Ⅰ. 서 론

1. 개요

교통 또는 이동을 어떻게 조직하고 관리할 것인가에 대한 새로운 접근방식을 제시하고 있는 MaaS (Mobility As A Service)가 교통 서비스의 패러다임을 변화시키며 주목받고 있다(Hietanen, 2014;TSSG, 2016;Datson, 2016). 특히 유럽을 중심으로 교통시설의 효율적인 활용을 위해 MaaS (Mobility As A Service)가 활발 히 추진되고 있다. EU는 European MaaS Roadmap 2025를 수립하여 유럽 차원의 MaaS 비전 설정, 중·단기 목 표와 목표 달성을 위한 로드맵, 실용화를 위한 각 분야별 이해관계자의 역할과 협의 모델을 제시하고 있다 (Eckhardt et al. 2017). EU에서 주요 MaaS 기업들은 카셰어링, 주차, 대중교통, 수요대응형 라이드 셰어링이 주요 서비스로 개발 제공하고 있다.

우리나라 역시 대학 및 연구기관을 중심으로 MaaS의 역할과 중요성, 국내 도입 방향에 대한 연구가 이루 어지고 있으며(Lee, 2017;Jang and Park, 2015;Oh et al., 2011), LH 역시 입주민을 대상으로 한 MaaS 서비스 에 대한 연구를 수행한 바 있다(Byeon et al., 2018). 국내의 MaaS 관련 연구는 대중교통의 운영 효율 증가와, 카셰어링 등의 공유 교통서비스를 활성화에 중점을 두고 있다. 이는 국내 여건상 카셰어링 등 공유 교통수단 의 이용이 증대하고 있으나, 아직 이동 수단의 핵심은 개인 승용차와 대중교통이기 때문이다. 더욱이 기존 연구들은 대체로 시 단위나 광역권 단위의 지역단위에 대중교통 중심의 MaaS 추진 방향과 활성화 방안 등 원칙적인 방향성을 제시하고 있다(Lee, 2017;Park et al., 2016;Yun et al., 2019). 따라서 실제 적용의 단계에 서 필요한 보다 구체성을 서비스별 이용 선호에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 아직 부족하다.

LH의 경우 입주민의 이동 편의 증진을 주목적으로 MaaS를 임대아파트에 적용하는 계획을 추진 중이다. 실제 LH가 독자적인 사업 수행을 고려할 때 대중교통보다는 카셰어링, 카풀, 공공자전거 등 공유 교통서비 스가 연구와 계획의 중심이다. 또한 사업 대상은 LH가 보유 단지이며, 각 단지별로 적합한 공유 교통서비스 가 무엇인지 명확하게 도출하는 것이 사업의 성공을 위해 중요하다. 그러나 LH가 보유한 임대아파트는 전국 에 분포하고 있으며, 입주민 특성, 지역 특성 등이 상이하다. 따라서 MaaS 도입에 따른 공유교통 서비스의 효율성을 높이기 위해서는 입주민 특성과 지역 특성을 고려한 공유 교통서비스 공급 계획이 필요하다.

본 연구는 LH가 추구하는 통합모빌리티의 기본 모델을 정립하기 위한 과정의 일환으로 LH가 관리하는 임대아파트 단지별로 우선적으로 공급할 공유 교통서비스를 선정하는 것을 목적으로 하고 있다. 또한 선정 방법이 실무에서 쉽게 활용할 수 있도록 명료하면서 쉽게 측정이 가능한 변수를 활용하였다.

본 연구의 연구 대상은 LH 보유 전국 900여 임대아파트 단지이며, 분석 대상 서비스는 현재 시범서비스 중 또는 고려 중 카셰어링(B2C, P2P), 카풀, 공공자전거, 공유주차 서비스 이다. 임대아파트별 적합 서비스 도출을 위한 변수를 임대아파트의 특성으로 한정하였다. 분석을 위해 임대아파트 특성 변수와 요인 분석, 군 집분석을 이용하여 임대아파트 유형을 분류하고, 유형별로 선별된 임대아파트의 입주민을 대상으로 공유교 통서비스 선호도를 조사하였다. 그리고 C&RT 기법을 사용하여 임대아파트의 특성이 공유교통서비스에 어 떻게 영향을 미치는지 설명하는 설명모델을 구축하였다. 마지막으로 이 모델을 바탕으로 LH 임대아파트별 로 우선 적용이 가능한 공유교통서비스를 제안하였다.

Ⅱ. 선행연구 분석

국내의 공유 교통서비스에 대한 연구는 아직 경제적 가치와 도입의 타당성에 대한 연구가 주를 이루고 있 다. 카셰어링과 공유자전거에 대한 일부 연구만이 물리적 특성과 서비스 이용에 대한 상관관계에 대해 연구 하였다. 본 연구에서 다루는 4가지 공유 교통서비스의 선행연구를 차례로 살펴보면 다음과 같다.

1. 카셰어링과 선호 요인 분석에 대한 선행연구

해외에서는 카셰어링의 사회적 편익분석(Fellow and Pitfield, 2000)과 교통수요에 미치는 영향에 대한 연구; (Cervero, 2003)가 활발한 편이다. 반면 카셰어링 등 공유교통수단에 대한 국내외적인 큰 관심에도 불구하고 국내에서 카셰어링은 비즈니스 측면에서 아직 초기 단계이다. 이에 카셰어링 도입 초기에는 카셰어링에 대 한 개념과 해외사례 소개가 중심이 되었다(Lee et al., 2007;Park et al., 2008;Jang et al., 2008).

최근에는 카셰어링의 활성화를 위해 이용에 영향을 미치는 요인을 분석하는 연구가 진행되고 있다. Choi and Park (2014)는 서울시내 카셰어링 거점 주변의 지역 특성을 반영하는 GIS 데이터를 구축하여 주성분 분 석을 활용하여 지역의 자가용이용 규모, 사업체수와 종사자수, 대중교통 수준, 연상면적, 버스이용 여건, 도 시철도 이용여건의 6개의 영향요인을 도출하였다. 반면 Kim et al.(2014)는 보다 단순하게 설문조사를 활용하 여 응답자의 선호정도와 성별, 연령 등 개인특성 변수, 주거 유형, 대중교통 여건, 차량 보유 대수, 주차 여건 등의 변수에 대한 비율의 차이를 보여주는 방식으로 선호요인에 대한 연구를 수행하였다.

