서울시 지상철도의 Barrier Effect 측정지표 연구

산업혁명 이후 철도와 자동차가 도시 내외를 연결하는 주 교통수단으로 자리매김하면서 각국의 정부기관은 지상철도와 고속도로에 의한 도시 단절문제를 연구하기 시작했다. 그에 더해 도시민들의 보행, 건강, 환경에 대한 관심이 높아지면서 교통시설로 인한 보행공간의 단절이 중요한 문제로 대두되고 있다. 지역을 가로지르는 철도와 도로는 긴 장벽처럼 도시공간을 분리하여 보행자가 양분된 지역 사이를 통과하기 어려워진다. 소음·분진·진동과 같은 문제는 장벽에 인접한 지역의 생활에 부정적인 영향을 주어 자연스럽게 장벽 주변의 유동인구가 감소하면서 보행자들은 점차 철도와 도로를 도시의 경계로 인식하게 된다(배웅규 외, 2010; 한승찬 외, 2024). 또한, 물리적 단절이 심화된 지역에서는 인종·소득·계층의 분리 등 사회경제적 문제가 함께 나타나는 등 단절과 이로 인한 효과는 특정 분야에 그치지 않고 복합적·연쇄적으로 나타나고 있다(Anciaes et al., 2016).

국외 연구에서는 이러한 현상을 ‘지역 단절(Community Severance)’로 설명하며 단절로 인한 부정적 효과를 ‘단절효과(Barrier Effect)’로 정의하고 있다. 연구마다 단절효과에 대한 해석이 달라 용어에 대한 합의가 이루어진 것으로 볼 수는 없다. 하지만 최근 연구에서는 교통시설이나 교통흐름에 의해 단절된 지역에서 발생하는 다방면의 영향으로 정의하고 있었으며 일부 연구에서는 ‘단절(Severance)’을 대체하여 쓰거나 단절을 측정하기 위한 도구를 지칭하기 위해 사용하고 있다(Anciaes et al., 2016).

선행연구에서 제시된 단절효과는 결정요소, 적용대상, 영향범위 등에 따라 ‘직접효과(Direct Effect)’와 ‘간접효과(Indirect Effect)’ 두 가지로 구분된다.¹⁾ 직접효과는 지역을 단절하는 시설(장벽)을 횡단할 때 필요한 노력과 비용을 의미하며, 간접효과는 단절의 직접효과가 개인과 지역사회, 나아가 도시차원에 미치는 광역적 영향을 의미한다. 다수의 연구에서는 단절현상이 나타나는 일련의 과정에서 직접효과와 간접효과가 상호복합적 관계에 있다는 점을 시사하고 있다. 즉, 교통시설로 지역이 단절되면 그 파급효과가 도시차원까지 확장되고 상호작용하여 사람들의 행동과 인식을 변화시키고 도시공간의 변화를 유발하게 된다(Tate and Mara, 1997; Héran, 2011; van Eldijk et al., 2022). 단절문제가 사회적 문제로 대두되면서 단절로 인한 직접효과가 도시공간에 걸쳐 나타나는 간접효과에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 연구도 나타나기 시작했다. 이 과정에서 단절효과의 복잡성 때문에 단절효과의 측정과 평가기준에 주관적·정성적 평가방법이 사용되기도 하였으나, 이러한 방법은 일관적이지 못하고 다양한 이해관계자를 설득하는 데 한계가 있으며 불완전한 의사결정을 내릴 위험이 높다(Anciaes et al., 2016; van Eldijk et al., 2022). 이를 보완하고자 국외에서는 단절효과의 객관적 측정과 평가를 위한 정량적 지표 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 국내에서도 단절효과에 대한 정량적 평가와 직접효과·간접효과의 영향관계에 대한 연구방법론을 도입하며, 지금까지의 정성적 평가방식에 더해 정량적 지표를 제시하여 단절을 인식하고 강도를 측정할 필요가 있다.

미국의 도시계획가 케빈 린치(Kevin Lynch)는 도시의 물리적 환경이 사람들의 삶과 행동에 영향을 주며 어느 도시에서나 사람이 공통적으로 인식하는 도시이미지를 제시하여 각 요소의 디자인 기법을 제시하였다. 그가 제시한 5가지 도시이미지 요소 중 경계(Edges)는 철도, 해안, 개발구역과 같은 선형의 경계를 의미한다. 일반적으로 경계는 도시를 가로지르며 양측을 단절시킴으로써 사람들이 접근하기 어렵게 만들어 장애물로 인식되며 두 지역을 구분 짓는다. 그러나 때로는 경계가 두 지역을 연결하는 통로의 역할을 하는데, 시각적·물리적으로 통과할 수 있으며 분리된 양측 지역과 도시구조적으로 긴밀하게 연결되어 있으면 그것은 장벽이 아니라 두 지역을 연결하는 교역의 선이 된다. 마치 통로(Paths)가 결절점(Nodes)으로 연결되는 것처럼, 경계 역시 통로나 지구(Districts) 사이를 연결하는 요소가 될 수 있도록 설계되어야 함을 시사하였다. 그는 경계가 접합부가 되기 위해서는 높은 가시성을 가져 사람들에게 인식되어야 하며 하나의 큰 장벽이 아니라 높은 투과성을 가져 경계 이외에 통로와 결절점의 역할을 할 수 있어야 함을 강조했다. 이처럼 케빈 린치가 제시한 경계는 도시의 단절요소이며 동시에 횡단이 가능하거나 시각적으로 연결된 소통과 교역의 장소이자 도시의 중요한 구성요소임을 확인하였다.

The Death and Life of Great American Cities(1961)에서 제인 제이콥스(Jane Jacobs)는 도시의 물리적 환경이 보행자에게 중대한 영향을 미친다고 주장하였다(이동엽·성현곤, 2020). 그녀가 제시한 개념 가운데 ‘경계공백지대(Border Vacuum)’는 캠퍼스, 대형병원, 대규모 공원과 같은 ‘대규모의 단일용도’와 철도, 고속도로, 하천 등 ‘길게 뻗은 선형 시설’로 인해 발생한 도시의 경계와 그 주변 지역의 특성을 의미한다. 본 연구는 철도와 같은 선형시설에 나타나는 경계공백지대의 의미에 주목하였다. 그녀의 주장에 따르면 철도는 오래전부터 사회적 경계를 상징하였으며 지역을 물리적·기능적으로 단절하여 도시환경에 영향을 미친다. 철도는 보행자에게 경계(Border)이자 도시공간의 종착지로 인식되어 주변으로의 통행이 감소하고 그로 인해 토지이용이 단순화·저밀이용되며 악순환이 반복된다. 그 결과 토지의 가치가 하락하고 신축행위가 적게 일어나며 기반시설이 열악한 지역의 쇠퇴가 더욱 가속화되고 토지이용이 단순화되는 현상이 나타난다. 결과적으로 그녀는 철도와 같은 경계의 주변지역에는 사람들이 다니지 않는 공백지대가 형성되고 이러한 일련의 현상을 경계공백지대의 ‘황폐화 과정’으로 설명하였다.

