Ⅰ서 론

Mohammadian(2013)는 미국의 고령화는 매우 빠 르게 진행되어 2010년 기준 약 13%에 이르던 고령 화 인구가 2030년경에는 약 27%에 이를 것으로 전 망하였다[1]. 대한민국의 경우에는 이보다 더 빠른 추세로 고령화가 지속되어 2030년에는 약 24%에 이를 것으로 예상하고 있다. 따라서 고령화의 사 회·경제적 활동은 앞으로 더욱 활발해질 것으로 예상되며 이로 인해 고령자가 차지하는 사회적 비 중은 더욱 커질 것으로 전망된다.

이러한 관점에서 교통 분야에서도 향후 더욱 활 발해질 고령자의 사회·경제적 활동에 주목하고 있 다. 특히 고령자의 신체적 활동 능력이 완전하지 못 하다는 점에서 법적·제도적 장치와 도시설계 기법 을 활용해 고령자를 보호하고자 하는 움직임이 활 발하다. 이러한 움직임은 친환경 교통수단임과 동 시에 국민의 건강을 증진시킬 수 있다는 보행 수단 과 연계되어 고령 보행자의 행태 및 안전 연구로 보다 구체화되어 연구되고 있다[2].

보행은 인간 활동의 가장 기본적인 단위로 모든 통행의 시작과 끝을 담당하는 필수 불가결한 이동 수단이다[3]. 보행량이 많은 지역은 일반적으로 교 통인프라 수준이 뛰어나고 다양한 시설과 기능이 입지해있다. 따라서 보행량은 도심의 활성화 정도 를 가늠하는 척도로 활용되기도 한다[1,3]. 이러한 인과관계를 바탕으로 보행 통행량으로 대변되는 보 행 특성에 영향을 끼치는 요인을 규명한다면 보행 로 설계와 가로변 활성화 전략을 포함한 도시계획 분야에 많은 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

특히, 보행의 특성을 명확히 밝히는 과정이 선행 되어야 한다. 보행은 그 자체가 목적이 되지 않고 어떠한 목적을 수행하기 위해 부수적으로 발생하게 된다. 따라서 통행 목적이 상이한 보행자 그룹을 구 분하여야만 한다. 일반적으로는 사회·경제적 활동 패턴이 완전히 바뀌게 되는 65세를 기준으로 구분 하게 된다.

이러한 측면에서 보행 특성을 밝히기 위해서는 목적별 보행 특성이 상이한 고령 보행자를 별도로 고려해야만 한다. 일반적으로 사회·경제적 활동의 변화에 제약이 생기는 65세를 기점으로 출근 및 업 무 등에 편중된 통행패턴은 고령자로 접어듦에 따 라 크게 변화하게 된다[2].

본 연구는 이러한 관점에서 65세 이상 성인을 고 령자로 정의하는 국내 기준을 준용하여 이들의 보 행 특성의 영향요인을 밝히고자 하였다. 이를 위해 고령자의 보행특성을 목적별로 분류하여 이에 영향 을 끼치는 영향요인 규명하였다.

본 연구의 흐름은 다음과 같다. 우선 보행자의 행태 특성과 관련된 기존문헌 고찰을 통해 본 연구 의 착안점을 도출하였다. 자료 수집을 위해서는 2010년 가구통행실태조사 자료의 65세 이상 고령자 의 목적별 보행빈도와 보행시간 변수를 추출하였 다. 이와 함께 보행 특성의 영향요인을 가구, 개인 및 도시 시설별 특성으로 분류하여 각각 수집하여 기초 통계 분석을 수행하였다. 수집된 변수를 토대 로 영향 요인을 규명하는 모형을 개발하였으며 부 호 검증 및 통계적 검증을 통해 세부적인 영향 요 인 변수를 도출하였다. 마지막으로는 본 연구결과 및 시사점을 결론 부문에서 요약하여 제시하였다.

Ⅱ기존문헌 고찰

보행을 주제로 한 연구는 보행공간의 계획 요인 분석, 보행환경과 심리적 요인과의 연관성 연구, 보 행 패턴 및 보행 활동량 등의 통행 특성에 관한 연 구 등으로 구분될 수 있다[4]. 이 중에서 보행자의 통행 특성 연구는 보행자 개인, 또는 집합화 된 존 단위로 집계된 특성이 보행자의 통행 행태에 미치 는 영향을 규명한다[5].

