공급적정성 및 서비스 효용성 평가를 기반한 도보권 근린공원의 최적입지 선정

Ⅰ. 서 론

공원이나 광장과 같은 휴식 공간은 시민들이 공기 오염, 소음, 그리고 분주한 삶으로부터 얻은 피로를 풀어주는 역할을 한다 (Unger 1999; Kántor and Unger, 2010). 도시공원은 공공건강, 사회공동체 형성, 도시환경 개선을 위한 복지실현 수단으로 여겨지고 있다 (Chiesura, 2004). 또한 도시 환경에서 녹지는 삶의 질을 높여 주고 쾌적함을 증가시키는 중요한 역할을 한다 (Nikolopoulou et al., 2001; Thorsson et al., 2004; Knez and Thorsson, 2006, 2008; Lin, 2009). 대부분의 현대인은 빠른 도시화로부터 스트레스와 우울증을 겪고 있으며, 공원은 이러한 문제들을 감소시켜 기분 개선에도 좋은 영향을 미친다 (김경목 외, 2012). 따라서 빠른 도시화가 일어나는 사회에서 도시공원의 공급과 그에 따른 입지선정 문제는 매우 중요한 과제임을 알 수 있다.

다른 도시계획시설과 마찬가지로 접근성(Accessibility)은 도시공원 신규 입지선정에 가장 중요한 요소로 고려된다. Cohen et al. (2007) and Sugiyame et al. (2010)은 도시공원의 가치는 공원 주변의 거주자들이 이용할 때 창출되며, 따라서 접근성을 높여 도시공원 이용을 높이는 것이 중요하다고 주장했다. 특히, 도보권 근린공원은 노인층의 도보 활동을 증가시킴으로써 이들의 건강에 기여하는 바도 매우 크다 (Fisher et al., 2004; Li et al., 2005). 또한, 공원은 노인들의 중요한 여가활동의 장소이며 고령친화 지역사회 조성을 위한 환경시설로 여겨지고 있다 (이소영·김혜정, 2003; 허만형·황윤원, 2016). 따라서, 고령화 시대에서 접근성에 따른 도시공원의 가치를 제고하고, 노인층의 복지를 증대시키는 관점에서, 도보권 근린공원은 다른 녹지공간보다 더욱 중요한 의미를 지닌다.

통계청에 따르면, 특히 한국은 OECD 국가 중 고령화 속도가 최고 수준이며, 한국 인구의 대다수가 집중된 서울은 고령화 문제가 많이 야기되고 있다. 또한, 서울은 10,260,972명의 거주자가 있는 메가시티 (megacity)이며, 군소 도시들과 함께 있는 대도시권으로 경제 중심지가 형성되어 있어 급격한 도시화가 이루어지는 메트로폴리탄 (metropolitan)으로 여겨진다. 따라서 빠른 도시화와 고령화가 이루어지는 서울에 있어, 도보권 근린공원의 신규 입지는 많은 노인들과 시민들의 삶의 질을 높여주는 좋은 해결책이 될 수 있다.

서울은 2000년을 기준으로 1인당 공원녹지의 비율이 약 15로 도시공원법 시행규칙에서 지정하고 있는 도시계획 구역 내 공원면적 기준인 인당 6을 웃돌지만, 대부분 공원이 외곽지역에 분포되어 공원녹지가 불균등하게 분포되고 있다 (Oh and Jeong, 2007; 이경주·임은선, 2009). 이는 서울에 공원서비스 공급이 부족한 지역이 많이 있음을 보여 주고 있다. 본 연구에서는 서울의 빠른 도시화로 인한 사회문제를 해결하고 고령화 시대에 있어 노인층의 복지를 증진하여 접근성에 따른 도시공원의 가치를 높이기 위해 신규 도보권 근린공원의 최적입지를 탐색한다. 또한, 도보권 근린공원을 공급하는데 있어, 최적입지를 탐색함으로써 녹지 불균형을 없애고 녹지로부터 얻을 수 있는 긍정적 효과를 최대화하고자 한다.

