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| [ Research Article ] | |
| The International Journal of The Korea Institute of Ecological Architecture and Environment - Vol. 20, No. 5, pp. 73-80 | |
| Abbreviation: J. Korea Inst. Ecol. Archit. And Environ. | |
| ISSN: 2288-968X (Print) 2288-9698 (Online) | |
| Print publication date 31 Oct 2020 | |
| Received 16 Sep 2020 Revised 07 Oct 2020 Accepted 12 Oct 2020 | |
| DOI: https://doi.org/10.12813/kieae.2020.20.5.073 | |
| 도시공원녹지 분포의 정밀 평가 방법론 개발 : 도로명 주소지도와 GIS 네트워크 분석을 이용하여 | |
제민희* ; 정승현**
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Development of Methodology to Precisely Evaluate the Distribution of Urban Parks : Using the Map of Road Name Address System and GIS Network Analysis | |
Minhee Je* ; Seunghyun Jung**
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| *Research Specialist, Korea Institute of Civil engineering and building Technology, Korea (minheeje@kict.re.kr) | |
| **Corresponding author, Senior Researcher, Korea Institute of Civil engineering and building Technology, Korea (shjung@kict.re.kr) | |
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Funding Information ▼ | |
The importance of urban park green areas has increased because of their roles as air purification, temperature reduction, and rest places for urban citizens. Due to the importance of green areas, securing parks and green areas has been an important evaluation element when promoting various development projects. Accordingly, studies on the analysis of urban park service areas have been continuously conducted. As a methodology to evaluate an urban park service area, network analysis has been mainly proposed, but it is difficult to be applied practically due to the limitation to build network data and acquire related data. Thus, this study aimed to propose a geographic information system (GIS) analysis methodology that can improve the problem of building data and evaluate a level of supply of urban park green areas precisely.
The methodology proposed in this study was to utilize the road name address system. Because the road name address system provided entries and network data of buildings, building data was convenient data building. If the statistical data of the National Basic Districts were utilized, measuring the effects were also convenient.
The analysis results of park green area status in Seoul using the methodology revealed that not only the division by region but also the analysis of statistical data by age could be possible. Thus, the study results will facilitate the expansion of analysis targets in the future.
| Keywords: Urban Parks, Road Name Address Map, GIS Network Analysis 키워드: 도시공원녹지, 도로명주소지도, GIS네트워크분석 |
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도시 내에서 공원녹지는 동식물의 서식처, 도시민의 휴식 공간, 대기 정화와 온도 저감, 시각적 경관 향상 등 다양한 역할과 기능을 수행하고 있다. 또한 전 세계적으로 확산되고 있는 신종 바이러스인 COVID-19로 인해 거주지 중심의 생활 활동이 증가되어 근린공원에 대한 수요는 더욱 높아지고 있다. 이 같은 녹지의 중요성으로 각종 개발사업 추진 과정에서는 공원과 녹지 확보를 중요한 평가요소로 활용하고 있다. 공원과 녹지 확보 수준을 평가하는 지표는 양적인 측면의 전체 공원녹지면적, 공원과 녹지의 수, 1인당 공원면적과 같은 지표가 사용되어 오고 있다. 공원녹지 기본계획 수립지침(3장 5절)에 의하면, 공원녹지 수요분석 시 공원의 서비스수준은 지역 내 공원의 위치, 접근성과 이용수준 등을 분석하도록 제시되어 있다. 이와 관련하여 공원녹지의 서비스 권역을 분석하는 연구는 지속적으로 진행되어 왔다[1-7]. 선행연구에서는 실제 보행로를 고려한 네트워크 분석과 인구수 분포가 핵심으로 적용되었다. 그리고 공원입지의 적정성을 1인당 공원면적[1,2], 인구비율[3,4], 가구소득[5,6] 등의 지표로 평가한 사례도 있다. 그러나 실제 계획에서는 자료구축의 한계로 인해 기존의 공원녹지 수준 평가방법론을 적용하고 있다. 한 예로 2030 서울시 공원녹지 기본계획(2015)의 공원서비스 수준 분석은 직선거리로 서비스 영향범위가 분석되었다[7]. 또한, 공원녹지기본계획 수립지침 중 수요분석 부문 개정안으로 공원으로의 접근성 분석을 네트워크 분석으로 계산하도록 제안하고 있으나, 실제 업무에서 활용성을 확보하기 어려워 보편적인 방법론 개발의 필요성을 제시하고 있다[8]. 이 같은 자료구득의 한계를 해결하기 위한 방법으로 본 연구에서는 도로망 주소자료의 활용을 제안하였다. 도로망 주소의 경우 선행연구에서 사용된 네트워크 자료 구축이 용이하고, 국가기초구역을 제공하여 통계자료 활용에도 가능하다. 따라서 자료를 기반으로 평가 방법론을 개발할 경우 이전 연구와 평가사례에서 지적된 문제점들을 일부 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 자료구득과 구축이 용이하면서도 도시공원녹지 분포의 적정성을 정밀하게 평가할 수 있는 GIS 분석 방법론을 개발하는 것을 목적으로 설정하였다.