개인 자료를 활용한 연구는 개인별 보행통행 발 생량에 영향을 끼치는 요인을 분석한 연구가 수행 되었다.

Brownson et al.(2000)은 철도 수단의 신설로 인해 보행활동의 증가량에 대해 검토하였다. 철도 수단 이용이 가능해짐에 따라 보행량이 증가한 지역 주 민은 55.2%에 육박하였다. 이용 빈도와 집에서 철 도역까지의 거리는 상관성이 없는 것으로 나타나 비교적 거리가 먼 지역 주민들도 보행량이 증가하 였다는 사실을 제시하였다[7].

Leslie et al.(2005)는 호주 Norwood와 Howthorndene 지역에 거주하는 일부 가구를 대상으로 보 행의 영향 요인을 검토하였다. 두 지역은 보행환경 이 극단적으로 구별되는 지역으로 Norwood는 보행 환경이 매우 쾌적한 지역이다. 영향요인으로는 주 거형태, 토지이용복합도(Land Use Mix; LUM), 도로 연결성, 교통안전수준 등의 다양한 변수를 도입하 였다[8].

Handy et al.(2006)은 미국 캘리포니아 지역의 일 부 가구를 대상으로 보행 활동에 미치는 요인을 탐 색하였다. 일반적으로 선택되는 주거 환경과 함께 수단 선호도(travel preference)등을 함께 조사하였다. 나이, 차량보유대수 등의 일반적인 사회경제지표와 자전거, 대중교통, 차량 등에 대한 개인적인 선호도, 그리고 보행자가 인지하고 있는 각 시설에 대한 거 리, 안전성, 매력도 등을 종합적으로 고려하였다[9].

Lee et al.(2008)은 서울시를 대상으로 토지이용이 혼재된 정도에 따라 대상지를 구분한 뒤, 개별 설문 조사를 실시하여 목적별 통행량과 영향 요인을 제 시하였다. 그 결과, 토지이용혼잡도와 교차로 수는 목적에 상관없이 보행 통행량에 유의미한 영향관계 에 놓여있음을 밝혔다[10].

존 단위를 기반으로 집합화된 형태의 보행통행 량에 대한 영향 요인을 밝힌 연구로 Craig et al.(2002)은 1996년 센서스 조사 자료를 바탕으로 보 행을 통한 출근 통행에 영향을 끼치는 근린주거 요 인을 위계적 선형 모형을 통해 규명하였다. 분석 결 과, 대다수 요인이 출근 보행 통행과 인과관계를 형 성하는 점을 확인하였다[11].

Cerin et al.(2007)은 호주에서 주거환경과 입지에 따른 활동 연구에서 수집된 보행관련 자료를 활용 하여 이에 대한 영향요인을 규명하였다. 보행 특성 으로는 행시간과 빈도를 채택하였다. 토지이용 용 도와 복합도(Land Use Mix; LUM)에 따라 군집분석 을 수행한 결과, 주거, 여가, 상·공업 등 3개 유형 으로 분류되었다[12].

Manaugh and El-Geneidy(2011)은 캐나다 몬트리 올에서 2003년 조사된 통행실태조사(Origin-Destination survey)자료를 활용해 가구원의 보행 행태를 분석하였다. 이를 위해 보행지수(walkability)를 산출 하고 나이, 성별 등의 개인 특성 및 소득수준, 가구 규모 등의 가구 특성과 매우 밀접한 관련이 있음을 제시하였다[13].

Owen et al.(2004)은 약 40여개에 달하는 보행 관 련 연구를 종합적으로 검토한 뒤, 관련 영향요인을 모두 요약하여 제시하였다. 우체국, 상점, 해변, 체 육시설, 대중교통 인프라 등의 보행관련 시설의 유 무와 접근거리, 보행전용로, 가로등 등의 보행시설 유무, 범죄율 등의 다양한 요인이 제시되었다[14].

Sung(2013)은 대중교통 접근성과 이를 이용하는 보행 통행 발생량 간의 관계를 규명하였다. 분석 결 과, 2개의 대중교통 수단은 상호 경쟁적 관계임과 동시에 보완적 관계인 것으로 파악되었다. 이는 지 역별 특성에 따라 다르게 나타나 출발지와 목적지 의 특성에 따라 상호 영향 관계가 다르게 정의되었 다[15].

