시공간패턴분석기법을 이용한 젠트리피케이션 발생지역의 상업용도 확산지역 도출 : 서울시 북촌 사례를 중심으로

1. 연구의 배경 및 목적

주거지역에 위치한 신사동 가로수길, 삼청로 등의 상업가로의 활성화가 진행되면서 인근 주택 및 근린생활시설의 입지로 상업용도가 확산되고 있다(이한울·권영상, 2016). 이러한 확산 현상은 새로운 장소성을 가진 상업가로를 만들지만, 주택 및 근린생활시설의 감소로 주민의 주거환경의 질을 저해할 수 있다.

이러한 측면에서 상업 젠트리피케이션이 발생하는 대상지들을 중심으로 상업 젠트리피케이션과 인근 지역으로의 상업용도 확산 특성을 파악하고자 하는 연구가 이루어져 왔다(이인성·배재흠, 2013; 이한울·권영상, 2016; 김희진·최막중, 2016; 김동준·양승우, 2017). 주로 확산된 지역에서 젠트리피케이션 지역에서 나타나는 용도 및 업종 변화, 대형화 및 프렌차이즈화 등이 나타는 것을 파악하였다. 이들은 젠트리피케이션 발생 지역의 인근 가로를 선택하여 조사하거나, 커널밀도와 같은 시각적인 도구를 사용하여 확산을 파악하는 방법을 사용하였으며, 건축물, 가로, 문화시설 등 영향요인들을 도출하였다. 이처럼 상업 젠트리피케이션 지역의 상업용도 확산에 대한 연구가 이루어졌음에도 특정 업종에 국한되는 등 자료 구득의 한계가 있거나, 특징 파악에 있어 최근접 지역을 직접 조사하거나 통계적으로 검증하기 어려운 시각적 방법 등을 사용하여 방법론 측면에 있어서도 한계가 있어 왔다.

본 연구에서는 이러한 선행연구의 한계를 극복하기 위해 젠트리피케이션 지역에서 보다 정확한 상업용도 확산지역을 도출하는 방법론을 제시하고자 한다. 상업 젠트리피케이션의 변화가 주로 상업 업종에서 시공간적으로 집중되어 나타나는 점에서 착안하여 업종 변화 패턴을 바탕으로 확산지역을 시공간패턴분석으로 탐색하였다. 따라서 본 연구에서는 시공간패턴분석기법 중 하나인 시공간순열검색통계량을 사용하여 상업 젠트리피케이션 발생지역인 북촌을 대상으로 상업용도의 확산지역을 시공간적으로 도출하고 도출지역의 특성을 분석하여 방법론의 활용가능성을 검토하고자 하였다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 연구의 시간적 범위는 본 연구에서 사용한 자료, 우리동네 생활업종 서비스 사업체 위치 정보의 범위인 2006년에서 2014년까지로 하였다.¹⁾ 본 연구의 공간적 범위에 있어서는 시공간적 변화 분석을 해야 하므로 자료에 범위에 따른 대상지로 적합한 사례를 선택할 필요가 있다. 본 연구에서 사용한 자료의 범위는 2006년에서 2014년으로 이 시기에 상업용도의 확산현상이 진행되는 곳을 선택하는 것이 적합하다. 2000년대 이후 젠트리피케이션이 발생한 지역은 삼청동, 홍대, 가로수길, 경리단길, 서촌, 연남동, 성수동 해방촌 등이 있다(김희진·최막중, 2016; 윤윤채·박진아, 2016). 젠트리피케이션이 진행되어 인근 지역으로 상업용도가 확산되기까지 시간이 소요되는 것을 고려하여 2000년대 초반 삼청동길을 중심으로 상업 젠트리피케이션이 진행되어 본 연구의 시간적 범위인 2006년부터 배후 지역까지 확산현상이 발생한 서울시 종로구 북촌(삼청동, 가회동 일대)을 대상으로 하였다. 구체적인 연구의 경계는 정책적 시사점 도출의 편의상 북촌 지구단위계획구역을 대상으로 하였다. 북촌은 전통주거지역이면서 고저차가 큰 지형을 가지고 있으며 가로가 비정형적으로 이전의 방법론으로는 젠트리피케이션 지역에서 상업용도 확산의 정확한 시기와 공간적 위치 및 크기를 파악하기 어려웠던 지역으로 본 연구의 방법론을 이용해 실증하는 사례지역으로 적합하다고 판단하였다.

