Ⅰ서 론

1연구의 배경 및 목적

녹색교통의 활성화는 도심의 교통문제로 인한 오염물질 배출, 교통부문의 자원절약에 기여할 수 있는 교통정책 중 하나이다. 그러나 동일 행정동 내 이동에서조차 승용차의 수단분담률이 높은 현실에 서, 무조건적인 인프라의 확충이 녹색교통 활성화 로 이어지기는 어렵다고 판단된다.

녹색교통의 활성화 정책을 제시하기 위해서는 각 지역별 특성의 파악과 더불어 해당 교통수단의 이동범위나 이동목적에 대한 파악이 매우 중요하 다. 하지만 도시는 매우 다면적인 측면을 가지고 있 어 특성을 파악하는 것은 매우 어렵다[1]. 따라서 기초 행정단위인 행정동 내 특성을 대표할 수 있는 다양한 변수를 선정하여 유의한 수준의 특성차이를 분석해 보고자 한다.

즉, 선정된 변수를 이용해 통행에 영향을 미치는 도시특성을 동별로 세분화하여 행정동별 특성에 맞 는 인프라의 확충 및 정책을 수립하는 것이 녹색교 통의 활성화 방안이라 판단된다. 하지만 통행특성 분석을 위해 기초행정단위인 행정동의 경계를 사용 하는 것은 왜곡된 결과를 가져올 수 있으므로 실질 적인 인프라 투자의 근거 자료로 이용되기 위해서 는 행정동 단위의 분석에 더해 세밀한 분석이 필요 할 것이다.

본 연구의 목적은 여건이 유사한 행정동을 요인 분석과 군집분석으로 분류한 후 행정동 내 특성에 따른 통행의 특성을 분석하는 것이다. 그리고 통행 분석결과를 토대로 유형에 맞는 교통계획의 방안을 제시하고자 하였다.

2연구의 범위 및 방법

인천광역시의 도시적 특성에 따른 통행특성을 분석하기 위해 2010년 지역기초통계자료와 수도권 가구통행실태자료 그리고 GIS분석자료를 사용하였 다. 분석단위는 행정동을 기준으로 하였으며 인천 광역시의 도서지역을 제외한 120개 행정동을 대상 으로 분석하였다.

연구의 방법은 <Fig. 1>과 같이 선행연구고찰에서 도시의 특성을 유형화하기 위해 특성을 대표할 수 있는 다양한 지표를 선정한다. 그다음 선정된 지표들 을 요인분석 하여 고유치가 큰 소수의 요인 점수를 군집분석을 실시하였다. 그리고 그 결과를 기초로 행 정동의 특성에 따른 통행의 특성을 분석을 하였다.

Ⅱ선행연구고찰

인천광역시의 행정동별 특성을 유형화시키기 위 한 설명변수를 선정하기 위하여 도시형태와 통행특 성에 대한 선행연구 고찰을 하였다. Cho(2014)은 전 라남도의 읍면동을 대상으로 지역의 특성을 분석하 기 위하여 시가지면적변화율, 인구밀도변화율, 가구 밀도변화율, 고용밀도변화율, 도로변화율 등의 변수 를 사용하여 난개발 수준을 연구하였다[2]. Kwak et al.(2013)은 토지이용 패턴 특성을 중심으로 교통량 과의 영향관계를 분석하기 위하여 연면적, 개발밀 도, 토지이용복합지수, 토지이용분포도의 변수를 사 용하여 통행량과 회귀분석을 수행하였다[3]. Kim(2012)은 고밀복합 토지이용과 관련된 평가지표 개발 및 중요도 분석을 하였다. 그 결과 토지, 교통, 환경, 경제의 측면에서 16개의 최종적인 변수를 도 출하였다[4]. Choi et al.(2009)은 수도권의 난개발지 수를 산출하기 위하여 밀도, 다양성, 설계, 접근성 의 변수를 사용하였다. 그리고 난개발지수와 통행 패턴과의 연관성을 분석하였다[5]. Kim(2008)은 인구 변화율 대비 시가지변화율, 주거밀도, 인구변화율 대 비 도로면적변화율, 승용차이용자 소요시간 등 우리 나라 실정에 적합한 난개발 지표를 도출하였다[6].

지역의 특징을 이용하여 통행특성을 분석한 기 존의 연구들은 공간적 연구대상이 대부분 시·군· 구 단위로 진행되어왔다. Cho(2014)의 연구에서 행 정동을 공간적 기준으로 행정동의 특징을 분석하였 으나 추가적으로 행정동별 통행특성분석은 수행되 지 않았다. 본 연구는 행정동 단위의 통행특성분석 이 녹색교통정책수립에 주요한 요인으로 판단되여 행정동별 특징을 반영한 통행분석을 시도했다는 차 별성이 있다.

