보행량에 영향을 미치는 토지이용 다양성 엔트로피 지수의 개발과 유용성 검증

Abstract

현대 도시설계의 전환적 개념을 제시한 Jane Jacobs (1961)는 가로(street)의 활력에 중요한 요소로 용도들의 혼합적 사용을 강조하였다. 토지이용 혼합이 차량이용을 감소시키고 대중교통이용 및 보행통행을 증가시킨다는 것을 실증한 많은 연구들이 있다 (ex. Cervero& Radisch, 1996; Cervero, 1996; Zhang, 2004; Frank et al, 2005 등). 토지이용 혼합과 보행량과의 관계에 대한 이와 같은 이론 전개와 실증결과는 우리의 일반적인 믿음이라 할 수 있다. 하지만 일부 국내 보행량과 토지이용 혼합 관련 실증분석들에서는 단일 용도일수록 보행량에 긍정적인 효과를 나타내는 결과가 보고되고 있다 (ex. 윤나영·최창규, 2013; 윤영준 외, 2013; 이연수 외, 2013; 이주아 외, 2014). 이는 기존의 토지이용 혼합도와 보행통행과의 관계에 대한 일반적 믿음과는 상이한 결과이며, 원인에 대한 정밀한 분석이 필요하다. 이를 위해 국내·외 연구에서 사용되고 있는 토지이용 혼합도 측정지수에 주목하였다. 토지이용 혼합을 측정하기 위한 지표로는 엔트로피 (entropy) 개념을 기반으로 한 토지이용 혼합지수 (index of land use mix; 이하 LUM)가 주로 사용되고 있다. 이 지수는 Cervero (1989)에 의해 처음으로 토지이용 혼합의 개념을 표현하는 데 사용되었으며, Cervero & Kockelman (1997)에 의하여 0~1의 범위를 가지는 표준형으로 개발되었다. 이후 토지이용 혼합과 교통수단선택, 비만(건강), 보행활동 등의 영향 관계를 분석하기 위한 다양한 연구들에서 LUM이 활용되고 있다 (ex. Frank & Pivo, 1994; Cervero & Duncan, 2003; Frank et al, 2004; Targa & Clifton, 2005; Cerin et al, 2007; Brown et al, 2009; Rodrguez et al, 2009; Ducan et al, 2010; Christian et al, 2011; 윤나영·최창규, 2013; 이주아·구자훈, 2013; 성현곤 외, 2014 등). LUM은 토지이용 혼합도를 측정하는 다양한 지표들 중에 용도가 2개 이상이고, 통합적 측정방법 (integral measures)을 사용하여 혼합도를 정량화 할 때 가장 효율적인 지표로 제시되고 있다 (Song et al, 2013). 이와 같은 다양한 활용에도 불구하고 LUM은 용도혼합의 성격을 표현할 수 없는 한계를 가지고 있다. 용도별 혼합비율로 계산되기 때문에 용도의 성격이 서로 다른 혼합임에도 같은 점수를 나타낸다. 예를 들어서 주거 : 상업이 7:3인 경우와 3:7인 경우 같은 LUM 값을 나타낸다. 이와 같은 한계는 Cerin et al. (2007), Brown et al. (2009), Duncan et al. (2010) 및 Christian et al. (2011) 등이 지적하였다. LUM의 한계를 보완하기 위해 Cerin et al (2007)은 시설별 접근시간 및 용도별 면적으로 군집을 나누어 LUM을 측정하였다. Brown et al (2009)은 용도의 수와 특성을 다르게 구분하여 LUM2(주거,비주거), LUM3(주거,상업,업무), LUM6(단독주택,공동주택,상업,업무,교육,여가)을 동시에 사용하였다. Duncan et al (2010)은 보행에 영향을 미치는 용도 (ex. 