국외훈련성과보고

- 공공시설 설치에 대한 계획 및 기준 연구 -

2017. 7.

안준수

목    차

Ⅰ. 서론	1

Ⅱ. 시설 위치 결정 이론	3

1. 시설 위치 결정 시 고려사항	3

2. 시설 위치 결정 이론	3

2.1 위계질서를 바탕으로 한 이론	3

2.1.1 중앙 위치 이론 (Central Place Theory)	3

2.1.2 뉴 경제 지리 이론	4

2.1.3 기능의 중앙화 체계 이론	4

2.2 비용을 최소화하는 이론	5

2.3 범위를 최대화 시키는 이론	5

3. 시설 위치 결정 모델링	5

3.1 중간값을 이용한 모델링	5

3.2 서비스 공급 범위를 이용한 모델링	7

3.3 서비스 공급 범위를 결정하는 모델링	8

Ⅲ. 시설 설치 분석 예 1 - 노인 복지 시설	10

1. 노인들의 이동	10

1.1 노인들의 이동 특성	10

1.2 미국 노인들의 이동 수단	11

1.3 노인들의 이동 목적	11

2. 노인시설에 대한 접근성	12

2.1 접근성의 개념	12

2.2 접근성 관련 연구	12

3. 노인시설에의 접근성 측정	13

3.1 접근성 측정 연구 사례	13

3.2 접근성 연구 대상	14

3.3 접근성 연구 자료	14

3.4 접근성 연구 결과	15

3.4.1 연령층에 따른 이동 수단	16

3.4.2 고연령층의 세분화	17

3.4.3 연령별 위치별 분석	20

3.4.4 고연령 세분화 위치별 분석	20

3.4.5 연구 사례 분석 결과	23

4. 노인시설의 분포	23

4.1 미국의 노인 연령 분포 및 노인 시설	23

4.2 노인 시설의 설치	24

4.2.1 노인센터 분포 연구 사례	24

4.2.2 노인센터 위치선정 시 요소	24

4.2.3 노인센터 위치선정 분석 대상	25

4.2.4 노인센터의 분류	25

4.2.5 노인센터 이용률	26

4.2.6 수요 예측 모델링	27

4.2.7 모델 분석 결과	28

4.3 노인 시설 설치 방법	28

4.3.1 분석 모델 적용	28

4.3.2 모델 적용 대상	29

4.3.3 모델링 응용 방법	30

4.3.4 모델링 적용 데이터	30

4.3.5 모델링 적용 결과 1	33

4.3.6 모델링 적용 결과 2	34

4.3.7 모델링 적용 분석 결론	36

Ⅳ. 시설 설치 분석 예 2 - 아동 복지 시설	39

1. 아동복지 시설 설치	39

1.1 아동복지의 특징	39

1.2 서비스의 공급과 수요	39

1.3 아동복지 서비스 연구	40

2. 아동복지 서비스의 활용 가능성	41

2.1 아동복지 서비스 시장	41

2.2 아동복지 서비스의 공급	41

3. 아동복지 서비스 분석	42

3.1 아동복지 서비스 분석 사례	42

3.1.1 서비스 수요자의 특징	42

3.1.2 서비스 이용 기준	42

3.1.3 활용 데이터 및 데이터 간 상관관계 분석	43

3.1.4 지역별 특성 분석 - 아동복지센터	43

3.1.5 지역별 특성 분석 - 가정기반서비스	44

3.2 아동복지 서비스 이용률	45

3.2.1 커뮤니티별 수요와 공급	45

3.2.2 시설별 수요와 공급	47

3.2.3 가정의 특성별 수요와 공급	48

Ⅴ. 결론	51

표 ․ 그림 목차

그림1 리온 카운티 연구 대상 지역	15

표1 플로리다주와 리온카운티의 연령에 따른 이동 목적 및 수단	16

표2 플로리다주와 리온카운티의 고연령층 세분화에 따른 이동 목적 및 수단	17

표3 자동차를 이용한 접근성 분석	18

표4 도보를 이용한 접근성 분석	19

표5 고연령층의 자동차를 이용한 접근성 분석	21

표6 고연령층의 도보를 이용한 접근성 분석	22

그림2 노인센터의 거리에 대한 평균이용률과 구간이용률	26

표6 노인센터 이용률 모델 회귀분석 결과	27

그림3 분석대상 지역의 노인센터와 인구분포	29

표7 노인센터 위치 결정 모델의 분석 결과	33

그림4 노인센터에 대한 수요와 위치결정 결과	34

표8 노인센터 위치 결정 모델2의 분석 결과	35

그림5 노인센터에 대한 수요와 위치결정 결과2	35

표9 최종 모델 분석 결과	37

표10 아동복지서비스 활용가능성 상관관계	43

그림6 아동복지센터에 대한 잠재적 미충족 수요 (지역과 수입에 따른 아동복지센터 직원당 아이 수의 중간값)	44

그림7 가정기반 아동복지 서비스에 대한 잠재적 미충족 수요 (지역과 수입에 따른 가정기반 서비스 직원당 아이 수의 중간값)	45

표11 아동복지서비스 활용 예측을 위한 회귀분석 결과	46

표12 지역과 수입에 따른 아동복지서비스 이용확률 분석 결과	47

표13 엄마가 취업 시 선택하는 육아도움 형태	48

표14 엄마의 취업과 아동복지서비스 활용 가능성에 따른 서비스 이용 분석 결과	49

표15 다중논리모델을 이용한 엄마의 취업과 아동복지서비스 이용 가능성 예측	50

Ⅰ. 서론

도시는 인간이 모여 사는 공간이며 인간의 필요에 의해 생겨났다. 도시별 주요 특성과 목적에 따라 그 기능과 형태가 다르게 나타나겠지만, 기본적으로 필요한 요소는 대부분의 도시가 비슷하게 갖추고 있다. 거주에 필요한 거주공간과, 부가가치를 생산하기 위한 공간, 상업 활동을 하는 공간, 여가를 누리는 공간 등 각 도시마다 이름이나 형태가 다를 뿐 기본적으로 가지고 있는 용도들이 존재한다.

이런 기본적인 공간들이 어떻게 형성되고 존재하는지에 대한 연구도 많이 있어왔다. 도시계획이 발전하기 전의 사회에서는 철저히 시장의 논리에 의해 도시가 형성되어 왔으며, 적절한 규제나 계획이 없이 큰 혼란이 야기되는 현상을 겪으며 이런 것들을 완화하고 더 효율적인 공간 활용과 질서 있는 사회를 위해 도시계획이 발전해왔다.

세계에서 자본주의가 가장 발달한 나라인 미국에서는 지금도 공공의 강한 규제보다는 개개인의 토지나 건물에 대한 권리를 존중하며, 이런 개인들의 사회적 경제적 활동을 통한 도시형성 과정에서 시장이 실패할 경우에 주로 공공의 개입을 하는 것을 원칙으로 하고 있다.

그렇다면 공공시설의 경우 어떤 계획과 기준을 가지고 접근하고 있을까에 대한 의문을 가질 수 있다. 우리나라에서도 마찬가지이지만 미국에서의 공공시설은 꼭 공공이 공급하는 시설을 의미하지는 않는다. 주로 공공에서 공급하지만, 아동복지의 경우 가정집에서 서비스를 공급하는 경우도 많이 있고, 노인복지의 경우에는 시설차원이 아니라 순수 무형의 서비스 형태로 더 많이 공급되고 있다. 하지만 이런 것들도 특정 시설 없이는 제공되기 힘들고, 공공에서 제공하는 시설로 유지되는 공공서비스가 많기 때문에 이런 시설들의 설치 기준을 연구하는 것이 큰 의미가 있다고 하겠다.

본 연구에서는 미국에서 실제 공공시설을 공급하는 설치 기준보다는 기 공급된 공공시설과 그 서비스를 평가하는 연구결과들을 분석하여 어떤 것이 더 바람직한 방법인지를 살펴보도록 하겠다. 이런 연구들은 주로 서비스 이용자와 서비스 공급자간 위치관계 분석에 의한 것들이 많으며 미국 내 카운티 단위의 연구가 주를 이룬다. 대상 연구들로는 노인시설, 아동복지시설, 응급서비스 시설 등을 분석하였다.

Ⅱ. 시설 위치 결정 이론

1. 시설 위치 결정 시 고려사항

위치 결정을 함에 있어 가장 중요한 것은 지리학적 요소이지만 그에 더해 여러 가지 고려해야 할 사항들이 많다. 일반적으로 위치결정 시 그 목적은 다음과 같인 것들이 고려된다.

- 총 고정 비용 및 변동 비용의 최소화

- 평균 이동시간 또는 이동거리의 최소화

- 최대 이동시간 또는 이동거리의 최소화

- 시장의 이익 또는 효용성 최대화

- 서비스 범위의 최대화

2. 시설 위치 결정 이론

2.1 위계질서를 바탕으로 한 이론

또한 고려해야 할 사항 중 하나로 시설의 위계질서를 고려해볼 수 있다. 모든 시설이 동일한 등급을 가지고 있다면 상관이 없을 수 있지만, 위에서 살펴보았듯이 한 종류의 시설이라도 제공하는 서비스에 따라 등급이 다를 수 있고, 이에 대한 수요도 달라짐을 알 수 있다. 이런 것들을 고려하여 정립된 시설 위치 결정 이론들로는 central place theory model, function polycentrism model, spatial interactive model, new economic geography 등이 있다.

