서울시 유동인구조사자료를 활용한 보행특성 분석: 서울시 5개 생활권역을 중심으로 Analyzing Pedestrian Characteristics Using the Seoul Floating Population Survey: Focusing on 5 Urban Communities in Seoul원문보기
본 연구는 서울시 유동인구조사자료를 토대로 5개 생활권역의 보행특성을 비교 분석하였다. 우선 권역별로 총 보행량, 시간대별 보행량, 조사지점 속성에 따른 보행량의 차이를 분석하고, 다중선형회귀분석을 통해 평일과 주말보행량에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 분석결과, 대부분의 권역에서 중앙선, 버스정류장, 횡단보도가 있는 경우 유동인구가 증가하였으나, 도심권에서는 반대의 현상이 나타났다. 모든 권역에서 상업지역은 보행의 유발요인인 반면, 경사로는 보행의 방해요인인 것으로 나타났다. 회귀분석 결과에 의하면 다양한 통행특성지표, 토지이용지표, 사회적지표 및 조사지점 속성이 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유동인구와 상관성을 보이는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 보행량을 종속변수로 하여 영향요인을 규명한 것으로 향후 보행환경 개선을 위한 정책수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 서울시 유동인구조사자료를 토대로 5개 생활권역의 보행특성을 비교 분석하였다. 우선 권역별로 총 보행량, 시간대별 보행량, 조사지점 속성에 따른 보행량의 차이를 분석하고, 다중선형회귀분석을 통해 평일과 주말보행량에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 분석결과, 대부분의 권역에서 중앙선, 버스정류장, 횡단보도가 있는 경우 유동인구가 증가하였으나, 도심권에서는 반대의 현상이 나타났다. 모든 권역에서 상업지역은 보행의 유발요인인 반면, 경사로는 보행의 방해요인인 것으로 나타났다. 회귀분석 결과에 의하면 다양한 통행특성지표, 토지이용지표, 사회적지표 및 조사지점 속성이 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유동인구와 상관성을 보이는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 보행량을 종속변수로 하여 영향요인을 규명한 것으로 향후 보행환경 개선을 위한 정책수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
This paper analyzes and compares the pedestrian characteristics of 5 urban communities with 2012 Seoul floating population survey data. First of all, differences in total pedestrian volumes and time distribution of the volumes are compared across the 5 urban communities and the effects of pedestrian...
This paper analyzes and compares the pedestrian characteristics of 5 urban communities with 2012 Seoul floating population survey data. First of all, differences in total pedestrian volumes and time distribution of the volumes are compared across the 5 urban communities and the effects of pedestrian road properties are investigated. Then, we conduct a regression analysis to find factors influencing pedestrian volume according to the type of urban community and day of week. As results, the urban community had the greatest volume and the volume increased significantly at lunch time. Center bus lane, bus stop, and crosswalk lead to more trips in the urban community, while opposite patterns occurred in the other communities. Less slopes and commercial region areas caused more trips in all communities. Regression analysis results showed that a variety of variables including demographic indices, land use type and pedestrian road properties differently affect pedestrian volumes in individual urban communities. The research can be used as basic data to establish polices for pedestrian environment improvement.
This paper analyzes and compares the pedestrian characteristics of 5 urban communities with 2012 Seoul floating population survey data. First of all, differences in total pedestrian volumes and time distribution of the volumes are compared across the 5 urban communities and the effects of pedestrian road properties are investigated. Then, we conduct a regression analysis to find factors influencing pedestrian volume according to the type of urban community and day of week. As results, the urban community had the greatest volume and the volume increased significantly at lunch time. Center bus lane, bus stop, and crosswalk lead to more trips in the urban community, while opposite patterns occurred in the other communities. Less slopes and commercial region areas caused more trips in all communities. Regression analysis results showed that a variety of variables including demographic indices, land use type and pedestrian road properties differently affect pedestrian volumes in individual urban communities. The research can be used as basic data to establish polices for pedestrian environment improvement.
