 관찰시점만으로 이루어진 분석이지만, 이 연구의 결과로부터 우리나라 대도시의 근린변화에 있어 흥미로운 경향을 도출할 수 있었다. 2000년과 2010년 사이 우리나라 대도시의 근린은 혼합유형으로 가장 많이 변화되고, 혼합유형은 다시 고령·노후 또는 중간계층유형으로 분리되어 변화하였다. 즉, 혼합유형 근린은 마치 블랙박스처럼 다른 유형의 근린을 끌어 들이고, 내부의 어떤 작용을 통해 근린 쇠퇴 또는 근린 개선이라는 두 가지 결과를 내보낸다. 또한 공간적으로 근린 변화 궤적은 도심을 중심으로부터 외곽까지 동심원 모양으로 뚜렷한 차이를 보이며 분포한다. 도심은 근린 쇠퇴, 도심을 둘러싼 두 번째 원은 근린 혼합, 이를 둘러싼 세 번째 원은 근린 개선, 마지막 도시 외곽지역인 네 번째 원은 다시 근린 쇠퇴의 경향을 보인다. 근린 쇠퇴와 근린 개선을 나누는 중간 지점에 혼합유형이 집중적으로 위치한다는 점은 혼합유형 이후 고령·노후 또는 중간계층유형으로의 변화의 기준이 도시에서의 근린의 위치와 무관하지 않음을 시사해 준다.

이러한 뚜렷한 근린 변화의 경향에도 불구하고 도시마다 변화 궤적의 다양성이 존재한다는 것은 의미가 있다. 특히, 서울은 1인 가구와 4년제 대학 이상 졸업 인구 비율이 높은 엘리트 유형이 가장 많이 분포하며, 근린 변화에 있어 특별한 공간적 패턴을 보이지 않는다. 부산은 근린 쇠퇴가 대도시 중 가장 집중적이고 뚜렷하게 나타나는 반면 대전과 광주는 근린 쇠퇴와 개선이 동시에 이루어지고 있다. 인천의 경우, 근린 혼합으로 경향이 가장 높게 나타났는데, 이는 인천에서의 2010년이 근린 쇠퇴와 근린 개선의 분기점이 될 가능성을 시사한다. 이러한 전통적 근린변화이론과는 다른 결과로 최근 서구의 근린 변화 다양성과 유사한 경향을 보인다.

이 연구는 우리나라 근린 변화를 추적하면서 의미있는 결과를 도출하였음에도, 한계는 존재한다. 관찰시점의 한계는 가장 중요한 부분이다. 보다 장기적인 근린 변화의 관찰은 흐릿하게 또는 단편적으로 인식되는 우리나라 근린 변화의 경향을 또렷하게 드러낼 수 있다는 점에서 의미가 있을 것이다. 또한 근린의 사회경제적 특성을 나타내는 지표(소득수준, 외국인 등)의 부족으로 세부적인 근린 변화를 파악하는 게 부족함이 있다. 또한 대도시 뿐 아니라 농어촌을 포함하는 근린의 변화도 추적하여 대도시와 비교하는 것도 중요한 시사점을 줄 수 있을 것이다.


Acknowledgments

이 논문은 2017년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원(NRF-2017S1A5A8021290)을 받아 수행된 연구임


