서울시 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 도시환경 요인 분석: 모바일폰 위치기반 생활이동 빅데이터를 활용하여

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

도시의 무분별한 확장과 교통 발달로 인해 도시 내에서 통행량이 크게 증가하였다(손웅비·장재민, 2023). 이는 통행 시간과 통행 거리를 증가시켜 다양한 사회문제를 발생시키고(권성문·김성연, 2020), 개인 삶의 질과 도시의 지속가능성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다(Ettema et al., 2011; Jang and Ko, 2019). 이에 도시 내에서 발생하는 통행의 시간과 거리를 단축시키고자 다양한 정책과 연구가 진행되었다(신학철·우명제, 2021; 전명진·정명지, 2003; 하재현·이수기, 2017; Hipp et al., 2022). 특히, 최근에는 지속가능한 도시를 조성하기 위한 방안으로 “크로노-어바니즘(Chrono-urbanism)”에 기반한 도시계획을 수립하는 추세이다(LTA, 2019; DELWP, 2017; Pozoukidou and Chatziyiannaki, 2021; Zhang et al., 2022). 크로노-어바니즘은 도시환경에서 시간의 흐름과 요소들에 중점을 둔 도시 계획·디자인의 개념이다. 이는 물리적인 거리보다 시간에 따른 도시계획을 수립하여 통행 시간을 줄이는 것을 목표로 하며, 이를 기반으로 프랑스 파리에서는 “15분 도시”를 제안했다(Moreno et al., 2021).

이와 비슷한 맥락으로 국내에서는 「2040 서울도시기본계획」의 7대 목표 중 하나로, 도보 30분 이내에 다양한 기능을 누릴 수 있는 서울형 근린생활권인 “보행일상권” 조성을 계획하였다(서울특별시, 2023). 이는 일자리, 여가문화, 수변녹지, 상업시설 등의 다양한 도시 기능과 공공서비스를 도보로 쉽게 이동할 수 있는 보행권 안에서 누릴 수 있게 하여 삶의 질을 높이고자 하는 구상이다. 서울시는 현재 이를 실현하기 위하여 서울시 여건에 맞는 구체적인 계획 기준을 수립하고 있으며(안동호, 2023), 여러 연구기관에서는 이와 관련된 다양한 연구를 진행하였다(남성우 외, 2022; 성은영 외, 2021; 장민영 외, 2022). 이를 종합해보면 통행 시간은 최근 도시계획 분야에서 중요하게 고려하는 요소이고, 국내에서도 적극 도입하고 있다(박상필 외, 2022). 또한, 통행 시간 단축이 지속 가능한 도시를 조성하는 데에 기여하고, 서울시 보행일상권은 우수한 근린환경 조성을 통하여 만들어질 수 있으므로(설석환 외, 2023), 통행 시간을 단축할 수 있는 도시계획적 요인을 도출하는 연구가 필요한 시점이다.

한편, 통행은 통행 목적에 따라 유형을 구분할 수 있는데, 통근 통행은 출퇴근과 등하교를 위한 일상적 통행이고, 비통근 통행은 통근 외의 쇼핑, 여가 등을 목적으로 하는 비일상적 통행으로 정의할 수 있다(고승욱·이승일, 2017). 두 가지 유형의 통행은 서로 다른 패턴과 특징을 가지면서도 서로 밀접하게 연계되어 있고(서동환 외, 2011), 상호 긴장 관계를 유지하면서 계속해서 변화하고 있다(Lyons and Urry, 2005). 이에 이전 연구에서는 두 가지 유형의 통행을 구분하여 연구가 진행되었고, 도시 내 통행의 대부분을 차지하는 통근을 대상으로 주로 연구되었다. 특히, 통행 시간에 초점을 둔 연구는 통근 통행을 대상으로 하였다. 하지만, 최근 통근에 사용하는 시간이 줄어들면서 비통근에 사용하는 통행 시간이 자연스럽게 증가하고 있으며, 도시 내에서 통근이 차지하는 비중은 점차 감소하는 반면, 비통근 통행은 증가하는 추세를 보이고 있다(윤대식, 1999; 이남휘·최창규, 2020). 또한, 통근 통행 저감 정책이 오히려 비통근 통행을 증진시킨다는 지적이 있었다(Holden and Linnerud, 2011). 이에 도시 내에서 발생하는 비통근 통행에 초점을 둔 연구가 필요하다.

