서울시 공공자전거 이용에 영향을 미치는 물리적 환경 요인 분석 : 대여소별 거리에 따른 요인의 영향력 차이를 중심으로

1. 연구의 배경 및 목적

자동차 중심의 교통발전은 편리한 이동성으로 현대인의 삶에 있어 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 그러나 자동차 중심의 생활방식으로 인해 극심한 교통체증, 환경오염, 신체활동 부족 등 다양한 문제가 대두되었으며 이에 따라 자동차 중심이 아닌 사람 중심의 개발 패러다임과 도시의 질적 성장에 관심을 두기 시작하였다. 위와 같은 다양한 도시문제에 따라 최근 친환경적이고 자동차의 대체수단으로 활용 가능하며 다른 대중교통수단과 상호보완적인 교통수단으로 자전거가 많은 관심을 받고 있다. 자전거는 보행 활동에 비해 빠른 속도를 가지고 있으며 자동차보다 점유면적이 작아 효율적인 공간 활용이 가능하다. 또한 높은 경제성과 환경오염 물질을 배출하지 않는다는 점에서 환경오염과 에너지 부족 문제를 해결할 수 있는 교통수단으로 주목받고 있다(원동혁·이경환 2012).

일찍이 많은 유럽 도시에서 친환경적이며 신체 건강에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 자전거가 교통수단으로써 높은 인기를 가지고 있으며, 자전거 이용 촉진을 위해 충분한 자전거 인프라를 확보하고 자전거 통행 인센티브 제도를 도입하였다(Caulfield et al. 2011; Horton et al. 2016). 또한 자전거를 하나의 교통수단으로 확장하고 다양한 교통수단과 통합을 이루어 내기 위해 공공자전거 제도가 등장하였고 1960년대 네덜란드 암스테르담에 도입된 1세대 공공자전거 “White Bike”를 시작으로 현재 IT기술이 도입된 공공자전거 시스템까지 발전하였다(Demaio 2009; Shaheen et al. 2010). 공공자전거는 자동차와 비교했을 때 훨씬 유동적인 이동성을 가지고 있으며 신체활동 유발, 다른 교통수단과의 호환성 등 다양한 장점들을 가지고 있다. 최근 공공자전거는 전 세계적으로 400개 이상의 도시에서 운영되고 설치될 예정이다(Shaheen et al. 2010; Fishman et al. 2013).

국내에도 2008년 창원시를 시작으로 공공자전거가 도입되었으며, 2015년 10월 서울시에도 공공자전거 ‘따릉이’가 도입되었다. 서울시 공공자전거는 ‘누구나, 언제나, 어디서나 쉽고 편리하게’ 이용할 수 있는 자전거 무인대여 시스템으로 서울시의 교통체증과 대기오염 문제를 해결하고 건강한 사회와 시민의 삶의 질을 높이고자 도입된 제도이다. 사업 초기 서울시 신촌, 여의도, 상암, 사대문지역, 성수 등 5개 지역에 2,000대의 자전거와 150개의 대여소로 시작되었으며 서울시 공공자전거에 대한 관심과 수요가 지속해서 증가함에 따라 서울시는 계속해서 공공자전거와 대여소 수를 확충할 계획을 가지고 있다. 그러나 하루 대여 및 반납 건수가 0건 또는 그 수가 매우 저조한 대여소가 문제점으로 등장하고 있고 이에 좀 더 효과적인 공공자전거 대여소 입지를 선정하기 위해 공공자전거 이용에 영향을 미치는 다양한 요인들을 파악할 필요가 있다.

본 연구는 서울시 공공자전거 따릉이 대여이력 자료를 활용하여 서울시 공공자전거 이용에 영향을 미치는 대여소 주변의 미시적 요인을 파악하고 거리에 따른 요인의 영향력 차이를 파악하고자 한다. 나아가, 분석 결과를 바탕으로 보다 효율적인 공공자전거 운영을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 한다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 연구는 서울시 공공자전거 대여소 1,026곳을 대상으로 공공자전거 대여와 반납 발생에 영향을 미치는 대여소 주변의 미시적 요인을 분석하였다. 분석 자료는 서울시설공단에 정보공개 신청을 통해 제공받은 대여이력 자료를 사용하였으며 2016년부터 2017년 2년간의 대여이력 6,551,601건을 활용하였다. 1,026개의 서울시 공공자전거 대여소를 중심으로 100m 반경을 연구의 공간적 범위로 설정하였으며 100m 반경 내의 토지이용 특성과 대여소 주변의 미시적 환경요인들을 독립변수로 활용해 공공자전거 대여 및 반납건수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 더불어, 대여소를 중심으로 거리에 따른 영향력 차이를 비교하기 위해 거리별로 변수를 구축하여 추가 분석을 진행하였다. 본 연구의 시간적 범위는 사업 초기 기간을 제외한 2016년부터 2017년까지 2년으로 설정하였다.