국내의 다수의 연구가 B2C 카셰어링에 집중된 반면 P2P카셰어링은 소수의 연구가 수행되었다. 이는 P2P 카셰어링은 국내법에 의해 도입조차 어렵기 때문이다. P2P 카셰어링에 대한 연구는 주로 서울시를 대상으로 P2P 카셰어링의 기반 마련 방안과 예상 통행량 추정치, 잠재 이용자를 제시하는 방향으로 연구가 수행되었 다(Ko et al., 2013;Jung et al., 2014)를 제시하였다. Jang and Rho(2017)은 서울시 아파트 단지를 대상으로 응 답자의 개인 및 가구 특성 주거지 소유 여부, 차량 소유 대수, 대중교통 만족도 등의 변수를 사용하여 P2P 카셰어링의 잠재적인 이용에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.

카셰어링에 영향을 미치는 두 연구는 각각 다른 방법을 사용하여 카셰어링의 이용 또는 선호에 대한 연구 를 보여주었다. 그러나 Choi and Park(2014)의 연구는 교통관련 변수가 과하게 반영되고 있으며, 특히 도시철 도 이용 여건이라고 이름 붙여진 요인의 경우 해당 변수에 보행자와 자전거 이용자 수가 들어 있어 일정정 도 부적합한 변수 그룹화로 판단된다. 또한 Kim et al.(2014)의 연구는 변수에 대한 3단계의 선호도를 단순히 비율로 보여 주고 있어 대략적인 선호 정도는 알 수 있지만 특정 지역에서 분명하게 특정 교통수단이 성공 가능성이 다른 수단보다 높은지 판단하기에는 한계가 있다.

2. 카풀

카풀에 대한 국내 연구는 다른 분야에 비해 현저하게 부족하다. 이것은 카풀 자체가 우리나라에서는 아직 활성화 되어 있지 않고, 법적으로 제한된 시간과 조건에 한해서 허용하기 때문이다. 경제성과 도입의 타당성 에 연구가 일부 존재하고 있다. Lee et al.(2019)은 LH연구원의 카풀 사례를 바탕으로 효과를 분석하였으며, 카풀이 활성화 되면 경제적, 환경적 효과가 크게 증대할 것으로 전망하였다. Do and Jung(2017)은 혁신도시 이전 공공기간의 기관 종사자를 대상으로 한 카풀 도입 시 편익을 분석하였다. 직접편인과 간접편익을 합쳐 연간 약 795억 원을 추산하였다.

3. 공공자전거

물리적 환경과 공공자전거의 이용의 관계를 연구한 국내 사례를 살펴보면, 먼저 Do and Noh(2014)는 대전 시 공공자전거 정류장의 위치와 반경 300m 이내의 데이터를 기반으로 수요를 분석하였으며, 지하철역, 대학 교, 공원 근처에서 공유자전거의 이용이 높은 것으로 나타났다. Lee et al.(2016)는 고양시 공공자전거를 대상 으로 기상과 입지특성이 공공자전거 이용에 미치는 영향을 분석하여, 높은 기온과 바람이 강한 경우 이용이 감소한다는 결과를 얻었다.

서울시 공공자전거 데이터를 가지고 분석한 Jang et al.(2016)의 연구는 주거업무 지역에서는 업무 및 환승 목적으로, 버스 서비스가 상대적으로 적은 곳에서 공공자전거 이용에 높다는 사실 밝혔다. Sa and Lee(2018) 는 2017년부터 2018년까지 2년간의 서울시 공공자전거 대여기록과 대여소 100m반경 이내의 토지이용 특성 과 환경요인을 활용하여 물리적 환경이 이용에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 토지이용 특성과 물리 적 환경이 공공자전거의 이용과 밀접한 상관관계를 보였으며, 특히 대학교가 인접할 경우 이용이 활발하였 다. 또한 공공자전거는 단거리 통행에 특화되어 있어 단거리 목적지나 대중교통 환승을 위해 주로 활용되었 으며, 대여와 반납의 경우가 서로 다른 특성을 보여 대여소 설치 시 이를 고려할 필요가 있다고 결론 지었다.

공공자전거 정류장과 주변의 물리적 환경의 관계를 분석한 위의 연구의 공통적인 결론은 주 이용목적은 업무와 통근이며, 주변에 대학교나 지하철역 등 명확한 단거리 통행이 가능한 목적지가 있다면 이용이 활성 화 된다는 것을 보여주고 있다.

4. 주차장 공유

주차장 공유와 관련된 연구 역시 활성화 방안에 대한 연구가 주를 이루고 있다(Bin et al., 2015;Kim, 2016;Lee and Hong, 2014;Yi, 2012). 반면 Kim et al.(2019)은 거주자우선주차구역내에 한정하여 공유주차에 대한 이용자의 의식을 설문조사를 통해 분석하였다. 이 연구에서 응답자의 46% 정도는 주차장 공유제도에 대해서 긍정적인 태도를 보였으며, 이용자의 주차 목적이 식사나 업무 등 잠깐 동안일 때 공유주차 이용의사가 높았 다. 또한 고소득자일수록 그리고 이용요금이 500원 이하일 때 이용의사가 높았으며, 나이가 30~40대, 여성이 높은 이용의사를 보였다.

기존 연구는 공급 중심 정책의 한계와 기존 주차공간의 효율적 이용이 필요하다는 주차장 공유의 당위성 을 설명하고 있다. 그리고 이용자의 의향에 대한 연구이다. 반면 공간을 제공해야 하는 제공자의 입장을 고 려하지 않고 있으며, 아파트 단지의 낮 시간 동안 여유 주차장을 공유하는데 영향을 미치는 요인에 대한 연 구는 부족하다. 주차장 공유와 관련해서는 아직 주민들의 입장이 첨예하게 대립하는 부분이기에 입주민의 찬성 여부가 실제 도입에 다른 서비스보다 더 큰 영향을 미친다할 수 있다.

