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미세먼지가 발생하는 요인에 대해서는 다양한 원인들이 제시되고 있으며, 크게 습도, 온도, 풍속 등의 기상학적 요인과 수송 및 산업 관련 오염원 등의 환경적 요인, 그 밖에 지역 특성요인 등이 주로 제시되고 있다. 기상학적인 관점에서는 날씨 등의 기후적 요소가 미세먼지에 유의한 영향을 미치며 습도, 온도, 기압 등과 유의한 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한, 미세먼지는 기압 패턴, 풍향, 풍속 등에 따라 농도와 지속성이 증가할 수 있다. 일반적으로 기상요인 중 강수량과 풍속은 미세먼지 농도와 음의 관계가 있는 것으로 분석되며 온도는 양의 관계가 있는 것으로 분석된다. 이는 비에 의하여 먼지가 씻겨 내려가고 풍속이 강한 곳은 대기확산이 활발하기 때문이라고 해석되며, 온도가 높은 지역일수록 화학작용이 활발하게 일어나 미세먼지 농도가 높아진다고 분석하였다(Zhang et al., 2018; Nguyen et al., 2017). 또한, 미세먼지는 기압과 밀접한 연관이 있는데, 정체성 고기압과 더불어 약한 풍속은 하층의 대기확산을 저해하여 고농도 미세먼지가 관측될 확률이 높아지게 된다. 이처럼 대기 안정도가 높을수록 고농도 미세먼지가 발생할 확률이 증가하게 되며, 높은 습도는 안개 형성을 촉진하여 대기가 한 지역에 더 오래 머무르게 만든다(Yuan et al., 2019; 박일수, 2016).

미세먼지 발생과 관련하여 환경과학 분야의 연구에서는 대기오염 발생 근원에 초점을 맞추고 있다. 해당 분야의 연구 결과는 일관성을 보이고 있으며 수송 및 산업과 관련된 오염원이 미세먼지 농도를 상승시키는 원인이라고 나타났다(최태영 외, 2018; Waked et al., 2015; Colvile et al., 2001). 우리나라 도시의 미세먼지 발생의 주범인 질산염(NOx)은 대부분 도로이동오염원에서 배출(48.7%, 30,383톤/년)되었으며, 황산화물(SOx)은 제조업 등의 공장과 같은 고정오염원에서 배출되었다(환경부, 2021).

또한, 미세먼지의 발생은 지역의 다양한 요인들이 복합적으로 영향을 미칠 수 있다. 미세먼지 농도는 도로와 교통량, 녹지지역의 분포, 토지이용(Land use), 토지피복(Land cover), 건물의 높이 및 밀도 등 도시의 다양한 공간적 특징들과 관계가 있다고 나타난다. 또한, 지역의 공간적 특징뿐만 아니라 인구와 지역내총생산 등 도시의 사회경제적 특징이 대기오염과 유의한 관계가 있다고 분석된다(Wu et al., 2018; Jeon et al., 2018). 특히, 도시의 토지 용도와 토지피복 데이터를 활용하여 미세먼지 농도와의 관계를 정량적으로 분석하는 연구가 많았으며, 미세먼지 농도를 추정하기 위한 회귀모델(Land Use Regression, LUR)에 활용되기도 하였다(Kim, 2020; Choi et al., 2019; Yuan et al., 2019; Zhai et al., 2017).

