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문제 정의
- 본 연구에서도 자료수집과 분석을 연동할 수 있는 GIS를 분석에 포함하여, 서울시의 공간구조 및 시각적 분포(Hot Spot, Cold Spot)를 토대로 보다 면밀한 유형특성 제시가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 단일 역세권의 반경만을 고려하지 않고, 역세 반경별 TOD 계획요소를 250m 단위의 Buffer(최대 1,500m)로 구분수집하고, 역세권 특성별 유형 및 도시공간에 분포한 특성을 분석하고자 한다.
- 본 연구는 서울시 도시철도 역세권을 중심으로 역세권의 물리적 특성을 포함하는 대표적인 TOD계획요소에 대한 유형 특성을 도출하고자 요인분석을 실시하였다. 분석된 요인 분석결과를 중심으로 역세권의 특성을 명명하고, 이를 GIS와 연계하여 공간적 분포를 확인하였다.
제안 방법
- 둘째, 대표 연구인 Sung et al.(2006), Transit Cooperative Research Program(2004)를 검토 활용하여 통합적 Density, Diversity, Accessibility를 고려한 TOD 계획요소를 검토하고, 이를 바탕으로 GIS 기반 데이터를 250m 단위의 Buffer1)로 수집 및 종합하였다.
- 가로망 체계는 반경별로 도로면적과 교차로 수에 대한 밀도로 산출하였다. 도로율와 교차로밀도는 500m를 전후로 변화가 있는 것으로 나타났다.
- 구득자료는 (1) 역세권 주변 지적, 과세, 건축물대장 자료(2010년, 서울시 전산자료 활용), (2) 한국교통연구원이 구축하고 있는 국가교통 DB의 교통시설물 자료 등을 GIS에 입력하여 250m 단위의 Buffer로 수집 재정리하였다. 관련 계획요소 산출은 개발밀도, 토지이용 다양성, 대중교통 및 녹지 접근성을 반경별로 계량화하여 분석모형에 적용하였다. 개발밀도는 주거지를 기준으로 도시화된 면적 대비 과세대장 상의 연상면적을 이용하였기 때문에 순 개발밀도로 정의된다.
- 넷째, 서울시 역세권의 대중교통 및 토지이용 특성을 활용한 종합적인 유형화를 시도하기 위하여 요인분석(Factor Analysis)을 실시하고, 분석결과의 특성에 따른 역세권 유형 특성을 제시한다.
- 다섯째, 분류된 특성별 역세권의 공간적 특성(Hot & Cold Spot, 분포 등)을 면밀하게 검토하기 위하여 요인점수와 GIS공간데이터마이닝을 통하여 공간분포 특성을 도출하고 시사점을 제시하고자 한다.
- 대중교통 접근성은 버스정류장과 지하철역 수에 대한 밀도로 산출하였다. 지하철역과 버스정류장에 대한 접근성의 경우 반경 500m를 전후하여 접근성 변화가 있는 것으로 나타났다(그림 2).
- 따라서 본 연구는 첫째 역세권 반경 250m, 500m, 750m, 1000m, 1250m, 1500m로 대별하여 개발밀도, 토지이용의 다양성, 대중교통의 접근성, 물리적 환경데이터를 각각 추출 후에 요인분석을 통하여 역세권 물리적 환경에 대한 주요 요인을 도출한다. 둘째, 도출된 요인을 중심으로 해당 요인이 두드러진 역세권의 특성(Hot Spot)을 파악하고 분류한다. 마지막으로 ArcGIS를 통해 분류된 각 특성에 해당되는 역세권을 표출하고자 한다.
- 하지만 지금까지의 연구는 역세권의 특성을 세분화 하고 GIS를 활용한 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 첫째 역세권 반경 250m, 500m, 750m, 1000m, 1250m, 1500m로 대별하여 개발밀도, 토지이용의 다양성, 대중교통의 접근성, 물리적 환경데이터를 각각 추출 후에 요인분석을 통하여 역세권 물리적 환경에 대한 주요 요인을 도출한다. 둘째, 도출된 요인을 중심으로 해당 요인이 두드러진 역세권의 특성(Hot Spot)을 파악하고 분류한다.
- 둘째, 도출된 요인을 중심으로 해당 요인이 두드러진 역세권의 특성(Hot Spot)을 파악하고 분류한다. 마지막으로 ArcGIS를 통해 분류된 각 특성에 해당되는 역세권을 표출하고자 한다. 특히 ArcGIS를 이용하여 역세권마다 특성요인이 강하게 두드러진 역의 분포를 보면 서울시 역세권의 공간적 특성을 한눈에 살펴볼 수 있을 것이다.
