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문제 정의
- TOD 계획 요소를 검토하기 위하여 국내외의 대표적인 문헌연구를 검토하였다. 국외의 대표연구인 Ewing & Cervero(2001)는 TOD와 관련된 50개 실증 문헌 고찰을 통해 설정하였다.
- 이와 같은 배경 하에서 본 연구는 서울시내의 지하철 역세권을 대상으로 대표적인 TOD 계획특성인 Density(개발특성 : 연상면적, Open Space 면적, 순개발밀도 등), Diversity(주거, 상업, 업무 등에 대한 토지이용 복합도(LUM)), Accessibility(접근성 :버스, 철도, 도로 등), Design(가로설계 : 도로, 교차로수 등), Green(녹색교통 연계시설 : 보행, 자전거 등)을 종합적으로 고려하여 역세권을 유형화하고자 한다. 따라서 본 연구는 역세권으로부터 반경 500m로 대별하여 밀도(Density), 토지이용 다양성(Diversity : LandUse Mix(LUM)), 대중교통 접근성(Accessibility) 등 물리적 환경을 각각 추출한 후에 요인분석(탐색적, 확인적)을 통하여 TOD 통합계획요소에 대한 잠재변수 특성을 해석하고, 도출된 잠재변수와 대중교통이용수요(승하차인원)를 활용한 인과관계 분석(회귀분석)을 시도하고자 한다.
- 본 연구는 역세권 TOD의 물리적 계획요소 특성을 요인분석을 통하여 파악하고, 이러한 특성이 역세권의 승하차인원과 어떠한 연관성을 지니고 있는 지를 요인-회귀분석을 통하여 도출하고자 하였다.
- 이러한 분석 결과를 토대로, 역세권 승하차인원과 주요 변수간의 연관성을 분석하기 위해 다중 회귀모형을 도출하고자 한다. 독립변수가 많을 경우 선형회귀 분석의 변수조합을 순차적으로 진행하여 주는 단계별변수투입(Stepwise)6) 방식을 활용하는 것이 일반적이므로 본 모형 개발시 단계별변수투입(Stepwise)방식을 활용하였다.
- 셋째, 최근 Space Syntax(공간구문론)를 활용하여 역세권 연계교통수단이며, 대표적인 녹색교통수단인 보행 및 자전거에 대한 접근성과 규모를 고려할 필요가 있다. 이와 같은 배경 하에서 본 연구는 서울시내의 지하철 역세권을 대상으로 대표적인 TOD 계획특성인 Density(개발특성 : 연상면적, Open Space 면적, 순개발밀도 등), Diversity(주거, 상업, 업무 등에 대한 토지이용 복합도(LUM)), Accessibility(접근성 :버스, 철도, 도로 등), Design(가로설계 : 도로, 교차로수 등), Green(녹색교통 연계시설 : 보행, 자전거 등)을 종합적으로 고려하여 역세권을 유형화하고자 한다. 따라서 본 연구는 역세권으로부터 반경 500m로 대별하여 밀도(Density), 토지이용 다양성(Diversity : LandUse Mix(LUM)), 대중교통 접근성(Accessibility) 등 물리적 환경을 각각 추출한 후에 요인분석(탐색적, 확인적)을 통하여 TOD 통합계획요소에 대한 잠재변수 특성을 해석하고, 도출된 잠재변수와 대중교통이용수요(승하차인원)를 활용한 인과관계 분석(회귀분석)을 시도하고자 한다.
제안 방법
- 4) 정량화를 위해서는 GIS Map에 Space Syntax의 효과척도(MOE : Measure of Effectiveness) 수식을 입력하여 결과 값을 산정하였다.
- TOD와 관련된 국내외 연구를 살펴보았으며, 본 연구의 목적상 2.1에서 살펴본 영향요인과의 비교를 위하여 TOD 계획요소(변수)를 중심으로 반영여부를 검토하고 착안점을 도출하였다.
