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쾌적한 거주환경에 대한 필요가 커지고, COVID-19로 인해 물리적 거리 유지가 가능한 안전한 야외활동 공간에 대한 수요가 늘어나며 공원 등 자연의 가치에 주목하게 되었다(고재경 외, 2020). 특히 공원과 녹지, 공공시설, 보행환경, 주거환경에 대한 만족도가 높을수록 삶의 질이 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 확인되었다(문하늬·송나경, 2020).

일상생활에서 만나는 커뮤니티 공원을 강화하는 전략으로 시민들의 일상적 활동을 유도하는 뉴욕시, 시민들이 일상생활에서 자연을 누리게 하는 런던시 등은 이미 일상생활 공간으로서 녹지의 가치를 강조해왔다(김인희 외, 2021). 최근 서울시도 시민 생활공간 단위에 주목하여 보행일상권 개념을 도입했다. 이렇듯 생활권 도시로의 패러다임 속 공원녹지의 가치는 생활서비스시설 중에서도 공원의 중요성을 대두시킨다.

그렇다면 생활권 도시에서 공원의 수요분석과 공급은 어떻게 이루어져야 할까? 서울시를 비롯한 많은 지역은 경제적·지리적·사회적 여건이 상이하여 지역마다 서로 다른 특성을 가진다(유재광 외, 2017). 어느 지역은 도시개발사업을 통해 형성되어 격자형의 가로망 형태를 띠기도 하며 어느 지역은 자연발생적으로 사람들이 군집하고 도시가 형성되어 비격자형의 가로망 형태를 띠기도 한다. 다양한 가로망 형태를 가진 생활권에 동일한 기준의 공원 수요 추정 분석 및 공급계획을 한다면, 많은 시민들이 공원을 일상생활의 공간으로서 누리기 어려울 수 있다.

2030서울생활권계획의 공원 수요 추정 방법이 가로망 형태를 고려하고 있지 않기 때문에 가로망 형태를 고려한다면 그 결과가 달라질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2030서울생활권계획의 공원공급계획 시 사용되는 공원 수요 추정 방법에 가로망 형태를 반영한다면 실효성이 있는지 분석하고 그 정도의 차이를 비교하는 것이다. 2030서울생활권계획에서는 공원을 공급하기 위한 공원 수요 추정 방법 지표로 보행이용, 공원공급지수, 주민의견을 이용하고 있다. 따라서 첫째, 어떤 분석 방법이 가로망 형태를 담는 공원의 ‘보행이용’ 면적을 추출할 수 있는지 논의한다. 둘째, 가로망 형태에 따라 ‘공원 공급’ 정도의 차이가 있는지 검증한다. 셋째, 가로망 형태에 따라 공원을 원하는 ‘주민의견’이 다른지 확인한다.

시간적 범위는 2030서울생활권계획이 공고된 2018년을 기준으로 한다. 공간적 범위는 서울시의 116개의 지역생활권이며, 공원은 2030서울생활권계획에서 정의하는 지역생활서비스시설로 한정하였다. 네트워크분석 시 중심점은 지역생활서비스시설로 규정하는 공원을, 가로망은 보행네트워크를 사용하였다. 보행네트워크는 보행자길, 보행자우선도로로 정의하는 보행자가 통행 가능한 모든 장소를 의미한다(한수경·오성훈, 2020).

연구의 흐름은 <표 1>과 같다. 1장에서는 연구의 배경, 목적, 범위를 한정하며 2장에서는 가로망 형태 지수 및 2030서울생활권계획의 공원공급계획 시 사용되는 공원 수요 추정 방법 지표를 도출한다. 3장에서는 가로망 형태 지수에 따라 공원의 서비스권역 내 가로망을 추출했다. 4장에서는 추출한 가로망을 기준으로 군집분석을 통해 지역생활권을 유형화했다. 5장에서는 가로망 형태에 따른 지역생활권 유형 간 공원 수요 추정 방법의 결과에 차이가 있는지 확인했다. 공간분석은 Arc Map을, 군집분석 및 일원변량분석은 SPSS를 활용했다.