본 연구의 종속변수는 서울시 공공자전거 대여소별 일평균 대여 및 반납 건수이며 독립변수는 대여소 특성과 대여소 주변 토지이용 특성 그리고 대여소 접근성 및 주변환경 특성으로 설정하였다. 자료의 가공과 활용은 R 3.3.2와 ArcGIS Pro를 활용하였으며 통계패키지는 STATA 13.1을 사용하였다.

1. 분석변수와 자료 출처

본 연구에서 사용한 분석 변수의 내용과 자료 출처는 다음 <표 1>과 같다. 2016년부터 2017년까지 2년간의 서울시 공공자전거 대여이력 자료를 활용해 대여소별 일평균 공공자전거 대여 및 반납 건수를 구축하여 종속변수로 사용하였으며 대여소별 공공자전거 이용현황은 <그림 1>과 같다. 또한, 서울시 공공자전거 대여이력(2016-2017), KT 서울생활인구(2017년), 새주소사업 DB(2017), 국가공간정보포털 GIS건물통합정보(2017) 의 자료를 활용하여 독립변수를 구축하였다.

Table 1.

Variables and data source

Fig 1.

Location of public bike station and average usage per day

2. 변수선정

<표 1>은 종속변수와 독립변수에 대한 내용과 자료의 출처이다. 종속변수인 대여소별 일평균 대여 및 반납 건수는 서울시 공공자전거 대여이력자료(2016-2017)를 활용해 산출하였다. 독립변수 중 인구특성 변수인 생활인구는 KT 서울생활인구(2017) 자료를 활용하여 구축하였다. KT 서울생활인구 자료는 서울시가 보유하고 있는 공공빅데이터와 KT 휴대폰 LTE시그널 데이터를 이용해 추계한 자료로 해당 시간대의 생활인구 개념이다. 공공자전거의 경우 대여소 주변 유동인구가 공공자전거 이용에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이를 제어하기 위해 실시간 생활 인구를 대표하는 KT 서울생활인구 자료를 활용하였다.

대여소 특성변수로는 대여소 유지 기간과 대여소별 공공자전거 거치대 수를 고려하였으며 이는 서울시 공공자전거 대여이력 자료(2016-2017)를 사용하였다. 대여소 유지 기간의 경우 오래된 대여소일수록 생긴 지 얼마 안 된 대여소의 비해 비교적 많은 사람들이 공공자전거 대여소 존재에 대해 인지하고 있으며 이용건수 역시 많을 수 있기 때문에 이를 통계모형에서 제어변수로 사용하였으며 거치대 수 역시 자전거가 많이 비치된 대여소일수록 이용건수가 많을 수 있기 때문에 이 역시 제어변수로 활용하였다.

토지이용특성 변수의 경우 서울시 공공자전거 이용에 영향을 미칠 수 있는 중요한 변수로 보았다. 공공자전거 대여소를 중심으로 반경 100m 내에 위치한 시설들을 용도별로 구분하여 연면적을 산출하였으며 여기서 100m라는 범위는 가로의 물리적 환경과 보행량 관계를 분석한 선행연구를 참고하여 적용하였다(윤나영·최창규, 2013; Song et al, 2013). 보행보다 자전거가 속도도 빠르고 같은 시간 내에 이동이 가능한 거리가 멀다는 점에도 불구하고 100m라는 미시적인 공간범위를 설정한 이유는 자전거를 이용하는 사람들이 추가적인 보행거리에 민감하다는 점(이재영·임윤택, 2010)에서 착안하였으며 공공자전거를 이용하기 위해서는 대여소까지 도달하는 추가 보행 활동이 필수적으로 발생하기 때문에 미시적 범위인 100m를 대여소 주변 환경 범위로 설정하였다. 또한, 거리에 따른 토지이용 특성의 영향력 변화를 살펴보기 위해 범위를 더 세분화하여 25m, 50m, 75m, 100m 4개의 반경으로 토지이용 특성 변수를 구축해 추가로 비교분석하였다.