연구의 방법으로는 시공간패턴분석기법 중 하나인 시공간순열검색통계량(space-time permutation scan statistic)을 이용하여 업종 변화가 시공간적으로 집중되어 있는 지역을 도출하고자 하였으며, 이어 도출지역의 특징을 분석하였다.

연구의 순서는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 보고자 하는 상업 젠트리피케이션과 상업용도의 확산 현상에 대한 이론 및 선행연구를 고찰하였고, 짧은 기간에 변화가 나타나는 젠트리피케이션과 상업용도의 확산현상을 파악하는데 용이한 방법론인 시공간검색통계량에 대해서도 고찰하였다. 둘째, 사업체 위치 정보 자료를 구득하고 시공간순열검색통계량 방법론을 이용하여 젠트리피케이션 지역의 상업용도 확산 지역을 도출하였다. 셋째, 도출된 지역의 특성 분석하고 이를 바탕으로 젠트리피케이션 지역의 상업용도 확산 분석 도구로서의 방법론의 활용가능성을 검토하였다.

Figure 1.

Study Area

1. 상업 젠트리피케이션 확산

2. 시공간패턴분석

시공간패턴분석 방법론은 수집된 공간자료의 분포형태를 파악하는 탐색적 공간자료 분석의 한 종류이다. 일반적인 공간패턴분석이 인간정주체계의 공간자기상관을 기반으로 임의 분포와 실제 자료를 비교하여 규칙성과 집중성을 갖는지를 판단하는 방법이라면, 이를 시간이라는 변수를 추가하여 확실한 연관성을 탐색하는 방법론이 시공간패턴분석이다(강호제, 2007; 김대종·구형수, 2012). 대표적인 시공간패턴 분석 기법으로는 녹스 테스트(Knox, 1964)와 맨틀 테스트(Mantel, 1967), 최근린분석, Jacquez 테스트(Jacquez, 1996), 시공간 K함수(Diggle et al. 1995), 시공간검색통계량(Kulldorff, 2001) 등이 있다. 시공간패턴분석은 생태학과 의학분야에서는 식생의 분포 추정과 전염병 감염경로 추적 등 폭넓게 사용되는 분석기법이지만 도시계획분야에서는 이를 사용한 연구가 최근 들어 이루어지고 있다. 정경석 외(2010)는 시공간패턴분석을 통해 도시범죄 다발지역을 도출하는 방법을 제안하였고, 김대종·구형수(2012)는 토지거래자료의 시공간패턴분석을 통해 토지이용변화를 예측하는 방법을 제안하였다. Kaza et al.(2013)는 LEED와 Energy Star 등 미국의 녹색건축물의 분포 특성을 파악하기 위하여 녹색 건축물의 확산을 시공간패턴을 탐색적으로 분석하였다.

3. 연구의 차별성

앞서 관련 선행연구들을 통해 살펴보았듯 젠트리피케이션으로 인한 문제점과 그 확산현상에 대한 이해는 다양한 방법에서 시도되어 왔으며, 본 연구의 대상지인 북촌은 삼청동길로 대표되는 주요 젠트리피케이션 연구 대상지로 꾸준히 연구되어져 왔다. 그럼에도 불구하고, 선행연구들은 다음과 같은 한계를 가지고 있다.