도보권 근린공원의 필요성이 대두되면서 공원 입지 관련 많은 연구들이 진행됐으나 (Faghri et al., 2002; Farthan and Murray 2008; Holguı et al., 2012), 도보권 근린공원의 최적입지선정 문제를 다룬 연구는 많지 않다 (김현중 외, 2016). 최근 김현중 외 (2016)은 수도권을 대상으로 도보권 근린공원 입지선정 연구를 진행하였으며, 최대 커버링 입지 문제 (Maximum Covering Location Problem)을 통해 가장 많은 거주자들에게 공원서비스를 제공할 수 있는 후보지들을 파악하였다. 그러나, 김현중 외 (2016)은 기존 공원을 고려하지 않았고 후보지들에 대한 공급 적정성 평가를 수행하지 않아 후보지가 실제 공급이 필요한 후보지인지 여부를 파악하기 힘들다. 기존 공원의 녹지면적을 고려해 공원 공급적정성 평가를 수행한 연구는 수요 인구로 거주자만을 고려하였기 때문에 실제 서비스 효용이 높은 후보지를 선택하는데 한계가 있다 (이경주·임은선, 2009; 김형준 외, 2011). 또한, 기존의 공원 서비스 공급 적정성 평가 연구는 공원 개발이 가능한 지역과 불가능한 지역을 구분하지 않아 공원 입지 가능한 후보지를 선정하는데 있어 한계가 있다.

본 연구에서는 도보권 근린공원의 입지 조건에 맞춰 개발 가능한 후보지를 선정하고, 공원 공급적정성 평가를 수행한 뒤, 거주자 및 유동인구 데이터를 활용하여 실제 서비스 효용이 높은 신규 도보권 근린공원의 최적입지를 탐색하고 우선순위를 선정한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제 2장에서는 도시공원 입지선정 관련 선행 연구를 검토하고 이를 통해 본 연구의 필요성을 강조한다. 제 3장에서는 도보권 근린공원 최적입지선정 분석 방법방법을 소개하고, 제 4장에서는 분석 결과를 제시한다. 마지막으로 제 5장에서는 결론과 함께 본 연구의 기여점을 제시한다.

Ⅱ. 선행연구

도시공원의 필요성이 대두되면서 도시공원 입지선정을 위한 많은 연구들이 진행됐다. 특히, 도시공원 입지관련 연구는 공급 적정성 평가 (Oh and Jeong, 2007; 이경주·임은선, 2009; 이동현·이경주, 2010; 김형준 외, 2011; 류남훈 외, 2013; 박소현 외, 2014) 및 도시공원 서비스 형평성 평가와 함께 진행되었다 (오규식·정승현, 2005; 서현진·전병운, 2011; 배민기·김유리, 2013; 김용국, 2015).

Oh and Jeong (2007)의 연구는 인구와 도시공원의 지역적 분포특성을 고려하여 공급 적정성 평가를 했으며, 서울시의 공원녹지가 외곽지역에 많이 분포되고 있어 실제적인 공원 접근성은 높지 않음을 밝혔다. 이경주·임은선 (2009)는 대구시 근린공원의 ‘서비스 공급량’과 인구 1인당 필요한 녹지 공급량을 활용한 ‘계획 공급량’의 차이를 통해 대구시 내 지역별 공급 적정성 평가를 시행했다. 추가로 이와 같은 공급 적정성 평가를 활용하여 서울시, 부산시, 대구시 수성구 황금동을 대상으로 연구가 이루어졌다 (이동현·이경주, 2010; 김형준 외, 2011; 박소현 외, 2014). 대부분의 공원 공급적정성 평가는 분석 대상지 내 지역별로 연구가 이루어졌으나, 류남훈 외 (2013)은 청주시 용암 1,2동 아파트들을 대상으로 공원 공급 적정성 평가 지수를 도출하였다.

오규식·정승현 (2005)는 네트워크 분석을 통해 서울시 자치구별 공원이용권 면적비, 공원이용권 인구비, 공원이용권 연상면적비를 추정하여 도시공원 분포의 형평성을 평가하였다. Heynen et al., (2006)은 경제적 위치와 주거 녹지비율간의 관계를 연구했으며, 가구소득이 높을수록 주거 녹지비율이 높은 것을 규명했다. Barbosa et al. (2007)은 인구를 사회경제적 기준으로 나누었으며, 나누어진 인구 계층별로 도시공원 접근성을 측정하여 도시공원 서비스 공급의 형평성을 측정하였다. 또한, 서현진·전병운 (2011)은 인구 및 주택 센서스 데이터를 통해 사회 및 경제적 특성을 반영했으며, 커버리징 방법을 이용하여 근린공원의 접근성에 따른 환경적 형평성을 대구시 사례로 분석하였다. 또한, 배민기·김유리 (2013)은 도시공원 서비스를 거주민들의 생활 서비스 중 하나로 여겼으며, T-test를 통해 청주시 행정동별 도시공원 서비스 형평성을 생활수준 간 형평성, 공간 간 형평성, 여타 서비스 간 형평성이라는 세 가지 형평성 관점에서 평가하였다. 최근 영국에서 개발된 근린공원의 물리적 환경 질을 평가하기 위한 도구인 NGST (Neighborhood Green Space Tool)를 이용하여 서울시 구별 산책로 및 접근통로, 레크리에이션 시설, 편의시설, 자연경관요소를 기준으로 도시공원의 물리적 접근성의 형평성을 평가하였다 (김용국, 2015).