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문제 정의
서울시 유동인구조사는 2009년 처음 시행되었으며, 공공일자리 창출을 위한 서울시 희망근로 프로젝트 사업의 일환인 동시에 서울시의 행정수요 예측과 행정서비스 배분을 위한 유동인구 규모, 특성, 유출입 흐름 등을 파악할 목적으로 수행되었다.
이는 서울시내 조사지점 전체를 대상으로 한 결과로 조사지점이 위치한 지역 특성에 따른 영향요인의 차이는 고려되지 않았다. 이에 본 연구에서는 동일한 자료를 이용하여 유동인구의 권역별 차이를 비교하고, 권역별 유동인구에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.
서울시는 지역특성에 따라 도심권, 동북권, 동남권, 서북권, 서남권의 5개 생활권역3)으로 나뉜다. 이에 본 연구에서는 생활권역별 유동인구의 차이를 비교하고, 영향요인을 분석하고자 한다.
제안 방법
2009년에는 서울시내 1만개 지점을 선정하여 07:30-20:30 동안 지점별, 요일별 유동인구 및 각 지점의 유동인구 속성 조사를 실시하였다. 2012년에 유동인구조사가 재실시 되었는데, 이는 2009년과 2012년 사이의 상권 변화, 사회경제적 변동, 교통수단의 신설, 도시정책 집행 등으로 2009년과 2012년의 유동인구 특성이 변화할 것으로 예상되어 이를 보완하기 위해서였다.
본 연구는 2009년과 2012년 서울시 유동인구조사 자료를 도심권, 동남권, 동북권, 서남권, 서북권의 5개 생활권역으로 분류하고, 권역별 유동인구 패턴을 비교․ 분석하였다. 또한 다중선형회귀분석을 추정하여 평일과 주말에 각 권역의 보행량에 영향을 미치는 요인을 통계적으로 규명하였다.
보행만족도에 중점을 둔 연구들의 경우 설문조사를 수행하고, 그 결과를 토대로 시사점을 이끄는 방식으로 진행되었다. Park et al.
본 연구는 2009년과 2012년 서울시 유동인구조사 자료를 도심권, 동남권, 동북권, 서남권, 서북권의 5개 생활권역으로 분류하고, 권역별 유동인구 패턴을 비교․ 분석하였다. 또한 다중선형회귀분석을 추정하여 평일과 주말에 각 권역의 보행량에 영향을 미치는 요인을 통계적으로 규명하였다.
Sung and Kim(2011)은 전화설문조사를 수행하여 직장인의 사회경제적 속성 및 보행목적이 보행량에 미치는 영향을 분석하였다. 일부 연구는 서울시 유동인구조사를 통해 수집된 대규모 자료를 토대로 분석을 수행하였다. Kim and Kim(2011)은 지하철 역세권을 대상으로 가로보행량에 영향을 미치는 요인 파악하였고, Lee et al.
조사지점을 도심권, 동북권, 동남권, 서북권, 서남권의 5개 생활권역으로 나누어 통행특성을 분석하였다. 조사지점은 동북권(26.
조사지점 속성은 보도너비, 차로수, 보차혼용도로여부, 경사로여부, 버스정류장유무, 지하철입구유무, 횡단보도유무, 상업지역여부 등을 포함한다. 평일과 주말의 특성을 비교하기 위해 화요일과 토요일의 유동인구조사자료를 활용하였으며, 이를 각각 5개 권역별로 구분하여 권역별 모형을 추정하였다.
대상 데이터
2012년에 유동인구조사가 재실시 되었는데, 이는 2009년과 2012년 사이의 상권 변화, 사회경제적 변동, 교통수단의 신설, 도시정책 집행 등으로 2009년과 2012년의 유동인구 특성이 변화할 것으로 예상되어 이를 보완하기 위해서였다. 따라서 2012년에는 기존 조사지점 중 유동인구가 많은 지점을 중심으로 보행특화거리, 보행우선구역시범사업 시행 등 정책적 변화가 있는 지점과 대중교통시설이 변화된 지점을 대상으로 1,982개 지점, 또한 새로이 18개 지점을 선정하여 총 2,000개 지점에 대한 유동인구를 조사하였다.
