[국내논문]토지이용-교통 통합적 분석을 통한 도로 기반 도시 형태학적 변화에 관한 연구 A Study on the Movement of Street-based Urban Morphology Using Analysis of Integrated Land Use-Transportation원문보기
도시의 공간구조는 교통로와 같은 도시 인프라의 정비에 따라 상당한 영향과 변화를 나타낸다. 이에 도시의 발전 과정에 가장 많은 영향을 주는 도로 접근성과 도시 인프라 수준 변화를 동시에 고려하여 공간적 분포 및 패턴을 규명하기 위한 계량적 분석 방법론의 정립이 요구된다. 이에 본 연구에서는 수십 년 간 급격한 인구증가와 도시화 지역의 급속한 팽창이 이루어진 서울을 중심으로 도시 지역의 인구 및 공간 구조와 교통 인프라 중 도로의 분포 패턴을 고려한 시공간 도시 형태(Urban morphology)를 상호 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 도시 공간구조와 교통에 영향을 주는 요소를 시계열로 분석하기 위해 지난 70여 년간의 지형도와 Landsat MSS, TM 등 활용 가능한 데이터를 사용하여 시공간 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 특히, 가로체계 변화 분석은 가시 접근성과 공간 인지를 통해 위계적 공간 구조를 파악하는 공간구문이론을 사용하였으며, IPA 분석을 통해 권역별 도시 공간 형태와 가로체계와의 관계를 분석하고 이를 가시화 하였다. 토지이용 교통 통합 측면에서 공간 구문론의 접근은 교통의 다양한 현상이 도시 개발 패턴에 미치는 영향을 파악함으로 효과적인 공간계획에 이바지할 수 있을 것을 기대한다.
도시의 공간구조는 교통로와 같은 도시 인프라의 정비에 따라 상당한 영향과 변화를 나타낸다. 이에 도시의 발전 과정에 가장 많은 영향을 주는 도로 접근성과 도시 인프라 수준 변화를 동시에 고려하여 공간적 분포 및 패턴을 규명하기 위한 계량적 분석 방법론의 정립이 요구된다. 이에 본 연구에서는 수십 년 간 급격한 인구증가와 도시화 지역의 급속한 팽창이 이루어진 서울을 중심으로 도시 지역의 인구 및 공간 구조와 교통 인프라 중 도로의 분포 패턴을 고려한 시공간 도시 형태(Urban morphology)를 상호 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 도시 공간구조와 교통에 영향을 주는 요소를 시계열로 분석하기 위해 지난 70여 년간의 지형도와 Landsat MSS, TM 등 활용 가능한 데이터를 사용하여 시공간 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 특히, 가로체계 변화 분석은 가시 접근성과 공간 인지를 통해 위계적 공간 구조를 파악하는 공간구문이론을 사용하였으며, IPA 분석을 통해 권역별 도시 공간 형태와 가로체계와의 관계를 분석하고 이를 가시화 하였다. 토지이용 교통 통합 측면에서 공간 구문론의 접근은 교통의 다양한 현상이 도시 개발 패턴에 미치는 영향을 파악함으로 효과적인 공간계획에 이바지할 수 있을 것을 기대한다.
Urban space structure tends to have a significant change in accordance with maintenance of urban infrastructure such as a traffic route. For this reason, quantitative analysis has been needed to establish spatial distribution and location patterns by considering change of both road accessibility and...
Urban space structure tends to have a significant change in accordance with maintenance of urban infrastructure such as a traffic route. For this reason, quantitative analysis has been needed to establish spatial distribution and location patterns by considering change of both road accessibility and urban infrastructure level, which can have the most pervasive influence in urban development process. Therefore, this paper aims to analyze spatio-temporal urban morphology through considering distribution patterns of road among transportation infrastructures, population, and spatial structure of metropolitan areas, focusing on Seoul where population growth and the size of urban area have been dramatically increased. For this, we firstly developed and constructed time-series GIS database by using satellite images and topographic maps of the last 70 years to analyze variables which affect urban growth and transportation. In particular, we analyzed the transform of the system of the street by Space Syntax which is able to grasp hierarchical spatial structure through visibility of space and spatial cognition in terms of accessibility. What's more, we analyzed and visualized the relationship urban morphology and road according the regions of Seoul through IPA(Importance Performance Analysis). In terms of the integration land-use and transportation, Space Syntax approach is expected to contribute to efficient urban planning through understanding the influence which various transportation phenomena has an effect on urban development patterns.
