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주택난의 요인분석

주택난의 원인 분석과목전공학번이름주택난이란 주택의 공급 부족이나 가격 상승으로 주택을 구하기 어려운 문제를 말한다. 이런 주택난이 우리나라의 주요 도시에서 지속적으로 발생하고 있다. 수요에 비해 공급이 적어 일차원적으로 주택이 부족한 문제가 발생하고 주택을 계속 개발 해야하는 상황에 처해있다 보니 주거지는 있지만 교육, 문화시설 등 편의 시설이 가까이 있지 않거나 직장이랑 주택의 거리가 멀어 불편함을 느낄 수도 있다. 그리고 주택 수준이 점점 떨어지게 되니 주거 수준도 떨어질 수밖에 없다. 그럼에도 사람들은 계속해서 도시로 집중되니 주거비 부담은 또 심화된다. 이런 주택난은 주택의 수요보다 공급이 적어서 주택 절대량이 부족한 양적 주택난과, 수요자의 주택비 부담 능력 저하 때문에 주택의 질적 수준이 떨어지는 질적 주택난으로 나눌 수 있는데 우선, 양적 주택난부터 보자. 아래 자료는 통계청의 인구 총 조사 자료이다.행정구역별2*************152021전국463.9474.5485.6509.2515.2서울특별시16,342.216,221.016,188.916,364.015,650.1부산광역시4,820.44,609.44,452.34,479.94,316.4대구광역시2,801.02,786.52,767.42,791.02,702.2인천광역시2,566.22,546.32,587.52,755.52,772.8광주광역시2,697.82,827.52,945.62,998.82,944.0대전광역시2,534.52,673.02,781.22,852.32,742.8울산광역시960.4992.51,022.31,099.61,055.0세종특별자치시---439.0787.7경기도886.41,028.11,119.31,226.41,338.9강원도89.788.288.290.290.4충청북도197.3196.5203.4214.6219.4충청남도214.9219.7235.0256.6263.8전라북도234.9221.5220.3227.4221.4전라남도166.6150.7142.2146.1143.9경상북도143.213비율은 변하지 않고 있다. 가장 최근 자료인 2021년 자료를 참고하면 전국을 기준으로 1km²당 515.2 명이 거주하고 있다. 그리고 서울특별시는 1km²당 15,650.1명이 거주 중이고 부산광역시는 4,316명, 대구광역시는 2,702.2명, 인천광역시는 2,772.8명 이지만 강원도는 90.4명, 전라남도는 143.9명, 경상북도는 138.4명이다. 전국을 평균 수치로 봤을 때 지역별 편차가 크다는 것을 알 수 있다. 그리고 위에 표로 우리는 인구가 주요 도시에만 집중되어 있다는 것을 확인할 수 있다. 그러니 같은 평의 토지를 이용할 때에도 인구밀도가 높은 서울특별시와 인구밀도가 낮은 강원도, 경상북도, 전라남도 지역은 차이가 있을 수밖에 없다. 도시 지역은 다른 지역보다 같은 크기의 토지에 더 많은 인구를 수용할 수 있어야 하기 때문에 고층 빌딩과 아파트들이 생겨날 수밖에 없다.그렇다면 왜 도시 지역에 사람들이 많은 것일까? 대한민국 정책브리핑이라는 대한민국 공식 전자정부 누리집에서 통계청의 노형준 인구동향과장이 2022년 국내 인구 이동 통계 결과를 브리핑했던 자료가 있다. 국내 인구 이동 통계란 주민등록법에 따라 거주지 변경 시 제출하는 전입 신고서를 기초로 읍면동 경계를 넘어선 이동자를 집계한 결과를 말한다. 