도시형태(Urban form)는 인구 분포와 같은 비물리적인 특성과 더불어 도시의 크기 및 형태 그리고 도시 공간의 건물과 도로 등의 물리적인 배치를 포함한다(Živković, 2020). 도시형태 특성을 더욱 세밀하게 구분하기 위해 인구학적 데이터뿐만 아니라 토지피복 데이터를 활용하면 도시의 공간적 패턴을 더욱 세밀하게 측정할 수 있어 도시형태 구분이 용이하다(McCarty and Kaza, 2015). 도시형태를 측정하는 가장 작은 단위인 패치(patch)는 특정 구역의 속성정보, 면적, 그리고 동적인 변화를 관찰할 수 있는 장점이 있다. 토지피복은 주로 패치 단위로 구분되어 해당 구역의 정보를 제공하며, 이를 활용하여 도시형태의 크기, 흩어진 정도, 압축도 등 도시의 물리적인 분포에 대한 형태학적인 지표를 구축할 수 있다. 도시 패치의 크기에는 도시지역 면적, 패치의 수, 패치의 밀도 등이 있으며, 도시 패치의 복잡성(urban complexity)을 측정하는 지표는 패치의 둘레와 면적을 활용하여 패치의 모양과 분포를 측정하였다. 또한, 도시 패치의 인접성(urban contiguity)을 나타내는 지표로 패치의 인접한 정도 또는 연결성과 관련하여 다양한 지표를 측정하였다(McGarigal, 2015). 위와 같이 다양한 도시의 형태학적 지표를 통하여 도시의 물리적인 크기, 압축도, 복잡성 등의 지표를 측정할 수 있다. Liang and Gong(2020)은 도시의 크기, 형태, 응집으로 분류되는 형태학적 특성이 도시의 개발 단계에 따라 분류될 수 있으며, 이러한 특성이 장기적인 미세먼지 농도 변화에 영향을 미친다고 분석하였다. 도시가 발전함에 따라 건물과 도로 등의 물리적 형태의 배치와 인구 분포가 점진적으로 변화하고 있으며 이러한 변화는 도시의 외형적 팽창과 더불어 도시 내의 토지이용, 통행 패턴 등을 변화시켰다. 이처럼 도시 개발에 따른 도시 공간의 물리적 구조의 변화는 도시에서의 교통, 산업 등의 활동을 변화시켰고, 결과적으로 대기질에 직접적인 영향을 미치게 되었다. 이에 본 연구는 압축도시와 관련된 도시의 형태학적 특성을 선행연구를 기반으로 탐색하였으며, 대표적으로 파편화, 인접성, 그리고 인구밀도를 주요한 압축도시의 특성으로 도출하였다.

도시의 형태학적 특징이 대기오염에 미치는 영향에 관한 많은 연구가 수행되고 있으며(Table 1), 압축도시의 특성과 미세먼지 농도와의 관계가 상이하게 나타난다(Lee, 2020; Tao et al., 2020; Li and Zhou, 2019; Fan et al., 2018; Yuan et al., 2018b; McCarty and Kaza, 2015). Lee(2020)와 McCarty and Kaza(2015)의 연구에서는 도시가 파편적인 형태일수록 미세먼지 농도가 높아지는 경향이 있는 것으로 나타났으며, 도시가 파편적일수록 도시의 연결성이 감소함에 따라 차량의 이동 거리가 증가하여 미세먼지 농도가 높아진다고 제시하였다. 반면, Tao et al.(2020)의 연구에서는 공간적으로 파편화된 지역의 미세먼지 농도가 낮은 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한, Li and Zhou(2019)와 Yuan et al.(2018b)의 연구에서 도시의 콤팩트한 수준이 높을수록 미세먼지 농도는 낮은 경향이 있는 것으로 나타났으나, Fan et al.(2018)의 연구에서는 콤팩트한 수준이 높으면 미세먼지 농도가 증가하는 경향이 있는 것으로 나타났다.

압축도시는 고밀도의 주거개발과 더불어 복합토지용도 지역의 증가로 차량에 대한 의존도를 낮추고 대중교통 이용과 보행을 증가시킨다고 제시된다(Rodríguez et al., 2016). 예를 들어, 도시의 형태가 저밀도로 퍼져있는 지역은 상대적으로 도시의 형태가 밀집된 지역보다 주행거리가 멀어져 오염원의 배출이 증가하게 되므로 미세먼지 농도가 높은 경향이 있다고 분석된다(Martins, 2012; Nam et al., 2012). 이는 미국과 유럽에서 진행된 대다수의 실증적인 연구에서 일관성 있는 결과로 나타나며, 도시의 파편화 정도가 높을수록 대기오염이 증가하는 경향이 있다고 분석된다(Lee, 2020; Rodríguez et al., 2016; McCarty and Kaza, 2015; Stone, 2008). 반면에, 위의 연구와 다르게 파편화된 도시형태는 산업에서 배출되는 오염원을 분산시킬 수 있으며, 오히려 교통 혼잡이 감소하고 거리 협곡 효과(Street canyon effect)가 완화되어 대기오염이 감소할 수 있다고 분석된다(Glaeser and Kahn, 2004). 위와 같이 도시형태가 다중심적이고 분산되어있는 도시는 압축되고 단일중심적인 도시보다 인구와 일자리가 더욱 분산되어있어 대기오염도가 낮은 경향이 있는 것으로 나타났다(Li et al., 2020; Gaigné et al., 2012). Tao et al.(2020)은 공간적으로 퍼져있고 파편화된 지역이 인접하고 압축된 지역보다 상대적으로 미세먼지 농도가 낮은 경향이 있다고 분석하였으며, 다중심적인 도시와 같이 압축되고 퍼져있는 도시형태가 대기오염 완화에 적절하다고 제시하였다.