- 녹색교통(보행, 자전거네트워크) 연결성을 정량화하기 위해서는 Space Syntax의 대표적인 효과척도로 제시되고 있는 통합도(Integration), 연결성(Connectivity)을 종합적으로 고려할 수 있는 명료도(Intelligibility)를 이용하여 보행네트워크의 인지 및 연결정도를 정량화하였다.4) 정량화를 위해서는 GIS Map에 Space Syntax의 효과척도(MOE : Measure of Effectiveness) 수식을 입력하여 결과 값을 산정하였다.
- 다섯째, 요인-회귀분석의 표준화계수(Standardized Coefficient)를 활용하여 영향력의 정도를 해석함으로써 대중교통 이용수요와의 관계를 규명하고자 시사점을 제시한다.
- 둘째, 변수의 수집은 종속변수와 독립변수로 구분하였으며, 종속변수는 역세권의 승객승하차 인원, 독립변수는 TOD통합계획요소와 본 연구의 착안점에 해당하는 녹색교통접근성(Green/Design), 대중교통 접근 및 운영특성(Accessability : Headway, 버스유형 등), 개발 관련계획(뉴타운, 재개발 등)특성을 추가하여 진행한다.
- 셋째, 역세권의 다양한 영향요소에 대한 기초통계분석을 실시하고, GIS를 활용하여 공간적 분포 및 집중도를 검토한다. 또한, 서울시 역세권의 대중교통이용수요에 미치는 변수를 분류하기 위하여 상관분석(Correlation Analysis)을 실시한다.
- 종속변수는 Smart Card자료를 활용하였으며, 독립 변수로는 역세권별로 정리한 Density(Open Space면적2), 순개발밀도), Diversity(주거, 상업, 업무 등에 대한 토지이용 복합도(LUM)), Accessibility(접근성 : 버스, 철도, 도로 등)기준으로 GIS에 입력하여 600m 단위 (Buffer 100m 포함)3)로 수집 재정리하였다. 추가적으로 공공기관 통계자료 및 Internet 문헌조사를 활용하여 주변개발계획(뉴타운, 재개발 등), Space Syntax를 활용한 녹색교통 접근성(자전거, 버스), 대중교통 운영특성(배차간격, 운영시간) 등을 추가적으로 보완하였다.
- 첫째, 국내외 역세권 및 TOD관련 연구문헌을 검토하여, 대표적인 영향요소를 도출하였다. 특히 선행연구를 검토하는 과정에서는 본 연구를 보다 실질적으로 진행할 수 있는 역세권의 자료수집 범위 및 정의, TOD의 대표적인 영향요인을 도출하고 연구의 방향을 정립한다.
- 로 수집 재정리하였다. 추가적으로 공공기관 통계자료 및 Internet 문헌조사를 활용하여 주변개발계획(뉴타운, 재개발 등), Space Syntax를 활용한 녹색교통 접근성(자전거, 버스), 대중교통 운영특성(배차간격, 운영시간) 등을 추가적으로 보완하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서 사용하고 있는 분석 자료는 버스교통카드자료, 현장조사자료, GIS 자료 등 다양한 자료가 활용되었으며, 분석은 각각의 자료 중 구득 가능한 가장 최근년도를 기준으로 하였다.
- 대중교통지향형개발의 대상지선정을 위한 통합평가 지수 개발에 관한 연구를 위하여 다음과 같이 연구의 범위를 설정하였다. 본 연구의 공간적 범위는 대중교통 시설 및 운영변수와 같은 교통측면 변수의 수집이 유용한 서울시를 대상으로 하고 있으며, 서울특별시 행정구역에 있는 총 249개의 지하철역세권 중 반경 500m안에 경기도 지역이 포함되는 일부 역세권1)을 제외하고 212개로 한정하였다.
데이터처리
- 넷째, 대중교통 이용수요와 TOD계획요소간의 관계 분석을 위하여 요인-회귀분석(Factor-Regression Analysis)을 실시한다.