도시공원녹지 평가에 관련한 연구는 도시공원 규모 및 입지 적정성, 영향권 분석 등의 양적평가와 만족도조사, 환경영향평가, 형평성의 질적 평가의 선행연구가 있다. 선행연구로 공원의 최소거리와 유치거리를 기준으로 커버리지 접근방법을 통해 서비스권에 따른 집계구별 사회·경제적 특성을 환경적 형평성과의 관계를 분석한 연구가 있으며[3], 신시가지와 구시가지를 대상으로 법제분석, 사례조사, 문헌조사로 공원분포 현황에 대한 적정성 분석을 수행하였다[9]. AHP분석을 통해 대상지 공원을 기능별 지표에 가중치를 설치하여 녹지를 종합적으로 평가하고[10], 어린이공원에 대한 미시적 수준에서 공급 및 수요분석을 Huff모형을 이용해 수급적정성지표를 정의하는 등[11] 계량분석기법이 적용된 사례가 다수였다. 도시공원녹지의 개선 방향성 제시를 위해 공원 주변지역의 프로그램 수, 사회경제적 지위변수에 따른 분배적형평성을 분석[12]하고. 도시의 녹지 서비스개선을 위해 물리적, 형태적인 변수뿐만 아니라 인문적, 미적, 생태적 측면을 고려하는 접근을 시도하는 연구도 있었다[13].
도시공원녹지와 접근성에 관련한 연구는 GIS를 활용하여 버퍼(buffer), 공간분석(spatial analysis), 네트워크분석(network)등의 기능을 적용하여 서비스 권역, 공간적 분포를 분석하는 것이 일반적이다. 관련 연구로 도시공원자료에 확률적 중력모형을 이용하여 도시공원 서비스 제공량과 법적요구량을 산출한 후 공급적정성을 평가한 사례가 있으며[4], 주민등록 데이터를 이용하여 자치구·군별 근린공원 서비스 권역을 네트워크 분석으로 평가하여 도시공원 공간적 분포의 문제점을 도출하기도 하였다[14]. 환경형평성 관점에서 실제 시민들이 이용하는 공원 범위를 고려하여 생활권공원과 주제공원을 공간분석으로 접근성 개선을 제시하기도 하였다[15]. 국외에서도 시설물로부터의 거리를 계산하여 이동비용을 측정하거나[16], 가중치를 적용하여 접근성을 평가[17]하는 등 도시공원 녹지 관련 연구가 다수 선행되었다.
전술한 바와 같이 도시공원공급의 적정성과 관련된 연구들은 주로 이용권, 서비스 권역의 개념을 적용하여 공원의 수요와 공급을 분석한 선행연구들이 주를 이루고 있음을 알 수 있다. 특히, 접근성 분석과 관련하여 실제 이동경로를 분석에 반영하지 못한다는 점을 보완하기 위해 네트워크 분석이 사용되고 있다. 그러나 이들 연구들은 자료구득, 통계활용, 정밀분석수준의 관점에서 한계가 있어 개선이 필요하다. 첫째, 공원녹지 분포 분석을 위한 네트워크 자료는 네트워크 도로망과 출발점, 도착점이 모두 연결된 자료를 구축해야함으로 자료구득이 어렵다. 도시 전체 도로망을 하나로 연결하기 위해 정밀한 자료구축 방안이 필요하다. 둘째, 실제 이용자가 이용하는 네트워크 경로를 반영하기에 한계가 있다. 기존 연구에서는 건축물, 대상지의 중심을 기준으로 분석하였다. 그러나 좀 더 정밀하게 분석하기 위해서는 차량 경로가 아닌 보행자 이동이 반영될 수 있는 경로를 구축하는 방안을 모색해야한다. 셋째, 공원녹지 분포 평가를 위한 지표를 네트워크 분석 결과를 통해 바로 도출하기 어렵다. 자료간의 공간적 범위가 달라 네트워크 분석결과인 출발지에서 도착지까지의 거리와 인구, 면적 등 통계자료와 활용이 어렵다. 이를 위해 활용할 통계자료도 함께 반영되는 자료구축 방안이 마련되어야 할 것이다.
본 연구는 선행연구의 자료구축과 정밀성의 한계를 보완하여 도시공원녹지 분포를 효율적으로 평가하기 위한 방법론을 개발하였다. 방법론 개발 시 행안부의 도로명 주소지도와 국가기초구역을 활용하였다. 도로명 주소지도는 기존의 지번체계를 가로중심의 주소체계로 변환하여 작성한 것으로 GIS의 네트워크 분석에 최적화된 지도이다. 행정동 기준이 아닌 국가기초구역을 이용하여 건축물 내 거주민 수를 추정하여 실제 이용자를 고려하였다. 또한, 도로명 주소지도 자료의 건축물의 출입구와 기준으로 실제 이동이 가능한 도로연결망을 활용하여 도시공원녹지의 서비스 권역을 분석하였다. 이는 보다 정밀한 도시공원녹지 분포 현황과 이용자에 대한 다양한 각도의 분석을 가능하게 하였다. 연구의 공간적 범위는 다양한 연령과 공원녹지 유형이 조성되어 있는 서울시를 대상으로 사례분석을 실시하였다. 방법론을 토대로 조성된 도로를 기준으로 GIS네트워크 분석을 통해 서울시의 공원녹지 이용권을 분석하였다. 결과 분석은 생활권, 자치구별로 살펴보고 유소년과 고령인구의 공원 이용권 현황은 어떠한지 분석하였다.