가로망 형태는 장기간에 걸쳐 도시가 형성되는 과정에서 자연스럽게 불규칙적인 모습을 띠기도 하고, 택지개발사업 등과 같이 도시계획에 의해 새롭게 도시공간이 형성된 경우보다 질서 있고 정형화된 형태의 도로가 형성되기도 한다(김기헌 외, 2014). 구지연·김기호(2011)은 가로망 형태를 꺾인 형태와 직선 형태로 나누어 구분했다. 이창규·최진무(2021)은 가로망 형태를 격자형 가로망과 비격자형 가로망으로 구분했다. 격자형 가로망은 정형화되고 균일한 형태로 도시계획으로 형성된 지역에 확인할 수 있는 가로망 형태이며 비격자형 가로망은 불규칙적인 가로망으로 구도심 또는 비도심 지역에서 확인할 수 있는 형태이다(이창규·최진무, 2021).

많은 선행연구에서 <표 2>와 같이 가로망 형태를 계량화한 경우인 이창규·최진무(2021)은 교차점과 연결점의 비율을 사용했다. 교차점과 연결점의 비율이 격자, 비격자형 가로망을 구분하는 하나의 지표가 될 수 있을 것이라 제안했다.

본 연구에서는 가로망 형태를 임의로 구분하기보다 계량화하여 신뢰성을 높이고자 한다. 식 (1)을 중심으로 교차점당 연결점의 비율을 사용했다. 교차점은 다른 간선과 교차하는 교점을 의미하며 연결점은 간선에서 직선의 선형이 변한 점을 말한다(이창규·최진무, 2021).

(1)

<그림 1>은 교차점당 연결점의 비율에 따라 가로망 형태가 어떻게 달라지는지 가시화한 것이다. 가로망 형태 지수가 0에 가까울수록, 가지가 많고 간선끼리 연결성이 높고 반듯반듯한 정형의 특징을 갖는다. 반대로 가로망 형태 지수가 커질수록, 가지가 없고 간선이 꺾인 구불구불한 비정형의 특징을 갖는다. 간선의 연결도에 비해 간선이 꺾인 횟수가 많으면 많아질수록 가로망 형태 지수는 무한대로 커지게 된다.

Figure 1. 
Examples of road network form index

2030서울생활권계획이란 도시기본계획과 도시관리계획의 중간단위의 계획이며, 도시기본계획을 생활권 단위로 구체화하는 계획으로 시민의 생활을 담아낸 지역단위 계획이다(정성국·남진, 2020). 생활권계획의 제도적 가치는 도시계획을 수립해 나가는 데 유용한 원칙으로 가로망계획, 공공시설계획 등에 대한 전제조건을 마련하는 것이다(최정민 외, 2006). 생활서비스시설이란 주민의 일상생활과 밀접하게 연관되며, 보행으로 이용가능한 시설이며 권역생활서비스시설과 지역생활서비스시설로 구분한다(정다은 외, 2021). 지역생활서비스시설은 공원, 주차장, 노인여가복지시설, 청소년아동복지시설 등 7개로 나뉜다(서울특별시, 2018). 2030서울생활권계획에 따르면 공원은 규모에 따라 250m, 500m 이용반경으로 종류가 나뉜다. 본 연구는 <표 3>과 같이 2030서울생활권계획으로 정의하는 공원의 세부 분석 대상을 중심으로 연구한다.

2030서울생활권계획에서는 공원 수요 추정 방법으로 보행이용, 공원공급지수¹⁾, 주민의견의 3가지 지표를 통해 우선적 공급필요시설을 도출하고 공급유도방향을 제시한다. 이는 자치구의 시설공급계획 마련 시 가이드라인 역할을 하며 민간 개발 시 제시된 시설을 우선 확보하도록 하기도 한다. 본 연구에서는 2030서울생활권계획의 공원 세부 분석 대상으로 공원의 이용반경을 분류하고 공원 수요 추정 방법 지표로 2030서울생활권계획의 공원 수요 추정 방법의 지표인 보행이용, 공원공급지수, 주민의견을 사용했다.

첫째, 보행이용은 시설별 10분 보행거리의 서비스영역 분석을 통해 시설별 보행이용 접근 지표다. 둘째, 공원공급지수는 계획항목별 지표분석을 통해 부족·충분 등 서울시 시설 공급 수준의 도달 여부를 파악하는 지표다. 공원공급지수 분석을 통해 시 공급기준 대비 부족시설을 파악할 수 있다. 셋째, 주민의견은 생활권계획 수립 시 주민참여 워크숍 등 주민의견 수집을 통해 공급이 필요한 주민의 요구시설 및 사유 등을 분석한 지표다.