기존 도시공원 공급 적정성 및 형평성 평가 연구들을 통해 특정 지역의 신규 공원 입지 필요 여부에 대해 파악할 수 있지만, 후보지들이 공원으로 설립되었을 때 창출할 수 있는 효용 크기를 고려하지 않았기 때문에 개발 우선순위를 선정하여 우선적으로 신규 공원 입지가 필요한 후보지를 파악하는 것은 한계가 있다. 이러한 한계점을 보완할 수 있도록 후보지들의 서비스 효용 크기를 비교하여 최적입지를 결정하는 이론으로 셋커버링 입지 문제 (Set Covering Location Problem)과 최대 커버링 입지 문제 (Maximum Covering Location Problem)관련 연구들이 수행되었다.

Toregas et al. (1981)에 의해 제안된 셋커버링 입지 문제는 특정 공간 내 모든 수요자가 서비스를 받을 수 있도록 최소 입지 수를 결정하는 문제이다. 반면에, Church and Velle (1974)에 의해 제안된 최대 커버링 입지 문제는 제한된 환경 속에서 가장 많은 수요자들에게 서비스 효용을 제공하기 위한 신규 입지 선정문제를 다룬다. 따라서, 특정 지역의 모든 인구에게 서비스를 제공할 수 있는 최소 도시공원 입지 문제를 다룬다면 셋 커버링 입지 문제가 적합하며, 입지 후보지가 제한적일 때, 최대한 많은 주변 인구에게 서비스를 제공하기 위한 도시공원 입지 문제를 다룬다면 최대 커버링 입지 문제가 적합하다. 더불어 두 가지 이론 중, 최대 커버링 입지 문제가 현실적인 이론으로 평가받고 있으며, 상대적으로 많은 수요를 수용한다는 부분에서 공간적 효율성 접근을 다루는 이론이라고 여겨진다 (이건학, 2015).

가장 최근에 김현중 외 (2016)은 최대 커버링 입지 문제를 이용하여 도보권 근린공원 최적입지 후보지를 선정하고 우선순위를 도출하였으나, 기존에 존재하던 도시공원의 ‘서비스 공급량’을 고려하지 못한 한계점이 있다. 또한, 최대 커버링 입지 문제는 반드시 최적 입지 수를 정해야 한다는 한계점이 있다. 도보권 근린공원의 입지 수는 제한적이지 않기 때문에 모든 후보지들의 서비스 효용성을 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 서울시 내 도보권 근린공원 공급 적정성 평가로부터 추출된 후보지들을 대상으로 서비스 효용평가를 함으로써, 앞서 언급한 기존 공급 적정성 평가 연구들과 최대 커버링 입지 문제 연구의 한계점을 보완하여 연구를 수행한다.

Ⅲ. 도보권 근린공원 최적입지선정 분석 방법

본 연구에서는 3단계의 과정을 통해 도보권 근린공원의 최적 입지를 선정한다. 첫 번째 단계에서 법적으로 도시공원 신규입지가 가능한 지역을 1차 후보지로 추출한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 추출된 1차 후보지를 대상으로 도시공원 서비스 공급 적정성 평가를 시행한 후, 도시공원 서비스 공급 적정성이 낮은 지역을 2차 후보지로 추출한다. 마지막 단계에서는 2차 후보지의 서비스 가능 거주자 및 유동인구 수를 산출하고, 이를 기반으로 도보권 근린공원 신규 입지 우선순위를 선정한다.

Figure 1.