「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」제15조에 의하면 도시공원은 국가도시공원, 생활권공원, 주제공원으로 세분된다. 도시공원녹지 분포를 평가하기 위해서는 이용하는 인근 거주민이 도보로 공원을 이용할 수 있는가에 대한 접근성이 중요하다. 주거지역 인근 공원의 이용권을 분석하기 위해 분석 대상지는 도시외곽의 산지와 규모가 크거나 입장에 제한이 있는 역사공원, 체육공원 등 주제공원을 제외한 생활권공원이다. 생활권공원은 지역 생활권 내 거주자를 위한 공원으로 소공원, 어린이공원, 근린공원으로 구성되어 있다. 미 조성된 공원을 제외한 소공원, 어린이공원, 근린공원을 대상으로 각 공원의 출입구 자료를 구축하여 분석을 수행한다. 출입구가 별도로 위치하지 않는 소공원과 어린이공원은 규모가 작고 대부분의 활용이 공원 중심부에서 이뤄지기 때문에 공원의 중심점을 기준으로 구축한다. 근린공원의 경우 도로망자료와 위성영상을 통해 실제 출입구 위치 자료를 구축한다.
국가기초구역은 정부와 공공기관에서 공통적으로 활용하기 위한 전국토의 최소단위로 도로명 주소 도입 이전의 우편번호를 대체하게 된다. 국가기초구역에는 기본적으로 거주인구, 고용인구 등의 통계정보가 포함되어 있어 시군구 또는 동별 통계자료를 활용하는 것에 비해 정밀한 인구분포도를 작성할 수 있다. 정밀한 공원이용권 인구를 분석하고, 연령대별 생활권공원의 유치범위를 분석하기 위해 건축물별 거주인구 자료를 구축한다. 이는 기초구역 인구를 활용하여 주거 건축물의 총 연면적을 기준으로 각 건축물의 거주인구를 배분한다(Fig. 1.).
Fig. 1.
The residential population of the building
도로명 주소지도는 각 건물의 입구정보가 포함되어 실제 이동경로를 더욱 정밀하게 분석할 수 있다. 또한, 국가기초구역 경계는 행정구역 및 지번부여지역 기준으로 아파트 단지와 같은 건물군이 분할되지 않도록 지정되어 있다. 이를 활용해 공동주택의 경우 건물군의 입구가 고려되어 공동주택 단지 분석도 정밀하게 분석되도록 설정한다. 사례연구의 대상지인 서울시의 각 건물 입구에 거주인구자료를 구축 한 결과 9,972,481명이며, 이는 서울통계 인구(2018)의 99.2%가 반영된 것이다.
도로명 주소지도는 행정동과 법정동의 이원화, 지번의 연속성 결여, 경로안내와 안내 기능저하 등의 기존 지번주소체계 문제점을 해소하기 위해 도로명과 건물명을 기본으로 한 새로운 주소체계가 반영된 지도로 2014년 1월부터 전면 사용 중이다. 도로명 주소지도는 행정안전부에서 제공되는 자료로 법정구역, 건물, 건물군, 출입구, 기초구역 등이 제공된다. 도로명 주소지도 도로망을 이용하면 Fig. 2.와 같이 건축물 출입구와 도로를 연결하여 실제 거주민의 이동거리를 더 정밀하게 분석할 수 있다.
Fig. 2.
Network data set based on road name address
입지적정성을 평가하는데 있어서 선형의 경로자료가 구축되어 있다면 GIS의 네트워크 분석이 가장 효과적으로 적용할 수 있다. GIS 네트워크 분석은 선형의 경로를 기반으로 분석되는데 출발지에서 목적지까지의 최단경로, 출발지로부터 특정 거리, 시간 이내의 영역 등을 분석할 수 있다(Fig. 3.). 본 연구에서는 선형의 네트워크 탐색으로 출발지인 건축물 출입구로부터 도로망을 따라 가장 근접한 도시공원녹지를 분석할 수 있다.
네트워크 분석을 수행하는데 있어서 관건은 이동 경로가 되는 네트워크를 구축하는 것이다. 기존 연구에서는 네트워크자료 구축을 위해 수작업으로 이동경로를 작도하거나, 도로 중심선 자료를 이용하여 네트워크 자료를 구축하였다[18],[19]. 그러나 수작업으로 작도 시 분석대상지가 넓을수록 많은 시간이 소요되며, 별도의 검증 작업이 없을 시 자료구축의 정확도를 확보하기 어렵다. 도로 중심선은 기 구축된 자료를 활용할 수 있다는 장점이 있으나, 차량의 이동이 가능한 경로 중심으로 구축되어 있어 보행자의 이동경로를 반영하기 어렵다. 따라서 보행자의 이동경로, 출발지와 도착지 정보를 정확하게 반영할 수 있는 정밀분석방법이 필요하며, 행안부에서 구축한 도로망 주소지도가 대안이 될 수 있다.
네트워크 분석을 통해 도출된 평가지표는 자치구 단위로 도출한다. 공원녹지 분포의 적정성은 이용권역 내 인구수를 평가지표로 활용한 선행연구[1],[4],[19]를 바탕으로 공원이용권 인구비를 이용한다. 거주민이 유치거리 내 공원을 이용할 수 있는 가에 대해 분석하고 공원이용권 내 인구분포 현황을 분석하기 위해 공원이용권 인구비를 평가지표로 삼았다.