Ⅲ요인분석

1분석방법

선행연구고찰을 통해 추출된 변수의 수를 줄여 몇 개의 핵심적인 요인만으로 구성하고 설명하기 위하여 요인분석을 하였다. 본 연구에서는 요인분 석의 방법 중 입력변수들의 총 분산을 이용한 주성 분분석을 사용하였다.

주성분분석은 정보의 손실을 줄이고 변수들이 가지고 있는 총 분산을 가능한 한 많이 설명할 수 있는 요인을 효과적으로 추출할 수 있다. 또한 추출 된 요인의 축을 적당히 회전시켜 추출된 요인들과 입력변수들 간의 관계를 보다 명확하게 파악하고 이해하기 위하여 베리맥스(Varimax) 회전방법을 사 용하였다[7].

먼저 요인분석을 통해 공통성이 낮은 변수는 분 석에서 제외하였다. 공통성이란 추출된 요인이 변 수가 가지는 분산의 몇 퍼센트를 설명할 수 있는가 를 나타낸 값으로 일반적으로 요인분석에서 공통성 이 0.4 이하인 변수는 제외하는 것이 좋다[8]. 분석 결과, 2개의 변수가 제외되었다. 먼저 토지이용복합 도의 경우 용도지역이 복합적으로 존재하는지 여부 를 나타낸 것으로, 요인분석 결과 용도지역별 면적 의 밀도를 이용하는 것이 공통설명력이 높게 나타 났다. 대중교통평균 접근시간의 경우 공통성이 0.24 로 다른 변수들과의 상관관계가 매우 낮아 제외하 고 분석하였다.

선행연구 고찰결과 최종적으로 선정된 설명변수 는 <Table 1>과 같이 인구밀도, 주거밀도, 고용밀도, 고용규모, 직주균형지수, 주거지역면적, 상업지역면 적, 공업지역면적, 도로밀도, 도로경사도, 자전거도 로밀도, 전철역밀도이다.

2요인분석 결과

요인분석의 결과로 얻은 요인적재량을 이용해 연관성이 높은 변수들을 묶어주었다. 그 결과 4개 의 요인을 얻었고 요인의 특성을 파악하였다. 또한 요인분석을 통해 얻은 요인점수를 활용하여 군집분 석에 사용하였다.

1)KMO와 Bartlett의 검정

입력변수들 간에 충분한 상관관계가 존재함을 밝히고 요인분석을 실시하는 것이 의미가 있는지를 파악하기 위해 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)검정과 바 틀렛(Bartlett)의 구형성 검정을 하였다. KMO검정은 변수들 간의 편상관관계를 나타내는 편상관계수가 얼마나 작은지를 검정하는 것이다. KMO값이 일반 적으로 0.5 이상이면 준비된 자료가 요인분석으로 분석하기에 적절하다고 판단할 수 있다[7].

바틀렛의 구형성 검정은 요인분석에 사용될 입 력변수들 간의 상관계수 행렬을 도출하여 이 행렬 이 단위행렬에 준하는 행렬인지 여부를 검증하는 것으로 유의수준을 나타내는 p값이 0.1이하면 요인 분석을 수행해도 괜찮은 정도의 상관관계가 존재한 다고 판단하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 KMO값이 0.649, 유의확률이 0.00으로 요인분석을 실시하는 것이 의미가 있다고 판단되었다[7]. <Table 2>

2)고유값과 설명된 분산

고유값(eigenvalue)은 한 요인이 몇 개의 변수들이 가지고 있는 양만큼의 분산을 설명하고 있는가를 나타내는 값이다. 본 연구에서는 요인이 적어도 입 력변수 1개 이상의 변동을 설명할 수 있는 요인들 만을 추출하도록 고유값 1을 기준으로 하였다.

추출된 요인들에 의해 설명되는 총분산의 크기 는 추출된 요인들의 고유값들의 합이 전체 고유값 들의 합에서 차지하는 비율로써 추출된 요인들이 입력변수 전체 분산 중 얼마만큼을 설명하는가를 의미한다[7]. 그 결과 <Table 3>과 같이 4개의 요인 이 추출되었다. 회전이후 요인1은 29%로 가장 설명 력이 높게 나타났으며, 요인2는 20%, 요인3은 16%, 그리고 요인4는 13%로 나타나 추출된 요인들이 전 체분산의 78%를 설명하는 것으로 분석된다.