대여소 접근성 변수의 경우 공공자전거 대여소를 중심으로 반경 100m 내의 평균경사도와 가장 인접한 도로의 평균교통량을 변수로 포함하였으며, 공공자전거 이용에 영향을 미칠 수 있는 요인까지 최단 거리를 산출하여 변수로 활용하였다. 또한, 대여소를 중심으로부터 거리에 따라 접근성 특성의 영향력에 차이가 있는지 확인하기 위해 4개의 거리 반경(25m, 50m, 75m, 100m)을 설정하여 반경별로 평균경사도와 평균교통량 그리고 접근성 요인 유무에 대한 더미변수를 구축하여 분석하였다. 본 연구에는 인접도로의 평균교통량과 접근성 요인들의 최단 거리뿐만 아니라 각 반경에 따른 평균경사도와 평균교통량, 접근성 요인 유무에 대한 더미변수를 함께 분석하였기 때문에 접근 거리에 따른 효과뿐만 아니라 범위별 시설의 유무에 대한 효과 역시 확인할 수 있다.

3. 분석과정 및 분석방법

본 연구에서는 서울시 공공자전거 이용에 영향을 미치는 미시적 요인들을 파악하고 영향 요인들의 거리에 따른 영향력 차이를 알아보고자 한다. 이를 위해 대여소가 위치한 집계구의 인구특성과 더불어 서울시 공공자전거 대여소를 중심으로 반경 100m 내의 토지이용특성과 대여소 접근성 및 주변 환경 특성을 나타낼 수 있는 독립변수들을 구축하였다. 분석은 공공자전거 대여의 경우와 반납의 경우로 나누어 분석하였다.

우선, 상관분석을 통해 공공자전거 대여소별 일평균 대여 및 반납 건수에 밀접한 상관관계를 가지고 있는 변수를 중심으로 독립변수를 선정하였으며 선행연구에서 사용된 변수들도 함께 고려하였다. 독립변수는 다중공선성 검증을 통해 분산팽창계수(variance inflation factor, VIF)가 높은 변수는 최종 모형에서 제외하였으며 최종변수의 VIF 값은 모두 2 이하로 다중공성선 문제는 없는 것으로 확인되었다.

분석방법은 다중회귀 분석모형을 사용하였다. 공공자전거 이용에 있어 대여와 반납의 경우를 나누어 공공자전거 이용과 관련이 있는 요인들을 파악하였다. 또한 세부적인 거리반경에 따라 공공자전거 이용에 영향을 줄 수 있는 대여소 주변 토지이용 특성과 주변환경 특성의 영향력 차이를 파악하기 위해 4개의 거리 반경(25m, 50m, 75m, 100m)별로 모형을 분석하였으며, 비표준화 계수(coef.), 표준화 계수(beta), 결정계수(R-squared)의 값을 비교하여 각 거리에 따른 영향요인들의 영향력 차이를 확인하였다.

1. 기술통계 분석

<표 2>와 <표 3>은 본 연구에서 사용한 변수에 대한 기술 통계분석 결과이다. <표 2>는 종속변수와 연속적인 특성을 지닌 인구특성, 대여소 특성, 대여소 접근성 특성 그리고 대여소를 중심으로 4개의 반경(25m, 50m, 75m, 100m) 내의 토지이용 특성과 평균 경사도 그리고 평균 교통량의 기술통계 분석 결과로 평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값을 제시하였다. <표 3>은 거리별 대여소 주변환경 특성의 더미변수에 대한 분석 결과이며 각 변수가 4개의 거리 반경 내에 존재하는 대여소의 수와 비율을 제시하였다.

Table 2.

Descriptive statistics

Table 3.

Descriptive statistics of physical environment factor by radius

우선, 종속변수인 대여소 한 곳 당 하루 평균 약 16건의 공공자전거 대여와 반납이 발생하는 것으로 나타났다. 독립변수 중 인구특성을 나타내는 생활인구 변수는 공공자전거 대여소가 위치한 집계구의 하루 평균 생활인구로 평균 2,684명의 인구가 집계구에 존재하고 있는 것으로 나타났다.

