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생동감 있는 도시는 다양한 활동을 담는다. Jan Gehl(2003)은 거리에서 다양한 체류활동이 가능한 환경의 조성이 필요함을 주장하였다. 사람들의 활동은 근린환경에 의해 영향을 받으며, 목적에 따라 영향을 받는 근린환경의 요인들이 달라질 것이다. 보행 환경에 대한 만족도는 개인의 행복 추구라는 의미에서 그 자체가 중요하다. 보행하면서 만족도가 높다면 보다 많은 걷는 활동을 유발하여 개인의 건강뿐만 아니라 도시의 활력을 증진시키고, 환경적으로 지속가능한 도시를 만드는 역할을 할 것으로 추정된다. 이는 건강하고 활력 있는 도시를 만들기 위해서 노력하는 도시설계와 도시계획이 지향하는 바이다. 따라서 본 연구는 보행자의 만족도에 영향을 미치는 영향들을 확인해보고자 하였다.

보행의 만족도에 영향을 미치는 요인은 보행의 목적에 따라서 다르게 나타날 가능성이 높다. Jan Gehl (2003)은 보행의 목적에 따라서 주변 보행 환경에 대한 평가와 만족도가 다르고 보행 활동의 양도 차이가 있을 것이라고 주장하였다. 이경환·안건혁(2008)은 사람들이 보행환경을 좋게 인지할수록 쇼핑과 산책 목적의 보행시간은 증가함을 확인하였으며, 이에 반하여 통근통학 목적의 보행시간은 영향을 받지 않음을 실증하였다. 물리적 환경이 동일하다 하더라도, 보행자가 주관적인 판단을 통해 가로를 경험하기 때문에, 같은 가로환경에서도 사람마다 인지하는 정도에 따라 보행만족도, 보행 체감거리 등에 차이를 보일 수 있음은 기존 연구들이 실증한 바 있다 (이인성‧김현옥, 1998; 성현곤 외, 2011; 임하나 외, 2014).

보행만족도는 보행환경에 대한 인지와 높은 연관관계를 가지고 있으며, 보행경로를 선택함에 있어 중요한 고려사항으로 작용할 수 있다 (박소현 외, 2009; 이인성, 2000). 이들의 연구는 선도적인 의미를 가지고 있으나, 보다 객관적인 분석으로는 발전할 필요성을 가지고 있다. 도시계획 및 설계를 위해서는 현재 조성되어 있는 객관적 가로환경 현황과 보행만족도의 관계를 살펴보는 것이 필요하다. 보행만족도를 향상시키기 위한 가로환경 전략들을 객관적으로 제시할 수 있다면 향후 계획 및 설계의 기반이 되는 정보로 발전시킬 수 있을 것이다.

본 연구는 같은 가로환경에서도 보행목적에 따라 보행자들의 만족도는 차이가 있을 것이며, 그것에 영향을 미치는 개인 및 가로환경 특성도 차이가 있을 수 있을 것이라는 가정에서 출발한다. 본 연구는 물리적 환경에 대한 비교적 객관적인 현황 자료를 사용하여 보행만족도와의 영향관계를 분석하였다. 보행목적 및 보행만족도는 서울시 내 1천 지점에서 조사되었으며, 지점별 물리적 속성은 같으나 지점마다 20명의 보행만족도는 다르기 때문에 보행목적별로 활동이 일어나는 보행환경을 파악하고 보행목적별 보행만족도의 차이와 영향요인을 실증할 수 있을 것이다.

이용자의 보행 목적별로 영향을 미치는 물리적 환경의 차이뿐만 아니라 사람들의 보행목적별 보행만족도까지 함께 고려한다면, 보다 효과적으로 보행 환경을 조성할 수 있을 것이다. 계획과 설계 또는 규제의 우선순위를 제공하거나, 보다 구체적인 지침의 형태로 발전시킬 수 있는 가능성을 제공할 것이다. 이 연구는 보행가로환경의 조성방향을 제시하는 탐색적 기능을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 2012년 서울시 유동인구 조사 자료를 활용하였다. 공간적 범위도 이 조사에서 보행만족도 설문을 실시한 1천 지점이다. 이 조사는 하나의 지점에서 20명의 보행자들에게 설문을 실시하였다.

Fig 1. 
Spot of Seoul Pedestrian Activity Survey (2012)

설문은 2012년에 실시되었으나, 물리적 가로환경 특성은 [2009년 서울시유동인구조사]에 자료를 불가피하게 사용하였다. 시점 차이에 의한 자료의 사용 타당성을 검증하기 위해 인터넷 포털 네이버에서 제공하는 Road view를 사용하여 변수들이 해당 위치에 실제 존재하는가 여부를 확인하였다. 공간속성과 만족도 조사자료의 연결과정에서 좌표이상 결측치 23개 지점을 제외하고 총 977지점을 분석에 사용하였다. 보행만족도는 최종 19,540개를 사용하였다. 근린환경 특성은 조사지점 반경 50m¹⁾ 이내로 한정하였다.

