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문제 정의
- 본 조사는 2010년 8월 3일～8월 15일까지 이루어졌으며, 본 연구자를 포함해서 총 13명의 조사원이 투입되었다. 2주라는 시간은 주중과 주말이 포함될 수 있도록, 그리고 가능하면 일기상태에 따라 그 차이가 있는지를 확인하고자 정해진 것이다.
- 운동을 하지 않고 죠깅, 사이클링 등으로 운동기구를 지나치는 이용객은 제외하였다. 물론 운동기구를 사용하지 않는 응답자 또한 운동장소의 이용자이지만, 운동기구 사용에 대한 경험이 있는 응답자를 대상으로 함으로써 응답에 대한 신뢰도를 높이고자 하였다.
- 본 연구는 도시민의 야외 운동장소 접근특성을 분석하기 위해 서울시 소재 12개 장소에 대해 운동기구 이용자를 대상으로 출발지(거주지)를 조사하고, 이를 GIS를 활용하여 밀도 및 거리분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 운동기능이 포함된 공원계획의 기초자료로 활용될 수 있으며, 주요 내용은 다음과 같다.
- 본 연구는 운동기능이 포함된 공원계획의 기초자료를 제공하기 위해 GIS를 기반으로 도시민의 야외 운동장소 접근 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 다음과 같은 세부적인 연구문제를 설정하였다.
- 본 연구에서 사용하는 밀도분석은 밀도 분포에 기초하여 고밀도 군집과 저밀도 군집을 시각적으로 확인하는 것이다. 수치 데이터나 일반 지리정보의 단순검색에서 벗어나 광역 지역의 숨어있는 정보를 찾아내는데 유용하며, 데이터가 조밀하게 밀집된 지역을 낮은 밀도의 지역으로부터 분리해 낼 수도 있다.
- 본 연구에서는 성별, 연령대, 주중과 주말, 장소특성, 접근 수단 등에 따른 야외 운동장소 접근특성을 비교분석하였다.
제안 방법
- 분석결과를 해석함에 있어 조사대상지별 이용특성을 사전에 파악하는 것은 중요하다. 12개의 장소 중에서 케이스 수가 60개 이상인 5개 장소에 대해 밀도 및 거리분석이 이루어졌다.<표 3>
- 과 같은 간단한 질문도 추가하였다. 그리고 주중 혹은 주말에 따라, 맑음과 우천의 일기상태에 따라 장소별 접근 특성에 차이가 있는지를 분석하기 위해 당일의 기상상태 변화 또한 기록하였다.
- 3)를 이용하여 수집된 데이터를 분석하였다. 먼저 수집된 거주지 주소정보를 지오코딩6) 툴을 이용하여 좌표값으로 업로드하여 위치변수화 하였다.
- 연령대별(60세 기준) 접근특성을 장소특성에 따라 밀도 및 거리 분석하였다. 밀도분석 결과 연령에 따라 부분적으로 핫스팟의 형성에 다소의 차이점이 발견되었지만, 그 원인을 해석함에 있어 확대해석의 소지가 있다고 판단하여 밀도분석결과의 해석은 제외하고, 거리분석 결과를 중심으 로 정리하였다.<표 8>
- 본 연구는 운동장소 이용에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변인들(장소특성, 인구학적 특성, 시간 및 일기상태, 접근수단)을 GIS 시스템을 활용하여 밀도분석과 거리분석을 수행하였다.
- 본 조사에 앞서 Y대학 강의실에서 조사의 취지와 유의사항 등에 관한 오리엔테이션을 실시하였다. 오리엔테이션 후 실제 현장에서 조사원에게 실제 운동기구 이용대상자를 상대로 예비 테스트를 수행하게 하였다.
- 서대문구(강북), 강남구(강남), 한강변에 따라 접근특성에 차이가 있는지를 분석하였다.<표 5>
- 연령대별(60세 기준) 접근특성을 장소특성에 따라 밀도 및 거리 분석하였다. 밀도분석 결과 연령에 따라 부분적으로 핫스팟의 형성에 다소의 차이점이 발견되었지만, 그 원인을 해석함에 있어 확대해석의 소지가 있다고 판단하여 밀도분석결과의 해석은 제외하고, 거리분석 결과를 중심으 로 정리하였다.
- 본 조사에 앞서 Y대학 강의실에서 조사의 취지와 유의사항 등에 관한 오리엔테이션을 실시하였다. 오리엔테이션 후 실제 현장에서 조사원에게 실제 운동기구 이용대상자를 상대로 예비 테스트를 수행하게 하였다.
- 운동장소 이용자의 지리적 특성에 차이가 있는지를 GIS 를 통해 분석하기 위해 야외 운동기구가 설치된 운동장소 에서 운동기구를 사용하고 있는 이용자와 대면 접촉하여 자신들의 출발지(거주지)를 질문하는 방식으로 진행되었다.