- 또한, 서울시 역세권의 대중교통이용수요에 미치는 변수를 분류하기 위하여 상관분석(Correlation Analysis)을 실시한다. 다음으로 잠재변수 특성을 반영하기 위한 단일차원성 검증을 위한 요인분석(Factor Analysis)을 실시하여 최종 요인을 설정한다.
- 셋째, 역세권의 다양한 영향요소에 대한 기초통계분석을 실시하고, GIS를 활용하여 공간적 분포 및 집중도를 검토한다. 또한, 서울시 역세권의 대중교통이용수요에 미치는 변수를 분류하기 위하여 상관분석(Correlation Analysis)을 실시한다. 다음으로 잠재변수 특성을 반영하기 위한 단일차원성 검증을 위한 요인분석(Factor Analysis)을 실시하여 최종 요인을 설정한다.
- 서울시 역세권을 대상으로 구축된 통합변수 요인 7개를 독립변수로 하고, ‘승하차수’를 종속변수로 설정하여 회귀분석을 실시하였다.
이론/모형
- 이러한 분석 결과를 토대로, 역세권 승하차인원과 주요 변수간의 연관성을 분석하기 위해 다중 회귀모형을 도출하고자 한다. 독립변수가 많을 경우 선형회귀 분석의 변수조합을 순차적으로 진행하여 주는 단계별변수투입(Stepwise)6) 방식을 활용하는 것이 일반적이므로 본 모형 개발시 단계별변수투입(Stepwise)방식을 활용하였다.
성능/효과
- 352)로 나타났다. (2) 토지복합도(LUM)를 의미하는 다양성 (Diversity)은 lum2_500(-0.438)으로 나타났다. (3) 접근성(Accessibility)은 rail_headway(-0.
- 325)로 나타났다. (2) 토지복합도(LUM)를 의미하는 다양성(Diversity)은 l_rs500(0.394), l_rof500(0.354), l_sof500(0.473), l_rsof500(0.391)로 나타났다. (3) 접근성(Accessibility)은 dbus_500(.
- 391)로 나타났다. (3) 접근성(Accessibility)은 dbus_500(.706), drail_500(0.642)로 나타났다. (4) 가로설계(Design)요소는 dra_500(.
- 438)으로 나타났다. (3) 접근성(Accessibility)은 rail_headway(-0.441), bus_headway(-0.554)으로 나타났다.
- 642)로 나타났다. (4) 가로설계(Design)요소는 dra_500(.763), dNode500(0.522) (5) 연계시설 및 녹색교통 (Green) 계획요소는 rail_enter(0.684), PedAcess(0.509), Bikepark(0.488), Parking(0.446), StationA(0.441), BikeAcess(0.404)로 나타났다.
- 다음으로 역세권의 승하차 인원에 부정적(-)영향은 Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 나타났 으며, 가장 높은 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 이는 지하철과 버스의 배차간격이 증가할 경우 이용수요가 감소하기 때문이다.
- 다음으로 역세권의 승하차 인원에 부정적(-)영향은 Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 나타났 으며, 가장 높은 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 이는 지하철과 버스의 배차간격이 증가할 경우 이용수요가 감소하기 때문이다.
- 5의 범위에 존재하므로 자기상관은 무시할 수 있는 것으로 나타났다. 단계별 변수투입을 수행한 결과, Factor 4를 제외하고 모두가 유의한 것으로 나타났다.
- 대중교통 이용수요에 긍정적인 영향을 미치는 변수는 다양하게 나타났으며, 접근성(Accessibility), 가로설계(Design)의 변수들이 강하게 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 특히 지하철 역세권의 연계시설이라고 할 수 있는 녹색교통(보행, 자전거)와 지하철 역사 자체의 규모변수(역사면적, 지하철출입구수)가 새롭게 나타나는 것을 알 수 있었다.
