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 Chatzi-yiannaki, 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

통행 시간은 도시와 개인에게 모두 영향을 미치고, 도시의 환경과 개인의 특성에 영향을 받는다. 증가하는 통행 시간은 거시적 관점에서 다양한 사회문제를 발생시키기도 하고(권성문·김성연, 2020), 개인 삶의 만족도와 관련이 있어 개인의 관점에서도 매우 중요한 요소이다(Ettema et al., 2011; Jang and Ko, 2019). 통행 시간 영향요인 분석은 주로 통근과 비통근 통행을 구분하여 연구가 진행되었다.

비통근 통행 시간의 영향요인을 분석한 연구는 주로 여가 통행으로 정의하여 분석되었다. 박성호 외(2016)는 수도권 가구통행실태조사 자료를 활용하여 여가, 오락, 외식 등의 비통근 통행을 여가 통행으로 정의하였고, 여가 통행의 시간에 영향을 미치는 근린 환경 요인을 분석하였다. 분석 결과, 대중교통 시설 접근성과 상업시설 밀도가 높을수록 여가 통행 시간이 감소하는 것으로 분석되었다. 또한, 집에서 출발하는 여가 통행과 회사에서 출발하는 여가 통행을 구분하여 그 차이를 확인하였는데, 집에서 출발하는 통행이 근린 환경 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 이는 여가 통행의 출발지를 집과 회사로 구분하여 분석한 것이 큰 특징이지만, 각 출발지의 근린 환경 특성을 다르게 반영하지는 못하였다. 김원철(2013)은 2011년 가구통행실태조사 자료를 활용하여 고령자와 비고령자의 여가 통행 시간 영향요인의 이질성을 정량적으로 분석하였고, 영향요인이 서로 다름을 입증하였다. 또한, 도시권과 농어촌권을 구분하여 결과를 도출하였는데, 버스 교통서비스에 대한 의존도가 농어촌권이 더 높은 것으로 분석되었다.

한편, 통근 시간의 영향요인으로 고용 밀도, 주택 접근성 등이 도출되었다. Sultana(2002)는 1990년 미국 교통 인구 조사 자료를 활용하여 미국 애틀란타를 대상으로 직주비와 통근 시간의 관계를 분석하였고, 전명진·이지현(2020)은 2016년 수도권 가구통행실태조사 자료를 활용하여 직장과 주택 접근성이 통근 시간에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 주거지의 인구 밀도가 높을수록 통근 시간이 짧아지고, 도착지의 고용 밀도가 높을수록 통근 시간은 길어짐을 입증하였다. 두 개 연구 모두 직장의 밀도가 높은 지역에 주택 공급을 늘리는 것이 통근 시간 절감에 필요함을 시사하였다. 또한, 도시공간구조가 통근 시간 단축에 미치는 영향을 분석하기 위해 권성문·박길환(2020)은 인구주택총조사의 통근 시간을 활용하였다. 그 결과, 직주비와 통근 시간이 U자 형태의 관계를 가지는 것을 입증하였고, 사회경제적 요인과 그린벨트가 통근 시간 증감에 영향을 미친다고 분석하였다. 이에 주거 밀도가 높은 지자체들은 기업을 끌어들이기 위한 노력과 압축도시를 유도할 수 있는 정책이 필요하다고 언급하였다. 신학철·우명제(2021)는 장거리 통근으로 발생하는 도시문제를 해결하기 위해 국가교통 DB의 2016년 통근 통행 기종점 자료로 압축도시와 도시 간 상호작용을 종합적으로 고려하여 통근 시간에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 수도권 외곽지역에 서울로의 통근을 흡수할 수 있는 중심지가 필요함을 시사하였다.

통행 시간의 연구는 대부분 가구통행실태조사 자료를 활용하여 도시 내에서의 이동을 최소화하도록 통행 시간을 단축할 수 있는 방안을 도출하고자 하였다. 선행연구 결과를 종합해보면, 비통근 통행 시간 단축을 위해서는 교통의 접근성과 비통근 활동이 가능한 시설이 중요한 것으로 분석되었다. 그리고 통근 시간에는 통근 시설, 고용 밀도, 직주비 등이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 통근은 도시의 공간구조에 영향을 받는 것으로 나타났다.

