Transportation Engineering

KSCE JOURNAL OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING RESEARCH. October 2021. 551-557
https://doi.org/10.12652/Ksce.2021.41.5.0551

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  •   1.1 연구의 배경 및 목적

  •   1.2 연구의 내용 및 방법

  •   1.3 연구의 범위

  • 2. 기존 연구문헌 고찰

  •   2.1 주차관련 법규 및 설치기준

  •   2.2 주차수요 산정에 관한 연구

  •   2.3 선행연구 시사점

  • 3. 문화 및 집회시설 주차관련 문제점

  •   3.1 주차면 수 산정에 대한 문제점

  •   3.2 주차원단위법에 대한 문제점

  • 4. 문화 및 집회시설 적정 주차면 수 산정 모형 제시

  •   4.1 문화시설 주차관련 자료수집

  •   4.2 적정 주차면 수 산정 예측모형 개발

  •   4.3 문화시설 주차면 수 설치기준 예측모형 분석

  •   4.4 적정 주차면 수 설치기준 예측모형 검증 및 비교

  • 5. 결론 및 향후 연구과제

  •   5.1 결론

  •   5.2 향후 연구과제

1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

우리나라는 여가 수준 향상으로 인해 극장관람 및 스포츠 문화시설에 대한 수요가 증가하였다. 이러한 수요 증가는 문화 및 집회 시설에 대한 교통량 증가로 이어져, 기존에 설치된 주차장 이용 불편을 발생시켰다. 이에 주변 주차장 배회 및 주변 차로 점거 등으로 교통사고가 유발되었으며, 최근에는 보도 및 어린이 보호구역 등에서 보행자들의 안전문제를 야기하고 있다. 따라서 문화 및 집회시설에 대한 주차문제 해결을 위하여 현재 이용중인 주차면들에 대한 문제점을 파악하고 법정주차면, 원단위주차면을 통한 주차면 수 산정이 아닌 이용객들의 현실 및 편의성을 고려한 주차면 수 산정이 이루어져야 한다.

본 연구에서는 문화 및 집회시설중 영화관만을 대상으로 이용객들의 현실 및 편의성을 고려한 주차면수 산정에 관한 연구를 진행하고자 한다. 조사대상은 광주광역시에서 운영 중인 영화관으로 한정하였으며, 영화관 이용 교통량등 현장조사를 바탕으로 적정 주차면 수 산정모형을 제시하고 법정주차면, 원단위주차면과의 비교를 통하여 향후 문화 및 집회시설 적정주차면 수 산정에 활용하고자 한다.

1.2 연구의 내용 및 방법

본 연구에서는 문화 및 집회시설 적정 주차면 수 산정을 위해 Fig. 1과 같은 방법으로 연구를 수행하였다.

/media/sites/ksce/2021-041-05/N0110410509/images/Figure_KSCE_41_05_09_F1.jpg
Fig. 1.

Flowchart

1.3 연구의 범위

본 연구의 시간적 범위는 연구시점인 2019년이며, 공간적 범위는 광주광역시 내 영화관을 대상으로 하였다.

‧ 시간적 범위: 2019년 4월 주말 8시간

‧ 공간적 범위: 광주광역시 내 영화관 17개소

2. 기존 연구문헌 고찰

2.1 주차관련 법규 및 설치기준

2.1.1 주차장법

주차관련 법규는 주차장의 설치 정비 및 관리에 필요한 사항을 규정하여 교통을 원활하게 하여 공공의 편의를 도모하는 목적을 가지고 있다. 주차장법 시행령 제6조의 부설주차장 설치기준은 Table 1과 같다.

Table 1.

Parking Policy

Facility Installation Criteria
Cultural and Assembly Facilities Facility Area 150 ㎡ / Vehicle

2.1.2 교통영향평가법

교통영향평가법의 경우 교통계획의 적정성을 판단하기 위한 방법 중 하나인 주차원단위법을 활용하고 있다. 교통유발원단위는 1개 이상의 실측자료와 3개 이상의 관련 자료를 활용하여 비교․분석하여야 하고, 교통유발원단위가 현실성과 대표성이 없을 경우 다른 유사 건축물을 조사하여 사용이 가능하다고 제시되어 있다.