Urban space structure tends to have a significant change in accordance with maintenance of urban infrastructure such as a traffic route. For this reason, quantitative analysis has been needed to establish spatial distribution and location patterns by considering change of both road accessibility and urban infrastructure level, which can have the most pervasive influence in urban development process. Therefore, this paper aims to analyze spatio-temporal urban morphology through considering distribution patterns of road among transportation infrastructures, population, and spatial structure of metropolitan areas, focusing on Seoul where population growth and the size of urban area have been dramatically increased. For this, we firstly developed and constructed time-series GIS database by using satellite images and topographic maps of the last 70 years to analyze variables which affect urban growth and transportation. In particular, we analyzed the transform of the system of the street by Space Syntax which is able to grasp hierarchical spatial structure through visibility of space and spatial cognition in terms of accessibility. What's more, we analyzed and visualized the relationship urban morphology and road according the regions of Seoul through IPA(Importance Performance Analysis). In terms of the integration land-use and transportation, Space Syntax approach is expected to contribute to efficient urban planning through understanding the influence which various transportation phenomena has an effect on urban development patterns.
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문제 정의
이에 도시의 발전 과정에 가장 많은 영향을 주는 도로 접근성과 도시 인프라 수준 변화를 동시에 고려하여 공간적 분포 및 패턴을 규명하기 위한 계량적 분석 방법론의 정립이 요구된다. 본 연구의 목적은 수십년 간 급격한 인구증가와 도시화 지역의 급속한 팽창이 이루어진 서울을 중심으로 도시 지역의 인구 및 공간 구조와 교통 인프라 중도로의 분포 패턴을 고려한 시공간 도시 형태(Urban mor- phology)를 상호 분석하는 것이다. 이를 위한 세부 연구 목표로, 우선 시기별 공간 구조의 패턴 분석을 위해 우선 공간구조 변화의 중심축이라 할 수 있는 도시의 주요 인프라인 도로를 이용해 정량화하여 분석을 시도한다.
본 연구의 목적은 수십년 간 급격한 인구증가와 도시화 지역의 급속한 팽창이 이루어진 서울을 중심으로 도시 지역의 인구 및 공간 구조와 교통 인프라 중도로의 분포 패턴을 고려한 시공간 도시 형태(Urban mor- phology)를 상호 분석하는 것이다. 이를 위한 세부 연구 목표로, 우선 시기별 공간 구조의 패턴 분석을 위해 우선 공간구조 변화의 중심축이라 할 수 있는 도시의 주요 인프라인 도로를 이용해 정량화하여 분석을 시도한다. 특히, 도로망의 확충에 따라 도시 구조가 어떠한 형태로 변화되어 왔는지를 파악해보기 위하여 공간구문론(Space Syntax)을 활용한다.
둘째, 도출된 효과척도(통합도, 명료도)와 인프라수준(도시화율, 인구밀도)과의 인과관계에 따른 공간 구조의 변화를 분석한다. 이를 토대로 도로의 발달에 따른 도시구조의 특성과 도로 중심축의 변화를 파악한다. 마지막으로, 도시공간구조의 변화를 분석하기 위해 공간구문론을 통한 공간 특성치, 인구밀도와 토지이용개발의 변화를 서울의 각 구마다 시계 열 별로 분석한다.
본 연구에서는 지난 수십여 년간 진행되어왔던 도시공간구조와 인구 분포 특성을 시기별로 분석하기 위하여 서울을 대상으로 각종 지도와 수치지형도 그리고 Landsat MSS, TM 등의 시공간 GIS DB를 사용하여 도시변화와 관련한 요인들을 설계하고 구축하였다. 1920, 1960, 1970년대의 경우 도시 인프라 수준을 설명할 수 있는 사회경제적 통계 데이터의 제약으로 가로망 및 체계, 토지이용 개발(도시화률) 과, 인구밀도를 사용하였다.