그렇다고 해서 모든 경계지역이 불필요하거나 유해한 것은 아니다. 철도와 같은 경계는 대체로 도시를 양분하고 파편화하지만, 양쪽 지역이 경계를 통과하여 물리적·시각적으로 연결되고 기능적으로 구조화될 수만 있다면 경계선은 장벽이 아니라 교환의 장이 될 수 있다(Lynch, 1960; Jacobs, 1961). 이러한 주장은 현대 도시의 철도에서도 나타나 사람들이 모이는 철도역과 횡단시설은 도시의 결절점이자 이음매 역할을 하고 있다(배웅규 외, 2010). 즉 일반적인 상황에서는 철도와 인접할수록 단절에 의한 경계공백지대의 특성이 더 강하게 나타나지만, 철도역과 같은 횡단시설 주변부에서는 단절의 부정적 효과를 상쇄시킬 만한 긍정적인 효과가 나타날 수도 있다고 해석할 수 있다(de Nadai et al., 2016).

이와 같은 경계공백지대의 특성은 단절로 인한 간접효과를 측정하는데 다음 두 가지의 시사점을 제시한다. 첫째, 철도로 인해 지역이 단절되면 그 영향으로 인해 주변 도시의 다양성, 개발행위, 인구 등이 감소하는데, 이는 단절효과 중에서 간접효과와 같은 맥락으로 해석된다. 제인 제이콥스는 단절의 간접효과가 갖는 복잡한 메커니즘을 경계공백지대 이론으로 설명하였으므로 두 개념 사이에는 매우 밀접한 관련이 있다고 할 수 있다. 둘째, 케빈 린치에 이어 제인 제이콥스의 주장에서도 나타난 횡단시설의 긍정적 효과가 실재하는지 증명할 필요가 있다. 만약 횡단시설 주변에서 단절의 간접효과에 미치는 긍정적 효과를 검증할 수 있다면 단절문제의 해소를 위한 대안으로 철도지하화사업 이외에 횡단시설의 설치, 경계부의 시각적 디자인설계 등 다양한 접근이 필요하다.

선행연구에서 활용되고 있는 단절의 직접효과는 단절된 주변 지역의 보행환경에 영향을 미치는 물리적 특성을 나타내며, 아래와 같이 6개로 구분할 수 있다.

① 시설특성(Barrier Features)

시설특성은 단절을 유발하는 시설이 갖는 물리적 특성으로 현장조사를 통해 구축하거나 관리청에서 제공하는 자료로 확인할 수 있다. 관련 연구에서는 주로 철도보다는 도로를 대상으로 조사하였는데 통행량, 차선 수, 폭원과 같이 도로를 건널 때 방해가 되는 시설의 특성으로 구성된다. Benavides et al.(2024)은 도로로 인한 단절지수 개발을 위해 도로의 폭원별 접근성과 도로의 일일 평균통행량을 측정하여 시설특성을 반영한 단절효과를 분석하였다.

② 횡단가능성(Crossability)

횡단가능성은 단절 유발 시설을 횡단하는 데 필요한 노력과 시간을 의미하며 많은 선행연구에서 중요한 단절효과로 다루었다. Meltofte and Nørby(2013)와 Millard-Ball et al.(2024)은 횡단시설까지의 거리를 통해 측정하였으며, Tate(1997)와 Héran(2011)은 설문조사나 현장조사를 통해 횡단시설의 수를 측정하였다. 횡단가능성은 Lynch(1960)와 Jacobs(1961)의 이론에서도 제시된 특성으로서 경계의 횡단가능 여부는 경계가 장벽과 결절점 중 어떤 역할을 하는지 결정하는 중요한 요소라고 볼 수 있다.

③ 보행성(Walkability)

보행성은 단절로 인해 주변 지역에서 나타나는 보행연결성의 감소를 의미하며, 네트워크 분석 등에서 ‘연결도(Connectivity)’의 측정을 통해 분석한다. CROW(2011)는 우회경로와 연결이 끊긴 도로의 수를 통해 보행 네트워크의 특성을 분석하였으며, Dhanani and Vaughan(2016)은 런던을 대상으로 공간구문론(Space Syntax)을 활용해 교차로의 보행중심성을 분석하였다.

④ 접근성(Accessibility)

접근성은 단절로 인해 특정 목적지로의 도달이 어려워지는 정도를 측정하는 지표이다. 일반적으로 사용되는 접근성과 같은 의미이며 선행연구에서는 특정 서비스시설을 대상으로 분석하였다. CasadoSanz et al.(2019)은 활동단절지수(Activity Severence Index)를 개발하여 두 지역 간 학교, 병원, 건강센터, 식료품점, 금융기관, 공공기관, 약국 등 활동 시설까지의 접근성을 비교하였다. 접근성은 보행성과 유사한 특성을 갖지만, 접근성을 측정하는 지표들은 특정 시설로부터의 서비스영역을 대상으로 해당 지역이 갖는 잠재적 수요를 추정하여 결합한 지표라는 점에서 보행성과 차이가 있다.

⑤ 안전성(Safety)

안전성은 단절이 발생한 주변 지역의 보행환경이 얼마나 안전한지를 의미한다. Tate and Mara(1997)는 현장조사를 통해 확인할 수 있는 객관적인 안전성 외에 단절된 지역에서 사람이 느끼는 심리적 안전성을 확인했다. 과거에는 대부분 설문조사를 통해 심리적 요인을 분석하는 방식으로 이루어졌고, 최근 연구에서는 Mindell et al.(2017)과 같이 정부기관이나 지자체에서 제공하는 범죄 건수 등을 결합하여 분석하기도 한다.

Ⓐ 위치특성(Location)

위치특성은 단절을 유발하는 시설과 측정대상이 되는 단위 사이의 위치적 관계를 의미하며, 셀(Cell) 단위 또는 정부기관에서 제공하는 센서스블록 단위의 분석기법을 활용한 최근 연구에서 확인된다. Benavides et al.(2024)은 뉴욕시의 ‘Census Block Group(CBG)’ 데이터를 활용해 CBG 중심으로부터 단절 시설인 도로까지의 거리를 주요 변수로 활용하였으며, 이동엽·성현곤(2020)은 서울시 집계구가 철도와 고속도로 등 경계시설과 인접한지 여부를 변수로 활용하였다.

