1. 연구의 배경 및 목적
1970년대부터 국내 연안 도시들은 항만, 산업단지, 수변 관광단지의 유치를 위해 연안 개발을 활발히 진행하였다. 개발은 주로 매립을 통해 이루어졌으며, 이로 인해 국토의 면적은 1970년과 비교했을 때 2,382 ㎢ 증가한 것으로 나타났다(MOLIT, 2021). 한편, 2000년대에 조성된 연안지역은 주상복합, 리조트 등 고밀⋅고층의 주상복합용도로 개발되면서 연안경관을 가장 가까운 곳에서 누릴 수 있는 주거공간으로 주목받게 되었다. 이러한 개발사례와 함께 연안의 부동산에 대한 수요가 계속해서 증가하고 있는 추세이다.
연안이 제공하는 어메니티(Amenity)와 연안개발의 영향관계에 대한 연구는 삶의 질에 대한 시민들의 수요 증가에 따라 연안을 대상으로 한 개발이 급속도로 진행되고 있음을 보여주며, 이 중 연안의 고밀개발이 주요 현상으로 지적되고 있다(Schlüter et al., 2020; Knapp and Vandegehuchte, 2022). 문제는 최근에 기후변화의 영향으로 극단적인 이상기후가 자주 나타나고 있고 연안지역, 특히 매립지가 구조적으로 침수 재해에 취약하다는 것이 알려져 있음에도 지속적으로 고밀도의 개발이 이루어지고 있다는 점이다(Giridharan et al., 2008; Kang et al, 2010; Song et al., 2019). 또한, 거주 및 개발수요가 미적 경관과 휴양의 질에 크게 의존하고 있어 자연 상태의 안정화 기능이 사라지고 더 많은 사람이 재해에 노출되어 결과적으로 방재에 막대한 재정이 투입되고 있음이 지적되었다(Shi and Varuzzao, 2020).
도시공간에서 경관, 쾌적함, 편리함 등의 어메니티에 대한 우수한 접근성은 어메니티 효과(Amenity Effect)를 유발하여 이용자의 수요를 증가시키고 이는 주택가격에 영향을 끼친다(Wen et al., 2015; Yuan et al., 2020). 마찬가지로 재해 노출 및 리스크에 대한 인식은 부동산 수요자의 재해 위험 회피 경향으로 이어져 부동산 가격에 내재되어 나타나게 된다(Tobin and Montz, 1994; Bin and Polasky, 2004). 즉, 재난 상황에서 부동산 가격은 지역주민의 어메니티에 대한 선호도와 위험인식의 상호영향을 통해 결정된다. 심각한 재해가 발생했을 때 부동산 수요자에게 어메니티에 대한 선호보다 재난의 위험성에 대한 인식이 중요하게 작용한다면 해당 지역을 주거지로 선택하지 않을 것이고, 어메니티에 대한 선호가 더 크다면 주거지로 선택할 것이다.
본 연구에서는 재해 노출의 영향으로 설명되지 않는 연안지역의 주거선택의 원인을 구조방정식을 활용한 장소애착 및 위험인식 요인분석을 통해 규명하고자 한다.
2. 선행연구 고찰
2.1 연안 재해와 위험인식
연안지역은 기후변화 및 해수면 상승에 민감한 지리적 환경에 해당하고, 사람이 밀집하여 거주하는 연안의 대도시는 그 영향에 더욱 취약하다(Nunn and Mimura, 1997; Yook, 2011). 또한 재해에 노출되었을 때 서로 인접한 지역이라도 피해 양상이 다르게 나타나는 경우가 많은데, 이는 동일한 기상현상의 영향을 받더라도 물리적⋅사회적⋅정책적 요소에 따라 그 피해가 다르게 나타날 수 있음을 의미한다.