2.1.3 지방자치단체 조례

각 지방자치단체 부설주차장 설치기준은 세종특별시를 제외한 서울특별시와 주요 광역시는 같다. 이는 Table 2와 같다.

Table 2.

Parking Policy by Cities

Gwangju Seoul Incheon Busan Sejong
Installation Criteria 100 ㎡/ Vehicle 100 ㎡/ Vehicle 100 ㎡/ Vehicle 100 ㎡/ Vehicle 134 ㎡/ Vehicle

2.2 주차수요 산정에 관한 연구

2.2.1 LEE(2008)

「주차원단위 분석을 통한 주택의 주차수요산정기법 연구」는 주차수요 산정을 위해 기존 방법에 의해 산정된 주차원단위를 적용하였을 때 일부 시설에 대해서만 주차수요를 만족하는 것으로 분석하였으며, 주차원단위 누적분포 분석을 통해 효율성을 고려하면서 가능한 많은 시설물에서 주차장 부족현상을 해소할 수 있는 88 % 수준의 시설물이 주차수요를 만족할 수 있도록 최적주차원단위를 정의하였다

2.2.2 SON(2012)

「주차원단위 산정에 관한 연구: 공동 주택 아파트 중심으로」는 주차원단위의 문제점을 파악하고, 기존 교통영향분석·개선대책의 주차원단위 산정의 문제점을 도출하였다. 또한 주차수요예측에 영향을 미치는 인자들을 추출 후 요인분석하여, 거주자들의 특성이 반영된 현실적인 주차수요예측을 위한 주차원단위 산정모형을 개발하였다

2.2.3 KIM(2007)

「통계분석기법을 적용한 대형할인점 주차발생원단위 산정기법 연구」는 대형할인점 건설 시 적정 주차공급규모 산정을 위해 주차원단위를 적용함에 있어 대형할인점 건설주체와 교통영향평가 심의위원들과 인허가기관 간 갈등이 빈번히 발생되고있어 전국을 대상으로 한 대형할인점의 기초조사 자료를 통계적인 분석을 실시, 분석결과를 토대로 이용자통행특성과 주차이용특성 및 주차원단위를 분석하여 대형할인점의 적정한 주차원단위를 제시하였다.

2.2.4 YOON(2006)

「공동주택 건설 사업의 주차장 공급규모에 관한 연구」는 대구광역시에 위치한 입주가 완료된 주상복합아파트와 일반아파트를 대상으로 하여 주차수요를 비교 분석하였다. 완공연도가 비슷한 주상복합아파트와 일반아파트를 대상으로 세대수, 용적률, 세대당 차량대수, 주차공급률, 주차수용률, 평형별 세대당 차량대수 등의 비교를 통해 주차 수요와 공급의 문제점을 분석하여 주상복합아파트의 특성과 현실에 적합한 적정 주차장 공급기준을 제시하였다.

2.3 선행연구 시사점

선행연구 검토결과, 주차면 수 산정시 사용되는 원단위주차면은 일부 시설에서만 수요를 만족한다는 것으로 확인되었다. 적정주차면 수 산정에 관한 연구를 검토하여 주차수요에 영향을 미치는 변수를 확인하였다. 본 연구를 통해 교통수요가 증가하고 있는 문화 및 집회시설에 대해 현실을 고려한 적정주차면 수 산정모형을 제시하고 원단위법과 비교하여 합리적인 적정주차면 수 산정이 가능할 것으로 판단된다.

3. 문화 및 집회시설 주차관련 문제점

3.1 주차면 수 산정에 대한 문제점

(1) 경제발전 및 소득수준의 증가

여가수준 향상으로 인해 극장관람 및 스포츠 문화시설에 대한 교통수요가 증가하였다. 이와 같은 교통량 증가로 인해 문화 및 집회시설을 수용하는 건물들은 주상복합건물 및 다양한 시설이 입주하는 복합관으로 건축물의 종류가 다양해지고 주차수용 또한 증가함에 따라 기존 설치된 주차면 수 에 대한 문제가 있는 것으로 판단된다.