Analysis method for optimal location selection of NPWWD

1. 단계 1: 법적 신규 입지 가능지역 추출

법적으로 신규 입지 가능한 1차 후보지를 추출하기 위해, 환경부에서 제공되는 2014년도 토지피복도를 참고하여 입지 억제지의 기준을 표 1과 같이 선정했다. 입지 억제지에는 시가화지역, 농업지역, 산림지역, 초지, 습지, 수역이 해당되며, 나지 중에서는 자연나지와 인공나지가 포함된다. 본 연구에서는 기존 도시공원 및 입지 억제지를 제외한 나지를 1차 후보지로 선정한다. 나지란, 토지에 건물 기타의 정착물이 없고 지상권 등 토지의 사용, 수익을 제한하는 사법상의 권리가 설정되어 있지 않고, 경작이나 농업용 토지로도 이용되지 않고 있는 토지를 의미한다. 나지는 자연 나지 (해변, 강기슭, 암벽 및 바위), 인공 나지 (채광지역, 운동장, 비포장 도로, 도시공원, 보안지역, 골프장), 기타 나지로 분류된다. 본 연구에서는 공원 개발이 가능한 기타 나지를 후보지로 선택했으며, 도보권 근린공원의 법적 규정을 적용하여 도보권으로부터 1,000m 밖의 지역과 면적이 30,000 이내 지역은 1차 후보지에서 제외한다. 본 연구에서는 도보권을 사람이 보행할 수 있는 도로로 정의했다.

Table 1.

excluded location standards of NPWWD

2. 단계 2: 도시공원 서비스 공급 적정성 평가

두 번째 단계에서는 1차 후보지로 선정된 지역의 서비스 공급량과 계획 공급량을 산출하여 도시공원 서비스 공급 적정성 평가 지수를 도출한다. 서비스 공급량은 기존 도시공원이 제공하는 서비스 공급량을 의미하며, 계획 공급량은 기존 도시공원의 서비스 공급량의 규모가 적정한지 판단하기 위한 계량적 척도로서, 신규 입지 후보지 주변 거주 인구수와 인구 1인당 필요한 도시공원 면적으로부터 후보지에 필요한 서비스 공급량을 의미한다. 일반적으로 계획 공급량은 인구수에 1인당 필요한 공급량을 곱하면 계획공급량이 산정된다. 그러나, 도보권 근린공원의 입지 조건으로 도보권으로부터 1,000m 이내에 공원이 존재해야 하며, 근린 거주자의 삶의 질을 높이기 위한 근린공원이기 때문에, 본 연구에서는 1000m 내 거주민만을 고려하여 계획공급량을 산정한다. 공원 입지 후보지의 서비스 공급량을 산출하기 위해, 거주민의 위치 좌표 정보가 필요하나, 현재 확보 가능한 서울시 거주민의 위치 좌표 정보는 동단위로 제공된다. 따라서, 본 연구에서는 유동인구 데이터를 활용하여 거주민 데이터를 구축하였으며, 수요일 새벽 12 ~ 2시와 아침 6 ~ 8시의 유동인구 데이터를 활용해 거주 인구를 산출했다. 주말에는 새벽에 활동하는 사람이 상대적으로 많으므로 평일 중 수요일을 고려한다. 즉, 밖에서 활동하는 사람이 가장 적으면서 동시에 집 안에서는 활동하는 두 시간대의 유동 인구를 거주 인구로 가정하였다. 이에 따른 계획 공급량 (E_i)은 식 1과 같이 정의된다.

$\[ E_i=P_i\times \mu \]$

(1)

식 1에서는 1차 후보지 i로 선정된 지역으로부터 1000m 내 도시공원 계획 공급량을 의미하며, P_i는 1차 후보지 i로 선정된 지역으로부터 1,000m 내 거주자 수를 의미한다. 마지막으로 는 1인당 필요한 녹지 면적으로 세계보건기구 (World Health Organization)에서 권고하는 1인당 공원 면적인 9m²을 적용하였다.

서비스 공급량은 많은 연구에서 적용된 Huff (1963)의 확률적 중력모형을 이용하여 식 2와 같이 정의된다 (이경주·임은선, 2009; 류남훈 외, 2013; 박소현 외, 2014).