재해에 대한 반응은 사람마다 다르며, 이는 대부분 위험인식의 차이에서 기인한다. 위험인식은 잠재적인 위험에 대해 인지하는 것을 의미하고, 개인의 재해경험, 예상되는 피해, 지식 등에 의해 결정된다(Klein and Nicholls, 1999; Daniel et al., 2009; Cui and Han, 2019). 한편, 재해에 대한 노출은 일반적으로 위험인식을 증가시키지만, 지역의 환경과 거주자의 성별, 교육 수준 등 사회환경적 요인에 의해 교란될 수 있고 재해 경험이 주민들에게 안일한 경험을 심어주는 등 잘못된 경험(false experience)로 작용할 수도 있기 때문에 이들 요인을 복합적으로 고려하는 것이 필요하다(Ho et al., 2008; Paton et al., 2008).
위험인식의 측정은 부동산 수요자의 지불희망가격이 재해의 위험성에 대한 인식에 내재되어 형성되는 현상을 바탕으로, 주택가격을 위험인식의 대리변수로 활용하는 방식으로 이루어졌다. 재해가 발생하거나 재해의 위험성이 높은 것으로 판단될 경우 부동산 가격이 하락했고, 시간이 지남에 따라 재해 노출에 대한 위험인식이 감소할 경우 지불희망가격은 점차 상승하는 것으로 나타났다(Fig. 1; Tobin and Montz, 1994; Bin and Polasky, 2004; Hallstrom and Smith, 2005). 또한 주택가격은 재해의 여부 외에도 재해의 빈도와 강도에 영향을 받는 것으로 나타났으며 재해를 경험한 이후 하락한 주택가격의 회복상태는 해당 지역의 공간적, 사회적, 수문학적 특성에 따라 달라지는 경향을 보인다(Daniel et al., 2009; Kim et al., 2017).
2.2 장소애착의 정의 및 발생 요인
장소애착은 장소가 불러일으키는 안정감⋅쾌적함⋅친밀감⋅행복감이나 장소 구성원들의 정서적 유대감에 의해 형성되어 장소에 특별한 의미나 정체성을 부여하는 것을 의미한다(Hidalgo and Hernandez, 2001). 경관이나 자연환경은 장소애착 형성에 중요한 영향변수로 밝혀졌으며, 이외에도 경험 혹은 친숙성과 같은 요인들에 의해 복합적으로 작용한다(Stylidis, 2018; Walker and Ryan, 2008). 또한 연안과 같은 레크리에이션(recreation) 환경에서의 장소애착은 감정적이고 상징적인 의미와 밀접한 관련이 있으며 장소애착이 클수록 여타 부정적 환경 조건에 대한 인식이 흐려지는 것으로 나타났다(Budruk and Stanis, 2013; Bonaiuto et al., 2016).
기존의 장소애착은 물리적 환경요인 뿐만 아니라 개인이나 사회환경적 요인도 중요한 영향변수였으나, 국내 거주 양식이 아파트 위주로 변화하면서 이웃 간의 유대관계가 약화되고 지역사회에 뿌리를 내리지 못하는 경우가 다수 발생하면서 그 영향이 감소하고 있다(Choi, 2002; Kang and Kim, 2011).
2.3 연안 재해와 장소애착의 관계
연안 재해에 대한 장소애착의 영향은 애착의 발현 방식에 따라 긍정적인 측면과 부정적인 측면이 서로 상반되는 경향을 보인다.
장소애착의 긍정적인 측면은 계획 수립 및 주민참여 과정에서 두드러지게 나타난다. 방재계획이 실질적인 효과를 가지기 위해서는 주민의 이해와 참여가 매우 중요하며 주민의 이해가 바탕이 되지 않으면 계획의 타당성과 효과를 장담하기 어렵다(Godschalk et al., 2003; Manzo and Perkins, 2006). 장소애착이 높을수록 사회 구성원과 이해 집단의 참여와 협력을 기반으로 하는 공공 거버넌스를 형성하기 수월하고, 재해 대응에 직접적인 영향을 끼칠 수 있다(Mishra et al., 2010). 그러나, 본 절에서 언급한 장소애착은 지역 내 유대관계를 전제로 하기 때문에 장소애착의 의미를 모두 포괄하지는 않는다.