(2) 영화관 인근 불법주정차 점거

현재 여가수준 향상으로 인한 극장관람에 대한 수요가 늘게 됨에 따라 운용되고 있는 영화관들의 주차면 수 부족으로 인한 영화관 인근 불법주정차가 발생함에 따라 인근에 주거하는 상주인구들에 대한 안전 및 불편이 발생함에 따라 계획된 주차면 수 에 대한 문제가 있는 것으로 판단된다.

(3) 기존 주차면 수 산정시 현실성 미고려

현재 문화 및 집회시설 주차면 수 산정시 고려되는 변수로는 연면적과 좌석수로 주차면 수 산정이 이루어지고 있다. 이는 이용객의 문화 및 집회시설 이용에 따른 불편 및 안전상의 문제가 발생하고 있으며, 이에 따른 주차면 수 산정시 현실성을 고려한 주차면 산정에 대한 기준이 필요할 것으로 판단된다.

3.2 주차원단위법에 대한 문제점

(1) 원단위법에 대한 적용기준 부재

현재 원단위법의 선정방법과 과정에 대한 기준이 없어, 교통영향평가에서는 산술평균치, 가중평균치, 최대치 중 한가지를 임의로 선택하여 사용하고 있다. 원단위법 선정통계치에 따라 주차면의 차이가 보이기도 하며, 시설의 용도에 따라 어떤 값을 적용해야 하는지에 대한 명확한 기준설정이 필요하며, 평균치 또는 최대치를 사용하는 경우 몇 개의 사례를 사용해야 하는지에 대한 기준이 없어 원단위 산정에 있어 문제가 있는 것으로 판단된다.

(2) 법정 주차대수 산정의 부적절성

현재 광주광역시 주차장 조례에 의거하여 문화 및 집회시설의 설치기준의 경우 단위면적당 주차면을 산출하고 있으나, 실질적으로 이용객의 현실성을 반영하고 있지 않으며, 면적을 통하여 주차면을 산정함에 따라 문화 및 집회시설의 법정주차대수 산정에 있어 문제가 있는 것으로 판단된다.

4. 문화 및 집회시설 적정 주차면 수 산정 모형 제시

4.1 문화시설 주차관련 자료수집

광주광역시 내 영화관은 총 17개소 지점이 운영 중에 있으나, 3개소는 운영시간 및 자료수집의 한계로 인한 14개소를 조사하였다. 문화시설 이용율이 높은 휴일을 기준으로, 영화관 스크린수, 좌석수, 연면적, 주차면 수, 버스노선 수, 불법주정차, 무료주차시간, 경쟁업체를 동시에 조사하였다. 문화시설 기초자료 및 변수 산정 결과는 Table 3과 같다.

Table 3.

Investgate Place

Division Place Number of
Screen
Number of
Seat
Total
Floor Area (㎡)
Number of
Parking Lots
Number of
Bus Route
Illegal
Parking
Free Parking
Time
Number of
Rival Company
A Theater A-1 5 719 2,804 171 11 3 2
A-2 9 955 4,302 36 11 X 3 2
A-3 11 2,073 15,180 427 35 X 3 0
A-4 10 1,610 9,240 350 10 3.5 1
A-5 10 1,465 9,098 450 15 3 0
A-6 6 835 4,184 222 2 3 0
A-7 9 1,219 5,241 255 12 24 1
B Theater B-1 10 1,988 2,442 125 18 3 1
B-2 7 1,140 4,203 100 15 3 0
B-3 9 1,159 8,514 421 5 24 1
B-4 10 918 3,847 306 8 4 1
C Theater C-1 6 1,024 2,895 1,047 8 3 0
C-2 7 1,397 9,375 1,568 6 24 0
C-3 8 733 18,596 437 8 3 1

4.2 적정 주차면 수 산정 예측모형 개발

4.2.1 변수 선정

주차면 수 산정 예측모형을 개발하기 위하여 변수를 선정하였다. 변수로는 주차면 수, 법정주차면 기준인 연면적, 이용객 수에 영향을 주는 영화 스크린수, 좌석수, 경쟁업체를 선정하였다. 추가로 교통수단에 영향을 주는 버스노선수, 무료 주차가능시간을 변수로 선정하였다. ‘SPSS Statistics 25.0’을 이용하여 종속변수인 주차면 수 에 영향을 미치는 요인인 독립변수가 1개 이상이므로 다중회귀분석을 실시하였다.