5. 연구의 차별성

공유 교통서비스에 관한 기존 연구는 활성화의 필요성이나 활성화 방안에 대한 연구가 다수를 이루고 있 다. 본 연구의 주제인 각 서비스가 어떤 도시 또는 대상지 환경에서 이용 가능성이 높은가에 대한 연구는 많 지 않다. 이는 현재는 공유 교통서비스가 1) 각 서비스별로 비즈니스 생태계를 구성하여 개별 서비스에 초점 을 두고 있으며, 2) 공간적으로 서울 또는 부산 등과 같이 특정 도시 전체에 서비스를 제공하기 때문이다. 또 한 3) 공공보다는 민간에서 더 주목하는 비즈니스이다. 더불어 서비스의 이용자를 도시 전체에 거주하는 주 민을 대상으로 설정하기 때문에 서비스 도입 시 지역적 특성에 대한 고려보다는 매칭을 위한 효율적인 매칭 알고리즘을 개발하는 것이 더 중요한 문제이다.

LH의 경우는 장기적으로 비즈니스 모델이지만, 1) 시행 초기에는 임대아파트 입주민을 위한 부가서비스 의 성격이며, 2) 공간적으로 LH 임대아파트가 전국에 분포하고 있으며, 3) 서비스를 점진적으로 도입해야 하 는 경우여서 우선순위를 선정할 필요가 있다. 즉 도시보다 작은 특정 공간 또는 제한된 이용자를 대상으로 서비스를 제공하려는 경우에는 적정 서비스를 선택하기 위해 또는 서비스 도입을 위한 대상지 우선순위를 정하기 위해 지역 또는 시설의 물리적 특성과 구성원 인적 특성을 고려한 연구가 필요하다.

서비스 공급자의 입장에서 특정 지역 또는 시설에 성공 가능성이 높은 서비스를 우선 제공하는 것은 사업 의 장기적인 추진을 위해 중요하다. 본 연구는 지역 단위 또는 시설 단위로 선호하는 공유 교통서비스를 상 대적으로 계량화하기 쉬운 변수를 활용하여 선정하는 유용한 방법을 제시하는 연구이다.

Ⅲ. 연구 방법

본 연구는 1) 임대아파트의 특성을 변수로 요인분석 및 군집분석을 활용한 임대아파트 유형 구분과 유형 을 설명하는 대표 변수 선택, 2) 임대아파트 입주민 대상 공유교통서비스에 대한 선호도 설문 조사, 3) C&RT분석을 이용한 임대아파트의 특성이 공유교통서비스 선호도에 미치는 영향 분석, 4) 임대아파트별 우 선 적용 공유교통서비스 선정의 4단계로 구성되어 있다.

1. 임대아파트의 유형 분류

임대아파트를 그룹화하기 위해 LH가 보유중인 전국 897단지(2017년 11월 기준) 중 731개 단지를 대상으 로 단지 특성, 대중교통 특성, 주변 환경 특성과 관련된 17개 변수를 조사하였다. 이들 변수를 대상으로 요인 분석과 군집분석을 시행하여 그룹별 특성을 설명할 수 있는 요인을 도출하였다. 요인분석은 임대아파트 특 성 구분과 설명 변수간의 상관관계 분석, 요인을 대표하는 대표변수 선정을 위해 사용하였다. 임대아파트의 유형을 구분하기 위해 먼저 군집분석을 통해 요인분석의 결과를 사용하여 군집을 도출하였다. 다음단계로 각 군집별로 속한 임대아파트의 위치를 지도에 표시하여 군집의 지역적 분포 특성과 요인별 특성을 동시에 살펴보면 적합한 군집의 수를 도출하기 위해 반복 작업을 수행하였다.

일반적으로 요인분석 후 별도로 요인별 값을 계산하여 사용하지만, 실제 업무에 활용하기 위해서 쉽게 측 정 가능한 변수를 가지고 요인별 특성을 설명할 수 있도록 대표 특성변수를 추출하여 활용하였다. 즉, 임대 아파트 유형 분류 단계에서는 유형분류와 함께 유형을 설명할 수 있는 대표 변수를 선정하였다.

2. 설문 조사 샘플과 자료 수집

공유교통서비스의 선호도를 조사하기 위해 임대아파트 그룹의 특성을 대표할 수 있는 3개 단지를 선택하 였으며, 선택된 임대아파트 단지 당 30명의 샘플을 무작위로 추출하여 1:1 면접 조사를 실시하였다. 설문조 사는 2017년 12월 26일부터 2018년 1월 12일 3주간 진행되었으며, 설문에 응한 응답자는 1,080명이다. 설문 조사 내용은 기본 통행실태와 공유교통수단에 대한 인식 및 선호도 등 다양한 내용을 질문하였으나, 본 연구 와 직접적으로 관련된 질문은 B2C 카셰어링, P2P 카셰어링, 카풀, 공유자전거 등 4개 공유교통서비스와 주차 공유 서비스에 대한 것으로 4점 척도로 측정하였다.

카셰어링 서비스는 B2C 카셰어링과 P2P 카셰어링으로 구분하여 측정하였다. B2C 카셰어링은 쏘카, 그린카와 같이 기업이 제공하는 차량을 개인 이용자가 이용하는 서비스이며, 현재 국내에서 제공되고 있는 서비스 형태이다. 반면 P2P 카셰어링은 우버, Car2Go와 같이 개인 이용자가 개인 차량 제공자의 차량을 공유하는 형태의 서비스이다 (Jang and Rho, 2017). 그러나 현재 P2P 카셰어링은 국내에서는 제공되고 있지 않다. 주차공유 서비스는 임대아파트 입주민이 직접으로 이용하는 서비스는 아니지만, 임대아파트의 여유 주차장을 낮 동안 개방하고 이를 통해 얻는 수익을 활용하여 LH MaaS의 지속적인 운영을 위한 재원으로 활용할 수 있어 조사 서비스 항목에 포함하였다.

3. C&RT를 활용한 자료 분석

본 연구는 공유 교통서비스에 대한 선호와 비선호의 이진반응 모형(Binary response model)을 채택하고 있 다. 종속변수가 명목형 이항변수인 경우 선형확률모형(Linear Probability Model: LPM)와 로짓모형(Logit Model), 프로빗모형(Probit Model)등 확률을 활용하는 회귀분석 기반의 통계적 분석을 활용할 수 있다. 이진 반응 모형은 기본적으로 선택이 0 과 1 두 가지만 존재하며, 확률은 0~1사이의 값을 가져야 한다. 그러나 LPM의 경우 추정값이 0 미만, 즉 음수이거나 1을 초과할 수 있는 구조적 문제가 있다(Greene, 2012). 따라서 이진반응 모형에서는 확률값이 0과 1사이에서만 변동하는 로짓 모형이나 프로빗 모형이 더 적합하다.