도시민의 통행에 거주지의 근린 환경은 영향을 미치고, 특히, 비통근 목적의 통행은 근린 수준의 영향을 더 많이 받는다(박영준·박소현, 2019; Krizek, 2003). 또한, 통행 비중에서 비통근 통행이 상대적으로 증가하는 추세이다(김상황 외, 2004; 서동환 외, 2011; 이남휘·최창규, 2020). 이러한 추세로 비통근 통행에 영향을 미치는 근린 환경 요인 연구가 많이 진행되었고, 연구의 중요성도 증대되었다. 이전 연구에서 비통근 통행은 주로 여가, 쇼핑, 운동, 외식 등을 목적으로 하는 여가 통행으로 정의되었고, 근린 수준 환경에 초점을 둔 비통근 통행 연구는 출발지인 거주지와 도착지인 통행 목적지를 구분하여 연구가 수행되었다. 이남휘·최창규(2020)는 2016년 가구통행실태조사 자료를 활용하여 개인의 주중 여가 통행 거리에 초점을 두고, 거주지 주변 근린 환경 특성들과의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 생활권 내 보행 중심의 환경 조성이 중요하다고 언급하였으며, 출발권역을 설명변수로 설정하여 지역적 요인을 확인하고자 시도하였고, 도심권이 나머지 권역보다 쇼핑 통행의 거리 저감에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. Næss et al.(2019)은 인터뷰를 통해 수집한 데이터를 활용하여 개인 단위로 도시공간구조의 특성에 따라 비통근에 미치는 영향을 구분하여 분석하였는데, 단일중심지인 도시는 지역의 도시환경 특성이 비통근 통행 거리에 큰 영향을 미친다고 하였다. 해당 연구들은 설문자료를 활용하였지만, 개인의 거주지나 목적지의 위치를 특정하여 분석하였다는 특징이 있다. 그리고 지역에 따른 요인을 확인하고, 전체 도시공간구조를 고려하고, 권역 단위로 영향요인을 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

장윤정·이승일(2010)은 수도권 가구통행실태조사 자료를 활용하여 거주지의 여가 환경이 주말 여가 통행 거리에 미치는 영향을 분석하였다. 거주지의 여가 환경은 행정동 단위로 분석하였고, 분석 결과, 여가 공간의 접근성이 여가 통행에 소요 되는 시간과 거리를 감소시킬 수 있다고 하였다. 또한, 늘어나는 여가 통행으로 발생하는 도시환경 문제를 해결하기 위해 도시 관련 정책에서 거주지의 여가 환경을 고려해야 함을 시사하였다. 양승희·박진아(2023)와 설석환 외(2023)는 기존 연구들과 다르게 휴대폰 신호로 수집된 KT 생활이동 데이터의 거주지에서 기타 장소로 이동하는 HE 통행 유형을 비통근 통행으로 설정하여 거주지의 근린 환경을 분석하였다. 구체적으로 양승희·박진아(2023)는 행정동 단위의 데이터를 사용하였고, COVID-19 이후 여가 통행 변화를 분석하여 거주지 내 소매, 여가 업종의 밀도가 높을수록 COVID-19 이후 여가 통행이 더 감소한다고 분석하였다. 이에 근린생활시설의 접근성을 고려한 정책이 필요하다고 언급하였다. 설석환 외(2023)는 교통폴리곤 단위의 데이터를 사용하였고, 고령인의 이동에 초점을 두고 분석하였다. 그 결과, 공원, 병원, 보건소 등이 고령자의 비통근 통행을 감소시킨다고 도출되었다. 장윤정·이승일(2010), 양승희·박진아(2023), 설석환 외(2023)는 서로 다른 데이터를 사용하고, 분석 단위와 대상이 달랐지만, 비통근 활동 수요가 발생되는 시설의 접근성이 중요함을 강조하였다.