- 대중교통 이용수요에 부정적인 영향을 미치는 변수는 주거와 관련된 토지이용 변수와 대중교통의 운영변수(배차간격)에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히, 오픈스페이스 면적의 경우 대중교통이용수요에 직접적인 영향이 없으며 향후 개발밀도 산정시 (순)개발밀도의 개념을 도입할 것이므로 향후 분석에서 제외할 것이다.
- 결과적으로 역세권의 다양한 토지이용, 가로특성, 대중교통특성(버스, 지하철) 등을 고려하지 못하고 있어 계획요소를 통합 하는 접근이 필요하다. 둘째, 개발밀도 측면에서 한강, 남산, 관악산 등에 위치한 역세권의 경우 Open Space 면적이 개발밀도를 산정할 때 포함되어 있어 분석시 오류가 발생할 수 있다. 셋째, 최근 Space Syntax(공간구문론)를 활용하여 역세권 연계교통수단이며, 대표적인 녹색교통수단인 보행 및 자전거에 대한 접근성과 규모를 고려할 필요가 있다.
- 둘째, 요인-회귀분석 결과를 토대로 역세권 승하차 인원에 영향을 미치는 유형관련 요인을 살펴보면, 긍정적(+)영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity :토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density : 개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 토지이용 복합도(LUM)의 경우 주거를 기준으로 비주거시설의 복합도가 높을수록 역세권의 이용수요가 증가하는 것을 알 수 있었다.
- 상관분석 결과는 대중교통 이용수요에 긍정적인 영향(+)을 미치는 변수를 각 계획요소별로 분류 및 검토하였으며, (1) 개발밀도(Density)는 dev_t500(0.534), dev_s500(0.402), dev_p500(0.324), dev_of500(0.351), dev_l500(0.325)로 나타났다. (2) 토지복합도(LUM)를 의미하는 다양성(Diversity)은 l_rs500(0.
- 세부적으로 살펴보면, 첫째, 밀도(Density)는 역세권을 중심으로 역세권내의 토지이용 밀도는 대중교통의 이용정도를 제고하는 가장 큰 계획요소 중의 하나이며, 개발된 밀도의 수준과 형태에 따라서 영향력의 크기는 달라질 수 있다.
- 셋째, 도시설계(Design)에 대하여 살펴보면, 외국의 경우 TOD와 관련한 가이드라인에서 가로망과 도시설계적인 요소가 상세히 언급되어 있는 사례를 많이 볼 수 있는데, 상당수의 경우 보행자의 접근성 및 편의성에 미치는 요소로는 보행동선, 블록의 형태나 크기, 보행환경 등도 중요한 도시공간요소로 작용한다고 하였다.
- 역세권 승하차 인원에 영향을 미치는 유형관련 요인을 살펴보면, 긍정적(+)영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity : 토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density :개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 토지이용복합도(LUM)의 경우 주거를 기준으로 비주거시설의 복합도가 높을수록 역세권의 이용수요가 증가하는 것을 알 수 있었다.
- 역세권의 TOD 물리적 환경을 요인 분석한 결과, 전체 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)는 0.868로 KMO의 표본적합도인 MSA(measure of sampling adequacy)가 높은 것으로 나타났으며, 분석에 사용된 자료가 요인분석에 적합함을 시사한다. 요인분석 결과를 통하여 볼 때, 요인 7의 eigenvalue는 1.
- 요인분석 결과, Factor 1(Diversity/토지이용복합도 (LUM)), Factor 2(Density/개발밀도수준), Factor 3(Accessibility/대중교통시설공급수준), Factor 4(Design/가로설계수준), Factor 5(Green/연계교통 시설(보행자, 자전거), Factor 6(Design/지하철시설규모), Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 다양성 요인 1개, 토지이용특성 요인 1개, 가로설계특성 2개, 대중교통접근성 2개, 녹색교통과 관련된 연계시설 1개로 대별된다고 할 수 있다.