3)요인행렬과 공통성

회전된 요인적재량 행렬은 어느 변수가 어떤 요 인에 의하여 주로 설명되고 있는지를 파악할 수 있 게 해준다. 또한 요인적재량으로 요인구조를 결정 하고 이를 이용해 해석할 수 있다. <Table 4>

일반적으로 각각의 변수는 요인적재량이 가장 큰 요인에 할당되는 것으로 해석한다. 공통성은 행 렬상의 계수값들을 제곱하여 각 변수의 행별로 더 해준 값으로 추출된 요인에 의하여 설명되는 변수 의 분산크기를 나타낸다[7]. 본 연구에서 분석한 12 개의 변수는 모두 0.6 이상의 값을 가지고 있어 추 출된 4개의 요인에 의해서 12개의 변수가 모두 일 정수준 이상의 설명력을 갖는다고 분석되었다.

4)결과분석

분석 결과 12개의 변수는 4개의 요인으로 분류되 었다. 먼저 요인 1은 인구 특성을 반영하는 요인으 로 볼 수 있다. 자세히 살펴보면 인구밀도, 주거밀 도 그리고 주거지역비율이 (+)요인으로 작용하였고 직주균형지수가 (-)요인으로 작용하였다. 특이할 만 한 사항은 가구당 종사자수를 의미하는 직주균형지 수가 요인 2와 3에 (+)요인으로 높은 적재량 값을 갖고 있다는 것이다. 이는 요인 2와 3으로 분류된 변수들이 종사자수와 관련이 깊다는 것을 의미하며 요인 1은 가구수와 관련성이 높은 것을 의미한다.

요인 2는 공업지역의 종사자특성과 도로특성을 반영하는 요인으로 공업지역비율과 고용규모가 (+) 요인으로 작용하고, 도로밀도와 도로경사도가 (-)요 인으로 작용하였다. 종사자 특성을 보면 고용규모 가 (+)요인으로 작용하였다. 이는 한 사업체당 고용 하고 있는 종사자수가 많다는 것을 의미하며 공업 지역비율이 (+)요인으로 작용하는 것과 연관성이 높 다. 도로특성을 보면 도로밀도가 (-)요인으로 작용 하는 것을 볼 수 있다. 공업지역은 특성상 면적이 넓어 상대적으로 도로밀도가 낮게 나타나는 경향이 있어 같은 요인으로 분류된 것으로 해석된다. 그리 고 도로경사도가 (-)요인으로 나타나는 것은 도로경 사도가 완만하다는 것을 의미한다. 요인 2로 분류 된 변수들은 공업지역비율을 기준으로 해석을 해보 았으며, 공업지역의 특성을 나타낸다고 볼 수 있다.

요인 3은 상업지역의 종사자 특성을 반영하는 요 인으로 상업지역비율과 고용밀도가 (+)요인으로 작 용하였다. 고용밀도는 행정구역면적대비 종사자수 를 의미하므로 상업지역의 특성을 잘 반영하는 변 수라고 볼 수 있다.

요인 4는 대중교통이용환경의 특성을 반영하는 전철역밀도와 자전거도로밀도의 변수가 (+)요인으 로 작용하였다.

따라서, 도시형태와 통행특성을 나타내는 12개의 변수들은 인구특성요인, 공업지역의 종사자 및 도 로특성요인, 상업지역의 종사자특성요인, 대중교통 이용환경 영향요인의 4개 요인으로 분류되었다.

Ⅳ군집분석

1분석방법

요인분석에서 얻은 요인점수를 이용하여 인천광 역시의 120개 행정동을 유사한 속성을 나타내는 몇 개의 군집으로 그룹화한 다음, 군집별로 통행행태 를 비교해 보기 위해 군집분석을 수행하였다. 군집 분석에서는 분석대상 간의 유사성을 유클리디안 거 리(Euclidean distance)를 이용해 서로 가까운 거리에 있는 것들끼리 그룹화하여 분석대상을 몇 개의 집 단으로 분류하는 방법이다. 군집화 방법에 따라서 군집분석은 크게 계층적 군집분석과 비계층적 군집 분석 그리고 중복군집분석으로 분류된다[7].

본 연구에서는 개별 대상 간의 거리를 기준으로 나무모양의 계층구조를 상향식(bottom-up)으로 형성 해가는 방식인 계층적 군집분석을 이용하여 군집의 수를 정하였다. 이때 거리 산정방법은 유클리디안 제곱거리를 이용하는 와드(Ward)방식으로 하여 군 집의 수를 5개로 정하였으며, 이렇게 정한 군집의 수를 군집의 중심에 가장 가까운 개체를 하나씩 포 함해가는 비계층적 군집분석으로 분석하였다[7].

