An urban ecosystem is a complex system that includes social, economic and ecosystems. Therefore, it is important to consider its environmental capacity while developing a city plan. Most of the plans, however, consider only the social aspects, which fragments the green spaces and disturbs the moveme...
An urban ecosystem is a complex system that includes social, economic and ecosystems. Therefore, it is important to consider its environmental capacity while developing a city plan. Most of the plans, however, consider only the social aspects, which fragments the green spaces and disturbs the movement of species. Sungnam has approximately 100 parks with unexecuted development plans and with great potential to contribute towards urban ecosystem enhancement. Therefore, this study applied network analysis to prioritize the development of city parks and contribute towards improving the green network, with Parus spp. as the target species. To compensate for the drawbacks of binary and possibility-based network analysis, this study included two indices, namely $BC^{PC}_K$, $BC^{IIC}_K$, $dPCconnector_k$ and $dIICconnector_k$. These indices make it possible to find patches that could play an important role in green network enhancement. The urban park with greater value gets a higher priority to be transformed into a park. Thus, our methodology could prove to be very useful in prioritizing the undeveloped parks, thereby supporting decision-making.
An urban ecosystem is a complex system that includes social, economic and ecosystems. Therefore, it is important to consider its environmental capacity while developing a city plan. Most of the plans, however, consider only the social aspects, which fragments the green spaces and disturbs the movement of species. Sungnam has approximately 100 parks with unexecuted development plans and with great potential to contribute towards urban ecosystem enhancement. Therefore, this study applied network analysis to prioritize the development of city parks and contribute towards improving the green network, with Parus spp. as the target species. To compensate for the drawbacks of binary and possibility-based network analysis, this study included two indices, namely $BC^{PC}_K$, $BC^{IIC}_K$, $dPCconnector_k$ and $dIICconnector_k$. These indices make it possible to find patches that could play an important role in green network enhancement. The urban park with greater value gets a higher priority to be transformed into a park. Thus, our methodology could prove to be very useful in prioritizing the undeveloped parks, thereby supporting decision-making.
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문제 정의
본 연구는 정량적인 네트워크 분석방법을 제시 하여 효율적인 녹지 조성 방안을 제시 했다는 것에서 의의가 있다. 본 연구는 성남시를 가로지르는 서울외곽순환고속국도와 경부고속도로 때문에 파편화된 산림을 연결하는 위치에 위치한 미집행 공원이 조성 시 네트워크 향상에 기여하는 정도가 클 것이라는 것을 밝혔으며 각 미집행 공원의 네트워크 향상에 대한 중요도를 분석했다.
본 연구는 정량적인 네트워크 분석방법을 제시 하여 효율적인 녹지 조성 방안을 제시 했다는 것에서 의의가 있다. 본 연구는 성남시를 가로지르는 서울외곽순환고속국도와 경부고속도로 때문에 파편화된 산림을 연결하는 위치에 위치한 미집행 공원이 조성 시 네트워크 향상에 기여하는 정도가 클 것이라는 것을 밝혔으며 각 미집행 공원의 네트워크 향상에 대한 중요도를 분석했다.
본 연구에서는 구조적 연결성 지수와 기능적 연결성 지수의 비교 및 상호 보완을 위하여 두 지수를 모두 활용하여 우선순위를 제시하였다. 기능적 연결성 지수 분석결과와 구조적 연결성 지수 결과를 비교해보면 기능적 연결성 지수는 생물종의 이동에 대한 확률을 분석하는 지수로서 패치의 크기가 크면 다른 패치와 연결될 가능성이 높아 패치의 크기가 클수록 높은 우선순위를 갖는 경향이 있다.
PC지수는 실제 경관에서 연결되는데 최소의 비용이 예상되는 지역을 연결할 수 있도록 다양하게 연결이 가능한 경우의 수를 고려하도록 설계된 지수이다. 본 연구에서는 두 지수를 함께 고려하여 서로의 단점을 보완하도록 하였다.
성남시의 도시 생태지도는 현존식생, 동물서식, 토지이용, 토지피복 등 전 지역에 대한 현황조사에 대한 정보를 포함하고 있다(성남시, 2009). 본 연구에서는 박새류가 출현 가능한 최소 패치 크기를 추출하기 위하여 성남시(2009) 조사자료를 이용하여 조류조사 자료가 기입된 포인트를 녹지패치에 대응시켰다. 최소패치크기를 활용하여 미집행 공원의 분석범위를 선정하였다.