공공자전거 대여소 특성 중 하나인 대여소 유지 기간의 경우 최소 1개월에서 최대 28개월로 설치된 지 오래된 대여소와 얼마 안 된 대여소의 유지 기간이 2년 이상 차이 나는 것으로 나타났다. 대여소별 거치대 수의 경우, 평균적으로 약 13대의 자전거 거치대를 보유하고 있는 것으로 나타났으며 최소 4대에서 최대 40대까지 대여소별 공공자전거 거치대 수의 편차가 큰 것으로 나타났다.

토지이용 특성의 경우 대여소를 중심으로 반경 100m 내의 주거시설과 업무시설 그리고 상업시설의 엔트로피 지수를 의미하는 토지이용혼합도가 평균 0.21인 것으로 나타났으며 단일용도의 근린과 주거, 업무, 상업 용도가 균형 있게 혼합된 근린이 모두 분포하고 있는 것을 확인할 수 있다.

마지막으로 거리별로 구축된 대여소 접근성 특성의 더미변수 결과에 따르면 각 대여소별로 100m 근린 내에 하천이 있는 경우는 13.9%로 나타났으며 공원의 경우 19.6%인 것으로 나타났다. 자전거 도로 유형 중 자전거전용도로의 경우 대여소를 중심으로 100m 이내에 존재하고 있는 대여소가 15.9%, 자전거우선도로의 경우 15.8% 그리고 보행자겸용도로의 경우 48.2%인 것으로 나타나 자전거 도로가 공공자전거 대여소 주변에 고르게 분포되어 있지 않은 것으로 확인되었다. 또한, 지하철 출입구가 대여소로부터 100m 이내에 있는 경우는 27.1%였으며 시청, 동사무소 보건소, 그리고 공공도서관과 같은 공공시설의 경우에는 21.8%로 나타났고, 대학교의 경우 3.4%로 나타났다.

2. 상관분석

서울시 공공자전거 대여소별 하루 평균 대여 및 반납 건수와 인구특성, 대여소 특성, 토지이용 특성, 대여소 접근성 특성 그리고 거리별 대여소 주변환경 특성 더미변수들을 사용해 상관분석을 진행하였다. 연속변수에는 Pearson을 더미변수는 Spearman을 적용하였으며 상관관계의 분석 결과는 <표 4>와 같다.

Table 4.

Correlation analysis

우선, 인구 특성을 설명하는 생활인구 변수는 공공자전거 대여와 반납 모두 양(+)의 방향으로 강한 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며, 공공자전거 대여소 특성 변수인 대여소 유지 기간과 거치대 수 모두 평균 대여와 반납건수에 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다.

또한, 4개의 거리 반경(25m, 50m, 75m, 100m)별로 구축한 토지이용 특성 변수들의 상관분석 결과를 살펴보면, 단독주택 연면적은 대여의 경우 50m, 75m, 100m 반경에서 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났고, 반납의 경우 75m, 100m 반경에서 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 한편, 공동주택 연면적의 경우 50m 반경 내에서 반납건수와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

근린생활시설 연면적의 경우 반경 75m와 100m 내에서 대여건수와 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타난 반면, 반납의 경우에는 100m 반경 내에서만 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 업무시설 연면적의 경우 대여건수는 50m, 75m, 100m 반경 내에서, 반납건수는 75m, 100m 반경 내에서 양(+)의 상관관계가 나타났으며, 토지이용혼합도 변수는 대여와 반납 모두 100m 반경 내에서만 유의미한 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

다음으로 대여소 접근성 특성 중 공공자전거 대여소와 가장 가까이 인접해 있는 도로의 평균 교통량은 대여건수와 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났고, 하천까지의 최단 거리는 대여와 반납건수 모두와 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 한편, 자전거도로 중 자전거전용도로와 자전거우선도로까지 최단 거리는 대여와 반납건수 모두에 음(-)의 관계가 나타난 반면, 보행자겸용도로의 경우 반납의 경우에만 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 지하철 출입구와 공공시설 그리고 대학교까지의 최단 거리의 경우 대여와 반납 모두에 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

거리별로 구축된 대여소 주변환경 특성에 대한 상관분석결과, 평균경사도는 4개의 거리반경(25m, 50m, 75m, 100m) 모두에서 대여와 반납건수에 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났고, 평균교통량의 경우 반경 50m, 75m, 100m에서 대여와 반납건수에 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 한편, 더미변수로 구축된 변수 중 자전거전용도로와 자전거우선도로의 존재는 모든 거리반경(25m, 50m, 75m, 100m)에서 대여건수와 반납건수에 양(+)의 관계가 나타났으며 지하철 출입구와 공공시설 그리고 대학교의 존재 역시 같은 결과가 나타났다.

