미시적 공간분석을 활용한 수도권 보행환경 평가체계 개발 = Micro-Spatial Walkability Environment Assessment Framework for the Seoul Metropolitan Area

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 공개 공간데이터를 기반으로 보행환경을 다차원적으로 평가할 수 있는 정량적 평가체계를 구축하고, 이를 광교중앙역과 수원역에 적용하여 보행 환경의 공간적 특성과 취약구간을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 보행환경을 구성하는 요인을 접근성, 연결성, 안전성, 쾌적성, 활동성의 다섯 범주로 구분하고, 선행연구 검토와 데이터 구축 가능성, 논리적 설명성, 실무 활용성을 기준으로 11개의 세부 평가지표를 선정하였다. 선정된 지표는 QGIS 기반 공간분석 을 통해 100m 격자 단위로 산출되었으며, AHP 기법을 활용하여 지표별 가중치를 도출하고 보행환경 종합점수를 산정하였다.
평가체계를 광교중앙역과 수원역에 적용한 결과, 두 지역은 도시구조와 공간적 특성에 따라 상이한 보행환경 분포를 보였다. 광교중앙역은 계획적 도시공간 구조의 특성을 반영하여 점수 분포가 전반적으로 균질하게 나타났으며, 수원역은 중심상업지역과 주변부 간의 편차가 크고 일부 구간에서 보행환경의 취약성이 확인되었다. 분석 범위를 수원시 전체로 확장하여 동일한 절차로 종합 점수를 산정한 결과, 본 연구의 평가체계가 도시 단위에서도 안정적으로 적용 가능한 구조임을 확인하였다.
보행환경의 공간적 패턴을 검정하기 위해 수행한 Hotspot 분석에서는 두 지역 모두에서 통계적으로 유의한 고점·저점 집단이 확인되어 보행환경 개선이 필요한 공간적 우선구간을 도출할 수 있었다. 이어서 수행한 상관계수 분석에서는 도보권 면적 및 활동성 지표(여가, 문화시설 수 및 상업시설 수) 등이 종 합점수와 높은 상관성을 보였으며, 이는 AHP에서 낮은 가중치가 부여된 활동성 범주가 실제 보행환경 수준을 설명하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여 주는 결과이다. 마지막으로 보행자 설문조사를 통해 평가체계의 외부 타당성을 검증한 결과, 양호구간과 미흡구간 간 만족도 차이가 통계적으로 확인되었으며, 종합점수는 보행자의 체감 만족도와 일정 수준에서 일치하였다.
종합하면 본 연구는 공간데이터 기반 평가지표 산출, 가중치 도출, 공간적 패턴 검증, 지표 영향력 분석, 이용자 검증을 포함하는 정량적 보행환경 평가체계를 확립하였다. 또한 Hotspot 분석과 상관성 분석을 결합하여 개선 우선구간과 우선지표를 함께 도출함으로써, 보행환경 개선사업의 정책적 우선순위를 설정할 수 있는 실질적 분석도구를 제시하였다. 본 평가체계는 도시 단위의 보행환경 모니터링, 사업 대상지 선정, 정책 효과 검증 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to develop a quantitative pedestrian environment evaluation framework based on publicly accessible spatial data and to apply the framework to
two study areas, Gwanggyo Jungang Station and Suwon Station, in order to identify spatial characteristics and vulnerable zones of pedestrian environments. The
pedestrian environment was classified into five domains—Accessibility, Connectivity, Safety, Comfort, and Activity—and eleven detailed indicators were selected through a review of previous studies and evaluations of data availability, logical relevance, and practical applicability. All indicators were computed using QGIS-based spatial analysis on a 100m grid, and an overall pedestrian environment score was derived by applying weights estimated through the Analytic Hierarchy Process (AHP).
The evaluation results revealed distinct spatial patterns between the two study areas. Gwanggyo Jungang Station exhibited relatively uniform scores reflecting its
planned urban structure, whereas Suwon Station showed substantial spatial variation, with high scores concentrated around commercial areas and lower scores observed in peripheral zones. Applying the same methodology to the entire city of Suwon demonstrated that the proposed evaluation framework can be reliably extended to larger urban scales.