유동인구조사는 5분 조사, 10분 휴식의 형태로 유동인구를 계측하는 방법이며, 속성/관찰조사는 유동인구 계측지점 중 약 10% 내외를 선정하여 면접조사와 관찰조사를 통해 통행목적, 통행빈도, 보행편의성 및 보행자의 성별, 연령, 옷차림 등을 조사하는 방법이다. 이와 함께 각 조시지점의 토지이용형태, 보행로 속성(장애물, 보도폭, 버스전용차로 등) 관련 정보를 수집하였다.
행정동지표는 통행특성지표(대중교통 통행발생량), 토지이용지표(건축물 연면적, 용도지역별 면적, 행정동 면적 등), 사회적지표(65세이상인구, 사업체밀도, 종사자밀도 등)의 3개 유형으로 구분된다. 조사지점 속성은 보도너비, 차로수, 보차혼용도로여부, 경사로여부, 버스정류장유무, 지하철입구유무, 횡단보도유무, 상업지역여부 등을 포함한다. 평일과 주말의 특성을 비교하기 위해 화요일과 토요일의 유동인구조사자료를 활용하였으며, 이를 각각 5개 권역별로 구분하여 권역별 모형을 추정하였다.
데이터처리
앞서 분석에서 보행로 속성에 따라 유동인구가 달라졌는데, 이러한 변화가 권역별로도 나타나는지 알아보기 위해 t-test를 수행하였다(Table 3). 그 결과, 권역별 차이가 일부 존재하였으며, 전반적으로 2009년보다는 2012년에 보행로 속성에 의한 영향이 더 두드러졌다.
연도별, 요일별, 권역별 유동인구에 영향을 미치는 요인을 통계적으로 규명하기 위해 다중회귀분석을 수행하였다(Table 4 - Table 7). 독립변수는 크게 조사지점의 행정동 지표와 조사지점 속성으로 나뉜다.
성능/효과
1%로 가장 많았으며, 2차로, 4차로, 6차로의 순으로 많게 나타났다. 1차로를 제외한 3차로, 5차로, 7차로 등 홀수 차로는 모두 4.1% 이하로 상대적으로 낮은 비율을 보이는 것으로 분석되었다.
각 조사지점 보행량에 영향을 미칠것으로 예상되는 보행로의 속성으로 보행로유형, 토지이용유형, 보도너비, 차로수, 장애물여부, 경사로여부 등을 조사하고, 이러한 특성에 따른 유동인구의 변화를 분석하였고, 그 결과, 연도별로 유사한 특징을 보이는 것으로 나타났다.
권역별 일평균 유동인구를 비교해보면 용산구, 중구 등 중심업무지역이 다수 포함된 도심권이 평일 8,949명, 주말 8,928명으로 다른 권역에 비해 월등히 높은 수치를 보였다. 반면 동북권은 평일 4,337명, 주말 4,076명으로 유동인구가 가장 적은 권역으로 나타났다.
앞서 분석에서 보행로 속성에 따라 유동인구가 달라졌는데, 이러한 변화가 권역별로도 나타나는지 알아보기 위해 t-test를 수행하였다(Table 3). 그 결과, 권역별 차이가 일부 존재하였으며, 전반적으로 2009년보다는 2012년에 보행로 속성에 의한 영향이 더 두드러졌다. 한편 요일별 차이는 미미한 것으로 나타났다.
다음으로 권역별 차이를 살펴보면 행정동지표 중 65세이상인구, 대중교통 통행발생량, 건축물 연면적 등이 권역별로 다르게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 65세 이상인구는 동남권에서만 양의 계수를 보여 강남일대가 속한 동남권에서 고령인구의 활동이 상대적으로 활발한 것을 알 수 있었다.