이는 네트워크 분석 결과인 공원이용권 내 해당인구의 상주인구수의 합을 전체 상주 인구수로 나눈 비율이다.
| (Eq. 1) |
Rp : 공원이용권 인구비
Pcb : 공원이용권내 해당건물 b의 상주인구수
Pt : 전체상주 인구수
공원이용권의 거리 범위는 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률 시행규칙」별표3의 도시공원의 설치 및 규모기준을 준용한다. 생활권 공원 중 어린이공원의 유치거리는 250m 이하, 근린공원은 500m 이하로 규정되어 있다. 이를 바탕으로 소공원과 어린이공원은 250m, 500m, 750m를 이용권 범위로 설정하고, 근린공원은 500m, 750m, 1,000m를 이용권 분석 범위로 설정한다.
본 연구의 대상지는 서울시로 선정하였다. 서울시는 지리적, 환경적, 인문적 특성이 다른 25개 자치구로 구분되어 있어 분석결과를 바탕으로 다양한 해석과 시사점 도출이 가능하다. 또한, 서울시는 도시공원의 질적, 양적인 서비스 공급 격차가 있는 지역이다. 서울시 공원녹지정책과 자료에 의하면, 2018년 기준 서울시 공원면적은 168,8463.3m2, 생활권 공원면적은 56,848.8m2이다. 1인당 공원면적과 생활권공원면적1)은 16.8m2, 5.7m2이다. 일상적으로 거주민이 이용할 수 있는 생활권 공원의 1인당 면적은 자치구별로 최소 1.6m2에서 최대 18.7m2까지 10배 이상 차이를 보인다. 1인당 생활권공원면적이 가장 넓은 종로구는 2010년 대비 2018년도 1.8m2 가장 크게 증가한 반면, 가장 적은 금천구는 1.2m2 증가하였다. 서대문구, 마포구, 송파구는 1인당 생활권공원면적이 감소하는 등 자치구별 지역 간 생활권 공원서비스 면적의 편차가 있다. 분석 대상지인 서울시 생활권공원(소공원, 어린이공원, 근린공원)은 Fig. 4.와 같다.
Fig. 4.
Urban Parks of Seoul
연구 대상지인 서울시의 분석 자료는 도로명 주소지도와 서울시 정책지도 서비스를 통해 구득하였다. 분석의 기준 시점은 2018년으로 설정하였다. 구득된 자료는 서울시의 2,699개 생활권공원 정보를 포함하고 있고, 601,727개의 주거건축물자료 중 565,031개의 건축물 출입구에 거주 인구자료를 구축하였다.
서울시 도시생태현황도상 주거지역의 건축물을 기준으로 근린공원의 접근성을 분석하였다. 네트워크분석 결과 도면은 Fig. 5.이며, 주거지역 내 공원이용권 인구 비율은 Table 1.과 같이 나타났다. 소규모 토지를 이용하여 설치되는 소공원의 경우, 시행규칙에 규정된 유치거리가 없으므로, 어린이공원의 기준으로 적용하였다. 그 결과, 250m이내 소공원 이용권 인구비가 0.8%, 500m이내 3%, 750m이내 6%미만으로 조성되어 공급 수준이 낮은 것으로 나타났다. 어린이공원의 경우 250m 이내 이용권 인구비는 12.6%, 근린공원의 경우 500m 이내는 14.4%로 분석되었다. 공원의 유치거리는 어린이공원 250m, 근린공원은 500m로 규정되어 있으나 실제로는 15%이내 인구만이 공원을 유치거리 내 이용할 수 있는 것으로 분석되었다.
Fig. 5.
Results of network analysis
Population ratio of service area within the living park disposition distance
| Park | Distance | Total | Youth | Aged | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Small Park | 250 | 180,983 | 0.8% | 23,231 | 0.9% | 22,241 | 0.8% |
| Children’s Park | 250 | 2,837,560 | 12.6% | 335,389 | 12.4% | 351,498 | 12.5% |
| Neighborhood park | 500 | 3,254,226 | 14.4% | 409,575 | 15.1% | 391,155 | 13.9% |
서울시를 5개 생활권(도심, 동북, 서북, 서남, 동남)으로 구분하여 이용권을 분석하였다. 공원 유형별 이용권 인구비는 Fig. 6.과 같이 최소 2%에서 최대 42%까지 생활권간 차이를 보였다. 공원을 도보권내에서 이용할 수 있는 인구가 많은 생활권은 동남권, 서남권, 동북권, 도심권, 서북권 순으로 나타났다.
Fig. 6.
Analysis of service area of 5 zones
소공원은 모든 생활권에서 250m 이내에서 이용할 수 있는 인구는 3% 미만이었고, 750m 이내에서는 18%미만으로 나타났다. 어린이공원는 250m 이내의 경우 17%~34%의 인구만이 이용할 수 있는 것으로 분석되었다. 도심권을 제외한 4개의 생활권은 500m 이내에서 최대 50%인구가 어린이공원을 이용할 수 있고, 750m 이내에서는 평균 80% 인구가 이용할 수 있다. 근린공원의 이용권 인구비는 동남권, 도심권, 서남권, 동북권, 서북권순으로 분석되었다. 동남권을 제외한 생활권 거주민의 최대 35%만이 근린공원을 유치거리 500m 내에서 이용할 수 있다. 또한, 동남권과 서남권의 이용권 인구비 차이는 500m에서 34%, 1,000m에서 42%로 생활권간 격차를 보인다.
