Google Street View와 딥러닝을 활용한 근린가로의 시각적 녹지율이 목적별 보행시간에 미치는 영향분석

Abstract

보행은 인간의 가장 기본적인 활동이자 친환경 교통수단, 개인의 건강 증진, 도시 활력 증대 등 다양한 측면에서 중요한 요소로 다뤄지고 있다. 이처럼, 보행에 대한 관심이 증대됨에 따라 보행활동에 영향을 미치는 다양한 근린환경 요소들이 규명되고 있다. 근린환경 요소 중 녹지는 신체활동을 위한 매력적이고 안전한 장소로의 역할을 수행함으로써 보행 및 신체활동을 증진시키는 중요한 요소로 보고되고 있다. 이러한 녹지는 공원, 가로수, 정원 및 텃밭, 벽면녹화 등 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 근린의 녹지를 측정하는 방법 또한, GIS를 활용한 공원 및 녹지면적, 녹지까지의 거리, 위성사진을 활용한 정규화 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 등 다양하게 존재한다. 그러나 위와 같은 녹지 측정 방식은 다양한 형태로 존재하는 녹지를 포괄적으로 포함하지 못한다는 한계점이 존재한다. 이와 관련하여 보행활동의 상당 부분이 가로에서 발생하는 점을 고려하였을 때, 가로변에 존재하는 녹지가 보행활동에 유의한 영향력을 미칠 가능성이 존재한다. 또한, 전통적 녹지 산출 방식은 하늘에서 지상을 바라보면서(Top down view, Overhead view) 녹지를 산출하는 방식으로 보행자 관점에서 인지하는 녹지 양과 다를 수 있다는 한계점이 존재한다. 즉, 전통적인 녹지 산출 방식은 평면적이고 공급자 중심이라는 한계점이 존재하여, 실제 거주민의 녹지 체감 정도를 대표할 수 있는 녹시율 개념이 대두되고 있다. 그러나 이처럼 녹시율 개념의 중요성이 논의됨에도, 기존 녹시율 산출 방법으로는 현장 및 설문조사를 활용함으로써 시간 및 노동 집약적인 한계점이 존재한다. 이와 같은 배경으로 본 연구는 다음의 목표를 갖는다. 최근 활용성이 증가하고 있는 가로경관 빅데이터 셋인 Google Street View(GSV)와 딥러닝의 한 기법인 의미론적 분할(Semantic segmentation)을 활용하여 기존 녹시율 산출 방식의 한계점을 극복한다. 둘째, GSV와 딥러닝을 활용해 산출한 가로녹시율과 기존 녹지 변수인 공원 면적, 가로수 개수 간의 비교를 통해 각 변수 간의 차이점 및 연관성을 확인한다. 셋째, 위와 같이 다양한 녹지 변수와 목적별 보행활동 시간과의 관계성을 분석하여, 보행활동 시간에 있어 가로녹시율 변수의 영향력 및 전통적인 변수와의 비교를 한다. 마지막으로 본 연구는 소득계층별 가로녹시율의 공간적 불평등 정도 및 보행시간 측면에서의 반응 정도를 확인함으로써 가로녹시율의 불일치(mis-match)를 검증하고자 한다. 본 연구는 GSV 및 딥러닝의 적용 가능성, 가로녹시율의 영향력을 검증함으로써 보행활동 증진을 위한 정책적 시사점을 제시하는 것을 연구의 최종 목적으로 한다. 본 연구는 위와 같은 목적을 달성하기 위해 서울시 2,500명을 대상으로 보행활동을 조사한 설문 데이터를 활용하였으며, 종속변수는 일상보행 시간, 운동보행 시간으로 설정하였다. 독립변수는 개인 및 가구 특성, 근린환경 특성으로 나뉘며, 설문 응답자 주소 500m 반경 내 근린환경 특성을 산출하였다. 특히, 가로녹시율 변수는 GSV 이미지와 픽셀 단위에서 이미지 요소를 분할해주는 의미론적 분할기법을 활용하여 산출하였다. 구체적으로 전체 설문 응답자 근린에 존재하는 80,308장의 GSV 이미지를 분할하였고, 이를 활용하여 개별 이미지의 가로녹시율을 산출하였다. 추가적으로, 계절에 따라 변화하는 가로녹시율 특성을 고려하여 GSV가 수집된 시점을 통일시켰고, 딥러닝 모형의 학습(training) 과정을 통해 분할에 적합한 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 최근 그 활용성이 증가하고 있는 GSV와 의미론적 분할 기법을 활용하여 기존의 시간 및 노동 집약적인 녹시율 산출 방법의 한계점을 극복할 수 있는 가능성을 보였다. 둘째, 가로녹시율 변수와 전통적인 녹지 변수 간의 상관분석을 통해 각 녹지 산출 방식이 포함할 수 있는 세부 녹지 특성이 다르다는 것을 확인하였다. 셋째, 목적별 보행활동 시간과의 회귀분석을 통해 기존 전통적인 녹지 변수보다 가로녹시율 변수가 보행활동 시간과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, 가로녹시율 및 공원 면적 변수는 목적별 보행 시간에 차별적 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이는 가로녹시율이 보행자의 실질적 녹지 노출 정도를 더 잘 대변하며, 목적별 보행활동 별로 주로 발생하는 장소가 다르기 때문으로 판단된다. 따라서 향후 보행활동 증진을 위한 녹지 계획 시 단순히 공원 및 녹지 면적 공급뿐 아니라 녹시율 제고를 위한 녹지 계획을 고려할 필요가 있다고 보인다. 추가적으로, 목적별 보행활동 별로 각기 다른 형태의 녹지 변수에 영향을 받는 것을 고려하였을 때, 목적별 보행활동에 따라 보행 시간 증진을 위해 고려해야할 녹지 요소가 다름을 시사한다. 마지막으로, 소득계층별 녹시율에 대한 불일치가 존재하는 것으로 확인되었다. 구체적으로, 중위소득 이하 계층의 경우, 주로 가로녹시율이 낮은 근린에 거주하지만, 가로녹시율에 대한 일상보행 시간 민감도가 소득이 높은 계층에 비해 높은 것으로 나타났다. 이는 일상 활동에 있어 소득이 낮은 계층의 차량 이용 정도가 상대적으로 적은 것이 반영된 것으로 보인다. 따라서 보행활동 증진을 위해 저소득 계층이 밀집해있고 가로녹시율이 낮은 근린을 대상으로 녹시율 제고 정책이 우선하여 시행될 필요가 있다고 판단된다.