보행만족도에 영향을 미치는 가로경관의 물리적 환경 특성 분석

Abstract

최근 도시화가 진행되며 교통체증 및 환경오염과 같은 여러 도시문제가 발생하고 있어 전 세계적으로 보행친화도시가 트렌드로 부상하고 있다. 서울시 또한 이러한 세계적인 흐름에 맞추어 인간 중심의 보행친화도시 조성을 목표로 하고 있다. 보행은 사람의 가장 기본적인 통행수단으로, 도시환경의 체험 또한 보행을 통해 이루어진다. 보행은 주로 가로에서 이루어지기 때문에 좋은 보행환경을 위해서는 좋은 가로환경의 조성이 필수적이라 할 수 있다. 사람들은 보행을 하며 시각을 통해 가로경관을 지각 및 인지하고, 가로환경은 가로의 여러 구성요소들이 복합적으로 상호 연계성을 가지고 만들어 진다. 이렇게 가로를 구성하는 물리적 환경과 인간의 시각적 인식은 장소의 이미지를 결정하고 보행 만족을 위해 중요하다고 할 수 있다. 따라서 좋은 보행환경을 위해서는 가로의 보행환경이 가진 복합적인 의미와 속성, 그리고 보행환경의 인지특성을 고려하여야 한다. 이에 따라 가로의 구성요소들이 보행만족도에 미치는 영향을 알아보는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 대부분 현장조사 또는 설문조사를 통한 접근으로 인한 자료수집 및 측정 방법상의 한계로, 인간의 감각기관 중 가장 중요하다 할 수 있는 시각적 인지 측면에서의 종합적인 고려가 부족하다고 할 수 있다. 최근 기술의 발달이 비약적으로 이루어지며 다양한 웹 플랫폼에서 가로의 이미지를 구득할 수 있고, 컴퓨터 비전 기법을 통해 이미지 데이터를 일괄적으로 처리하는 등 컴퓨팅 기술의 활용성이 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구방식의 한계를 넘어서 웹 상의 지도 플랫폼 활용과 함께 컴퓨터 비전 기법을 이용해 가로경관의 시각적 요소를 계량적으로 측정하고자 한다. 이를 통해 기존 연구에서 다루어지던 가로경관의 물리적 환경 요소와 함께 시각적으로 인지되는 요소를 함께 다루어 보행만족도에 영향을 미치는 가로환경특성을 복합적으로 바라보았다. 본 연구의 목적은 시·지각 인지특성의 관점에서 가로경관을 구성하는 요소들을 측정하고, 보행만족도와의 관계를 살펴보는 것이다. 기존 분석 방법상의 한계를 보완하기 위해 네이버 거리뷰 서비스에서 가로 이미지를 구득하였고, 컴퓨팅 기법을 사용하며 연구의 대상지를 서울시 전역으로 늘릴 수 있었다. 본 연구는 컴퓨터 비전 기법인 의미론적 분할기법(Semantic segmentation)과 엣지 디텍션 기법(Edge detection)을 이용해 도시 디자인 퀄리티(Urban design quality) 요소를 비롯한 가로경관을 구성하는 시각적 자료를 구축하였다. 그 후 머신러닝 보행만족도 예측모델을 구축한 후 가장 우수한 성능을 가진 모델을 선정하였다. 머신러닝 모델은 설명가능한 인공지능(Explainable AI)인 SHAP 알고리즘을 이용해 머신러닝 내부의 블랙박스를 해석함으로써 비선형적인 변수들을 분석 및 해석하였다. 따라서 두가지 모델을 이용해 보행 만족도를 높이기 위해 필요한 요소들을 도출하고, 각 요소들의 값이 어떠하여야 하는지를 분석하였다. 분석 결과, 가로경관의 시각적 요소가 물리적 요소에 비해 머신러닝 모델의 보행만족도 예측력에 크게 기여하였다. 특히 도로, 보도, 가로시설물 면적비율의 변수 중요도가 크게 나타나 보행자의 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것은 보행과 직접적인 연관이 있는 가로경관의 바닥면임을 알 수 있었다. 그 뒤로 위요감과 복잡성, 녹지율이 보행만족도에 영향을 주는 요소로 뒤따랐다. 가로 경관을 구성하는 수직과 수평 요소의 적절한 비율은 보행자에게 편안한 느낌을 제공하는데, 위요감과 복잡성이 보행만족도에 영향을 주는 주요 요소로 나타났다는 점은 가로경관의 수직적 요소와 시각적 다채로움이 보행 만족도에 중요한 역할을 함을 알 수 있었다. 녹지는 가로경관의 질을 향상시키는 효과적인 요소로, 녹지의 면적이 커질수록 가로경관의 심미성이 커져 본 연구에서도 녹지의 비율이 보행환경 만족도를 향상시키는 주요 요소로 나타난 것으로 보인다. 물리적 요소의 측면에서는 차선이 적고, 보도의 폭이 넓은 가로와 보행자 전용 가로의 보행만족도가 높게 나타났다. 이는 차로를 달리는 차량이 많을수록 쾌적한 보행환경이 되기 힘듦을 뜻한다. 따라서 도시계획 시 대로지향형의 도시계획을 피하고 걷기에 안전하고 쾌적한 보행환경을 조성해야 할 것이다. 도시설계는 가로경관의 디자인 요소를 포함한다. 연구 결과를 종합하면 만족도가 높은 보행가로를 조성하기 위해서는 가로를 구성하는 물리적 요소도 중요하지만, 가로경관을 전체적인 이미지로 살펴봄으로써 시각적으로 보이는 요소의 비율을 더욱 고려해야 한다고 할 수 있다. 본 연구는 사람이 공간을 지각하는 대부분의 방식인 시각적 인지 측면에서 가로경관과 보행만족도를 바라보았다. 본 연구를 통해 가로의 시각적 요소로 대변되는 가로경관의 디자인 요소가 단순 물리적 요소보다 보행만족에 더욱 연관이 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 앞으로는 가로경관의 물리적 요소 뿐 아니라 시각적 인지측면에서의 고려가 더욱 필요하다고 할 수 있다. 본 연구를 통해 컴퓨터 비전 기법의 도시설계로의 활용 가능성을 볼 수 있었다. 이를 통하여 가로경관의 설계, 즉 도시설계가 만족스러운 보행환경을 조성하는 데에 중요함을 시사할 수 있다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 가로의 보행환경 개선을 위한 도시 설계적 관점의 접근방향을 제시하고, 향후 가로경관의 질적 수준 향상을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 연구의 한계로는 첫째, 연구의 자료로 2015년의 서울시 유동인구 조사자료를 사용하여 최근의 가로경관을 반영하지 못하였다는 점이 있다. 둘째, 360° 파노라마 이미지를 사용함에 따라 보행자의 실제 시점과 이미지상의 시점이 일치하지 않았다. 셋째, 파노라마 이미지의 특성 상 이미지에 왜곡이 생겨 실제 면적비율과 측정된 면적비율이 일치하지 않는다는 점이 있다. 넷째, 개인특성 변수를 함께 사용하였으나 이에 대한 해석이 부족하다는 점이 있다. 마지막으로 선행연구의 연구모형의 일부를 차용하였으나, 선행연구에서 주장한 모든 도시 디자인 퀄리티 요소를 사용하지 못하였다. 