4.2.2 상관관계 분석

Table 4는 각 변수들간의 Pearson 상관관계를 나타낸다. 주차면 수 과 가장 높은 상관관계를 보이는 변수로는 좌석수로 나타났으며 각각의 독립변수와 종속변수 간 유의적 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

Table 4.

Pearson Coefficient of Correlation

Division Number of
Parking Lots
Number of
Screen
Number of
Seat
Total
Floor Area
Number of
Bus Route
Illegal
Parking
Free Parking
Time
Number of
Rival Company
Pearson
Coefficient













P-value
Number of
Parking Lots
.244**
.002
-.078
.327
.755**
.000
-.335**
.000
-.579**
.000
.479**
.000
-.262**
.001
Number of
Screen
.244**
.002
.651**
.000
.225**
.004
.655**
.000
.126
.111
.149
.060
.023
.771
Number of
Seat
-.078
.327
.651**
.000
-.134
.092
.695**
.000
-.156*
.049
.016
.841
-.183*
.020
Total Floor
Area
.755**
.000
.225**
.004
-.134
.092
-.064
.425
-.161*
.042
.131
.098
-.075
.348
Number of
Bus Route
-.335**
.000
.655**
.000
.695**
.000
-.064
.425
.384**
.000
-.307**
.000
.129
.103
Illegal Parking -.579**
.000
.126
.111
-.156*
.049
-.161*
.042
.384**
.000
-.120
.131
.524**
.000
Free Parking
Time
.479**
.000
.149
.060
.016
.841
.131
.098
-.307**
.000
-.120
.131
.051
.519
Number of
Rival Company
-.262**
.001
.023
.771
-.183
* .020
-.075
.348
.129
.103
.524**
.000
.051
.519

4.2.3 진입/제거 변수

종속변수는 주차면 수이며, 독립변수의 경우 영화스크린수, 좌석수, 연면적, 버스노선수, 불법주정차, 주차가능시간, 경쟁업체를 입력하였으며, 불법주정차 유무는 결측 상관계수 및 상관성으로 인해 제외하였다.

4.2.4 예측모형 계수 및 도출 식

Table 5는 주차면 수 예측모형 계수를 나타낸 것이다. 다중공선상 통계량이 공차가 0.1 이상, VIF 값이 10 이하인 것으로 보아 회귀분석모델은 통계적으로 타당한 것으로 알 수 있다. 비표준화 계수 B를 통해 도출된 식은 Eq. (1)과 같다.

(1)
Y=37.826+23.359X1+0.036X2+0.016X3-13.371X4+3.700X5-25.239X6

여기서, Y : 주차면 수(면)

X1 : 스크린(관)

X2 : 좌석수(석)

X3 : 연면적(㎡)

X4 : 버스노선(대)

X5 : 주차가능시간(시간)

X6 : 경쟁업체(개)

Table 5.

Prediction Model Coefficient for Appropriate Parking Space of Cultural and Assembly Facilities

Model B Standard Coefficient Standard Coefficient t Significance Probability Collinearity Statistic
B Standard Error B Tolerance VIF
1 (Constant) 37.826 20.446 1.850 0.66
Number of Screen 23.359 3.538 .351 6.602 .000 .344 2.908
Number of Seat .036 .017 .115 2.074 .040 .317 3.157
Total Area .016 .001 .622 17.584 .000 .774 1.292
Number of Bus Route -13.371 1.555 -.529 -8.598 .000 .257 3.895
Free Parking Time 3.700 .778 .188 4.759 .000 .620 1.613
Number of Rival Company -25.239 6.288 -.144 -4.014 .000 .758 1.320

4.2.5 예측모형 결정 계수

Table 6은 주차면 수를 종속변수로 스크린, 좌석수, 연면적, 버스노선, 주차가능시간, 경쟁업체를 독립변수로 놓고 회귀분석을 한 예측모형을 요약한 것이다. R2은 0.852로서 각각의 독립변수가 종속변수인 주차면 수를 85.2 % 설명하고 있다.

Table 6.

Coefficient of Determination

Model R R2 Modify R2 Standard Error of Estimate
1 .923α .852 .846 48.464

수정된 R2은 0.846으로 예측모형의 설명력이 높음을 알 수 있다.