첫째, 젠트리피케이션과 주변부로의 확산을 살펴본 논문은 주로 잘 알려진 인접한 가로나 블록을 대상으로 하였다. 이들이 선택한 대상지인 가로수길 또는 홍대의 경우 비교적 가로구조가 격자에 가까워 확산 지역 범위 설정이 용이하였으나, 비정형적인 대상지에서는 범위 설정이 어려워 연구자의 자의적인 범위설정이 필요하다. 따라서 본 연구의 대상지인 북촌을 대상으로 한 연구들은 삼청동길을 중심으로 연결된 가로를 주로 분석하였으며, 한옥이 밀집된 삼청동 35번지 지역이나 가회동지역까지 연계하지 못한 한계가 있다.

둘째, 선행연구들에서는 변화를 살펴보기 위하여 공간적 분포의 시간적 변화를 살펴보았으나, 시공간을 동시에 분석하지 못하였다. 젠트리피케이션 연구들의 결과들을 종합해보면 젠트리피케이션에서 변화는 시공간이 집중되어 나타나는데 이를 고려하지 못하였다.

본 연구에서는 선행연구에서 나타난 한계를 해결하기 위해서 시공간패턴분석기법 중 하나인 Kulldorff의 시공간검색통계량을 사용하여 젠트리피케이션으로 인한 상업용도 확산 지역을 도출하였다. 이는 기존 점(point)데이터의 패턴 분석이 범역적(global)이었던 것과 달리 지역차원의 시공간집중지역과 분포패턴을 탐색해낼 수 있는 분석방법이다(정경석 외, 2010). 또 시공간집중지역의 위치와 크기를 도출할 수 있을 뿐만 아니라 통계적 유의성을 검증할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 구체적인 위치와 크기를 가진 확산지역을 도출하여 기존 연구에서 사용했던 블록이나 가로 단위 분석이 어려운 비정형적인 기성 시가지의 젠트리피케이션의 확산현상 분석이 용이한 방법론을 제시하고자 한다.

1. 자료의 구축

본 연구에서 시공간패턴분석에 앞서 분석 자료인 상점 개점 자료를 구축하였다. 본 연구에서 사용한 자료인 우리동네 생활업종 서비스의 사업체 위치 정보에서는 36개 업종²⁾의 사업체의 주소, 상호명, 업종, 좌표(좌표계 : GRS80 UTMK)를 제공한다. JSON 형식으로 제공되는 사업체 위치 정보를 텍스트(csv)형식으로 파싱(Parsing)한 뒤 제공된 좌표를 바탕으로 GIS를 통해 지오코딩(Geocoding)화 하였다.

본 연구에서 활용한 자료에는 업종은 제공되었으나, 상업 젠트리피케이션의 중요한 특성 중 하나인 프랜차이즈를 분석하기 위해서는 별도의 자료 구축이 필요하였다. 따라서 자료에서 제공하는 상호명을 바탕으로 공정거래위원회에서 제공하는 가맹사업거래 정보공개서 및 등록취소 리스트를 바탕으로 프랜차이즈 여부를 확인하였고, 부득이한 경우 웹(web) 정보를 바탕으로 지점이나 분점 등의 형태로 다른 지역에 영업하는 상점이 있는 경우 프랜차이즈로 분류하였다. 또한, 각 지점별 업종 변화시점을 구축하기 위하여 시계열 자료를 바탕으로 각 상점의 개업시기를 데이터로 구축하였다. 이때 2006년 이전의 개업상황을 파악하기 어려우므로 확실한 개업시기가 파악 가능한 2007년 이후에 개업한 상점부터 시공간 분석에 사용하였다.

이외에 도출한 확산지역의 특성을 파악하기 위해 구축한 자료는 다음과 같다. 건축물 특성은 필지별 건축물 대장을 사용하였다. 가로네트워크 요인인 통과도(Betweenness)를 계산하기 위해서 행정자치부의 새주소 전자지도에서 도로네트워크와 건물자료를 구득하여 사용하였다.