압축도시는 인구밀도가 높고 공간적으로 콤팩트한 도시이며, 이러한 도시는 가까운 거리에 통행을 유발하는 시설들이 많이 존재하기 때문에 차량의 주행거리가 감소하는 것으로 나타난다. 인구밀도가 높은 지역은 대중교통 이용이 더욱 활발해 차량으로 인한 오염된 공기 배출이 감소할 수 있다고 여러 연구에서 제시하였다(Yuan et al., 2018a; 서승연 외, 2014). 반면, 많은 연구에서 압축된 도시의 형태가 대기질의 개선과 유의한 관계가 없었으며, 오히려 고밀도인 도시 공간에서 오염물질의 농도가 높아지는 경향이 있는 것으로 나타났다(Cho and Choi, 2014; Clark et al., 2011; Schweitzer and Zhou, 2010). 이는, 도시지역의 높은 인구밀도와 더불어 압축된 도시형태는 공기를 가두게 되어 오염된 공기 농도가 증가한다고 분석된다. 물리적으로 압축된 도시 공간은 대기의 확산을 억제하여 이에 따라 대기오염도가 증가하며 오염된 공기가 한 지역에 오래 정체되는 현상이 나타난다. 또한, 도시가 밀집된 형태일수록 열섬(Urban Heat Island)현상이 더 강하게 나타나기 때문에 이차적인 오염물질 생성에 영향을 미치게 되어 대기질이 더 나빠질 수 있다고 분석된다(Sarrat et al., 2006).

분석대상 지역의 특징에 따라 도시형태가 미세먼지에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 많은 연구에서 도시의 인구 크기나 도시의 경제 발전 정도에 따라 도시형태와 미세먼지와의 관계에 대해 다른 결과가 나타난다고 분석하였다(Li et al., 2020; Liang and Gong, 2020; Yuan et al., 2018b). Liang and Gong(2020)의 연구에서 도시의 인구가 많고 경제적 발전이 높은 지역은 파편화된 정도가 높을수록 미세먼지 농도가 높은 경향이 있었다. 마찬가지로, Yuan et al.(2018b)의 연구에서도 도시의 인구 크기에 따라 인구밀도와 도시의 콤팩트한 정도가 미세먼지에 미치는 영향이 달라질 수 있다고 나타났다. 또한, Li et al.(2020)의 연구에서 인구가 적고 경제적 발전 정도가 낮은 지역은 다중심적이고 분산될수록 미세먼지 농도가 높은 경향이 있다고 나타났으며, 오히려 인구가 많고 경제적 발전 정도가 높은 지역은 다중심적일수록 미세먼지 농도가 낮은 경향이 있다고 분석되었다. 인구의 크기나 경제적 발전 정도 외에도 지역의 특징을 지형적으로 구분한 연구의 경우(Fan et al., 2018), 산이 많은 지형은 다중심적이기보다 단일중심적인 도시가 미세먼지 농도 감소에 유리하다고 나타났다.

이처럼, 여러 국가 및 지역을 대상으로 압축도시의 특성과 미세먼지 농도 간의 관계를 분석한 연구가 수행되었지만, 그러한 관계에 대한 일관된 결과가 존재하지는 않았다. 또한, 국가나 지역적 특성에 따라서 압축도시가 미세먼지 농도에 미치는 영향이 다른 양상을 보였다. 그중에서도 우리나라를 대상으로 진행된 연구는 대기오염과 인구, 토지이용, 건축 및 주거, 교통 등의 도시의 공간적인 특성과의 관계에 관한 연구가 다수 진행되었다(허유경·강민규, 2022; Kim, 2020). 이에 본 연구에서는 우리나라 도시의 공간적 특성과 관련된 변수와 더불어, 초미세먼지와 압축도시특성과의 관계를 분석하고자 한다.