4.3 문화시설 주차면 수 설치기준 예측모형 분석

조사지점에 대한 선정 기준별 독립변수와 시간대별 예측결과는 다음 Table 7과 같다.

Table 7.

Prediction Model Analysis for Suggestion of Appropriate Parking Space

Division Number of
Parking Lots
Number of
Screen
Number of
Seat
Total Area Number of
Bus Route
Free Parking
Time
Number of
Rival Company
Value
1 36 9 955 4,302 15 3 2 111
2 319 10 1,610 9,240 10 3.5 1 331
3 306 10 1,465 9,098 15 3 0 280
158 421 9 1,159 8,514 5 24 1 423
159 306 10 918 3,847 8 4 1 249
160 437 8 733 18,596 8 3 1 428

4.4 적정 주차면 수 설치기준 예측모형 검증 및 비교

예측모형을 검증하기 위해 광주광역시내 문화 및 집회시설 중 예측모형을 선정하는데 제외한 지점을 선정하였으며, 문화 및 집회시설 적정 주차면 수 산정을 위한 예측모형의 독립변수(스크린수, 좌석수, 연면적, 주차면 수, 누적주차대수, 첨주시주차대수, 버스노선수, 불법주정차 유무)를 조사한 후 모형식을 검증하였다.

4.4.1 적정 주차면 수 예측모형 선정 및 비교

예측모형을 검증하기 위해 광주광역시내 문화 및 집회시설 중 예측모형을 선정하는데 제외된 지점을 선정하였으며, 예측모형식을 검증하기 위해 선정된 4개의 지점에서 변수 값은 Table 8과 같다.

Table 8.

Results of Parking Space Calculation for Verification

Division Investigation
Place
Parking
Space
Number of
Screen
Number of
Seat
Total Area Number of
Bus Route
Free Parking
Time
Number of
Rival Company
Value
S-1 A 427 11 2,073 15,180 35 3 0 155
S-2 A 256 9 1,219 5,241 12 24 1 279
S-3 B 100 7 1,140 4,203 15 3 0 120
S-4 C 301 7 1,397 9,375 6 24 0 410

4.4.2 적정 주차면 수 예측모형 비교결과

Table 9는 새롭게 구축된 문화 및 집회시설 적정 주차면 수 산정을 위한 예측모형의 검증을 위해 선정된 지점의 결과값과 현재 주차면 수 산정시 사용되고 있는 원단위법, 법정주차면과 비교하였다.

Table 9.

Parking Space Comparison Results

Place Number of Parking
Lots
Number of Legal
Parking Lots
Number of Unit
Parking Lots (A)
Number of Accumulated
Parking Lots (B)
Model Value (C) Difference
A-B B-C
S-1 427 152 394 240 155 154 85
S-2 256 52 232 256 279 -24 -23
S-3 100 42 217 105 120 112 -15
S-4 301 94 265 384 410 -119 -26

이 때, 각 항목을 쉽게 알아보기 위하여 지점별 원단위주차면을(A)로 표기하였으며, 문화 및 집회시설 첨두시 누적주차면을(B), 모형값을(C)로 표기하였다.

문화 및 집회시설 적정 주차면 수 산정을 위해 비교한 결과 법정주차면에 의한 주차면 수 산정은 문화 및 집회시설의 연면적 크기에 따라 주차면 수가 과소 산정된 것으로 분석되었다. 모형식의 경우 문화 및 집회시설 주차면 수 산정시 사용되는 변수 및 영향을 미치는 변수를 추가 선정하여 분석하여 결과를 도출하였으며, 모형값과 실제 누적주차면이 크게 차이가 나지 않는 것으로 분석되었다.

다만, S-1 지점의 경우 원단위주차면, 누적주차면 대비 적게 나타났으나, S-1 지점의 특성상 대중교통의 발달로 인하여 모형값이 적게 나타난 것으로 분석되었다. 따라서, 새롭게 구축된 문화 및 집회시설 적정 주차면 수 예측모형이 문화 및 집회시설을 이용하는 이용객들의 현실성 및 편의성을 고려할 수 있다고 판단되어진다.