그 자료는 다음과 같다.위의 자료를 보면 수도권은 2017년부터 계속 순유입 되고 있는 것을 확인할 수 있다. 그리고 아래 자료는 2022년 시군구별 순이동률 순위를 나타낸 그래프인데 순유입률이 높았던 지역은 대구 중구, 인천 중구, 경기 과천시 순이었다고 한다. 대부분의 이동한 사람들이 수도권 지역과 광역시로 이동했다는 것을 알 수 있다.그렇다면 사람들이 이렇게 도시 지역으로 모이는 이유는 무엇일까? 아래 자료는 인구 이동자들을 전입 사유별로 정리한 그래프이다.그래프를 보면 인구이동의 사유는 주택이 가장 많고 다음이 가족, 직업 등이다. 그 뒤로는 차이가 많이 나고 있기때문에 주택, 가족, 직업을 이유로 대부분 인구이동이 일어나고 있다고다시 말해 2-30대가 주로 인구이동을 하고 있고 직장(취업, 전근 등)이나 가족, 주택을 이유로 이동하고 있다는 뜻이다. 즉 앞서 말했던 자료들을 보면 사람들이 도시에 집중되어 거주하고있고 지금까지도 도시로 이동해가는 사람들이 많다는 것과 주로 2-30대가 주택, 가족, 직업을 이유로 인구이동을 하고 있다는 것을 의미한다.그렇다면 인구가 왜 도시로 모이는 걸까? 우리나라는 1960년대 이후 도시를 중심으로 산업이 집중적으로 발전하기 시작했는데 그러면서 농촌 인구를 값싼 산업 현장 근로자로 불러들였고 인해 많은 농촌 인구가 서울(수도권 지역)에 밀집되는 이촌향도 현상이 가속화되었다. 이로인해 서울에는 인구 과밀화가 발생하였다. 현재까지도 여전히 서울을 포함한 경기, 인천 지방에 한국 인구의 50% 이상이 모여 산다. 1960년대에 일어났던 도시 쏠림 현상은 현재는 거의 정체 상태이나 여전히 전체 인구의 90% 이상이 도시 지역에 몰려 있다.*************01320142015도시지역 인구45*************447054730비도시지역 인구4*************8423도시지역인구비율90.991.191.091.691.791.8 (단위: 10,000명, 비율: %)토지의 양은 정해져 있는데 사람들은 직장이나 가족, 주택 등을 이유로 도시에만 밀접하여 살아가다 보니 사람들이 살면서 불편함을 느낄 수밖에 없는 것이다.또‘대한 건축 학회지에 박영기 - 한국의 도시 주택 문제와 그 완화 방향’이라는 논문을 보면 도시의 주택난의 원인으로 핵가족화를 설명했다. 과거에 전통적으로 한집에서 2-3대 심지어는 4대까지 같이 살아왔지만 근대사회로의 발전에 따라 부부 중심의 핵가족화가 해를 거듭할수록 진전되고 있다. 아래 그래프를 보면 요즘은 1인 가구 수도 계속해서 늘고 있다는 것을 확인 할 수 있다.주택에 거주하는 인구수가 계속해서 줄고 있기 때문에 필요로 하는 주택 수가 증가하고 있고 이에 따라 주택난이 더 심화되고 있다. 여기까지 주택이 절대적으로 부족한 현상으이 낮아서 주택의 질적 수준이 낮은 데에서 비롯되는 여러 가지 불만을 초래하는 문제이다. 경제적 주택 문제라고도 부른다. 앞서 잠깐 언급했던 것처럼 우리나라는 1960년대 이후 도시를 중심으로 산업이 집중적으로 발전하기 시작하면서 농촌 인구를 값싼 산업 현장 근로자로 불러들였고 인해 많은 농촌 인구가 서울(수도권 지역)에 밀집되는 이촌향도 현상이 가속화되었다. 이로 인해 서울에는 인구 과밀화가 발생하였다. ‘한국의 주택정책 : 어제 그리고 오늘’이라는 책을 참고하면 도시의 인구 과밀화로 급격한 주택 수요 증가는 주택을 지을 공간의 부족을 야기하기도 하였고 더 나아가 불량 주택을 양산하기도 하였다고 한다. 