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국토계획평가제도 개선 방안 연구: 평가대상 계획 조정 및 변경을 중심으로

국토계획 수립 시 국토관리의 기본이념을 내재화하고 국토종합계획과의 정합성을 확보하는데 기여하고 있는 국토계획평가제도는 2012년 제도 시행 이후 현재까지 평가대상 계획에 대한 조정 및 변경 없이 제도를 유지하고 있다.   국토계획평가제도의 효과적인 운영을 위해서는 현행 평가대상 계획에 대한 검토와 여건 변화로 새롭게 수립된 국토계획 중 평가대상으로 적합한 계획을 검토하여 평가대상 계획의 조정 및 변경이 필요하다.   김명한 전문연구원이 수행한 ｢국토계획평가제도 개선 방안 연구｣는 국토 공간을 종합적으로 관리하고 국토의 지속가능한 발전을 실현할 수 있다는 점에서 국토계획평가 대상 계획 선정의 중요성을 확인하고, 평가대상 계획의 조정 및 변경 방안을 제시하고 있다. KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는? 김명한: 2017년 국토연구원에 입사한 이후 현재까지 「국토기본법」 제19조의2에 근거하고 있는 국토계획평가제도 운영 업무를 수행하고 있다. 제도 운영 경험을 통해 평가대상으로 적합한 계획들이 새롭게 수립되었음에도 평가대상 계획의 조정 및 변경 없이 제도가 유지되고 있는 것을 알 수 있었다. 평가대상 계획의 조정 및 변경 등 제도 개선의 필요성 크다고 판단되어 연구를 수행하게 되었다. KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가? 김명한: 이 연구의 주요 내용은 국토계획평가 대상 계획 중 근거 법률 개정으로 계획을 수립하지 않거나, 여건 변화에 의해 새롭게 수립된 국토계획 중 평가대상으로 적합하다고 판단되는 계획에 대한 조정 및 변경안을 제시하는 것이다. 이를 통해 국토공간 전체 또는 일부를 다루는 다양한 국토계획 간 연계체계를 강화함으로써 국토 공간을 종합적이고 체계적으로 관리하고, 궁극적으로 국토의 지속가능한 발전을 실현할 수 있도록 기반을 마련할 수 있다는 점에서 연구의 의의가 있다. KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는? 김명한: 국토계획 수립 현황을 알아보기 위해 종합·지역계획과 부처별 소관 부문별계획으로 구분하여 현황 조사를 수행하였다. 특히, 부처별 소관 부문별계획은 국가법령정보센터에서 제공하는 법령과 이에 근거하여 실제 수립된 계획을 조사 및 정리하였다. 이 과정에서 국토교통부를 비롯하여 각 부처별로 다양한 법정계획들이 생각보다 많이 수립되고 있다는 것을 확인할 수 있었으며, 국토계획 수립 현황을 정리하는 데 상당히 많은 시간을 할애했던 기억이 있다.  KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은? 김명한: 이 연구를 수행하기 시작할 당시에는 최상위계획인 국토종합계획을 중심으로 종합·지역계획과 부문별계획이 서로 어떻게 연계되고 있는지 계획 간 체계를 정리하고 싶었다. 또한 이를 바탕으로 국토공간 위에서 다양한 국토계획이 어떻게 수립되고 이행되고 있는지를 파악하고 싶었다. 연구기간이 충분하지 않아 국토계획 체계를 정리하지 못했다는 것은 아쉬움으로 남는다.  KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면? 김명한: 국토계획평가제도 운영 업무를 수행하면서 현재의 도시기본계획 수립 체계는 인구감소 시대에 유지되기 힘들다는 것을 느끼게 되었다. 그렇기 때문에 저성장 인구감소를 겪고 있는 도시 및 지역의 지속 가능한 발전을 위한 적정 개발 규모, 개발 체계 전환 등과 관련된 연구를 수행하고 싶다.  김명한 전문연구원은 2020년 가천대학교에서 행정학 박사를 취득하고 현재 국토연구원 국토계획·지역연구본부에서 재직 중이다. 주요 연구분야는 국토 및 지역계획, 지역발전정책 등이다.