마지막으로 연도별 차이를 분석해보면 2009년 서울전체 모형에는 행정동지표 중 대중교통 통행발생량, 중심상업지역면적이 양의 영향을 보였으며, 조사지점 속성 중 보도너비, 차로수, 지하철 입구, 버스정류장이 양의 영향을, 보차혼용도로, 경사로가 음의 영향을 보여 전반적으로 연도별 차이가 크지 않은 것으로 분석되었다. 권역별로 살펴보면 버스정류장과 경사로가 2009년에는 도심권, 동남권, 동북권에서 제외되었으나 2012년에는 모든 권역에서 음의 영향을 가지는 것으로 나타났으며, 판매시설면적의 경우 2009년에는 모든 모형에서 제외되었으나, 2012년에는 권역별 모형에 대부분 포함되는 차이점이 발생하였다.
조사지점별로 유동인구의 분포패턴을 살펴보면 평일인 화요일과 금요일에는 유동인구가 2,000-3,000명인 지점이, 토요일에는 1,000-2,000명인 지점이 각각 가장 많은 것으로 분석되었다. 모든 요일에서 유동인구가 5,000명 이상인 조사지점의 수가 급격히 감소하는 경향이 나타났다.
경사로의 경우 2009년에는 도심권과 동북권에서만 영향력을 보였으나, 2012년에 모든 권역으로 확대되었다. 버스전용차로는 2012년에 처음으로 분석대상에 포함되었으며, 모든 권역에서 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
시간대별로 살펴보면 출근시간에는 서남권의 통행량이, 점심에는 도심권의 보행량이 각각 두드러졌으며, 퇴근시간에는 모든 권역에서 18-19시에 첨두를 형성하는 유사한 패턴을 보였다. 보행로 속성에 의한 영향을 분석해보면 경사로가 없을수록, 상업지역일수록 보행량이 많은 것으로 나타났다. 한편 중앙버스차로, 버스정류장, 횡단보도가 있는 경우 도심권에서는 통행이 감소하였으나, 나머지 권역에서는 많아지는 패턴을 보였다.
보행밀도, 보행시간, 보행편의성, 보행활동, 보행유형에 대한 연구사례는 비교적 적은 것으로 나타났다. 국내 연구는 모두 서울시를 대상으로 이루어졌다.
보행의 방해요인인 경사와 장애물의 영향을 살펴보면 경사가 있는 지점이 없는 지점보다 유동인구가 적은 것은 반면, 장애물여부에 따른 유동인구의 변화는 거의 없는 것으로 나타났다.
분석결과, 용산구, 중구 등 중심업무지역이 포함된 도심권이 다른 권역에 비해 유동인구가 월등히 많았다. 시간대별로 살펴보면 출근시간에는 서남권의 통행량이, 점심에는 도심권의 보행량이 각각 두드러졌으며, 퇴근시간에는 모든 권역에서 18-19시에 첨두를 형성하는 유사한 패턴을 보였다.
분석결과, 용산구, 중구 등 중심업무지역이 포함된 도심권이 다른 권역에 비해 유동인구가 월등히 많았다. 시간대별로 살펴보면 출근시간에는 서남권의 통행량이, 점심에는 도심권의 보행량이 각각 두드러졌으며, 퇴근시간에는 모든 권역에서 18-19시에 첨두를 형성하는 유사한 패턴을 보였다. 보행로 속성에 의한 영향을 분석해보면 경사로가 없을수록, 상업지역일수록 보행량이 많은 것으로 나타났다.
연도별로 비교해보면 경사로, 버스전용차로로 인한 보행량 변화가 뚜렷하게 나타났다. 경사로의 경우 2009년에는 도심권과 동북권에서만 영향력을 보였으나, 2012년에 모든 권역으로 확대되었다.
보차혼용도로여부, 경사로여부, 버스정류장유무, 지하철입구유무, 횡단보도유무, 상업지역 여부)이 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유동인구에 미치는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 달라짐을 확인할 수 있었다. 단, 회귀분석시 보행자 개인속성 관련 자료가 누락되어 회귀분석 설명력이 다소 낮은 한계점이 존재하였으며, 이는 기존 유사연구에서도 발생한 것으로 나타났다.