이러한 연구와 함께 고령 보행자에 주목한 연구 를 별도로 검토하였다.

Kemperman and Timmermans(2009)는 여가 활동을 위한 고령자의 보행과 주거지역 반경 1km내에 위 치한 여가시설의 면적간의 인과관계를 증명하였다. 여가시설이 밀집되어 있거나 도시화가 진행된 지역 일수록 여가를 위한 보행 활동이 증가하였다[16].

Jelle et al.(2012)은 벨기에 지역에서 2004년부터 2010년까지 수집된 자료를 활용해 고령자의 보행 및 자전거 이용과 물리적 환경의 인과관계를 분석 하였다. 도심에 거주하는 고령자일수록 보행량은 많고 자전거 이용량은 적었다[17].

Alsnih et al.(2012)은 고령자의 물리적 활동 (physical acticity)과 도시의 물리적 요소간의 연관성 을 연구한 31개의 관련문헌을 검토하였다. 문헌들 사이에서 일관성 있는 결론을 얻지는 못하였지만 전반적으로는 환경 특성(physical environment)은 고 령자 활동에 큰 영향을 끼치지 못한다고 결론을 내 렸다[18].

Chikaraishi et al.(2013)은 일본 히로시마 지역을 대상으로 social network를 활용해 사회 구성원 간의 통행 행태에 영향을 끼치는 요인을 상호 규명하였 다. 그 결과, 가족 구성원 상호 간에는 통행발생에 큰 영향을 끼치지 않는 반면, 친구는 더 많은 영향 을 끼치는 것으로 나타났다[19].

고령 보행자의 행태와 관련된 연구를 검토한 결 과, 특정 목적에 한정한 경우는 많았지만 원시 자 료에서 보행 활동을 목적별로 분류하고 각 목적별 보행의 영향요인을 도출하여 비교한 연구는 수행되 지 않은 점을 확인하였다.

이러한 관점에서 본 연구는 대한민국 서울에 거 주하는 고령자의 목적별 보행 행태에 주목하였다. 연구의 주요 착안점 및 목표는 다음과 같다.

첫째, 고령자의 목적별 보행 특성을 파악한다. 출 근, 여가, 등교 등의 보행에 영향을 끼치는 요인은 매우 상이하기 때문에 고령 보행자의 특성을 면밀 하게 분석하기 위해서는 목적 구분이 필수적이다. 이를 위해 10개로 구분된 목적을 유형별로 묶어 4 개 통행목적으로 재 정의하였다.

둘째, 영향 요인 중 하나인 도시 시설별 특성에 해당되는 변수를 종합적으로 수집하였다. 보행 활 동은 목적에 따라 다를 순 있지만 기본적으로 해당 지역에 위치한 시설 특성과 인과 관계에 놓여있다. 개별 시설은 고유의 기능을 담당하고 있으며 이는 곧 보행자의 통행을 유인하기 때문이다. 이러한 시 설 특성으로는 시설별 연면적, 토지이용복합도 등 의 토지이용 현황과 함께 대중교통 접근성, 교통인 프라 특성, 역세권 면적 특성도 함께 고려하였다.

Ⅲ분석의 틀 수립

1분석모형 결정

고령자의 보행 활동 영향요인을 규명하기 위한 분석기법으로는 토빗모형(Tobit model)을 활용하였 다. 토빗모형은 James Tobin가 제안한 모델로 종속 변수가 제한적인 경우에 활용된다[6]. 일반적인 회 귀분석방법론으로 알려진 최소제곱추정법(ordinary least square method, OLS)은 제한된 종속변수 추정 에 적합하지 않으며 독립변수의 영향을 과소추정 할 위험성이 있다. 이러한 경우에는 제한된 종속변 수의 구조를 고려해 주어진 범위 내에서 종속변수 를 추정하는 토빗모형이 적합하다[13, 14].