연안 재해에 대한 장소애착의 부정적인 영향은 연안 침식 및 범람으로 인해 위험지역 주민 이주정책에 대한 갈등을 겪고 있는 플로리다 지역 사례에서 확인할 수 있다. 플로리다 연안은 우수한 경관과 레크리에이션 자원으로 관광 및 주거 수요가 높은 지역이다. 해당 지역은 지나친 개발로 인해 침식과 퇴적을 통한 해변의 안정화 기능이 사라졌고, 해안 침식 방지와 허리케인 완화를 위해 막대한 재정을 투입하고 있는 상황이지만, 여전히 높은 주거수요로 인해 이주정책이 용이하지 않은 것으로 나타났다(Landry et al., 2003; Shivlani et al., 2003). 이러한 현상은 수변공간이나 편의시설의 접근성에 대한 선호로 지역에 내재된 재해 위험이 교란되어 발생하는 현상으로 볼 수 있다. 즉, 거주자가 재해 위험을 인식하더라도 지역의 선호하는 환경요인으로 인해 리스크로 받아들이지 않고 오히려 수요가 증가하여 더 많은 사람이 재해에 노출될 수 있다(Mueller et al., 2009).
2.4 선행연구에 대한 고찰
앞서 제시한 선행연구들은 개발이 이루어지고, 재해가 발생하고, 재해 이후에 위험인식이 형성되어 수요에 영향을 미치는 과정까지 각각의 단계에서 발생한 현상에 대해 분석하고 있다. 그러나 해당 연구들은 재해 등의 충격이 발생한 이후의 변화를 추적하는 사례연구이기 때문에 개발부터 재해 피해가 발생하기까지 과정의 전체적 맥락에서 시사점을 가지지 못한다.
본 연구에서는 침수 위험지역에 더 많은 사람들이 거주하기를 희망하는 위험인식과 주거선택의 모순적 현상에 장소애착 요인을 대입하여 분석함으로써, 연안 개발 시 계획단계에서 구조적 취약성뿐만 아니라 환경적 어메니티로 인해 발생할 수 있는 연쇄효과 고려의 필요성을 제시하고자 한다.
Fig. 2는 연안 어메니티와 연안 재해, 위험인식, 장소애착에 대한 연구들로 구성된 프레임워크 속에서 본 연구의 목적을 나타낸 모식도이다. 각 단계 개별 연구의 관계성을 통해 연안의 어메니티 효과로 개발 수요가 증가하고, 개발로 인해 재해 노출이 증가하여 형성된 위험인식을, 어메니티 효과로 증가한 장소애착이 상쇄하여 결과적으로 연안 주민들의 주거선택이 어떠한 결과로 이어질 수 있는지 유추하는 모형을 도출할 수 있다.
3. 연구의 설계
3.1 연구가설 설정
연안의 어메니티와 장소애착 및 위험인식의 관계에 대한 선행연구를 바탕으로, 본 연구에서는 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.
연구가설: 재해노출로 인해 증가된 위험인식은 장소애착 요인에 의해 그 영향이 상쇄될 것이다.
본 연구는 구조적으로 취약하고 침수 재해가 다수 발생했던 지역임에도 주거 수요가 집중되는 현상을 장소애착 요인을 통해 설명하는 것을 목적으로 한다. 선행연구를 통해 취약성과 재해 경험으로 설명되지 않는 주거선택의 경향을 확인하였으며, 그 원인이 주변 환경에 의한 장소애착의 영향일 수 있다는 가설이 제시되었지만 실증되지 않았다.
이에 본 연구에서는 선행연구의 사례를 바탕으로 앞서 제시한 가설 검증을 통해 주거선택에 영향을 미치는 장소애착과 위험인식의 관계를 실증하고자 한다.
3.2 연구대상지 선정
앞서 제시한 연구가설을 실증 분석하기 위해서는 재해에 노출되고 있지만, 위험인식의 증가에 따른 주거수요 감소가 장소애착 요인으로 인해 상쇄되었을 것으로 예상되는 연구지역이 필요하다. 이에 특정 사건 전과 후의 표본의 차이를 분석하는 이중차분법(Difference in difference, DID)을 활용한 탐색적 분석을 통해 연구지역을 선정하였다.