지금까지 전반적인 선행연구를 종합하여 보면 시간적 변화에 초점을 맞춘 정량적 효과측정을 토대로 한 공간구조 분석만이 수행되었다. 하지만 본 연구에서는 앞서 언급한 생태학적 접근방법의 주요한 원인인 교통(가로망)의 정량적 변화를 측정할 수 있는 공간구문론에 시 공간 GIS DBMS 결합하여 보다 심층적인 공간구조의 변화를 제시하고자 한다. 또한, 시간적 변화에 대한 단순한 변화에 초점을 맞춘 공 간형태(morphology) 연구에 공간기능 패턴을 표현하는 인구와 토지이용 데이터를 활용하여 각 구별로 가로체계와 공간구조의 변화를 검토하고 시사점을 제시하고자 한다.
하지만 본 연구에서는 앞서 언급한 생태학적 접근방법의 주요한 원인인 교통(가로망)의 정량적 변화를 측정할 수 있는 공간구문론에 시 공간 GIS DBMS 결합하여 보다 심층적인 공간구조의 변화를 제시하고자 한다. 또한, 시간적 변화에 대한 단순한 변화에 초점을 맞춘 공 간형태(morphology) 연구에 공간기능 패턴을 표현하는 인구와 토지이용 데이터를 활용하여 각 구별로 가로체계와 공간구조의 변화를 검토하고 시사점을 제시하고자 한다.
본 연구는 서울의 도시공간구조를 분석하기 위해 1920년대부터 1990년대까지 시계열 데이터와 공간 데이터를 구축하였다. 공간구문론을 통한 공간특성 치 중 전체통합도와 명료도를 사용하여 가로체계를 분석하였고, 이에 관련된 변화들을 분석하기 위해 인구밀도와 도시비율을 이용하였다.
특히 도시비율과 명료도와의 관계, 인구밀도와 전체통 합도 관계에 대한 회귀분석 결과도 밀접한 관련성을 보여주었다. 이러한 관련성을 바탕으로 도시의 공간 적인측면과 계획적인측면에서 좋은 개발이었는지 판단하는데 사용하였다. 또한 서울의 자연발생적 권역인 도심권과 계획된 권역인 동남권을 비교 분석하여 도시 계획 중 가로체계 등 공간계 획의 필요성을 부여 하였다.
제안 방법
특히, 도로망의 확충에 따라 도시 구조가 어떠한 형태로 변화되어 왔는지를 파악해보기 위하여 공간구문론(Space Syntax)을 활용한다. 둘째, 도출된 효과척도(통합도, 명료도)와 인프라수준(도시화율, 인구밀도)과의 인과관계에 따른 공간 구조의 변화를 분석한다. 이를 토대로 도로의 발달에 따른 도시구조의 특성과 도로 중심축의 변화를 파악한다.
이를 토대로 도로의 발달에 따른 도시구조의 특성과 도로 중심축의 변화를 파악한다. 마지막으로, 도시공간구조의 변화를 분석하기 위해 공간구문론을 통한 공간 특성치, 인구밀도와 토지이용개발의 변화를 서울의 각 구마다 시계 열 별로 분석한다. 가로체계와 도시 공간구조 사이의 관계분석을 통해 자연발생적 지역과 계획된 지역의 공간구조에 대해 상호 비교한다.
마지막으로, 도시공간구조의 변화를 분석하기 위해 공간구문론을 통한 공간 특성치, 인구밀도와 토지이용개발의 변화를 서울의 각 구마다 시계 열 별로 분석한다. 가로체계와 도시 공간구조 사이의 관계분석을 통해 자연발생적 지역과 계획된 지역의 공간구조에 대해 상호 비교한다.
연구의 구체적인 내용으로 첫째, 도시공간구조와 관련한 국내외 연구를 검토하고 연구의 방향을 정립 하였다. 둘째, 공간적 분석대상 지역인 서울시의 토지이용 및 교통 관련 변수 분석을 위한 시공간 GIS DB를 구축하였다.
연구의 구체적인 내용으로 첫째, 도시공간구조와 관련한 국내외 연구를 검토하고 연구의 방향을 정립 하였다. 둘째, 공간적 분석대상 지역인 서울시의 토지이용 및 교통 관련 변수 분석을 위한 시공간 GIS DB를 구축하였다. 특히, 각 시기별 특성을 반영한 도로망을 통해 공간구문론의 특성치(통합도, 명료도)를 산출하기 위한 축선도(Axial Line Map)를 작성하고 시기별 토지이용과 도시화지역 더이터를 구축하였다.