- 본 연구를 위한 연구절차와 방법론은 크게 다섯 단계로 구분하여 접근하였으며, 다음과 같다.
- 본 연구는 서울시 도시철도 역세권을 중심으로 역세권의 물리적 특성을 포함하는 대표적인 TOD계획요소에 대한 유형 특성을 도출하고자 요인분석을 실시하였다. 분석된 요인 분석결과를 중심으로 역세권의 특성을 명명하고, 이를 GIS와 연계하여 공간적 분포를 확인하였다.
- 세부적인 구득 및 분석의 자료는 역세권의 물리적인 특성과 계획요소를 중심으로 분석하기 위하여 역세권의 인구와 지가 그리고 사회경제적변수를 제외한 TOD계획요소인 물리적인 요소를 중심으로 한정하여 구득 분석하였다. 구득자료는 (1) 역세권 주변 지적, 과세, 건축물대장 자료(2010년, 서울시 전산자료 활용), (2) 한국교통연구원이 구축하고 있는 국가교통 DB의 교통시설물 자료 등을 GIS에 입력하여 250m 단위의 Buffer로 수집 재정리하였다.
- 셋째, 역세권의 TOD 영향요인을 중심으로 그래프 및 기술통계분석을 활용하여 역세권 중심으로부터 반경별 변화를 확인한다.
- 요인분석을 수행하기 전 반경과 용도를 중심으로 개발밀도의 패턴을 살펴보았다(표 2).
- 요인분석을 통해 도출된 역세권의 특성을 바탕으로 서울시 역세권 특성별 분포를 알아보기 위해 다음의 작업을 수행하였다. 첫째, 각 역세권 특성별로 도출된 Factor별 요인점수를 DB로 정리하여 서울시 지하철 레이어의 속성에 join 작업을 통하여 연동시켰다.
- , 2007)받아왔다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 기존 연구(Schlossberg et al., 2003) 접근과 유사하게, 본 연구에서는 LUM 지수는 토지이용의 복합용도를 6개용도, 2개용도(주거-비주거)로 분류하여 용도별 복합정도를 파악할 수 있도록 지표를 세분화하였다. 그러한 세분화된 복합도는 반경별로 산출하였다.
- 요인분석을 통해 도출된 역세권의 특성을 바탕으로 서울시 역세권 특성별 분포를 알아보기 위해 다음의 작업을 수행하였다. 첫째, 각 역세권 특성별로 도출된 Factor별 요인점수를 DB로 정리하여 서울시 지하철 레이어의 속성에 join 작업을 통하여 연동시켰다. 둘째, 특성별 요인점수가 0.
- 첫째, 국내외 역세권 및 TOD관련 연구문헌을 검토하여, 대표적인 영향요소를 도출하였다. 특히 선행연구를 검토하는 과정에서는 본 연구를 보다 실질적으로 진행할 수 있는 연구의 착안점도 도출하고 연구의 방향을 정립하였다.
- 개발밀도는 주거지를 기준으로 도시화된 면적 대비 과세대장 상의 연상면적을 이용하였기 때문에 순 개발밀도로 정의된다. 토지이용 용도는 과세대장의 용도분류(39개)를 주거, 상업, 업무, 공공, 여가, 기타 등 6개로 재분류하여 그 중 도시용도로서 중요하게 다루어지는 용도에 대한 개발밀도(순 개발밀도)를 산출하였다. 순개발밀도는 산, 하천, 강, 공원 등 오픈스페이스 면적을 제외한 면적 대비 용도별 건축물 연상면적으로 산출하였다.
- 표 4의 요인점수를 활용하여 서울시 도시철도 역세권을 ArcGIS에서 시각화하여 표현하였다.
- 한편, 대중교통 접근성은 역세권의 보행 및 자전거 접근성, 주차장, 연계버스의 지·간선 비율을 사용하고 도시화면적 대비 버스정류장 수와 철도역수, 도로면적, 교차로 수의 접근성 지표 또한 반경별로 산출하였다(표 1).
대상 데이터
- 세부적인 구득 및 분석의 자료는 역세권의 물리적인 특성과 계획요소를 중심으로 분석하기 위하여 역세권의 인구와 지가 그리고 사회경제적변수를 제외한 TOD계획요소인 물리적인 요소를 중심으로 한정하여 구득 분석하였다. 구득자료는 (1) 역세권 주변 지적, 과세, 건축물대장 자료(2010년, 서울시 전산자료 활용), (2) 한국교통연구원이 구축하고 있는 국가교통 DB의 교통시설물 자료 등을 GIS에 입력하여 250m 단위의 Buffer로 수집 재정리하였다. 관련 계획요소 산출은 개발밀도, 토지이용 다양성, 대중교통 및 녹지 접근성을 반경별로 계량화하여 분석모형에 적용하였다.