간접효과의 분석에는 설문조사와 인터뷰를 통해 조사되는 통행수요·통행선택 등이 주로 활용된다. 도시변화를 측정하는 다양한 유형의 변수들도 활용되고 있었는데, 직접효과와 달리 도시공간에 미치는 단절의 복잡한 영향에 대해 측정해야 하며, 분석단위나 연구분야에 따른 스펙트럼이 매우 넓어 일반화하기 어렵다(van Eldijk et al., 2022). 따라서 본 연구에서는 Jacobs(1961)가 제시한 경계공백지대의 특성에 기초해 단절의 간접효과를 분류하였다.

① 개발특성(Built Environment)

개발특성은 단절효과가 미치는 광범위한 효과 중 하나로 주변 지역의 물리적 환경에 나타난 영향을 의미한다. 예시로 철도와 철도역은 도시개발 과정에서 핵심 역할을 하며 공간구조의 형성에 기여하는데, 이 과정에서 기존 도시구조를 단절시키거나 지역 간 불균형을 초래할 수 있다(Bolton, 2015; van Eldijk et al., 2022). 한편 Jacobs(1961)는 경계공백지대 관련 논의에서 막다른 골목이 생기거나 파편화되면서 도시기능의 다양성이 감소하고, 경계 주변에 위치한 노후지역에서는 신축이 발생하지 않아 점차 침체된다는 점을 강조하였다. 이러한 논의에 따라 지역의 건축물과 도시구조 등 개발특성이 단절로 인해 간접적으로 영향받음을 알 수 있다.

② 활성화 특성(Vitality)

Jacobs(1961)는 사람들의 발걸음이 끊기는 것이 경계공백지대의 근본적인 문제라고 하며, 경계방향으로 이어지는 통행량이 감소하여 철도와 인접할수록 인구가 감소하는 공백지대가 형성된다고 하였다. 이러한 현상은 도시가 활성화되는데 필수적인 보행이 활성화되지 못함에 따라 거리의 활기가 감소하는 결과로 이어진다. 활성화의 정도는 인구 외에 경제적·사회적 요소로도 설명될 수 있다. 이동엽·성현곤(2020)은 경계공백지대에서의 활성화정도를 소매업 매출 분석을 통해 측정하였으며 de Nadai et al.(2016)은 사업체 수와 종사자 수와 같은 경제적 지표를 활용하여 활성화 특성을 분석하였다.

단절효과와 경계공백지대 관련 이론 및 선행연구를 검토한 결과, 단절효과는 6가지 ‘직접효과’와 2가지 ‘간접효과’로 구분되며 선행연구마다 활용한 단절효과가 상이함을 확인했다. 본 연구에서는 8가지 단절효과 중 연구에 활용하기 어렵거나 부적합한 3가지 단절효과를 아래와 같은 사유로 제외하였다. 먼저 ‘시설특성’은 단절시설의 폭원·차선 수·교통량 등의 지표로 구성되는데 본 연구의 대상인 철도로 인한 단절에서는 분석 필요성이 낮다고 판단하여 제외하였다. 또한, ‘접근성’은 특정 시설을 대상으로 하는 분석으로서 본 연구에서는 서울시 전역의 단절효과를 검증하기 때문에 제외하였다. 마지막으로 ‘안전성’은 보행자가 단절된 지역에서 심리적으로 느끼는 보행환경의 안전성을 의미하는데, 대부분 설문조사를 통해 확인되는 지표이므로 제외하였다. 이에 따라 최종적으로 연구에서 다루는 단절효과로는 <Figure 2>와 같이 ‘횡단가능성’, ‘보행성’, ‘위치특성’ 등 3가지 직접효과와 ‘개발특성’, ‘활성화 특성’ 등 2가지 간접효과를 선정하였다.

Figure 2.

Selection of barrier effect

앞서 선정한 5가지 단절효과에 대하여 각 효과를 측정하기 위한 지표 도출을 위해 선행연구에서 활용된 측정지표를 구분하고 적합한 지표를 선정하였다. 횡단가능성은 ‘횡단시설까지 거리(횡단시설거리)’, ‘지연시간’, ‘수직이동여부’, ‘지붕창 설치여부’와 같이 철도를 횡단하는 데 영향을 주는 지표를 통해 측정한다. 개별 횡단시설을 조사하여 지연시간이나 수직이동 여부를 직접 확인하기에 한계가 있고 횡단시설의 수는 분석지점에서 개수를 산정하는 분석단위 설정이 모호하여 ‘횡단시설거리’를 선정하였다. 보행성 측정지표로는 ‘우회도’, ‘연결이 끊긴 경로 수’, ‘네트워크 분석’ 등이 있으며 선행연구에서 활용도가 높은 ‘우회도’를 채택하였다. 위치특성 지표로는 경계공백지대의 특성을 검증하기 위해 ‘단절요소까지의 거리(철도거리)’, ‘단절요소와 인접(인접)’, ‘역세권’ 등을 선정하였는데, 선정된 지표 가운데 ‘횡단시설거리’와 ‘철도거리’는 ‘단절지수(Severance Index)’로 통합하여 두 요소의 결합을 통해 해석될 수 있도록 하였다.

개발특성은 다양성과 노후도를 측정하는 지표로 구분된다. 다양성 측정지표로는 ‘건물용도다양성’과 ‘토지이용다양성’이 있는데 본 연구에서는 철도 주변에서 건축물의 기능적 다양성을 측정하기 위해 ‘건물용도다양성’ 지표를 선정하였다. 노후도 측정지표로는 국외연구에서 제시한 건축물의 노후화 지표를 대신하여 서울시 여건상 지역의 개발정도를 판단할 수 있는 ‘과소필지 비율’을 선정하였다. ‘활성화 특성’의 측정에는 ‘인구’, ‘소매업매출’, ‘사업체 수’, ‘종사자 수’ 등 사회·경제적 지표가 활용되었는데, 본 연구에서는 가장 높은 빈도로 활용된 인구지표를 선정하고 주·야간 생활인구로 구분하였다. 최종적으로 선정된 지표는 <Table 2>와 같다.

Table 2.

Selection of barrier effect indices

① 인접(Adjacency)

인접 지표는 단절된 지역이 철도부지와 직접 인접하는지 여부를 의미한다. 선행연구에서 경계공백지대는 주변 지역의 활력을 감소시키지만, 철도와 인접한 지역에서는 오히려 긍정적 효과가 나타남을 도출하였다(de Nadai et al., 2016; Sung et al., 2015; 이동엽·성현곤, 2020). 본 연구에서는 집계구가 철도와 인접하면 1, 인접하지 않으면 0으로 측정하여 인접 여부에 따른 단절효과와 그 영향을 검증한다.