따라서 향후 연구 과제로는 개인 특성을 포함하여 만족스러운 보행환경을 조성하기 위한 방안을 다각적으로 살펴보아야 할 것이다.; As urbanization progresses, various urban problems such as traffic congestion and environmental pollution are occurring. Therefore, recently, pedestrian-friendly cities are emerging worldwide. Seoul City also aims to create a human-centered pedestrian-friendly city in line with this global trend. Walking is the most basic means of transportation for people, and the experience of the urban environment is also carried out through walking. Since walking is mainly done on streets, it is essential to create a good street environment for a good walking environment. The street environment is created with a complex interconnection of several elements of the street. So it can be said that the physical environment constituting the street and the human visual perception determine the image of the place and are important for the satisfaction of walking. Therefore, for a good walking environment, the complex meaning and attributes of the pedestrian environment and the cognitive characteristics of the pedestrian environment should be considered. Accordingly, researches are being actively conducted to find out the effects of street components on pedestrian satisfaction. However, most studies have limitations in data collection and measurement methods due to the approach through field surveys or questionnaires. Also, Also, there is a lack of comprehensive consideration in terms of visual cognition, which is the most important human sensory organs. In recent years, the development of technology is taking place dramatically. Accordingly, the utilization of computing technology is increasing, such as acquiring urban streetscape images from various web platforms and processing image data in batches through computer vision techniques. Therefore, in this study, we intend to Therefore, in this study, we intend to quantitatively measure the visual elements of the streetscape by using a map platform on the web and a computer vision technique beyond the limitations of the existing research methods. Through this, we looked at the characteristics of the street environment that affect pedestrian satisfaction by dealing with the physical environment elements of the street landscape, which were covered in the previous research, together with the visually perceived elements. The purpose of this study is to measure the elements constituting the streetscape from the perspective of visual perception and perception characteristics, and to examine the relationship between walking satisfaction. To compensate for the limitations of the existing analysis methods, we acquired urban streetscape images from Naver Street View service, and the target area of the study could be increased across the city by using computing techniques. This study used computer vision techniques ‘Semantic segmentation’ and ‘Edge detection’ to build visual data that make up the landscape, including Urban design quality elements. In addition, nonlinear variables were analyzed and interpreted by establishing a machine learning pedestrian satisfaction prediction model. In the machine learning model, the internal black box was analyzed using the SHAP algorithm, which is Explainable AI (XAI). As a result, the elements needed to enhance pedestrian satisfaction were derived and the values of each element were analyzed. As a result of the analysis, it was found that the