earticle

영어

As the vacant house problem is causing various factors such as economic insecurity and crime in the region, it can adversely affect urban development and cause a lot of effects on the quality of life of residents. However, not only is the data construction on empty houses somewhat insufficient, but due to its low effectiveness, clear data construction improvement measures are needed. In order to reconstruct the situation of empty houses, this study estimates the number of empty houses, predicts the number of empty houses in the future as time series data, and derives implications for the problem of empty houses. Based on the empty house estimation method for Busan and Gyeongsangnam-do, this study estimates the number of empty houses in 60 cycles from 2012 to 2020 through residential electric energy usage and proposes the predictive power of empty houses over the next five years using the SARIMA. As a result, there is a slight difference every month in all case areas, but the number of vacant houses is increasing in the long run. In addition, in terms of model suitability, the adequacy was demonstrated by showing reliability in the predictive power in the seasonal ARIMA model rather than the exponential smoothing method. Based on this, policy points on the issue of vacant houses were presented, and it is expected that the frequency of vacant houses can be subdivided for each region in the future to expand the impact on the occurrence of vacant houses along with the population structure.

한국어

비수도권의 경우 수도권으로의 인구 집중현상이 지속됨에 따라 인구유출로 인해 발생하는 빈집 수는 해마다 증가하고 있다. 빈집 문제는 지역 내 경제 불안감과 범죄발생 등 다양한 요인들로 인해 원인을 일으키고 있는 만큼 도시발전에 악영향을 초래시킬 수 있으며 거주민들의 삶의 질에 많은 영향을 야기시킨다. 하지만 빈집에 관한 자료구축이 다소 미흡할 뿐만 아니라 낮은 실효성으로 인해 명료한 자료구축의 개선방안이 필요한 실정이다. 이에 대한 빈집실태를 재구성 하고자 본 연구에서는 빈집 수를 추정한 후 향후 빈집수를 시계열자료로 예측한 뒤 빈집문제에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구는 부산광역시와 경상남도를 대상으로 빈집 추정방법을 기초로 하여 2012년부터 2020년까지 60주기의 빈집현황을 주거용 전기에너지 사용량을 통해 빈집 수를 추정하고 계절자기회귀이동평균모형(SARIMA)을 활용하여 향후 5년간 빈집 수의 예측력을 제안한다. 그 결과, 사례지역 모두 매월마다 약소한 차이가 존재하나 장기적으로 빈집 수는 증가하는 추세로 나타났다. 또한, MAPE값으로 본 모형 적합도 측면에서는 부산시에서 계절 ARIMA모형이 4.96%, 지수평활법이 6.45%, 경남지역에서는 계절 ARIMA모형 2.51%, 지수평활법 7.44%로 두 지역 모두 지수평활법보다 계절ARIMA모형에서 예측력에 신뢰도를 보여주면서 적절성을 입증하였다. 이러한 결과를 토대로 빈집문제에 대한 정책점 함의를 제시하였으며 추후 각 지역별로 빈집 빈도를 세분화하여 빈집 발생에 어떤 영향을 미치는지 인구구조와 함께 구체적인 연구방향으로 확장시킬 수 있을 것으로 보인다.