② 역세권(Station Area)

역세권은 인접 지표와 마찬가지로 역 주변에서 나타나는 다양한 활동을 비롯해 역 중심의 고밀개발을 지향하는 대중교통지향형개발(TOD)이 도시공간에 적용되고 있음을 감안하여 선정하였다. 특히 서울시에서는 역세권에 대한 고밀복합용도 개발을 정책적으로 유도함에 따라 다양한 역세권 사업이 추진되고 있다. 따라서 지상철도로 단절된 지역일지라도 역세권에서의 개발행위나 인구집중으로 인해 도시활력이 높게 나타날 수 있음을 검증할 필요가 있다. 역세권의 범위는 서울시 정책에 따라 시행하는 역세권사업의 특성을 반영하기 위해 관련 조례 및 운영기준을 참고하여 250m²⁾로 설정하였다. 집계구 중심점이 역으로부터 반경 250m 이내에 위치한 집계구는 1, 그렇지 않은 집계구는 0으로 측정하였다.

③ 단절지수(Severance Index, SI)

단절지수는 특정 분석지점에서 철도와 횡단시설의 관계에 따라 본 연구에서 새롭게 제시한 단절 측정지표이다. 앞서 선정한 철도거리(Distance to Railway, D_r)와 횡단시설거리(Distance to Crossing, D_c) 지표를 단독으로 보면 분석지점이 철도로부터 어떤 관계에 있는지 특정할 수 없으며 다른 지표에 따라 입지적 특성이 달라진다는 한계가 있다. 예를 들어 철도와의 거리가 같더라도 횡단시설과 가까이 있는 지역과 먼 지역은 서로 입지가 다르므로 단절에 따른 영향도 다르게 나타날 것이다. 그러므로 두 지표를 결합하면 분석지점이 철도로부터 어떤 위치적 관계에 있는지 추정할 수 있고, 단절의 직접효과인 ‘횡단가능성’과 ‘위치특성’을 모두 고려한 지표로서 의미를 갖게 된다. 따라서 식 (1)과 같이 계산되는 단절지수(SI)를 최종 지표로 선정하였다. 식 (1)에서 D_r/D_c값은 D_r(철도까지 거리)가 감소하고 D_c(횡단시설까지 거리)가 증가할수록 작아지며 단절 정도와 반비례하여 0과 1 사이의 값을 갖는다. 이러한 특성을 고려하여 1에서 뺀 역지수를 설정함으로써 SI가 증가하면 단절의 강도가 큰 것으로 해석할 수 있다.

• D_r: 철도까지 거리
• D_c: 횡단시설까지 거리
• θ: 분석지점에서 횡단시설까지 직선과 철도가 이루는 각

<Figure 3>은 가상의 철도와 횡단시설로부터 주변 지역을 100m 정방형 그리드 단위 셀(Cell)로 도식화하여 위치에 따른 SI의 변화를 나타낸다. 철도까지의 거리가 충분히 먼 집계구는 D_r과 D_c의 값이 근사하므로 SI가 0에 가까워지지만, 철도에 일정 거리 안으로 가까워지면 D_r과 D_c의 차이가 SI값에 미치는 영향이 커진다. 즉 SI는 집계구가 철도와 가까울수록 횡단시설의 위치에 더 민감하게 변화한다.

Figure 3.

Example of SI (by 100 m grid cell)

SI는 분석지점에서 횡단시설까지의 직선이 철도와 이루는 각도를 의미하기도 한다. 해당 각도를 θ라고 할 때 식 (1)에서 D_r/D_c는 sinθ와 같다. 따라서 <Figure 4>와 같이 θ값이 증가하면 철도와 멀어져 SI는 낮아지고, θ값이 감소하면 철도와 가까워져 SI가 증가한다.³⁾ 단절 지역에서 횡단시설까지의 직선이 철도와 이루는 각도가 90도에 가까우면 횡단시설 또는 그 연장선에 더 가까이 위치하게 되는데, 해당 지점은 철도 반대편에 대한 경관·시야가 확보되며 횡단경로의 선택 면에서 유리할 것이다. 종합하면 SI는 Lynch(1960)가 주장한 횡단지점에서의 시각적 침투가 단절 해소에 영향을 미친다는 개념을 설명하는 변수라는 점에서도 의미가 있다.

Figure 4.

Example of SI (by angle)

④ 우회도(Circuity)

우회도는 단절된 지역의 보행 네트워크 구조를 파악하기 위한 변수로서 특정 시·종점 사이의 네트워크거리를 직선거리로 나누어 계산하며, 두 지점 사이의 직선거리 대비 실제 가로망의 우회 정도에 따른 이동거리 증가율을 판단할 수 있는 지표이다. 예시로 Héran(2009)의 연구에서 측정한 우회도는 일반적인 도시지역에서 1.15~1.25로 나타나지만, 도시 외곽지역이나 의도적인 보행 방해가 발생하는 지역에서는 1.3 이상으로 증가하였다. 특히 인공적 장애물인 철도가 위치한 지역에서는 가로망이 직접적으로 끊겨 막다른 길이 생기므로 지역 일대의 전반적인 연결성이 감소하여 네트워크거리가 증가하게 되며 우회도가 높게 나타난다(Héran, 2009; van Eldijk et al., 2022).

우회도의 계산식은 독일 지리학자 Schaur(1991)에 의해 식 (2)와 같이 정의되었으며, 특정 지점에서 일정 반경 이내에 위치한 지점까지의 네트워크거리(N) 총합을 직선거리(S) 총합으로 나누어 계산한다(Héran, 2011). 대부분의 선행연구에서는 이 방법을 활용하여 평균 우회도를 계산하였는데 셀(Cell) 단위의 분석에서는 지점 사이의 간격이 같아 모든 지점에서 반경 내 위치한 다른 지점의 개수(k)가 일정하므로 합리적인 비교가 가능하다. 그러나 집계구처럼 형상과 크기가 다른 분석단위에서는 식 (2)로 계산할 경우, 반경 내 지점의 수가 상대적으로 많으면 우회도 절댓값이 상승하는 편향이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 집계구 수에 따른 편향을 최소화하기 위해 식 (3)의 평균우회도 방식을 적용하여 집계구 중심점으로부터 반경 내 집계구 중심점까지의 우회도의 평균값을 측정하고자 한다.