2군집의 영향력 분석

군집별 요인의 영향력 분석 결과는 <Table 5>와 같다. 총 120개의 행정동은 모두 5개의 군집으로 분 류되었고 군집은 각각 18, 10, 35, 42, 15개의 행정 동으로 이루어졌다.

제 1군집은 공업지역의 특성을 잘 반영하는 군집 으로 공업도시형으로 이름을 지정하였다. 이 군집 에는 대표적으로 논현고잔동과 만석동이 소속되어 있으며 이 행정동들은 대규모 공업단지가 형성되어 있다. 다른 군집과는 달리 2개 요인의 영향력이 높 게 나타났는데, 영향력이 가장 높게 나타난 요인은 공업지역의 종사자 및 도로특성 요인으로 이 군집 은 공업면적의 비율이 높고 고용규모가 큰 특성을 가지고 있다. 그리고 도로의 연장이 공업지역면적 에 비해 상대적으로 적고 도로의 경사는 완만한 군 집으로 이루어 졌다. 두 번째로 영향력이 높은 요인 은 인구특성요인으로 이 요인의 영향력은 음의 값 으로 높게 나타나 이 군집은 면적 대비 인구와 가 구 수가 낮은 것을 의미한다.

제 2군집은 상업지역의 종사자 특성요인이 높은 양의 영향력을 가지고 있는 군집이다. 대표적으로 구월1동, 부평4동과 5동, 그리고 동인천동이 소속되 어 있는 군집으로 상업도시형으로 이름을 지정하였 다. 이 군집은 상업면적의 비율이 높고 고용밀도가 높게 분석이 되었다.

제 3군집은 인구특성요인의 영향력이 높게 나타 나는 군집으로 인구밀집형으로 지정하였다. 이 군 집은 대표적으로 송월동, 학익2동, 용현5동 등이 소 속되어 있는 인구와 주거밀도가 높고 주거면적비율 이 높은 군집이라고 할 수 있다.

제 4군집은 요인들의 영향력이 크게 차이가 나지 않으므로 일반도시형으로 이름을 지정하였다. 이 군집은 대표적으로 선학동, 청학동, 계산1동 등이 소속되어 있는 인구특성과 토지이용 그리고 대중교 통의 인프라의 복합적 정도가 평균인 군집이다.

제 5군집은 대중교통 이용환경 영향요인이 다른 군집에 비해 높은 영향력을 가지고 있는 군집으로 교통시설형으로 이름을 지정하였다. 이 군집은 대 표적으로 연수2동, 동춘3동, 논현동이 소속되어 있 는 전철역밀도가 높고 자전거도로 밀도가 높은 특 성을 가지고 있다. 군집별로 행정동의 위치와 특징 은 다음 <Table 6>과 같다.

따라서 군집의 이름을 지정해 줌으로써 군집의 특성을 더욱 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 군집별 요인의 영향력을 바탕으로 공업도시형, 상업도시형, 인구밀집형, 일반도시형, 교통시설형으로 지정하여 인천광역시의 특성을 5가지로 분류하였다[9-10].

3군집별 통행특성 분석

군집별로 통행특성을 분석하기에 앞서 군집별로 이동수단의 수단분담률을 일원분산분석을 통해 분 석하였다. 그 다음 유출입 통행율과 목적통행별로 통행비율 및 통행시간을 분석하여 사후검증을 통해 군집별로 통행특성을 유형화 하였다. <Table 7>과 같이 0.05수준에서 통계적인 유의성을 검증하였다.

승용차와 대중교통 그리고 녹색교통수단인 보도 와 자전거의 수단분담률을 <Table 8>과 같이 군집별 로 분석하였다. 먼저 승용차는 공업도시형이 36.6% 로 제일 높게 나타났으며 대중교통의 수단분담률은 상업도시형이 32.3%로 제일 높게 나타났다. 도보는 일반도시형이 31.3%로 가장 높았으며, 자전거의 경 우 교통시설형이 1.85%로 가장 높게 나타났다.

1)군집별 유출입통행율

<Table 9>와 같이 군집별로 유출입통행율을 인천 외 수도권으로의 유출입통행, 구에서 다른 구로의 통행, 동에서 다른 동으로의 통행 그리고 서로 같은 동내에서의 통행의 4가지 유형으로 나누어서 분석 하였다. <Table 7>에서 제시한 것과 같이 군집별 유 출입 통행율의 사후검증 결과는 다음과 같다.