특히 녹지의 연결성 및 중요도를 파악하는 네트워크 분석은 파편화된 도시 녹지의 연결성 개선을 위한 최적의 미집행 공원을 도출하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 성남시에 서식하는 대표적인 조류종인 박새류를 대상으로 그래프 이론을 기반으로 한 네트워크 분석을 적용하여, 녹지 연결성 증진을 위한 미집행 공원의 우선순위 선정방법을 제안하고자 한다. 본 연구의 결과는 성남시의 지속가능한 도시 생태계 조성을 위한 의사결정 지원 및 정책기반 마련에 기여할 것으로 사료된다.
제안 방법
특히 본 연구에서는 징검다리 역할을 하는 패치를 분석하는 것이 목표이므로 징검다리 역할을 하는 패치를 가장 많이 포함 할 수 있는 dPCconnectork와 dIICconnectork 값의 합이 가장 높은 값을 임계거리로 선정하는 것이 적합하다고 판단하였다. dPCconnectork와 dIICconnectork 값은 박새의 이동범위(100～700m)를 고려하여 징검다리 역할을 하는 패치를 찾아주는 지수이므로, 현재 패치의 분포에서 징검다리 패치의 역할을 최대한 많이 할 수 있는 조건을 임계거리로 설정하였다.
6(Saura and Torne, 2009) 모델을 통한 연결성 분석에 적합한 이동가능거리(Dispersal distance)를 확인하였다. 다음으로 모든 미집행 공원이 조성되었을 때 각 미집행공원의 조성이 녹지 연결성에 기여하는 정도를 통하여 미집행 공원의 조성 우선순위를 산출하였다(Figure 1).
문헌조사 결과 박새류의 이동거리는 행동특성에 따라 100～700m의 범위임을 확인하였다. 따라서 100～700m의 범위를 모델에 대입하여 dPCconnectork 와 dIICconnectork의 값을 확인하여 임계거리 설정을 하였다. 임계거리 설정방법은 Bodin and Saura(2010)의 연구를 참고하여 각 패치의 dPCconnectork와 dIICconnectork값의 합이 가장 높을 때를 적합한 임계거리로 선정하였다.
따라서 본 연구에서는 네트워크에서 징검다리 역할을 함으로서 주변패치와의 연결성을 증진해주는 패치를 분석가능하게 해주는 dPCconnectork와 dIICconnectork 그리고 #와 # 활용하여 미조성공원의 조성 우선순위를 선정하였다.
또한 성남시 비오톱 지도에서 공원과 녹지로 분류되어있는 항목 중 산림과 녹지를 추출하여 현재의 산과 공원 패치자료를 구축하였으며 미집행 공원의 패치는 성남시에서 제공한 지번주소를 활용하여 분석 자료를 구축하였다.
본 연구는 크게 두 개의 단계로 구분된다. 먼저 참고문헌 분석을 통해 도출된 박새류의 이동가능거리 중 Conefor 2.6(Saura and Torne, 2009) 모델을 통한 연결성 분석에 적합한 이동가능거리(Dispersal distance)를 확인하였다. 다음으로 모든 미집행 공원이 조성되었을 때 각 미집행공원의 조성이 녹지 연결성에 기여하는 정도를 통하여 미집행 공원의 조성 우선순위를 산출하였다(Figure 1).
앞에서 언급한 바와 같이 징검다리 역할을 하는 패치는 녹지 네트워크 향상에 기여하는 바가 크므로 공원의 조성 우선순위를 선정하는데 있어 파편화된 두 공간을 연결시켜 줄 수 있는 유일한 패치( dPCconnectork 와 dIICconnectork)를 필요조건으로 고려하였고 충분조건으로 그 패치들의 징검다리 지수(#와 #)값을 고려하였다.
본 연구에서는 박새류가 출현 가능한 최소 패치 크기를 추출하기 위하여 성남시(2009) 조사자료를 이용하여 조류조사 자료가 기입된 포인트를 녹지패치에 대응시켰다. 최소패치크기를 활용하여 미집행 공원의 분석범위를 선정하였다.