2. 시공간검색통계량

시공간검색통계량은 특정 지점을 중심으로 원통을 통해 시공간집중을 판단하는데, 원통의 지름과 높이를 각각 공간거리와 시간거리로 하여 원통의 크기를 변화하고 중심점을 이동하면서 최대 우도비(maximum likelihood ratio)값을 가지는 원통의 위치와 범위를 이용해 집중지점과 집중도를 결정한다. 본 연구에서는 자료의 특성상 사업체의 위치 정보를 사용하므로 인구 등 배경자료가 필요한 일반적인 시공간검색통계량 방법을 사용하기 어렵다. 시공간검색통계량의 종류 중 하나인 시공간순열검색통계량은 배경자료 없이 위치정보만으로도 분석할 수 있다(Kulldorff et al. 2005). 따라서 본 연구는 시공간패턴분석 방법론 중 하나인 시공간순열검색통계량 분석을 활용하였다.

또, 시공간검색통계량은 과거와 현재 진행형의 시공간집중을 모두 분석할 수 있는 유일한 시공간패턴분석기법이다. 과거의 시공간 집중 군집을 탐색하는 후향적 분석(retrospective analysis)이라고 하며, 현재 현저한 시공간 집중 군집을 탐색하는 전향적 분석(prospective analysis)이라고 한다(강호제, 2007). 따라서 본 연구는 후향적 분석과 전향적 분석을 모두 수행하여, 과거에 확산이 발생한 지역과 현재까지 확산이 진행 중인 지역을 모두 도출하고자 한다. 시공간순열검색통계량을 이용하여 젠트리피케이션 확산 지역을 도출하는 과정은 다음과 같다.

첫째, 분석모형에 자료의 투입 시에 각 상점의 프랜차이즈 여부를 공변인(covariate)으로 설정하여 투입하였다. 프랜차이즈 상점은 기업의 입지분석을 통해 영역성을 가지고 인위적으로 배치하여 입점한다(진창종 외, 2012). 따라서 이러한 입점의 인위성을 배제하고 자연적인 상업 젠트리피케이션으로 인한 확산 군집을 도출하기 위해서는 인위성을 조절할 필요가 있으므로 공변인으로 설정하였다.

둘째, 새롭게 업종 변화가 있는 지점을 중심으로 0에서 최대 임계값인 대상지 전체 면적으로 50%까지 확장하고, 시간거리는 자료의 단위인 연단위로 최대 시간 간격의 50%인 4년까지 확장하면서 우도비를 계산하여 최대 우도비 값을 가지는 시공간 임계값과 통계량을 선택하여 후향적 분석과 전향적 분석으로 모두 분석하여 각각의 시공간 군집을 도출하였다.

마지막으로 도출된 군집의 통계적 유의성 검증을 위하여 몬테카를로 시뮬레이션 반복연산을 999회 실시하여 검증하였다. 위의 과정은 SaTScan 9.4.4를 사용하여 분석하였다.

3. 확산 지역 특성 분석

본 연구에서 도출한 확산지역의 특성을 파악하여 대상지의 젠트리피케이션으로 인한 확산현상을 이해하고자 하였다. 확산지역의 특성은 크게 상업특성, 건축물 특성, 가로네트워크 특성을 분석하였다. 상업특성은 입점한 상점의 업종과 프랜차이즈 여부를 조사하였다. 상업화의 단계별로 다른 업종변화가 나타나게 되며, 프랜차이즈 상점의 등장은 대표적인 높은 상업화 단계의 진입을 의미한다(김희진·최막중, 2016). 건축물 특성 중에서는 건축물 규모와 건축 연한이 상업화에 영향을 주는 것으로 선행연구에서 밝혀진바 있다(이한울·권영상, 2016). 대상지 내 건축물 대장에는 건축물 연면적을 제외한 용적률, 건폐율, 건축연한 등의 변수들이 다수 누락되어있어 연면적을 규모를 대표하는 변수로 사용하였다. 이외에도 대상지의 주요 특징으로 볼 수 있는 한옥여부와 건축물 주용도를 분석하였다.