- 868로 KMO의 표본적합도인 MSA(measure of sampling adequacy)가 높은 것으로 나타났으며, 분석에 사용된 자료가 요인분석에 적합함을 시사한다. 요인분석 결과를 통하여 볼 때, 요인 7의 eigenvalue는 1.058이며, 누적분산은 약 76.0%로 압축되어지는 요인의 수는 전체 23개 중 7개(전체 중 약 30%차지)가 적절한 것으로 판단된다.5)
- 요인분석에서 요인이 설명할 수 있는 변수의 분산의 총합인 고유값(eigenvalue)을 산포도로 표시할 때 그 분포가 크게 꺾이는 곳(sharp break point)의 최대 지점(그림 1 참조)이 요인 2와 3, 요인 7과 8로 나타났으며, 고유값도 이를 기점으로 1보다 크고, 적은 변화를 보이고 있다.
- Space Syntax의 효과척도는 공간의 연결 관계에 따른 보행자의 이동을 확률적인 측면에서 다루는 공간분석기법으로 도시나 건축부문에서 유용하게 쓰이고 있다. 종전에는 계측할 수 없었던 공간구조형태를 객관적으로 분석하여 계량화할 수 있어 본 연구에서 자전거 등급별 가로망(Network)에 대한 정량화 값을 도출하기에 적합하다고 판단된다.
- 첫째, 요인분석결과 기존 연구에서는 토지이용과 교통체계가 복합적으로 영향을 미친다고 언급하고 있으나, 본 실증분석 결과 토지이용, 접근성의 특성은 별도로 구분되는 것을 알 수 있었다(Frank et al., 2005; Forsyth et al., 2007; 2008).
- 역세권 승하차 인원에 영향을 미치는 유형관련 요인을 살펴보면, 긍정적(+)영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity : 토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density :개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 토지이용복합도(LUM)의 경우 주거를 기준으로 비주거시설의 복합도가 높을수록 역세권의 이용수요가 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한, 주목할 만한 점은 연계교통시설(보행자, 자전거)이 지하철시설의 면적과 출입구수와 같은 시설적 특성보다 매우 높은 영향력을 가진다는 것이다.
- 역세권 승하차 인원에 영향을 미치는 유형관련 요인을 살펴보면, 긍정적(+)영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity : 토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density :개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 토지이용복합도(LUM)의 경우 주거를 기준으로 비주거시설의 복합도가 높을수록 역세권의 이용수요가 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한, 주목할 만한 점은 연계교통시설(보행자, 자전거)이 지하철시설의 면적과 출입구수와 같은 시설적 특성보다 매우 높은 영향력을 가진다는 것이다.
- 대중교통 이용수요에 긍정적인 영향을 미치는 변수는 다양하게 나타났으며, 접근성(Accessibility), 가로설계(Design)의 변수들이 강하게 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 특히 지하철 역세권의 연계시설이라고 할 수 있는 녹색교통(보행, 자전거)와 지하철 역사 자체의 규모변수(역사면적, 지하철출입구수)가 새롭게 나타나는 것을 알 수 있었다.
후속연구
- 둘째, 도시측면(Land-Use)을 고려할 수 있는 역세권의 개발여건(뉴타운, 개발예정지구 인접여부 등), 개발밀도 등을 포함하는 것이 필요하다고 판단된다. 특히, 오영택 외(2009)의 연구에서는 토지이용을 고려한 유형별 모형을 개발하였으나, 서울시의 특성상 역세권 반경 500m이내에 한강을 포함하는 경우 상대적으로 Open Space 면적이 다수 포함되어 있어 연상면적 산출시 제외하여 순연상면적을 활용하는 것이 필요하다고 판단된다.
- 대중교통 이용수요에 부정적인 영향을 미치는 변수는 주거와 관련된 토지이용 변수와 대중교통의 운영변수(배차간격)에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히, 오픈스페이스 면적의 경우 대중교통이용수요에 직접적인 영향이 없으며 향후 개발밀도 산정시 (순)개발밀도의 개념을 도입할 것이므로 향후 분석에서 제외할 것이다. 또한, 상관관계가 상대적으로 낮은 bline_20(.
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