둘째, 공간적 분석대상 지역인 서울시의 토지이용 및 교통 관련 변수 분석을 위한 시공간 GIS DB를 구축하였다. 특히, 각 시기별 특성을 반영한 도로망을 통해 공간구문론의 특성치(통합도, 명료도)를 산출하기 위한 축선도(Axial Line Map)를 작성하고 시기별 토지이용과 도시화지역 더이터를 구축하였다. 셋째, 각 시기별 도로관련 공간구문론의 특성치(통합도, 명료도)를 산출하고, GIS DB를 활용 하여 전반적인 도시구조의 변화과정을 제시하였다.
특히, 각 시기별 특성을 반영한 도로망을 통해 공간구문론의 특성치(통합도, 명료도)를 산출하기 위한 축선도(Axial Line Map)를 작성하고 시기별 토지이용과 도시화지역 더이터를 구축하였다. 셋째, 각 시기별 도로관련 공간구문론의 특성치(통합도, 명료도)를 산출하고, GIS DB를 활용 하여 전반적인 도시구조의 변화과정을 제시하였다. 넷째, 정량화된 도로망 변화에 따른 특성치(통합도, 명료도)와 도시공간구조(도시화율, 인구밀도)와의 관계를 분석하였다.
셋째, 각 시기별 도로관련 공간구문론의 특성치(통합도, 명료도)를 산출하고, GIS DB를 활용 하여 전반적인 도시구조의 변화과정을 제시하였다. 넷째, 정량화된 도로망 변화에 따른 특성치(통합도, 명료도)와 도시공간구조(도시화율, 인구밀도)와의 관계를 분석하였다. 영향관계를 규명하기 위한 방법은 추세분석(Trend Analysis)과 산점도(Scatter Diagram)를 활용하였다.
영향관계를 규명하기 위한 방법은 추세분석(Trend Analysis)과 산점도(Scatter Diagram)를 활용하였다. 마지막으로, IPA(Impor- tance Performance Analysis) 분석을 활용한 유형 분류를 통하여 다양한 포트폴리오 분석을 실시하고 결론을 제시하였다.
또한, 독일의 경우 통일 전.후의 연담 상황 하에서 나타난 도시구조의 변화와 파급효과에 대한 분석을 시 도하였다.
서울 지역의 공간구조의 변화를 시계열로 분석하 기위해 지난 70여 년간을 시간적 범위로 정하고, 지 형도와 Landsat MSS, TM 등 활용 가능한 데이터를 사용하여 관련 요인들(지형, 도로 및 교통망, 토 지이용, 인구 및 사회경제적 요인, 도시화 지역 등)에 대한 시공간 GIS 데이터베이스를 구축하였다.
도로망 발달에 따른 공간구조의 변화를 파악하기 위해 공간구문론을 이용하여 계량적 분석을 실시하였다. 우선 시기별 교통망 데이터의 구축은 지형도에 표현되는 교통망은 주요 도로(자동차 통행 가능 도로)를 유형별로 구분하여 입력하였다.
도로망 발달에 따른 공간구조의 변화를 파악하기 위해 공간구문론을 이용하여 계량적 분석을 실시하였다. 우선 시기별 교통망 데이터의 구축은 지형도에 표현되는 교통망은 주요 도로(자동차 통행 가능 도로)를 유형별로 구분하여 입력하였다. 교통망 데이터는 도시 데이터와는 달리 시기별 지형도를 직접 스캐닝한 다음 좌표등록과정을 거쳐 화면에 출력한 다 화면에 출력된 결과를 바탕으로 스크린 디지타 이징 방법으로 구축하였다.
우선 시기별 교통망 데이터의 구축은 지형도에 표현되는 교통망은 주요 도로(자동차 통행 가능 도로)를 유형별로 구분하여 입력하였다. 교통망 데이터는 도시 데이터와는 달리 시기별 지형도를 직접 스캐닝한 다음 좌표등록과정을 거쳐 화면에 출력한 다 화면에 출력된 결과를 바탕으로 스크린 디지타 이징 방법으로 구축하였다. 교통망의 유형은 별도의 코드로 입력하여 원하는 유형을 선택적으로 활용할 수 있도록 하였다.