따라서 본 연구에서는 휴대폰 기반의 생활이동 데이터를 활용하여 서울시에 거주하는 사람들의 주중과 주말·휴일(이후 주말로 표기)의 평균 비통근 통행 시간을 계산하고, 이에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 분석하고자 한다. 또한, 본 연구를 통해 서울시 통행 시간 단축에 기여할 수 있는 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위한 분석 내용은 크게 두 가지로 설정하였다. 먼저, 공간회귀분석으로 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 도출하여 전역적인 영향을 확인하였다. 그런 다음, 지역별로 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 요인이 다르게 나타날 수 있다는 가정하에 지리가중회귀분석을 수행하여 국지적 영향을 확인하였다.

이에 따른 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 서울시민의 비통근 통행 시간 단축에 기여할 수 있는 도시환경 요인을 도출하고자 한다. 둘째, 비통근 통행 시간이 지역에 따라 상이하게 영향을 미치는 변수를 확인하고, 각 변수의 지역별 영향을 비교하고자 한다. 연구는 <그림 1>과 같은 흐름으로 진행되며, 연구의 배경과 목적을 바탕으로 2장에서는 통행시간과 비통근 통행 연구에 대해 논의하고, 3장에서는 본 연구에서 사용한 데이터와 방법론을 자세하게 소개한다. 4장에서는 전역적 측면과 국지적 측면에서 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 요인 분석 결과를 보여주고, 5장에서는 정책적 시사점 제시와 함께 결론을 맺는다.

Figure 1.

Research flow chart

Ⅱ. 선행연구 고찰

Ⅲ. 연구 방법론

1. 연구의 범위

본 연구는 서울시에서 서울시 내부 및 외부로 향하는 비통근 통행을 대상으로 한다. 비통근 통행은 근린환경에 영향을 많이 받고, 일상생활과 근린영역에 밀접한 관련을 가진다는 특징이 있어(박영준·박소현, 2019; Krizek, 2003), 거주지에서 출발하는 비통근 통행을 대상으로 하였다. 이에 거주지의 도시환경 요인을 분석하므로 공간적 범위는 서울시이다. 여기서 비통근 통행은 통근 목적 외의 모든 통행을 의미하며, KT 생활이동 빅데이터에서 제공하는 통행 유형 중 HE 통행에 해당한다. HE는 야간상주지(거주지: Home)에서 주간상주지(통근 목적지: Work) 이외의 기타지역(Etc)으로 이동하는 통행이다. 분석 단위는 <그림 2>와 같이 행정동을 4~5개로 분할한 정도의 크기인 교통폴리곤을 사용하였다. 해당 데이터는 교통폴리곤 내에 설치된 여러 개의 KT 기지국 간 이동이 집계된 자료이므로, 교통폴리곤 내부에서의 이동도 모두 포함하였다. 연구의 시간적 범위는 2022년 10월로 설정하였다.

Figure 2.

Case study area and the unit of analysis

2. 분석자료

1) 활용 데이터

본 연구는 단시간 비통근 통행에 도시환경이 미치는 영향을 분석하는 것에 초점을 두고 있어, 단시간 및 단거리의 통행을 포착할 수 있는 작은 분석 단위의 데이터를 활용하였다. 행정동 단위보다 더 작은 단위로 서울시의 유·출입 통행 데이터를 제공하는 교통폴리곤 단위의 KT 생활이동 빅데이터를 활용하였다. 여기서 생활이동은 특정 시점에 특정 지역 간 이동을 말하고, KT 기지국에 집계되는 휴대폰의 LTE와 5G 신호를 바탕으로 출발지와 목적지별 이동 인원수를 전체 인구에 맞게 가공한 데이터이다. KT는 기지국과 기지국을 이동할 때 사용 유무와 관계없이 LTE와 5G 시그널 데이터가 자동으로 적재되기 때문에 휴대폰 소지자의 모든 이동을 기지국 단위로 파악할 수 있다. 이를 이동과 체류로 구분하고, 야간·주간 상주지를 추정하여 체류지를 구분하였다. 그런 다음, 기지국 단위의 이동을 교통폴리곤 단위로 집계하여 제공한다(서울특별시 스마트도시정책관 외, 2021).

