케빈 린치의 개념이 생활만족도에 미치는 영향 분석 : 좋은 도시 형태론 5가지 실행척도를 중심으로

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 좋은 도시 형태론(A Theory of Good City Form)을 기반으로 한 지표 도출

Ⅲ. 분석의 틀

3. 생활만족도 설문조사

1) 설문조사

본 연구의 종속 변수는 생활 만족도이며, 좋은 도시 형태를 측정하기 위한 척도로 사용되었다. 본 연구에서 사용한 생활 만족도는 전문 조사 기관에 의뢰하여 2016년 9월 온라인으로, 서울시에 거주하는 성인(19세 이상 55세 미만) 남녀를 대상으로 하는 설문을 통해 구축하였다. 설문지는 e-메일 상으로 총 40,465건이 발송되었고, 이중 응답 건수는 5,786건(14.3%), 최종 유효 응답 건수는 2,009건으로 최종 설문 응답률은 4.96%이다. 설문조사는 리커트 5점 척도를 이용하여 개인 단위로 조사되었고, 2014년 기준 서울시의 423개의 동 중 유효 설문응답자가 없는 4개 동을 제외하고 419개 동에서 조사되었다. 조사는 동별 인구에 비례해서 이루어졌으며, 실제 인구와 설문 인구와의 차이가 가장 큰 곳은 강서구 화곡1동으로 오차 크기는 0.0257%이다(통계청 인구 비율: 0.5247%, 설문조사 응답자 비율: 0.4990%). 설문 문항은 주거 환경 만족도, 경제 환경 만족도 그리고 사회 환경 만족도 총 3가지 만족도 문항을 이용하였다. 설문 조사로 수집된 3가지 만족도는 주성분 분석을 통하여 생활 만족도 변수로 도출되었다.

2) 주성분 분석(Principal Component Analysis; PCA)

본 연구의 종속변수인 생활 만족도 변수는 주거 환경 만족도, 경제 환경 만족도 그리고 사회 환경 만족도 3개 지표를 통계 패키지 STATA를 이용하여 주성분 분석(PCA)으로 구축하였다. 주성분 분석은 고차원의 자료를 저차원 자료로 환원시키는 방법으로, 직교 변환을 사용하여 서로 연관 가능성이 있는 고차원 공간의 표본들을 선형 연관이 없는 저차원 공간(주성분) 표본으로 변환한다<그림 1>.

Figure 1.

Principal Component Analysis

주성분 분석을 통하여 얻은 주성분 값은 평균이 0, 표준편차가 1에 가까운 분포를 하게 된다. 주성분 분석으로 산출된 주성분 변수는 분산을 의미하는 고유치(Eigenvalue) 값을 통해 적합성을 판단할 수 있다. 본 연구에서는 카이저 기준에 따라 고유치가 1 이상인 주성분 변수를 사용하였다(이지은, 2009)<표 1>.

Table 1.

PCA of Life Satisfaction

4. 실행 척도 변수 구축

1) Vitality(활력)

본 연구에서는 자양물 요소를 설명하기 위하여 상하수도 사용료를 변수로 사용하였다. 이 변수는 서울 통계에서 제공하는 상하수도 사용료 중 가정용 사용료를 이용하여 구축하였다. 안전요소를 설명하기 위한 변수는 법정 감염병 발생 현황, 의료기관 현황, 생활안전도이다. 이 변수들은 모두 서울통계 자료를 이용하였다. 조화요소를 설명하기 위한 공원 면적은 서울연구원에서 제공한 도로명 주소 기본도 자료를 ArcGIS로 구축하였다,

자료 구축의 한계 상 상하수도 사용료, 법정감염병 발생현황, 생활안전도 변수는 본 연구의 분석단위인 동 단위보다 큰 구 단위로 구축되었다. 상하수도, 질병, 그리고 생활 안전 관련 요소들은 주로 구 단위 혹은 이보다 더 큰 시, 도 단위에서 관리를 한다. 그러므로 구 단위로 구축된 데이터라고 하더라도, 변수들의 영향력을 충분히 반영하여 분석할 수 있을 것으로 예상된다.