연구는 다음과 같은 단계로 진행하였다. 첫째, 관련 문헌을 고찰하여, 보행만족도와 물리적 환경과의 관계, 보행활동에 영향을 미치는 가로환경 요인, 보행목적별 보행활동과 근린환경과의 관계 등을 검토하였다. 둘째, 보행만족도에 영향을 미치는 변수를 설정하고 분석 자료를 구축하였다. 보행만족도에 영향을 주는 독립변수들은 개인특성, 가로환경특성, 근린환경특성, 접근성으로 설정하였다.

셋째, 보행목적을 구분하고 목적별 보행만족도와응답자 및 보행환경 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 보행목적을 통근통행(출근, 등교 등), 여가통행(쇼핑, 여가 등), 비목적 여가통행(운동, 산책 등)으로 구분하고, 각각의 보행만족도에 응답자의 특성 및 물리적 환경 특성이 어떠한 영향을 미치는지 비교하였다. 마지막으로 보행만족도에 영향을 미치는 개인 및 가로환경 구성요소 특성을 분석하고, 보행목적별로 영향요인의 차이를 확인하였다.

연구의 분석방법은 다수준 순서형 로지스틱 모델을 사용하였다. 다수준 회귀모델은 개인수준의 변수 데이터(level1-data)와 자료가 집계된 조사장소의 데이터(level2-data)를 동시에 분석할 경우에 발생할 수 있는 공간단위에 따른 임의성의 문제²⁾와 생태적 오류³⁾를 극복할 수 있는 방법이다. 연구에 사용된 자료가 동일한 1천 지점에서 개별 20명의 특성을 포함하고 있기 때문에 개인수준과 장소수준을 동시에 고려해야 하고, 종속변수인 보행만족도가 5점 리커드 척도이므로 다수준 순서형 로지스틱 분석이 적합하다고 판단하였다.

서울시 유동인구조사자료는 보행목적을 총 12가지⁴⁾로 구분하여 조사하였다. 본 연구에서는 목적을 통근통학, 여가, 비목적여가로 3개로 구분하였다. 통근통학은 출근, 업무, 등교, 학업(학원/도서관) 등, 여가는 물건을 사려고, 여가/오락/친교 등, 비목적 여가는 그냥 걸으려고(운동, 산책 등)를 포함하였다. 분석결과의 이해를 돕기 위해 설문자료를 역코딩(매우 불만족(1)~매우 만족(5))하여 사용하였다.

연구의 종속변수는 보행만족도이다. [2012서울시유동인구조사]는 보행자들에게 ‘이 곳의 보행환경에 대해 전반적으로 얼마나 만족하십니까?’라는 질문을 통해 보행만족도를 조사하였다. 보행자들은 매우 만족부터 매우 불만족까지 5점 척도로 응답하였다.

보행목적별 보행만족도에 영향을 미치는 개인 및 근린 건조 환경 구성요소의 특성을 확인하기 위해 선행연구와 [2009, 2012서울시유동인구조사]를 바탕으로 개인특성, 보행특성, 가로환경특성, 밀도, 다양성, 접근성에 관련된 변수를 설정하였다. 개인특성은 성별, 연령, 직업, 보행특성은 보행만족도, 보행빈도, 보행목적을 사용하였으며, 가로의 물리적 환경 변수들은 보도 폭, 차로 수, 경사로 유무, 보행로 특성(보차혼용, 보행전용 등), 보행특화거리사업 유무 등을 사용하였다.

근린환경 변수들은 크게 밀도, 다양성, 접근성, 지역특성으로 구분하였다. 밀도관련 변수들은 보행만족도 조사지점 반경 50m 이내의 용적률, 건폐율과 보행조사지점의 일주일 평균 보행량을 사용하였다. 다양성은 조사지점 반경 50m 내 건축물 주 용도의 수와 주거대비주거용도복합지수(residential & non-residential all balance index, RNR)로 설정하였다. 용도의 다양성을 확인하기 위해 토지이용복합도(land use mix index, LUM)와 주거대비주거용도복합지수(RNR)를 구축하였으나, 두 변수간의 상관성이 높아 다중공선성에 문제⁵⁾가 있는 것으로 판단되어 최종적으로는 주거대비주거용도복합지수를 분석에 사용하였다. 접근성 변수는 조사지점에서 가장 가까운 버스정류장과 지하철역까지의 거리를 사용하였다.