그보다 더 큰 문제는 기형적으로 높은 서울의 주택가격 문제였다. 인구의 과밀화에 따른 집값 상승은 일정한 도시 빈곤층을 만들어내는 요인으로 작용하기도 하였다. 이러한 도시로의 유입 인구 중 대부분이 저소득층으로 주거비의 부담 능력이 부족하기때문에 더 문제가 되는 것이다. 결국은 이 모든 것들이 모여 수도권의 확장을 가져왔고 신도시 개발과 함께 한국의 국토는 더욱 수도권으로 집중되었다. 이런 것들이 질적 주택난의 원인이라고 볼 수 있다. 또 주택의 정의는 사람이 들어가 살 수 있게 지은 건물이다. 주택은 인간의 사생활의 독립을 지속시켜 주고 범죄 등 여러 가지 외부의 위협으로부터 보호받을 수 있는 안식처 역할을 한다. 이런 주택을 사생활을 지켜주는 거주 공간이라는 기준에서 보게 되면 주택 문제가 심각하다고 볼 수 있다. 토지에 비해 인구가 적게 사는 지역보다 인구밀도가 높은 도시 지역은 정해진 토지에 많은 인구를 수용해야하기 때문에 아파트처럼 높은 건물에 많은 인구가 모여 살 수 있는 주택 형태를 띄고 있는데 이로 인해 사생활을 완전히 보호받기는 현실적으로 어렵다. 기사만 찾아봐도 사생활 침해 문제는 끊임없이 일어나고 있다는 것을 알 수 있다. 일조권도 마찬가지다. 동간 거리가 좁은 아파트 단지와 고층 빌딩이 모여있는 도시 지역에는 일조권 문제도 계속해서 발생하도 공공 이용을 위한 공간면적을 감소시키고 주거의 질을 저하시켜 스프롤 슬럼을 발생시키기도한다고 명시되어 있다. 사람들이 도시에 집중되어 살아가고 있는 현재 지가 상승으로 토지를 세분화하여 이용하고 집약적으로 이용하게 되다보니 앞서 말한 사생활이나 일조권 등 주거의 질은 떨어지게 된다. 또 토지, 공동이용목적 생활수단, 자연적 생활수단이 잘 어울어져 있어야 하는데 인구수에 비해 주택이 부족하니 생활할 수 있는 공간이 점점 줄어들 수밖에 없다. 공공 이용을 위한 공간 면적을 감소시켜 주거지는 있지만 교육, 문화시설 등 편의 시설이 가까이 있지 않는 등 여러 문제도 동반하게 되는 것이 그 예이다. 이렇게 되면 스프롤현상을 발생시키게 되는데 스프롤현상의 정의는 도시가 급격하게 발전하면서 토지 가격이 크게 상승하고 이로 인하여 도시 주변 지역에 주택이나 공장 등이 무질서하게 지어짐으로써 도시 주변부가 비효율적으로 확대되는 것을 말한다. 주로 도시계획 또는 정비사업이 도시의 발전을 따르지 못하거나 처음부터 고려되어 있지 않을 때 발생하는 문제이다. 한국에서 스프롤현상이 특히 문제가 된 것은 1970년대였다. 급격한 산업화로 가속화된 경제 성장에 따른 급속한 발전이 대도시 주변의 주택 ·공장의 무계획적인 건설과 지가의 폭등, 교통량의 폭주, 환경오염 등 여러 문제를 발생시켰기 때문이다. 이런 스프롤 현상은 도시 주변 지역에 무분별한 개발을 하다보니 자연녹지를 훼손하고 교통 문제도 야기시켰다. 교통 문제는 자동차로 인한 교통 체증을 주로 의미하지만 주차난, 보행난 등을 포함한다. 자가용 차량을 이용하는 이동 인구가 증가함에 따라 서울이나 도시 주변에 많은 고속도로와 자동차 전동 도로를 건설하고 있으나 자동차 증가율을 따르지 못하고 있다. 출퇴근을 이유로 자가용 이용률을 증가시켰고 대중교통 수익성은 떨어졌다. 이러한 교통 문제는 또 환경파괴의 원인이 되었다. 매연으로 인한 대기오염을 포함해서 에너지 낭비의 원인등 사회적 문제의 원인으로 작용하게 되었다. 도시의 슬럼화 도시