탐색적 분석의 공간적 범위는 2000년대 이후 매립을 통해 조성된 지역 중 전국에서 가장 높은 빈도로 침수피해에 노출되고 있는 부산의 마린시티, 용호만, 명지주거단지 일대를 대상으로 한다. 해당 지역들은 범람 및 폭우로 인한 침수를 다수 경험했지만 높은 주택가격을 유지하고 있는 지역이다. 세 지역을 대상으로 광범위한 재해 전후의 주택가격을 분석하되, 해당 지역들이 높은 주택가격을 유지하고 있는 현상이 단순히 물가상승의 영향인지, 침수 재해의 영향이 있었는지 확인하는 과정이 포함되어야 한다.
이때, 침수 재해에 대한 노출 이외에 주택가격을 결정하는 기타 요인의 개입을 방지하기 위해 물가지수, 노후도, 면적, 층수 등 개별주택 특성을 통제변수로 채택하여 탐색적 분석을 수행하고, 연구대상지를 확정하였다(Fig. 3).
3.3 연구의 시간적 범위 및 분석자료
탐색적 분석 단계에서는 최근 부산시에 가장 큰 피해를 입혔던 태풍 차바(2016)를 기준으로 전후 24개월, 총 48개월의 월별 데이터를 활용하였다. 분석에 활용된 변수 및 데이터 목록은 Table 1에 제시하였다. 변수 이외에 가공에 활용된 데이터는 물가상승분을 제외하기 위하여 월별 주택가격지수를 활용하였고, 침수재해 노출과 관련하여 침수흔적도와 침수이력정보를 활용하였다.
Table 1
List of Variables and Data
| Phase | Variables | Data* | Source** |
|---|---|---|---|
| Exploratory analysis | - | Flood inundation map | MOIS |
| - | Flood occurrence | MOIS | |
| - | Housing price index | REB | |
| Floor | Number of floors | MOLIT | |
| Age | Age of buildings | MOLIT | |
| Area (㎡) | Floor area by household | MOLIT | |
| Latent variables | Observed variables | ||
| Structural equation | Place attachment | Land Scape & Environment (5Q) | Survey (n=184) |
| Life & Culture (3Q) | |||
| Infrastructure (4Q) | |||
| Housing & Transportation (4Q) | |||
| Risk perception | Disaster experience (2Q) | ||
| Expected damage (2Q) | |||
| Policy awareness (1Q) | |||
| Housing choice | Selection intensity (2Q) | ||
| Desired residency period (1Q) |
3.4 방법론
본 연구에서는 장소애착, 위험인식, 주거선택 세 가지 잠재변수의 영향 및 인과관계를 분석하기 위해 구조방정식 모형을 채택하였고, 해당 모형을 채택한 이유는 다음과 같다.
앞서 언급한 세 잠재변수는 이론적 개념으로 정량적 측정이 불가능하지만 직접 관찰이 가능한 측정변수들을 통해 설명되는 변수로, 종속변수의 성격을 가진다. 회귀분석은 종속변수로 한 가지 변수를 다루어야 하는 제약이 있으나, 구조방정식 모형은 다수의 독립변수와 다수의 종속변수 사이의 인과관계를 동시에 추정할 수 있을 뿐만 아니라 요인 간의 총 효과와 간접효과 등을 파악할 수 있는 장점이 있다(Yuan and Bentler, 2006).
또한, 구조방정식 모형은 이론적 배경을 통해 정립된 변수들의 관계를 활용하여 잠재변수 간의 인과관계에 대한 가설을 검증하는 방법으로, 확인적 요인분석을 경로분석의 형태로 결합시킨 모형이다(Bowen and Guo, 2011; Ullman and Bentler, 2013). 여기서 구조방정식 모형이 기존의 경로분석과 다른 점은 측정오차를 고려하지 못하는 경로분석의 통계적 한계점을 잠재변수 개념을 도입하여 보완했다는 점이다(Anderson and Gerbing, 1988; Mueller, 2012). 따라서, 본 연구와 같이 선행연구의 이론을 바탕으로 수립한 가설에 따라 모형을 구축하고 검증하는데 적합한 모형이라고 할 수 있다.