2.1.1 중앙 위치 이론 (Central Place Theory)

중앙 위치 이론은 독일의 지리학자 Walter Christaller에 의해 1933년 만들어졌는데, 설치하고자 하는 시설의 이상적인 수와 위치를 제시하는 이론이다. 이후 다양한 응용이론이 나오게 되었다. 중앙 위치이론은 위에서 아래로 향하는 공간 개념을 가지고 시설의 위치를 설명한다. 서비스가 미치지 못하는 공간을 채우기 위한 추가 시설 위치를 제안하게 되며 공급의 과잉이나 부족을 예방할 수 있도록 한다. (Mamuligan et al. 2012) 하지만 사용하는 가정 사항이 너무 이상적이라 실제 적용이 힘든 부분도 있다. 예를 들면 인구 분포가 일정하다는 가정이나 평평한 땅, 모든 수요자는 서비스 구매력이 같으며 가장 가까운 시설만 찾는다는 것 등이다.

이후 이 이론은 Losch에 의해 재해석되어 아래에서 위로 가는 새로운 개념으로 소개되었다. 이후 컴퓨터의 발달로 매우 방대한 양의 계산이 가능해지면서 이론이 점차 발달하게 되었고 실제 세계를 더 잘 반영할 수 있는 방향으로 발전했다. 이후 Veneris는 중앙 위치 이론에 동적인 개념을 추가하여 비슷한 마을들을 위계질서가 있는 도시 시스템으로 바꿔 분석할 수 있는 방법을 제시하였다.

기능의 위계질서 체계는 자생적으로 생기기 마련인데 이런 현실을 이론으로 반영하기 위해 여러 이론들이 추가로 도입되었고 이런 체계는 도시의 형성과 연관되어 해석되었다. 더 다양한 서비스를 제공하는 도시 또는 시설이 더 높은 등급의 도시 또는 시설이라는 이론이다.

2.1.2 뉴 경제 지리 이론

중앙 위치 이론과 뉴 경제 지리 이론은 닮았지만 다른 점이 있다. 뉴 경제 지리 이론은 공간의 집중을 강조하는 중앙 위치 이론과는 달리 동적 개념을 사용하여 주요 변수들을 조정할 수 있는 특성을 가진다.

2.1.3 기능의 중앙화 체계 이론

기능의 중앙화란 각 기능이 하나의 점으로 인식되고 모든 점은 기능적으로 다른 점들과 연결이 되어있다는 개념이다. 이상적인 체계는 기능들이 고르게 분포되어 서로 연결되어야 하고 위계질서와는 연관이 없다.

2.2 비용을 최소화하는 이론

비용 최소화의 문제는 Hakimi에 의해 제안되었고, 이것이 시설의 효율성을 결정하는데 가장 중요한 요소라고 여겨지게 되었다. 이전에는 여러 후보 위치들 중 총 이동시간과 이동 거리를 최소화시키는 위치로 결정하는 방법이 이용되었다. 이 때 각 점에서의 비중을 다르게 하여 모델링하면 현실에 좀 더 가까운 상황을 재현할 수 있었다. 이 이론은 중간값 이론으로 불리기도 했는데 결국 여러 점들의 중간 지점이 보통 비용을 최소화시키는 점이 되었기 때문이다.

2.3 범위를 최대화 시키는 이론

범위를 최대화시키는 이론은 먼저 이동시간을 설정한 후 이 시간 안에 도달할 수 있는 면적을 최대화시키는 방법이다. 전통적인 범위 모델링은 일정 수의 시설을 가지고 어떻게 가장 넓은 범위로 가장 많은 인구에게 서비스를 제공할 수 있는지에 대한 것이었다. 모델링 시 가장 중요한 사항은 적절한 거리와 시간을 정하는 것이다. 그리고 이런 사항들은 지역에 따라 기준이 달라질 수 있는데, 이는 지역의 특성 및 인구분포에 따른 것이다.

3. 시설 위치 결정 모델링

3.1 중간값을 이용한 모델링

모델링에 들어갈 입력자료로는 다음과 같은 것들이 있는데, 는 수요자의 위치, 는 시설의 후보지 위치, 는 i지점에서의 수요, 는 수요자의 위치와 시설설치 후보지 간 거리, 는 설치될 시설들의 수를 의미한다.

결정변수 는 만약 시설이 j점에 설치되면 1, 그렇지 않으면 0의 값을 갖고, 는 i점의 수요가 j점에 설치된 시설에 의해 충족이 되면 1, 그렇지 않으면 0의 값을 갖는다.

이후 다음의 조건들을 이용해 위치를 결정하게 된다.

여기서 목적 (1)은 이용자와 시설간 거리를 최소화시키는 조건, 제약 (2)는 P만큼의 시설이 설치되어야 한다는 조건, 제약 (3)은 모든 점 i에 대해서 반드시 한 시설은 할당되어야 한다는 조건, 제약 (4)는 시설이 있는 곳에서 서비스를 제공할 수 있다는 조건, 제약 (5)와 (6)은 계수의 조건에서 생기는 한계이다. 이 조건들을 일반 네트워크에 적용하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.

여기서 N은 네트워크에서의 점들의 수를 말한다. 이 식은 상당히 많은 양의 계산을 요하고, 반복 시도해서 최적의 결과를 얻어야 한다는 점에서 실제 사용하기가 다소 어려운 모델이다. 또한 이미 설치 후보지들이 정해져있고 그 중에서만 결정된다는 단점이 있다.

3.2 서비스 공급 범위를 이용한 모델링

모델링에 필요한 입력자료는 다음과 같다. 는 j지점에 시설을 설치하는 고정비용, 는 가능한 최대 서비스 거리 또는 시간, 는 수요자 위치 i로부터 서비스 거리 내에 있는 이용가능한 시설의 수를 의미한다.

이후 다음 조건에 의해 위치를 결정하게 된다.

여기서 목적 (7)은 시설 설치비용을 최소화하는 것이고, 다른 말로 하면 설치 시설 수를 최소화 하는 것이다. 제약 (8)은 모든 수요 i는 적어도 하나의 시설이 서비스 거리 내에 있어야 한다는 조건이다. 제약 (9)는 변수에서 오는 조건이다. 한 가지 특징은 이 모델에서는 수요의 크기가 고려되지 않는다는 것이다. 수요가 많든 적든, 비용이 크든 작든 모든 수요는 서비스거리 내에 있어야 한다. 따라서 분포 밀도가 작은 곳에 크기가 작은 수요가 있는 경우 시설설치 비용이 매우 크게 늘어날 수 있는 가능성이 있다.

결정변수 는 수요자의 위치 i가 서비스를 받을 수 있으면 1 아니면 0을 갖게 된다. 그런데 이 모델은 주어진 조건에 따라서 서비스 설치의 목적이 모든 수요자에게 서비스를 공급하는 것에서 가능한 많은 수요자에게 서비스를 공급하는 것으로 바뀔 가능성이 있다. 이 조건에 위에 언급된 제약들과 결정변수를 고려하고 다음의 추가 제약들을 적용하면 시설의 위치를 결정할 수 있다.

목적 (10)은 수요를 최대한 만족시키는 것이다. 제약 (11)은 어떤 수요점이 서비스 거리 안에 들어오는지를 결정한다. 제약 (12)는 설치될 시설들의 수를 제한한다. 이는 제한된 재원을 의미한다. 제약 (13)과 (14)는 결정변수로부터 발생한 조건이다.

3.3 서비스 공급 범위를 결정하는 모델링

위에서 소개된 서비스 공급 범위를 이용한 모델링은 사용가능한 재원에 따라 서비스를 받지 못하는 수요점들이 발생한다. 다음 모델링은 일정한 서비스 공급 범위를 사용하긴 하지만 그 거리를 사전에 결정하지 않고 모든 수요점들에 서비스를 공급할 수 있는 공급범위를 결정하는 방법이다. 이 방법은 최소화최대화 방법이라고도 하는데 이는 수요점까지의 최대거리를 최소화시키는 방법이기 때문이다.

를 수요점에서 가장 가까운 시설까지의 거리라고 할 때, 다음 조건들을 만족시키는 위치를 찾는다.

목적 (15)는 수요점에서 가장 가까운 시설까지의 최대거리를 최소화시키는 것이고 제약 (16)-(18)은 중간값을 이용한 모델링의 제약 (2)-(4)까지와 같다. 제약 (19)는 수요점 i에서 공급시설 j까지의 거리를 의미한다. 제약 (20)과 (21)은 결정변수에 따른 조건이다.

Ⅲ. 시설 설치 분석 예 1 - 노인 복지 시설

먼저 여러 가지 공공시설 중 노인복지시설에 대해 알아보도록 한다. 노인복지시설은 여러 가지 의미로 해석될 수 있는데, 순수 복지기능을 하는 노인센터나 요양원과 같은 시설을 가리키기도 하고, 아니면 좀 더 넓은 의미로 노인들이 많이 필요로 하는 의료시설까지 포함할 수 있다. 본 연구에서는 전문 노인시설에 국한되기보다는 좀 더 일반적인 이론을 바탕으로 접근하는 방식의 연구 내용을 토대로 바람직한 노인공공시설 설치 방안을 연구하도록 하겠다.