교통폴리곤 단위는 KT와 한국교통연구원에서 생활이동 빅데이터를 개발하는 과정에서 새롭게 정의한 단위이다. 집계구, Traffic analysis zone(TAZ) 등과는 다른 단위이고, 하나의 행정동을 4~5개로 분할한 정도의 크기이다(서울시 스마트도시정책관 외, 2021). 분석 대상지인 서울시는 총 1,831개의 교통폴리곤으로 이루어져 있고, 이 단위는 짧은 거리의 이동까지 포착이 가능하기에 단시간의 이동을 분석하기에 적합하다고 판단된다.

해당 데이터는 날짜, 출발 및 도착 시간대, 연령대(5세 단위), 성별, 통행 유형, 평균 이동 거리(m), 평균 이동 시간(분), 이동인구 수 등의 속성 정보를 포함하고 있으며, 자세한 속성 정보는 <표 1>과 같다. 구체적으로 출발 및 도착 시간대는 편의상 20분 간격으로 제공된다. 평균 이동 시간은 통행자 개인의 기지국 간 이동에 대한 평균 이동 시간을 의미하고, 분 단위로 제공한다. 평균 이동 거리는 통행자 개인의 기지국 간 유클리드 거리 평균으로 계산되어 제공된다. 통행 유형은 통행자별로 체류 패턴 분석을 통해 출발 및 도착 지역을 주간 상주지(Work: W), 야간 상주지(Home: H), 기타지역(Etc: E)으로 추정하여 출발지와 목적지 순열에 따라 총 9개로 제공된다(서울특별시 스마트도시정책관 외, 2021). 연구의 범위에서 언급했듯이, 이 분류를 활용하여 본 연구에서는 야간 상주지에서 기타지역으로 통행하는 HE 통행 유형을 비통근 통행으로 설정하고, 서울시 내에서 서울시를 포함한 수도권으로 유출되는 통행을 분석에 활용하였다.

Table 1.

Properties of origin-destination big data

2) 변수 설정

본 연구에서 활용한 변수는 <표 2>와 같다. 종속변수는 서울시에서 출발하고, 수도권(서울특별시, 인천광역시, 경기도) 내에 도착하는 비통근 통행 시간으로 설정하였다. 이에 서울시에서 출발하여 수도권으로 도착하는 통행만 도출하고, 시간대, 연령대, 성별, 통행 유형 등으로 나누어진 데이터에서 교통폴리곤별로 평균 비통근 통행 시간을 집계하여 사용하였다. 교통폴리곤의 평균 비통근 통행 시간($$ \stackrel{-}{t_i}$$)에 대한 식은 아래 식 (1)과 같으며, T_i,j는 i교통폴리곤에서 j교통폴리곤으로 향하는 통행량이고, N_i,j는 i교통폴리곤에서 j교통폴리곤까지의 통행 시간이다. 시간대의 경우, 거주지에서 출발하는 주중의 비통근통행은 주말의 비통근통행과 형태나 특성이 다르기 때문에(박성호 외, 2016; 이남휘·최창규, 2019), 주중과 주말을 구분하여 변수를 설정하였다.

Table 2.

Definition of variable and data source

$$

(1)

독립변수는 거주지의 도시환경을 설명할 수 있는 변수로 설정하였고, 주거 환경, 교통·통행 특성, 토지이용으로 구분하여 구축하였다. 먼저, 주거 환경 변수는 거주지의 환경을 직접적으로 설명할 수 있는 변수로 구성하였고, 인구·고용 밀도, 평균 공시지가, 주택유형별 연면적, 기초기능시설 밀도로 설정하였다. Moreno et al.(2021)은 15분 도시 조성에 필요한 요소 중 하나로 밀도(Density)를 언급하였는데, 여기서 밀도는 건물 기준이 아니라, 사람 기준의 밀도를 말한다. 이에 30분 이내의 도보 생활권 조성을 계획하고 있는 서울시의 밀도가 통행 시간에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 인구밀도와 고용밀도 변수를 선정하였다. 각 밀도는 산, 수역 등의 면적에 의한 편향을 방지하기 위해 토지피복도상의 시가화 면적만 고려하여 계산하였다. 평균공시지가는 해당 지역의 전반적인 소득 수준을 설명하는 변수로 고려하였다(Plaut, 2006). 선행연구에서는 주택 형태에 따라 통근 시간이 상이한 것으로 분석되었는데(손웅비·장재민, 2019), 비통근 통행 시간도 주택 유형에 따라 다를 것으로 예상되어 그 영향을 확인하고자 주택 유형별 연면적 비율을 변수로 고려하였고, 단독주택, 연립·다세대주택, 아파트로 유형을 구분하여 비율로 계산하였다. 저층 주거지와 공동주택을 비교하기 위해 단독주택을 준거 변수로 사용하였다.