토빗모형의 기본 개념은 아래 식 (1)과 같다. 우 선 독립변수인 x_i와 선형의 관계(linear relationship) 를 갖는 잠재변수(latent variable) y_i^*를 가정한다. 파 라메타 β는 x_i와 y_i^*간의 선형관계를 정의한다. u_i 는 정규분포 형태의 오차항을 의미한다. 독립변수 로 x_i에 의해 결정되는 y_i는 특정 조건에 만족할 경우 y_i^*와 같은 값을 갖게 되며, 조건에 만족하지 못할 경우 0으로 정의된다. 식 (2)에서는 y_i는 y_i^*가 양수일 경우에는 값으로 정의되며 y_i^*가 0 또는 음 수일 경우에는 0으로 정의된다. 파라메타 추정에 있어서는 일반적인 최소제곱추정법이 아닌 최우추 정법이 적합하다.

2자료 수집

본 연구는 수도권, 또는 광역시 등에 한정되어 개별적으로 수행되었던 조사에서 벗어나 전국지역 의 고령 보행자를 대상으로 수집된 자료를 활용하 였다. 이를 위해 2010년 가구통행실태조사의 표본 자료를 수집하였다. 가구통행실태조사는 표본으로 선정된 가구의 특성, 개별 가구원의 특성, 가구원의 하루 동안 발생한 모든 통행에 대해 세부적으로 조 사한다.

본 연구는 2010년 자료에서 2010년 기준 65세 이 상인 고령자만을 선별하여 자료를 구축하였다. 또 한 전국지역을 대상으로 수집된 자료 중에서 수도 권 내에 거주하며 수도권 내에서 통행한 고령자만 의 통행 자료만을 추출하였다. 구축된 변수는 <Table 1>과 같다.

종속변수로는 고령자의 보행 특성을 의미하는 고령 보행자의 1인당 보행빈도, 보행 시간 등 2개 변수를 선정하였다. 보행빈도 변수는 고령자 개인 이 하루 동안 수행한 보행 횟수를 의미한다. 횟수는 목적통행을 기준으로 정의하였다. 보행 시간은 고 령자 개인이 하루 동안 보행활동에 소요한 총 시간 을 의미한다.

또한 종속변수는 통행 목적별로 각각 정의하였 다. 통행 목적의 경우, 2010년 조사에서는 배웅, 귀 가, 출근, 등교, 학원, 업무, 귀사, 쇼핑, 여가·오 락·친지방문, 기타 등 10개로 분류하고 있다. 이러 한 분류는 지나치게 세분화되었다고 판단, 본 연구 에서는 유사한 특성을 갖는 목적을 통합하여 업무, 교육, 여가, 기타 등 4개 목적으로 통행 목적을 재 분류하였다. 업무는 출근, 업무, 귀사 등을 포함하 고 교육은 등교와 학원 통행을 포함한다. 여가는 쇼 핑과 여가·오락·친지방문을 포함하며 기타는 나 머지 목적통행이 모두 포함된다.

보행 특성을 설명하는 독립변수로는 존별 고령 보행자의 통행발생에 영향을 끼칠 수 있는 다양한 요인을 선정하였다. 독립변수는 크게 개인특성, 가 구특성, 도시시설 특성 변수로 구분할 수 있다.

개인특성 변수는 고령자의 연령, 성별, 운전면허 보유여부 등이 포함된다. 가구특성 변수는 가구원 수, 미취학 아동수, 주거 형태, 가구 수입, 차량 보 유 여부 등이 포함된다. 도시시설 특성 변수는 고령 자가 거주하는 존의 도시 시설 별 연면적 변수와 교통 인프라 및 역세권 현황 등을 의미하는 변수로 구성된다. 건축법 시행령에서 정의하는 시설 분류 에 따라 시설별 연면적 변수에 해당되는 시설로는 주거, 근린, 문화, 종교, 판매, 의료, 교육, 노유자, 운동, 업무시설 등을 선정하였다.

토지이용복합도(land use mix index, LUM)변수는 각 존의 복합적인 시설 및 기능이 혼재된 정도를 의미하며 식 (3)과 같이 정의하였다. 여기서 i는 용 도, pi는 해당 용도의 면적비율, n은 용도의 개수를 나타낸다. 0에서 1 사이의 값을 가지며 값이 클수록 다양한 용도가 혼재된 지역임을 의미한다[15].

교통인프라 현황 변수로는 각 동별 교통인프라 수준을 대변할 수 있는 실폭도로면적, 버스정류장 수, 지하철 역세권 면적, 주차장 면적 등이 포함된 다.