가로네트워크는 보행자의 통행에 미치게 되는 주요 요소이다. 이중 통과도(Betweenness)는 특정 지점을 지나는 빈도를 나타내는 개념으로 유동인구를 예측할 수 있는 지표이다(Freeman, 1977). 실제 유동인구와 비교해본 연구에서도 가로 네트워크 분석지표로 일반적으로 쓰이는 통합도(Integration)보다 통과도가 관련성이 더 높게 도출되었다(김용훈·양승우, 2017). I지점의 통과도의 수식은 다음과 같다.

여기서, n_jk는 j지점에서 k지점으로의 최단거리 경로의 수를 의미하며, n_jk(i)는 이중 i점을 지나는 경로의 수를 의미한다. 통과도 계산은 MIT City Form Lab에서 개발한 Urban Network Analysis Toolbox for Rhinoceros 3D를 사용하여 산출하였다.

1. 대상지 기초 분석

표 1은 북촌의 연도별 변화이다. 시간적 범위 내 연도별 신규 개점 업종의 수와 프랜차이즈 여부를 나타내었다. 주요 결과는 다음과 같다.

Table 1.

Yearly Changes in Bukchon

첫째, 2007년에서 2013년 사이 120여개 정도 유사하게 개점하였으나 2014년 281개로 개점 점포수가 급격하게 증가하였다. 둘째, 2007년 주요업종은 한식 음식점과 카페였으나, 2008년부터 카페와 의류 소매점이 주요업종으로 나타났으며, 2013년부터 의류 소매점이 개점 점포 중 가장 비중이 높은 업종이 되었다. 셋째, 게스트하우스는 2013년 이전에는 개점수가 미미하였으나 2014년 33개로 급격하게 증가하였다. 마지막으로, 북촌 내 신규 개점 상점의 프랜차이즈 비율은 2012년까지 꾸준히 증가하다가 2013년부터 감소하였다.

2007년부터 2014년에 걸쳐 총 1078개의 개점이 있었으며, 이를 커널밀도로 표현하면 그림 2와 같다. 커널밀도는 Natural breaks를 사용하여 5단계(낮음, 다소 낮음, 보통, 다소 높음, 높음)로 구분하여 표현하였다. 높은 커널밀도는 삼청동길, 북촌로5가길, 율곡로3길 일대와 북촌로, 계동길 일대로 나타났다. 이들은 북촌의 주요 상업가로로 기존 활성화된 곳에서 점포 개점이 꾸준히 이루어졌음을 나타낸다.

Figure 2.

Kernel Density of Stores Opened

그림 3은 프랜차이즈 업종 개점의 커널밀도이다. 프랜차이즈 업종은 삼청로와 북촌로5가길 일대에 집중되어있는 것으로 나타났다. 이들은 높은 상업화 단계로 상점 입점 밀도를 넘어 프랜차이즈 업종의 밀도 역시 높은 것으로 도출되었다.

Figure 3.

Kernel Density of Chain Store

그림 4는 북촌 내 건물 당 통과도(Betweenness)의 분포를 나타내고 있다. 통과도는 북촌의 가장 우측에 위치한 창덕궁길이 가장 높은 것으로 나타났고 다음으로 삼청동길, 북촌로11길, 북촌로5가길, 북촌로5나길, 계동길이 뒤를 이었다. 창덕궁길을 제외하고는 점포 개점 밀도가 높은 지역과 유사하여 유동인구와 통과도의 연관성을 고려할 때 유동인구와 점포 개점이 연결되는 것을 추정할 수 있다.

Figure 4.