$\[ O_{ij}=\left[\frac{{\left(\frac{1}{d_{ij}}\right)}^{\alpha }}{\sum _{j=1}^r{\left(\frac{1}{d_{ij}}\right)}^{\alpha }}\right]\times C_j \]$

(2)

식 2에서 O_ij는 1차 후보지 i로부터 1,000m 내 거주자가 기존 도시공원 j로부터 공급받는 서비스 효용의 수준을 의미하며, C_j는 기존 도시공원 j의 용량 (면적)을 의미한다. 또한, α는 1차 후보지 i와 기존 공원 j간의 직선거리 (Euclidean distance)를 의미하며, α는 거리조락효과로 정의된다. 거리조락효과는 거리에 따라 효용이 감소하는 현상을 말하며, 본 연구에서는 이경주∙임은선 (2009) 연구와 마찬가지로 도보권 근린공원의 거리조락계수를 1로 설정하였다. r은 서울시 내 공원 수를 의미한다.

그러나, 1차 후보지로부터 거리와 공원규모에 따른 서비스공급량은 기존 도시공원이 1개 이상일 경우 각 공원의 서비스 효용이 누적되는 형태로 증가한다. 따라서, 식 2를 바탕으로 1차 후보지로부터 1000m 내 거주자가 기존 도시공원들로부터 얻는 서비스 효용의 누적구조는 식 3에 의해서 설명된다.

$\[ O_i=\sum _{j=1}^r{O}_{ij} \]$

(3)

식 3에서 O_i는 1차 후보지 i가 주변에 있는 모든 기존 공원 j들로부터 얻는 서비스 공급량의 합을 의미한다. 공급 적정성 평가 (S_i)는 앞서 설명된 계획공급량과 서비스공급량간의 산술적 차이로 정의된다. 1차 후보지 i에 대한 공급적정성 평가는 식 4와 같이 정의된다.

$\[ S_i=O_i-E_i \]$

(4)

공급적정성 평가 결과는 세 가지 타입으로 분류된다: (1) ‘공급초과’ ( S_i > 0, 서비스공급량이 계획공급량보다 커서 공원 서비스가 잉여로 공급되는 경우), (2) ‘공급적정’ ( S_i = 0, 서비스공급량이 계획공급량과 같아 특정 지역의 공원 서비스의 수요와 공급이 균형 상태에 있는 경우), 그리고 (3) ‘공급부족’ ( S_i < 0, 서비스공급량이 계획공급량보다 적어 특정 지역의 인구 규모보다 실제 공원으로부터 받는 서비스 효용이 작은 경우).

그러나, 공급 적정성 평가 결과를 3가지 타입으로 나눌 경우 공급 적정성 평가결과가 ‘공급부족’을 나타내더라도 서비스공급량과 계획공급량 간의 차이가 미미하여 2차 후보지로 선정하는데 있어 판단이 어려울 수 있다. 따라서, 2차 후보지로 선택하기 위해서는 서비스공급량이 계획공급량보다 얼마나 작아야 2차 후보지로 선정할 만큼 공급이 부족한 것인지 판단할 수 있는 보편적인 기준이 필요하다. 이러한 문제에 대해서 이경주·임은선 (2009)은 식 4에서 도출한 공급적정성 평가 (S_i)를 계획공급량 (E_i)으로부터 서비스공급량 (O_i)이 초과되는 정도를 계획공급량에 대한 백분율(%)로 나타내어 해결했으며, 해당 수식은 식 5에서 정의된다.

$\[ H_i=\left(\frac{\left(O_i-E_i\right)}{E_i}\right)\times 100\left(\%\right) \]$

(5)

이 수식의 장점은 공급적정성 평가로부터 후보지들을 그림 2과 같이 다섯 가지 타입 (‘공급 매우 부족’, ‘공급부족’, ‘공급적정’, ‘공급충족’, ‘공급 매우 충족’)으로 나눌 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 1차 후보지 중 ‘공급 부족’과 ‘공급 매우 부족’ 타입에 속하는 후보지들만 2차 후보지로 선정한다.

Figure 2.

Provision assessment standard of NPWWD

Ⅴ. 분석 결과

서울시 내, 법적으로 도시공원 신규 입지 가능한 1차 후보지들로 그림 3에서와 같이 85개의 나지가 선정되었다.

Figure 3.