특히, 본 연구에서는 IIC와 PC를 활용하여 분석 가능한 지수 중에서 dPCconnectork와 dIICconnectork를 활용하였다. 왜냐하면 dPCconnectork 값과 dIICconnectork 값은 파편화된 경관에서 유일하게 징검다리 역할을 하는 중요한 패치를 찾아주는 속성 값이기 때문이다(Bodin and Saura,2010).
대상 데이터
였다(Figure 3). 따라서 박새류가 출현 가능한 패치의 최소단위는 약 300m2이라 가정하고 미집행 공원 패치 중에서 300m2인 패치 49개를 대상으로 분석하였다.
본 연구의 대상지는 성남시이고 주요 분석대상은 미집행 공원이다. 미집행 공원은 공원 조성 계획이 수립되지 않은 상태에서 공원 시설이 일부 설치되어 있는 공원 혹은 공원 조성계획이 수립되어 있으나 공원 시설이 설치되어 있지 않은 공원, 공원조성 계획이 수립되어 있으나 공사가 아직 완료되지 않은 공원을 말한다(서울연구원, 1995).
우선순위 선정은 구조적 지수인 IIC와 기능적 지수인 PC 각각에 대해서 선정하였다. 앞에서 언급한 바와 같이 징검다리 역할을 하는 패치는 녹지 네트워크 향상에 기여하는 바가 크므로 공원의 조성 우선순위를 선정하는데 있어 파편화된 두 공간을 연결시켜 줄 수 있는 유일한 패치( dPCconnectork 와 dIICconnectork)를 필요조건으로 고려하였고 충분조건으로 그 패치들의 징검다리 지수(#와 #)값을 고려하였다.
이론/모형
네트워크 분석 기법 중 그래프 이론을 기반으로 한 분석 방법은 공간적으로 분리된 곳의 서식지에서 대상종의 이동 가능성에 대해 분석하는 기법으로 다른 기법과 다르게 경관의 이질성을 고려할 수 있다는 장점이 있으며 명확하게 경관의 네트워크를 분석가능하게 해준다는 장점이 있어(Bodin and Saura, 2010; 송원경 외, 2012; 강완모 외, 2011) 본 연구에서는 이 분석 방법을 활용하였다.
먼저, 본 연구에서는 각 미집행 공원의 중요도를 확인하기 위해 Conefor2.6 모델을 통해 얻을 수 있는 다양한 지수 중 에서 구조적 연결 지수인 Integral index of Connectivity(IIC)와 기능적 연결 지수인 Probability of connectivity(PC)를 기반으로 한 분석방법을 활용하였다(Collinge and Forman, 1998). 구조적 연결성은 서식지의 근접을 의미하는 개념이다.
따라서 100～700m의 범위를 모델에 대입하여 dPCconnectork 와 dIICconnectork의 값을 확인하여 임계거리 설정을 하였다. 임계거리 설정방법은 Bodin and Saura(2010)의 연구를 참고하여 각 패치의 dPCconnectork와 dIICconnectork값의 합이 가장 높을 때를 적합한 임계거리로 선정하였다. 특히 본 연구에서는 징검다리 역할을 하는 패치를 분석하는 것이 목표이므로 징검다리 역할을 하는 패치를 가장 많이 포함 할 수 있는 dPCconnectork와 dIICconnectork 값의 합이 가장 높은 값을 임계거리로 선정하는 것이 적합하다고 판단하였다.
성능/효과
구조적 연결성 지수인 IIC를 기반으로 한 우선순위는 낙생공원1, 위례 제2호, 탄천변제1, 심곡 제3-2호였으며 탄천변제2, 성남공원1, 신촌 제1호, 위례 제 10호, 위례 제11호는 모두 같은 값을 가졌다. 구조적 연결성 분석의 경우 해당 패치의 주변 패치와의 가장 짧은 경로를 분석하는 지수이기 때문에 주변에 미집행 공원이 많이 밀집해 있으며 파편화된 패치들을 연결해주는 중심점에 위치해 있는 미집행공원이 우선순위가 높은 것으로 분석된다.