3기초통계분석

도시 시설별 특성에 따른 고령자의 보행 특성을 규명하기에 앞서 고령자의 보행 빈도와 보행시간 등 의 보행 활동에 대한 특성을 목적별로 검토하였다.

<Table 2>에서 보듯이 기타 목적 통행이 가장 큰 비중을 차지하였으며 교육과 여가는 약 25%정도로 나타났다. 업무관련 통행은 상대적으로 가장 비중 이 적은 20%내외를 차지하는 것으로 나타났다. 이 를 통해 65세 이상 고령자의 목적통행은 업무관련 통행의 비중이 상대적으로 작다는 점을 확인할 수 있다.

주요 변수에 대한 기초 통계 분석 결과는 <Table 3>과 같다. 기초통계 분석은 앞서 구축한 보행과 관련된 변수에 대해 수행되었다. 변수는 보행빈도, 보행시간 등의 종속변수부터 고령 보행자의 연령, 가구원수, 가구의 미취학 아동수, 도심 시설 등의 계층별 주요 변수 등이 모두 포함된다.

Ⅳ고령 보행자 행태의 영향요인

1목적별 보행 빈도 모형

업무 관련. 교육 관련, 여가 관련, 기타 등 4개 목 적의 고령자 보행 빈도에 대한 영향요인을 규명한 결과는 <Table 4>와 같다. 각 목적별 특성과 관련된 영향요인이 도출된 점을 확인할 수 있다. 보다 세부 적인 목적별 모형의 해석은 다음과 같다.

업무 목적 모형에서는 미취학 아동 수, 주거 형 태, 1종 근린시설 연면적, 업무시설 연면적, 총 도로 면적 등의 변수가 도출되었다. 미취학 아동 수는 보 행 빈도와 음의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 업무 통행과 밀접한 관련이 있는 1종 근린시설 연 면적, 업무시설 연면적 변수가 도출되었다는 점은 논리적으로 설명 가능하다. 1종 근린 시설과 업무 시설의 연면적이 1km² 넓어지면 각각 0.41통행, 0.33 통행이 증가하는 것으로 나타났다. 총 도로면적은 보행 빈도와 음의 상관관계를 갖는 것으로 분석되 었다.

교육 목적 모형에서는 가구원수, 연령, 노유자 시 설 연면적, 운동 시설 연면적 등 4개 변수가 유의미 한 것으로 도출되었다. 교육 목적 통행과 밀접한 관 련이 있을 것으로 예상되는 문화, 교육 시설 등은 통계적 유의성을 확보하지 못한 반면, 노인 대학 및 교육 강좌가 열리는 노유자 및 운동 시설은 변수로 채택되었다. 이들 변수는 교육 관련 보행을 촉진시 킨다는 점에서 양의 상관관계를 갖는 점은 타당하 다. 가구원수 또한 교육 관련 보행과 양의 상관관계 를 갖는다.

여가 목적 모형에서는 총 8개의 변수가 유의한 것으로 나타났다. 양의 상관관계를 갖는 변수는 노 유자 시설 및 공영 주차장 면적 등 2개 변수이다. 이를 제외한 6개 변수는 음의 상관관계를 갖는다. 여가 관련 보행은 여가, 쇼핑, 친교 목적 통행 등이 모두 포함되어 있다는 점에서 노유자 시설은 여가 관련 통행에 큰 영향을 끼친다. 노유자 시설 연면적 이 1km² 증가하면 보행빈도는 약 1.1통행 증가하는 것으로 나타났다. 운전면허증 보유 여부, 가구원수, 차량 보유여부, 시설 총 연면적, 문화시설, 판매시 설 등은 음의 상관관계를 보였다. 우선 가구원수가 많다는 점은 고령자가 함께 생활하는 배우자, 또는 자녀들이 함께 거주한다는 것을 의미하며 상대적으 로 무료하지 않게 함께 시간을 보낼 수 있다는 점 에서 여가 활동의 빈도가 감소하는 것으로 해석된 다. 차량 보유여부 및 운전면허증 보유 여부는 보행 빈도와는 음의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 양의 상관관계를 가질 것으로 예상되는 문화, 판매 시설은 음의 상관관계를 갖는 것으로 나타나 고령 자의 보행 활동을 오히려 위축시키는 것으로 확인 된다.