Primary NPWWD location candidates

기존 도시공원의 서비스 공급량을 고려하기 위해 서울시 내 도시공원 면적과 위치를 고려하여 85개의 1차 후보지에 대한 공급 적정성 평가를 수행하였다. 본 연구에서 사용된 도시공원의 위치 좌표는 서울 열린데이터 광장에서 제공되는 데이터를 이용하였다. 서울시 내에 위치한 95개의 도시공원 중에서, 위치좌표가 제공되지 않는 공원을 제외한 77개의 도시공원의 위치좌표를 이용하였다. 공급 적정성 평가 결과, 총 85개의 1차 후보지 중 ‘매우 부족’인 후보지는 1개, ‘부족’인 후보지는 3개, ‘적정’인 후보지는 7개, ‘충족’인 후보지는 17개, 그리고 ‘매우 충족’인 후보지는 57개로 분류되었다. 최종적으로, 공급 적절성 평가가 좋지 못한 후보지는 총 6개가 선정되었으며, '매우 부족'인 후보지는 1개, 그리고 '부족'인 후보지는 3개가 선정되었다 (표 2 참조). 이러한 결과는 대다수의 1차 후보지들이 공급 적정성 평가 측면에서 도보권 근린공원의 입지가 불필요한 상태임을 의미한다. 85개의 각 1차 후보지들에 대한 서비스 공급량, 계획 공급량 및 공급 적정성 평가를 포함한 자세한 도보권 근린공원 공급 적정성 평가 결과는 부록 1에 제시되어 있으며, 그림 4는 공급 적정성 평가로부터 5가지 타입으로 분류된 2차 후보지들을 보여 준다.

Table 2.

Provision Assessment of Primary Candidates

Figure 4.

Secondary NPWWD location candidates

85개의 1차 후보지들 중 최적입지로 4개의 후보지 (후보지 66, 68, 69, 70)가 선정되었다. 앞서 선정된 4개의 도보권 근린공원 최적입지들의 우선순위를 도출하기 위해, 각 후보지가 창출할 수 있는 서비스 효용 크기 (각 후보지가 서비스 가능한 거주자 및 유동인구 수)를 그림 5와 같이 85개의 1차 후보지를 대상으로 반경 1000m 버퍼 (buffer)를 통해 산출했다. 도보권 근린공원의 설 립 목적이 근린 거주자 보건, 휴양 및 정서생활 향상이기 때문에, 본 연구에서는 공급 적정성 평가를 서비스 효용 크기보다 더 중요하게 고려하였다. 따라서, 공급 적정성 평가 ‘부족’인 후보지가 ‘매우 부족’인 후보지보다 더 많은 서비스 효용을 제공하더라도 공급 적정성 평가가 ‘매우 부족’인 후보지가 우선순위로 선정된다. 따라서, 공급 적정성 평가 결과 ‘매우 부족’으로 나온 1개의 후보지가 서비스 효용 크기와 상관없이 우선순위 1위로 선정되었다. 또한, 공급 적정성 평가가 ‘부족’으로 나온 나머지 3개의 2차 후보지들도 창출할 수 있는 서비스 효용 크기에 따라서 우선순위 2위부터 4위까지 선정했다 (표 3 참조).

Figure 5.

Service utility estimation of primary candidates

Table 3.

Optimal location priority sequence of NPWWD

Ⅴ. 결론

본 연구에서는 서울의 빠른 도시화로 인한 사회문제를 해결하고 노인층의 복지 증진과 녹지 불균형의 완화를 위해 신규 도보권 근린공원의 최적입지를 탐색한다. 본 연구는 기존 도보권 근린공원 입지 선정 연구에서 간과하였던 기존 공원들이 지역 거주민들에게 제공하는 서비스 공급량을 고려하여 공원 서비스 공급 적정성 평가를 하였다. 또한, 실제 서비스 효용이 높은 최적 입지 후보지를 선택하기 위해 거주자뿐만 아니라 유동인구도 함께 고려하여 각 후보지들의 서비스 효용 크기를 비교해 최적입지와 우선순위를 선정하였다.