기초기능시설 밀도는 소규모 도보 생활권을 유지하기 위해 필요한 도시 기능이 서울시의 비통근 통행 시간 단축에 영향이 있는지 확인하고자 변수로 설정하였다(Moreno et al., 2021). 여기서 기초기능은 Moreno et al.(2021)이 언급한 6가지의 필수 기능 시설 중에 비통근 활동과 관련이 있는 생활, 의료, 여가, 상업 기능을 고려하였다. 기능별 시설의 종류는 다음과 같다. 생활 기능으로 편의점, 은행, 마트, 공공기관을 고려하고, 의료 기능으로 병원과 약국을 고려하고, 여가 기능으로 문화시설과 관광명소를 고려하고, 상업 기능으로 음식점과 카페를 고려하였다. 추가적으로 여가 기능으로 공원을 고려하였다. 해당 시설은 공원을 제외하고 모두 시설의 개수로 변수를 구축하였는데, 카카오 API를 활용하여 POI 수집을 통해 구득하였으며, 시설의 개수를 시가화 면적으로 나누어주어 밀도로 변수를 구축하였다. 공원은 면적 밀도로 변수를 구축하였다.

도시 내 통행은 출발지나 도착지가 가진 교통 특성이나 토지이용의 다양성에 영향을 받기 때문에(이승일, 2010; Cervero and Kockelman, 1997), 주거 환경에 이어 교통·통행 특성과 토지이용을 고려하였다. 교통·통행 특성 변수는 자가용 소유 밀도, 대중교통 서비스 지역 밀도, 통근 통행 시간과 거리, 유출·입 통행 밀도로 설정하였다. 자가용을 이용한 통행은 비통근 통행 발생에 영향을 줄 수 있다(윤대식, 1999). 이에 행정동별 가구 수 대비 자가용 소유 대수를 변수로 설정하여 자가용 이용 여부가 통행 시간에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 버스 서비스 지역은 버스정류장으로부터 반경 400m 내에 포함되는 시가화 면적의 밀도, 지하철 서비스 지역은 지하철역으로부터 반경 500m 내에 포함되는 시가화 면적의 밀도로 설정하여 교통폴리곤 단위로 계산하였다(윤종진·우명제, 2015). 통근 시간 변수는 통행 시간 측면에서도 통근에 따라 비통근 통행이 영향을 받는 보상 통행이 발생하는지 분석하기 위해 선정하였으며(서동환 외, 2011; Næss, 2006), 통근 거리 변수는 통근 거리 저감 정책이 비통근 통행 시간에 미치는 영향을 확인하기 위해 선정하였다(Holden and Linnerud, 2011). 여기서 통근 통행의 시간·거리 변수는 생활이동 빅데이터를 활용하여 야간 상주지에서 주간 상주지로의 이동 유형(HW)으로 계산하고, 평일의 출발 통행만 고려하였다. 유·출입 통행 밀도는 지역의 통행 수요와 공급으로 도시활력의 영향을 확인하기 위해 변수로 설정하였다(하정원 외, 2024; Kim, 2018).

토지이용 변수는 토지이용이 통행 시간에 미치는 영향을 확인하기 위하여 상업과 업무 용도의 시설 연면적과 용도 혼합도로 설정하였다. 주거 용도는 주거 환경 변수에 주택 유형별 연면적 비율에서 설명되어 별도로 고려하지 않았다. 혼합도 변수는 주거·상업, 주거·상업·업무, 그리고 주거·비주거로 구축하여 다양한 방식의 용도 혼합이 비통근에 미치는 영향을 확인하였다(Boarnet and Sarmiento, 1998; Li et al., 2018). 상업·업무 용도의 혼합과 주거·상업·업무의 혼합은 엔트로피 지수를 사용하여 아래 식 (2)와 같이 계산하였고, 0에서 1까지의 값을 가지게 된다. P_i는 i용도의 비율을 나타내고, n은 용도의 개수이다. 주거·비주거는 식 (3)과 같이 RNR 지수를 사용하였으며, R은 주거 시설의 연면적이고, NR은 비주거 시설의 연면적이다.