2) Sense(감각)

본 연구에서 감각 요소를 설명하기 위한 변수는 총 6개로 문화행사, 문화재 및 유적지 수, 종교시설, 입체교차시설 면적, 가구원 수 혼합도, 그리고 주거지 균형지표이다. 문화행사와 문화재 및 유적지 수는 열린데이터 광장 자료를 이용하였다. 종교시설 변수는 서울연구원 건물 집계 자료 중 용도가 교회, 성당인 자료를 추출하여 ArcGIS를 활용하여 동별 단위로 구축하였다. 입체교차시설 면적은 서울시 수치지도 자료 중 입체교차부 자료를 이용하였다. 가구원수 혼합도는 서울 통계자료를 이용하여 가구원수를 5개(1인, 2인, 3인, 4인, 5인 이상 가구)로 구분하여 혼합 정도를 분석하였다. 혼합정도를 분석하기 위해 토지이용혼합지수(Land Use Mix Index, LUM)를 이용하였다. 토지이용혼합지수는 엔트로피 지수를 활용하여 구하는 방식으로 토지이용의 혼합도 외에도 다양한 혼합도 산정에도 이용된다(이연수 외, 2013; 성현곤 외, 2014).

$\[ \mathrm{L}\mathrm{U}\mathrm{M}=-\sum _{i=1}^k\frac{\left(p_i\right)*\text{ln}\left(p_i\right)}{\text{ln}\left(k\right)} \]$

(k=분류한 가구원 수 개수 , p_i= i 가구원수 비율)

또한 주거 지역의 균형정도를 나타내는 주거 균형지표(residential and nonresidential balancing index, RNR index)를 사용하였다(Sung, 2015).

$\[ {RNR}_i=\left|\frac{Re{s}_i-Non-Re{s}_i}{Re{s}_i+Non-Re{s}_i}\right| \]$

(Res_i=주거지역 면적, Non-Res_i=비주거지역 면적)

감각요소에서는 문화행사 변수가 구 단위로 구축되어있다. 여기서 사용된 문화행사는 지역축제, 콘서트 등 주변 지역에서도 사람들이 모이는 큰 행사들로 동 단위 이상으로 영향력을 미친다고 할 수 있다. 그러므로 구 단위로 구축한 데이터도 이 영향력을 충분히 고려할 수 있을 것으로 보인다.

3) Fit(적합)

교통수단 만족도는 생활만족도 조사와 함께 설문 조사를 실시하여 구축하였다. 지하철 이용 만족도, 버스 이용 만족도, 택시 이용 만족도 총 3가지 만족도를 조사하였고 이 3가지 만족도를 주성분 분석(PCA)하여 구축하였다<표 2>.

Table 2.

PCA of Transportation Satisfaction

공공도서관 개수와 공공체육시설 면적은 서울 정책 지도 자료를 이용하여 ArcGIS를 활용하여 구축하였다. 문화 활동 연간 평균비용과 사회단체 활동 참여율 변수는 서울통계 자료를 이용하였다.

문화 활동 연간 평균비용과 사회단체 활동 참여율 변수는 구 단위로 구축되었다. 문화 활동과 사회단체 활동은 주로 동 단위보다 큰 단위에서 이루어진다. 그러므로 이 변수들을 구 단위로 분석해도 충분히 변수들의 영향을 반영할 수 있을 것으로 보인다.

4) Access(접근성)

접근성을 설명하기 위한 변수는 총 4개로 주차장, 교통시설(지하철, 버스), 인터넷 사용시간이다. 주차장과 인터넷 사용시간 변수는 서울통계　자료를 이용하였고, 교통시설 변수는 서울시 빅데이터 캠퍼스 자료를 이용하였다. 교통시설(지하철) 변수는 지하철역을 중심으로 400m이내의 면적비율이다. 400m는 TOD(Transit Oriented Development)이론에 의한 거리이며(Calthorpe, 1993), 도보 접근 가능한 지하철역의 영향권을 의미한다.

서울의 인터넷 접속률은 99.8%¹⁾로 어디에서나 이용이 가능하다고 볼 수 있다. 정보에 대한 격차는 인터넷 사용에 익숙하지 않은 사회적 약자에게 발생할 수 있으며, 이와 관련된 정책은 동 단위보다 구 이상의 지자체에서 시행된다. 따라서 구 단위로 사용한 인터넷 사용시간은 정보 접근성을 충분히 설명할 수 있다.