도심권은 남산공원, 낙산공원, 탑골공원 등 자연환경과 역사적 장소를 활용한 근린공원은 조성되어 있으나, 어린이공원을 250m 이내 이용할 수 있는 인구비는 17%로 타 생활권에 비해 낮게 나타났다. 동북권은 서울숲, 아차산 둘레길, 중랑천, 청계천 등 그린네트워크와 블루네트워크가 구축되어 있는 곳이다. 생활권 내에서 공원 규모가 가장 크게 조성되어 있으나 소규모공원은 부족하다. 서북권은 근린공원 유치거리를 1,000m로 분석하였을 때 50%미만으로 공원이용권 인구비율이 가장 낮게 나타났다. 서남권은 아파트 단지 비율이 높은 곳으로 단지 내 공원으로 인해 공원 유형의 모든 곳에서 평균보다 높은 것으로 분석되었다. 동남권은 우면산, 양재시민의 숲, 올림픽공원 등 규모가 다양한 녹지들은 위치해 있어 어린이공원과 근린공원은 다른 생활권에 비해 이용거리가 크다. 이와 같이, 공원이용권 인구비는 근린공원의 경우 250m 기준 34%, 1,000m 기준 42%의 격차를 보이는 등 모든 유형 공원에서 5개 생활권간 격차가 나타난다.
자치구별 이용권 인구비는 규정된 유치거리를 기준으로 소공원의 경우 성동구, 동작구, 성북구, 강북구, 구로구순으로 높게 나타났으며, 어린이공원의 경우 강서구, 금천구, 양천구, 노원구, 송파구순으로 높게 나타났다. 근린공원의 경우 송파구, 양천구, 강서구, 강남구, 종로구 순으로 높게 나타났다. 주거 건축물에서 250미터 이내에 소공원이 조성되지 않은 자치구는 노원구, 서대문구, 강서구, 금천구, 강남구, 송파구이다. 어린이공원의 이용권 인구비가 15%미만인 자치구는 종로구, 영등포구, 성북구, 동작구, 구로구 순으로 낮게 나타났다. 근린공원의 경우 금천구, 은평구, 서대문구, 구로구, 광진구 순으로 낮게 나타났다. 전체 인구를 기준으로 공원 이용권 인구비가 서울시 자치구 내 하위 20%인 자치구 중 금천구와 서대문구는 소공원과 근린공원 모두 해당되며, 구로구는 어린이공원과 근린공원이 모두 부족한 것으로 나타난다. 앞서 분석 단위로 살펴본 생활권을 기준으로 이용권 인구비가 높게 나온 동남권 내 송파구의 경우, 근린공원의 이용권은 가장 높으나, 소공원은 낮은 것으로 분석된다. 금천구의 경우 어린이공원은 상위10%인 자치구이나, 소공원과 근린공원은 하위 10%이고, 성북구의 경우 소공원은 상위 10%, 어린이공원은 하위 10%인 자치구이다. 이처럼 같은 자치구 내에서도 공원의 유형에 따라 이용권 현황이 다르게 나타난다.
도시공원녹지를 이용하는 다양한 연령 중 보행 가능한 거리가 청장년층에 비해 짧고 일정거리 보행시간이 많이 소요되는 유소년과 고령인구는 주거지에서 가까운 도시공원녹지를 이용하게 된다. 이에 관해 연령별 공원 수요에 부합하는 공원 공급 여부에 대해서 분석하였다. Fig. 7.은 주거지역 건축물의 거주인구를 100m격자를 기준으로 전체, 유소년, 고령인구로 각각 5개 분위로 나눠 분포도로 표현한 것이다. 연령별 분포는 지역의 면적, 공간적 입지 특성, 접근성 등으로 지역별로 차이가 있다. 총 인구수는 동북권과 서남권이 각 300만 명으로 가장 많지만, 인구비율로 보면 유소년은 동남권이, 고령인구는 도심권이 높게 나타난다. 유소년과 고령인구의 공원이용권 인구비를 표준화하여 서울시 자치구별로 분석해본 결과, 서남권의 강서구와 양천구, 금천구와 동남권의 강동구, 송파구는 다른 자치구에 비해 어린이공원을 이용할 수 있는 유소년과 고령인구가 많은 지역으로 나타났다. 반면, 도심권과 서북권, 서남권의 구로구, 영등포구, 동작구는 유소년, 고령인구의 공원 이용비가 낮게 나타났다. 서남권은 유치거리 내 공원을 이용할 수 있는 서비스가 같은 생활권 내에서도 지역차이가 있는 것으로 나타낸다. 근린공원의 경우 동남권의 송파구, 강남구, 강동구에서 유소년과 고령인구가 이용할 수 있는 비율이 다른 자치구에 비해 높게 나타났다. 도심권의 경우, 유소년 인구와 고령인구의 공원 이용권역이 어린이공원에서 부족하게 나타났다.
Fig. 7.
Distribution of residential population by age
Fig. 8.