대부분의 높은 우선순위를 갖는 패치들은 주변 토지이용이 시가화 지역이며 특히 위례 제2호의 경우 남한산성과 인능산을 연결해주는 거점에 위치하고 있으며 내동 제3호의 경우 서울외곽순환고속도로, 경부고속도로, 용인서울고속도로로 파편화된 곳에 위치하여 주변의 큰 산림패치를 연결해주는 역할을 하므로 높은 우선순위를 갖는 것으로 분석되었다.
구조적 연결성 지수 분석의 경우는 최단 경로를 찾아주는 지수이므로 주변 패치간의 근접성이 높을수록 높은 우선순위를 갖는 경향이 있다(송원경 외, 2012). 따라서 상대적으로 주변에 미집행 공원 및 녹지가 많은 미집행공원이 높은 우선순위를 갖는 것으로 분석되었다.
또한 성남시 중앙에 위치한 시가화 지역 내 녹지들이 구조적, 기능적 연결성이 떨어짐을 확인 하였으며 징검다리 지수를 활용하여 시가화 지역 내 위치한 미집행 공원이 도시 전반의 녹지 네트워크를 형성하는데 중요한 역할을 할 것이라는 가능성을 확인하였다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 도시공원 조성 및 미집행 공원의 조성 우선순위 선정 시 혹은 도심 내 녹지 복원 우선순위를 선정 시 하나의 지표로 활용될 수 있을 것이라고 사료된다.
문헌조사 결과 박새류의 이동거리는 행동특성에 따라 100～700m의 범위임을 확인하였다. 따라서 100～700m의 범위를 모델에 대입하여 dPCconnectork 와 dIICconnectork의 값을 확인하여 임계거리 설정을 하였다.
우선순위를 선정한 결과는 다음과 같다. 우선 기능적 연결성 지수인 PC를 기반으로 한 지수의 우선순위는 성남공원1, 위례 제2호, 여수공원, 탄천변제 2호, 탄천변제1호, 여수지구2-2, 낙생공원1호, 여수지구 1-2, 외동 제1호, 위례 제 11호, 위례 제11호, 오야 제 2호, 아랫말 제 1호, 외동 제 2호, 오야 제 3호, 수진 제1호로 분석되었다(Table 4). 기능적 연결성 분석의 경우 비교적 패치 면적이 크고 산림 쪽에 위치해 있기 때문에 주변 녹지와의 연결성이 높은 미집행공원이 우선순위를 가지는 것으로 분석된다.
미집행 공원의 우선순위는 패치간의 연결성 증진시켜주는데 기여하는 징검다리패치에 따라 정해졌다. 전체적인 경향으로 보았을 때 패치는 주로 산림 주변보다는 산림의 주연부에 위치하거나 시가지에 위치한 패치가 네트워크 증진에 기여도가 큰 것으로 분석되었다. 특히 성남시의 남서쪽과 북동쪽에는 많은 녹지가 존재 하지만 성남시를 북에서 남으로 가로지르는 서울외곽순환고속국도와 서쪽에서 남쪽으로 가로지르는 경부고속국도 때문에 파편화되었기 때문에 남서쪽에 위치한 녹지 패치와 북동쪽에 위치한 녹지 패치를 연결해 주는 미집행공원이 주로 중요한 패치로 분석된 것으로 판단된다.
특히 본 연구에서는 징검다리 역할을 하는 패치를 분석하는 것이 목표이므로 징검다리 역할을 하는 패치를 가장 많이 포함 할 수 있는 dPCconnectork와 dIICconnectork 값의 합이 가장 높은 값을 임계거리로 선정하는 것이 적합하다고 판단하였다.
후속연구
이동가능 거리에 따라 네트워크 값이 달라질 수 있기 때문에 대상 종을 달리하여 분석해 볼 있다. 그 뿐 아니라 향후 연구에서는 네트워크 분석에서 고려되지 못한 주변토지이용 및 환경적 특성 또한 고려되어야 할 것이다.