주거,상업,업무)만으로 LUM을 측정하였고, Christian et al (2011)도 용도의 선택을 다르게 하여 (ex. A=주거,상업,업무,교육, B=주거,상업,여가,문화 등) LUM을 구축하고 효과를 검증하였다. 하지만 이들이 제시한 대안도 용도별 영향력을 동일하다고 가정하였다는 근본적인 한계를 가지고 있다. 여전히 용도별 비율이 같으면 동일한 점수로 표현되는 한계는 보완이 필요한 실정이다. 보행통행에 영향을 미치는 토지이용 혼합도의 효과가 상이한 원인을 파악하기 위해본 연구는 토지이용 혼합도를 측정하는 LUM이 가지는 특성을 분석하고자 한다. LUM 자체는 어떤 특성을 가지고 있는지, 주로 국외 상황에 적용되던 LUM이 국내 실정에 적용하기에 적한한지, 용도혼합의 성격을 표현할 수 없는 한계를 보완하기 위한 방법은 어떤 것들이 있는지 등에 대한 세밀한 논의가 필요하다. 토지이용 혼합과 보행량과의 관계를 파악하기 위해서는 이에 대한 논의가 수반되어져야 할 것이다. 본 연구는 통상적 토지이용 혼합지수 (Conventional LUM)가 가지고 있는 성격과 한계를 검증하고, 보완방법을 모색하고자 한다. 용도혼합의 성격과 보행량과의 관계를 명확하게 하기 위해 보행발생가중치를 기반으로 토지이용 혼합지수 (Weighted LUM)를 개발하고 활용 가능성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 기존 연구들에서 사용되는 통상적 토지이용 혼합지수(Conventional LUM; 이하 C_LUM)는 보행량에 영향을 미치는 토지이용 혼합도를 측정하기에 사용 가능한 변수인가? 둘째, 보행발생가중치를 적용하여 개발한 토지이용 혼합지수(Weighted LUM; 이하 W_LUM)는 어떤 의미를 가지고 있는가? 셋째, 보행량에 영향을 미치는 토지이용 혼합도를 측정하기에 W_LUM은 C_LUM보다 더 활용 가능한가? 이를 위하여 다음과 같은 방법으로 연구를 진행하였다. 첫째, 토지이용 다양성 평가지표들의 특성을 분석하고 엔트로피 지수의 의의를 도출하였다. 엔트로피 지수가 토지이용 혼합을 측정하는 데 효율적인 지표임을 확인하고, 엔트로피 지수의 기원과 변천, 한계 그리고 의의를 도출하였다. LUM을 사용한 연구들 중 LUM의 한계를 지적하고 대안을 제시한 연구들을 검토하였으며, 이들이 제시한 대안도 용도별 영향력을 동일하다고 가정하였다는 근본적인 한계를 가지고 있음을 확인하였다. 둘째, 다양한 용도별 혼합비율 조합을 토대로 시뮬레이션 분석을 실시하였다. LUM의 분포특성을 확인하고, 선행연구에서 사용되어 온 C_LUM의 한계를 명확하게 검증하여 토지이용 특성별로 LUM이 보행량에 미치는 영향이 변화됨을 확인하였다. 셋째, 용도혼합의 성격을 표현하기 위해 용도별 보행발생가중치를 적용하여 토지이용 혼합지수(W_LUM)를 개발하였다. 개발한 W_LUM을 도출하는 수식을 구조화하고, 시뮬레이션 분석을 통해 C_LUM과의 차이점을 확인하였다. Hajna et al (2014)는 LUM의 근본적 한계를 보완하기 위해서는 보행기회가 더 많은 주거지에 가중치를 부여해야 한다고 제안하고 있다. 용도별 보행발생량을 반영한 토지이용 혼합도는 보행량에 영향을 미치는 용도혼합 성격을 설명하는 지수로서 의미가 있을 것이다. 넷째, 보행량에 영향을 미치는 토지이용 다양성의 효과와 의미를 검증하기 위해 서울시를 대상으로 실증분석을 실시하였다. 서울시 유동인구 조사지점 주변의 물리적 환경과 보행에 영향을 미치는 요인들을 변수로 설정하여 각각 W_LUM과 C_LUM을 포함한 모델을 구축하였다. 