도시재생 뉴딜사업의 최적 사업지구 선정조합에 관한 연구

• 영문명: The Optimal Project Combination for Urban Regeneration New Deal Projects
• 발행기관: 한국부동산연구원
• 저자명: 박재호(Park, Jae Ho) 김종우(Geem, Zong Woo) 유정석(Yu, Jung Suk)
• 간행물 정보: 『부동산연구』제28권 제1호, 23~37쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역개발
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.03.30

국문 초록

유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 과 분단탐색법(Branch & Bound Method)은 문재인 정부의 핵심적인 부동산 정책인 도시재생 뉴딜사업에서 대상지역을 선정할 때 제한된 예산범위 내에서 사업의 효과가 큰 사업지구들을 지역균형을 고려하여 합리적으로 선정하는 유용한 방법론이다. 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업에서는 각 광역지자체가 최대 3곳의 사업지구를 신청할 수 있고, 국토교통부는 이 중에서 중심시가지형 13곳, 경제기반형 2곳을 선정하며, 공공기관제안형 도시재생사업을 별도로 광역지자체에서 신청받아 10곳을 선정할 계획이다. 그런데 사업의 효과만을 기준으로 사업지구를 선정하면 지역균형발전에 부정적인 영향(1곳도 선정되지 않는 지자체 발생)을 미칠 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 최적화 모형을 구성하기 위해 유전 알고리즘 및 분단탐색법을 응용하여 지역균형발전 조건을 만족하면서 사업효과를 극대화하는 최적 사업지구조합을 도출한다. 이러한 방법론은 경우의 수가 대단히 많아 직관적으로 해결하기 불가능한 조합 최적화의 문제를 해결하는데 매우 적합하며, 부동산학뿐만 아니라 다양한 분야에 응용할 수 있는 방법론임을 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업 선정사례를 통해 알 수 있었다. 향후 중앙정부가 특정목적의 제한된 예산을 각 지자체들에 배분하는 사례에서 이 방법론을 적용한 결과가 합리적인 기준이 될 것으로 기대한다.

영문 초록

The genetic algorithm (GA) and branch and bound (B&B) methods are the useful methods of searching the optimal project combination (combinatorial optimization) to maximize the project effect considering the budget constraint and the balance of regional development with regard to the Urban Regeneration New Deal policy, the core real estate policy of the Moon Jae-in government. The Ministry of Land, Infrastructure, and Transport (MOLIT) will choose 13 central-city-area-type projects, 2 economic-base-type projects, and 10 public-company-proposal-type projects among the numerous projects from 16 local governments while each government can apply only 4 projects, respectively, for the 2017 Urban Regeneration New Deal project. If MOLIT selects only those projects with a project effect maximization purpose, there will be unselected regions, which will harm the balance of regional development. For this reason, an optimization model is proposed herein, and a combinatorial optimization method using the GA and B&B methods should be sought to satisfy the various constraints with the object function. Going forward, it is expected that both these methods will present rational decision-making criteria if the central government allocates a special-purpose-limited budget to many local governments.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 과 분단탐색법(Branch & Bound method)

Ⅲ. 선행연구 검토 및 연구의 차별성

Ⅳ. 도시재생사업 추진 연혁과 도시재생 뉴딜사업

Ⅴ. 최적 사업지구 선정조합

Ⅵ. 결 론

참고문헌

키워드

도시재생 뉴딜사업 유전 알고리즘 분단탐색법 조합 최적화 urban regeneration new deal project branch and bound method genetic algorithm combinatorial optimization