이어서 평일과 주말로 나누어 각 권역별로 다중회귀분석을 수행한 결과, 통행특성지표(대중교통 통행발생량), 토지이용지표(건축물 유형별 연면적 합계, 용도지역별 면적 합계, 행정동 면적 등), 사회적지표(65세이상인구, 사업체밀도, 종사자밀도 등) 및 조사지점 속성(보도너비, 차로수. 보차혼용도로여부, 경사로여부, 버스정류장유무, 지하철입구유무, 횡단보도유무, 상업지역 여부)이 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유동인구에 미치는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 달라짐을 확인할 수 있었다.
전체 조사지점 중 장애물이 없는 지점은 불과 11.7%로 대부분의 지점에는 모두 장애물이 있는 것으로 나타났다. 그 중 가장 많은 것은 가로수이고, 이외에 가로등, 불법주정차, 상가 고정 장애물의 비중이 높았다.
2012년 주말(토요일)의 경우 행정동지표 중 대중교통 통행발생량, 판매시설연면적, 중심상업지역면적이 양의 영향을 미치는 반면, 평일과는 달리 종사자밀도가 음의 영향을 보이는 것으로 나타났다. 조사지점 속성에서는 보도너비, 차로수, 버스정류장, 지하철입구, 상업지역 면적이 양의 영향을, 보차혼용도로와 경사로가 음의 영향을 보여 평일과 거의 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났다.
먼저 서울전체 모형을 살펴보면 2012년 평일(화요일)의 경우 행정동지표 중 대중교통 통행발생량, 중심상업지역면적, 종사자밀도 등이 유동인구 증가를 야기하는 것으로 판명되었다. 조사지점 속성에서는 보도너비, 차로수, 버스정류장, 지하철입구, 상업지역면적이 양의 관계를 보여 유동인구를 유발하는 요인으로 나타났다. 반면 보차혼용도로, 경사로는 보행의 방해요인으로 분석되어 향후 보행환경 개선을 위해서는 지양되어야 할 요인임을 시사하고 있다.
요일별 평균 유동인구는 2009년과 2012년 모두 금요일, 화요일, 토요일의 순으로 통행량이 많은 것으로 나타났다. 조사지점별로 유동인구의 분포패턴을 살펴보면 평일인 화요일과 금요일에는 유동인구가 2,000-3,000명인 지점이, 토요일에는 1,000-2,000명인 지점이 각각 가장 많은 것으로 분석되었다. 모든 요일에서 유동인구가 5,000명 이상인 조사지점의 수가 급격히 감소하는 경향이 나타났다.
평일의 경우 모든 권역에서 오전첨두, 점심시간, 오후 첨두의 3회에 걸쳐 유동인구가 급격히 증가하였다. 출근시간에는 서남권의 보행량이, 점심에는 도심권의 보행량이 각각 더 두드러졌으며, 퇴근시간에는 모든 권역에서 오후 19시부터는 보행량이 감소하는 패턴을 보였다. 주말에는 오전부터 유동인구가 지속적으로 증가하다 권역에 따라 18시 또는 19시 이후에 감소하는 경향을 보였다.
토지유형별로는 중심상업지역의 유동인구가 가장 많았으며, 일반상업지역, 준공업지역, 준주거지역, 제3종 일반주거지역의 순으로 나타나 주로 상업시설과 업무시설이 통행을 많이 유발하는 것을 알 수 있었다. 그 외 중앙차선여부, 장애물유무, 횡단보도 유무는 유동인구에 별다른 영향을 미치지 않았다.