1. 노인들의 이동

1.1 노인들의 이동 특성

노인복지시설의 분포를 연구하기 위해서는 노인들의 이동 특성을 파악할 필요가 있다. 또한 그로부터 어떤 시설에 어떻게 접근이 가능한지에 해단 이해가 필요하다. 지난 몇 년 간 노인의 연령층에 따른 이동에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이런 연구들에 의하면 65세 이상 노인들의 이동이 크게 증가하고 있다. (Lynott and Figueiredo, 2011) 하지만 여전히 다른 연령층에 비하면  노인들은 더 짧은 거리를 이동하고 이마저도 연령이 높아질수록 더 줄어드는 것을 알 수 있다. (Rosenbloom, 2000; Giuliano et al., 2003; Bauer et al., 2003) 이동거리 뿐 아니라 회수도 줄어드는데, 노인들이 이동을 할 때는 다른 연령층과 같이 주로 개인 자가용을 이용하는 경우가 많다. (Lynott and Figueiredo, 2011; Rosenbloom, 2000, 2003) 지난 수십년간 점차 운전면허를 소지하는 연령층이 높아졌고, 계속해서 운전을 하는 경우가 크게 늘어났다. 하지만 이런 운전에 대한 높은 의존도는 미래에 노년층의 이동에 장애가 될 수 있다. 특히 노인들이 질병이나 건강악화로 인해 운전을 할 수 없는 상황이 되었을 때 그 문제는 훨씬 더 커지게 된다. 심지어 자가용이 없는 노인들도 자가용을 이용해 이동하려는 성향이 강하게 나타나는데 보통은 차를 얻어 타거나 자동차를 이용할 수 있는 특별서비스를 이용한다.

1.2 미국 노인들의 이동 수단

운전 외에 걷는 것이 두 번째로 높은 이동수단이지만 이는 약 9%에 그친다. (Farber et al., 2011; Rosenbloom, 2009) 이것은 미국의 보행환경이 매우 안좋기 때문이기도 하고, 보통 목적지가 멀리 떨어져 있고 걸어서 접근이 힘든 경우가 많기 때문이다. 특히 85세 이상 고연령층에게 보행은 현실적으로 매우 힘든 옵션이라고 할 수 있다.

전술한바와 같이 고연령 층은 짧은 거리를 이동하고 (Giuliano et al., 2003; Rosenbloom, 2000), 그 이동거리도 연령이 높아질수록 줄어든다 (Mercado and Páez, 2009). 일반적으로 65세 이상 노인층은 65세 미만 성인보다 약 5킬로미터 정도 덜 이동을 한다고 알려져 있다. 하지만 흥미롭게도 이는 노인이 직접 운전을 할 경우에 한하고 자가용을 얻어 타거나 다른 교통수단을 이용할 경우에는 큰 차이가 나지 않는  것으로 나타났다.

1.3 노인들의 이동 목적

노인의 이동에 중요한 요소 중 하나는 여행의 목적이다. 또한 연령층이 높아질수록 어떤 목적을 가지고 이동을 하는지 파악하는 것이 중요하다. 가장 중요한 특성 중 하나는 고연령층은 일 때문에 이동을 하지 않는다는 것이다. (Collia et al., 2003; Mattson, 2012) 또한, 의료 목적의 이동이 다른 연령층에 비해 월등히 높은 것도 특징이다. 하지만 우리는 최근 퇴직 연령 증가로 인해 성인들이 더 높은 연령까지 일하고 이로 인해 어느정도는 고연령층의 업무를 위한 이동이 증가했음을 밝혀내기도 했다. (McGuckin et al., 2013).

지금까지의 노인들의 이동 특성을 요약하면, 노인들은 상대적으로 짧은 거리를 이동하고, 이동 빈도가 낮으며, 다른 연령층에 비해 업무 외 목적의 이동 비율이 높은 것을 알 수 있다. 하지만 다른 연령층과 마찬가지로 자가용 기반의 이동을 선호하고, 걷는 것은 선호하지 않는다. 이런 점을 바탕으로 접근성에 대한 정의를 할 수 있을 것이다.

2. 노인시설에 대한 접근성

2.1 접근성의 개념

접근성은 사람들이 교통수단을 이용해 자신들이 하고자 하는 활동을 누리기 위한 공간으로 가는 것으로 이해할 수 있다. 교통 측면에서 보면 같은 비용으로 가장 많은 사람을 목적지에 보낼 수 있는 것이 효율적이라고 볼 수 있다. (Handy and Niemeier, 1997) 하지만 토지이용과 목적지 측면에서는 해당 지역에서 더 많은 활동들에 접근할 수 있도록 하는 것이 더 효율적이라고 할 수 있다 (Scott and Horner, 2008). 최근 몇 년간 접근성을 측정하는 것에 대한 많은 연구들이 있어 왔다. 기본적인 수준에서 보면 접근성에 대한 측정은 목적지까지 이동하는 비용과 그 목적지가 갖는 매력으로 설명할 수 있다.(Hansen, 1959). 실질적으로 접근성에 대한 측정은 교통시스템이 어떻게 사람들을 직장이나 의료시설, 쇼핑시설, 또는 다른 사회활동 등을 하는 곳에 이동시켜 주는것을 평가해서 결정되곤 한다. 많은 연구들이 위와 같은 정의에 동의하고 이를 이용하지만, 다른 방법으로 정형화할 수 있는 방법도 존재한다.

2.2 접근성 관련 연구

지금까지의 실제 연구들을 보면 연령층에 따른 접근성에 대한 결과는 많지 않다. 그런 연구들 중 한 예로 Love 와 Lindquist (Love and Lindquist, 1995)는 GIS를 이용해 65세 이상 노인들의 분포와 병원 시설과의 상관관계를 분석해서 이 연구는 병원에서 20마일 이내에 분포하고 있는 노인들에 초점을 두고 진행됐다. 또 다른 연구로는 Somenahalli 와 Shipton (Somenahali and Shipton, 2013)이 수행한 것이 있는데, 이 방법은 노인들의 분포와 주요 노인복지 시설과의 상관관계를 커뮤니티 중심으로 분석한 것이다. 본질적으로 우리는 인구가 고령화될수록 어떤 시설에 어떻게 접근성을 높일것이냐를 결정하는 것이 중요하다.

3. 노인시설에의 접근성 측정

3.1 접근성 측정 연구 사례

최근 연구결과 중에는 이러한 접근성을 GIS를 활용하여 측정한 것이 있는데 결국 접근성은 그 이동의 목적과 연령층에 따라 달라진다는 결론을 얻었다. (Horner, Duncan, Wood, Valdez-Torres, Stansbury, 2015). 이 연구에서는 먼저 접근성 측정을 위한 모델링을 하는데, 이 분야에서 주로 사용되는 모델링 방법은 중력이론에 의한 것인데, 예시로 드는 연구에서는 분석 방법 중 하나로 누적기회측정이라는 다른 방법을 사용했다. 이 방법을 사용한 이유는 이 방법이 가장 직관적이고 수요자 입장에서 사용 가능한 시설을 측정할 수 있기 때문이다. 이런 방법은 시간과 거리 자료를 요하는데 다음과 같은 공식을 사용한다.

여기서 는 출발점 i에서의 범위 s 내에서의 접근성을 의미하고, 는 목적지에서의 활용가능성,  는 범위 s 내에서 일련의 목적지 j를 의미한다. 보통 이 방법은 분석 범위 내에 더 많은 사람이 더 많은 목적지로 접근 가능할 때 더 큰  값을 산출하게 된다.

접근성을 측정하는 다른 방법으로 출발점에서 가장 가까운 시간이나 거리를 측정하는 방법이 있다. 이 방법은 주로 한가지 목적을 가지고 분석할 때 유용한데, 예를 들면 가장 가까운 도서관을 찾는다고 할 때 그냥 그 출발점에서 가장 가까운 도서관을 찾은 후 그 거리를 재면 되기 때문이다. 하지만 그 이동이 한가지 이상의 목적을 가지게 될 때에는 누적기회측정 방법이 더 유용하게 쓰일 수 있다.

3.2 접근성 연구 대상

이 연구에서 대상이 된 장소를 보면 미국 플로리다 리온 카운티를 선택했는데 이는 플로리다의 주도인 탈라하시가 있는 카운티이다. 2010년 기준으로 65세 이상 인구가 전체의 약 9.4%를 차지하고 있었다. 플로리다 전체로 봤을 때 17.33%이 65세 이상임을 봤을 때 상대적으로 젋은 지역임을 알 수 있다.

3.3 접근성 연구 자료

사용된 자료는 National Household Travel Survey (NHTS) Florida Add-on 이다. 플로리다 주 전체에서 14,000가구 대상으로 총 30,952명이 114,910회 이동한 자료이다.

아래 그림에서 짙은색일수록 노인층 비율이 크고 옆은색일수록 낮다. 활동가능한 목적지는 주로 탈라하시 시 주위에 모여있고 고속도로를 따라 형성되어 있는 것을 볼 수 있다. 그에 비해 노인층의 분포는 주에 걸처 고르게 분포되어 있지는 않지만 그렇다고 한 곳에 집중되어있지도 않은 분포도를 보이고 있다.

그림1 리온 카운티 연구 대상 지역

3.4 접근성 연구 결과

아래 표는 NHTS 자료인데 연령별로 1~17세, 18~49세, 50~64세, 65세 이상의 네 그룹으로 나뉘어져 있다. 또한 이동의 목적에 따라 다섯가지 카테고리, 이동 수단에 따라 네가지 카테고리로 나뉘어져 있다.