References
1. 김걸, (2007), “서울시 젠트리피케이션의 발생원인과 설명요인”, 「한국도시지리학회」, 10(1), p37-49.
Kim, K., (2007), “The Causes and Factors Generating Gentrification in Seoul”, Journal of the Korean Urban Geographical Society, 10(1), p37-49.
2. 김형용, 최진무, (2012), “취약근린지수의 공간적 분포: 서울시를 사례로”, 「국토지리학회지」, 46(3), p273-285.
Kim, H., & Choi, J., (2012), “Spatial Distribution of Neighborhood Deprivation Index for Seoul”, The Geographical Journal of Korea, 46(3), p273-285.
3. 김형용, 최진무, (2014), “서울시 소지역 건강불평등에 관한 연구: 지역박탁에 대한 재해석”, 「한국지역지리학회지」, 20(2), p217-229.
Kim, H., & Choi, J., (2014), “Health Inequality of Local Area in Seoul: Reinterpretation of Neighborhood Deprivation”, Journal of the Korean Association of Regional Geographers, 20(2), p217-229.
4. 김희진, 최막중, (2016), “문화특화지역의 상업적 젠트리피케이션 과정과 장소성 인식변화의 특성: 삼청동과 신사동 가로변을 사례로”, 「국토계획」, 51(3), p97-112.
Kim, H., & Choi, M., (2016), “Characteristics of Commercial Gentrification and Change in Perception of Placeness in Cultural Districts: The Case of Smacheong-dong and Sinsa-dong Streets in Seoul”, Journal of Korea Planning Association, 51(3), p97-112.
5. 이달별, (2018), “서울시 근린 변화 연구: 2005~2015년 개별공시지가의 변화를 중심으로,”, 「국토계획」, 53(1), p199-214.
Lee, D., (2018), “A Study on Neighborhood Change in Soul: Focused on Changes in the Officially Assessed Land Value between 2005 and 2015”, Journal of Korea Planning Association, 53(1), p199-214.
6. 이창관, 이수기, (2016), “서울시 주거지의 근린환경특성이 개인의 신체활동과 건강수준에 미치는 영향 분석: 국민건강영양조사(2007~2012) 자료를 활용한 다수준 분석의 적용,”, 「국토계획」, 51(3), p217-239.
Lee, C., and Lee, S., (2016), "Analysis of the Impacts of Neighborhood Environment on Physical Activity and Health Status in Seoul, Korea: Application of Multilevel Analysis with the Korea National Health and Nutrition Examination Survey(2007-2012", Journal of Korea Planning Association, 51(3), p217-239.
7. 전명진, (1996), “서울시 도심 및 부도심의 성장과 쇠퇴: 1981-1991년간의 변화를 중심으로“, 「국토계획」, 31(2), p33-45.
Jeon, M., (1996), “The Rise and Fall of Seoul CBD and Subcenters: Comparison Between 1981 and 1991 Data”, Journal of Korea Planning Association, 31(2), p33-45.
8. 전병혜, 이명훈, 옥석문, (2008), “도시의 성장과 쇠퇴 측면에서 본 서울대도시권의 지역유형특성에 관한 연구”, 「국토계획」, 43(5), p153-164.
Jeon, B., Lee, M., & Ok, S., (2008), “Regional Classification of Spatial Characteristics by the Growth and Decline in Seoul Metropolitan”, Journal of Korea Planning Association, 43(5), p153-164.
9. 조수희, 조봉운, (2008), “중소도시 쇠퇴유형에 따른 재생과제 연구“, 「충청지역연구」, 1(1), p56-75.
Jo, S., & Jo, B., (2008), “A Study on the Regeneration of Declining Small- and Medium-Sized Cities according to Their Types”, Chungcheong Regional Studies, 1(1), p56-75.
10. 채희원, 신정엽, (2015), “수도권 도시 공간의 사회적 다양성 변화 탐색,”, 「한국지리학회지」, 4(1), p139-154.
Chea, J., & Shin, J., (2015), "Exploration of Changes in Social Diversity in Seoul Metropolitan Region", Journal of the Association of Korean Geographers, 4(1), p139-154.
11. 최예리, 이수기, (2018), “근린환경의 변화가 지역주민의 행복감에 미치는 영향 분석: 경기도 지역사회 건강조사 2013자료를 중심으로,”, 「국토계획」, 53(1), p21-36.
Choi, Y., & Lee, S., (2018), "Neighborhood Environmental Changes and Residents' Happiness: Focused on the Community Health Survey 2013 of Gyeonggi Province, Korea", Journal of Korea Planning Association, 53(1), p21-36.