• N: 반경 500m 내 집계구 중심점까지 네트워크거리
• S: 반경 500m 내 집계구 중심점까지 직선거리
• k: 반경 500m 내 집계구 중심점 수

⑤ 용도다양성(Diversity of Building Uses)

용도다양성은 경계공백지대에서 나타나는 다양성을 확인하기 위한 지표로 Jacobs가 철도 주변 지역에서 토지이용이 단순해지고 건축물의 다양성이 감소해질 것이라고 한 주장에 따라 설정하였다. Sung et al.(2013)은 행정동 단위에서 토지이용의 다양성을 측정하기 위해 주거-비주거 비율을 바탕으로 엔트로피지수를 활용하였지만, 본 연구에서는 행정동보다 세분화된 집계구 단위의 분석을 위해 건축물의 용도다양성을 측정하고자 한다. 따라서 식 (4)와 같이 ‘심슨 다양성 지수(Simpson’s Diversity Index)’의 역지수를 용도다양성 지표로 설정하였다. 심슨 다양성 지수는 임의의 두 개체가 같은 유형에 속할 확률을 나타낸다. 0에 가까울수록 다양성이 높고, 1에 가까울수록 동질성이 높음을 나타내는 지수이며 역수를 이용하여 보다 직관적으로 다양성과 동질성을 표현할 수 있다(고은정·안건혁, 2014; 김나현·박인권, 2023). 집계구 내 개별 건축물의 용도는 ‘단독주택’, ‘공동주택’, ‘근린생활시설’, ‘판매시설’, ‘업무시설’, ‘기타’ 등 6가지로 구분하였으며 복합건축물은 주용도를 기준으로 측정하였다.

• D: 심슨의 다양성 지수
• N: 해당 집계구에 포함된 건축물 수
• n_i: i번째 건축물 용도에 속하는 건축물 수

Ⓐ 과소필지비율(Ratio of Small-sized Parcel)

과소필지비율은 선행연구에서 제시하지 않았으나, 본 연구에서 선정한 지표로 지역의 침체 정도를 측정하기 위한 지표이다. 국내의 철도 주변 주거지 관련 연구에서 서울의 철도 단절지역에는 좁고 부정형한 필지가 많아 자력으로 정비를 추진하기 어려운 지역이 많다고 언급한 바 있다(배웅규 외, 2010). 또한, 「도시정비법 시행령」 별표1과 「서울특별시 도시정비조례」 제2조제9호에서는 과소필지 밀집지역을 노후한 지역으로 정의하고 있으며, 「서울특별시 건축 조례」에서는 대지의 분할이 가능한 최소면적을 규정함으로써 과소필지를 정의하고 있다. 이처럼 소규모 필지에서는 건축행위가 불가능하여 대지로서의 효용을 다할 수 없으므로 서울시에서는 해당 필지가 밀집한 지역의 정비를 통해 도시와 주거환경을 개선하고 있다. 이러한 배경에서 과소필지가 많이 남아있는 지역은 상대적으로 노후화된 지역이며 장기간 방치되어 정비가 이루어지지 않은 지역임을 유추할 수 있으므로 단절로 인한 침체 정도를 측정하기 위한 지표로서 과소필지비율은 의미가 있다고 볼 수 있다.

과소필지비율의 측정은 필지의 구적면적을 과소기준과 비교하여 기준면적 이상은 0, 기준면적 미만인 과소필지는 1로 측정하며, 집계구 내 총 필지 수 대비 과소필지 수 비율을 통해 과소필지비율을 측정하였다.⁴⁾

⑦ 주간생활인구

단절의 간접효과 중 활성화정도를 측정하기 위한 지표로 생활인구(De Facto Population)를 선정하였는데, 이는 특정 지역의 시간대별 존재하는 모든 인구를 나타내는 개념이다. 생활인구는 실제 도시활동에 반영된 인구를 집계하므로 기존 주민등록인구의 한계를 보완하는 지표이다. 그중에서도 주간(10시~17시)인구는 상주인구에서 해당 지역으로의 유입·유출인구를 반영하므로 실질적으로 도시 활동이 나타나는 지역을 확인할 수 있다.

본 연구에서는 집계구 단위로 「서울열린데이터광장」에서 제공하는 2024년 10월 21일에서 27일까지의 일주일간 주간인구를 활용하였다. 생활인구 데이터는 이동 인구도 함께 집계되므로 월요일과 금요일에는 개인의 직업과 활동특성에 따라 상이한 일상생활이 나타난다는 특수성을 감안하여 제외하였다(김순관·황의정, 2020; 김해솔 외, 2024). 또한, 주중과 주말로 구분하여 시간당 평균값을 측정하고 두 값을 합산하여 지표로 설정하였다.

⑧ 야간생활인구

야간생활인구는 생활인구 중 야간(0시~6시)에 존재하는 인구로서 실질적으로 상주인구의 개념과 유사하므로 단절이 지역의 거주인구 변화에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있는 지표이다. 또한, 주간생활인구는 교통수단에 따른 이동이 조사시점과 맞물려 교통 밀집지역에서 높게 나타나지만, 야간생활인구는 교통수단으로 인한 이동이 상대적으로 적게 반영되므로 거주자 측면에서 단절로 인한 활성도를 비교할 수 있다는 장점이 있다.

제4장에서는 도출한 지표가 단절효과를 설명하는 데 유의한 지표이며 직접효과가 간접효과에 영향을 미친다는 점을 실증한다. 이를 위해 서울시 집계구를 대상으로 지표를 측정하고, 다중선형회귀분석을 통해 직접효과와 간접효과의 관계를 분석한다. 선행연구 검토에 따라 단절로 인한 직접효과와 간접효과는 서로 밀접한 관련이 있으며 직접효과지표가 높을수록 간접효과에 해당하는 용도다양성과 과소필지비율 및 생활인구에 부정적인 영향을 보일 것으로 예상된다. 실증분석을 위해 간접효과지표를 종속변수로 갖는 다중선형회귀모형을 구축하였다. 종속변수로는 간접효과지표에 해당하는 용도다양성, 과소필지비율, 주간생활인구, 야간생활인구를 설정했다. 모형1과 모형2에서는 각각 용도다양성과 과소필지비율을 종속변수로 설정하여 개발특성에 미치는 영향을 검토하였고, 모형3과 모형4에서는 주간생활인구와 야간생활인구를 종속변수로 설정하여 활성화 특성에 미치는 영향을 분석했다.

독립변수로는 직접효과지표인 인접, 역세권, 단절지수, 우회도를 설정하였으며, 단절지표 이외에 관련 연구에서 사용된 입지특성, 토지특성, 건축물특성, 경제적특성을 통제변수로 설정하였다. 통제변수는 서울시의 공간적 특성을 통제하기 위해 추가되었으며 그중 ‘집계구면적’은 집계구의 공간적 분포특성을 반영하고 생활인구를 면적에 따라 통제하기 위해 설정하였다. 연구에서 설정한 변수는 <Table 3>과 같다.

Table 3.

Description of variables

단절효과가 갖는 특성 중 하나는 경계에 가까운 지역으로부터 연쇄적으로 나타나며 도시의 물리적 요소와 상호작용한다는 점이다. 이에 따라 공간적 연쇄성과 확산성을 고려해야 하며 다중선형회귀모형만으로는 지상철도로 인한 단절효과를 충분히 설명하기 어려울 수 있다. 이에 본 연구는 다중선형회귀모형에서 도출된 잔차에 대해 전역적 모란지수(Global Moran’s I)와 LM검정(Lagrange Multiplier Test)를 병행하여 공간적 자기상관성이 존재하는지 확인하고자 한다.