본 연구는 압축도시특성이 초미세먼지 농도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 압축도시특성과 초미세먼지 농도와의 관계를 파악하기 위하여 지방자치단체 단위로 집계된 데이터를 활용하였다. 우리나라 시·군·구는 지방자치단체가 각 지역을 담당하는 행정구역으로, 토지이용과 건물인허가 등 도시 계획에 관한 의사결정을 하여 관할지역의 도시형태를 결정하므로 해당 수준의 분석단위를 설정하였다. 본 연구에서는 데이터의 구득이 어려운 지역을 제외한 209개 시·군·구를 대상으로 초미세먼지 농도와 압축도시특성과 통제변수(토지이용, 기상요인, 교통 등)를 구축하였다. 1990년대 말, 2000년대 말, 2010년대 말에 해당하는 209개 지자체의 데이터를 수집하였으며, 수집된 연도들의 평균값을 적용하여 최종적으로 209개 지역에 대한 3년대의 패널 데이터셋을 구축하였다.

우리나라의 지방자치단체는 다음과 같이 시·군·구로 구분되고 있으며(지방자치법 법률 제18661호, 2021. 12. 28.), 지방자치법에 명시된 상위 관할 단위, 인구 및 도시화 정도에 따라 구분된다. 지자체를 구분하는 유형 중에서 ‘시’와 ‘구’는 도시화된 지역을 나타내고, ‘구’는 특별시와 광역시에 해당하는 대도시의 하위 지자체를 나타낸다. ‘군’은 도시화된 지역에 비해 인구가 적고 도시화가 덜 된 지역으로 밭이나 산지가 많이 분포하고 있다. 도시지역과 비도시지역은 인구밀도, 토지이용, 교통 등의 측면에서 서로 다른 특성을 가지고 있다. 이러한 특성과 함께 본 연구의 주요 관심 변수인 압축도시특성 역시 각 범주(시·군·구)에 속하는 자자체별로 뚜렷한 특징을 보이는 것으로 나타났다. 예를 들어, 대도시지역에 속하는 지자체의 평균 인구밀도는 도시지역보다 약 2배 높게 나타났으며 비도시지역보다 약 4배 높은 것으로 나타났다. 이러한 차이로 인해 도시형태의 영향은 각 범주의 지자체별로 구분될 수 있다. 따라서, 본 연구는 지방자치단체의 범주에 따라 72곳의 대도시지역(구, 군), 68곳의 도시지역(시) 그리고 69곳의 비도시지역(군)으로 구분하여 분석을 진행하였다.

우리나라 대도시지역(구, 군), 도시지역(시), 그리고 비도시지역(군)의 초미세먼지 농도와 압축도시특성의 차이를 보기 위해 기초통계분석을 진행하였다(Table 4). 우리나라의 대도시지역, 도시지역 그리고 비도시지역은 초미세먼지 농도에 영향을 미치는 인구, 주거, 교통 등 도시공간구조 측면에서 서로 다른 특성이 있는 것으로 나타난다. 이러한 특성과 함께 본 연구의 주요 관심 변수인 압축도시특성 역시 각 범주에 해당하는 지자체 간에 뚜렷한 특징을 보인다. Kruskal-Wallis 검정 결과 대도시지역, 도시지역, 그리고 비도시지역의 초미세먼지 농도와 인구밀도, 파편화, 인접성, 불규칙성을 나타내는 압축도시특성은 범주별로 유의한 차이(p<0.001)가 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이로 인해 지자체별로 압축도시특성의 영향을 각 범주별로 구분할 수 있으며, 관심 변수와 초미세먼지 농도 사이의 차별화된 관계를 분석하기 위해 각 지자체 범주에 대한 분석 모델을 포함하였다. 아래의 그림(Figure 1)은 대도시지역, 도시지역, 비도시지역을 범주로 나눈 분포를 보여주며, 전체기간의 평균 초미세먼지 농도와 압축도시 변수에 관한 분포를 나타낸다. 초미세먼지 농도와 압축도시특성과 관련된 변수 모두 대도시지역, 도시지역, 비도시지역 순으로 높게 나타났다. 우리나라는 산이 많고 평지가 적은 지형으로 초미세먼지 농도가 태백산맥과 소백산맥의 주변에서 낮고, 평지와 논이 많은 수도권과 광역시 주변에서 높은 특징을 보인다. 한편 토지이용 및 개발과 관련된 변수 중 공업지역면적은 도시지역이 대도시지역보다 2배 이상 높게 나타났고 비도시지역보다 5배 이상 높게 나타났으며 도시지역에 공업지역이 다소 많이 분포하고 있음을 알 수 있다. 비산먼지의 발생과 직접적인 관련이 높은 건축 허가면적의 경우(허유경·강민규, 2022), 대도시지역과 도시지역이 비슷하게 나타났으며 비도시지역에 비해 6배 이상 높은 것으로 나타났다. 대도시지역은 도시지역과 건축허가면적이 비슷함에도 불구하고 주택보급률은 도시지역보다 낮은 것으로 나타났다. 교통과 관련된 변수 중 도로밀도는 대도시지역이 도시지역보다 4배 이상 높게 나타났고 비도시지역보다 14배 이상 높게 나타났다. 또한, 다른 지역으로 통근·통학하는 비율은 대도시지역과 도시지역이 비도시지역보다 3배 이상 높은 것으로 나타나 도시지역은 다른 지역으로의 이동이 다소 높은 수준임을 알 수 있다. 기상요인인 강수량과 기온 모두 대도시지역에서 높은 것으로 나타났다.