로짓 모형과 프로빗 모형은 거의 동일하나 로짓모형이 로지스틱 분포의 CDF(확률밀도함수)를 사용한 반 면 프로빗 모형은 정규분포의 CDF(확률밀도함수)를 사용하는 차이점가 있으며, 일반적으로는 분석결과에 큰 차이가 없다(Paap and Francses, 2000). 일반적으로 프로빗 모형은 힘의 강도나 약품의 양을 지속적으로 높이 는 등의 계획된 실험에 더 적절하고, 로짓 모형은 관측연구에 좀 더 적당하다. 또한 프로빗 모형은 샘플이 정규분포를 따른다는 가정을 만족해야 한다. 그러나 로짓모형은 로지스틱 분포를 따름으로 인해 정규분표와 관련된 충족 요건에서 자유롭고, 결과의 해석과 적용에서 보다 쉬운 장점이 있다. 이상의 장점으로 인해 일 반적으로는 로짓 모형이 이진반응 모형에서 보다 보편적으로 사용되고 있다. 본 연구는 스트레스의 증가나 약품의 양에 따른 반응을 측정하는 등의 실험 연구가 아닌, 샘플의 나이, 주변의 교통 여건과 선택의 관계를 분석하는 관측연구이므로 보다 보편적인 로짓 모형이 보다 적합하다.

한편, 명목변수의 분석에 유용한 통계기법에는 앞에 설명한 회귀분석 기반의 분석 외에 기계학습기법 (Machine learning)중 나무결정모형(Decision Tree)이 있다. 나무결정모형은 확률이 아닌 분류기법(classification) 의 일종으로 선형성, 정규성, 등분산성 가정이 필요 없는 비모수(non-parametric) 통계분석 방법으로 관심 대 상을 목적에 맞게 소집단으로 분류하여 결과 값으로 제시하고, 이해하기 쉬운 장점이 있다(Park et al., 2013).

연구의 초기 단계에서 로짓 모형과 나무결정 모형을 이용하여 분석하였으나, 로짓 모형을 이용한 분석은 유의미한 결과를 도출하지 못했고, 오히려 나무결정모형이 유의미한 결과를 도출하였다. 이에 본 연구는 나 무결정모형을 분석방법으로 채택하였으며, 그 분석 결과를 제시하고 있다.

본 연구는 나무결정 모형(Decision Tree) 중 C&RT(Classification & Regression Tree) 방법을 활용하여, 공유교통 서비스에 영향을 미치는 변수와 선호 및 비선호 그룹의 특징을 도출하였다. 나무결정 모형에는 CHAID, C&RT, QUEST의 3가지 분석 방법이 있으며(Chan et al., 2006), C&RT 분석 방법은 1984년 Breiman이 제안한 데이터마이 닝 기법으로 범주형 종속변수인 경우 지니 계수(Gini Index)를, 연속형 종속변수인 경우 분산의 감소량을 이용하 여 이진분류를 수행하는 알고리즘이다(Breiman et al., 1984;Loh, 2011). C&RT 분석 방법은 이진분류를 수행함으 로써 부모 노드는 항상 2개의 자식 노드만을 가짐으로 해석이 편리하다는 장점이 있다(Byeon, 2015).

C&RT 분석에서 채택하고 있는 알고리즘은 트리를 구성하기 위해 반복적인 분류 작업을 수행한다. 독립변수 X의 관측값이 부모 노드(Root node)에서 분류된 2개의 자식 노드(Child node) 중 어디에 속하는지 찾는 수색 과정 (Searching)을 두 자식 노드 간의 상호 연관성이 최소화될 때까지 수행한다(minimising node impurity)(Lewis, 2000).

본 연구에서는 종속변수를 공유교통서비스 선호도로 설정하였으며, 독립변수는 3.1에서 설명한 임대아파트 유형 분류 단계의 요인분석 결과로부터 얻은 3가지 특성 변수로 하였다. 또한 영향변수로는 각 공유교통서비스 에 대한 ‘서비스 인식 여부’로 정하였다. 영향변수를 사용한 이유는 응답자가 각각의 공유교통서비스에 대해 어떤 지식이나 경험이 없다면 서비스 선호에 대한 의견이 왜곡될 수 있다고 판단했기 때문이다(Table 1).

Ⅳ. 아파트 특성별 선호도 분석

1. 임대아파트 단지 유형과 특성

임대아파트 단지 특성, 대중교통 특성, 주변 환경 특성과 관련된 17개 변수로 요인분석과 군집분석을 시행 하였다. 요인분석에서 요인의 추출 기준은 Eigenvalue가 1보다 큰 요인을 기준으로 하였으며, 6개의 요인을 도출하였다(Table 2). 또한 17개의 변수가 어떻게 그룹이 되며, 각 그룹에서 어떤 변수를 선택하는 것이 타당 한지 파악하기 위해서 군집분석을 시행하였다.

영향력이 큰 변수는 대중교통(Public transportation)과 나이(Age) 요인이었다. 대중교통은 도시철도의 유무 와 거리가 가장 중요한 것으로 나타났다. 나이의 경우 두 요인으로 분류되었는데, 변수 영유아와 어린이, 40 대 로 구성된 나이 1(Age 1) 요인과 변수 15세 이상 청소년과 20대 청년으로 구성된 나이 2(Age 2)요인으로 구분되었다. 인구관련 요인은 복잡한 특성을 반영하고 있다. 연령층별 비율은 아파트 단지의 특성이기도 하 다. 요인 Age 1은 영유아와 어린이와 함께 살고 있는 주 계층이 30~40대라는 특성을 반영하고 있다. 2015년 기준 우리나라 영유아 부모의 평균 나이는 부 38.8세, 모 36.4세이며, 35~44세가 전체의 약 70%로 30~40대가 영유아와 어린이를 가진 그룹의 특성을 반영한다고 할 수 있다(Kim et al., 2016). 그러나 더 중요한 것은 영 유아와 어린이로 인해 이 그룹은 항상 교통수단을 고려할 때 자신의 동반자를 함께 고려해야 하는 그룹이다. 즉 자식과 함께 이동하는 문제를 고려해야 하는 그룹이다. 반면 요인 Age 2는 활동 능력을 고려할 때 이동 시 자신의 의지로 대부분의 것을 판단할 수 있으며, 상대적으로 독립적인 행동이 가능하다. 이 나이대의 부 모는 청소년과 20대에 의존하지 않고 자유롭게 통행 활동을 수행할 수 있기 때문에 Age 1에 속한 거주민과 는 따른 특성을 반영한다고 할 수 있다.