Analysis of urban park service area by district
Analysis of urban park service area by living zone
| 인구 | Park | Distance | Center Area | Northeast Area | Northwest Area | Southwest Area | Southeast Area | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Total population |
Small Park |
250 | 9,304 | 1.8% | 72,937 | 2.3% | 21,851 | 1.8% | 69,046 | 2.3% | 7,844 | 0.4% |
| 500 | 29,124 | 5.7% | 283,674 | 9.1% | 77,291 | 6.5% | 257,686 | 8.6% | 27,533 | 1.3% | ||
| 750 | 61,955 | 12.1% | 535,622 | 17.2% | 171,718 | 14.4% | 499,048 | 16.6% | 68,799 | 3.2% | ||
| Children’s Park |
250 | 88,625 | 17.3% | 836,050 | 26.8% | 241,764 | 20.3% | 1,016,341 | 33.8% | 654,780 | 30.7% | |
| 500 | 227,913 | 44.5% | 2,039,316 | 65.3% | 684,362 | 57.4% | 2,001,773 | 66.5% | 1,427,023 | 66.8% | ||
| 750 | 350,086 | 68.3% | 2,692,836 | 86.2% | 963,903 | 80.9% | 2,514,009 | 83.5% | 1,827,902 | 85.6% | ||
| Neighborhood park |
500 | 175,565 | 34.3% | 933,825 | 29.9% | 177,706 | 14.9% | 922,977 | 30.7% | 1,044,153 | 48.9% | |
| 750 | 285,130 | 55.7% | 1,520,979 | 48.7% | 332,480 | 27.9% | 1,485,841 | 49.4% | 1,498,577 | 70.2% | ||
| 1,000 | 367,016 | 71.6% | 2,035,731 | 65.2% | 503,345 | 42.2% | 1,961,513 | 65.2% | 1,804,429 | 84.5% | ||
| Youth population |
Small Park |
250 | 836 | 1.6% | 9,368 | 2.6% | 3,092 | 2.2% | 8,362 | 2.4% | 1,573 | 0.6% |
| 500 | 2,578 | 4.9% | 34,544 | 9.5% | 9,882 | 7.0% | 30,742 | 8.7% | 4,221 | 1.5% | ||
| 750 | 5,570 | 10.7% | 63,776 | 17.6% | 22,144 | 15.7% | 56,012 | 15.8% | 10,460 | 3.7% | ||
| Children’s Park |
250 | 10,525 | 20.1% | 96,580 | 26.6% | 28,202 | 20.0% | 120,098 | 33.8% | 79,983 | 28.6% | |
| 500 | 24,997 | 47.8% | 233,790 | 64.5% | 78,868 | 55.8% | 228,505 | 64.4% | 174,465 | 62.4% | ||
| 750 | 37,084 | 71.0% | 311,414 | 85.9% | 110,955 | 78.6% | 291,124 | 82.0% | 231,977 | 83.0% | ||
| Neighborhood park |
500 | 16,921 | 32.4% | 115,180 | 31.8% | 22,132 | 15.7% | 115,841 | 32.6% | 139,502 | 49.9% | |
| 750 | 28,425 | 54.4% | 184,883 | 51.0% | 39,865 | 28.2% | 181,851 | 51.2% | 194,517 | 69.6% | ||
| 1,000 | 36,759 | 70.4% | 239,587 | 66.1% | 59,050 | 41.8% | 235,243 | 66.3% | 232,578 | 83.2% | ||
| Aged population |
Small Park |
250 | 1,487 | 1.9% | 8,993 | 2.2% | 2,743 | 1.7% | 8,393 | 2.3% | 625 | 0.3% |
| 500 | 4,803 | 6.0% | 36,516 | 8.8% | 9,829 | 6.0% | 31,745 | 8.6% | 2,797 | 1.2% | ||
| 750 | 10,319 | 12.9% | 69,255 | 16.7% | 21,755 | 13.3% | 63,812 | 17.2% | 7,697 | 3.4% | ||
| Children’s Park |
250 | 13,160 | 16.5% | 110,849 | 26.7% | 32,789 | 20.0% | 120,530 | 32.5% | 74,170 | 32.4% | |
| 500 | 33,634 | 42.1% | 268,153 | 64.7% | 93,567 | 57.1% | 243,674 | 65.8% | 156,523 | 68.4% | ||
| 750 | 52,852 | 66.2% | 354,302 | 85.4% | 132,561 | 80.9% | 307,036 | 82.9% | 198,088 | 86.5% | ||
| Neighborhood park |
500 | 28,604 | 35.8% | 122,767 | 29.6% | 24,842 | 15.2% | 106,942 | 28.9% | 108,001 | 47.2% | |
| 750 | 45,779 | 57.4% | 199,173 | 48.0% | 46,614 | 28.5% | 176,720 | 47.7% | 157,444 | 68.8% | ||
| 1,000 | 58,228 | 73.0% | 269,488 | 65.0% | 69,761 | 42.6% | 236,427 | 63.8% | 192,556 | 84.1% | ||
앞서 3장에서 제시한 도시공원녹지 분포의 평가 방법론을 기반으로 분석한 사례연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 도로명 주소지도를 이용한 네트워크 구축은 도시전체를 분석하기에 용이하였다. 서울시는 605.25km2 면적에 970만 명이 거주하고 있는 대도시임에도 기 구축된 도로 중심선과 출입구를 연결한 네트워크자료를 활용함으로써 도시 전체, 생활권별, 자치구별 등 다양한 범위로 분석이 가능하였다. 둘째, 실제 이동경로를 반영하여 정밀한 분석이 가능하였다. 공원의 출입구를 지정하고, 각 건물의 입구정보를 활용하여 도보 이동경로가 반영되었다. 또한, 국가기초구역의 건물군을 활용하여 공동주택의 경우, 개별 건축물의 출입구가 아닌 단지의 입구도 고려되었다. 셋째, 인구구조에 대한 통계자료와 건축물 위치를 연계하여 다양한 분석이 가능하였다. 각 건축물에 거주인구를 분배하여 생활권, 자치구, 연령별 공원이용권 인구비를 분석하였다. 분석결과, 공원을 유치거리 내 이용할 수 있는 인구비가 모든 지역에서 50% 미만인 것으로 나타났다. 생활권 내 자치구 간, 공원유형별 이용권의 격차가 나타났으며, 분석한 결과를 자치구별 순위로 나열했을 때, 전체인구를 고려한 결과와 거주민의 연령을 고려한 분석 결과는 다르게 나타났다.