$$

(2)

$$

(3)

3. 분석과정 및 방법

1) 공간회귀분석

본 연구는 주중과 주말에 거주지에서 출발하는 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 도시환경 요인을 분석하였다. 종속변수인 통행 시간은 공간적 자기상관성을 가질 것으로 예상되어(권성문·박길환, 2020), 이를 Moran’s I 값으로 확인하였다(Anselin, 1995). 그 결과는 <표 3>과 같으며, 주중 비통근 통행 시간은 0.605, 주말 비통근 통행 시간은 0.589로 공간적 영향이 클 것으로 판단하였다. 따라서 공간적 자기상관성을 제어할 수 있는 공간회귀분석을 활용하였고, 공간가중행렬은 퀸(Queen) 방식으로 생성하였다. 공간회귀분석은 공간시차모형(Spatail Lag Model, SLM)과 공간오차모형(Spatial Error Model, SEM)이 있는데, 두 개의 모형을 모두 분석하여 Akaike Information Criterion(AIC), Bayesian Information Criterion(BIC), Akaike Information Criterion with small-sample correction(AICc)값이 모두 낮게 도출된 모형을 선택하여 분석 결과에 활용하였다. SLM은 식(4)와 같고, SEM은 식(5)와 같다(Ward and Gleditsch, 2018). 여기서 y_i는 종속변수인 비통근 통행 시간이고, β는 회귀계수이고, p는 공간 자기회귀 매개변수이고, W_i는 공간 가중치 벡터이다. 그리고 λ은 구성 요소 간의 상관 수준을 나타내며, ϵ_i는 공간적으로 상관되지 않은 오류항을 나타낸다.

Table 3.

Result of Moran’s I

$$

(4)

$$

(5)

2) 지리가중회귀분석

Tobler(1970)의 “지리학 제1법칙”에 따라 서로 가까이 위치한 공간이 더 높은 관련이 있으므로 공간상의 상호작용이 존재함을 알 수 있다. 이에 공간적 자기상관성을 고려한 공간회귀분석을 수행한다. 하지만, 공간회귀모형은 추정된 회귀계수가 모든 공간 영역(대상 지역)에서 동일하게 적용된다고 가정한다(정기성·홍사흠, 2019). 이러한 공간적 정상성은 국지적 영향력에 대한 고려가 불가능하므로 각 지역에 대해 회귀계수를 개별적으로 적합하고, 공간적 비정상성을 탐색할 수 있는 지리가중회귀모형(Geographically weighted regression, GWR)을 활용하여 영향 요인을 추가적으로 분석하였다(Brunsdon et al., 1996). GWR은 전통적인 회귀모델인 전역 회귀모델의 확장모형으로 국지적 모수를 추정할 수 있다. i교통폴리곤에서 종속변수 y와 m개의 독립변수 X가 있고, β는 회귀계수이며, ϵ가 오차항인 경우, GWR은 식 (6)과 같다. 회귀계수에는 위치에 따른 가중치가 부여되는데, 본 연구에서는 가우시안 함수를 사용하여 가중치를 부여하고(김지윤·김호용, 2021), 모형별로 자동 계산된 최적의 대역폭(bandwidth)이 적용되었다.

$$

(6)

분석 자료 전처리 과정에서는 Python과 R-4.3.2를 사용하였으며, 공간회귀분석은 R-4.3.2를 사용하였고, 지리가중회귀분석은 ArcGIS pro를 사용하였다.

Ⅳ. 분석결과

1. 비통근 통행 시간 전역적 영향요인 분석

영향요인을 분석하기에 앞서, 변수의 평균, 중간값, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등을 확인하였고, 결과는 <표 4>와 같다. 변수의 개수는 서울시 교통폴리곤 1,831개에서 통행이 발생하지 않은 2개를 제외한 1,829개이다. 주중 비통근 통행 시간의 평균(54.56분)은 주말(51.50분)보다 약 3분 긴 것으로 나타났고, 표준편차도 주중의 비통근 통행 시간이 더 크게 나타났다. 통근 통행의 시간은 평균 59.96분으로, 비통근 통행 시간보다 긴 것으로 나타났고, 평균 통근 거리는 약 7.6km임을 알 수 있다. 그리고 적합한 공간회귀모형을 선택하기 위해 SEM, SLM을 모두 분석하여 <표 5>와 같이 모형의 적합도를 평가하였다. 이에 AIC, BIC, AICc 값이 모두 낮게 도출된 SLM을 영향요인 분석에 최종적으로 활용하였다.