이와 같은 상관분석은 독립변수와 종속변수가 갖는 상관관계를 직접적으로 확인할 수 있다는 장점이 있지만 일대일 관계만을 보여주기 때문에 분석에 한계가 있다. 따라서 상관분석 결과를 바탕으로 본 연구에서 인구 특성, 대여소 특성, 토지이용 특성, 대여소 접근성 특성을 모두 고려하는 다중회귀모형을 사용해 공공자전거 이용에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 또한, 이 요인들의 거리에 따른 영향력 차이를 파악하기 위해 거리별(25m, 50m, 75m, 100m)로 구축한 대여소 주변 토지이용 특성과 대여소 주변환경 특성 더미변수를 사용해 추가적으로 분석을 진행하였다.

3. 다중회귀분석 결과

다중회귀분석 모형을 이용하여 서울시 공공자전거 이용에 대한 분석 결과는 <표 5>와 <표 6> 그리고 <표 7>과 같다. <표 5>는 공공자전거 대여와 반납건수에 영향을 미치는 요인들을 분석한 결과로 인구 특성과 대여소 특성에 더불어 대여소를 중심으로 100m 반경 내의 토지이용 특성과 대여소 접근성 특성을 독립변수로 활용하였다. 또한, <표 6>과 <표 7>은 거리 반경별(25m, 50m, 75m, 100m)로 공공자전거 이용에 영향을 미치는 토지이용 특성과 주변 환경 특성의 영향력 차이를 확인하기 위한 분석 결과로 <표 6>은 공공자전거 대여소별 일평균 대여건수, <표 7>은 일평균 반납건수를 종속변수로 하였다. 거리 반경별 분석에서 대여소 주변환경 특성으로 거리반경 내의 평균경사도와 평균교통량과 함께 대여소 접근성 요소 유무에 따라 더미변수(있음=1, 없음=0)를 구축하여 독립변수로 활용하였다.

Table 5.

Multiple regression analysis results for usage of public bike

Table 6.

Multiple regression analysis results for rentals of public bike by radius

Table 7.

Multiple regression analysis results for returns of public bike by radius

공공자전거 대여와 반납건수의 영향 요인들을 분석한 결과(표 5)를 살펴보면 각 모형의 설명력은 대여의 경우 약 42.4%, 반납의 경우 약 39.5%로 나타났다. 공공자전거 이용에 영향을 미치는 요인으로 우선, 대여소 특성 변수 중 대여소 유지 기간은 대여와 반납 모두에 양(+)의 방향으로 강한 영향을 미치는 것으로 나타나 대여소가 설치된 지 오래된 대여소일수록 공공자전거 대여와 반납 건수가 많은 것으로 나타났다. 또한, 공공자전거 거치대 수 역시 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 자전거가 많이 배치된 대여소일수록 공공자전거 이용이 활발한 것으로 나타났다.

다음으로, 대여소를 중심으로 반경 100m 내의 토지이용 특성 중 근린생활시설과 업무시설의 연면적이 클수록 공공자전거 대여와 반납건수 모두 많은 것으로 나타났고 토지이용혼합도(LUM) 역시 대여와 반납 모두에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 편의시설과 업무시설이 많이 위치해있고 단일용도보다는 다양한 용도의 토지이용이 발생한 곳일수록 공공자전거 대여와 반납이 활발한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다양한 용도가 복합적으로 개발된 도시에서 공공자전거가 단거리 일상통행 수단으로 활용되고 있는 것으로 판단된다.

대여소 접근성 특성 변수의 경우 대여소를 중심으로 100m 이내의 평균경사도가 낮을수록 공공자전거 대여와 반납 모두가 활발한 것으로 나타나 공공자전거 이용에 있어 대여소 주변의 경사도가 중요하게 작용함을 확인할 수 있다. 또한, 대여소에서 가장 가까이에 인접한 도로의 평균교통량의 경우 대여와 반납 모두에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 차량이 많이 다니는 곳에 공공자전거 이용 역시 많은 것을 의미하며 자전거와 자동차 간의 안전 확보에 더욱 신경을 기울일 필요가 있는 것으로 해석된다.