단지규모(Size of Apartment) 요인은 단지규모가 클수록 그리고 등록된 차량이 많을수록 공유교통수단에 대해서 부정적인 경향을 보여주고 있다(Factor loading이 음수값). 대도시 여부(Metropolitan) 요인은 단지가 위 치한 곳이 대도시인지 중소도시인지에 따라 선호도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 마지막 요인인 지역 특성(Regional Feature)은 산업단지와 대학교까지의 거리가 일정한 영향을 발휘한다는 의미이다.

앞에서 언급했듯이 본 연구의 목적은 실제 업무 현장에서 쉽게 활용할 수 있는 방법으로 임대아파트의 공 유교통수단 선호를 파악하는 것이다. 이를 위해 요인분석의 결과를 반영하여 17개의 변수 중 각 요인을 대표 할 수 있는 변수를 사용하여 임대아파트를 그룹화 하였다. 연구 대상 임대아파트를 대중교통 여건, 연령 특 성, 임대아파트의 위치의 3가지 특징에 맞춰 그룹화 하였다(Table 3). 임대아파트의 위치는 요인분석 결과에 서는 아파트 규모보다 설명 비중이 낮게 나타났다. 그러나 다른 요인인 지역특성(Regional Features)을 동시에 살펴 볼 수 있다는 점에서 선택하였다.

요인별 특징을 살펴보면 첫 번째 요인은 임대아파트가 위치한 지역(Location)으로 대도시(Metropolitan)와 중소도시(Local)로 구분하였다. 두 번째 요인은 임대아파트에 거주하는 입주민 연령 특성이다. 공공임대아파 트 특성상 60세 이상의 고령층이 전체적으로 높은 비율을 차지하고 있지만, 임대아파트에 따라 상대적으로 높은 비율을 구성하고 있는 연령대가 발견되었다. 요인분석 결과를 토대로 유의한 차이를 보이는 구간은 영 유아(만4세 이하), 20대, 만 60세 이상 노인 비율이었다. 임대아파트별로 해당 연령대의 주민 비율을 조사하 여 영유아의 비율이 3.48% 이상인 단지를 Type-A, 20대의 비율이 9.48% 이상인 단지를 Type-B, 60세 이상의 비율이 28.28% 이상인 단지를 Type-C로 명하였다. 각 유형(type)은 해당 연령대의 비율이 전체 평균값보다 높고, 다른 임대아파트에 비해 비율이 상대적으로 높다는 것을 의미할 뿐으로 특정 연령대의 비율이 절대적 으로 더 높다는 것을 의미하지 않는다.

세 번째 요인은 대중교통 서비스 수준(Public Transport Accessibility)으로 ‘양호(Good)’와 ‘열악(Not Good)’ 으로 분류하였다. ‘양호’는 지하철역이 약 1km이내에 존재하거나 1일 버스운행 횟수가 394회 이상인 경우이 며, ‘열악’은 그 외의 모든 경우로 하였다. 지하철의 존재가 영향을 미치는 범위를 산정하기는 쉬운 문제가 아니다. 그러나 일반적으로 역세권은 도보 10분 이내, 약 500m 정도의 거리이다. 본 연구는 교통 여건을 여 러 단계로 구분하고 있지 않으며, 양호와 열악 두 단계로 구분하고 있다. 또한 도시철도와 버스의 역할을 동 시에 고려하고 있다. 도시철도가 1km이내 존재하는 경우 비록 환승이 필요하다고 할지라도 버스 서비스 역 시 충분하기 때문에 도시철도가 1km이내에 존재하는 경우 양호로 분류하였다. 이상의 3가지 요인을 통해 군 집분석을 수행하여 임대아파트를 최종 12개 그룹으로 분류하였다(Table 4).

<Table 5>는 공유교통서비스에 대해 인식하고 있는 응답자의 수를 보여준다. 공공자전거와 B2C 카셰어링 에 대해서는 ‘알고 있다’고 응답한 응답자의 비율이 각각 75.6%와 68.3%로 높았으나, 다른 서비스들은 대체 로 인지도가 높지 않았다. 특히 P2P 카셰어링과 주차공유 서비스는 응답자의 약 1/3만이 알고 있다고 응답했 으며, 카풀은 55.2%만이 알고 있다고 답하였다. 본 연구는 <Table 5>의 ‘알고 있다’고 한 응답자들의 설문 결 과를 이용하여 C&RT 분석을 시행하였다.

2. B2C 카셰어링 선호도

<Fig. 2>와 <Table 6>은 B2C 카셰어링 선호도에 대한 C&RT 분석 결과를 보여주고 있다. <Fig. 2>는 응답 자가 각각의 독립변수에 의해서 어떻게 분류되는지를 보여 주고 있다. B2C 카셰어링의 선호도에 대한 응답 자는 Node 0의 전체 응답자 722명이며, 이 중 ‘도움이 된다’고 답한 응답자 수는 432명(59.8%), ‘도움이 안된 다’고 답한 응답자는 290명(40.2%)이다. 전체 응답자 722명을 첫 번째 분류단계에서 지역으로 구분하여, Node 1과 Node 2로 구분하였다. 두 번째 분류 단계에서는 대도시 (Node 1, Metropolitan)에서는 대중교통여건 (PT), 중소도시 (Node 2, Local)에서는 나이(Age)가 각각 분류를 위한 변수로 사용되었다. 이런 분류 단계를 더 이상 유의미한 값이 없을 때까지 반복한다. 예를 들어 Node 5의 대중교통여건에 의한 분류가 유의미 하 지 않기 때문에 분류를 종료하고 최종 노드, 즉 최종 그룹이 되었다. <Table 6>은 최종결과를 정리한 것이다. 표의 Node항목은 최종 노드 번호이며, Characteristics 항목은 최종 그룹의 특성, Apartment Group은 조사된 아 파트단지가 속한 그룹을 나타낸다. 마지막으로 Preference는 최종 Node에 속한 응답자 중 ‘도움이 된다’와 ‘도 움이 안된다’는 의견을 비율(%)로 나타낸 것이다.