먼저 전역적 모란지수는 공간적 자기상관성을 측정하는 대표적인 통계량으로, -1에서 1 사이의 값을 가지며 공간통계 상 비슷한 값을 가진 지역들이 얼마나 군집해 있는지를 나타낸다. 1에 가까울수록 유사한 값들이 모여있는 양(+)의 자기상관성을 나타내고, -1에 가까울수록 서로 다른 값들이 모여 있는 음(-)의 자기상관성을 나타내며, 0에 가까울수록 자기상관성이 낮고 데이터가 무작위로 분포함을 의미한다(정수영·전희정, 2021).

LM검정은 모란지수를 통해 공간적 자기상관성이 나타난 회귀모형에 대해 공간적 상관성의 유형을 판단하여 적합한 공간회귀모형을 판단하는 데 활용된다. GeoDa를 활용해 도출하였으며 LM-lag, LM-error 및 각 검정통계량의 Robust 값을 함께 확인하여 공간적 자기상관성의 존재 여부를 통계적으로 진단하였다.

단절효과가 공간적 자기상관성을 가진다면 일반적인 선형모델로는 추정계수가 편향될 가능성이 존재한다. 공간효과를 통제하기 위해서 공간회귀모형(Spatial Regression Model)을 활용하여야 한다(서수복, 2014). 본 연구는 대표적인 공간회귀모형인 공간시차모형(Spatial Lag Model, SLM)과 공간오차모형(Spatial Error Model, SEM)을 활용하였다.

공간시차모형은 종속변수가 인접지역의 종속변수에 영향을 받는 공간적 의존 구조를 반영한 모형이다. 본 연구에서는 각 집계구의 간접효과가 해당 집계구의 직접효과뿐만 아니라 인접 집계구의 간접효과와도 연관되어 있는지 검증하기 위해 공간시차모형을 적용하였다. 공간오차모형은 오차항에 내재된 공간적 자기상관성을 통제하기 위한 모형이다. 이는 각 집계구에서 직접효과로 설명되지 않은 간접효과의 잔차가 인접지역의 잔차와 유사한 패턴을 보이는지를 검증하고 그 효과를 통제하여 본 연구에서 추정한 직접효과와 간접효과 간 영향관계의 신뢰도를 높일 수 있다.

공간회귀모형의 활용을 위해서는 공간적 인접성(Contiguity)을 규정하는 공간가중행렬에 대한 정의가 필수적이다. 본 연구에서는 Rook, Queen, Bishop 등 여러 인접성 정의 방식 가운데 경계 공유 여부를 기준으로 인접성을 정의하는 Rook 방식의 공간가중행렬을 적용하였다. 이는 공간 단위에서 가장 보편적으로 활용되며 특히 행정구역을 대상으로 하는 연구에서 Rook방식을 다수 채택하였다(Anselin, 2003; 조준혁 외, 2014; 전수영·전희정, 2019; 백설·김흥순, 2023). 따라서 본 연구에서는 Rook방식의 공간가중행렬을 통해 서로 경계를 공유하는 집계구 사이에 공간적 상호작용이 존재한다는 것을 가정하여 공간회귀분석을 수행하였다.

서울시 집계구를 대상으로 철도부지, 횡단시설, 집계구 자료를 활용하여 단절로 인한 4가지 직접효과지표(인접, 역세권, 단절지수, 우회도)를 측정하고, 아래와 같이 지표별 측정결과를 정리하였다.

인접 지표에 대하여 16,978개 집계구 중 574개가 철도와 직접 인접하여 철도부지를 따라 선형으로 분포하고 있었다. 해당 집계구는 철도에서 기인한 소음·진동의 직접적 영향을 받으며 경계공백지대의 부정적 요소가 가장 높은 수준일 것으로 예상되는 지역이다. 그러나 한편으로 철도에 인접한다는 것은 역과 횡단시설과도 가까워진다는 것을 의미하므로 일부 인접 지역에서는 활성도가 높고 다양한 도시활동이 나타날 수 있다.

역세권 지표에 대하여 서울시 정책을 고려하여 지하철역을 포함한 모든 역을 대상으로 역세권을 설정하여 측정한 결과, 16,978개 집계구 중 2,276개(13.4%)가 역세권에 위치한 것으로 나타났다. 선행연구를 통해 해당 집계구에서는 개발특성과 활성화 특성이 비역세권지역에 비해 양호한 수준일 것으로 예상된다. 역세권 지표를 통해 역세권에서 나타나는 경계공백지대의 특성을 파악할 수 있으며 선행연구에서 언급되었던 역의 소통적 기능을 검증하고자 한다. 또한, 모든 지하철역을 대상으로 역세권변수를 구축하였으므로 서울시의 공간적 특성을 통제하는 효과가 있을 것으로 예상된다.

단절지수에 대해 서울시를 대상으로 철도거리와 횡단시설거리를 측정⁹⁾한 결과, 16,978개 집계구 중 15,043개(88.6%)에서 단절지수가 0.1 미만으로 단절영향이 미미한 것으로 나타났고, 반대로 단절지수가 0.5 이상으로 단절의 영향이 큰 지역은 449개로 나타났다. 단절지수의 평균값이 0.048이고 표준편차가 0.136임을 고려하면 0.5 이상으로 단절의 직접효과가 매우 높은 지역들은 단절지역의 현황을 잘 나타내는 지역으로 볼 수 있다. 또한, 차량기지와 같은 대규모 철도부지는 규모에 비해 내부 접근이 불가능하고 횡단시설이 부지 양 끝에 위치하여 더 멀고 넓은 지역까지 단절의 영향이 미치는 것으로 확인되었다.

우회도에 대해 시계 지역에 위치하거나 면적이 큰 집계구 등 500m 이내에 다른 집계구가 없는 123개 집계구가 측정되지 않았다. 연구에 활용된 16,978개소를 기준으로 우회도는 최소 1.072, 최대 25.116이었으며, 평균값은 2.023, 표준편차는 0.815로 독립변수 중 관측치 간 차이가 가장 크게 나타났고, 우회도가 3 이상인 집계구는 1,310개소, 5 이상인 집계구는 181개소로 분석된다. 한편 측정되지 않은 집계구를 대상으로 탐색반경을 충분히 넓혀 분석하였다면, 시계지역에서는 도로접근성이 매우 낮은 특성에 따라 우회도가 높게 나타났을 것이다. 시계지역뿐 아니라 하천·고속도로·공원·대규모단지와 같이 도시의 경계 주변부에서 상대적으로 높았는데, 이와 같은 특성을 고려하여 우회도의 결정요인을 추가 분석하여 철도와 같은 경계가 도로망 구성에 어떤 영향을 미치는지 향후 연구를 통해 검토할 필요가 있다.