visual elements of the streetscape greatly contributed to the predictability of walking satisfaction in the machine learning model compared to the physical elements. In particular, the importance of variables in the area ratio of roads, sidewalks, and street facilities was significant, indicating that the most important influence on pedestrian satisfaction was the floor surface of the street landscape directly related to walking. Since then, enclosure, complexity, and green have followed as factors that influence walking satisfaction. The proper ratio of the vertical and horizontal elements constituting the landscape provides a comfortable feeling to pedestrians. Thus, the fact that enclosure and complexity the main factors influencing walking satisfaction showed that the vertical elements and visual diversity of the streetscape play an important role in walking satisfaction. Green space is an effective factor to improve the quality of the landscape, and the larger the area of the green, the greater the aesthetics of the landscape. Therefore, in this study, it seems that the ratio of green areas appeared as a major factor in improving the satisfaction of the pedestrian environment. In terms of physical elements, streetes with small lanes, wide sidewalks, and the pedestrian-only streets showed high pedestrian satisfaction. This means that the more vehicles drive on the road, the more difficult it is for a comfortable walking environment. Therefore, it is necessary to avoid a road-oriented urban planning and create a safe and comfortable walking environment for walking. Urban design includes the design elements of the streetscape. In summary, in order to create a pedestrian street with high satisfaction, the physical elements constituting the street are also important, but it can be said that the ratio of visually visible elements needs to be further considered by looking at the landscape as a whole image. This study looked at the streetscape and pedestrian satisfaction in terms of visual perception, which is the most way people perceive space. This study showed that the design elements of the streetscape represented by the visual elements of the street are more related to the satisfaction of walking than the simple physical factors. Therefore, further consideration in terms of visual cognition as well as physical elements of landscape is needed in the future. Through this study, we could see the possibility of using computer vision technique as urban design. This suggests that the design of the streetscape, or urban design is important for creating a satisfactory pedestrian environment. Therefore, the approach of the urban design perspective to improve the pedestrian environment on the street could be presented and used as basic data for the improvement of the quality of the street landscape in the future. The limitation of this study is that the 2015 Seoul Metropolitan Government’s floating population survey data were used as the data of this study, so the data from 2015 was used rather than the recent streetscape. There is also a lack of interpretation of individual characteristics variables that were used together. Therefore, future research projects should look at ways to create a satisfactory walking environment, including individual characteristics.