후속연구
그러나 현행 도로교통법상 보도는 도로의 일부분으로 정의되어 있으며, 보행 서비스수준 평가기준의 경우 자동차와 도로에 사용되는 정량적 지표를 그대로 사용하고 있는 실정이다. 그러나 보행자는 차량과 달리 통행에 대한 규제 및 제약이 적은 편이며, 인적, 시설적, 환경적 요인에 따라 다양한 이동행태를 보일 수 있으므로 보행을 도로의 부분이 아닌 독립적인 분야로 인지한 보다 심층적이고 다각적인 연구의 수행이 필요하다.
한편 조사지점 속성 중 특이한 점은 버스정류장과 지하철입구가 모든 권역에서 유동인구와 양의 상관관계를 보이는데 반해 도심권에서만 반대의 현상의 나타났는데, 이는 도심권에서 최상위권 유동인구를 보인 중구의 눈스퀘어, 롯데백화점, 엠플라자, 명동예술극장, 유네스코 하우스 등의 조사지점에 바로 인접한 지하철입구(반경 50m)가 없다는 것인 주요 원인으로 판단된다. 다음 조사에서는 보다 신중히 조사지점을 선정하여 도심권에서 지하철입구의 영향을 분석해볼 필요가 있을 것이다.
유동인구에 미치는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 달라짐을 확인할 수 있었다. 단, 회귀분석시 보행자 개인속성 관련 자료가 누락되어 회귀분석 설명력이 다소 낮은 한계점이 존재하였으며, 이는 기존 유사연구에서도 발생한 것으로 나타났다.
본 연구는 보행량을 종속변수로 하여 영향요인을 규명한 것으로 향후 보행환경을 개선하고 보행량 증가를 도모하기 위한 각종 정책수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 앞으로 본 연구에서 중점을 둔 보행량 뿐만 아니라 보행밀도, 보행속도 등 보다 다양한 보행자 통행 특성을 분석하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
본 연구는 보행량을 종속변수로 하여 영향요인을 규명한 것으로 향후 보행환경을 개선하고 보행량 증가를 도모하기 위한 각종 정책수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 앞으로 본 연구에서 중점을 둔 보행량 뿐만 아니라 보행밀도, 보행속도 등 보다 다양한 보행자 통행 특성을 분석하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
보행이란 무엇인가?
보행은 인간의 가장 기본적인 통행수단으로 타 교통수단과 연계된 통행의 경우 항상 시작과 끝을 구성한다. 동시에 보행은 개인의 건강증진은 물론 도시활동에 생동감을 불러일으키며, 도시교통 및 환경 문제를 해결하는 지속가능한 수단이라 할 수 있다.
서울시 유동인구조사자료를 토대로 5개 생활권역의 보행특성을 비교 분석한 결과는 어떠한가?
우선 권역별로 총 보행량, 시간대별 보행량, 조사지점 속성에 따른 보행량의 차이를 분석하고, 다중선형회귀분석을 통해 평일과 주말보행량에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 분석결과, 대부분의 권역에서 중앙선, 버스정류장, 횡단보도가 있는 경우 유동인구가 증가하였으나, 도심권에서는 반대의 현상이 나타났다. 모든 권역에서 상업지역은 보행의 유발요인인 반면, 경사로는 보행의 방해요인인 것으로 나타났다. 회귀분석 결과에 의하면 다양한 통행특성지표, 토지이용지표, 사회적지표 및 조사지점 속성이 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유동인구와 상관성을 보이는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 보행량을 종속변수로 하여 영향요인을 규명한 것으로 향후 보행환경 개선을 위한 정책수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
보행의 효과는 무엇이 있는가?
보행은 인간의 가장 기본적인 통행수단으로 타 교통수단과 연계된 통행의 경우 항상 시작과 끝을 구성한다. 동시에 보행은 개인의 건강증진은 물론 도시활동에 생동감을 불러일으키며, 도시교통 및 환경 문제를 해결하는 지속가능한 수단이라 할 수 있다. 보행은 인간의 기본 권리인 이동의 자유를 보장하는 가장 기본적인 친환경수단으로 교통에서 부차적인 수단이 아닌 가장 핵심적인 수단으로 다루어져야 할 것이다.
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