기타 목적 모형에서는 총 8개의 독립변수가 유의 한 것으로 나타났다. 미취학 아동수, 다세대 주택, 종교, 업무 시설 등의 연면적 변수가 보행 빈도에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 미취학 아동 수가 증가할수록 보행빈도가 증가하는 것으로 나타났다. 업무 관련 통행에서는 음의 상관관계를 보였던 변수이지만 귀가통행을 포함한 기타목적 통 행에서는 양의 상관관계를 갖는다. 종교 시설은 여 가 및 친교목적 통행과 관련이 있으며 업무시설은 업무 관련 통행과 밀접한 관련이 있는 변수이다. 이 밖에도 문화 시설은 음의 상관관계를 갖는 것으로 분석되어 문화시설은 전반적으로 고령자의 보행 활 동을 감소시키는 현상을 초래하는 것으로 나타났 다. 타 목적에 비해 기타 목적 통행은 귀가 통행을 포함한 다양한 통행이 혼재되어 있기 때문에 영향 요인 또한 다양하게 도출되었다.

2목적별 보행 시간 모형

고령자의 보행 빈도 모형과 함께 보행 시간에 대 한 모형을 구축하였다. 앞서 활용한 독립변수는 동 일하게 적용하였으며 총 4개 목적에 대한 모형을 구축하였다. 그 결과는 <Table 5>와 같다.

업무 목적 모형에서는 연령, 운전면허증 보유 여 부, 가구 수입, 차량 보유 여부, 2종 근린시설 연면 적, 업무시설 연면적 등 6개 변수가 도출되었다. 우 선 업무 통행과 밀접한 관련이 있는 2종 근린시설 연면적, 업무시설 연면적 변수가 양의 상관관계를 갖는 것을 나타나 타당한 결과로 해석된다. 단 보행 빈도 모형에서는 1종 근린시설이 채택된 반면, 보 행 시간 모형에서는 2종 근린시설이 채택되었다는 점에서 구별된다.

교육 목적 모형에서는 가구원수, 주거 형태, 문화 시설, 교육 시설, 운동 시설 등 4개 변수가 유의한 것으로 나타났다. 운동 시설 변수는 보행 빈도 모형 에서도 동일하게 채택된 변수로 보행 활동을 증가 시키는 것으로 나타났다. 이와는 반대로 문화 시설 및 교육 시설은 보행시간 모형에서 새롭게 채택된 변수이다. 단 문화시설은 양의 상관관계, 교육시설 은 음의 상관관계로 방향성이 다르게 나타났다. 보 행 시간이 길다는 사실은 두 가지 관점에서 해석 가능하다. 보행 빈도가 증가하여 보행 시간도 함께 증가하는 경우와 보행 빈도는 낮으나 시설 접근성 이 떨어져 보행 시간이 증가하는 경우이다. 교육 시 설의 평균 연면적은 0.037km²인 반면, 문화시설은 0.001km²로 교육시설이 더 넓게 분포하고 있다. 상대 적으로 접근이 용이한 교육시설은 시설 연면적이 한 단위 증가하면 해당 존의 고령자 접근이 용이해 져 보행 시간이 감소할 수 있다. 그러나 시설 연면 적 비중이 굉장히 낮은 문화시설은 연면적이 증가 한다 해도 시설 특성 상, 소규모로 새로운 곳에 분 산하여 입지하기 보다는 한 지점에 집중적으로 배 치하게 된다. 따라서 고령자의 접근시간은 단축되 기 힘들다. 오히려 새로운 수요가 발생한다는 측면 에서 보행시간은 증가할 수 있다.