- 뿐만 아니라 서울시는 버스와 철도의 거리기반 통합요금제, 무료환승제, 실시간 대중교통 운행정보서비스 등을 통하여 버스와 철도의 연계체계를 잘 구축하고 있는 도시로도 알려져 있다. 따라서 본 연구는 고밀개발과 양호한 대중교통 네트워크를 갖추고 있는 서울시 역세권을 대상으로 한다.
- 분석의 공간적 범위는 서울시로 한정하였으며, 선정사유로는 첫째, 2012년 인구주택센서스 자료에 따르면 서울은 인구 1000만에 가까운 거대도시이면서, 서구의 대도시와 달리 개발밀도가 매우 높다(Sung and Oh, 2011)는 특징이 있다. 둘째, 2011년 현재 9개의 도시철도 노선이 운행 중에 있으며, 철도역수는 293개역, 총연장 317km에 달하는 조밀한 도시철도망을 구축하고 있다.
이론/모형
- 토지이용 다양성에 관한 지표는 LUM(Land Use Mix, LUM) 지수를 이용하여 산출하였다. 이 지수는 Frank and Pivo(1994)가 GIS 기반 토지이용 자료를 활용하여 개발한 것(Cerin et al.
성능/효과
- 62%)로 높아지는 것으로 분석되었다. 가장 높은 주거 구성비는 52.70%로 750m를 중심으로 대칭 형태를 보이는 것으로 나타났다.
- 다음으로 Factor2는 설계특성에 영향을 받는 것을 알 수 있다. 결과적으로 복합적인 특성을 가지기 보다는 역세권의 유형이 다양하게 나타나며, 각 특성들이 개별적으로 영향을 주고 있는 것을 알 수 있다.
- 이들 계획요소를 밀도(density), 복합적 토지이용(diversity), 도시설계(design)로 구분하고 있다. 계획요소별 이들의 연구결과를 종합하면, 첫째, 밀도(density)는 대중교통결절점을 중심으로 대중교통의 이용정도를 제고하는 가장 큰 계획요소 중의 하나이며, 개발된 밀도의 수준과 형태에 따라서 영향력의 크기는 달라질 수 있다.
- 본 연구의 주요 연구결과를 살펴보면 첫째, 역세권의 물리적 환경을 대변하는 TOD 계획 요소는 도시부문 특성(개발밀도, 토지이용복합도)과 교통부문(대중교통 접근성), 연계교통수단 등으로 명확히 구분되는 것으로 나타났다. 다시 말하면, 개발밀도와 토지이용의 다양성(lum)은 상호 조합되어 특성이 유형화됨에 비하여 대중교통 접근성, 연계교통수단 등은 토지이용과 별개의 특성으로 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 역세권의 물리적 환경을 대변하는 TOD계획요소 중 도시부문 특성이 강한 역세권은 자연 발생적인 주거 지역을 주변으로 밀도와 복합도가 높은 반면, 환승을 중심으로 상대적으로 늦게 개발된 역세권은 교통적요인의 특성이 집중되어있음을 추론할 수 있다.
- 둘째, 역세권의 유형에 대한 유형을 명명하면, 고밀-상업, 업무형(Factor1), 소규모획지형(Factor2), 주거밀집형(Factor3), 복합개발형(Factor4), 연계수단형(Factor5), 타역인접형(Factor6), BRT혼합형(Factor7 으로 총 7개 유형에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.
- 둘째, 특성별 요인점수가 0.5이상인 역세권, 0.5∼-0.5인 역세권, -0.5이하인 역세권으로 단계 구분 하였다.
- 본 연구의 주요 연구결과를 살펴보면 첫째, 역세권의 물리적 환경을 대변하는 TOD 계획 요소는 도시부문 특성(개발밀도, 토지이용복합도)과 교통부문(대중교통 접근성), 연계교통수단 등으로 명확히 구분되는 것으로 나타났다. 다시 말하면, 개발밀도와 토지이용의 다양성(lum)은 상호 조합되어 특성이 유형화됨에 비하여 대중교통 접근성, 연계교통수단 등은 토지이용과 별개의 특성으로 나타나고 있음을 확인할 수 있었다.