- 주중과 주말, 일기상태, 접근수단에 따라 접근에 차이가 있는지를 장소특성과 관련시켜 밀도 및 거리 분석하였다. 주중에 비해 주말의 데이터가 적고, 맑은 날의 데이터에 비해 우천시 데이터가 적고, 도보에 비해 자전거 이용자의 데이터가 적기 때문에 밀도분석 기준인 60개 이상의 케이스가 많지 않았다.
- 출발지가 목적지가 아닌 경우에는 평상시 주로 출발하는 장소를 별도로 조사하였다. 가능하면 구체적인 출발지를 밝혀줄 것을 요구하였지만, 그것이 허락되지 않는다면 최소한 동 단위까지만이라도 알려줄 것을 요구하였다.
- 본 조사에 앞서 서울시 소재 야외운동기구가 설치된 장소에 대한 사전답사가 수행되었다. 해당 장소를 직접 방문 하여 실제 설치된 운동기구의 종류와 수, 이용자의 이용실태에 대해 확인하였다. 답사결과 극히 적은 수의 운동기구가 설치된 장소를 제외하고, 운동기구군 간의 이격거리를 고려하여 서울시 소재 12개 장소를 선정하였다.
- 해당 장소 조사원은 1일 2교대로 13명이 투입되었으며, 2주일간 진행되었다. 해당 장소별 토요일과 일요일이 한 차례 포함되도록 조사계획 일정표에 따라 조사가 진행되었으며, 장소별, 주중 및 주말, 일기상태에 따른 균일한 양의 데이터를 확보하였다.
대상 데이터
- 밀도 분석시 Search Radius는 500m, 셀의 크기는 10m로 조정하였다. 거주지가 밀집해있는 Hot Spot은 거주지 위치정보를 통하여 만든 밀도지도에서 9단계로 나누어 밀도를 나타낸 거주지 구간 중 가장 높은 빈도를 나타 내는 상위 5개 구간을 선정하여 나타내었다.
- 결국, 운동공간의 규모[(한강변, 지천변, 근린공원, 쌈지공원(단지내 공원)]와 위치(서대문구, 강남구, 한강변)에 따라 각 1개 사례가 선정되었으며 정리하면 다음과 같다.
- 해당 장소를 직접 방문 하여 실제 설치된 운동기구의 종류와 수, 이용자의 이용실태에 대해 확인하였다. 답사결과 극히 적은 수의 운동기구가 설치된 장소를 제외하고, 운동기구군 간의 이격거리를 고려하여 서울시 소재 12개 장소를 선정하였다.
- 또한 최근 아파트 단지 내에도 야외 운동기구 설치가 활발히 이루어지고 있는데, 이러한 단지 내 운동기구는 완전히 개방된 공공 장소의 운동기구와는 이용에 차이가 있을 수 있을 것이라고 판단되었다. 또한 강남과 강북에서 경제적, 생활양식의 차이가 운동장소 이용에도 영향을 미칠 것이라고 판단하여 각 지역을 대표하는 사례로 강북은 서대문구를, 강남은 강남구를 선정하였다.
- 본 조사는 2010년 8월 3일～8월 15일까지 이루어졌으며, 본 연구자를 포함해서 총 13명의 조사원이 투입되었다. 2주라는 시간은 주중과 주말이 포함될 수 있도록, 그리고 가능하면 일기상태에 따라 그 차이가 있는지를 확인하고자 정해진 것이다.
- 본 조사에 앞서 서울시 소재 야외운동기구가 설치된 장소에 대한 사전답사가 수행되었다. 해당 장소를 직접 방문 하여 실제 설치된 운동기구의 종류와 수, 이용자의 이용실태에 대해 확인하였다.
- 표본선정의 대상자는 해당 장소에서 운동기구를 사용하는 사람으로 한정하였다. 운동을 하지 않고 죠깅, 사이클링 등으로 운동기구를 지나치는 이용객은 제외하였다.
- 해당 장소 조사원은 1일 2교대로 13명이 투입되었으며, 2주일간 진행되었다. 해당 장소별 토요일과 일요일이 한 차례 포함되도록 조사계획 일정표에 따라 조사가 진행되었으며, 장소별, 주중 및 주말, 일기상태에 따른 균일한 양의 데이터를 확보하였다.
- 거리분석은 방문한 공원에서 거주지까지의 최단거리(직선거리)를 프로그램을 이용하여 산출하였으며, 최대값, 최소값, 평균은 모두 소수 첫째자리에서 반올림하여 정수로 나타내었다. 회수된 설문은 총 1733부이지만 그 중에서 동 단위까지만 입력된 자료 815부를 제외한 918부를 분석대상으로 하였다. 분석결과의 신뢰성을 높이기 위해 60개미만의 케이스7)로 구성된 내용은 분석에서 제외하였으며, 전체적인 분석틀은 <표 2>와 같다.