서울시 집계구를 대상으로 4가지 간접효과지표(용도다양성, 과소필지비율, 주간생활인구, 야간생활인구)를 측정하였다.

건축물의 용도다양성을 측정하기 위해 2024년 10월 기준 서울시의 건축물대장 데이터를 집계구에 결합하였고,¹⁰⁾ 건축물 데이터 누락으로 463개 집계구가 분석에서 제외되었다. 분석에 활용된 16,978개 집계구는 최소 1부터 최대 10.5의 값을 가지며, 평균은 1.897, 표준편차는 0.902였다. 1 이상 2 미만인 집계구는 9,711개소(57.2%)이며, 5 이상으로 용도다양성이 높은 집계구는 96개소로 나타났다.

과소필지비율 분석 결과, 16,978개 집계구의 평균 과소필지비율은 16.5%이며 최소 0%에서 최대 95.3%로 나타났다. 40% 이상으로 과소필지가 밀집한 집계구는 2,197개로 전체의 12.9%를 차지한다. 영등포와 서울도심 지역에 과소필지가 밀집하고 있으며, 상대적으로 양천구, 여의도, 동남권 지역에서는 과소필지가 거의 나타나지 않았다. 이러한 분포는 지상철도의 분포와 유사한 측면이 있을 것으로 예측되며 추가적인 분석을 통해 실증할 필요가 있다.

생활인구에 대해 분석대상인 16,978개소 중 인구가 측정되지 않은 지역을 추가로 제외하여 주간 16,971개, 야간 16,950개를 분석하였다. 주간인구는 평균 1,134명, 최고 116,941명으로 표준편차는 2,707명으로 나타났다. 시간당 1천 명 미만의 집계구는 12,201개로 전체 집계구의 71.9%를 차지해 대부분 집계구는 평균 미만의 활동인구를 나타낸다. 분석 결과 일부 철도 주변 지역에서도 생활인구가 높게 나타났는데, 이러한 지역에서는 철도 탑승자들을 포함한 역 주변의 활동이 반영된 것으로 해석할 수 있다. 야간인구는 평균 1,061명, 최고 40,894명으로 주간인구 대비 평균은 약 73명, 최고인구는 약 7만 6천 명 감소한 것으로 나타났다. 시간당 1천 명 미만의 집계구는 10,166개소로 전체 집계구의 60.0%였는데, 이는 주간생활인구 대비 2,135개소 감소한 수치로 주간 활동인구가 주거지로 분산된 결과로 해석할 수 있다.

공간회귀모형을 통해 단절이 개발특성에 미치는 영향을 분석한 결과는 <Table 7>과 같다. 먼저 모형1을 통해 건축물 용도다양성에 미치는 영향을 공간오차모형을 통해 분석했다. 앞서 도출한 다중선형회귀모형보다 공간오차모형에서 R²와 Log Likelihood 값이 증가하였으며 AIC와 SC 값이 감소했으므로 공간오차모형이 용도다양성에 미치는 단절 영향 도출에 더 적합한 모델임을 확인할 수 있었다. Likelihood Ratio 통계량도 유의하므로 공간오차계수(λ)가 적합한 것으로 나타났으며, 양(+)의 값을 가지므로 집계구 간 건축물 용도다양성은 설명변수로 설명되지 않은 잔차의 공간적 군집성이 존재함을 의미한다.

Table 7.

Spatial regression model for diversity of building uses and ratio of small-sized parcel

과소필지비율을 종속변수로 하는 모형2에는 공간시차모형이 활용되었다. 다중선형회귀모형과 비교하였을 때 R²와 Log Likelihood 값이 현저히 증가하였고, AIC와 SC 값이 의미 있는 수준으로 감소하였다. R²가 0.566으로 선형모형에 비해 설명력이 두 배 이상 개선되었다. Likelihood Ratio 통계량 역시 유의하므로 공간시차계수(ρ)가 적합한 것으로 나타났고, 양(+)의 값이므로 과소필지비율이 인접 집계구의 과소필지비율과 강하게 연관된 공간 확산효과가 존재함을 의미한다.

모형1의 공간오차모형에서 설명변수별 회귀계수는 역세권과 토지이용변수를 제외한 모든 변수에서 유의하게 나타났고, 다중선형회귀모형과 비교하였을 때 유의한 변수의 회귀계수의 방향성이 모두 일치함을 확인하였다. 모형2의 공간시차모형에서 단절지수와 공업지역 변수를 제외한 모든 변수가 유의하게 나타났으며, 모형1과 마찬가지로 다중선형회귀모형과 비교하면 유의한 변수의 회귀계수 방향성이 일치하였다. 모형1의 역세권 변수와 모형2의 단절지수를 제외하면 단절의 직접효과지표가 용도다양성과 과소필지비율에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 직접효과지표가 간접효과인 개발특성에 영향을 미치며 단절을 측정하는 데 유의한 지표임을 검증하였다. 또한, 종속변수인 용도다양성과 과소필지비율은 철도로 단절된 지역의 개발특성을 판단하기 위한 간접효과 지표로서 타당성을 확인했으며, 두 간접효과지표 모두 공간적 자기상관성에 따라 인접한 집계구 간에 군집성이 있음을 확인하였다.

본 연구는 단절의 4가지 직접효과지표가 개발특성으로 분류한 간접효과인 용도다양성과 과소필지비율에 어떤 영향을 미치는지를 확인하기 위한 것으로 해당 분석결과를 세부적으로 논의하고자 한다. 모형1에서 인접지표와 단절지수는 각각 용도다양성에 양(+)과 음(-)의 영향을 나타내어 두 지표 간 정반대의 영향을 미치고 있다. 이러한 결과는 단절지수가 높아질수록 용도다양성이 감소하지만 철도와 직접 인접한 지역에서는 다양성이 증가하여 경계공백지대에서의 부정적 효과가 감소한다고 해석된다. 이처럼 철도 인접 지역에서 긍정적 효과와 부정적 효과가 동시에 나타나는 비선형적 관계는 선행연구에서 검토된 바 있으며 철도 인접 지역의 물리적 경계를 제어한 효과가 나타난 것으로 해석할 수 있다(이동엽·성현곤, 2020; Sung et al., 2015; Dogan and Lee, 2024). 단절지수와 우회도는 용도다양성에 음(-)의 영향을 나타내는데 이는 Jacobs(1961)가 주장한 바와 같이 철도로 인한 단절의 부정적인 직접효과가 지역의 다양성을 감소시키는 경계공백지대의 특성을 확인할 수 있다.