첫째, 어떤 분석 방법이 가로망 형태를 담는 공원의 ‘보행이용’ 서비스면적을 추출할 수 있는지 논의한다. 공원의 서비스면적 추출 방법에는 네트워크분석과 버퍼분석이 있다. 네트워크분석은 현실적인 네트워크를 반영한다는 측면에서 기존 버퍼분석과 차이가 있다(심재헌·조연호, 2011). 기존 버퍼분석을 이용할 경우, 가로망 형태가 반영되지 않아 서비스면적이 과하게 측정될 수 있다. 과대추정값이란 식 (2)와 같이 버퍼분석에 따른 서비스면적에서 네트워크분석을 통한 서비스면적을 제외한 값이다. 즉, 과대추정값이 높다는 것은 실제 이용자의 보행반경에 비해 그 범위가 과하게 추정되었다는 것이다.

(2)

둘째, 가로망 형태에 따른 ‘공원공급지수’ 차이를 검정하기 위해 지역생활권별 공원공급지수 추출했다. 공원공급지수는 식 (3)과 같이 지역생활권 내 공원 면적/인구로 계산했다. 서울시의 공원공급지수 평균 수치는 1.32다. 공원공급지수가 1.32보다 낮다는 것은 서울시 공원공급 수준보다 부족하게 공급되었다는 것이다.

(3)

셋째, 가로망 형태에 따라 ‘주민’이 원하는 공원이 다른지 확인하기 위해 공원 수요에 대한 주민의견 비율을 추출했다. 주민의견 비율은 식 (4)와 같이 지역생활권별 지역생활서비스시설 중 공원을 선택한 비율로 계산했다.

(4)

가로망 형태 유형 간 공원 수요 추정 결과 차이 검정을 위해 공원 수요 추정 방법 3가지 모두 일원변량분석을 실시했다. 일원변량분석은 두 집단 이상의 평균을 동시에 비교할 때 사용되는 독립변수의 수가 하나인 분산분석방법이다(정미미 외, 2005). 분산분석 결과로 도출된 p값에 의해 모집단 평균 차이가 있는지 판단하고 각 집단끼리의 응답에 차이가 있는지를 확인하는 것이 사후검정이다(이정민·홍성호, 2014). 본 연구에서는 p값을 *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01로 설정하고 사후검정으로는 Scheffe 방법을 사용하였다.

가로망 형태에 따른 지역생활권을 대상으로 군집의 개수를 판단하기 위해 계층적 군집분석을 실시하였다. 그 결과는 <그림 3>과 같다. 덴드로그램은 군집분석의 결과를 가시화하는 그래프로서, 데이터 간의 유사도를 정의하고 그 유사도에 가까운 것부터 순서대로 합쳐가는 방식을 취한다(조헌기·변병설, 2017). 군집분석에서 지나치게 세분화되면 이를 활용하기 어려우므로, 가능한 한 적은 수로 분류하는 것이 바람직하다(심정희·연명흠, 2008). 따라서 5개의 군집이 적합한 것으로 판단했다.

Figure 3. 
Result of dendrogram

계층적 군집분석 결과에 따라 군집 수를 5개로 하여 K-평균 군집분석을 실시하였다. K-평균 군집분석 결과를 바탕으로 <표 5>, <그림 4>와 같이 각 군집을 가로망 형태 지수에 따라 명명하였다. 가로망 형태 지수가 0에 가까울수록 정형의 특징을 가진다. 반대로 가로망 형태 지수가 커질수록 비정형의 특징을 갖는다. 따라서 각각 ‘가로망 형태-매우 정형(Road Network Form-Very Regular)’, ‘가로망 형태-정형(Road Network Form-Regular)’, ‘가로망 형태-혼합형(Road Network Form-Mixed)’, ‘가로망 형태-비정형(Road Network Form-Irregular)’, ‘가로망 형태-매우 비정형(Road Network Form-Very Irregular)’으로 명명하였다.

Figure 4. 
Classification of local living area according to road network

‘가로망 형태-매우 비정형’은 가로망 형태 지수의 평균이 3.514로 모든 유형 중에 수치가 가장 높았다. '가로망 형태-비정형'은 가로망 형태 지수의 평균이 2.353으로 비정형 가로망에 가까운 것을 보였다. ‘가로망 형태-혼합형’의 가로망 형태 지수의 평균이 1.549로 섞여있는 양상을 보인다. ‘가로망 형태-정형'은 가로망 형태 지수의 평균이 1.009, ‘가로망 형태-매우 정형'은 가로망 형태 지수의 평균이 0.629로 정형 가로망에 가까운 것을 보였다.