데이터처리
- 거리분석은 방문한 공원에서 거주지까지의 최단거리(직선거리)를 프로그램을 이용하여 산출하였으며, 최대값, 최소값, 평균은 모두 소수 첫째자리에서 반올림하여 정수로 나타내었다. 회수된 설문은 총 1733부이지만 그 중에서 동 단위까지만 입력된 자료 815부를 제외한 918부를 분석대상으로 하였다.
- 자료 가공과 공간적 분석을 위해 GIS 분석프로그램인 ArcGIS(ArcMap Ver. 9.3)를 이용하여 수집된 데이터를 분석하였다. 먼저 수집된 거주지 주소정보를 지오코딩6) 툴을 이용하여 좌표값으로 업로드하여 위치변수화 하였다.
이론/모형
- 본 연구의 공간적 범위가 실내가 아닌 야외의 운동장소를 대상으로 하는 만큼 광범위한 지리적 범위를 처리할 수 있는 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System)을 활용하였다.
- 분석방법으로는 GIS의 기본분석방법인 밀도분석과 거리 분석을 사용하였다. 밀도분석의 핫스팟(Hot Spot)은 공간데이터의 밀집의 정도를 시각적으로 구현하여 보여주는데, 운동기구 이용자의 출발지(거주지)를 공간데이터로 입력한 본 연구에서의 핫스팟은 해당 운동장소 이용자의 실제 거주지가 밀집된 지역을 색상의 엷고 진함을 통해 순차적으로 표시한 것이다.
성능/효과
- 그리고 성별에 따라서도 하루 중 이용시간대에 차이가 있었으며, 장소특성에 따라서도 일별 이용시간대에 차이가 있었다.2) 여성보다는 남성이 먼 거리의 운동장소를 이용하는 것으로 나타났다. 반면 남성은 혼자서도 운동하는 비율이 높은 반면, 여성은 혼자보다는 가족, 이웃, 동료 등 일행과 함께 운동장소를 이용하는 것으로 나타나 친목 및 사교의 공간으로도 이용되고 있음을 알 수 있다.
- 주중/주말의 거리분석 결과를 정리하면 <표 9>와 같다. ① 주중-주말의 접근특성 전체데이터를 통해 거리분석한 결과, 주중이용자의 평균 접근거리는 775m인 반면, 주말이용자의 평균접근거리는 1,019m로 주말 이용자가 주중 이용자보다 244m 더 먼 거리에서 접근하는 것으로 나타났다.
- 거리분석 결과 접근거리(평균값)는 한강변(1447m)>지천 변(671m)>공원(576m)의 순으로 나타나 장소의 규모가 클수록 원거리에서도 접근이 이루어지고 있음을 알 수 있다 .
- 5%)’ 등의 순으로 나타났는데, 접근성이 운동장소 선택에 있어서 매우 중요한 요인으로 작용 하고 있음을 알 수 있다. 그리고, 주말과 주중, 기상상태, 성별에 따라서도 운동장소 이용빈도와 목적, 운동강도 및 시간에 차이가 있는 것으로 조사되었다. Michael J.
- 최근 건강에 대한 관심증가와 고령자의 여가시간은 과거에 비해 높아졌다. 기존의 도보중심의 운동에서 자전거를 통한 장거리 운동이 가능해졌으며, 도시에서의 야간운동 인구 또한 증가하였다. 도시민의 운동시간과 장소의 확장을 고려하면 광범위한 공간적 범위의 이용특성 파악을 위해 GIS의 활용은 매우 효과적이다.
- 넷째, 60세 미만의 평균접근거리는 953m로서 60세 이상의 728m보다 225m 더 먼 것으로 나타났다. 연령에 따른 평균 접근거리가 차이가 큰 순서는 한강변(748m)>공원(203m)> 지천변(92m)순으로 나타났다.
- 다섯째, 한강변이나 공원에 비해 지천변은 남여노소 다양한 계층이 이용되며, 특정 이용계층을 형성되어 있는 것으로 파악되었다.
- 둘째, 운동장소의 규모가 클수록 이용자의 분포범위(영향 력의 범위)는 넓으며, 평균 접근거리 또한 한강변(1,447m)> 지천변(671m)>근린 및 쌈지공원(576m)의 순으로 나타났다.
- 밀도분석 결과, 자전거를 이용자의 범위가 도보 이용자의 범위보다 훨씬 넓게 흩어져 있음을 볼 수 있다. 자전거 이용자의 평균접근거리는 2,438m로 도보이용자의 836m보다 약 2.