- (2010), Moon and Rho(2012)의 연구는 이용자변수(일일교통카드자료)와 역세권의 공급변수(노선수, 정류장수, 환승여부 등)를 이용한 연관성을 실증 분석하였다. 분석결과로는 대중교통 공급시설이 대중교통 이용수요에 밀접한 연관성이 있음을 규명하였다. 선행연구 고찰 결과, Sung et al.
- 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.
- 둘째, 역세권의 유형에 대한 유형을 명명하면, 고밀-상업, 업무형(Factor1), 소규모획지형(Factor2), 주거밀집형(Factor3), 복합개발형(Factor4), 연계수단형(Factor5), 타역인접형(Factor6), BRT혼합형(Factor7 으로 총 7개 유형에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 역세권의 영향요인 및 유형별로 공간분포 특성을 살펴보면, BRT혼합형 (Factor7)의 경우는 서울의 중심부에서 외곽으로 분포하는 도로 부분을 중심으로 발달해 있으며, 상대적으로 취약한 역세권도 확인 가능하였다.
- 요인분석결과를 보다 세분화하여 살펴보면, Factor1, 3, 4는 토지이용특성이 강하게 영향을 받으며, Factor5∼7은 교통특성에 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 용도별 개발밀도의 변화 중 가장 높은 지점을 반경별로 살펴보면, 주거는 500~750m 구간이 가장 밀도가 높았고, 상업, 공공, 여가는 0~250m 구간이, 그리고 업무는 1250~1500m 구간이 가장 높은 것으로 분석되었다. 주거를 제외하고는 역세권 가장 인접지역(250m)에 개발밀도가 집중된 것을 알 수 있다.
- 표 5는 요인들에 대한 특성을 토대로 역세권의 유형결정에 영향을 주는 요인을 명명한 종합표이다. 종합된 표를 참고로 살펴보면, 압축된 7개의 요인이 매우 다양하게 나타난 것을 알 수 있다.
- 토지이용 다양성(LUM)을 분석한 결과는 역세권에서 멀어질수록 증가하며, 용도조합별로 값이 다르게 나타나는 것을 볼 수 있다(그림 1). 다만, 주거, 상업, 업무, 공공, 여가, 기타의 전체복합도는 주거/비주거 복합도에 비해 이 낮게 나타났고, 1250m를 기점으로 낮아지는 것을 알 수 있다.
- 토지이용과 대중교통 접근성에 대한 역세권의 물리적 환경을 중심으로 요인분석(Factor Analysis)한 결과, 전체 Kaiser-Meyer -Olkin(KMO)는 0.858로 KMO의 표본적합도인 MSA(measure of sampling adequacy)가 꽤 높은 편인 값(meritorious)을 보여주고 있어, 분석에 사용된 자료가 요인분석에 적합함을 시사한다. 요인분석결과의 신뢰성 분석방법 중의 하나인 Cronbach's Alpha의 신뢰계수(reliability coefficient)가 0.
- 특히, Factor1, 3, 4는 토지이용특성이 강하게 나타난 반면, Factor5∼7은 교통특성에 영향을 받는 것으로 나타났다.
후속연구
- 국내 유사연구들이 500m 중심의 개발 밀도를 활용한 1차원적 연구였다면, 본 연구는 역세권의 세분화된 반경을 중심으로 추가적인 대중교통 운영요소(버스의 장·단 노선, 배차간격)과 녹색연계 교통수단(보행, 자전거 등)등을 추가고려하고, 자료수집에만 국한하여 사용되었던 GIS 공간분석을 통하여 역세권에 대한 공간적 특성까지 해석을 하고자 하는 점에서 차별화된 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.
- 본 연구는 각 역세권 공간적 특성 및 영향 요인을 확인가능하고, GIS와 연동 가능하므로 도시 및 교통관련 정책입안자들에게 역세권의 개발 계획 수립시 기초자료로 제시될 수 있을 것이다.
- 본 연구는 서울의 역세권 내부의 공간적 특성을 연구하기 위하여 연구의 범위를 서울로 한정하였으나, 향후에는 서울의 인접한 지하철역세권의 특성을 포함하여 수도권의 전반적인 역세권 특성에 대한 연구가 필요하다고 판단된다. KAGIS
- 본 연구에서도 자료수집과 분석을 연동할 수 있는 GIS를 분석에 포함하여, 서울시의 공간구조 및 시각적 분포(Hot Spot, Cold Spot)를 토대로 보다 면밀한 유형특성 제시가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 단일 역세권의 반경만을 고려하지 않고, 역세 반경별 TOD 계획요소를 250m 단위의 Buffer(최대 1,500m)로 구분수집하고, 역세권 특성별 유형 및 도시공간에 분포한 특성을 분석하고자 한다.
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