5) Control(통제)

통제요소를 설명하기 위한 변수는 주택거래량, 부동산 소유권 취득현황, 그리고 토지거래 현황 총 3가지이다. 주택 거래량 변수는 서울시 정책 지도 중 동별 주택 매매 현황도 자료를 이용하였다. 부동산 소유권 취득 현황 변수와 토지거래 현황 변수는 서울통계 자료를 이용하였다.

부동산과 토지거래는 거래금액이 크기 때문에 주변의 부동산 및 토지에도 많은 영향을 미친다(Hur, 2007). 이 변수들은 구 단위로 구축되었지만 부동산과 토지거래가 주변의 부동산 및 토지에 적지 않은 영향을 미치는 것을 고려한다면, 통제 요소를 설명가능 할 것으로 판단되다.

본 연구에서 사용된 변수 설명과 기술 통계량을 요약하면 <표 3>과 <표 4>와 같다.

Table 3.

Variables descriptions(continued)

Table 4.

Descriptive Statistics (n=2,009)

Ⅳ. 분석 결과

본 연구에서는 다수준 모형을 사용하기 전에 변수 간의 다중공선성을 확인을 위해 단순회귀모형을 이용하였다<표 5, M1>. 분석 결과 다중공선성을 확인할 수 있는 분산팽창계수(VIF) 값이 모두 10보다 작게 나타났으므로 본 연구에서 사용한 변수들은 다중공선성 문제가 발생하지 않는다(Alin, 2010). 이후 변수들의 이상점을 확인하여 잔차를 제거하고 다수준 모형을 이용하여 통계 분석을 실시하였다<표5. M2>. 분석 결과 rho 값이 매우 작았지만, 통계적으로 유의미한 값이므로 다수준모형이 본 연구의 적합한 모형이라 할 수 있다. 개인 수준에서는 연령과 소득수준이 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의미한 변수로 나타났다. 연령은 낮을수록, 소득수준은 높을수록 생활만족도가 높게 나타나는 것을 알 수 있다. 하지만 성별이나 교육수준은 생활만족도에 영향을 미치지 않는 변수로 나타났다. 생활만족도에는 성별이나 교육수준보다는 연령이나 소득수준이 더 큰 영향을 미치는 요소임을 알 수 있다.

Table 5.

Analysis result

케빈 린치의 개념을 설명하기 위한 실행척도 중 활력(vitality) 요소에서는 상하수도 사용료, 의료기관 현황, 공원 변수가 통계적으로 유의미한 변수로 나타났다. 상하수도 사용료가 높을수록, 의료기관이 많을수록 그리고 공원면적이 클수록 생활만족도가 높게 나타났다. 이는 이론에서 주장한 바와 같이 적절한 물의 사용량과 쓰레기 배출이 생활만족도에 긍정적인 영향을 미친다고 할 수 있다. 또한 기존 연구 결과에서처럼 의료기관이 많을수록 질병에 대한 위험도가 낮아지며 주변에 공원이 많을수록 자연과의 조화가 잘 이루어져 생활만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(김태경, 2007; 임준홍, 2015). 하지만 법정 감염병 현황과 생활안전도는 생활만족도에 영향을 미치지 않는 변수로 나타났다. 안전과 관련된 변수 중에서는 질병 현황이나 안전도보다는 의료기관 요인이 생활만족도에 더 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.