여가 목적 모형에서는 총 9개의 유의한 변수가 도출되었다. 유형별로 살펴보면 개인 특성에서는 성별, 연령, 운전면허증 보유 여부가 모두 유의미한 결과를 보였다. 운전면허증을 보유한 사람의 경우 에는 보행 시간이 약 4분 감소하는 것으로 나타났 다. 가구 특성 변수로는 가구원수와 차량 보유 여부 와 선정되었다. 가구원수는 1인 증가할수록 약 2분 의 보행시간이 감소하는 것으로 나타났다. 차량 보 유 여부의 계수는 0.662로 보행 시간에 큰 영향을 끼치지는 않는 것으로 분석되었다. 존 특성 변수로 는 1종 근린 시설, 노유자 시설, LUM(토지이용복합 도), 역세권 면적 변수 등이 채택되었다. 1종 근린 시설은 고령 보행자의 쇼핑 및 여가 활동을 촉진하 는 시설이다. 해당 시설이 많이 입지할수록 보행을 통한 시설 접근이 용이하기 때문에 보행시간이 증 가할 수 있기 때문이다. 노유자 시설은 보행 빈도와 보행 시간 모형에서 모두 양의 상관관계를 갖는 것 으로 나타나 고령자의 여가 관련 보행 활동에 긍정 적인 영향을 끼치는 것으로 해석할 수 있다. 토지이 용의 집약도를 대변하는 LUM과 역세권 면적 변수 는 모두 음의 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다. 보행 빈도 모형에서 두 변수의 통계적 유의성이 확 보되지 않아 종합적인 분석을 시도할 수는 없지만 토지이용이 복합적일수록 다양한 시설들이 밀집하 여 있기 때문에 고령 보행자는 보다 편리하게 해당 시설을 이용할 수 있을 것이라 유추할 수 있다. 이 를 전제로 한다면 분석 결과는 논리적으로 설명 가 능한 방향성을 보이고 있다.

기타 목적 모형에서는 총 7개의 변수가 유의하 다. 개인 특성 변수로는 성별과 연령 변수가 선정되 었다. 남성일수록 기타 목적의 보행시간이 더 길며 연령이 증가할수록 보행 시간은 감소하는 것으로 나타났다. 가구특성 변수로는 가구원수와 가구 수 입이 선정되었다. 존 특성 변수로는 2종 근린시설, 교육시설, 운동시설 변수 등이 선정되었다. 교육시 설은 보행 빈도와도 음의 상관관계에 있다는 점에 비추어 볼 때, 교육 시설 기능이 갖추어질수록 기타 목적 보행의 빈도와 시간은 모두 감소한다고 해석 할 수 있다.

3소결

전반적으로 보행 빈도 모형보다는 보행 시간 모 형이 결과 해석 측면에서 우수한 것으로 나타났다. 목적별 보행 빈도와 보행 시간 모형은 통계적 유의 성을 확보한 변수의 개수는 비슷하였지만 해당 목 적 보행을 논리적으로 설명할 수 있는 변수는 보행 시간 모형에서 더 많이 채택되었기 때문이다. 각 모 형의 주요 내용을 요약하자면 다음과 같다.

노유자 시설은 고령자의 여가 관련 보행 활동을 촉진시키는 것으로 나타났다. 상대적으로 여유 시 간이 많은 고령자는 비슷한 연령대의 구성원을 만 나 다양한 활동을 할 수 있는 노유자 시설을 방문 하게 된다. 이러한 점에서 노유자 시설의 연면적이 증가할수록 보행 빈도와 보행 시간은 모두 증가한 다는 분석 결과는 매우 합리적이다.

기타 목적 보행은 다양한 요인이 혼재되어 있는 것으로 분석되었다. 기타 목적 보행에는 배웅, 귀가, 기타 등의 목적이 포함된다. 따라서 기타 목적 보행 의 행태를 분석하고 예측하기 위해서는 다양한 영 향 요인을 포괄적으로 고려해야만 할 것이다.

보행 빈도와 보행 시간에 함께 영향을 끼치는 변 수가 도출되었다. 보행자 연령은 다양한 목적 활동 에 영향을 끼치는 것으로 나타났으며 연령이 증가 할수록 보행 활동이 감소하는 것으로 분석되었다. 차량과 운전면허 보유여부도 다양한 모형에서 독립 변수로 채택되었으며 해당 항목에 해당되는 보행자 의 보행 활동은 감소하는 것으로 나타났다. 근린시 설 및 업무시설 연면적 변수는 업무 목적 모형에서 보행 빈도 및 보행 시간과 양의 상관관계를 갖는 것으로 분석되어 그 영향력을 입증하였다.