Figure 1. 
Distribution of PM2.5 concentration and urban compactness in Korea

본 연구에서는 초미세먼지 농도가 압축도시특성에 미치는 영향을 분석함과 동시에 대도시, 도시, 비도시의 지자체 범주별 차이를 확인하기 위해 패널 데이터분석을 시행하였다. 각 지자체 범주별 분석모형을 구축하였으며, 전체지역(Model 1), 대도시지역(Model 2), 도시지역(Model 3) 그리고 비도시지역(Model 4) 모델을 제시하였다(Table 5). 패널자료를 구성하고 있는 요인을 더욱 효과적으로 도출할 수 있도록 고정효과모형과 확률효과모형의 패널자료에 대해 하우스만 검정을 통해 모형 선택의 적절성을 판단하였다. 하우스만 검정 시행 결과, 모든 모델에서 두 추정계수 간에 차이가 있다는 귀무가설을 기각하여(p<0.1) 고정효과모형이 더 적합한 것으로 나타났다. 또한, 분석에 앞서 다중공선성을 검토하여 VIF 값이 5 이상이고 상관관계가 높은 변수들을 제거하여 최종적으로 모델을 구축하여 분석을 진행하였다.

전체지역을 대상으로 분석을 진행한 Model 1에서 인구밀도, 인접성 그리고 불규칙성을 나타내는 세 개의 압축도시특성과 관련된 변수가 유의한 것으로 나타났다. 인구밀도와 인접성이 높을수록 초미세먼지 농도가 낮은 경향이 있었으며 불규칙성이 높을수록 초미세먼지 농도가 높은 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한, 토지이용 및 개발과 관련된 변수인 공업지역면적과 녹지지역면적이 유의한 변수로 나타났으며, 특히 녹지지역면적이 음의 영향을 미친다는 결과는 다른 선행연구들의 결과와 일맥상통하며 녹지의 증가가 초미세먼지 저감에 긍정적인 영향을 준다는 점을 다시 한번 입증하였다(Tao et al., 2020; 최태영 외, 2018; McCarty and Kaza, 2015). 주거 및 건축과 관련된 변수인 건축허가면적은 초미세먼지 농도에 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 비산먼지 유발에 직접적으로 관련이 있는 건축허가와 관련된 변수가 초미세먼지 발생에 유의한 양의 영향을 미치고 있다는 점에서, 비산먼지를 감소시키기 위해 여러 지자체가 기울이고 있는 정책적 노력은 적절하다고 볼 수 있다(허유경·강민규, 2022). 마지막으로 교통과 관련된 변수인 도로밀도와 타 지역 통근·통학 비율 모두 초미세먼지 농도와 유의한 양의 영향이 있는 것으로 나타났으며, 기존 교통과 관련하여 시행되고 있는 미세먼지 저감 정책이 적절하다는 것을 확인할 수 있었다. 수송 부문과 관련하여 5등급 차량 운행 제한, 도로 미세먼지 제거 등의 정책이 추진되고 있으나(환경부, 2021), 수송 부문의 미세먼지 저감을 위한 좀 더 다양한 정책대안 마련이 필요하다.