또한 성남시 중앙에 위치한 시가화 지역 내 녹지들이 구조적, 기능적 연결성이 떨어짐을 확인 하였으며 징검다리 지수를 활용하여 시가화 지역 내 위치한 미집행 공원이 도시 전반의 녹지 네트워크를 형성하는데 중요한 역할을 할 것이라는 가능성을 확인하였다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 도시공원 조성 및 미집행 공원의 조성 우선순위 선정 시 혹은 도심 내 녹지 복원 우선순위를 선정 시 하나의 지표로 활용될 수 있을 것이라고 사료된다.
이러한 인간중심의 도시개발은 녹지를 파편화 시키며 공원과 녹지가 섬처럼 존재하여 동식물의 이동을 방해하는 고립을 유발시키는 문제를 초래한다. 따라서 향후에는 생태적 네트워크를 고려하여 녹지가 부족한 공간에 효과적으로 신규녹지를 조성하고 녹지 연결망을 보전하여 도시 생태계의 건전성 및 회복탄력성을 높일 수 있는 도시공원의 계획이 필요하다.
본 연구에서는 성남시에 서식하는 대표적인 조류종인 박새류를 대상으로 그래프 이론을 기반으로 한 네트워크 분석을 적용하여, 녹지 연결성 증진을 위한 미집행 공원의 우선순위 선정방법을 제안하고자 한다. 본 연구의 결과는 성남시의 지속가능한 도시 생태계 조성을 위한 의사결정 지원 및 정책기반 마련에 기여할 것으로 사료된다.
또한 도시공원은 시민의 이용을 위한 공간이기 때문에 공원 조성 우선순위에 있어 사회 경제적요소를 고려 할 필요가 있다. 특히 미집행공원의 경우 이해관계자의 갈등이 발생하는 곳이기 때문에 향후 연구에서 이 사항을 반영해야 할 필요가 있다. 현재 대부분의 도시에서는 인간의 이용측면과 행정적 절차에 대한 용이성에 맞도록 토지이용 계획을 세우고 있다.
하지만 본 연구에서는 목표종의 이동거리에 대한 연구가 국내에는 많이 되어 있지 않아 서식범위를 선정 하는데 있어 외국의 사례와 국내사례를 검토하였다는 점과 도시 네트워크 구축을 위해 도심 속에 서식하고 있는 다양한 종의 행동반경을 고려하지 못 했다는 한계가 있다. 이동가능 거리에 따라 네트워크 값이 달라질 수 있기 때문에 대상 종을 달리하여 분석해 볼 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시생태계를 자연의 수용능력을 고려하여 개발해야 하는 이유는?
이러한 도시 개발은 환경의 질적 저하, 야생동물의 소멸 등 생태계기능을 저하시켰다(문석기 외, 2010). 특히 도시생태계는 사회-경제-자연의 결합으로 성립되는 복합계(complex system)이기 때문에 자연의 수용능력을 고려하여 개발해야 할 필요성이 있다(Walker, 2006; 문석기 외, 2010). Zetterberg(2010)은 지속가능한 도시 조성을 위해 사회적 요소와 생태적 요소의 변화와 상호작용을 고려하여 도시를 관리하고 계획해야 한다고 제안했다.
네트워크 분석 기법 중 그래프 이론을 기반으로 한 분석 방법의 장점은?
네트워크 분석 기법 중 그래프 이론을 기반으로 한 분석 방법은 공간적으로 분리된 곳의 서식지에서 대상종의 이동 가능성에 대해 분석하는 기법으로 다른 기법과 다르게 경관의 이질성을 고려할 수 있다는 장점이 있으며 명확하게 경관의 네트워크를 분석가능하게 해준다는 장점이 있어(Bodin and Saura, 2010; 송원경 외, 2012; 강완모 외, 2011) 본 연구에서는 이 분석 방법을 활용하였다.
지속적인 도시화의 결과는?
도시지역 인구비율은 당해 도시의 도시화 진행의 추이를 알 수 있는 지표로서 우리나라의 도시화가 지속적으로 이루어졌음을 알 수 있다. 이러한 도시 개발은 환경의 질적 저하, 야생동물의 소멸 등 생태계기능을 저하시켰다(문석기 외, 2010). 특히 도시생태계는 사회-경제-자연의 결합으로 성립되는 복합계(complex system)이기 때문에 자연의 수용능력을 고려하여 개발해야 할 필요성이 있다(Walker, 2006; 문석기 외, 2010).
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