경영/경제| 2023.04.28| 7페이지| 2,500원| 조회(287)

주택, 주택난, 주택난의 요인, 주택난의 원인, 주택난 분석

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데이터 3법으로 달라질 전자상거래 분석

데이터 3법으로 달라질 전자상거래 분석1. 데이터의 자유로운 이동으로 달라질 변화개인정보 중에 개인이 특정되지 않도록 가공된 정보 데이터인 가명정보를 수집하여 사회발전에 활용할 수 있게 하자는 취지로 개정된 데이터 3법은 새로운 서비스나 기술, 제품 등을 개발이라는 신사업 전개에 큰 도움을 주었다. 그중 빅데이터, AI, 클라우드 등 IT를 기반으로 한 사업영역에 변화를 줄 것으로 기대되고 있다.가명 데이터들은 이전보다 자유롭게 데이터 이동이 가능해지고 연구에 활용할 수 있게 되어 빅데이터의 분석론과 블록체인을 활용한 투명하고 신뢰성 있는 데이터 분석과 개인정보 활용이 더욱 중요시 되었다.이러한 데이터들의 활용으로 우리의 일상생활 속에서 세계적인 4차 산업혁명의 흐름에 가장 빠르게 변하는 산업들로부터 변화를 체감할 수 있다. 대표적인 예시 중 하나는 금융인데 최근에는 ‘오픈뱅킹’이라는 은행들의 송금과 결제망을 표준화하여 특정한 한 금융기업에서 본인의 타 금융계좌까지 원터치로 모든 것을 해결하는 걸 체험해 볼 수 있다. 이는 금융기업들의 자유로운 데이터 이동이 우리에게 필요한 상품들을 개발하고 혁신을 가져오는데 큰 역할을 가져온다.또한, 온라인 전자상거래를 이용하며 내가 검색한 데이터를 AI가 저절로 분석하여 자연스럽게 우리의 온라인 생활 속에 알고리즘을 형성한다. 내가 어제 관심을 가져 검색해보았던 상품이 모바일과 PC 사용 중에 자연스럽게 노출되고 결제를 유도한다. 이러한 잦은 노출은 소비자로 하여금 더욱 관심과 욕구를 이끌어 마지막에 상품 결제까지 이어지게 한다.데이터의 활용은 미리 기업과 산업의 활용 있어 가장 기본요소가 되었고 앞으로 전자상거래시장에서 어떠한 변화를 가져올 것인지 알아보도록 하자.2. 데이터의 유기적 이동이 가져올 전자상거래 시장 변화내가 가입하고 활용한 다양한 데이터들이 가명데이터로 변환되어 일괄 수집되면 이를 활용한 다양한 상품들이 생성되고 추천되며 수익을 창출하는 ‘마이데이터 사업’이 활용화 될 것입니다. 이러한 축적된 마이데이터들로 소비자들의 연령, 성별, 소득수준, 국가별 등의 소비패턴들의 종합적으로 비교·분석하여 전자상거래 업체들은 각 소비자들을 이해하고 쇼핑패턴에 따른 다양한 마케팅과 판매전략을 세울 수 있을 것입니다.이렇게되면 전자상거래 시장은 판매자 중심이 아닌 소비자 중심을 변하게 되고 기업들은 소비자들을 끌어들이기 위한 맞춤 마케팅, 프로모션 등 증가된 소비자 풀을 보고 더 많은 판매자들이 참여하게 되어 소비자들은 더 많은 혜택을 누리게 된다. 이에 판매자들은 소비자들의 특성을 데이터 활용을 통하여 맞춰가기 위해 변화에 따라가고 신유통 환경을 구상하여야만 한다.이러한 변화의 흐름을 가장 잘 파악하고 축적된 데이터를 통해 한국 전자상거래 시장에 가장 큰 수익을 창출한 대표적인 기업이 있다. 그 기업은 바로 ‘네이버’와 ‘카카오’이다. 이들은 무료로 정보제공과 커뮤니티 환경조성 등 플랫폼 제공으로 이용자들의 상품 구매 트렌드, 관심항목 등의 데이터들을 축적하고 있다. 이러한 데이터들로 어느 순간부터 네이버쇼핑, 카카오쇼핑 등 유통망을 가지고 있지 않으면서도 이용자들에게 맞춤 상품 구매환경을 조성하여 중간에서 수익을 창출하고 있었다.데이터 3법 개정으로 더욱 많은 기업들의 축적된 데이터의 이동이 시작될 것이다. 이로인해 과거부터 현재까지 우리의 모든 기록쇼핑이 남아있는 카드나 통장거래의 데이터가 금융기업과 전자상거래기업 간의 교환으로 상품 구매내역, 배경, 지역 등의 데이터 분석이 될 것이다. 제품의 특성 및 고객의 선호도가 파악된 맞춤형 상품이 제시가 더욱 유용해질 것이고 이는 기업들로써 신규 고객 유치 및 비용 절감 효과를 누릴 수 있으며 고객의 분석과 예측에 대응하기 쉬워지는 변화가 발생 될 것이다.

경영/경제| 2020.11.15| 3페이지| 2,000원| 조회(168)

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업무서식| 2020.08.10| 800원| 조회(157)

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