표1 플로리다주와 리온카운티의 연령에 따른 이동 목적

3.4.1 연령층에 따른 이동 수단

이 표를 통해 알 수 있는 것은 연령층에 상관 없이 자동차를 이용한 이동이 절대적으로 많다는 것이다. 그 다음은 도보 이동이 차지하고 있지만 자동차 이용률과 차이가 크다. 하지만 여행 목적에서 보면 사교 모임이나 레크리에이션을 위한 이동은 상대적으로 높은 도보이동 비율을 보인다. 또한 위에서 예측한대로 고연령층은 다른 연령층보다 업무를 위한 이동이 상대적으로 적다. 하지만 그 외의 이동은 오히려 다른 연령층보다 많이 하는 것으로 나타나 고연령층에게 이런 목적의 이동이 중요하다는 것을 보여준다.

3.4.2 고연령층의 세분화

표2 플로리다주와 리온카운티의 고연령층 세분화에 따른 이동 목적 및 수단

위 표는 65세 이상 연령층을 세분화했을 때 연령별로 어떤 이동 특성을 갖는지 보여준다. 연령층을 65~74세, 75~84세, 85세 이상으로 나누었을 때 총 이동량은 연령이 높아질수록 급감함을 알 수 있지만, 이동 수단 비율은 비슷하다는 것을 알 수 있다. 65세 미만을 포함한 전체 연령층에서의 특성과 마찬가지로 65세 이상 연령층에서도 연령이 높아질수록 업무를 위한 이동은 급감한다. 하지만 사교 모임이나 레크리에이션을 위한 이동은 급증해서 85세 이상 연령층의 경우 리온 카운티에서는 24%, 플로리다 주 전체에서는 17%를 나타낸다.

위와 같은 자료를 블락그룹 수준으로 세분하고, 각 시설을 이용하기 위해 이동하는 경로 자료를 이용해 걸리는 시간과 거리를 측정해서 각 연령별 (18~49세, 50~64세, 65세 이상), 이동수단별 (자동차, 도보) 로 이용하는 시설이 주위에 어떻게 분포되는지 알아보면 그 결과는 다음 표와 같이 나타난다.

표3 자동차를 이용한 접근성 분석

표4 도보를 이용한 접근성 분석

3.4.3 연령별 위치별 분석

위의 두 표는 시설 이용자 중심으로 6단계 (5분, 10분, 15분, 20분, 25분, 30분) 의 이동거리 내에 10가지 활동 대상지가 어느정도 분포해있는지 보여준다. 리온 카운티의 경우 가장 많은 분포를 보이는 것은 음식점과 식료품점이고, 공원이나 병원의 경우 상대적으로 더 멀리 분포하고 있는 것을 볼 수 있다. 의료시설의 경우 연령층에 상관없이 모두 낮은 접근성을 볼 수 있다. 하지만 고연령층이 상대적으로 높은 접근성을 가지고 있다.

연령층별로 분석해봤을 때 전체적으로 저연령층 (18~49세)가 시설들에 더 좋은 접근성을 가지고 있고, 중간 연령층 (50~64세)은 낮은 접근성을 가지고 있다. 고연령층 (65세 이상)은 그 중간정도의 접근성을 같지만 의료시설만 두고 봤을 때 특이한 특징이 두드러진다. 고연령층은 짧은 이동거리에 의료시설이 월등히 많은 반면 다른 연령층은 그렇지 않다. 이는 의료시설 자체의 수가 적기 때문이기도 하지만 그만큼 고연령층이 의료시설 근처에 사는 것을 선호하기 때문이라고 볼 수 있고, 노인들이 모여사는 마을과 이들을 보조하는 시설이 보통 모여서 형성되기 때문이라고 볼 수도 있다.

3.4.4 고연령 세분화 위치별 분석

다음의 두 표는 65세 이상 고연령층을 다시 세 분류로 나누어 분석한 결과이다. 어느정도 예측 가능하게 85세 이상 초고령층이 각종 시설에서 가장 가까이 분포하고 있는 것을 알 수 있다. 이의 원인은 위에 언급한 것처럼 노인들이 모여사는 마을에는 65세 이상 고연령층 중에서도 85세 이상 초고연령층이 많이 거주한다는 것을 알 수 있다. 이런 마을은 보통 노인들이 필요한 시설에 가까이 지어지는 것이 보통이다.

표5 고연령층의 자동차를 이용한 접근성 분석

표6 고연령층의 도보를 이용한 접근성 분석

3.4.5 연구 사례 분석 결과

이 연구에서 보듯이 인구 전체를 연령층 별로 나눴을 때, 그리고 고연령층을 더 세분했을 때 거주 분포 형태가 다르게 나타나는 것을 알 수 있다. 이는 어찌 보면 자연스러운 현상일 수 있지만, 시장 또는 공공의 역할로 인해 형성된 현상이라고 볼 수도 있다. 거주시설 또는 서비스 시설은 한 번 지어지면 위치 변경이 힘들기 때문에 최초 설치 시 신중을 기해야 하고, 그런 만큼 수요에 맞추어 공급되어야 하기 때문이다. 또한 한 가지 주의할 점은 역설적으로 서비스 시설에서 멀리 사는 노인들은 그런 서비스의 혜택을 덜 받을 수 있다는 점이다.

4. 노인시설의 분포

4.1 미국의 노인 연령 분포 및 노인 시설

지금까지 미국에서 노인들의 거주공간 분포와 서비스시설 분포 간 상관관계를 살펴봤다면, 이번에는 노인복지시설 공급차원에서의 위치 선정 기준에 대해 알아보도록 하겠다.

우리나라와 마찬가지로 미국에서도 인구 노령화는 사회적인 이슈이며 65세 이상 인구 기준으로 1970년 9.9%에서 1990년 12.6%로 증가했고 이 수치는 2050년 20.3%로 증가할 것으로 내다보고 있다. (Federal Interagency Forum on Aging Related Statistics, 2000) 이런 시급함에 대해 미국에서는 우리나라와는 약간 다른 걱정을 하는데 이는 주요 교통체계의 차이점에서 기인한다. 미국 인구의 대부분은 대중교통이 아닌 자가용을 이용해 이동한다. 하지만 고연령층의 경우 혼자서 운전하는 것이 힘들어져 필요한 서비스가 있어도 직접 이동하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 미국에서의 노인복지 서비스가 이동수단 제공 및 직접 자가 방문 서비스의 형태로 발전하게 된 배경도 이런 것에 있다.

하지만 그렇다고 해서 노인시설에 대한 연구들이 없는 것은 아니다. 오히려 아직 혼자서 이동이 가능하고, 퇴직 후 업무 외 활동이 늘어난 노인층이 시간을 보내는 공간은 더 필요하게 되고 이런 시설의 분포에 대한 연구는 꾸준히 있어왔다.

4.2 노인 시설의 설치

4.2.1 노인센터 분포 연구 사례

다음은 노인복지시설 중 대표적인 시설인 노인센터 분포에 관한 연구의 예시를 보고 분석해보려고 한다. 사실 노인센터의 분포에 대한 연구는 미국에서도 많이 행해지지 않은 연구이다. 하지만 위치 이론과 GIS의 활용이 활성화되면서 노인센터도 그 연구 대상으로 연구되기에 이르렀다. 이 분야의 연구는 주로 위치선정모델을 이용해 이루어지며 미국 도시계획에서 다루는 경제분야의 주요 이론 중 하나인 위치 이론이 이용된다.

4.2.2 노인센터 위치선정 시 요소

위치선정모델은 크게 다음 세가지 요소에 근거한다. 첫째는 노인복지서비스의 수요이다. 이 수요 예측은 서비스 제공 위치까지의 거리를 측정하는데 중요한 역할을 한다. 두 번째는 예측된 수요의 특징이다. 수요 특징 예측 시 하나의 통일된 모델을 사용하는데 이는 공간과 공간 사이의 상화관계 모델이나 공간 분리 모델과 대비된다. 마지막은 노인복지시설의 위계질서이다. 어떤 우선순위를 가지고 분석을 할 것인지에 대해 두 가지 방법을 사용하는데 하나는 시설 자체의 효용성을 최대화 하는 방법이고, 다른 하나는 이용자가 이동해야 하는 비효용성을 최소화하는 방법이다.

4.2.3 노인센터 위치선정 분석 대상

이 분석은 펜실베니아의 알레게니 카운티를 대상으로 실시되었고 회귀분석을 이용해 노인센터의 수요를 예측했다. 이 수요를 바탕으로 모델링을 한 후 위에서 소개한 두가지 방법, 시설의 효용 최대화 및 사용자의 비효용 최소화 측면에서 분석을 실시했다. 분석결과 수요가 많은 곳으로부터의 거리를 줄이고 충족되지 못한 수요를 줄이는 방법이 시설 자체의 활용도를 높이는 것 보다 더 효과적이라는 것을 발견됐다. 또한 더 효과적일 뿐 아니라 공간적으로도 일관성이 있고 시설 건설비용의 변화에 대해 더 안정적이라는 것도 밝혀졌다.