- 밀도분석에서 서대문구는 61%, 강남구는 55%, 한강변은 각각 전체 케이스의 30%가 핫스팟에 포함되는 것으로 나타났다. 서대문구보다 강남구의 차이는 크지 않는 반면, 이들 지역에 비해 한강변의 핫스팟이 뚜렷하게 형성되지 않는 것은 한강변이 불특정 다수의 다양한 시민들이, 그리고 인근의 특정 주민들만 이용하는 것이 아니라 원거리 이용자가 많음을 의미한다.
- 강남구는 케이스의 수가 분석대상 기준(60개)에 미치지 못하기 때문에 분석대상에서 제외되었다. 서대문구와 한강 변의 연령별 접근거리를 분석한 결과, 서대문구와 한강변 모두 60세 미만의 평균접근거리가 60세 이상보다 먼 것으로 나타났다. 연령에 따른 평균접근거리의 차이는 서대문구 (162m)보다 한강변(748m)이 보다 큰 차이를 보였다.
- 셋째, 남성의 경우 평균접근거리가 934m로 나타난 반면, 여성의 경우 774m로 나타났다. 남성이 여성에 비해 160m 정도의 원거리 접근이 이루어지고 있었다.
- 아홉째, 맑은 날의 지천변 이용자의 분포가 우천시 이용자의 분포보다 더 광범위하게 나타났지만, 평균접근거리는 큰 차이가 없었다.
- 여덟째, 한강변은 우수한 자연환경으로 인해 충분한 여가 시간이 주어지는 주말을 통해 원거리에서 이용자가 유입되는 반면, 지천변은 주중에는 영향권내의 주민들만 이용하는 반면, 충분한 여가시간이 주어지는 주말에도 타 지역에서 유입되는 인구는 많지 않는 것으로 해석되었다.
- 여섯째, 한강변이나 지천변은 연속적으로 운동공간이 조성되어 있기 때문에 연령에 무관하게 접근이 수월하지만, 근린 및 쌈지공원의 경우 도시공간에서 점 형태로 존재하기 때문에 접근거리는 연령(신체적 취약성) 측면에서 중요하다. 역으로 말해, 접근거리는 한강이나 지천변보다 근린 및 쌈지공원에서 보다 중요하게 고려하여야 한다.
- 열번째, 한강변에서 자전거 이용자의 범위가 도보 이용자의 범위보다 훨씬 넓게 흩어져 있으며, 평균접근거리에서도 자전거 이용자가 도보이용자 보다 약 2.91배(수변지역에서는 2.68배) 원거리 접근이 이루어지고 있었다.
- 일곱째, 주중이용자의 평균접근거리는 775m인 반면, 주말이용자의 평균접근거리는 1,019m로 주말 이용자가 주중 이용자보다 244m 더 먼 거리에서 접근하는 것으로 나타났다.
- 조사대상지 전체 데이터를 거리분석한 결과, 남성의 경우 평균접근거리가 934m로 나타난 반면, 여성의 경우 774m로 나타났다. 남성이 여성에 비해 160m 정도의 원거리 접근이 이루어지고 있음을 알 수 있다.
- 조사대상지 전체데이터를 거리분석한 결과, 60세 미만의 평균접근거리는 953m로서 60세 이상의 728m보다 225m 더 먼 것으로 나타났다.
- 일기상태는 지천변만 분석대상에 포함된다. 지천변의 일기상태에 따른 접근특성을 분석한 결과, 맑은 날의 지천변 이용자의 분포가 우천시 이용자의 분포보다 더 광범위하게 나타났다. 그럼에도 불구하고 지천변에서는 일기상태에 따라 평균접근거리는 차이가 없었다<표 11>.
- 첫째, 근린 및 쌈지공원은 보행권내의 거주자가 주로 이용하며, 지천변은 강을 기준으로 양방향에서 접근이 이루어지는 반면, 강폭이 큰 한강변은 강을 경계로 일방향에서만 접근이 이루어지고 있었다.
- 한강변, 지천변, 공원 모두 60세 이하가 60세 이상보다 평균접근거리가 먼 것으로 나타났다. 연령에 따른 평균접근거리가 차이가 큰 순서는 한강변(748m)>공원(203m)>지천변 (92m)순으로 나타났다.
- 핫스팟내에 거주하는 사람의 비율은 한강변이 30%, 지천 변이 34%, 공원이 54%로 운동장소의 규모가 작을수록 그 영향력의 범위 또한 작은 것으로 나타났다.
후속연구
- 본 연구가 어느 정도 예측이 가능한 분석내용을 다루고 있음에도 불구하고, GIS를 활용하여 야외 운동기구 사용자의 분포를 시각화하여 제시하고, 또한 이동거리를 정량적인 수치로 제시하였다는 점에서 모호하고 관념적인 예측에서 나아가 야외 운동장소 접근특성을 구체적으로 인식함에 있어 상당한 도움을 줄 것이다.
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