하천까지의 거리가 짧을수록 공공자전거 대여와 반납건수 모두 높은 것으로 나타나 공공자전거가 장소 이동만이 아닌 레저용으로도 사용된다고 해석할 수 있다. 자전거도로의 경우 자전거우선도로와 보행자겸용도로까지의 거리가 가까울수록 대여와 반납이 활발하게 발생하는 것으로 나타났다. 자전거전용도로와는 달리 자전거우선도로와 보행자겸용도로는 각각 자동차와 보행자와 도로를 함께 사용하는 도로로 자전거 이용자와 보행자의 안전에 더욱 신경을 쓸 필요가 있음을 시사한다.

또한, 대여소에서 지하철 출입구까지의 거리가 짧을수록 공공자전거 대여 및 반납건수가 높은 것으로 나타나 지하철 이용객들이 최종 목적지까지의 연결수단으로 공공자전거를 이용하는 것으로 예상된다. 더불어, 공공시설까지의 거리가 가까울수록 공공자전거 이용이 활발한 것으로 나타났다. 대학교까지의 거리의 경우 대여와 반납 모두에 양(+)의 방향으로 강한 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 대학생들의 공공자전거 이용이 활발하기 때문이라고 판단하였다. 실제로 서울시 공공자전거는 만 15세 이상의 사람이면 누구나 이용할 수 있지만 만 19세 미만의 경우 부모(법정대리인)의 가입 동의가 필요하기 때문에 실질적으로 자유롭게 서울시 공공자전거를 이용할 수 있는 사람은 20세 이상이라고 볼 수 있다. 이러한 이용 연령 특성 때문에 대학교까지의 접근성이 공공자전거 이용에 강한 영향을 미친다고 판단된다.

공공자전거 대여와 반납건수에 대한 다중회귀분석 결과에서 공공자전거 대여와 반납에 영향을 미치는 요인은 서로 비슷한 것으로 나타났다. 하지만, 영향 요인들의 영향력 차이를 확인하기 위해 대여소 접근성 변수를 중심으로 표준화계수(Beta)를 확인한 결과 대여의 경우 ‘대학교>자전거우선도로>보행자겸용도로>평균경사도>지하철출입구>하천>공공시설>평균교통량’ 순으로 반납의 경우 ‘평균경사도>대학교>자전거우선도로>하천>보행자겸용도로>지하철출입구>공공시설>평균교통량’ 순으로 영향 크기가 큰 것으로 나타나 공공자전거 대여와 반납 발생에 영향을 미치는 요인들은 비슷하더라도 대여와 반납 경우에 따라 영향력 크기는 다르게 작용하는 것으로 확인되었다.

앞선 다중회귀분석에 이어 공공자전거 대여소를 중심으로 대여소 주변의 토지이용 특성과 물리적 환경이 일정 거리 내 조성 여부에 따라 공공자전거 이용에 미치는 영향 크기 변화를 확인하기 위한 모형을 구축하였다. 대여소를 중심으로 4개의 거리 반경(25m, 50m, 75m, 100m) 각각의 토지이용 특성 변수를 구축하였고, 대여소 주변환경 특성으로 거리 반경 별 평균 경사도와 평균 교통량과 더불어 특성 요소들의 유무에 따른 더미변수를 구축하여 분석하였다. 거리 반경에 따른 영향 크기를 비교하기 위해 표준화계수(Beta)를 사용하였고 분석 결과는 <표 6>과 <표 7>의 내용과 같다.

우선, 대여소 특성 변수의 경우 대여소의 유지 기간이 길고, 대여소에 있는 공공자전거 거치대 수가 많을수록 하루 평균 대여와 반납 건수 모두가 높은 것으로 나타났다. 또한, 토지이용 특성 중 근린생활시설 연면적의 경우 대여와 반납 모두 4개의 거리반경 모두에서 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 거리에 따른 영향 크기 차이를 확인하기 위해 표준화계수를 확인한 결과 대여와 반납 모두 100m 반경 내에서 표준화계수(β=0.096, 0.091)가 가장 큰 것으로 나타났다. 업무시설 연면적의 경우 대여건수에서 25m와 75m 그리고 100m 반경에서 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 반납건수에서는 반경 25m에서만 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 표준화계수를 확인한 결과, 대여의 경우 반경 25m에서 가장 큰 값(β=0.061)을 가지는 것으로 나타나 대여소를 중심으로 반경 100m 내에 근린생활시설 연면적이 클수록 반경 25m 내에 업무시설 연면적이 클수록 공공자전거 이용이 활발하다고 해석할 수 있다.