알레게니 카운티는 주에서 노년층이 가장 많은 곳이고 미국 전체로 봐도 가장 많은 축에 속한다. 카운티 내에서 봤을 때 전체적인 노년층 분포보다는 주로 피츠버그와 그 주위 교외지역에 집중되어있는 것을 알 수 있다. 피츠버그의 인구는 다소 감소한 반면 알레게니 카운티의 인구는 증가했다. 앞으로도 계속 증가할 것으로 보이는 노년층의 노인복지서비스 수요에 대응하기 위해 선제적인 서비스 시설 확충이 필요하다.

4.2.4 노인센터의 분류

먼저 현재 운영 중인 노인센터에 설문조사를 바탕으로 노인센터를 세가지 카테고리로 나누면 하루 이용자가 50명 이상인 곳 (type 1)과 30에서 50명 사이인 곳 (type 2), 30명 미만인 곳 (type 3) 으로 나눌 수 있다. 일반적으로 규모가 클수록 더 많은 직원이 일하고 직원의 월급이나 서비스의 질이 높은 경향이 있다. 한 가지 도시계획적으로 주목할 점은 이런 노인센터들이 단독으로 공간을 차지하고 있는 것이 아니라 보통 건물을 빌려 다른 커뮤니티 시설과 공유를 한다는 것이다. 또 한 가지 주목할 점은 도시나 교외 모두 노인센터를 가는 이동수단은 대부분 자가용 운전이라는 것이다. 노인센터의 수는 도시와 교외에 비슷하게 분포되어있고, 대부분 매우 적은 금액만 받고 운영되고 있다.

4.2.5 노인센터 이용률

위 분석의 최소단위를 블락그룹으로 설정하고, 수요의 단위와 수요자의 단위 및 GIS에 활용될 지리적 단위를 정의한다. 한 블락그룹에는 약 1000명 정도의 인구가 있고, 분석 첫 단계의 목적은 시설의 이용률이다. 평균 이용률 (Average Use Rate) 은 어느 지점이든 노인센터로부터 일정거리 이내에 있는 블락그룹 내 인구를 해당 블락그룹의 60세 이상 인구로 나눈 것을 말한다. 구간 이용률 (Marginal Use Rate) 는 노인센터로부터 일정 거리 떨어진 구간에 거주하는 인구를 60세 이상 인구로 나눈 것을 말한다.

그림2 노인센터의 거리에 대한 평균이용률과 구간이용률

위 그래프는 0.125마일 이내에서의 평균이용률이 10.6%에서 2마일 이상으로 범위를 넓혔을 때 5.4%까지 떨어지는 것을 보여준다. 구간 이용률 역시 수치가 떨어지는데 0.125마일 이내에서의 평균이용률이 10.6%에서 2마일 이상으로 범위를 넓혔을 때 2.0%까지 떨어지는 것을 보여준다. 이 패턴은 도시와 교외지역에 따라 큰 차이가 나는데, 도시지역의 경우 평균 이용률이 0.125마일에서 14.3%이던 것이 2마일에서 9.1%로 떨어진다. 교외지역에서는 0.125마일에서 5.6%이던 것이 2마일에서 0.5%로 떨어진다. 이 결과는 도시지역일수록 노인센터 주변에 고연령층이 많이 살고 있지만 그 분포가 비교적 고른 반면, 교외지역에서는 노인센터 주변에 상대적으로 고연령층 비율이 적고, 넓은 공간범위에서는 그 비율이 더 크게 떨어지는 것을 보여준다.

4.2.6 수요 예측 모델링

그럼 이 결과를 바탕으로 노인센터의 수요를 예측하는 모델링이 필요하다. 위 그래프에서 보면 이용률이 거리가 증가할수록 떨어지기는 하지만 0에 수렴하지는 않는다는 것을 알 수 있다. 이를 이용해 현재 운영 중인 노인센터와 앞으로 설치된다고 가정한 노인센터의 가상분포를 통해 수요 예측이 가능하다. 회귀분석 모델에서 종속변수는 노인센터로부터 받은 자료로 계산된 이용률이고, 독립변수로는 노인센터로부터의 거리 뿐 아니라, 수입, 노인인구의 규모, 인종, 성별 등이 이용된다. 분석 단위인 블락그룹은 알레게니 카운티 내에 1107개가 존재한다. 회귀분석의 결과는 다음 표와 같다.

표6 노인센터 이용률 모델 회귀분석 결과

4.2.7 모델 분석 결과

이용된 독립변수들과 종속변수의 상관관계 정도가 0.243으로 나왔는데 이는 상대적으로 낮은 수치이다. 하지만 독립변수들과 종속변수 간 관계는 확실히 존재한다는 결론을 얻었다. 그럼에도 불구하고 눈여겨봐야 할 계수는 시설로부터의 거리와 이용률 간 상관관계이다. 계수는 0.01로 나왔는데 이는 앞서 그래프에서 봤던 것과는 상반된 결과이다. 이 회귀분석의 결과는 시설로부터의 거리는 사실 이용률에 큰 영향을 주지 않는다는 것을 보여준다.

4.3 노인 시설 설치 방법

4.3.1 분석 모델 적용

그렇다면 이 모델을 시설 설치 모델에 어떻게 적용해야 하는지가 다음 단계이다. 이 방법은 크게 두 가지가 있을 수 있는데 한 가지는 점진적 방법이고 다른 한 가지는 통합적 방법이다. 점진적 방법은 Brandeau 와 Chiu 에 의해 개발됐는데 이들은 공공 시설을 위계질서가 있는 네트워크 상에서 이용자들의 평형 관계를 이용해 시설을 설치하는 방법을 연구했다. Brandeau and Chiu (1994).

이 방법을 이용해 모델 적용을 한다면 먼저 피츠버그 시 외에서는 각 노인센터로부터 3마일 이내 지역의 블락그룹들을 가상 수요지로, 피츠버기 시 내에서는 각 노인센터로부터 1마일 이내 지역의 블락그룹들을 가상 수요지로 설정할 수 있다. 이후 설치될 노인센터의 수요를 예측하고 설치될 경우 총 효용이 어떻게 증가할지를 예측하는 것이다. 새로 설치되는 노인센터는 총 수요에 영향을 미치는데 기존 노인센터 수요에도 변화가 생기기 때문에 이를 보정해주어야 한다.

또한 각 노인센터의 수용인원과 예산 등을 고려해 가장 많은 이용자를 수용할 수 있는 상태까지 반복해서 모델링을 반복한다. 또 다른 방법은 부분 평형 가정을 통해 시설의 위치를 결정하는 방법이다. (ReVelle, 1987; Daskin, 1995) 이 관점에서 보면 새로 설치되는 시설은 기존의 시장에 영향을 미치지 않는다. 따라서 보정과 같은 단계가 필요하지 않고 단순한 계산과정을 거치면 결과를 얻을 수 있다.

4.3.2 모델 적용 대상

그림3 분석대상 지역의 노인센터와 인구분포

위 그림은 현재 운영 중인 노인센터와 블락 그룹들을 점으로 표시하여 노인센터들의 분포와 각 블락그룹의 고연령층 인구수를 표시했다. 그러면서 모델링 결과 어느 위치에 앞으로 설치할 노인센터가 오는 것이 효용성을 최대화시킬 수 있는지를 분석해 새로운 시설을 노란색으로 표시했다. 위에서 소개된 두가지 방법 중 새로운 시설이 기존시설의 수요에 영향을 주지 않는다는 가정 하에 계산되었고, 위치상으로 봤을 때도 기존 센터와 지리적으로 떨어져있어 어느정도 타당성이 있는 결론으로 볼 수 있다. 하지만 수요가 독립적이지 않거나, 시장에 큰 영향을 줄 수 있는 시설 설치의 경우에는 통합적인 방법으로 접근하는 것이 타당할 것이다.

4.3.3 모델링 응용 방법

이렇게 얻어진 모델링 결과는 두 가지 방법으로 이용될 수 있다. 한 가지는 하나는 커버링 모델 (Toregas, et al., 1971; Church and ReVelle, 1974) 이고 다른 하나는 중간값 모델이다 (Hakimi, 1964, 1965). 커버링 모델은 한 시설로부터 일정거리 내에 있는 서비스 수요자들의 혜택이 어느 정도 일정하지만 그 거리 밖의 수요자는 거의 혜택이 없다고 가정하는 모델이고, 중간값 모델은 서비스 수요자의 혜택이 시설로부터 멀어질수록 줄어든다는 가정을 하며 이 분석에서는 중간값 모델이 더 적합하다고 판단된다.

중간값 모델은 수요자와 시설간 거리를 최소화하는 방법이다. 하지만 이 방법은 모든 수요자가 시설로부터 일정거리 안에 들어오는 것을 보장하지는 않는다. 만약 그렇게 된다면 효용성의 최대화와 거리의 최소화는 같은 개념이 되어 같은 값을 갖게 된다. 하지만 이 분석은 두 가지 이유에서 전체 노인센터에 적용하기 힘든 점이 있는데 한 가지는 평균 이용률이 해당 지역에서는 0이 되지 않기 때문이다. 피츠버그 시의 모든 블락그룹은 노인센터로부터 1마일 이내에 있다. 하지만 피츠버그의 교외지역에서는 노인센터에서 4마일 떨어진 곳은 약 1%까지 이용률이 낮아지기 때문에  교외지역에서는 활용 가능할 수 있다. 다른 한 가지는 서비스 수요자가 꼭 가장 가까운 노인센터를 이용하란 법이 없기 때문이다.