본 연구에서는 분석 소프트웨어(AMOS 22)를 활용하여 장소애착, 위험인식, 주거선택을 잠재변수로 하는 구조방정식 모형을 구축하였다(Fig. 4). 각각의 잠재변수와 측정변수 사이의 영향관계는 2장에서 제시한 이론적 틀에 기초하여 정립하였고, 이를 바탕으로 모형 내 존재하는 요인들 사이 영향 관계의 방향성을 정의하고 요인분석을 수행하였다.
이러한 분석 방법은 잠재변수 사이의 관계와 요인을 구성하는 측정변수들이 이미 지정된 상태에서 분석을 통해 이론적 배경과 논리적 근거의 검증하는 확인적 요인분석의 성격을 가진다. 이러한 특성 때문에 타당성 및 신뢰도 이외에 일정 수준 이상의 모형적합도를 확보하여야 한다(Byrne, 2001). 모형적합도 평가는 주로 TLI (비표준적합지수)와 CFI (비교적합지수)를 활용하며(Enders and Mansolf, 2018), 본 연구에서 구축한 구조방정식 모형의 적합도 평가 결과는 Table 3과 같다.
구조방정식을 활용한 분석은 모형 구성 및 개별 요인 간에 동시적인 상호영향을 분석하기 때문에 직접효과, 간접효과 등을 분석하는 과정에 시간차가 존재하지 않고, 모형적합도 평가 역시 측정변수의 요인적재값에 기반하여 단일차원성, 신뢰도 등을 평가하므로 데이터 분석과 동시에 이루어진다. 따라서, 이론과 연구가설을 통해 합리적으로 모형을 설계하고 실제 현상을 통해 수집된 데이터를 통해 모형을 검증하는 과정이 무엇보다 중요하다.
4. 분석 결과
4.1 탐색적 분석
부산의 마린시티, 용호만, 명지주거단지를 대상으로 재해 전후의 주택가격 변화에 대해 이중차분법을 활용한 분석을 수행하였다. 침수재해 경험의 영향과 다른 외부요인으로 인한 영향을 구분하기 위해 재해 특성과 주택의 개별특성에 대한 조절변수를 추가하였다. 재해 특성에 대해서는 침수재해 발생 시점에 대한 시간변수와 지역 내에서 침수지역 내⋅외부를 분리하는 위치변수를 더미로 구분하였고, 주택의 개별특성에서는 일반적으로 주택가격에 가장 큰 영향을 미치는 주택면적, 주택연령, 층수를 고려하였다. 이중차분법은 위 요인들을 통제한 후, 2016년 태풍 차바 발생 전후 24개월, 총 48개월에 대해서 침수지역 내부에 위치한 주택들을 대상으로 분석하였다.
분석 결과, 주택가격에 대한 이중차분계수(DID)가 대규모 침수 발생 여부와 상관없이 세 지역 모두에서 유의미한 양의 값을 보였다(Table 4). 물가상승 등 주요 요인을 통제하였음에도 해당 결과가 나타난 것은 같은 시기에 해당 지역 주거수요가 증가했을 가능성이 높다. 개별 변수의 영향을 살펴보면, 주택의 노후도(마린시티, 용호)와 침수 여부(용호)에서 소폭 영향이 있는 것으로 나타났고, 그 외 주택가격 하락에 영향을 끼친 변수는 확인되지 않았다. 특히, 태풍 차바로 전체 면적의 50% 이상이 침수되고 수 백억원의 피해를 입었던 마린시티에서도 침수 이후에 주택가격이 상승한 것으로 나타났다.