통행 목적지의 근린 환경에 초점을 둔 고승욱 외(2017)는 연령대별로 여가 통행 목적지 선택에 영향을 미치는 요인을 행정동 단위로 분석하였다. 그 결과, 연령에 따라 여가통행 패턴의 차이와 영향을 미치는 요인이 다름을 입증하였고, 여가 활동의 접근성이 높아도 실제 목적지로 선택될 확률이 높은 것은 아니라고 주장하였다. 또한, 목적지의 교통수단별 이용 편의성에 따라 목적지 선택이 결정될 수 있다고 분석되었다. Li et al.(2018)은 미국 오하이오주를 대상으로 3일의 통행 일기를 분석하여 주거지와 활동 목적지의 비통근 활동에 대해 분석하였고, 활동 목적지의 토지이용 혼합은 대중교통을 이용한 비통근 통행 거리에 긍정적인 영향을 미침을 입증하였다. 성현곤 외(2015)는 여가 목적지를 대상으로 분석하였으나, 통행 목적지의 공간 단위는 시 단위로 구분하였다. 이에 여가 목적의 보행 활동은 주로 개인 속성의 차이에서 발생한다고 주장하였다. 이에 따라 통행 목적지의 근린 환경은 비통근 통행에 영향을 미치는데, 연령대나 교통수단에 따라 그 영향이 달라짐을 알 수 있다.

비통근 통행을 교통수단 선택과 함께 분석한 연구도 있는데, Convery and Williams(2019)는 비통근 통행의 목적지를 대상으로 교통수단 선택 결정 요인에 대해 분석하였다. 그리고 Parady et al.(2015)은 일본 개인통행조사 자료를 이용하여 교통수단별 비통근 통행 빈도와 도시환경의 관계를 분석하였고, 윤대식(1999)은 미국 Nationwide Personal Transportation Survey(NPTS)를 활용하여 비통근 통행 발생여부와 교통수단 선택 행태를 분석하였다. 이 연구들은 비통근 통행이 대중교통이나 비동력 교통수단으로 전환되어야 함을 주장하였고, 교통수단을 고려한 비통근 통행 연구가 중요함을 말하고 있다. 이에 비통근 통행 발생에 사용한 교통수단을 고려하거나, 통행 발생 지역의 대중교통과 자가용 사용 여부를 고려할 필요가 있다.

한편, 비통근 통행에 영향을 미치는 요인을 분석할 때, 통근과의 관계에 집중하여 분석 결과를 도출한 연구들이 있다. Næss(2006)는 덴마크 코펜하겐을 대상으로 비통근 통행과 인구통계학·사회경제학·토지이용 특성과의 관계를 분석하였는데, 평균 통근 거리가 짧은 고밀 도심지역일수록 주말의 비통근 통행 거리가 길어지는 보상적 통행이 발생한다는 결론을 도출하였다. 또한, 서동환 외(2011)는 2006년 수도권 가구통행실태조사 자료를 활용하여 보상메커니즘을 고려한 평일 통근과 주말 비통근 통행의 상호관계를 분석하였다. 그 결과, 평일 통근과 주말 비통근 통행은 보상매커니즘의 관계를 가지는 것으로 분석되었고, 주말 비통근 통행 수요를 친환경 교통수단으로 전환할 수 있는 정책적 고려가 필요함을 시사하였다. Holden and Linnerud(2011)은 통근 거리 저감 정책이 오히려 비통근 통행 거리를 증가시키는 효과를 나타낼 수 있다고 지적하였다. 이 연구는 모두 통행 거리를 대상으로 분석하여 통근과 비통근 통행의 보상 통행 관계를 실증적으로 분석하였다.

비통근 통행과 근린 수준 도시환경의 관계를 분석한 이전 연구는 개인의 거주지와 비통근 통행 목적지의 위치를 특정하여 도시환경을 구체적으로 분석하였다. 또한, KT 생활이동 데이터를 활용하여 도시민의 비통근 통행 거리에 영향을 미치는 근린 환경을 분석하였다. 이들은 모두 전역적 분석 결과를 도출하였고, 비통근 시설의 접근성, 거주 환경의 교통 접근성, 통근 거리와의 관계 등이 비통근 통행에 영향을 미치는 요인임을 입증하였다. 특히, 통근과 비통근 통행의 보상 통행 관계를 실증적으로 분석하였다.