모형2는 철도와 인접한 지역에서 과소필지비율이 높게 나타나며 장기적으로 침체된 지역이 많은지 확인하기 위한 모델이다. 분석 결과 인접지표와 역세권은 양(+)의 영향으로 나타났는데, 역세권 지역이 비역세권 지역에 비해 과소필지 비율이 높으며 철도 인접 지역에서 과소필지 비율이 증가하는 것으로 해석할 수 있다. 우회도는 과소필지비율에 음(-)의 영향을 나타내는데 우회도가 높은 지역일수록 과소필지가 적고 필지의 규모가 커져 목적지로의 우회 정도가 높아지는 것으로 해석할 수 있다.

특히 단절지수는 다중선형회귀모형에서는 유의한 양(+)의 영향을 나타났으나, 공간시차모형에서는 유의하지 않게 전환되었다. 공간적 자기상관성을 고려하지 않은 선형모형에서는 철도와의 거리를 기반으로 하는 단절지수의 특성이 과소필지비율의 공간적 군집현상을 일부 설명하는 것으로 추측된다. 반면, 공간적 자기상관성이 통제된 공간시차모형에서는 이미 공간가중치를 통해 인접 지역의 영향이 충분히 설명되어 단절지수에 의한 거리효과가 유의하지 않게 나타났다. 이러한 결과는 과소필지비율이 철도까지의 거리로 인해 군집된 특성 외에도 서울시 공간 전체에서 강한 군집 특성이 나타남을 의미한다. 아울러 공간가중행렬을 사용하지 않는 지리가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)과 같은 국지적 선형회귀모형에서는 전역적 공간구조가 충분히 제거되지 않았을 수 있으므로 단절지수가 지역적 특성을 설명함에 따라 유의하게 작용할 수 있는 가능성을 시사한다.

공간회귀모형을 통해 단절이 활성화 특성에 미치는 영향을 분석한 결과는 <Table 8>과 같다. 모형3과 모형4에서는 각각 주간과 야간의 생활인구를 종속변수로 설정하였으며, 두 모형 모두 통계적으로 더 적합한 공간오차모형을 채택하였다. 분석 결과, R²와 Log Likelihood 값이 증가하고 AIC와 SC 값이 감소하여 공간회귀모형이 다중선형회귀모형보다 우수한 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 다만, 통계량의 개선 폭이 모형1과 모형2보다 작으므로 활성화 특성에서는 공간효과가 비교적 작게 나타난 것으로 해석된다. 또한, Likelihood Ratio가 유의하며 공간오차계수(λ)가 각각 0.192와 0.221로 나타나, 회귀모형의 잔차에 내재된 약한 공간적 자기상관성이 통제되었다.

Table 8.

Spatial regression model for daytime and nighttime population

모형3과 모형4의 분석결과에서 부정형필지 비율을 제외한 모든 변수가 유의한 것으로 나타났다. 이에 따라 단절의 직접효과지표가 생활인구에 따른 활성화 특성을 설명하는 지표로서 유의함을 검증하였다. 모든 변수에서 다중선형회귀모형과 공간오차모형의 회귀계수 방향성이 일치하였는데, 이는 공간효과가 추정량의 크기에만 영향을 주었으나 영향력의 방향성을 바꿀 정도로 왜곡하지는 않았음을 의미한다. 또한, 모형3에서의 설명력과 유의수준이 모형4보다 높게 나타났다는 점에서 단절의 직접효과지표가 야간(상주)의 도시 활동보다는 주간에 발생하는 사람들의 활동과 이동을 더 잘 설명하는 것으로 보인다. 특히 공간오차모형을 채택하였음에도 불구하고 여전히 야간인구에서 설명력이 낮게 나타나 직접효과를 비롯한 설명변수가 야간의 활성화 특성의 일부만 설명하는 한계가 있다.

본 연구의 주요 관심주제인 단절의 직접효과지표가 활성화 특성에 미치는 영향을 중점적으로 검토하고자 한다. 모형3과 모형4의 회귀계수를 비교하면, 주간생활인구와 야간생활인구가 직접효과지표로부터 받는 영향의 크기에서 차이가 나타났다. 대체로 모형3의 회귀계수가 모형4보다 두 배 이상 높게 나타났다. 그러나 영향을 미치는 방향성은 두 모형에서 일정하게 나타났으며, 인접, 역세권, 우회도는 생활인구에 양(+)의 영향을 보이고 단절지수는 음(-)의 영향을 나타낸다.

두 모형 모두 인접지표와 역세권지표가 양(+)의 영향을 보이고 있다. 특히 인접지표는 회귀계수가 모형3과 모형4에서 각각 0.839, 0.200으로 나타나 같은 더미변수인 역세권에 비해 높은 양(+)의 영향을 미치고 있었다. 이러한 결과는 생활인구 데이터의 집계 방식이 위치 기반인 점에 기인한 것으로 선로 위 열차의 탑승객 수가 집계되어 해당 집계구의 인구에 높은 영향을 주고 있는 것으로 파악된다. 한편 역세권 지표가 인구수에 양(+)의 영향을 보이는 결과는 철도역이 횡단시설로서 주변에 미치는 긍정적 효과가 단절의 부정적 영향보다 크게 작용한 결과로 해석된다. 그 밖에도 서울시의 역세권 주변에서 나타나는 공간적 특성에 따라 인구가 집중되는 지역에서의 긍정적 효과가 단절의 부정적 효과보다 더 크게 작용했을 가능성이 있다.

단절지수의 증가는 철도와 가깝고 횡단시설과 거리가 멀어짐을 의미하는데 그에 따른 회귀계수가 음(-)의 방향성을 나타내는 점에서 선행연구와 경계공백지대 이론에 따라 예상된 결과가 나타난 것으로 해석된다. 또한, 인접지표의 결과와는 반대로 단절지수는 주·야간 생활인구에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 보아 철도와의 거리에 따른 인구변화에서 모형1과 같은 비선형적 관계가 나타남이 확인되었다. 단절지수와 인접지표는 모두 증가할수록 철도에 인접한 경향을 보이는데 두 변수의 회귀계수가 반대로 도출된 점은 철도와의 거리에 따른 인구의 비선형적 특성이 나타났을 가능성을 의미한다.

우회도는 주간인구와 야간인구에 모두 양(+)의 영향을 보이며 두 모형에서 각각 99%와 95% 신뢰수준에서 종속변수를 설명하고 있다. 이러한 결과는 우회도가 높아짐에 따라 보행자가 감소하여 생활인구가 줄 것이라는 예측과는 상반된다. 우회도가 생활인구에 양(+)의 영향을 미치는 원인은 철도 주변의 아파트단지나 대규모시설 등으로 인해 우회도가 증가함에도 인구가 높게 나타나는 것으로 해석할 수 있다. 이와 같은 우회도와 생활인구 간 연관성은 단절의 긍정적 효과라기 보다는 철도 주변에 대규모 시설이 위치하게 된 입지적 특성과 지역적 맥락을 고려하여 우회도가 어떤 영향을 미쳤는지 국지적으로 확인할 필요성을 제시한다.