Table 4
Result of Exploratory Analysis (DID)
| Variable | Variable name | Marine city | Yong-ho | Myung-ji |
|---|---|---|---|---|
| Dependent variable | Price | - | - | - |
| Hazard characteristics | Hazardous area | 0.00246** | - 0.00308** | 0.06812** |
| Hazard Occurrence | 0.13228** | 0.07652** | 0.01157** | |
| Individual characteristics | Area | 0.10809** | 0.09893** | 0.11714** |
| Age | - 0.01293** | - 0.02793** | 0.00156* | |
| Floor | 0.09545** | 0.02671* | 0.00918* | |
| DID (housing price) | 0.10537** | 0.10248** | 0.09189** | |
위와 같은 탐색적 분석의 결과로 본 연구에서는 세 지역 모두 장소애착 요인으로 인한 위험인식의 교란 가능성이 있다고 판단하였으며, 이에 따라 세 지역 모두를 요인분석 대상지로 확정하였다.
4.1 요인분석
4.1.1 측정변수 영향 분석
Table 5에 제시된 직접영향(Direct Effect)는 잠재변수와 측정변수 사이의 영향관계를 나타내는 계수로, 정량적으로 측정된 지역주민들의 인식을 통해 이론적 개념인 잠재변수를 얼마나 잘 설명할 수 있는지 그 영향을 나타낸다.
Table 5
Direct Effects on Latent Variables
장소애착에 대한 측정변수들의 직접 영향은 경관 및 환경, 주거환경 및 교통, 인프라 순으로 나타났으며 생활문화 변수는 유의수준을 벗어난 것으로 확인되었다.
위험인식에 대한 세 측정변수 모두 높은 유의수준에서 위험인식 증가에 영향을 끼치는 것으로 나타났고 그 중 예상피해가 가장 큰 추정값을 보였는데, 수요자가 재해 발생 시 예상되는 피해가 크다고 인식할수록 위험인식이 크게 증가한다는 것을 의미한다.
주거선택에 대한 두 가지 측정변수 희망거주기간과 선택강도는 장소애착 요인들과 위험인식 요인들의 주거선택 의사에 대한 설명변수이므로, 측정변수로써 잠재변수에 미치는 영향관계에 대한 설명은 생략하였다.
Table 6은 주거선택에 대한 측정변수들의 간접효과를 보여준다. 간접효과는 2개 이상의 경로(측정변수 → 잠재변수A → 잠재변수B 등)를 거치는 변수 사이의 영향관계를 나타내며, 대부분 변수에서 이론과 영향관계와 일치하는 경향을 보였지만 생활 문화변수는 간접효과의 경우 이론에서 제시된 경향과 일치하지 않는 결과를 보였다.
4.1.2 잠재변수 간 영향 관계 분석
장소애착, 위험인식, 주거선택 사이의 영향 관계 분석 결과는 Table 7과 같다. 주거선택에 대해서는 위험인식이 –0.7812의 부정적인 영향이 나타났고 장소애착은 추정치가 0.9269로 긍정적인 영향이 나타났다. 이는 주택 수요자에게 위험인식이 강하게 형성될수록 해당 지역을 주거지로 선택하지 않을 확률이 증가한다는 것을 의미하고, 해당 지역에 대한 장소애착이 증가할수록 주거지로 선택할 확률은 증가한다는 것을 의미한다. 장소애착과 위험인식 사이에서는 –0.8113의 부정적인 영향관계가 확인되어 장소애착이 증가하면 위험인식이 감소하는 경향을 보이는 것으로 나타났다.
Table 7
Mutual Relationships between Latent Variables
분석 결과를 종합하면, 장소애착은 주거선택에 관여할 뿐만 아니라 위험인식의 교란에 영향을 미치는 것으로 나타나 연구가설 “재해노출로 증가된 위험인식은 장소애착 요인에 의해 그 영향이 상쇄될 것이다.”를 지지하는 결과가 도출되었다.
그렇다면 장소애착 요인이 풍부한 지역을 개발할 경우, 위험을 감수하고 취약지역에 거주하고자 선택하는 주민의 수는 얼마나 될것인가? 잠재변수 사이 관계를 다음과 같이 정량적으로 단편화한 수식을 통해 정의하였다.