Distribution of Betweenness

2. 확산지역 도출

시공간순열검색통계량을 통해 후향적 분석과 전향적 분석으로 도출된 시공간 군집은 표 2와 같다.

Table 2.

Analysis of Space-time Permutation Scan Statistics

먼저 후향적 분석을 실시한 결과 1,2,3의 군집이 도출되었다. 도출된 군집을 살펴보면 가장 집중 가능성이 큰 1차 군집인 군집 1만 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 군집 1은 공간 반경이 240m이며, 시간적 범위는 2007년이다. 상대적 위험도(Relative Risk)는 실제 관측값과 예측값 간의 비율로 도출하게 되는데 이때 예측값은 완전 임의 분포(Complete Spatial Randomness)의 가정하에서 시뮬레이션을 통해 예측하게 된다. 후향적 분석의 군집 1은 예상치보다 2.12배의 업종변화가 있는 것으로 나타났다.

전향적 분석으로 도출된 군집을 살펴보면 총 5개의 군집 중 가장 집중 가능성이 큰 1차 군집인 군집 A와 2차 군집인 군집 B만 통계적으로 유의하였다. 군집 A는 반경 390m이며, 시간적 범위는 2013년에서 2014년이다. 상대적 위험도는 1.32이었다. 군집 B는 반경 210m이며, 시간적 범위는 2014년이다. 상대적 위험도는 2.19였다.

그림 5는 시공간 순열 검색 통계량 분석을 통해 도출된 군집을 시각화한 도면이다. 후향적 분석은 과거의 시공간 집중 군집을 도출하므로 후향적 분석으로 도출된 군집 1은 과거에 상업 젠트리피케이션 확산이 발생한 곳을 의미하며, 삼청동길 북쪽 구간으로 나타났다. 발생시점이 2007년이므로 북촌의 상업용도 확산은 북쪽으로 삼청로의 북쪽으로 확산된 것으로 판단된다. 전향적 분석은 분석 범위의 종점까지 집중이 진행 중인 군집을 도출하므로 전향적 분석으로 도출된 군집 A와 군집 B는 상업 젠트리피케이션 종점인 2014년까지 확산이 진행되고 있는 지역을 의미한다. 군집 A는 가회동의 북촌로와 계동길 일대이며, 군집 B는 삼청로 남쪽구간으로 나타났다. 발생시점이 2013년부터이므로 비교적 최근 시점에는 가회동 일대와 문화시설이 밀집해있는 삼청로 남쪽으로 확산이 진행되고 있음을 의미한다. 특히 군집A의 경우 한옥 밀집 지역이 군집 영역 내에 있어 주거지역 내로 상업용도가 확산되고 있음을 알 수 있다. 군집이 묶여지지 않은 곳은 삼청동길과 북촌로5가길, 율곡로3길, 윤보선길 일대로 앞서 기초 분석에서 확인한 것처럼 상업 밀도와 프랜차이즈 밀도가 높고 통과도가 상대적으로 높은 지역이다. 이들이 군집으로 탐색되지 않은 것은 선행연구에서 연구된바와 같이 젠트리피케이션이 심화되어 군집되어 입점이 일어나기보다 매출이 높은 상업으로 점진적으로 전환되는 지역이기 때문이다.

Figure 5.

Locations of Detected Clusters

3. 확산 지역 특성 분석

각 군집의 연속형 변수의 특징을 비교 분석하면 <표 3>과 같다. 본 연구에서 살펴본 변수 중 연속형 변수는 가로 네트워크 특성인 통과도와 건축물 특성인 연면적이 있다. 연속형 변수들 사이를 비교하는데 있어 통계적으로 검정하기 위해서 ANOVA 분석을 실시하였다. 그 결과 통과도는 0.1 유의도 수준에서 유의하게 나타났으며, 연면적은 유의하지 않았다. 유의하게 나타난 통과도의 정확한 군집간 차이를 살펴보기 위해 사후분석을 실시하였는데, 분산의 동질성 검정에서 등분산이 가정되지 않아 Dunnett T3 검정결과를 해석하였다. 여기서 군집 B 가로의 평균 통과도는 58.86으로 군집 A(236.45)와 비 군집(195.179)과 비교하였을 때 유의하게 작은 값으로 나타났다. 따라서 군집 B는 다른 군집에 비해 통과도 값이 작아 가로 네트워크 구조적으로 사용빈도가 낮아 상대적으로 낮은 가로 위계를 형성하고 있다.