본 연구는 도시공원녹지의 다양한 기능 향상과 서비스 형평성을 위해 공원녹지 분포의 적정성을 정밀하게 평가할 수 있는 GIS 분석 방법론을 제안하였다. 공원 서비스 권역에 대한 기존 평가방법론으로 네트워크 분석이 주로 제시되고 있으나 네트워크 자료의 구축과 관련 자료 구득의 한계로 실제로 적용에는 어려움이 있어 왔다. 도시공원녹지 분포의 정밀 평가방법론은 도로명 주소지도와 국가기초구역을 활용하여 공원녹지와 주거 건축물 출입구, 거주인구 등 분석 자료와 도로망을 구축하고 네트워크 분석하는 과정으로 자료구축과 정밀성의 한계를 보완할 수 있는 대안이 될 수 있다. 제안한 방법론은 실제 대상지인 서울시에 적용하여 활용가능성을 확인하였다.
우선, 분석에서 도출된 바와 같이 대규모 지역을 대상으로도 자료구축이 가능하여 분석이 용이한 것으로 나타났다. 도로명 주소지도와 국가기초구역은 전국단위로 구축되어있기 때문에 다른 대상지에서도 범용적으로 사용할 수 있어 분석방법을 확산시킬 수 있다. 본 연구에서 사용된 네트워크 분석은 건축물의 출입구로부터 시작되어 공원 출입구까지 연결된 도로망을 적용하고 있기 때문에 공원 분야 외에 시설물의 입지와 배치에 대한 정밀한 분석에도 활용될 수 있다. 마지막으로, 인구 통계자료를 고려한 공원이용권 인구비를 적용한다면 도시공원녹지의 개수와 면적을 단순히 늘리는 것이 아닌 실제 거주민의 현황과 연령, 도로 등을 고려하여 공원녹지 활성화 방안을 제시하는데도 활용할 수 있는 것으로 판단된다. 공원녹지 분포의 현황을 살펴보고 공원서비스 적정성을 분석함으로 이용권이 취약한 지역의 공원녹지 확대 제안 등 녹지계획 및 지자체 정책이 우선적으로 마련되어야 하는 지역을 선정해볼 수 있을 것이다. 특히, COVID-19와 같은 감염병 예방과 관련하여 거주지 인근에 휴식 공간을 제공하기 위한 소규모 공원 조성 계획 수립에도 기여할 수 있을 것이다.
그럼에도 본 연구에서 제안한 방법론은 건물군의 처리, 시설물 정보의 입력과 관련하여 개선해야 할 부분이 있다. 도로망주소지도에서 아파트단지와 같은 건물군은 하나의 출입구 정보를 제공하고 있기 때문에 도로명주소지도 구축 시 개선을 통해 이를 해결할 수 있을 것이다. 건물군내 세부 도로망과 기존 시설물의 입구정보로 근린공원의 실제 이동통로 및 출입구의 상세화 작업이 진행된다면 보다 정밀한 분석이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 국토교통부 쇠퇴지역 재생역량 강화를 위한 기술개발사업의 연구비지원(20TSRD-B151228-02)에 의해 수행되었습니다.