감각(sense) 요소에서는 문화행사 수와 문화재 및 유적지 수가 통계적으로 유의미한 변수로 나타났다. 케빈 린치의 이론에서 주장한 바와 같이 많은 문화행사를 하는 지역이 높은 독자성(identity)을 가지게 되고, 이는 거주민들의 생활만족도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 볼 수 있다. 하지만 문화재 및 유적지 수는 이론과 달리 생활만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 문화재 및 유적지가 독자성 또는 명료성(legibility)으로 인한 긍정적인 요인보다 이론에서 설명되지 않은 부정적인 요인이 더 크게 작용한 것으로 보인다. 예를 들어 문화재 및 유적지 주변 지역은 개발 제한 등으로 낙후시설의 정비가 제대로 이루어지지 못하는 경우가 있다(고봉국, 2012). 이는 거주민들에게 문화재 등으로 인한 긍정적인 영향보다 부정적 영향이 더 크게 미쳤다고 판단된다. 마찬가지로 감각 요소의 독자성 또는 명료성을 설명해 줄 것으로 기대된 종교시설 변수는 통계적으로 유의미하지 않았다. 또한 입체 교차부 면적, 가구원 수 혼합도 그리고 주거지균형 지표 변수도 통계적으로 유의미하지 않게 나타났다. 본 연구에서는 이 변수들이 감각 요소 중 명료성이나 조화성(congruence)을 설명해 줄 것이고 생활만족도에도 영향을 미칠 것으로 기대했지만, 분석 결과 그렇지 않았다.

본 연구에서 사용한 적합(fit)요소에서는 교통수단 만족도, 공공체육시설, 사회단체 활동 참여율 변수가 통계적으로 유의미하게 나타났으며, 케빈 린치가 이론에서 설명한 내용대로 생활만족도에 긍정적인 영향을 주는 변수로 나타났다. 특히 사회활동 변수는 선행연구에서 제시된 바와 같이 생활만족도에 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다(김태경, 2007; 임준홍, 2015; Zhang, 2015; Haung, 2015). 하지만 공공 도서관, 문화 활동 연간 평균비용은 생활만족도에 영향을 미치지 않는 변수로 나타났다.

접근성(access) 요소에서는 지하철 변수와 인터넷 사용시간 변수가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 생활만족도에는 주차장 변수가 의미하는 승용차에 대한 접근성보다는 대중교통에 대한 접근성이 더 중요하며, 그중에서도 지하철이 중요한 것으로 나타났다. 그리고 인터넷 사용시간은 생활만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 인터넷 사용의 긍정적 영향보다 부정적인 영향이 더 크게 작용한 것으로 볼 수 있다.

통제(control) 요소에서는 토지거래 현황 변수만 통계적으로 유의미하게 나타났다. 토지거래 현황은 생활만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 케빈 린치의 이론에서 설명된 긍정적인 영향보다 과도한 거래 등으로 인한 부정적인 영향이 더 큰 것으로 판단된다.

Ⅴ. 결 론

본 연구에서는 좋은 도시를 위한 대표적 이론인 케빈 린치의 좋은 도시 형태론을 기반으로 생활만족도 결정요인을 분석하고자 하였다. 도시 분야에서 많은 영향을 미친 케빈 린치의 개념들을 기반으로 실제 생활만족도에 영향을 미치는 요인을 도출하려 했다는 점에 본 연구의 의의가 있다. 또한, 1981년에 제시된 이론을 현재 도시 상황에 적용해 봄으로써 좋은 도시에 대한 이론을 실증적으로 분석하였다는 점에서 상당한 의의가 있다고 할 수 있다. 본 연구 결과를 바탕으로 결론 및 정책적 시사점을 제시하면 다음과 같다.

첫째, 본 연구에서 도출한 생활만족도 결정요인은 좋은 도시를 평가하는 지표 및 기초 자료로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 케빈 린치의 개념을 기반으로 도출된 요소들은 상당 부분 이론과 비슷한 결과 값을 가졌다. 따라서 이론에서 제시된 인간의 기본적인 생명과 관계된 활력(vitality), 인간의 감각들을 충족시켜 줄 수 있는 감각(sense), 장소와 그 장소에서 이루어지는 행위들과의 적합성(fit), 한 장소에 도달될 수 있는 다양한 요소들의 양 또는 능력에 해당하는 접근성(access) 행위에 대한 적절한 통제(control)가 생활만족도를 결정하는 요인이라 할 수 있으며 좋은 도시가 갖추어야 할 요소라 할 수 있다. 이를 바탕으로 현재 우리가 살고 있는 도시가 살기 좋은 도시인지를 평가할 수 있을 것으로 기대된다. 나아가 좋은 도시를 만들기 위한 도시 설계 및 정책 수립에도 방향성을 제시하고 이를 적용 할 수 있을 것으로 기대된다.