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인공지능 기법을 적용한 소지역단위 장래인구 예측 방법론 개발 기초 연구

인구감소시대, 지속가능한 국가와 지자체 운영을 위해 데이터 기반의 적정 계획을 수립해야 한다. 특히 장래인구는 주택, 인프라, 복지 등 대부분의 정책 수립의 근거가 되는 정보이다. 이보경 부연구위원의 ｢인공지능 기법을 적용한 소지역단위 장래인구 예측 방법론 개발 기초 연구｣는 국토계획에서 실제 체감할 수 있는 공간전략 도출에 활용될 수 있는 고해상도의 1km 격자단위 소지역단위 장래인구 전망 방법을 제안하고 있다.  KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는? 이보경: 시·군·구보다 높은 해상도인 1km 격자인 소지역단위 장래인구 정보가 있으면, 인구감소시대 급격한 미래 변화에 대응할 수 정책과 계획을 디자인할 수 있을 것으로 생각하여 연구를 시작하였다.  KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가? 이보경: 학술적으로는 우리나라에서는 처음으로 딥러닝을 활용하여 격자단위 인구 예측 모델을 개발하였다는 점이다. 2022년 말 연구 발표 이후 국내에서 소지역단위 장래인구 전망에 대한 관심이 크게 증가하였고 관련 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 실무적으로는 소지역단위 장래인구 정보가 과학적인 정책 의사결정의 중요한 근거로 사용될 수 있다는 데 의미가 있다. 개인이 변화를 체감할 수 있는 공간 단위에서 어떤 정책과 계획을 시행할 것인지 시뮬레이션하고 효과를 비교하는 데 기초자료 역할을 할 것이다. 또한 격자단위라는 공간체계의 특징을 살려 기존 행정구역에 구애받지 않고 행정구역을 넘나드는 생활권 또는 정책적으로 관심이 높은 초광역권 등으로 공간 범위를 유연하게 설정하고 정책을 디자인할 수 있다는 데 장점이 있다.  KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는? 이보경: 처음 연구를 시작할 때 컴퓨팅 리소스를 확보하는 데 어려움이 있었다. 연구진인 장요한 부연구위원의 전문지식과 연구원 지식정보팀의 전적인 지원으로 분석 환경을 갖추지 않았다면 주어진 시간 내 연구를 완료할 수 없었을 것이다. 그리고 개인적으로는 이 연구 수행 당시 임신한 상태였는데, 정말 좋은 연구진들(장요한 부연구위원, 정예진 연구원, 홍사흠 연구위원, 김동근 연구위원)과 함께한 덕분에 태교에 큰 도움이 된 것 같다. KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은? 이보경: 선행된 딥러닝 모델 연구가 없는 상태에서 1년 이내에 모델 개발과 적용까지 진행한다는 것은 사실 연구책임자의 욕심이었다. 외부 펀딩 R&D 과제 등을 활용하여 길고 깊은 호흡으로 다년도에 걸쳐 모델을 개발해야 했음에도 불구하고 무리해서 연구를 진행한 이유는, 연구원 기본과제로서 수행해야만 ‘우리나라에서 처음 국토연구원이 인공지능 모델을 활용하여 소지역단위 인구예측 모델을 개발했다’라는 의미가 생길 것 같아서였다. 그래서 독자들이 이 보고서를 볼 때는 딥러닝을 통해 인구예측 모델을 학습할 수 있다는 성공담보다는 실제 모델을 개발해 보니 어떤 점이 부족한지 그 실패담에 더 관심을 두었으면 좋겠다. 이 연구의 한계점이 향후 다른 연구자들에게 관련 연구를 수행하는 좋은 동기가 될 것이라 믿는다.  KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면? 이보경: 국토 관련 양적연구(Quantitative research)와 질적연구(Qualitative research)를 어떻게 연계·통합할 것인가에 관심이 있다. 데이터와 방법론을 통해 미래 국토 변화를 시뮬레이션하고 그 결과를 어떻게 정책과 계획에 녹여낼 수 있을지 다양한 부문에서 시도해 보고자 한다.  이보경 부연구위원은 2018년 연세대학교에서 정보산업공학박사를 취득하고 현재 국토연구원 국토인프라·공간정보연구본부 국토모니터링연구센터에 재직 중이다. 주요 연구분야는 공간빅데이터 분석, 최적화입지 분석, 지역혁신 등이다.

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