Table 4.

Result of descriptive analysis

Table 5.

Model’s goodness of fit

공간회귀분석을 활용한 비통근 통행 시간의 전역적 영향 요인 분석은 주중과 주말을 구분하여 수행하였고, 그 결과는 <표 6>과 같다. 먼저, 독립변수의 다중공선성 문제를 확인하기 위해 분산팽창계수(Variance Inflation Factor, VIF)를 확인하였고, 모두 8 미만의 값을 가지므로 문제가 없음을 확인하였다.

Table 6.

Result of spatial regression analysis (spatial lag model)

비통근 통행 시간에 영향을 미치는 주거 환경 요인의 결과는 다음과 같다. 인구 밀도는 주중 비통근 통행 시간과 유의한 양(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었는데, 이는 인구 밀도가 높은 지역일수록 다양한 활동이 수행되어 활발한 통행이 발생되고, 비통근 통행 시간이 증가하는 것으로 해석할 수 있다(구자헌·추상호, 2021). 그리고 고용밀도는 주중과 주말의 비통근 통행 시간과 유의한 양(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 고용 밀도가 높다는 것은 고용 중심지임을 알 수 있는데(김헌민, 1988), 거주지가 고용 중심지일수록 활발한 비통근 활동이 발생하고, 이동 시간이 길어지는 것으로 해석할 수 있다. 인구 밀도와 고용 밀도는 건물 밀도가 아닌, 사람 수의 밀도로 통행시간에 미치는 영향을 확인하였다는 점에 의의가 있다(Moreno et al., 2021). 평균공시지가가 높은 지역은 주중과 주말의 비통근 통행 시간이 감소하는 것으로 분석되었다. 평균공시지가는 해당 지역의 전반적인 소득 수준을 설명하는데(Plaut, 2006), 고소득층일수록 비통근 통행 시간이 감소하는 것으로 해석할 수 있다. 주택 유형별 연면적 비율 결과는 단독주택 대비 아파트 연면적 비율이 높은 지역일수록 주중과 주말의 비통근 통행 시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한, 단독주택 대비 연립·다세대주택 연면적 비율이 높은 지역일수록 주중과 주말의 비통근 통행 시간이 짧은 것으로 나타났다. 저층 주거지는 공동주택에 비해 기반 시설이 부족하고, 상업시설로의 접근성이 떨어진다는 문제가 있다(맹다미·박세나, 2019; 배웅규 외, 2011). 따라서 저층 주거지 거주민의 비통근 활동 수요에 대한 필수적인 시설 공급 여부를 파악할 필요가 있다. 한편, 손웅비·장재민(2019) 연구에서는 아파트 거주자의 평균 통근 시간이 가장 긴 것으로 분석되었는데, 본 연구 결과에서 비통근 통행 시간의 경우, 통근과는 반대의 결과가 도출되었다. 이는 주택 유형에 따른 통행 시간 연구는 통행 유형의 구분이 필요함을 시사한다.

기초기능시설 밀도의 결과는 주중과 주말의 결과가 서로 다르게 도출되었는데, 마트, 편의점, 공공시설 등의 생활 필수 시설 밀도가 높을수록 주중 비통근 통행 시간은 감소하지만, 주말 비통근 통행 시간은 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 평일의 비통근 통행 수요는 기초 생활 기능에서 발생하지만, 주말의 비통근 통행은 더 고차원적인 수요에 의해 발생한다고 해석할 수 있다. 그리고 여가 시설 밀도가 높은 경우는 주중과 주말의 비통근 통행 시간 모두 감소하는 것으로 분석되었고, 주말 비통근 통행 시간의 경우 공원 밀도와 유의한 음(-)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 이는 주중과 주말 모두 여가 시설의 수요가 높은 것을 알 수 있고, 주말에는 특히 공원의 입지가 비통근 통행 시간 단축에 중요한 요인임을 알 수 있다. 이 결과는 거주지의 여가 환경이 비통근 통행 시간 단축에 영향을 준다는 장윤정·이승일(2010)의 연구 결과와 일치한다. Moreno et al.(2021)이 제안한 15분 도시의 필수 기능 시설 중 하나인 의료 시설은 주중 비통근 통행 시간과 유의한 양(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 비통근 통행을 통근을 제외한 모든 통행으로 정의하였기 때문에 의료 시설 접근성보다 다른 시설에 대한 접근성이 비통근 통행에 더 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 따라서 향후 연구에서는 비통근 통행의 유형을 세분화하여 분석할 필요가 있다.