4.3.4 모델링 적용 데이터

지금까지의 모델링들을 가지고 두 가지 목적의 분석을 시행할 수 있다. 한 가지는 효용을 극대화시키는 노인센터 위치 모델이고 다른 한 가지는 수요자의 불편을 최소화시키는 노인센터 모델이다. 먼저 시설의 효용을 극대화시키는 방법을 살펴보면 다음과 같다. 서비스 제공시설의 경우 한 단계 더 높은 단계의 시설이 한 단계 낮은 시설이 제공하는 서비스는 모두 제공하고 거기에 적어도 한 가지 다른 서비스를 추가로 제공한다. 전술한 type 1, type 2, type 3 의 서비스 제공시설은 각각 k=3, k=2, k=1 로 정의되며, 즉, k=3의 시설은 k=2 시설이 제공하는 서비스를 모두 제공하고 추가로 적어도 한 가지 이상의 서비스를 제공한다. 그렇다면 결론적으로 더 높은 단계의 시설은 그 아랫단계의 시설들이 제공하는 서비스를 모두 제공한다고 볼 수 있다. 다음은 변수 설정이다. i는 수요자의 위치를 의미하고, j는 새로 설치할 노인센터를, k는 위에 서술한대로 노인센터의 등급을 의미한다.

다음은 회귀분석에 사용되는 데이터이다. 는 i지점에서의 k노인센터 등급에 대한 수요를 의미한다. 는 i지점에서 k노인센터 등급의 수요가 있을 경우 j노인센터에서 수용할 수 있는 한계를 의미한다. 는 j지점에 k등급의 노인센터를 설치할 경우 연간 고정비용을 의미한다.  j지점에 k등급의 노인센터를 설치할 경우 시설 사용자 당 드는 연간 변동비용을 의미한다. 는 시설을 설치하기 위한 예산을 의미한다.  는 j지점에 k등급의 시설 설치 시 수용인원을 의미한다.

또한 결정계수로  가 사용되는데 만약 j지점에 k등급의 노인센터가 위치한다면 1, 그렇지 않다면 0의 값을 갖는다.

는 j지점에 k등급의 노인센터가 설치될 경우 i지점에서 발생하는 j지점에 대한 수요를 의미한다.

이렇게 정의된 계수들을 가지고 노인센터위치 (SCL, Senior Center Location) 모델을 설정하면 다음과 같다.

최종 목적 (1) 은 서비스를 제공받는 총 수요자들을 최대화시키는 것이다. 제약 (2)는 i지점에서 k등급의 서비스를 받고자 하는 수요가 있어도 j지점에 k등급 이상의 시설이 설치되지 않으면 서비스를 제공받을 수 없게 한다. 제약 (3)은 오직 하나의 시설이 j지점에 설치될 수 있도록 한다. 제약 (4)는 i지점에서의 k등급 서비스의 수요가 충족되는 수는 그 수요의 수를 넘지 못하게 한다. 제약 (5)는 고정비용과 변동비용이 예산을 넘지 못하게 한다. 제약 (6)은 j지점에 생기는 k등급의 서비스는 수용인원을 넘지 못하게 한다. 제약 (7)과 (8)은 계수의 정의에서 비롯되는 한계이다.

4.3.5 모델링 적용 결과 1

이 모델은 이상적인 형태의 모델로 우리가 대상으로 하는 알레게니 카운티의 자료를 모두 사용하면 10만개 이상의 변수가 생기게 된다. 따라서 분석 범위를 모논가헬라 강과 알레게니 강 사이, 그리고 알레게니 카운티의 동쪽 경계 안쪽을 대상으로 하여 374개의 블락그룹, 28개의 운영 중인 노인센터, 그리고 8개의 후보지를 선정하여 분석을 실시하였다. 분석 시 노인센터 등급에 따른 비용을 가정하고, 현재 수요와 장래 수요를 예측하여 예산을 산정하였다. 또한 현재 운영 중인 노인센터는 운영을 중단할 수도 있다는 가정 하에 분석을 실시하였고 분석 결과는 다음과 같다.

표7 노인센터 위치 결정 모델의 분석 결과

분석 결과 서비스를 제공받지 못하는 점이 226개가 되었고, 서비스를 제공받는 점들 중 가장 많은 것은 두 곳으로부터 받을 수 있는 곳이었다. 예산의 제약으로 현재 운영 중인 곳과 새로 설치 가능한 곳 총 36개 중 21개 지점만이 운영할 수 있는 것으로 나타났고, 기본적인 서비스 수요와 복합 서비스 수요를 충족시키기 위한 노인센터 배치는 다음 그림과 같다.

그림4 노인센터에 대한 수요와 위치결정 결과

4.3.6 모델링 적용 결과 2

그렇다면 이번에는 이용자의 비효율을 최소화시킬 수 있는 모델링을 이용한 분석을 해볼 수 있다. 서비스 공급자 중심이 아닌 사용자 측면의 분석이기 때문에 거리의 개념이 들어가게 되지만 그 이외의 개념은 이전 분석과 대동소이하다.

이번 모델 분석 결과는 서비스 제공자를 할당받지 못한 점이 305개, 1개를 할당받은 곳이 56개, 2개를 할당받은 곳이 13개이다. 오직 전체의 20%가 채 안되는 점이 서비스를 받을 수 있는 것으로 나타났다.

표8 노인센터 위치 결정 모델2의 분석 결과

이전 분석과는 달리 거리의 항이 들어갔기 때문에 수요 지점과 공급지점이 지리학적으로 비슷한 패턴을 보이는 것을 알 수 있다. 실제로 전체 수요지점의 94%가 가장 가까운 노인센터에서 서비스를 받을 수 있다.

그림5 노인센터에 대한 수요와 위치결정 결과234

4.3.7 모델링 적용 분석 결론

다음 표는 이번 분석의 최종 결론으로 단계별로 행해진 모델링과 분석결과를 한 눈에 볼 수 있다.

표9 최종 모델 분석 결과

이 분석에서 커버링 모델을 쓰지 않고 중간값 모델을 쓴 것과, 단계별 서비스 분석, 그리고 서비스 공급지의 효용성 최대화와 사용자의 비효율 최소화의 비교 분석은 다음과 같은 사실을 알게 해준다. 먼저 수요자와 공급자 사이의 거리는 중요하다는 것, 그리고 수요의 등급이 여러 가지일 경우의 분석 결과는 다양해질 수 있다는 것, 마지막으로 공공기관의 입장에서 서비스의 효용을 최대화시킬 것인지 아니면 수요자의 비효율성을 최소화시키는 것이 더 좋은 방법인지는 알 수 없다는 것이다. 실제로 많은 공공기관에서는 단순히 비용 대 효과 분석을 통해 효용성 최대화를 택하는 경우가 많다.

이번 결과로 알 수 있는 것은 수요자의 비효용성을 최소화시키는 모델링 분석이 더 좋은 결과를 가져왔으며, 그렇다고 해서 서비스 공급 입장에서의 효용성이 낮은 것도 아니라는 것이다. 즉 두 마리의 토끼를 다 잡을 수 있다는 결론을 얻었다. 또한 예산을 약간씩 조정하면서 어떤 것이 제한된 비용으로 가장 나은 결과를 얻을 수 있는지도 알 수 있었다.

Ⅳ. 시설 설치 분석 예 2 - 아동 복지 시설

1. 아동복지 시설 설치

1.1 아동복지의 특징

아동복지 또는 육아도움 서비스는 는 보통 세 가지 분야로 나누어지는데, 가격, 서비스의 질, 그리고 활용 가능성이다. (Helbrun 1999) 가격은 보통 한 가정이 일정기간동안 한 아이에게 쓰는 총 비용으로 정의되는데, 서비스의 질은 정의하기 힘든 면이 있다. 서비스의 질은 구조적인 측면에서, 예를 들면 선생님 또는 육아서비스제공자와 아이의 수의 비율 같은 것으로 정의될 수 있는데 이것은 아동 발달에 어느 정도 영향을 줄 수 있는지와 연관된다. 활용가능성은 한 가정이 아동복지센터에 얼마나 가깝게 위치해 있느냐와 큰 연관이 있다. 하지만 단지 위치 뿐 아니라 해당 아동복지센터의 서비스가 아이에게 맞는지와 도움을 받을 수 있는 시간대가 맞는 지와도 큰 연관이 있다.

이런 활용 가능성의 부재는 아이가 있는 가족이 도움이 필요하지만 주변에서 서비스를 찾을 수 없을 때 발생한다. (Queralt and Witte 1999) 또한 우리는 단지 서비스가 주위에 있다고 해서 활용가능하다고 판단해서는 안된다. 왜냐하면 서비스 질이 너무 낮거나 비용이 너무 높다면 현실적으로 서비스를 이용하기 힘들기 때문이다.

1.2 서비스의 공급과 수요

아동복지서비스 제공을 시장의 원리에서 봤을 때 아동복지서비스의 질과 비용을 한 층 더 깊은 분석이 가능하다. 경제 원리에 의해 공급과 수요의 평형이 이루어지는 점에서 아이가 있는 가정에서 주어진 서비스에 질에 충분히 비용 지불을 할 의사가 있어야 한다.