비교 분석을 통해 W_LUM의 효과, 의미, 사용방법과 활용 가능성을 제시하였다. 분석을 위한 자료는 2009년 서울시 유동인구 조사(1만 지점)자료, 서울시 과세대장, 새주소시스템 기본도 등을 사용하였으며, 실증분석은 다중회귀분석을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 시뮬레이션 분석을 통해 C_LUM의 한계를 명확화 하였다. C_LUM은 용도별 비율과 상관없이 같은 점수를 나타내어 용도혼합의 성격을 확인할 수 없는 한계를 가지고 있다. 용도혼합의 성격을 표현할 수 있는 지수 개발의 필요성을 제시하였다. C_LUM은 단일 용도일 경우 0, 모두 동일한 비율일 경우 1의 점수를 가지며, 이는 용도가 혼합될수록 값이 증가하는 것을 의미한다. 하지만 C_LUM은 용도의 비율이 혼합될수록 증가하다가 용도별 비율이 1/N(N은 용도의 개수)이 되는 최댓값(이하 변곡점)을 기준으로 감소하는 형태로 변하게 된다. 예를 들어 주거와 비주거 용도 혼합도는 용도가 혼합될수록 증가하다가 각 50%(1/2)인 곳을 기준으로 감소하는 형태를 보인다. C_LUM은 용도가 혼합될수록 혼합도가 증가하는 선형의 형태가 아니라, 용도별 1/N 비율까지는 증가하다가 감소하는 비선형관계인 2차 함수의 형태를 가지고 있다. 반면 용도별 보행유발원단위를 적용하여 추정한 보행량은 주거비율이 증가할수록 감소하고, 상업비율이 증가할수록 증가하는 선형관계를 나타내고 있다. C_LUM의 특성과 보행량의 관계를 분석하기 위해서 C_LUM의 방향성이 전환되는 최댓값을 기준으로 구간을 구분하였다. 주거비율이 높은 구간에서는 LUM과 보행량이 같은 방향성(+)을 가지고 있는 반면, 상업비율이 높은 구간에서는 LUM과 보행량이 반대의 방향성(-)을 가지고 있음을 확인하였다. 실증연구들에서도 행정동 단위의 주거지역을 기반으로 했을 때는 LUM과 보행활동과의 관계가 정(+)의 관계로 나타났다 (이경환·안건혁, 2007; 이경환·안건혁, 2008; 김희철 외, 2014; 이경환 외, 2014; 성현곤, 2014). 반면, 상업지역과 주거지역 또는 산업단지 등 단조로운 토지이용 패턴이 나타나고 있는 지역에서는 토지이용 혼합이 보행량에 부(-)의 영향을 미치거나 유의하지 않게 나타났다. 변곡점을 가진 LUM의 구조적 특성상 지역특성에 따라 보행량과의 관계가 정(+) 또는 부(-)의 형태로 나타날 수밖에 없다. 이는 실증연구들에서 상이한 결과가 도출되는 것에 대한 원인으로 판단된다. 둘째, 용도혼합의 성격과 보행량과의 관계를 명확하게 하기 위해 보행발생가중치를 기반으로 토지이용 혼합지수 (Weighted LUM)를 개발하였다. W_LUM은 용도혼합의 성격에 따라 각각 다른 값을 나타냄으로써 C_LUM의 한계를 보완하였다. 상업용도의 보행발생가중치가 다른 용도에 비해 크기 때문에 상업비율 많아질수록 W_LUM의 점수는 작아지고, 주거비율이 많아질수록 점수가 높게 나타나도록 변형되었다. W_LUM도 C_LUM과 마찬가지로 방향성이 전환되는 변곡점을 가지는 비선형 형태로 확인되었다. W_LUM이 최댓값이 되는 용도별 비율은 적용된 보행발생가중치에 따라 변하게 된다. 본 연구에서 적용한 보행발생가중치에 의하면 W_LUM이 최댓값을 가지는 용도별 비율은 주거 56.4%, 상업 7.3%, 업무 17.7%, 기타 18.4%이다. W_LUM 변곡점에 의한 구간은 C_LUM보다 주거비율이 높은 곳의 범위는 좁아지고 상업비율이 높은 곳의 범위는 넓어졌음을 알 수 있다. 