위에서 살펴본 이전 연구를 종합하면 다음과 같은 특징과 한계점을 가진다. 첫째, 통행 시간 영향요인 분석에 활용한 통행 시간 자료는 주로 기억에 의존하여 응답하는 설문 방식으로 수집되었다. 또한, 비용의 한계로 표본의 수가 제한되어 있고, 시간적 해상도가 낮다. 이는 개인의 통행 목적, 교통수단 등 세부적인 정보를 함께 수집할 수 있다는 장점이 있으나, 대규모 인원을 대상으로 하는 통행 시간 수집은 어렵다는 한계가 있다. 둘째, 비통근 통행의 중요성이 증대되면서 관련 연구가 많이 진행되었다. 이때, 비통근 통행의 특성을 주로 통행량이나, 통행 거리로 정의하였고, 상대적으로 통행 시간의 중요성은 고려하지 못했다. 시간·공간적 해상도가 높은 생활이동 데이터를 활용한 선행연구도 통행 거리를 대상으로만 분석되었다. 따라서 비통근 통행 시간 단축에 영향을 미치는 요인을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 셋째, 이전 연구에서 근린 수준 도시환경의 분석 단위는 개인의 거주지·목적지 위치, 교통폴리곤, 행정동 등으로 다양했다. 하지만, 주로 행정동 단위로 분석되었고, 이는 행정동 내부에서의 짧은 통행을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 넷째, 비통근 통행에 미치는 영향을 전역적 영향 요인으로 결과를 도출하였고, 국지적인 영향을 분석하지 못했다.

이를 바탕으로 본 연구의 차별성은 다음과 같다. 첫째, 휴대폰 신호로 이동시간이 정확하게 수집되는 KT 생활이동 데이터를 활용하여 교통폴리곤 단위로 비통근 통행 시간을 분석하였다. KT 생활이동 데이터는 기지국 단위의 이동을 집계하여 행정동보다 작은 단위인 교통폴리곤 단위로 데이터를 제공한다. 이는 짧은 시간의 이동까지 모두 포착할 수 있으며, 전수화 과정을 거쳐 KT 이용 고객을 포함한 전체 시민의 이동을 대상으로 분석할 수 있다는 장점이 있다. 둘째, 분석 방법에서 공간적 자기상관성을 고려한 공간회귀분석을 사용하고, 국지적인 영향력을 확인하기 위해 지리가중회귀분석을 함께 사용하였다. 이에 비통근 통행 시간이 서울시 전체에 미치는 영향 요인을 확인하고, 지역별 영향도 확인할 수 있다는 차별성을 가진다.

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

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.

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.

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.

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.

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)

본 연구는 비통근 통행 시간을 단축할 수 있는 도시환경 요인을 분석하고, 공간적 이질성을 반영한 지역별 영향 요인을 비교하였다. 분석 결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 평균공시지가가 높은 지역일수록 비통근 통행 시간이 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 단독주택 연면적 비율 대비 공동주택 연면적 비율이 높은 지역도 비통근 통행 시간이 짧은 것으로 분석되었다. 이는 소득 수준이 낮은 지역과 기반 시설이 부족한 저층 주거지역에 비통근 활동을 지원할 수 있는 서비스나 시설 공급이 필요하고(배웅규 외, 2011; Plaut, 2006), 이를 통해 비통근 통행 시간을 단축할 수 있음을 시사한다.

둘째, 기초기능시설의 비통근 통행 시간 영향요인은 주중과 주말이 서로 다르게 나타났다. 이는 주중과 주말의 비통근 통행 발생 원인이 서로 다르기 때문이며, 주중에는 쇼핑, 장거리 여가 활동 등을 위한 통행보다는 마트, 편의점 등 생활 필수 기능을 해결하기 위한 비통근 통행 발생이 많기 때문으로 판단된다. 이에 주중과 주말의 비통근 활동 수요를 모두 충족시킬 수 있는 기능시설을 거주지 인근에 공급하여 전체 비통근 통행 시간을 단축하고자 하는 노력이 필요하다.

셋째, 지하철 서비스 밀도는 비통근 통행 시간과의 관계가 서울시 지역마다 다르게 나타났다. 서울시 도심의 경우, 환승이 가능한 지하철역이 많이 위치하여 지하철 서비스 수준이 좋을수록 비통근 통행 시간이 감소하는 것으로 판단된다(조아라 외, 2013). 하지만, 서울시 외곽지역은 환승 지하철역이 상대적으로 부족하여 지하철역 서비스 밀도가 높아도 비통근 통행 시간이 증가하는 것으로 분석되었다. 따라서 서울시를 대상으로 친환경 교통수단인 대중교통의 환승 효율성을 지역별로 분석하여 통행 시간이 단축될 수 있도록 지원할 필요가 있다.