4.4.3 적정 주차면 수 예측모형 검증결과

Table 10은 문화 및 집회시설의 누적주차면을 기준으로 원단위주차면으로 산정된 주차면 수와 예측모형으로 산정된 주차면 수를 비교한 결과 원단위주차면을 활용한 주차면의 경우 누적주차대수에 비해 32.6 %정도 과다 산정된 것으로 나타났으며, 예측모형식을 활용한 주차면의 경우에는 –1.3 %가 과소 산정된 것으로 나타나 법정주차면을 활용한 주차면 수보다 예측모형식을 활용한 주차면 수가 34.0 %의 적은 오차율로 이용객의 현실성 및 편의성 측면에서 효율적이라고 판단된다.

Table 10.

Verification Result

Division Number of Unit Parking Lots (A) Model Value (B) (A) - (B)
Comparison 32.6 % - 1.3 % 34.0 %

5. 결론 및 향후 연구과제

5.1 결론

본 연구에서는 문화 및 집회시설의 주차면 수를 바탕으로 주차면 수의 영향을 주는 변수 선정후 이를 토대로 회귀분석을 수행하였으며, 회귀분석을 통해 도출된 새로운 주차면 수 산정 예측모형과 원단위주차면 및 누적주차면과의 비교 및 검증을 통해 정확도 높은 주차면산정 예측모형을 개발하였다. 이와 같은 연구수행 과정 및 도출된 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 광광주광역시내 운영중인 영화관 17개 지점 중 자료조사수집의 한계로 3개 지점을 제외한 14개 지점에 대한 기초현황 자료를 수집하였다. 조사된 14개 지점 중 검증을 위해 무작위로 4개지점을 제외 시킨뒤 10개 지점에 대한 자료를 토대로 ‘SPSS Statistics 25.0’을 이용하여 다중회귀분석을 통해 주차면 수 산정 예측모형을 개발하였다.

둘째, 기존상권이 형성되어 있고 대중교통이 발달한 곳에는 주변환경을 고려하여 주차면 수를 재검토하여야 이용객의 현실성을 고려한 주차면 수 산정이 될 것으로 판단된다. 본 연구수행을 통해 산정된 문화 및 집회시설 예측모형은 기존의 주차면산정식과 비교하여 실제 누적주차면과 더 가까운 값을 얻음과 동시에 부족한 현 주차면 수 보다 높은 주차면을 제시함에 따라, 향후 개발 사업시 주변여건을 고려하여 효율적으로 주차면 산정을 할 수 있을 것으로 사료된다.

5.2 향후 연구과제

본 연구는 시간적·공간적, 이론적 한계 등으로 연구의 범위가 제한된 바, 이를 보완하고자 다음과 같은 향후 연구 과제를 제안하고자 한다.

첫째, COVID-19 사태로 문화 및 집회시설에 대한 수요가 변화하고 있는 상황으로 이러한 변수를 반영한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

둘째, 자료수집의 한계로 연구의 범위가 제한되어 모형의 변수에 신뢰성을 높일 수 있는 추가 자료조사가 필요할 것으로 판단된다.

셋째, 본 연구에서는 문화 및 집회시설의 적정 주차면 수 예측모형을 구축하기 위한 표본으로 영화관을 대상으로 한 현장조사 자료를 활용하였으나, 복합시설의 적정 주차면 수 산정 예측모형에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

넷째, 본 연구에서는 독립변수 중 하나로 버스노선을 채택하여 예측모형식을 구축하였으나, 버스노선 선정시 일정구간의 버스노선 중복도 또한 중요함에 따라 이에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgements

위 논문은 2019년 VOl.81 대한교통학회 포스터발표를 기반으로 작성하였습니다.

References

1
Kim, H. B. (2007) "A study on calculating large discount store parking units in application of statistical analysis methods." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, KSCE, Vol. 27, No. 4D, pp. 397-404 (in Korean).
2
Lee, Y. W. (2008). "Calculation methods of parking demand for housing using parking basic units analysis." Journal of Korean Society of Transportation, KORST, Vol. 26, No. 4, pp. 148-157 (in Korean).
3
Son, S. H. (2012). A study on estimating of parking units -Focused on condominium apartments-, Doctor Degree Thesis, Chonnam University Graduate School (in Korean).
4
Yoon, H. S. (2006). The study on parking lot scale for multiplex house construction business, Master Degree Thesis, Yeungnam University Graduate School (in Korean).
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