개인특성, 보행특성, 가로환경특성 변수들은 모두 서울시 유동인구조사의 지점속성 조사와 설문조사 자료를 사용하였다. 밀도와 다양성 변수들은 서울시 새주소시스템DB와 서울시 건축물대장(2009)을 사용하였다. 보행만족도 조사시점은 2012년인데 반해 지점의 가로환경 특성은 2009년에 조사되어 시간적 범위의 차이가 발생하였다. 시간적 차이에 의한 변화를 제어하기 위해 인터넷 포털 네이버에서 제공하는 Road view를 사용하여 현장조사를 실시하였으며, 변수들이 해당위치에 실제 존재하는가 여부를 확인하였다. 이 과정을 통해 시간적 차이 보정 및 조사자의 주관적 판단에 의한 가로환경 조사의 한계를 보완하여 자료의 신뢰성을 확보하였다.

독립변수 중 응답자의 개인특성 변수들은 분석의 효율성을 높이기 위해 일부 더미변수를 구축하였다. 성별에서는 남자를 준거변수로 설정하였다. 연령⁶⁾은 19세 이하는 ‘미성년자’, 20~59세는 ‘성인’, 60세 이상은 ‘노인’으로 분류하였으며, 준거변수는 노인으로 설정하였다.

방문 빈도⁷⁾는 6가지 응답 자료를 3개로 재분류하였다. 매일과 주3~5회 방문하는 응답자들을 ‘자주 방문’, 주1~2회와 월 1~2회 방문하는 사람들을 ‘보통 방문’, 6개월에 1~3회와 오늘 처음 방문한 사람들은 ‘가끔 방문’하는 집단으로 명명하였고, ‘자주 방문’하는 집단을 준거로 설정하였다.

직업은 총 10개의 유형⁸⁾을 재분류하여 사무직 종사자(전문/자유직, 사무/기술직, 경영/관리직), 생산직 종사자(일용/작업직, 생산/운수직), 판매/서비스직 종사자(판매/서비스직, 자영업), 학생 및 기타(주부, 대학생, 무직/기타)로 구분하였으며, 사무직 종사자를 준거변수로 하였다.

가로환경특성 변수들은 조사지점 특성 자료를 사용하여 중앙선, 점자블록, 경사로, 펜스, 버스정류장 등이 존재하지 않을 경우에는 0, 존재할 경우 1을 부여하여 분석에 사용하였다. 보행로는 ‘보도/차도겸용’, ‘자전거겸용’, ‘보행전용’로 조사되었으며, ‘보도/차도겸용’을 준거로 더미변수를 구축하였다.

밀도 변수인 용적률과 건폐율은 조사지점 반경 50m 내 건축물의 바닥면적과 연면적을 산출하여 구축하였다. 반경 50m 내 용적률과 건폐율은 반경에 포함된 건축물의 건폐율과 용적률 평균값을 사용하였다. 용적률과 건폐율의 정확한 수치를 제시할 수는 없지만 특정 공간 안에서는 건축물 개방감과 볼륨감 등을 짐작할 수 있는 변수라 할 수 있다.

다양성 변수인 건축물 주용도 수는 반경 내 건축물 용도의 수를 측정하였다. 주거대비주거용도복합지수(RNR)⁹⁾는 주거와 비주거용도의 면적을 사용하여 구축하였다. 이 지수는 건축물 용도별 면적을 이용하여 혼합정도를 0~1 사이로 나타낸 값으로, 지수가 1에 가까울수록 주거와 비주거용도의 복합도가 높음을 의미한다. 접근성을 설명하는 버스정류장까지의 거리와 지하철역까지의 거리는 GIS를 사용하여 보행만족도 조사지점에서 가장 가까운 버스정류장과 지하철까지의 거리를 계산하였다.

보행만족도 및 개인특성은 최종 977지점, 19,540명의 자료를 분석에 사용하였다. 보행목적에 따른 응답자 수는 통근통학이 9,941명(50.9%), 여가 8,200명(42%), 비목적 여가 1,399명(7.1%)으로 나타났다. 목적별 보행환경 조사가 균일하게는 되어있지 않아서 통근통학 목적의 보행 조사지점이 975지점, 여가 목적 보행이 973지점, 비목적 여가 보행 조사가 609지점이다.