시기별로 하나의 데이터로 접합하여 데이터베이스에 입력하였다(그림 2-a). 구축된 각 시기별 도로망도를 이용하여 도로의 연결부분을 직선으로 교차시켜 축선도로 작성하였다. 공간의 물리적 구조를 단위축으로 하여 연결정도를 분석하였으며, 공간구문론에서 제공되는 특성치를 산출하여 서울시의 도로망 형성에 따른 공간구조 변화를 살펴 보았다(그림 2-b).
구축된 각 시기별 도로망도를 이용하여 도로의 연결부분을 직선으로 교차시켜 축선도로 작성하였다. 공간의 물리적 구조를 단위축으로 하여 연결정도를 분석하였으며, 공간구문론에서 제공되는 특성치를 산출하여 서울시의 도로망 형성에 따른 공간구조 변화를 살펴 보았다(그림 2-b).
본 연구에서의 도시지역은 행정구역상의 시나 읍급도시를 의미하지 않고 인간의 활동에 의한 도시 적 토지이용 즉, 취락지역, 상업, 공업지역, 각종 인 공구조물, 기타 시설물 등을 의미한다. 도시적 토지 이용은 취락지역, 시가화지역(상업.공업.주거지역 포함한 단지식 지역), 시설물(오락휴양시설, 경기장, 환경기초시설, 기타공공시설물) 등으로 구분하고, 이에 해당하는 토지이용을 나타내는 지역을 도시지역 으로 설정하였다. 시기별 도시화 지역을 위해 지형도와 인공위성 영상을 이용하여 토지 피복도를 제작 하여 도시내부의 토지이용 형성과정에 대한 패턴을 분석하였다.
주거지역 포함한 단지식 지역), 시설물(오락휴양시설, 경기장, 환경기초시설, 기타공공시설물) 등으로 구분하고, 이에 해당하는 토지이용을 나타내는 지역을 도시지역 으로 설정하였다. 시기별 도시화 지역을 위해 지형도와 인공위성 영상을 이용하여 토지 피복도를 제작 하여 도시내부의 토지이용 형성과정에 대한 패턴을 분석하였다. 우선 시기별 지형도(1920년대 36매, 1960년대 36매, 1970년대 26매, 1980년대 22매, 1990년대 24매, 총 5시기 144매)를 육안으로 판독하여 도 엽별로 도시지역의 경계를 투명한 마일러지에 그리고 이를 스캐닝한 다음 좌표등록 과정과 벡터화 과정을 통해 폴리곤 형태의 도시지역 데이터로 구축하였다.
시기별 도시화 지역을 위해 지형도와 인공위성 영상을 이용하여 토지 피복도를 제작 하여 도시내부의 토지이용 형성과정에 대한 패턴을 분석하였다. 우선 시기별 지형도(1920년대 36매, 1960년대 36매, 1970년대 26매, 1980년대 22매, 1990년대 24매, 총 5시기 144매)를 육안으로 판독하여 도 엽별로 도시지역의 경계를 투명한 마일러지에 그리고 이를 스캐닝한 다음 좌표등록 과정과 벡터화 과정을 통해 폴리곤 형태의 도시지역 데이터로 구축하였다. 그 다음 도엽별 도시지역 데이터는 시기별로접합하여 하나의 도시지역 데이터로 만들고 이를 데이터베이스에 입력하였다.
우선 시기별 지형도(1920년대 36매, 1960년대 36매, 1970년대 26매, 1980년대 22매, 1990년대 24매, 총 5시기 144매)를 육안으로 판독하여 도 엽별로 도시지역의 경계를 투명한 마일러지에 그리고 이를 스캐닝한 다음 좌표등록 과정과 벡터화 과정을 통해 폴리곤 형태의 도시지역 데이터로 구축하였다. 그 다음 도엽별 도시지역 데이터는 시기별로접합하여 하나의 도시지역 데이터로 만들고 이를 데이터베이스에 입력하였다.