References
| 1. | 임유라 외 4인, 소득계층요인에 따른 자연녹지와 도시공원의 접근성 분석 - 경기도 성남시를 대상으로, 한국: 국토계획, 제44권 제4호, 2009, pp.133-146. Y.R. Lim et al., Analysis on the Accessibility to Natural Greenspace and Urban Parks by Income Class Factors - Focusing on Seongnam-si, Gyeonggi-do, Korea: Journal of K오늘 orea Planning Association, 44(4), 2009, pp.133-146. |
| 2. | 이재영, 김태경, 공원부족구역 분석을 통한 도시공원 확충방안 연구 – 강릉시를 대상으로 -, 한국: 한국조경학회지, 제39권 3호, 2011, pp.1-9. J.Y. Lee, T.K. Kim, A Study on Effective Plans for Increasing Urban Parks through an Analysis of Areas with Park Shortages - Gangneung -, Korea: Journal of Korean institute of landscape architecture, 39(3), 2011, pp.1-9.  |
| 3. | 서현진, 전병운, 대구시 도시근린공원의 접근성에 따른 환경적 형평성 분석, 한국: 한국지리정보학회지, 제14권 제4호, 2011, pp.221-237. H.J. Seo, B.W. Jung, Environmental Equity Analysis of the Accessibility of Urban Neighborhood Parks in Daegu City, Korea: Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 14(4), 2011, pp.221-237. |
| 4. | 김형준, 정성관, 이우성, 도시공원의 공간적 불균형 분석을 통한 공급적정성 평가, 한국: 한국조경학회지, 제39권 제4호, 2011, pp.18-27. H.J. Kim, S.G. Jung, W.S. Lee, Evaluation of Supply Adequacy of The Urban Park by Spatial Imbalance Analysis, Korea: Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture, 39(4), 2011, pp.18-27. |
| 5. | I. Omer, Evaluating accessibility using house-level data: A spatial equity perspective, Israel: Computers, environment and urban systems, 30(3), 2006, pp.254-274. |
| 6. | N. Heynen, H.A. Perkins, P. Roy, The political ecology of uneven urban green space: The impact of political economy on race and ethnicity in producing environmental inequality in Milwaukee, Athens: Urban Affairs Review, 42(1), 2006, pp.3-25. |
| 7. | 서울특별시, 2030 서울시 공원녹지 기본계획, 한국: 서울특별시, 2015, pp.1-538. Seoul, 2030 Basic plan for park and green in Seoul, Korea, Seoul, 2015, pp.1-538. |
| 8. | 건축도시공간연구소, 공원녹지 지표 개선 및 운용방안 연구, 한국: 국토교통부, 2019, pp.1-166. Architecture Urban Research Institute, A Study on Developing Indicators for Parks and Green Spaces, Korea: Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2019, pp.1-166. |
| 9. | 성현찬, 이양주, 신,구시가지의 도시공원 불균형 분포 분석 및 개선방안 연구, 한국: 한국환경복원기술학회지, 제15권 제3호, 2012, pp.1-15. H.C. Sung, Y.J. Lee, A Study on Improving the Unbalanced Deployment of Urban Parks, Korea: Journal of the The Korea Society For Environmental Restoration And Revegetation Technology, 15(3), 2012, pp.1-15. |
| 10. | 이우성, 정성관, 공간분석을 활용한 녹지의 불균형 평가 및 관리권역 설정 –녹지의 이용적 측면을 중심으로-, 한국: 한국지리정보학회지, 제15권 제2호, 2012, pp.126-138. W.S. Lee, S.G. Jung, Evaluating the Imbalance of Green Space and Establishing its Management Zone Using Spatial Analysis –Focused on the Use of Green Space-, Korea: Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 15(2), 2012, pp.126-138. |
| 11. | 박소현, 김규식, 고병옥, 어린이공원 수급적정성 평가에 관한 연구, 한국: 서울도시연구, 제15권, 제3호, 2014, pp.79-93. S.H. Park, K.S. Kim, B.O. Ko, A Study on the Estimation of Supply and Demand for Children’s Park, Korea: Seoul Studies, 15(3), 2014, pp.79-93. |
| 12. | 김용국, 서울시 근린공원 서비스의 질적 평가 및 형평성 분석, 한국: 한국도시설계학회지, 제16권 제6호, 2015, pp.133-149. Y.G. Kim, Assesment and Equity Analysis of Neighborhood Park Service Quality in Metropolitan Seoul, Korea: Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, 16(1), 2015, pp.133-149. |
| 13. | M. Murphy, Landscape Architecture Theory, USA: Wavelnad Press. Inc, 2005. |
| 14. | 손승우, 안동만, 도시공원 서비스권역 내 · 외 이용인구 정밀 분석 – 대구광역시 근린공원, 주민등록 데이터 분석을 중심으로 -, 한국: 한국조경학회지, 제41권 제5호, 2013, pp.9-18. S.W. Son, T.M. Ahn, Sensitivity Analysis on the Population within and outside of the Urban Park Service Areas – Focused on Daegu Metropolitan City Neighborhood Parks and Resident Registration Number Data -, Korea: Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture, 41(5), 2013, pp.9-18. |
| 15. | 김미현, 안민우, 조남욱, 환경형평성을 고려한 서울시 공원입지 분석: ArcGIS의 중첩분석 및 접근성분석기법의 응용, 한국: 한국지방행정연구원, 제29권 제2호, 2015, pp.77-105. M.H. Kim, M.W. Ahn, N.W. Cho, An Access to Park of Socioeconomic Minority in the City of Seoul in Terms of Environmental Equity, Korea: Korea Research Institute for Local Administration, 29(2), 2015, pp.77-105. |
| 16. | J. Pearce, K. Witten, P. Bartie, Neighborhoods and health: a GIS approach tomeasuring community resource accessibility, New Zealand: Journal of Epidemiology and Community Health, 60, 2006, pp.389-395. |
| 17. | S. Lotfi, J.M. Koohsari, Measuring objective accessibility to neighborhood facilities in the city (A case study Zone 6 in Tehran, Iran), Iran: Cities, 26, 2009, pp.133-140. |
| 18. | 오규식, 정승현, GIS 분석에 의한 도시공원 분포의 적정성 평가, 한국: 국토계획, 제40권 제3호, 2005, pp.189-203. K.S. Oh, S.H. Jung, An Assessment of the Spatial Distribution of Urban Parks using GIS, Korea: Journal of Korea Planning Association, 40(3), 2005, pp.189-203. |
| 19. | 정승현, 새주소 지도를 이용한 인천 도시공원의 입지적정성 평가, 한국: IDI도시연구, 제8권 2014, pp.123-146. S.H. Jung, Urban Park Location Suitability Analysis using Road Name Address Map, Korea: Incheon Development Institute Urban Research, 8, 2014, pp.123-146. |
| 20. | ESRI, PC Network User’s Guide, USA: ESRI Press. Inc, 1994. |
 |
 |