이런 분석은 공공의 역할과도 연관이 되는데, 이는 시장이 실패하지 않는다면 공공에서 개입할 여지가 줄어들 수 있고 잘못된 공공의 개입은 시장에 혼란을 줄 수 있기 때문이다. 예를 들면 정부에서 과도한 아이당 선생님의 제한을 둔다면 서비스의 질이 오히려 떨어질 수 있는데 이는 낮아지는 이익때문에 양질의 서비스를 제공하는 대규모 아동복지 회사들이 서비스를 공급하지 않을 수 있기 때문이다. (Chipty and Witte 1997)

앞선 연구들에서 주로 가격을 중점으로 경제 분석을 했는데, 대부분의 결론은 아동복지 서비스 이용의 가격이 가족의 결정에 영향을 준다는 것이었다. 하지만 최근에는 비용 뿐 아니라 아동서비스의 질이 가족들의 선택에 어떤 영향을 주는지에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. (Blau and Hagy 1998; Chipty 1995; Hagy 1998; Michalopoulos, Robins, and Garfinkel 1991)

1.3 아동복지 서비스 연구

하지만 아동복지 서비스가 지역별 커뮤니티에 따라 어떻게 달라질 수 있는지에 대한 연구는 많지 않았다. 이것은 국가차원에서 지역별 소규모 커뮤니티 자료까지 수집하기 어렵기 때문이기도 하다. 하지만 이후 주 단위 분석이 시작되기 시작했고 Rose-Ackerman (1982)은 아동복지에 보조금이 주는 영향에 대해 처음 연구를 했고 상당한 효과가 있다는 결론을 얻었다. 다른 여러 분야에서 아동복지의 서비스 질에 대한 연구로 공공의 개입이 중요하다는 결론을 내고 있다. 관련 연구로는 아동 돌봄 서비스가 어떻게 맞벌이에 영향을 주는지 밝혀낸 것과 사회적 관념에까지 영향을 준다는 결과가 있다.

2. 아동복지 서비스의 활용 가능성

2.1 아동복지 서비스 시장

그렇다면 왜 우리는 아동복지서비스의 활용가능성에 대해 연구를 해야 하는지에 대해 두 가지 의문을 가질 수 있다. 첫 번째는 시장의 실패를 들 수 있다. 두 번째는 아동복지서비스가 소속 커뮤니티에 따라 어떻게 달라지는 지이다. 시장의 실패는 수요와 공급의 분포가 적절하지 못할 때 발생한다. 이는 커뮤니티별로 다른 아동복지서비스와도 연관이 있는데 커뮤니티에 존재하는 아동복지서비스 제공자의 수와 분포가 서비스의 질에 영향을 줄 수 있다는 것을 의미한다. (Bator 1958) 극단적인 예로 독점은 심각한 구조적 실패를 야기하는데, 이는 특히 인구가 작은 곳에서 일어난다. 인구 밀도가 낮을수록 그런 현상이 일어날 가능성이 높은데, 아동복지서비스 제공자 측면에서는 경제적 또는 비경제적 비용이 커지기 때문에 선뜻 시장에 진출하기 어렵기 때문이다.

2.2 아동복지 서비스의 공급

가장 중요한 것은 가족과 그 가족이 속한 커뮤니티의 아동복지서비스 제공 가능성이다. 여기서 제공 가능성은 실제 서비스 존재 유무와 더불어 그 커뮤니티의 가족들이 비용이나 서비스 질에 대한 큰 걱정 없이 서비스를 이용할 수 있는 지 여부를 의미한다. 그렇다면 아이를 가진 가족들은 아동복지서비스에 따라 이사를 다닐 수 있을까? 아동복지 서비스 이외 거주지를 선택함에 있어 고려되는 사항들에 비해 아동복지 서비스는 얼마나 큰 비중을 차지하고 있을까. 이런 물음을 답하기 전에 중요한 것은 아이를 가진 가족들이 얼마나 각 커뮤니티의 아동복지시설에 대한 정보를 가지고 있느냐이다. 단순히 시설이 있다는 사실 이외에 지역적으로 알 수 있는 정보들, 예를 들면 서비스의 질, 같은 것들을 정보가 제한되기 마련이다.

3. 아동복지 서비스 분석

3.1 아동복지 서비스 분석 사례

3.1.1 서비스 수요자의 특징

한 연구에서는 가족들이 제한된 정보를 가지고 어떻게 거주지를 결정하는지에 대한 분석을 했다. 재정적 제한과 그들의 선호도에 따라 시장의 공급자들은 거기에 맞는 서비스를 제공하게 된다. 과거의 다양한 아동복지를 안정적인 가족들의 제한과 선호도에 맞게 비교하는 모델에서, 한 가족의 부모 중 엄마의 과거 취업 이력에 대한 정보와 새로 거주할 수 있는 커뮤니티의 여성 취업 정도를 비교함으로써 커뮤니티의 여성취업정도가 아동복지와 어떤 상관관계를 갖게 되는지 알 수 있다. 또한 이런 결정에 영향을 미칠 수 있는 엄마의 다른 특성들 (인종, 월급, 교육수준, 전통적 가족의 가치 등)을 조절하고, 역시 해당 가족의 다른 특성들과 아이의 특성까지 조절해서 분석을 할 수 있다.

3.1.2 서비스 이용 기준

그러면 아동복지시설을 이용하게 되는 기준, 즉 독립변수를 커뮤니티 차원과 가정단위 차원에서 봤을 때 이용하게 되는 요소들은 다음과 같다. 커뮤니티 차원의 요소들은, 아동복지가 필요한 나이의 아이들, 여성들의 취업 정도, 수입, 인구밀도, 전체인구 정도로 분류할 수 있다. 가정 단위 차원의 요소들은 이 커뮤니티 차원의 요소와 상응하도록 설정하는데 엄마의 취업상태와 아동복지 서비스 이용 여부, 아이의 성별 및 나이, 엄마의 인종, 엄마의 교육수준, 엄마의 가족내 영향력, 가족 내 어른의 수, 첫 출산 시 엄마의 나이, 가족의 수입, 엄마의 수입, 엄마가 출산 전 일을 했는지 여부 등이 있다.

3.1.3 활용 데이터 및 데이터 간 상관관계 분석

인구데이터 소스별로 우편번호 비즈니스 형태 (ZBP, Zipcode Business Pattern) 과 경제학적 인구통계 (EC, Economic Census)를 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다.

먼저 각 데이터 간 상호 상관관계를 살펴보면 EC87과 EC92는 EC87과 ZBP90보다 강한 상관관계가 있는 것을 알 수 있다. 이로인해 경제학적 인구통계와 우편번호 비즈니스 형태의 자료가 상당부분 비슷한 성향을 보이고 있음을 알 수 있고, 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한 30마일 반경의 자료분석은 단순히 인구통계 경계나 우편번호 경계로 분석한 자료보다 더 안정적인 결과를 얻을 수 있다는 것도 보여준다.

Correlations among measures of child care availbility at the 30-mile radius level

표10 아동복지서비스 활용가능성 상관관계

3.1.4 지역별 특성 분석 - 아동복지센터

분석결과 수입에 의해 아동복지이용에 차이가 있을 거라는 예상은 도시권 지역에서 우편번호구역 단위에서만 유효했다. 하지만 아동복지센터를 찾지 못한 가족들의 정도는 30마일 단위이든 우편번호 경계 단위이든 도시와 시골지역에서 비슷한 크기로 밝혀졌다. 이렇게 분석지역의 크기에 따라 결과가 비슷하게 또는 다르게 나타나는데, 단순히 어린 아이들과 아동복지센터 직원 수만 가지고 분석해봤을 때 도시권 지역의 커뮤니티에 대해서는 비슷한 결과를 가져왔다. 다음 그래프는 도시지역과 그렇지 않는 지역에서의 아동복지 서비스를 찾지 못한 가족의 정도를 나타낸다. 그림에서 보면 도시권이 아닌 지역이 도시권 지역보다 복지서비스를 찾지 못한 가족의 정도가 높고, 도시권 지역에서는 수입 수준에 상관없이 복지서비스를 찾지 못한 가족의 정도가 일정하게 나타나는 반면, 도시권이 아닌 지역에서는 수입에 의해 영향을 받는데 수입이 낮을수록 그 정도가 높아지는 것을 볼 수 있다.

potential unmet need for center child care : Median number of children per center child care employee by community urbanicity and income composition at the 30-mile radius geograpic level

그림6 아동복지센터에 대한 잠재적 미충족 수요 (지역과 수입에 따른 아동복지센터 직원당 아이 수의 중간값)

3.1.5 지역별 특성 분석 - 가정기반서비스

가정기반 아동복지 서비스는 아동복지센터와는 다른 패턴을 보이는데, 사실 도시권이 아닌 지역에서 가장 좋은 서비스공급 상태를 보여준다. 아동복지서비스를 찾지 못한 가족의 경우 그 대상이 아동복지센터일 경우와 비교해봤을 때, 가정기반 서비스는 그 분포가 약간 다르다고 할 수 있다. 가장 서비스 공급 현황이 좋은 분류는 도시권이 아닌 지역의 가난하지 않은 커뮤니티이다. 이 지역의 가정기반 아동복지서비스는 공급이 많거나 아니면 수요가 적은 이유로 서비스를 찾지 못한 가족의 정도가 가장 낮게 나타난다. 이 결과는 30마일 범위 분석과 우편번호 경계 범위 분석, 그리고 카운티 레벨의 분석 결과에서도 비슷하게 나타나지만 30마일 범위 분석의 경우가 가장 높은 결과를 보인다.

potential unmet need for family day care : Median number of children per center child care employee by community urbanicity and income composition at the 30-mile radius geograpic level

그림7 가정기반 아동복지 서비스에 대한 잠재적 미충족 수요 (지역과 수입에 따른 가정기반 서비스 직원당 아이 수의 중간값)

3.2 아동복지 서비스 이용률

3.2.1 커뮤니티별 수요와 공급

다음은 커뮤니티별로 아동복지센터 또는 가정기반 서비스 형태의 공급이 그 수요에 비해 얼마나 많은지를 한 번 살펴보도록 하겠다. 처음에는 어떤 용도나 상관없이 모든 공급에 대해 30마일 범위로 분석을 한다. 아래 표를 살펴보면 센터를 사용하는지 또는 가정기반 서비스를 이용하는지에 대한 논리회귀분석 결과를 볼 수 있다. 결과를 해석하면, 가정기반 서비스의 이용률은 해당지역의 아이의 수에 큰 영향이 없지만, 센터를 이용하는 비율은 아이가 많아짐에 따라 같이 증가한다는 것을 알 수 있다. 아동복지센터 당 어린이가 100명씩 늘어날 때 마다 이용률은 약 15% 증가함을 알 수 있다. 또한 아동복지센터의 직원 당 어린이가 30명 늘어날 때마다 이용률은 34% 증가한다.