즉, 1970년 이전에는 지형도를 판독하여 도심지만을 추출하였고, 이후에는 인공위성 영상을 이용하여 분류를 수행하였다. 이를 위해 영상을 분류하여 토지이용/피복도를 제작하였고 사용된 토지이용/피복도 분류체계는 환경부 피복분류도 분류 체계의 대분류(도시주거, 농림, 산림, 초지, 습지, 수계, 나지)기준을 채택하였다. 토지이용/피복 분류를 실시하기 전에 영상의 지상기준점(GCP:Ground Control Point)은 환경부의 GCP 데이터를 사용하여 기하보정을 실시하였으며, 평균제곱근 오차는 0.
이를 위해 영상을 분류하여 토지이용/피복도를 제작하였고 사용된 토지이용/피복도 분류체계는 환경부 피복분류도 분류 체계의 대분류(도시주거, 농림, 산림, 초지, 습지, 수계, 나지)기준을 채택하였다. 토지이용/피복 분류를 실시하기 전에 영상의 지상기준점(GCP:Ground Control Point)은 환경부의 GCP 데이터를 사용하여 기하보정을 실시하였으며, 평균제곱근 오차는 0.5 화 소 이하가 되도록 하였다. 분류를 위해서는 기하보 정된 영상이 원 영상의 화소값을 그대로 가지도록 하는 것이 바람직하므로, 최근린 내삽법을 이용하여 영상을 재배열(resampling) 하였으며, 재배열시 화 소 간 간격은 30m X 30m로 하였다.
5 화 소 이하가 되도록 하였다. 분류를 위해서는 기하보 정된 영상이 원 영상의 화소값을 그대로 가지도록 하는 것이 바람직하므로, 최근린 내삽법을 이용하여 영상을 재배열(resampling) 하였으며, 재배열시 화 소 간 간격은 30m X 30m로 하였다. 기하보정이 완료된 영상에 대해서, 동일한 분류항목을 적용하여 도시, 수계, 농림, 산림, 초지, 습지, 나지의 트레이닝 영역을 선정하고 분류를 실시하였다.
분류를 위해서는 기하보 정된 영상이 원 영상의 화소값을 그대로 가지도록 하는 것이 바람직하므로, 최근린 내삽법을 이용하여 영상을 재배열(resampling) 하였으며, 재배열시 화 소 간 간격은 30m X 30m로 하였다. 기하보정이 완료된 영상에 대해서, 동일한 분류항목을 적용하여 도시, 수계, 농림, 산림, 초지, 습지, 나지의 트레이닝 영역을 선정하고 분류를 실시하였다. 영상 분류는 TM 데이터의 경우 1, 4, 5번 밴드를 사용하였으며, MSS 데이터는 4개의 밴드를 모두 사용하였다.
영상 분류방법은 감독분류(supervised classification) 방법 가운데 최대우도법(maximum likelihood classi- fier)을 사용하였다. 마지막으로 인구 통계 데이터는 일제시대 조선총독부에서 조사한 1925년 데이터를 시작으로 시기별 인구통계 데이터를 시기별 행정구역 데이터와 결합하여 구축하였다(그림 3).
서울의 각 구별로 도시의 공간구조 관계를 판단하고자 토지이용(도시비율)과 공간 인식 정도(명료도)에 대한 추세선 분석을 실시하였다. 계획적인 측면을 분석하기 위해 인구밀도와 접근성(전체통합도)을 동일한 방법으로 분석하였다.
서울의 각 구별로 도시의 공간구조 관계를 판단하고자 토지이용(도시비율)과 공간 인식 정도(명료도)에 대한 추세선 분석을 실시하였다. 계획적인 측면을 분석하기 위해 인구밀도와 접근성(전체통합도)을 동일한 방법으로 분석하였다.
IPA란 만족도와 중요도 간의 관계를 그래프로 나타냄으로써 개선방안 수립시 우선순위를 정하고, 만족도 제고를 위한 활동의 전략적 방향을 찾아낼 때 사용하는 분석 방법이다. 본 연구에서는 가로체계 접근성과 도시개발(인구/도시 밀도) 정도에 따라 유지관리지속, 소극적 관리, 만족도제고, 중점개 선 등 4가지로 나누어 분석하였다(그림 9). 유지관리 지속영역(1사분면)은 도시개발 수준과 교통 접근성 이 적정선을 유지하고 있으므로, 지속적인 유지 노력 이 필요한 영역으로 분류한다.