설문조사 응답자는 남자(48.9%)보다 여자(51.1%)가 더 많았으며, 연령은 성인(78.5%), 직업은 학생 및 기타(46.1%), 방문빈도는 자주 방문하는 집단(64.3%)이 가장 많게 나타났다. 연령은 모든 목적에서 성인이 가장 많았으나, 비목적 여가는 다른 목적들에 비해 노인의 비율(38.9%)이 높게 나타났다. 노인들은 운동, 산책 등의 비목적 여가활동으로 보행을 많이 한다고 추정할 수 있다. 직업은 목적에 따라 명확하게 구분되었다. 통근통학은 사무직 종사자(36.3%)의 비율이 가장 많았으나 직업 유형별로 비교적 고른 분포를 나타낸 반면, 여가와 비목적 여가는 학생 및 기타 응답자들이 많았다. 방문빈도는 모든 목적에서 자주 방문하는 응답자들이 가장 많았으나, 다른 목적에 비해 여가목적은 가끔 방문하는 응답자 수가 많은 것으로 나타났다. 보행목적에 따라 응답자 특성의 차이를 확인하기 위해 차이검증을 실시한 결과, 보행목적별로 개인특성은 모두 차이가 있음을 확인하였다.

동일한 보행환경일지라도 보행자들의 목적과 물리적 환경에 따라 만족도의 차이가 있음을 확인하기 위해 보행목적별 조사지점에서의 응답자 특성을 비교하였다. 전체적으로 보행전용가로에서 응답한 사람들은 13,360명(68.4%), 보차겸용은 5,140명(27.3%), 자전거겸용은 1,040명(5.3%)이었으며, 보행목적별로 보행로 유형은 유사한 비율로 분포하였다. 중앙선, 점자블록, 경사로, 펜스, 버스정류장 유무, 지하철입구 유무, 횡단보도 유무, 보행특화거리사업 유무 등도 전체 응답자와 보행목적별 응답자가 유사한 비율로 분포하고 있다. 점자블록과 펜스를 제외한 다른 가로환경 요인들은 보행목적별로 차이가 있는 것으로 나타났다.

전체 보행만족도 조사지점과 보행목적별로 선택된 가로환경 특성을 확인하였다. 조사지점 반경 50m 내 용적률은 평균 168.16%, 건폐율은 평균 48.88%이다. 일주일 평균 보행량은 약 5,544명이며, 반경 50m 내 평균 2개의 주 용도가 있는 것으로 나타났다. 주거대비주거용도복합지수(RNR)는 평균 0.35로 용도혼합은 적은 편이라 할 수 있다.

보도 폭은 평균 3.87m, 차로 수는 평균 3.71차로이다. 최근접 버스정류장과의 거리는 평균 81.28m, 지하철역까지의 거리는 313.05m로, 버스정류장이 지하철역 보다 더 가까운 것을 알 수 있다. 보행로 유형 중 보행자 전용은 668지점(68.4%), 보차겸용은 257지점(26.3%), 자전거겸용은 52지점(5.3%)으로 나타났다. 중앙선, 반경 50m 내 지하철역 입구와 횡단보도가 있는 지점이 많은 반면, 점자블록, 경사로, 펜스, 버스정류장은 없는 지점이 많았다. 보행특화거리사업을 한 지역에서 조사된 지점은 약 8.8%를 차지하며, 보행목적별 보행환경도 전체와 유사한 비율로 구성되어 있음을 알 수 있다.

통근통학을 목적으로 보행활동을 하는 사람들의 평균 만족도는 3.11로, 여가(3.08)와 비목적 여가(3.08)에 비해 약간 높게 나타났다.

보행목적별로 구분하여 보행만족도와 독립변수들 간의 관계를 분석하였다 (표 2 참조). 종속변수인 보행만족도가 5점 척도로 구성된 순서형 변수이기 때문에 스피어만(spearman) 상관분석을 실시하였다. 전체적으로 보행만족도와 용적률, 보행량, 보도 폭, 차로 수 등은 긍정적인 상관성을, 보차혼용, 경사로가 있는 경우는 부정적인 상관성을 가지는 것으로 나타났다. 보행활동에 관한 선행연구의 결과와 방향성이 유사한 것을 알 수 있다. 보행목적별 보행만족도와 가로환경과의 상관분석 결과에서도 변수들의 방향성은 대부분 유사한 것으로 나타났다.

하지만 주거 대 비주거 용도복합지수와 통근통학 목적의 보행만족도에는 부정적 상관관계인 반면 여가목적의 보행만족도와는 긍정적 관계로 나타났다. 지하철역까지의 거리는 대중교통의 영향을 가장 많이 받는 통근통학을 목적으로 하는 보행만족도에만 긍정적 상관관계로 나타났다. 보행목적에 따라 보행만족도와 근린환경의 상관성이 다를 수 있음을 추측할 수 있다. 전체적으로 보행만족도와 가로환경 변수들의 상관계수가 낮게 나타났다.