12. Delmelle, E., (2015), "Mapping the DNA of Urban Neighborhoods: Clustering Longitudinal Sequences of Neighborhood Socioeconomic Change", Annals of the American Association of Geographers, 106(1), p36-56.
13. Downs, A., (1981), Neighborhoods and Urban Development, Washington, DC, Brookings Institution.
14. Duncan, D., & Duncan, B., (1957), The Negro Population of Chicago: A Study of Residential Succession, Chicago, IL, University of Chicago Press.
15. Ellen, I., & O’Regan, K., (2008), “Reversal of Fortunes? Lower-income Urban Neighborhoods in the US in the 1990s”, Urban Studies, 45(4), p845-869.
16. Foote, N., & Walter, R., (2017), "Neighborhood and Socioeconomic Change in Emerging Metropolitan Nodes: Tracking Shifting Social Geographies in Three Rapidly Growing United States Metropolitan Areas, 1980-2010", Urban Geography, 38(8), p1203-1230.
17. Freeman, L., (2005), “Displacement or Succession? Residential Mobility in Gentrifying Neighborhoods”, Urban Affairs Review, 40(4), p463-491.
18. Galster, G., & Mincy, R., (1993), “Understanding the Changing Fortunes of Metropolitan Neighborhoods, 1980 to 1990”, Housing Policy Debate, 4(3), p303-352.
19. Galster, G., & Peacock, S., (1986), “Urban Gentrification: Evaluating Alternative Indicators”, Social Indicators Research, 18, p321-337.
20. Galster, G., Quercia, R., Cortes, A., & Malega, R., (2003), “The Fortunes of Poor Neighborhoods”, Urban Affairs Review, 39(2), p205-227.
21. Grigsby, W., Baratz, M., Galster, G., & Maclennan, D., (1987), “The Dynamics of Neighborhood Change and Decline”, Progress in Planning, 28, p1-76.
22. Hanlon, B., Vicino, T., & Short, J., (2006), "The New Metropolitan Reality in the US: Rethinking the Traditional Model", Urban Studies, 43(12), p2129-43.
23. Hoover, E., & Vernon, M., (1959), Anatomy of a Metropolis, Cambridge, MA, Harvard University Press.
24. McKenzie, R., (1925), “The Ecological Approach to the Study of Human Community”, In R. Park and E. Burgess (eds) The City, Chicago, University of Chicago Press.
25. Mikelbank, B., (2011), “Neighborhood Deja Vu: Classification in Metropolitan Cleveland, 1997-2000”, Urban Geography, 32(3), p317-333.
26. Morenoff, J., (1997), “Underclass Neighborhoods in Temporal and Ecological Perspective”, The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science, 551(1), p59-72.
27. Rosenthal, S., (2008), “Old Homes, Externalities, and Poor Neighborhoods: A Model of Urban Decline and Renewal”, Journal of Urban Economics, 63, p8016-8040.
28. Wei, F., & Knox, P., (2014), "Neighborhood Change in Metropolitan America, 1990 to 2010", Urban Affairs Review, 50(4), p459-489.
29. 행정안전부, (2015), 「국가기초구역」, 세종특별자치시.
Korea Ministry of the Interior and Safety, (2015), National Basic Zone, Sejong.
30. 통계청, (2014), 「집계구 경계」, 세종특별자치시.
Statistics Korea, (2014), Map of Neighborhood (Census Tract), Sejong.
31. 통계청, (2000 &2010), 「집계구별 인구, 가구, 주택, 산업체 통계」, 세종특별자치시.
Statistics Korea, (2000 &2010), Data of Population, Household, House and Industry for Neighborhood (Census Tract), Sejong.
32. 통계청, (2016), 「행정구역 경계(시도, 자치구)」, 세종특별자치시.
Statistics Korea, (2016), Maps of Municipalities for Si·Do and Gu, Sejong.