대도시지역(Model 2)을 대상으로 분석한 결과 초미세먼지 농도에 인접성은 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났고 불규칙성은 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 사용된 압축도시특성을 나타내는 인접성과 불규칙성은 도시확장과 더 명확하게 관련이 있다(McCarty and Kaza, 2015). 예를 들어, 대도시지역과 같이 도시의 확장이 억제되어 매립 개발이 진행되고 있다면 압축지수가 증가하는 경향이 있으나, 도시지역의 위성도시 출현 등으로 도시의 확장이 진행되고 있다면 프랙털 차원 지수가 증가하는 경향이 있다(Ouyang et al., 2021). 또한, 도시지역 사이의 연결성을 나타내는 인접성 변수의 경우 특히 대도시지역에서 유의한 음의 영향이 있는 것으로 나타났으며, 이는 압축도시 논의의 주요한 특성으로 거론된 고밀개발과 이동을 최소화한다는 측면에서 일치한다(허유경·강민규, 2022; 서원석·김리영, 2013). 높은 인구밀도를 가지고 있는 대도시지역은 상대적으로 다른 지역에 비해 기반시설이 많고 대중교통이 발달한 경향이 높으며, 대중교통 이용이 증가할수록 차량의 총주행거리가 감소하게 되어 결과적으로 교통과 관련된 오염물질 발생이 줄어듦에 따라 도심지의 초미세먼지 농도가 감소하는 경향이 있는 것으로 분석되었다(Yuan et al., 2018a; 서승연 외, 2014). 인접성과 관련된 변수의 영향은 대도시지역에 비해 도시지역과 비도시지역에서 약한 것을 알 수 있다. 전반적으로 대도시지역의 집합체가 더 압축되어 있고 불규칙하지만, 도시지역과 비도시지역은 대도시지역보다 도시 집합체가 더 퍼져있는 경향이 있었다. 위와 같이 도시지역과 비도시지역에서 패치가 하나로 뭉쳐있지 않고 여러 갈래로 퍼져있는 형태는 도시가 확장하는 단계에 있음을 나타내며, 시간이 지남에 따라 도시의 패치들이 연결되어 압축성이 큰 도시로 변화한다(Ouyang et al., 2021).

도시지역의 경우 대부분 대도시지역 주변에 위치하여 위성도시의 역할을 하는 도시가 많으며, 이에 해당하는 지자체는 주택지와 공업지가 많은 특징을 가지고 있다. 대부분 도시가 확장하는 단계에서 대도시로 집중되는 인구를 분산시키기 위해 생성되었으며, 주택지나 공업지가 분산되어있는 다중심적인 도시형태를 보인다. 도시지역(Model 3)을 대상으로 분석한 결과 초미세먼지 농도에 인구밀도와 파편화가 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 인구밀도 외에도 주거 및 건축과 관련된 주택보급률, 건축허가면적이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. McCarty and Kaza(2015)는 도시가 파편화될수록 도시와 녹지의 혼합이 높아져 오히려 대기질을 개선할 수 있다고 분석하였으며, Wood(1990)는 파편화된 도시지역에서 녹지지역과 같은 공터가 많을수록 공기의 희석이 활발하게 나타난다고 해석하였다. 위와 같은 결과는 본 연구 결과와 일치하며, 실제로 산지를 제외한 녹지지역면적이 도시지역에서 가장 많이 나타났으며, 유의한 음의 영향을 주고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 활용한 파편화와 관련된 변수는 프랙털 지수이며, 값이 높을수록 파편화가 높고 도시 패치 간의 공극이 크다. Li et al.(2020)과 Gaigné et al.(2012)의 연구에서도 공간적으로 도시가 파편적으로 분산되어있지만, 인구밀도가 높은 다중심적인 도시형태를 가질수록 미세먼지 농도가 낮아지는 경향이 있다고 제시하였다.