Table 3.

Comparison of Continuous Variables between Clusters (ANOVA)

다음으로 범주형 변수들의 차이를 비교 분석하면 <표 4>와 같다. 범주형 변수로는 상업특성인 업종과 프랜차이즈 여부, 건축물 특성인 건축물 주용도와 한옥 여부가 있다. 우선 상업특성에 대하여 살펴보면 다음과 같다. 군집 1의 업종구성은 카페가 37.14% 한식 음식점이 31.43%로 주요 업종을 이루고 있었으며, 이외에도 부동산이 8.57%, 서양식 음식점이 5.71%를 차지하고 있었다. 군집 A의 경우 의류 소매점이 22.22%, 커피숍이 18.13%, 게스트 하우스가 15.20%, 한식 음식점 11.70%로 구성되어 있었다. 군집 B의 경우 게스트 하우스가 18.50%, 한식 음식점이 18.50%, 서양식 음식점이 14.80%, 카페 11.10%, 의류 소매점이 11.10%였다. 한편, 군집으로 묶이지 않은 지역은 의류 소매점, 커피숍, 한식음식점, 서양식 음식점이 주요 업종이었다. 군집 별 프랜차이즈를 살펴보면 군집 1에서는 프랜차이즈 비율이 2.86%였으나, A와 B에서는 각각 14.60%와 11.10%로 군집 1에 비해 비교적 높게 나타났다. 비 군집 유형의 경우 22.10%로 가장 높았다. 상업 특성을 미루어 보았을 때, 북촌에 입점하는 상점들은 주거지역에서 요구되는 근린업종들보다는 매출이 높은 의류소매점, 커피숍, 음식점들이었으며, 최근 확산이 일어난 군집 A와 B의 경우 게스트하우스가 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 가로특성 분석에서 확인한바와 같이 군집 A의 일부 가로와 군집 B는 위계가 낮은 가로로 나타났는데, 게스트 하우스는 위계가 낮은 주거지역 내부에도 입지가 가능하다. 게스트하우스의 입지로 위계가 낮은 가로가 투숙객의 경로로 사용되면서 이용 빈도를 높아져 상업용도의 입지를 유도하는 역할을 한 것으로 보인다. 한편, 프랜차이즈의의 경우 초기 확산지역인 군집 1은 확연히 낮은 반면에 군집 A, B의 경우 비 군집 유형에 비해 소폭 낮은 것으로 보아 상업용도의 확산에서 프랜차이즈 비율은 상업 젠트리피케이션 발생지역의 비율 정도에 비례하여 증가하는 것으로 보인다.

Table 4.

Comparison of Categorical Variables between Clusters

다음으로 건축물 특성을 살펴보면 군집 1에 입점한 건축물의 주용도는 주거용도 50%, 근린생활시설 50%였던 반면 군집 A와 B로 갈수록 주거비율이 53.40%, 63.20%로 높아지고 있는데 이는 앞서 분석한 바와 같이 북촌가꾸기 및 지구단위계획에서 허용한 한옥으로의 게스트하우스 입점이 커졌기 때문이다. 이는 한옥비율이 군집 1(17.20%)에 비해 군집 A(47.20%)와 군집 B(52.80%)가 높은 것에서도 알 수 있다. 한편, 비 군집 유형에서는 근린생활시설의 비중이 높아 상업용도 간의 전환의 비중이 높은 것으로 판단된다.