C&RT 분석 결과, B2C 카셰어링에 대한 선호도의 경우 9개 그룹으로 나뉘어졌다. ‘도움이 된다’는 의견이 지역에 상관없이 우세하였으나, 중소도시(66.9%)에 거주하는 입주민의 ‘도움이 된다’는 의견이 대도시(52.1%) 에 거주하는 입주민보다 높았다. 대도시의 경우 대중교통 여건이 연령 특성보다 더 영향력이 있는 변수였으 나, 중소도시의 경우 연령 특성이 대중교통 여건보다 영향력이 더 높았다. ‘대도시-Type-A-대중교통여건 양 호(Node 7)'의 경우 B2C 카셰어링이 ‘도움이 안된다’는 의견이 월등히 높았으며, Type-B 단지(Node 16)의 경 우 에도 ‘도움이 안된다’는 의견이 10%p이상 높았다. 반면에 ‘대도시-대중교통여건 열악(Node 9, 10)’인 단지 의 경우 연령 특성에 관계없이 ‘도움이 된다’는 의견이 우세하였으나, Type-C단지(Node 9)에서의 선호도가 Type-A or B 단지(Node 10)에서 보다 높게 나왔다. 즉, 대도시의 경우에는 대중교통 여건이 양호할 때 보다 열악할 때 B2C 카셰어링 이용에 대한 요구가 높다고 볼 수 있을 것이다. 중소도시의 경우 ‘중소도시-Type-C- 대중교통여건 열악(Node 15)'인 경우를 제외하고는 모두 B2C 카셰어링이 ‘도움이 된다'는 비율이 더 높았다. 특히 Type-A 단지(Node 5)에서 ‘도움이 된다'는 비율이 월등히 높았다. 따라서 중소도시는 전반적으로 B2C 카셰어링 서비스에 대해 긍정적임을 알 수 있다.

중소도시에 위치한 임대아파트에서 B2C의 선호가 높다는 사실은 카셰어링이 인구 밀집도와 도로 시설, 대중교통 여건 등의 장점으로 인해 대도시 중심으로 보급 및 확산되는 것과 달리 이용자 입장에서는 상대적 으로 교통여건이 불편한 지역에서 선호가 높다는 의미이다. 이는 대도시의 대중교통 여건이 양호한 임대아 파트에서는 카셰어링에 대해서 부정적인 의견이 높다는 사실과 대도시가 지하철 이용 여건과 버스 서비스 빈도 등 중소도시보다는 대중교통 여건이 좋다는 사실에서 설명이 가능하다. 또한 Type-A, Type-C, Type-B 단지 순으로 ‘도움이 된다’는 의견의 비율이 높다는 것은 활동의 제약이 상대적으로 큰 집단이 카셰어링을 통해 불편을 상쇄하고자하는 의도가 반영되었다 할 수 있다.

3. P2P 카셰어링 선호도

<Table 7>은 P2P 카셰어링 선호도에 대한 C&RT 분석 결과를 보여주고 있다. P2P 카셰어링에 대한 선호도는 4개 그룹으로 구분되었으며, 오직 임대아파트 위치(대도시, 중소도시)와 대중교통 여건에만 영향을 받았다.

중소도시가 대도시에 비해 P2P 카셰어링이 ‘도움이 된다’는 응답이 전체적으로 조금 더 높았다. 대도시에 서 대중교통 여건이 열악한 경우에 ‘도움이 된다’는 응답이 높게 나타나긴 했지만 ‘도움이 안된다’는 의견과 10%p 이내로 큰 차이를 보이지 않았다. 반면 대중교통이 양호한 경우에는 ‘도움이 안된다’가 ‘도움이 된다’ 보다 큰 차이로 높은 응답을 보였다. 이와 같은 결과는 대도시의 경우, 충분한 대중교통 인프라로 인해 추가 적인 교통 서비스의 요구가 크지 않다는 것을 의미한다고 판단된다.

한편, 중소도시는 대중교통이 양호한 경우에 선호 의견이 높았고, 반대로 열악한 경우에는 오히려 낮게 나 타났다. 이것은 B2C 카셰어링과 마찬가지로 대도시와 중소도시의 대중교통 여건에 대한 근본적인 차이에서 비롯된다 할 수 있다. 그리고 본 연구에서 대중교통 여건을 분류한 기준 외에 이용자가 생각하는 대중교통 여건의 양호와 열악에 대한 인식이 다를 수도 있을 수 있다. 특히 중소도시의 대중교통 여건이 열악한 임대 아파트에서 P2P 카셰어링에 대한 선호가 월등이 낮은 이유는 P2P 카셰어링을 통해 자기 차량을 제공하기에는 이 지역이 자기 차량 외에 다른 교통수단이 현저하게 부족하기 때문일 것이라고 생각한다.

4. 카풀 선호도

<Table 8>은 카풀 선호도에 대한 C&RT 분석결과를 보여주고 있다. 카풀서비스에 대한 선호도는 6개 그룹 으로 구분되었다. 연령특성이 그룹을 나누는 가장 중요한 요인이었으며, 임대아파트 위치가 다음으로 중요한 변수였다. 반면에 대중교통 여건은 ‘Type-C-중소도시’에만 제한적으로 영향을 주었다. 전반적으로 카풀서비 스가 ‘도움이 안 된다’는 의견이 우세하였다. 그러나 Type-C 임대아파트의 경우 ‘도움이 된다’는 의견이 더 높았으며, 특히 대도시의 경우 조금 더 두드러졌으며(Node 3), 중소도시에서도 대중교통여건이 열악한 경우 ‘도움이 된다’는 의견이 높았다(Node 8). ‘Type-C-중소도시’ 임대아파트라도 대중교통이 양호한 경우에는 ‘도 움이 안 된다'는 의견이 월등히 높았다(Node 7). Type-A or B 임대아파트의 경우에는 오직 ‘Type-A-중소도시 (Node 9)’ 임대아파트의 경우에만 ‘도움이 된다’는 의견(50.7%)이 높았지만 ‘도움이 안 된다’는 의견(49.3%)과 큰 차이가 없기 때문에 실질적으로는 Type-A or B 임대아파트에서는 카풀을 선호하지 않는다고 할 수 있다. Type-C에서 카풀서비스에 대한 선호도가 높은 이유는 Type-C은 노인계층의 비율이 상대적으론 높은 그룹으 로 카풀서비스가 직접 운전할 필요가 없는 일종의 운전자가 제공되는 서비스이므로, 운전에 익숙하지 않은 노인들에게 매력적인 서비스인 것으로 비춰지기 때문이라 판단된다.