법적으로 공원 입지 가능한 85개의 1차 후보지들을 대상으로 공원 서비스 공급 적정성 평가 수행한 결과, 공급 적정성이 '매우 부족'한 후보지 1개와 '부족'한 후보지 3개가 도보권 근린공원 입지 2차 후보지로 선정되었다. 2차 후보지들이 중구와 성동구 지역에 집중된 것을 확인할 수 있었으며, 중구에 위치하며 공급 적정성이 ‘매우 부족’한 후보지는 가장 큰 서비스 효용 가치를 내포했다. 최종적으로 선정된 4개의 후보지들에 대하여 현황 분석 한 결과, 현시점에서는 동대문 프라자가 개설되었으며, 아파트 단지들이 최근에 생긴 것을 알 수 있었다. 이는 해당 후보지의 녹지 계획 공급량과 서비스 공급량을 통한 공급적정성을 고려한 도시공원의 실제적 필요를, 해당 지역에서 충족시키지 못하였음을 시사한다. 본 연구의 결과는 대부분 지역의 공원은 충분하나 중구와 성동구 지역은 추가적인 공원입지가 필요하며 서울시의 도시공원 불균형 문제가 있음을 시사한다. 실제로 각 후보지들의 서비스 효용 크기를 비교한 결과, 공급 적정성 평가 결과가 ‘부족으로 도출된 3개 후보지들의 서비스 효용 크기는 매우 유사한 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 도시공원 불균형 문제는 공원녹지가 서울시 외곽지역에 많이 분포되고 있음을 밝힌 Oh and Jeong (2007)의 연구에서 시사된 바가 있다. 이전보다 도시공원 불균형 문제는 많이 완화되었지만, 지금까지 도시 불균형 문제는 야기되고 있으며, 본 연구를 통해 중구와 성동구 지역에 추가적인 도시공원 공급이 필요함을 확인할 수 있었다.

본 연구의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 기존 도보권 근린공원 입지선정 연구에서 간과하였던 기존 공원의 서비스 공급량을 고려하였다. 이는 법률적으로 도보권 근린공원 개발이 가능한 지역이어도 계획 공급량보다 서비스 공급량이 더 많다면, 해당 후보지는 공원 서비스가 잉여로 공급되고 있는 지역이기 때문에 공원 입지 후보지에서 제외해야 하기 때문이다. 둘째, 본 연구는 공급 적정성 평가를 통해 개발이 가능한 지역들을 5가지 분류로 (‘매우 부족’,’부족’,’적정’,‘충족’,’매우 충족’) 나누고, 공급 불균형의 정도에 따라 세분화하여 공급 후보지에 대한 우선순위를 선정할 수 있었다. 셋째, 기존 공급 적정성 평가 연구에서는 지역을 격자 형태로 나누어 시행되었던 반면에, 본 연구에서는 공급적정성 평가를 법적으로 도보권 근린공원 개발이 가능한 후보지들에 한해서 평가하였다. 따라서, 공원 설계자들이 도보권 근린공원 최적 입지를 찾는데 있어 본 연구의 분석결과가 매우 유용하게 활용될 수 있다.

이와 같은 기여점들이 존재하지만, 본 연구는 다음의 한계점들이 있다. 첫째, 도보권으로부터 1000m 이내의 후보지를 선정하는데 있어, 인도 데이터를 고려하지 못하였다. 즉, 사람뿐 아니라 차량까지 함께 사용하는 도로만을 분석에 사용하였으며, 사람만 사용 가능한 인도 데이터는 확보할 수 없어 고려하지 못했다. 추후 연구에서는 더 정확하게 후보지를 추출하기 위해 인도를 함께 고려해야 할 필요가 있다. 둘째, 특정 요일 및 특정 시간대의 유동인구를 해당지역 거주민으로 고려했다는 점이다. 거주민의 수와 위치 좌표를 함께 파악할 수 있는 데이터를 확보할 수 있다면, 추후 연구에서는 이를 반영해야 더 정확한 분석 결과가 나올 수 있다. 셋째, 본 연구에서는 환경부에서 제공 가능한 최신 피복지도 데이터인 2014년도 데이터를 사용했기 때문에, 현시점에서의 후보지를 찾는데 있어 정확하지 못한 단점이 있다. 따라서 최신 토지피복도 데이터를 활용한다면, 현재 시점에서 최적의 도보권 그린공원 입지 후보지를 찾을 수 있을 것이다. 마지막으로, 본 연구에서는 서울시 데이터만을 고려했기 때문에, 경기도권이지만 서울시에 인접해 있는 지역들의 거주민, 유동인구 그리고 기존 도시공원을 고려하지 못하였다. 추후 연구에서 인도 데이터, 거주민 데이터, 분석지역 외곽 데이터를 함께 활용할 수 있다면 더욱 정확한 분석결과를 도출할 수 있을 것이다.

Acknowledgments

본 연구는 ‘국토교통부 국토공간정보연구사업 국토공간정보의 빅데이터 관리, 분석 및 서비스 플랫폼 기술 개발(17NSIP-B081011-04)과제’의 연구비 지원에 의해 연구되었음.

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