Housing choice when
P : Place attachment
R : Risk perception
adjusted R : R – 0.8113P
5. 결론
기후변화로 인해 전지구적으로 태풍, 폭우, 폭염 등 이상기후의 발생이 눈에 띄게 증가하고 있다. 그중에서도 연안 도시는 지리적으로 해안에 맞닿아있어 해수면 상승, 범람 등 기후변화의 영향에 더 민감한 환경을 가지고 있다. 그럼에도 대부분의 사람들에게 연안은 여전히 기후변화의 위기보다는 주거 및 휴양을 목적으로 경관을 소유하거나 즐기는 목적물로 여겨졌고, 시간이 흐르면서 경쟁적으로 개발된 연안의 고층⋅고밀의 주거단지들은 상습 침수지역이 되었다.
일반적으로 위험이 예상되는 지역은 사전재해영향성검토 등을 통해 일정 수준의 안전성을 확보하여 개발된다. 그러나, 사람들이 바라는 어메니티가 풍부한 지역은 한 번 개발이 시작되면 더 큰 수요가 발생하고, 더 고밀도로 개발되며 더 많은 사람들이 위험에 노출되어 개발 이전에 평가된 취약성에 비해 리스크가 증가하는 연쇄효과가 발생한다.
이에 본 연구는 구조방정식을 활용하여 수요자의 장소애착 관점에서 연안 침수취약지역의 장소애착, 위험인식, 주거선택의 영향 관계에 대해 분석함으로써 장소애착 요인이 큰 지역이 개발되었을 때 발생할 수 있는 위험인식의 감소와 그에 따라 재해노출이 증가할 수 있음을 실증하고자 하였다. 이를 위해 비교적 최근에 개발되어 상습적으로 침수피해를 겪고 있는 사례지역 세 곳을 선정하였다. 이후 이중차분법을 활용하여 큰 피해가 발생한 이후에도 주거수요가 계속해서 증가하는 현상을 확인한 후, 해당 지역 거주자 및 공무원을 대상으로 설문을 통해 측정변수들을 수치화하여 데이터로 활용하였다.
분석결과, 경관과 환경 자원(0.953), 생활문화 자원(0.594), 인프라(0.676), 주택의 질 및 교통(0.738) 등의 요인이 장소애착에 미치는 영향과 재해경험(0.876), 예상피해(0.915), 정책이해(0.876)가 위험인식에 미치는 영향계수를 도출하였다. 잠재변수 간의 영향관계는 위험인식이 주거선택에 부(-0.7812)의 영향을, 장소애착이 주거선택에 정(0.9269)의 영향을, 장소애착이 위험인식에 부(-0.8113)의 영향이 확인되어 장소애착이 높을수록 위험인식이 낮아진다는 결과가 도출되었다. 즉, 재해 가능성은 거주민들의 위험인식을 증가시키지만, 경관 및 주변 환경에서 발생하는 장소애착 요인이 이를 상쇄시키기 때문에 연안의 시장가치는 꾸준히 높게 평가되고 개발수요와 주거수요가 높게 형성될 수 있다.
본 연구를 통해 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫째, 위험인식과 주거선택에 대한 기존의 이론으로 설명할 수 없는 현상을 확인하고 장소애착 요인을 대입하여 풀이함으로써 구조적 취약성에 의존하던 기존의 방재 연구에 장소애착과 같은 사회심리학적 접근의 필요성을 제시하였다. 둘째, 경관자원이 풍부한 지역을 개발했을 때 발생할 수 있는 연쇄작용을 예상하고, 개발의 규모나 형태를 결정함에 있어서 토지이용, 개발밀도 관리를 통한 선제적 방재 조치를 강화하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
한편, 본 연구에서 측정변수는 기존의 이론적 배경에 기반하여 채택하였지만 측정변수를 구성하는 설문 문항이 해당 변수를 충분히 설명할 수 있는가에 대해서는 한계점을 가진다. 현재 이에 대해 이론적으로 접근하거나 선행된 연구는 부족한 상황이며 향후 연구에서 정립해야 할 과제이다. 또한, 세 곳의 사례지역에 대한 연구의 결론으로 개발 이후의 현상을 예측하기는 어려우며 더 많은 사례지역에 더 다양한 요인들을 고려한 연구를 수행할 필요가 있다.
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