둘째, 개인특성 요소가 생활만족도에 영향을 미친다는 것을 새로 알 수 있었다. 본 연구에서 종속변수로 사용한 생활만족도에는 케빈 린치가 이론에서 제시한 물리적 환경, 사회 및 경제적 여건뿐만 아니라 이론에서 제시되지 않은 개인특성 요소도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 연령은 높을수록, 소득은 낮을수록 만족도가 낮았다. 이는 아직 노인들과 저소득층에 대한 생활환경이 미흡하여 그들의 삶의 질이 낮다고 해석 가능하다. 앞으로 노인 인구가 증가할 것으로 예상됨에 따라 본 연구의 결과는 향후 도시계획 분야에 많은 시사점을 준다. 살기 좋은 도시를 만들기 위하여 사회적 약자를 고려한 도시정책 수립 및 계획이 필요할 것으로 보인다. 또한, 좋은 도시를 만들기 위해서는 획일적인 개발보다 거주자의 개인 특성을 고려한 개발이 이루어져야 하며, 개발 후에도 거주자의 특성에 맞게 차별적인 관리가 이루어져야 할 것이다.

셋째, 과거에 제시된 이론을 현대도시에 적용시켜 연구를 진행하다보니 제시된 이론과 실제 도시의 상황이 다름을 확인할 수 있었고, 이는 향후 연구를 통해 검증할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구의 결과로 케빈 린치의 이론을 상당부분 설명할 수 있었지만, 설명하기 힘든 부분 또한 있었다. 이는 ‘좋은 도시 형태론’이 40년 전 제시된 이론으로 당시 도시와 현재 도시의 간극으로 인해 발생했다고 판단된다. 오랜 시간이 지나면서 현재 도시민의 생활환경이 상당부분 달라졌기 때문에 케빈 린치의 개념을 현재의 시각에서 재해석할 필요성이 있다고 생각된다. 반면, 많은 시간이 지났음에도 불구하고 여전히 도시설계적 요소에 적용 가능한 변수들도 관찰 가능했다. 특히 선행연구와 같은 결과를 나타낸 변수들은 향후 좋은 도시를 위한 정채 수립에 많은 시사점을 줄 것으로 기대된다. 나아가 시간의 변화에 영향을 받은 변수들과 그렇지 않은 변수들의 차이가 무엇인지를 향후 연구를 통한 검증이 필요하다고 판단된다.

본 연구는 이전에 시도되지 않았던 케빈 린치의 개념을 기반으로 생활만족도 결정요인을 분석하였다는 점에 의의가 있다. 하지만 본 연구에서 사용한 지표들이 케빈 린치의 추상적인 개념들을 객관적으로 설명한다고 단정 짓기 어렵고, 23개 지표로 이론 개념을 모두 설명하기에는 한계가 있다. 또한 본 연구에서 사용한 변수들은 현재 구할 수 있는 자료로만 구축하여 분석단위나 자료의 시점이 모두 동일하지 않다는 점에서 한계가 있다.

따라서 향후 연구에서는 더욱 구체적이고 객관적인 검증을 통하여 지표를 도출할 필요가 있다. 또한, 질 높은 자료를 활용하여 위에 언급했던 변수 구축 시 발생한 한계점들을 보완할 필요가 있다. 이러한 한계점들을 보완한 연구가 진행된다면 케빈 린치의 이론을 보다 발전시킬 수 있으며, 시대에 맞는 좋은 도시 형태를 위한 도시 설계 및 정책 방향성을 보다 구체적으로 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 그리고 본 연구는 우리나라 최대 도시인 서울을 대상으로 생활만족도를 분석하였다. 이는 지방 중소도시와는 다른 결과가 나타날 수 있다. 따라서 향후 다양한 규모의 도시를 대상으로 본 연구에서 도출된 지표들을 비교 분석하는 연구가 진행된다면 각 도시의 규모 및 특징에 맞는 효율적이고 효과적인 도시 관리 및 정책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgments

* 본 논문은 2017년 주저자의 석사학위 논문 중 일부를 수정⋅보완한 것이며, 주저자의 석사학위논문은 서울연구원이 주관하는 「2016 서울연구논문 공모전」에서 제공한 데이터를 토대로 수행된 논문임.

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