이를 위해 공간특성치 중 전체통합도와 명료도, 토지이용의 개발, 인구밀도의 분석요인에 대해 5개의 권역으로 나누어 변화를 파악하였다. 또한 가로체계 와 도시공간 형태 사이의 관계를 분석하기 위해 계획적인 측면에서 인구밀도와 전체통합도를 이용하였고 공간적인 측면에서 토지이용 중 도시비율과 명료도를 이용하여 시각화하여 분석하였다.
이를 위해 공간특성치 중 전체통합도와 명료도, 토지이용의 개발, 인구밀도의 분석요인에 대해 5개의 권역으로 나누어 변화를 파악하였다. 또한 가로체계 와 도시공간 형태 사이의 관계를 분석하기 위해 계획적인 측면에서 인구밀도와 전체통합도를 이용하였고 공간적인 측면에서 토지이용 중 도시비율과 명료도를 이용하여 시각화하여 분석하였다. 마지막으로 자연발생적 지역인 중구를 비롯한 도심권과 계획된 지역인 강남구를 비롯한 동남권에 대해 도시공간 구조의 변화를 비교하였다.
또한 가로체계 와 도시공간 형태 사이의 관계를 분석하기 위해 계획적인 측면에서 인구밀도와 전체통합도를 이용하였고 공간적인 측면에서 토지이용 중 도시비율과 명료도를 이용하여 시각화하여 분석하였다. 마지막으로 자연발생적 지역인 중구를 비롯한 도심권과 계획된 지역인 강남구를 비롯한 동남권에 대해 도시공간 구조의 변화를 비교하였다.
본 연구는 서울의 도시공간구조를 분석하기 위해 1920년대부터 1990년대까지 시계열 데이터와 공간 데이터를 구축하였다. 공간구문론을 통한 공간특성 치 중 전체통합도와 명료도를 사용하여 가로체계를 분석하였고, 이에 관련된 변화들을 분석하기 위해 인구밀도와 도시비율을 이용하였다. 가로체계와 공간구조의 데이터들을 수치적으로나 시각화하여 살펴봤을 때도 밀접한 관계가 있음을 볼 수 있었다.
이러한 관련성을 바탕으로 도시의 공간 적인측면과 계획적인측면에서 좋은 개발이었는지 판단하는데 사용하였다. 또한 서울의 자연발생적 권역인 도심권과 계획된 권역인 동남권을 비교 분석하여 도시 계획 중 가로체계 등 공간계 획의 필요성을 부여 하였다.
대상 데이터
기존의 지형도는 대상지역에 일관된 갱신주기가 지켜지지 않고 있어 자료의 현실성을 확보하고 대상 지역에 대한 일관된 토지피복도를 제작하기 위해 LANDSAT 위성을 이용하여 1970년대 이후의 도시 화 지역 추출의 정확도 향상을 위한 보조 자료로서 활용하였다. 즉, 1970년 이전에는 지형도를 판독하여 도심지만을 추출하였고, 이후에는 인공위성 영상을 이용하여 분류를 수행하였다.
기하보정이 완료된 영상에 대해서, 동일한 분류항목을 적용하여 도시, 수계, 농림, 산림, 초지, 습지, 나지의 트레이닝 영역을 선정하고 분류를 실시하였다. 영상 분류는 TM 데이터의 경우 1, 4, 5번 밴드를 사용하였으며, MSS 데이터는 4개의 밴드를 모두 사용하였다. 영상 분류방법은 감독분류(supervised classification) 방법 가운데 최대우도법(maximum likelihood classi- fier)을 사용하였다.
이론/모형
이를 위한 세부 연구 목표로, 우선 시기별 공간 구조의 패턴 분석을 위해 우선 공간구조 변화의 중심축이라 할 수 있는 도시의 주요 인프라인 도로를 이용해 정량화하여 분석을 시도한다. 특히, 도로망의 확충에 따라 도시 구조가 어떠한 형태로 변화되어 왔는지를 파악해보기 위하여 공간구문론(Space Syntax)을 활용한다. 둘째, 도출된 효과척도(통합도, 명료도)와 인프라수준(도시화율, 인구밀도)과의 인과관계에 따른 공간 구조의 변화를 분석한다.