5. 공공자전거 선호도

<Table 9>는 공공자전거 선호에 대한 C&RT 분석 결과를 보여주고 있다. 공공자전거는 두 그룹을 제외하 고는 모두 ‘도움이 된다’ 고 답한 응답자의 비율이 가장 높은 공유교통서비스였다. 공공자전거의 경우 타 공 유교통서비스에 비해 응답자의 75.6%가 ‘알고 있다’고 응답할 정도로 인지도 역시 높았다. 연령층이 가장 중 요한 영향 변수였으며, 그 외 임대아파트 위치와 대중교통 여건 순으로 나타났다. Type-A 임대아파트의 경우 대중교통 여건과 임대아파트 위치에 상관없이 ‘도움이 된다’는 의견이 68.5%로 높았다(Node 1). 전반적으로 는 중소도시에 위치한 임대아파트의 경우 대도시에 위치한 임대아파트 보다는 공공자전거에 대한 선호가 낮 았다. 이는 대도시에는 이미 상당량의 공공자전거 시설이 설치되어 있고, 주민들의 이용 경험도 높아 공공자 전거에 대한 긍정적 인식이 높은데 반해, 중소도시에서는 시설이나 이용 경험의 부족으로 서비스에 대한 회 의적인 생각이 높기 때문이 아닐까 생각한다.

6. 주차공유 서비스 선호도

<Table 10>은 주차공유 서비스 선호도에 대한 C&RT 분석 결과를 보여주고 있다. 주차공유 서비스는 대중 교통 여건에 의한 영향이 거의 없었으며, 임대아파트의 위치와 연령특성에 의해서만 결정되었다. 대도시의 경우 ‘도움이 안 된다’는 의견이 높았으며, 특히 영유아의 비율이 높은 Type-A 임대아파트의 경우 ‘도움이 안된다’는 의견이 80.8%로 대단히 높았다(Node 3). ‘중소도시-Type A or C (Node 5)’ 그룹은 대중교통 여건에 상관없이 ‘도움이 된다’는 의견이 더 많았다. 그러나 중소도시라도 청년층의 비율이 상대적으로 높은 Type-B 단지의 경우 (Node 6)에는 ‘도움이 안 된다 ’는 의견이 높았다. 연령특성을 중심으로 살펴보면 Type-B와 C가 속한 그룹의 경우 상대적으로 ‘도움이 된다’ 와 ‘도움이 안 된다’ 의 의견의 차이가 상대적으로 적어 주차공 유 서비스 도입에 긍정적인 의견 역시 존재함을 보여주고 있다.

대도시 중에서도 Type-A 임대아파트의 경우 (Node 3) 영유아의 비율이 상대적으로 높고 이는 곧 30~40대 가 많다는 의미와 같다. 영유아의 비율이 높은 대도시 지역에서 반대가 많다는 것은 두 가지로 해석할 수 있 다. 첫 째, 임대아파트 지역이 상대적으로 주차난이 심하고, 자가 운전자 층이 상대적으로 많아서 주차장 부 족을 걱정하여 주차공유 서비스의 도입에 대한 반대의견이 높은 것으로 해석할 수 있다. 둘 째, 영유아의 비 율이 높은 특성으로 인해 주차장 개방으로 인한 외부인의 출입을 싫어하는 경향이 반영되었다고 해석할 수 있다. 반면, 중소도시에 위치한 임대아파트 중 Type-A or C 임대아파트의 경우 (Node 5) 서비스 도입 찬성이 더 많았으며, Type-B 임대아파트의 경우 (Node 6)에도 도입 찬성과 반대의 비율의 차이가 적었다. 중소도시 에 위치한 임대아파트에서 주차공유 서비스 도입에 보다 적극적인 이유는 대도시에 비해 주차공간에 다소 여유가 있기 때문으로 추정되며, 이는 노인층의 비율이 높은 곳일수록 강화되는 경향을 볼 수 있다.

7. 공유교통서비스 별 우선 도입 아파트 단지 선정

C&RT 분석 결과는 단지 특성별로 선호하는 공유교통서비스의 차이를 명확하게 보여주고 있다. 따라서 LH MaaS의 도입 전략 역시 모든 서비스를 일시에 도입하기 보다는 임대아파트의 위치, 연령 특성, 대중교통 특성 등에 맞는 선별적 서비스 도입을 추진하는 것이 합리적일 것이다. 이를 위해 C&RT 결과를 바탕으로 각 공유교통수단별 우선도입 단지를 선정하였다. C&RT 분석 결과 제시된 최종 그룹(최종 노드)에서 선호 (Useful) 의견이 60%가 넘어가는 임대아파트 그룹을 전략적 우선 도입 단지로 선정하였다(Table 11).

선정된 임대아파트의 위치를 지도상에 표시하면 <Fig. 3>과 같다. 카풀을 제외하고는 서비스의 주 대상은 수도권의 서울을 둘러싸고 있는 주변 지역과 지방 중소도시 지역이다. 카풀은 중소도시 중에서도 일정정도 외곽지역에 위치하고 있다. 공공자전거는 대도시에서 우선도입에 적합한 공유교통서비스로 선정되었다. 표 와 그림에서 알 수 있듯이 B2C 카셰어링과 P2P카셰어링은 우선 도입 단지가 다수 겹친다. 따라서 P2P카셰 어링에 대한 인식이 확대되면 동시에 도입이 가능할 것으로 판단된다. 또한 카셰어링, 공공자전거, 주차공유 를 동시에 도입할 수 있는 지역으로 임대아파트 그룹 7(G7)과 8(G7)이 유력하며, 두 그룹은 지방중소도시에 위치하고 연령특성 Type-A(상대적으로 영유아의 비율이 높음)를 보이는 곳이다. 반면 카풀과 주차공유 서비 스의 경우 임대아파트 그룹 12(G12)에서 동시 도입이 가능하다. 그룹 12는 중소도시에 위치한 연령 특성 Type-C(상대적으로 노인비율이 높음)와 대중교통 여건이 열악한 지역이다.

Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

1 연구의 요약 및 시사점

LH가 도입하고자 하는 MaaS는 임대아파트에 거주하는 입주민만을 대상으로 하고 있고, 대중교통을 제외 한 카셰어링과 카풀 등 공유교통을 중심으로 서비스를 구성하고 있다. 또한 서비스가 도시 단위가 아닌 임대 아파트 단지 단위로 제공됨으로 인해 일정 수준 이상의 수요 확보가 필요하다. 따라서 임대아파트 단지별로 적합한 서비스를 우선 도입하거나, 도입 시기를 순차적으로 적용할 필요가 있다. 본 연구는 이러한 당면 문 제의 해결을 위해 단지별 특성에 따라 주민들이 선호하는 공유교통 서비스를 도출하였다.

분석 결과를 요약하면 공유교통서비스에 대한 선호도는 공공자전거와 B2C카셰어링에 대한 선호가 전체 적으로 가장 높으며, 입주민의 인지도 역시 높았다. 반면 P2P 카셰어링은 인지도가 낮고 선호 역시 임대아파 트 특성별로 편차가 컸다. 카풀의 경우 비선호가 강하게 나타났으나, 특정 그룹에서는 강한 선호 경향을 보 였다. 주차공유 서비스는 대체로 비선호가 높았으나 중소도시를 중심으로 선호 경향을 나타냈다.

임대아파트의 각 특성의 공유교통서비스에 대한 영향력을 살펴보면, 위치 특성에 따라 대도시보다는 중소 도시에서 각 서비스에 대한 선호도가 높게 나타났다. 이는 공유교통서비스에 대해서 상대적으로 전반적인 교통여건이 좋지 않은 중소도시를 중심으로 보다 높은 수요가 존재함을 의미한다. 본 연구 결과를 바탕으로 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 카셰어링, 카풀 등 공유교통서비스의 공급이 대도시 중심으로 이루어 지는 현재의 추세와 달리 중소도시나 대도시 모두 대중교통 여건이 열악한 곳에서 카셰어링에 대한 요구가 강하게 나타나고 있다. 중소도시에 위치한 임대아파트에 거주하는 입주민의 요구는 지역의 교통여건과 관련 이 있으며, 대도시에 비해 상대적으로 불편한 교통여건의 대안으로 생각하여 선호도가 높은 것으로 판단된 다. 따라서 카셰어링과 카풀 등 공유교통서비스를 지방 중소도시 또는 대도시에서는 대중교통이 안 좋은 지 역에서 이동의 보조 수단으로 적극 활용할 수 있도록 제공할 필요가 있다. 그러나 대중교통 여건에 대한 조 심스러운 고려가 필요하다. 같은 대중교통 서비스 환경이라고 하더라도 대도시와 중소도시에 거주하는 거주 민이 느끼는 대중교통 서비스 환경의 양호 또는 열악에 대한 판단이 다를 수 있기 때문이다.

둘째, 카풀의 경우 노인연령층은 교통복지 서비스로 인식하는 것을 선호도 조사에서 알 수 있다. 특히 카 풀의 경우 직접 운전하지 않아도 된다는 점에서 이러한 인식을 강화시켜준다고 할 수 있다. 이는 농어촌을 중심으로 제공되는 온디맨드(On-demand) 서비스가 중소도시의 노인층이 많은 임대아파트에서도 요구되는 이 동서비스임을 보여주며, LH 역시 노인층이 많이 거주하는 임대아파트에서는 카풀과 더불어 온디맨드 서비 스를 제공하는 할 필요가 있다. 한편 카풀에 대해서는 전반적으로 부정적인 의견이 많았는데 이는 카풀이 모 르는 타인의 차를 타야한다는 점에서 다소 부담으로 다가오기 때문으로 판단되며, 장기적으로 카풀을 활성 화하기 위해서는 극복되어야 하는 문제라 생각한다.

셋째, 주차공유 서비스의 경우 전반적으로 비선호의 의견이 높아 LH 임대아파트에 도입 시 입주민의 동 의를 얻는 것이 쉽지 않을 것으로 전망된다. 또한 대도시에서는 반대가 큰 반면 실질적인 서비스 이용 수요 는 많을 것이며, 중소도시에서는 서비스 허용에 보다 관대하겠지만 실질적인 이용 수요는 낮은 수요와 공급 의 불균형이 예상된다. 그러나 현실적으로 장기적으로 주차공유 서비스가 LH MaaS를 위한 재원조달의 수단 으로 고려되는 입장에서 역할이 제한적일 것임을 의미하며, 이에 대한 대안적 방안을 모색하여야 한다.

2. 연구의 한계 및 향후 연구과제

본 연구는 LH의 임대아파트의 특성을 3가지로 구분하고, 임대아파트 특성과 공유교통서비스에 대한 입주 민의 선호도의 상관관계를 C&RT 분석 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과는 LH 임대아파트 특성별로 우선 적용할 공유교통서비스를 결정하는 판단 근거를 제공할 수 있다. 그러나 본 연구에 사용된 임대아파트 를 분류한 특성 요인을 3가지로 한정함으로써 입주민의 선호도에 영향을 발휘할 수 있는 보다 많은 변수를 고려하지 못하고 있다는 한계가 존재한다. 비록 3가지 변수가 요인분석을 통해 도출된 것이지만, 변수의 속 성값이나 변수의 수 자체를 다양화 하지 못한 것은 분명한 한계이다. 예를 들어 대중교통여건의 경우 지하철 역까지의 거리와 버스운행 횟수를 통해 도출되었지만, 단순히 양호와 열악 2가지 속성값으로 한정하고 있다. 대중교통에서 도시철도의 유무가 큰 영향을 발휘한다는 점과 도시철도가 대부분 대도시에서만 이용 가능하 다는 점에서 대도시의 대중교통 여건이 ‘양호’하다는 것과 중소도시의 ‘양호’를 동일하게 취급한 것도 향후 보완해야 할 것으로 판단된다. 또한 결론에서 언급했듯이 교통여건의 경우 대도시와 중소도시 거주민이 상 대적으로 생각하는 좋은 여건과 안 좋은 여건에 대한 차이가 존재할 것이다. 따라서 연구를 좀 더 보안하려 면 실제 대중교통여건과 편의인식에 대한 연구가 필요하다. 따라서 향후 연구에서는 임대아파트의 유형 구 분, 임대아파트 주변의 토지이용 특성, 보다 세분화된 교통 및 대중교통 여건 등을 보다 심도 있게 분석할 필요가 있다고 판단된다.