토지의 인접성과 파편화와 관련하여 대도시지역과 도시지역에서 유의하면서 상반되는 결과가 나타난 것은 본 연구에서 사용된 지표에 관하여 여러 선행연구에서 나타난 변수의 비일관적인 결과와 유사하다(Lee, 2020; Liang and Gong, 2020; Li et al., 2020; Rodríguez et al., 2016; Cho and Choi, 2014; Gaigné et al., 2012; Bechle et al., 2011). Lee(2020)와 Rodríguez et al.(2016)의 연구에서는 도시의 파편화된 수준이 높을수록 도시 패치가 불연속적으로 나타나며, 패치 사이의 거리가 멀어질수록 자동차 이용이 많아져 교통과 관련된 오염원 발생이 증가하는 경향이 있는 것으로 제시하였다. 한편, Li et al.(2020)의 연구에서는 도시가 파편화될수록 다중심적인 도시형태를 가지고 있지만, 다중심적이면서 인구밀도가 높은 도시는 오히려 초미세먼지 농도가 낮은 경향이 있는 것으로 분석되었다. 인접성과 관련하여 Cho and Choi(2014)는 도시지역의 콤팩트한 수준이 높을수록 미세먼지 농도가 증가하는 경향이 있는 것으로 나타나며, 콤팩트한 도시공간 구조는 대기확산을 억제하여 미세먼지 농도를 증가시키는 것으로 분석되었다. Liang and Gong(2020)의 연구에서도 도시 패치 간의 인접성이 높으면 교통 혼잡을 증가시켜 오히려 오염물질을 가두게 되어 초미세먼지 농도가 높아질 수 있다고 분석하였다. 하지만, 위 연구 결과들은 연결성이 높은 도시지역이 대기오염 개선에 유리하다는 분석 결과와 반대된다(Bechle et al., 2011). 이처럼 압축도시를 반영하는 변수들 사이에도 초미세먼지에 미치는 영향이 상충될 수 있으며, 초미세먼지뿐만 아니라 대기오염과 관련하여 압축도시를 논의함에 있어 신중한 접근이 필요하다고 볼 수 있다.

이외에도 본 연구는 토지이용 및 개발, 주거 및 건축, 교통과 관련된 도시공간구조를 통제변수로서 활용하였다. 대도시지역의 초미세먼지 농도에 유의하게 영향을 미치는 변수로 공업지역면적, 도로밀도, 타 지역 통근·통학 비율이 양의 영향을, 녹지지역면적이 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도시지역을 대상으로 분석한 Model 3의 경우 건축허가면적, 도로밀도, 타 지역 통근·통학 비율이 양의 영향을, 녹지지역면적과 주택보급률이 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 도시지역의 주거 및 산업 등의 기능을 수행하는 위성도시는 대도시를 중심으로 분산되어 있으며, 공업지역이 분산되어 분포할수록 교통 체증을 완화하고 연비를 개선할 수 있으며 거리 협곡 효과(Street canyon effects)를 완화하여 대기오염 개선에 유익하다고 나타났다(Glaeser and Kahn, 2004; Manins et al., 1998). 또한, 건축허가 면적이 증가할수록 비산먼지 등의 발생이 많아져 초미세먼지 농도가 높아지는 경향이 있지만, 주택보급률이 도시지역에서만 유의한 음의 영향 결과로 미루어볼 때, 주거의 기능을 수행하고 있는 도시지역의 위성도시의 경우 초미세먼지 농도 완화에 긍정적인 역할을 하고 있다고 볼 수 있다. 대도시로의 인구과밀을 억제하고 위성도시로 인구를 분산시켜 배치함에 따라 초미세먼지 농도 개선에 유익한 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 대도시지역과 비도시지역 타 지역 통근·통학 비율이 초미세먼지 농도와 양의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 지역 간의 이동과 관련하여 교통에너지 소비를 줄일 수 있는 정책을 추진해 나갈 필요가 있다.

비도시지역(Model 4)을 대상으로 분석한 결과 초미세먼지 농도에 유의하게 영향을 미치는 변수로 건축허가 면적, 도로밀도가 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이외에도 본 연구는 초미세먼지 농도의 영향요인으로 기상요인인 강수량과 기온을 통제변수로 활용하였다. 분석 결과, 강수량이 높을수록 초미세먼지 농도가 낮은 경향이 있었으며, 온도가 증가할수록 초미세먼지 농도가 높은 경향이 있는 것으로 나타났다(박일수, 2016).