교통·통행 특성 요인이 주중과 주말의 비통근 통행 시간에 미치는 영향은 동일하게 도출되었다. 버스 서비스 밀도, 통근 통행 거리, 유입 통행 밀도는 유의한 음(-)의 관계를 가지는 것으로 분석되었고, 통근 시간은 유의한 양(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 버스정류장 접근성이 좋을수록 비통근 통행 시간이 감소하는 것으로 분석된 결과는 박성호 외(2016) 연구 결과와 일치한다. 통근 통행의 경우, 비통근 통행과 보상 통행의 관계가 있을 것으로 예상하였는데(서동환 외, 2011; Næss, 2006), 통근 시간과 비통근 통행 시간의 관계에서 보상 통행 관계는 발견되지 않았다. 통행 시간이 긴 지역은 모든 유형의 통행 시간이 긴 것으로 분석되었다. 한편, 거주지와 직장의 위치가 인접하여 통근 거리가 짧을수록 비통근 통행 시간은 길어지는 것으로 분석되었다. 이는 Holden and Linnerud (2011)의 연구 결과와 유사하게 통근 통행의 감소가 비통근 통행 증가에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 결과이다. 유입 통행 밀도가 높은 지역은 통행 수요가 높은 지역으로 해석할 수 있는데(하정원 외, 2024), 통행 수요가 높은 지역에 거주하는 사람은 주중과 주말의 비통근 통행 시간이 모두 짧은 것으로 분석되었다. 통행 수요가 높은 지역은 도시 활력이 높다고 볼 수 있으므로(Kim, 2018), 비통근 통행 시간 감소에 도시 활력이 중요한 요소임을 실증적으로 분석한 결과이다.

토지이용 요인 결과는 다음과 같다. 주거·상업 용도 혼합이 높을수록 주중의 비통근 통행 시간이 증가하고, 주거·상업·업무 용도 혼합이 높을수록 주중 비통근 통행 시간이 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 토지이용 용도가 혼재된 지역일수록 비통근 통행 시간이 감소한다는 선행연구와 유사한 결과이다(Li et al., 2018). 주중에는 통근 목적지와 연결된 비통근 통행이 주로 발생하므로 주거·상업·업무 용도가 모두 혼합될수록 비통근 통행 시간 감소에 기여하는 것으로 나타났다. 하지만, 주말 비통근 통행 시간의 경우에는 토지이용 혼합과 유의미한 관계가 나타나지 않았다.

2. 비통근 통행 시간 국지적 영향요인 분석

지리가중회귀모형(GWR)으로 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 도시환경 요인을 국지적으로 분석하였다. 주중 모형은 6,185.02m 대역폭으로 분석되었고, 주말 모형은 5,953.88m 대역폭으로 분석되었다. 그 결과는 <표 7>과 같이 도출되었고, 지리가중회귀모형은 회귀 지점인 교통폴리곤별로 회귀계수 값을 모두 도출하기 때문에 최솟값, 최댓값, 평균, 표준편차로 결과를 도출하였다. 공간회귀분석에서는 변수별로 하나의 계수가 산출된 것에 비해 지리가중회귀모형은 계수가 교통폴리곤별로 도출되어, 최솟값과 최댓값이 부호를 달리하며 큰 범위로 존재하는 것을 볼 수 있다. 이를 통해 비통근 통행 시간과 도시환경 요인 간의 관계가 서울시 지역별로 다름을 의미하는 공간적 이질성을 확인할 수 있다. 또한, 서울시의 교통폴리곤별 회귀계수(Coef.) 값을 시각화하여 공간적 이질성을 확인할 수 있다. 모형 적합도의 경우 AICc 값을 통해 확인할 수 있는데, SLM, SEM에 비해 GWR 모형의 AICc 값이 낮게 도출되어, 공간효과를 더 효과적으로 고려하고, 더 적합한 모형이라고 할 수 있다. 따라서 전역적 결과뿐만 아니라, GWR을 활용한 국지적 분석의 결과도 고려할 필요가 있다.