넷째, 정량화된 도로망 변화에 따른 특성치(통합도, 명료도)와 도시공간구조(도시화율, 인구밀도)와의 관계를 분석하였다. 영향관계를 규명하기 위한 방법은 추세분석(Trend Analysis)과 산점도(Scatter Diagram)를 활용하였다. 마지막으로, IPA(Impor- tance Performance Analysis) 분석을 활용한 유형 분류를 통하여 다양한 포트폴리오 분석을 실시하고 결론을 제시하였다.
본 연구의 분석방법인 공간구문론을 활용한 선행연구를 검토하였다. 공간구문론은 영국 런던대학교 의 Bill Hillier and Hanson Julienne 교수 연구팀에서 1970년대부터 개발하였으몌4, 5, 6], 공간구조형태를 객관적으로 기술하고 분석하는 이론 및 일련의 방법을 말한다.
영상 분류는 TM 데이터의 경우 1, 4, 5번 밴드를 사용하였으며, MSS 데이터는 4개의 밴드를 모두 사용하였다. 영상 분류방법은 감독분류(supervised classification) 방법 가운데 최대우도법(maximum likelihood classi- fier)을 사용하였다. 마지막으로 인구 통계 데이터는 일제시대 조선총독부에서 조사한 1925년 데이터를 시작으로 시기별 인구통계 데이터를 시기별 행정구역 데이터와 결합하여 구축하였다(그림 3).
시계열별 데이터를 분석하기 위해 1990년의 행정 구역을 기준으로「서울시 도시기본계획 2020」의 기준을 적용하여 5개 권역(도심, 동북, 서북, 서남, 동남권)으로 구분하였으며, 분석결과는 표 1과 같다.
성능/효과
Alian Chiaradia[2]는 North London outer Boro- ugh지역(약 60, 000 가구)의 주거부동산의 가격 변화를 통해 공간변화를 분석하였다. 분석결과, 공간적 범위를 좁게 설정하여 London 중심지로부터 연결된 가로체계에 대한 영향이 미흡하게 도출되었다. Yu Han and Tsou Jin-yeu[8]는 1920~2000년까지 시계열별로 중국의 Foshan지역의 가로네트워크의 변화를 통합도(Global, Local)를 활용하여 분석하였다.
명료도는 1990년을 정점으로 감소추세로 전화되고 있는데, 이는 새롭게 형성된 공간이 기존공간과 적절하게 연계가 되지 못하고 있기 때문이라 판단된다. 인구밀도를 살펴보면, 서울시는 전반적으로 증가추세이며, 권역별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 각 권역별 분석결과로는 도심권은 1980년, 서북권은 1990년을 기점으로 감소 추세를 보이는 것으로 나타났으나, 동남권은 1980년 부터는 급속한 증가를 보이고 있다.
후속연구
따라서 향후 공간구문론을 통한 접근성 측면에서 토지이용변화 예측모델 방법론과 연계 형성한다면 공간계획이 더 실제적이며 효과적일 것이라 기대한다.
참고문헌 (21)
Y. Asami, A. S. Kubat, K. Kitagawa and S. I. Iida, 2003 "Introducing the third dimension on Space Syntax: Application on the historical Istanbul," Proceedings. 4th Interntional Space Syntax Symposium, London.
A. Chiaradia and others, 2009, Residential property Value Patterns in London, Ref015.
A. C. Gatrell, 1983, Distance and Space: A Geographical Perspective, Clarend on Press, Oxford.
B. Hillier, 1984, The Social Logic of Space, Cambridge University Press.
B. Hillier, 1996, Space is the Machine, Cambridge University Press.
B. Hillier, 2007, Space is the machine, University of Cambridge Press, Cambridge.
H. K. Kim and D. W. Sohn, 2002, "An analysis of the relationship between land use density of office buildings and urban street configuration," Cities, Vol. 19, No. 6, pp. 409-418.
H. Yu, J. Tosu, J. Long, 2009, Space syntax analysis of Foshan street network transformation in support historic area redevelopment, Yildiz Technical University.
권순일, 박수홍, 주용진, 2010, "GIS 도로 데이터의 일반화를 이용한 Axial map 구현 방법에 관한 연구," 한국공간정보학회지, 제18권, 제4호, pp. 99-108.
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