넷째, 서울시의 일부 외곽지역을 제외하고, 통근 시간과 주중·주말 비통근 통행 시간은 양(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었는데, 이는 보상 통행이 발생한다는 이전 연구와는 다른 결과이다(서동환 외, 2011; Næss, 2006). 통행 시간은 통행 거리와 다르게 통근과 비통근의 관계에서 결정된다기보다, 교통 환경과 도시공간구조에 영향을 받아 통행 시간이 긴 지역은 모든 유형의 통행 시간이 긴 것으로 분석되었다. 이에 통행 시간 단축에 기여할 수 있는 도시환경 요인을 적극 반영하면 모든 유형의 통행 시간 감소에 효과가 있을 것으로 판단된다. 한편, 통근 거리는 서울시 일부 외곽지역을 제외하고, 비통근 통행 시간과 반비례 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 이는 Holden and Linnerud(2011)의 연구 결과와 유사하게 통근 통행 저감이 오히려 비통근 통행 시간을 증가시키는 효과를 가져올 수 있기에 통근 및 비통근 통행 저감 정책을 시행할 때는 이러한 현상을 유의할 필요가 있다. 하지만, 통행 거리와 시간의 관계는 교통수단의 속도에 영향을 받기 때문에 교통수단을 고려한 추가적인 분석이 필요하다. 또한, 서울시의 일부 외곽지역은 다른 지역들과 반대의 결과가 도출되어, 비통근 통행 시간에 대한 통근 시간·거리의 영향은 지역별로 분석할 필요가 있음을 시사한다.

다섯째, 실제로 발생하는 통행을 대상으로 계산한 유입 통행 밀도와 비통근 통행 시간은 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었다. 실제 유동 인구의 유입이 높은 지역은 비통근 통행 목적지가 많고, 도시의 활력이 높은 곳으로 해석할 수 있는데(Kim, 2018), 도시의 활력이 높은 지역일수록 비통근 통행 시간이 감소한다는 것이다. 이러한 결과는 도시 활력을 증진시킬 수 있는 도시계획 요소가 통행 시간 단축에 기여함을 시사한다.

여섯째, 고용 밀도나 주거·상업 용도 혼합도가 높은 지역일수록 주중의 비통근 통행 시간은 높게 나타났지만, 주거·상업·업무의 토지이용 혼합이 높을수록 주중의 비통근 통행 시간은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 비통근 통행 시간을 단축하기 위해서 단순히 주거시설 인근에 업무용 시설을 조성하는 것보다, 비통근 수요를 충족시킬 수 있는 다양한 용도의 혼합적 토지이용을 고려하여 계획해야 함을 시사한다. 반면, 주말의 경우 토지이용 혼합이 유의미한 관계를 보이지 않았다. 주말에는 토지이용의 영향보다 다른 요인에 의한 영향이 크다는 것을 의미한다. 또한, 주거·상업·업무 용도 혼합도는 서울시 지역별로 주중과 주말에 따라 서로 다른 영향 관계를 보이는데, 이는 통근 유무에 따라 달라지는 비통근 수요를 모두 반영할 수 있는 토지이용 정책이 필요함을 시사한다.

한편, 본 연구는 도시민의 통행 시간에 영향을 미치는 개인 특성을 고려하지 못했다는 한계를 가진다. 도시계획 분야에서는 도시의 공간구조와 환경이 사람들의 통행에 영향을 미치는지, 아니면 개인 특성이 통행에 영향을 미치는지, 연구에 따라 서로 다른 주장을 하고 있어 이를 설명할 연구가 필요하다. 하지만, 본 연구에서는 데이터의 한계로 인해 개인의 특성은 고려하지 못했고, 도시의 공간과 환경적 측면만 고려하였다. 또한, 생활이동 빅데이터는 휴대폰 신호 기반으로 수집되는 통행 데이터이기 때문에 이동 시에 사용한 교통수단을 정확하게 구분하기 어렵다는 한계가 있다. 하지만, 본 연구는 통행 시간에 영향을 미치는 요인을 전역적, 국지적 측면에서 분석하여 비통근 통행 시간이 서울시 지역별로 다른 영향 관계가 있음을 입증하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 기존의 설문 방식으로 수집된 데이터를 활용하지 않고, 실제 휴대폰 신호를 대상으로 전수화된 통행 데이터를 사용하여 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있다.