한편, 토지이용혼합도(LUM)의 경우 공공자전거 대여와 반납 모두 75m, 100m 반경에서 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났으며, 두 경우 모두 100m 반경에서 표준화계수 값(β=0.087, 0.085)이 가장 크게 나타나 100m 반경에서 영향력이 가장 높은 것으로 나타났다.

다음으로 4개의 거리반경(25m, 50m, 75m, 100m)에 따라 더미변수로 구축된 거리별 대여소 접근성 특성 변수 분석 결과에 따르면, 평균경사도의 경우 대여와 반납 모두 4개의 모든 거리반경에서 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대여소 주변의 경사도가 완만한 곳에서 공공자전거 대여와 반납 활동이 활발하다고 해석할 수 있으며 특히, 자전거는 경사도에 민감한 교통수단으로 대여소 입지 선정 시 대여소 주변의 경사도를 고려해 자전거를 통한 접근이 쉬운 곳으로 선정해야 함을 시사한다.

평균교통량의 경우 대여 활동에서 50m와 75m 반경에서 유의미한 양(+)의 관계가 나타난 반면, 반납의 경우 50m 반경에서만 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 표준화계수를 확인한 결과 대여의 경우 50m 반경에서 가장 큰 값(β=0.089)을 가지는 것으로 나타나 대여소를 중심으로 50m 반경 내에 교통량이 많은 대여소에서 공공자전거 대여와 반납이 많이 발생한다고 해석할 수 있다. 따라서 자동차와 자전거를 구분해 자전거 이용에 있어 안전한 환경을 확보할 필요가 있음을 시사한다. 하천의 경우 반납 활동에서 25m 반경에서만 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 하천으로부터 25m 이내에 공공자전거 대여소가 입지했을 때 공공자전거의 반납 활동이 활발하다고 해석할 수 있다.

자전거도로 중 보행자겸용도로 존재가 4개의 거리 반경 모두에서 공공자전거 대여와 반납 활동에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 표준화계수의 경우 대여와 반납 모두 50m 반경 내에서 가장 큰 값을 가지는 것으로 나타나(β=0.095, 0.087) 보행자겸용도로가 대여소를 중심으로 50m 반경 내에 존재하고 있을 때 공공자전거 이용에 있어 긍정적인 영향력이 가장 크게 작용한다고 판단할 수 있다. 한편, 보행자겸용도로는 자전거와 보행자가 함께 도로를 공유하는 것이기 때문에 보행자와 자전거 이용자 모두가 안전할 수 있도록 주의를 기울일 필요가 있다.

또한, 지하철 출입구의 경우 4개의 거리 반경 모두에서 지하철 출입구의 존재가 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이와 같은 결과는 대여와 반납 모두에서 같은 결과가 도출되었다. 표준화계수의 경우 대여와 반납 모두 100m 반경 내에서 가장 큰 값(β=0.171, 0.154)을 가지는 것으로 나타났다. 실제로 서울시 공공자전거 대여소 설치 기준 요건을 살펴보면 대중교통 시설과 같은 주요 생활거점을 언급하고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 분석 결과를 바탕으로 지하철역 출입구와 같은 대중교통 시설에 대여소를 설치할 때 해당 시설로부터 100m 이내에 설치를 할 것을 제안할 수 있다.

공공시설의 경우 대여와 반납 모두 25m 반경 내에서만 유의미한 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타나 공공시설로부터 25m 반경 내에 공공자전거 대여소를 설치할 때 공공자전거가 더욱 효율적으로 운영된다고 해석할 수 있다. 공공시설의 경우 대중교통시설의 경우와 같이 서울시 공공자전거 대여소 설치 기준 요건에서 언급되고 있는 시설이다. 이 역시 분석 결과를 바탕으로 공공시설에 공공자전거 대여소를 설치하고자 할 때 시설로부터 25m 이내에 설치할 것을 제안할 수 있다.

마지막으로 대학교의 경우 대여와 반납 모두 4개의 거리반경에서 대학교의 존재가 공공자전거 이용에 있어 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 각 거리반경 별로 영향력 크기를 비교한 결과 대여의 경우 75m 반경(β=0.137)에서 반납의 경우 50m 반경(β=0.130)에서 가장 큰 값을 갖는 것으로 나타났다.