가중치에 의한 최댓값이 이동함에 따라 용도특성에 따른 구간의 범위가 변경되었다. 주거비율이 56.4% 이상 구간을 제외하고는 W_LUM이 추정 보행량과 상관성이 더 높게 나타남을 확인하였다. W_LUM은 보행에 대한 용도혼합의 효과를 측정할 수 있는 지표로서 의미를 가진다. 셋째, 보행발생가중치를 적용하여 개발한 W_LUM이 보행량에 미치는 영향을 분석한 결과, C_LUM보다 W_LUM이 더 효과적인 변수임을 확인하였다. 변수의 방향성, 모델의 설명력과 계수값, 유의성 등의 비교를 통해 W_LUM의 효과, 의미, 사용방법과 활용 가능성을 제시하였다. W_LUM이 가진 변곡점을 기준으로 구간을 설정하여 W_LUM 특성과 보행량과의 관계를 분석하였으며, W_LUM의 적용 가능성을 확인하였다. 서울시를 대상으로 보행량 구간별 혼합도 현황을 분석한 결과, 전체적으로 혼합도가 감소하면 보행량이 증가하는 경향을 나타내고 있으며, 일정 구간에서만 혼합도가 증가할수록 보행량이 증가하는 것으로 나타났다. 혼합도 구간별 평균 보행량의 분포에서는 혼합도가 증가하면 보행량이 증가하다가 다시 감소하는 비선형관계 형태를 나타낸다. 토지이용 혼합도와 보행량의 관계를 분석함에 있어 서울시 전체적으로는 비선형관계를 고려한 LUM2의 형태로 사용하고, 구간별로는 일반 LUM 형태를 사용하여야 한다. 서울시 전체에서는 W_LUM2을 사용한 모델의 설명력과 계수값이 더 높게 나타났다. 전체적으로 LUM의 형태는 0부터 1까지의 값을 가지고 있으며, 용도의 비율이 1/N(N은 용도의 개수)이 되는 최댓값(LUM=1)을 기준으로 증가하다가 감소하는 2차 함수의 형태를 가지고 있다. LUM의 특성상 LUM2을 사용할 경우 변수의 방향성이 (-)로 추정되어야 하는 것이다. 하지만 C_LUM2의 방향성이 (+)로 나타남에 따라 C_LUM을 사용하는 데 오류가 있다고 판단되었다. 토지이용 혼합도와 보행량의 관계를 정확하게 추정하기 위해서는 W_LUM2을 사용해야 할 것이다. W_LUM의 특성과 보행량과의 관계를 분석하기 위해 변곡점인 주거비율 56.4%와 상업비율 7.3%를 기준으로 구간을 설정하였다. 주거비율이 높은 구간에서 W_LUM과 보행량은 정(+)의 관계를, 상업·업무비율이 높은 구간에서 W_LUM과 보행량은 부(-)의 관계를 나타냄을 확인하였다. C_LUM과는 구간이 다르긴 하지만, 지역특성에 따라 나타나는 토지이용 혼합과 보행량의 관계는 유사한 형태임을 알 수 있다. 전체적으로 C_LUM보다 W_LUM이 모델의 설명력이 더 높게 나타나 W_LUM이 더 효과적임을 확인하였으나, 일부 주거비율이 높은 특정 구간 (56.4% 이상)에서는 C_LUM이 더 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구는 용도혼합의 성격과 보행량과의 관계를 명확하게 하기 위해 보행발생가중치를 기반으로 토지이용 혼합지수(Weighted LUM)를 개발하고 활용 가능성을 제시했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 향후 지속적인 검증작업을 거쳐 보행발생원단위 조사, 보행발생가중치의 정교화, 지역별 차이 등을 고루 반영한다면 토지이용 다양성과 보행량의 관계의 정확도를 높이고 토지이용 다양성에 의한 보행량 예측 등 세밀한 기준으로 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 이에 대한 기초연구로서 의미를 가진다고 할 수 있다.