그렇다고 해서 가정기반 서비스의 이용률이 지역의 아이 수에 전혀 영향을 받지 않는 것은 아니다. 그 수치가 낮기는 하지만, 가정기반 서비스 당 어린이가 100명이 늘어날 때 이용률은 8%가 증가하고, 가정기반서비스의 근로자 당 어린이가 30명 증가할 때 이용률은 15% 증가한다.

Summary of simple logistic regression models predicting families' use of center chile care and use of family day care, based on 30-mile radius measures of child care availability

표11 아동복지서비스 활용 예측을 위한 회귀분석 결과

3.2.2 시설별 수요와 공급

위 분석결과는 지역에 상관없이 모든 자료를 통합해 얻은 결론이다. 이번에는 시설별로 아동복지센터와 가정기반 서비스 제공으로 나누고, 지역은 도시지역과 시골지역으로 나누고, 수입정도에 따른 분류를 했을 때 나오는 결과를 알아보면 다음과 같다. 다음 표에서 나타나듯이 먼저 아동복지센터의 경우 아이들은 도시권 지역의 가난한 곳일수록 복지센터를 이용할 확률이 크다. 그 다음은 도시권 지역의 가난하지 않은 지역이고, 가장 낮은 확률은 도시권이 아닌 지역에서 나타난다. 도시권이 아닌 지역은 확률 자체는 낮지만 그 상관관계의 정도는 오히려 도시권 지역보다 크게 나타난다. 그에 반해 가정기반 서비스의 경우 도시권 또는 그 외 지역에 따른 차이나 수입수준에 따른 차이가 나타나지 않았다.

Summary of siginificant interactions by community urbanicity and income at the 30-mile radius level

표12 지역과 수입에 따른 아동복지서비스 이용확률 분석 결과

다음표에서 나타나는 것은 일을 하지 않는 엄마가 있는 경우는 대부분 아동복지센터를 이용하지 않지만 10%정도는 센터를 이용했고, 남편이나 다른 친척이 보는 경우도 8%정도 되었다.

Distribution of sample members across the outcome variable capturing family level arrangements for maternal employment and nonmaternal child care

표13 엄마가 취업 시 선택하는 육아도움 형태

3.2.3 가정의 특성별 수요와 공급

그렇다면 엄마가 직장을 갖는 경우와 그렇지 않는 경우에 따라 아동센터 이용률은 어떻게 나타날까. 예측할 수 있는 바와 같이 직장이 있는 엄마가 아동복지센터를 이용하는 경우가 많았고 다른 형태의 서비스는 잘 이용하지 않았다. 또 한 가지 중요한 점은 이런 아동복지센터가 이용 가능할 때 일을 구할 확률이 더 높다는 것이다. 일을 할 기회가 있고 아동복지센터가 있다면 일을 하면서 아이를 맡기려는 경향이 큰 것으로 나타났다. 이 사실은 아동센터의 존재가 엄마들이 일을 하게 해주는 큰 요소임을 알 수 있게 해준다.

위의 사실을 좀 더 자세히 볼 수 있는 다음의 표에서는 더 많은 조절 변수들을 추가하여 회귀분석을 시행한 결과이다. 그런데 이런 조절 변수를 더할수록 엄마가 아이를 맡기는 대상이 친척 부분에서 작아지는 것을 볼 수 있다. 하지만 이 역시 조절 변수가 많아질수록 큰 영향을 보이지는 않는다.

Multinomial logit of maternal employment and child care arrangements on availability of center child care : model estimates for comparisons with the mother employed/center child care category

표14 엄마의 취업과 아동복지서비스 활용 가능성에 따른 서비스 이용 분석 결과

위 표에서 마지막 모델 5는 가구 수입 및 가구 크기, 아이의 성별과 연령, 엄마의 인종, 교육수준 등과 도시권 또는 비 도시권 상태 및 가족의 주소를 고려한 분석결과인데 아이를 맡길 곳이 있을 때 취업을 하는 상관성이 상대적으로 떨어지는 것을 볼 수 있다. 이 모델5를 가지고 추가로 분석한 다음 그림은 센터의 보육 직원 1명 당 어린이가 30명일 때와 100명일 때를 가상으로 한 시나리오이다. 아동센터가 더 이용 가능할 때 취업을 하는 비율이 두 배가 되는 것을 볼 수 있다. 게다가 엄마가 취업을 했을 때 어느 아동복지서비스도 이용하지 않는 비율은 크게 떨어진다. 이는 아동복지 서비스가 이용 가능할 때는 취업하는 엄마들은 이를 더 이용한다는 것을 보여준다. 취업을 하지 않은 엄마들도 아동복지서비스를 이용할 때는 아빠나 친척 같은 대상 뿐 아니라 아동복지센터도 찾는다는 사실도 알 수 있다.

Predicted probabilities based on multinomial logit model

표15 다중논리모델을 이용한 엄마의 취업과 아동복지서비스 이용 가능성 예측

가정기반 서비스의 활용가능성 정도를 변수로 놓고 분석을 했을 경우에는 아동센터의 결과와는 다르게 우편번호경계 단위에서의 분석에서 가장 좋은 결과를 보여줬다. 취업을 한 엄마와 일곱 가지 대조군 중에서 한 가지 중요한 결과는 엄마가 취업을 했을 경우 아빠가 아이를 보는 것 보다 가정기반 서비스를 활용할 확률이 더 크다는 것이다.

다른 한 가지 예측하지는 못했지만 중요한 결과는 조절변수 없이 분석한 모델에서 취업을 했지만 아동복지서비스를 이용하지 않았다고 답변한 엄마들이 가정기반서비스를 이용할 확률이 크다고 나타난 것이다. 재미있는 것은 이들은 가정기반서비스업에 종사하고 있을 확률이 크다는 것이었다. 발견한 사실들을 해석하기 위해 조절변수가 가장 많은 모델5를 분석해봤을 때, 비록 취업을 했지만 아동복지서비스를 이용하지 않는 비율이 작기는 했지만 가정기반서비스의 활용가능성이 높아질수록 이용률은 높아지는 것을 볼 수 있었다. 취업을 하는 엄마들은 가정기반서비스는 더 이용하지만, 아빠가 아이를 보는 경우는 줄어들었다.

Ⅴ. 결론

지금까지 몇 가지 위치 결정 이론을 소개하고, 그에 따른 시설별 설치 방법에 대한 분석을 살펴보았다. 현대의 복잡한 도시구조 안에서 모든 것에 부합하는 완벽한 시스템을 만들어내기란 불가능에 가깝다. 더군다나 모델링을 통한 분석 시 현실을 그대로 반영할 수 없는 한계가 있기에 더더욱 설치 기준을 만들기는 쉽지가 않다.

더군다나 공공시설을 설치할 때 주요 고려해야 할 사항이 단순히 지리학적 특성만은 아니라는 것을 알 수 있었다. 만약 우리가 수요자의 위치와 숫자만 가지고 서비스 공급 시설을 결정하려 한다면 모델링의 조건에 따라 정량화된 기준을 만들어낼 수 있을 것이다. 하지만 이는 수요자의 특성과 성향을 무시한 기준이 될 수 있다. 예를 들면, 수요자가 가장 가까운 시설을 이용할거라는 단순하지만 당연시 되는 가정으로 시행된 정량적 분석은 수요자가 개인 사정 또는 선호도에 따라 다른 시설을 이용하는 경우 적용할 수 없는 결과를 제시할 수 밖에 없다.

따라서 공공시설 설치를 위해서는 정량적 분석이 선행되어야 하지만 시설의 위치 및 규모, 서비스의 종류 등을 결정할 때에는 수요자의 정성적 분석도 따라야 할 것이다. 이런 정성적 분석은 실제 수요자가 서비스 공급 상황과 자신의 상황에 따라 어떤 선택을 하는지에 대한 정확한 예측을 필요로 한다.

공급할 공공시설의 종류별로 사용자들의 비용 감소 또는 공급자의 효율 증대 중 더 합리적인 방향 설정 후 수요자의 특성을 바탕으로 시설 공급 시 예상되는 이용패턴을 예측 후, 이를 근거로 공공시설을 설치한다면 가장 바람직한 결과를 얻을 수 있을 것이다.

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