집약적 토지이용은 보행활동을 위축시키는 것으 로 나타났다. 고밀 개발은 차량을 이용한 접근을 활성화시킬 수 있다. 다양한 시설의 이용이 가능하 기 때문에 보행으로의 접근이 불가능한 먼 지역에 서도 차량을 이용해 해당 지역을 방문할 수 있기 때문이다. 반대로 보행을 통해 접근이 가능한 사람 은 짧은 보행을 통해 다양한 시설의 이용이 가능하 므로 보행활동시간 자체가 감소하게 된다. 이러한 현상은 여가 목적 보행 활동에서 특히 두드러졌다. 따라서 보행 활성화를 위해서는 적정 수준의 고밀 개발이 이루어져야 하며 지나치게 집약적인 개발 은 보행 활동을 오히려 위축시킬 수 있음을 인지해 야 한다.

Ⅴ결론

1연구의 요약 및 시사점

고령자의 목적별 보행 행태를 다룬 선행연구가 미흡하다는 점에서 본 연구는 목적별 보행 행태를 설명하는 영향 요인을 규명하였다. 연구 결과의 요 약 및 시사점은 다음과 같다.

첫째, 고령자의 목적별 보행 특성에 주목하였다. 목적은 10개로 구별되는 기존의 목적을 업무 관련, 교육 관련, 여가 관련, 기타 등 4개 목적으로 중분류 하였다. 보행 특성으로는 보행 빈도 및 보행 시간을 선정하였다. 보행특성을 설명하는 변수는 개인, 가 구, 존 특성 변수 등 3개 그룹으로 분류하여 각각 수 집하였다. 그 결과, 성별 및 연령 등의 개인 특성, 차 량 보유여부 및 대중교통 접근성 등의 가구 특성, 그 리고 시설별 연면적과 교통 인프라 현황 등의 존 특 성 변수가 모두 영향을 끼친다는 점을 증명하였다.

둘째, 다양한 도시시설 특성이 고령자의 보행에 끼치는 영향 정도를 파악하였다. 업무 시설은 업무 관련 고령자의 보행 통행에 매우 큰 영향력을 갖는 것으로 분석되었다. 노유자 시설 또한 여가 관련 보 행을 촉진시키는 것으로 나타났다. 업무, 교육, 여 가 활동 후 귀가 통행을 설명할 수 있는 근린 시설, 교육 시설, 운동 시설, 종교 시설 등이 고르게 채택 되었다. 이러한 결과를 통해 고령자의 보행을 장려 함에 있어 갖추어야 할 시설 요소를 파악할 수 있 었다.

셋째, 교통 인프라와 보행 활동 간의 유의미한 인 과 관계를 규명하였다. 총 도로면적과 공영 주차장 면적 등은 차량 이용이 편리한 정도를 의미하는 간 접적 지표이다. 업무와 여가 목적 보행에서 이들 지 표가 통계적 유의성을 확보했다는 점에서 차량과 보 행의 상호 배타적 수단이라는 점을 확인할 수 있다.

넷째, 집약적 토지이용으로 보행시간이 감소하는 현상을 발견하였다. 여가 목적의 보행 시간 추정 모 형에서 토지이용복합도를 의미하는 토지이용복합 도 변수와 지하철 역세권 면적이 보행 시간에 부(-) 의 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 보행 시간의 감 소는 통행시간 절약이라는 측면에서는 긍정적 현상 일수 있으나 보행자의 건강과 공적 측면에서는 보 행 시간이 더 확대될 필요성이 있다. 따라서 집약적 토지이용을 통해 고밀의 도심지일수록 고령자를 위 한 보행환경 조성에 더욱 힘을 실어야 할 것이다.

2향후 연구방안

고령 보행자의 행태를 연구한다는 측면에서 본 연구는 다음과 같은 점이 보완될 필요성이 있다. 우 선 모형의 개발을 위한 투입한 독립변수의 수에 비 해 채택된 변수의 비중이 약 30%에 그쳤다는 점에 서 추가적인 변수의 도입이 필요하다고 보인다. 생 활시간조사 자료 등을 활용한다면 이러한 점을 극 복할 수 있을 것이다.

또한 고령 보행자의 통행을 목적별 통행으로 끊 지 않고 하루 동안의 통행사슬(trip chain) 전체의 특 성을 분석한다면 비고령자와는 구별되는 고령자의 통행사슬 특성이 도출될 것이라 생각한다. 이를 위 해서는 일부 보행자를 대상으로 한 GPS 경로 추적, 또는 통행일지 작성 등을 통해 구체적인 자료를 수 집해야 할 것이다.