Table 7.

Result of geographically weighted regression

국지적 영향요인 분석 결과는 다음과 같다. 각 변수의 지역별 회귀계수는 모두 음수와 양수를 갖는 것으로 분석되었다. 이는 주중과 주말의 비통근 통행 시간에 영향을 미치는 도시환경 요인이 지역에 따라 크게 다르다는 것을 의미한다. 그리고 전역적 영향요인 분석 결과를 참고하여 국지적 영향을 확인한 네 개 변수 결과는 다음과 같다. 먼저, 교통·통행 특성 변수인 지하철 서비스 밀도의 GWR 결과는 <그림 3>과 같이 분석되었다. 서울시 도심지역과 강서구 일대는 주중과 주말의 비통근 통행 시간 모두 지하철 서비스지역 밀도와 음(-)의 관계를 가지고, 외곽지역은 양(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 서울시에서 환승이 가능한 지하철역은 대부분 도심부에 위치하고 있다(조아라 외, 2013). 이에 서울 도심지역은 지하철역의 서비스 밀도가 높을수록 비교적 짧은 시간 안에 이동이 가능하다. 그리고 강서구 김포공항역에는 공항철도가 개통되어 있어, 통행 시간이 짧을 것으로 추정된다. 하지만, 구로구, 양천구, 송파구, 강동구, 노원구 등의 서울 외곽지역은 지하철역 서비스 밀도가 높다고 하더라도 환승 효율이 떨어져 비통근 통행의 시간이 많이 소요될 것으로 해석할 수 있다.

Figure 3.

GWR coefficients for subway service density on non-commuting time (Left: weekdays, Right: weekends)

다음으로, 통근 시간은 <그림 4>와 같이 대부분의 지역에서 주중과 주말의 비통근 통행 시간과 양(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었으나, 강서구, 은평구, 종로구, 성북구 일대에서는 음(-)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 음(-)의 관계를 가지는 지역에서는 통근과 비통근의 보상 통행 관계가 성립한다는 것을 알 수 있다. 이는 고밀의 도심일수록 보상적 통행이 발생한다는 Næss(2006)의 분석과 다르게 서울시 외곽의 일부 지역만 국지적으로 보상적 통행이 발생함을 실증적으로 분석한 결과이다. 한편, 통근 거리의 영향요인 결과는 <그림 5>와 같이 강서구, 은평구, 종로구, 성북구, 강북구 등의 일부 지역을 제외한 지역은 비통근 통행 시간과 음(-)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 이는 서울시 일부 외곽지역은 직장과 거주지의 위치가 물리적으로 인접해 있다면, 비통근 통행 시간이 짧아지는 것으로 해석할 수 있다. 이에 서울은 비통근 통행 시간에 대한 교통·통행 특성의 영향이 지역마다 상이함을 알 수 있다.

Figure 4.

GWR coefficients for commute time on non-commuting time (Left: weekdays, Right: weekends)

Figure 5.

GWR coefficients for commute distance on non-commuting time (Left: weekdays, Right: weekends)

마지막으로, 토지이용 혼합도 변수의 GWR 결과는 다음과 같다. 주거·상업·업무 혼합도는 <그림 6>과 같이 주중 비통근 통행 시간에 대부분 음(-)의 관계를 가지고, 노원구, 도봉구, 강서구, 관악구, 강동구, 강남구 등의 일부 지역은 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 주말의 경우 비통근 통행 시간과 양(+)의 관계를 가지는 지역이 더욱 확대되어 중구, 송파구, 동대문구, 중랑구, 광진구 등의 지역도 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 거주지 인근에 상업과 업무 용도의 시설이 적절하게 혼합되어 있어 비통근 활동이 가능하다고 해도 주중에 비해 주말에는 장시간 비통근 통행을 하는 지역이 많음을 알 수 있다. 이는 통근 유무에 따라 토지이용의 영향이 달라진다는 것을 의미한다.

Figure 6.

GWR coefficients for residential, commercial and business mixed use on non-commuting time (Left: weekdays, Right: weekends)

Acknowledgments

이 논문은 한국연구재단 학술인문사회사업 우수학자지원사업(NRF-2023S1A5B1076175)으로 연구되었음.

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