A Hotspot analysis was conducted to examine the spatial clustering of pedestrian environment scores, and statistically significant high-score and low-score clusters were identified in both study areas. These findings enabled the extraction of spatial priority zones for pedestrian environment improvement. A subsequent correlation analysis revealed that indicators related to pedestrian catchment area and activity (numbers of leisure, cultural, and commercial facilities) showed strong associations with the overall score. This result highlights the substantive influence of activity-related indicators, contrasting with their relatively low AHP weights, and underscores their importance in explaining actual pedestrian environment conditions. Finally, an on-site pedestrian survey was conducted to verify external validity. Significant differences in satisfaction between good and poor sections were identified, and the overall score demonstrated consistent alignment with perceived satisfaction.
In conclusion, this study establishes a comprehensive quantitative evaluation framework incorporating spatial data–based indicator computation, weighting, spatial pattern diagnostics, indicator influence analysis, and user-based validation. The integrated application of Hotspot analysis and correlation analysis allows for the identification of both spatial priority zones and priority indicators, providing a practical analytical tool for setting strategic priorities in pedestrian environment improvement. The proposed framework is expected to support urban-scale pedestrian environment monitoring, project site selection, and policy evaluation in various planning and policy contexts.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 배경 및 목적 1
• 제 2 절 연구의 범위 4
• 제 3 절 연구의 내용 및 방법 7
• 1. 연구의 내용 8
• 2. 연구의 방법 9
• 제 2 장 선행연구 고찰 12
• 제 1 절 보행 트렌드 변화 관련 연구 12
• 제 2 절 Walkability Index 개발 관련 연구 15
• 제 3 절 보행환경 평가 관련 국내 연구 동향 18
• 제 4 절 시사점 및 차별성 21
• 제 3 장 보행환경 평가지표 선정 23
• 제 1 절 보행환경 평가지표 선정방법 23
• 제 2 절 보행환경 평가지표 정의 26
• 1. 접근성 26
• 2. 연결성 28
• 3. 안전성 30
• 4. 쾌적성 32
• 5. 활동성 33
• 제 3 절 소결 37
• 제 4 장 보행환경 평가지표 산출 38
• 제 1 절 보행환경 평가지표 산출 38
• 1. 분석범위 설정 및 데이터 수집 39
• 2. 접근성 지표 산출 방법 및 결과 43
• 3. 연결성 지표 산출 방법 및 결과 48
• 4. 안전성 지표 산출 방법 및 결과 53
• 5. 쾌적성 지표 산출 방법 및 결과 58
• 6. 활동성 지표 산출 방법 및 결과 64
• 제 2 절 보행환경 평가지표 산출결과 및 기초통계 71
• 제 5 장 보행환경 종합점수 산정 75
• 제 1 절 보행환경 평가지표별 가중치 산출 75
• 1. AHP 방법론 75
• 2. AHP 전문가 설문조사 78
• 3. AHP 전문가 설문조사 결과를 통한 가중치 산출 83
• 4. 소결 91
• 제 2 절 보행환경 종합점수 산정 절차 92
• 1. 평가지표의 정규화 93
• 2. 가중치 적용 및 격자별 보행환경 종합점수 산정 96
• 제 3 절 보행환경 종합점수 산정 결과 97
• 제 6 장 보행환경 개선방향 도출 101
• 제 1 절 보행환경 개선 우선구역 도출 101
• 제 2 절 개선 우선구역의 평가지표별 점수 분석 104
• 제 3 절 개선 우선 평가지표 선정 109
• 1. 피어슨 상관계수 110
• 2. 분석 결과 112
• 제 4 절 소결 117
• 제 7 장 보행자 설문조사를 통한 평가체계 검증 119
• 제 1 절 보행자 설문조사를 통한 평가체계 개요 119
• 제 2 절 보행자 설문조사 121
• 1. 보행자 설문조사 개요 121
• 2. 보행자 설문조사 문항 구성 123
• 3. 보행자 설문조사 결과 126
• 4. 소결 130
• 제 8 장 결론 132
• 제 1 절 연구 결과 132
• 제 2 절 향후 연구과제 135
• 참고문헌 137
• ABSTRACT 141