다른 군구로의 통행율은 공업도시형과 일반도시 형 간의 차이가 0.05수준에서 유의적인 것으로 나 타났다. 즉, 공업도시형은 일반도시형보다 다른 군 구로의 통행율에 있어서 평균 8.2만큼의 유의적인 높은 결과를 가져왔다. 외부로의 유출통행은 적고 유입통행이 많은 공업도시형은 다른 군구로의 통행 율도 공업도시형이 33.2%로 높게 분석이 되어 공업 도시형은 출근통행이 주인 군집으로 보이며, 출근 통행은 타 통행에 비하여 이동범위가 넓어 공업이 발달된 군집이 다른 군집에 비해 높은 값을 가지는 것으로 분석되었다.

동일동내에서의 통행율은 인구밀집형과 일반도 시형 간의 차이가 0.05수준에서 유의한 것으로 나 타나 일반도시형은 일구밀집형에 비해 동일동내에 서의 통행율에 있어서 평균 8.3만큼의 유의적인 높 은 값을 보여준다.

2)군집별 통근, 통학, 쇼핑의 통행비율

<Table 10>과 같이 목적통행별로 통행비율을 분 석하였다. 통행유형은 출근, 등교, 쇼핑이며 각 군 집별로 출·도착지 기준의 통행의 차이를 비교해보 고자 하였다. 차이는 <Table 7>의 사후검증결과를 이용하였으며 목적통행 비율의 분석결과는 다음과 같다.

출근통행은 도착지기준의 비율 차이가 통계적으 로 유의하게 나타났다. 가장 큰 차이를 보인 군집은 공업도시형으로 출근하는 통행의 비율과 나머지 4 개 군집으로 출근하는 통행의 비율 간의 차이가 0.05수준에서 유의한 것으로 분석되었다. 즉, 공업 도시형은 다른 군집보다 출근통행의 비율이 통계적 으로 유의한 수준으로 높다고 할 수 있다.

그 중 일반도시형은 상업도시형과도 유의하게 차이가 있는 것으로 나타나 일반도시형으로 출근하 는 통행은 상업도시형으로 출근하는 통행의 비율보 다 높은 것으로 나타났다.

등교통행의 경우 출발지와 도착지기준 모두 유 의하게 나타났다. 먼저 출발지기준의 등교통행 중 일반도시형과 유의한 차이를 보인 군집은 공업도시 형, 상업도시형, 인구밀집형이다. 이 군집들은 일반 도시형에 비해 각 군집에서 출발하는 등교통행의 비율이 유의적으로 낮다고 할 수 있다. 또한 상업도 시형은 교통시설형에 비해 출발지기준의 등교통행 의 비율에 있어서 통계적으로 유의적인 낮은 값을 보였다. 따라서 상업도시형은 일반도시형과 교통시 설형에 비해 출발지 기준의 등교통행 비율이 낮은 것으로 분석된다.

도착지기준의 등교통행비율의 차이가 통계적으 로 가장 두드러지게 나타나는 군집은 공업도시형이 다. 공업도시형은 인구밀집형, 일반도시형, 교통시 설형에 비해 도착지기준의 등교통행의 비율이 평균 14.6만큼의 유의적으로 낮게 분석되었다.

또한 상업도시형은 인구밀집형과 일반도시형에 비해 도착지 기준의 등교통행 비율의 차이가 있는 군집으로 평균 11.9만큼의 유의적인 낮은 값을 보 여준다.

쇼핑통행의 비율은 출발지와 도착지 기준 모두 유의적으로 나왔다. 공업도시형은 일반도시형에 비 해 출발지기준의 쇼핑통행 비율의 차이가 높게 나 타났다. 도착지기준의 쇼핑통행 비율은 공업도시형 의 경우 상업도시형, 인구밀집형, 교통시설형과 유 의적으로 낮았으며, 일반도시형은 교통시설형과 비 교했을 때 유의적으로 낮은 값을 나타냈다.

3)군집별 통근, 통학의 통행시간

<Table 11>과 같이 군집별로 통행시간을 분석하 였다. 통행유형은 출근, 등교이며 각 군집별로 출· 도착지 기준의 통행의 차이를 비교해보고자 하였 다. 차이는 <Table 7>의 사후검증결과를 이용하였 으며 목적통행 시간의 분석결과는 다음과 같다.

출근통행의 경우 공업도시형으로 도착하는 통행 시간이 인구밀집형으로 도착하는 통행시간보다 유 의적으로 높게 나타났다. 즉, 공업도시형은 인구밀 집형 보다 도착지기준의 출근통행시간이 더 긴 것 으로 분석되었다.

등교통행의 경우 상업도시형은 공업도시형, 인구 밀집형, 일반도시형에 비해 출발지기준의 등교통행 시간이 유의적으로 높은 값을 보여 통행시간이 더 긴 것으로 분석되었다. 또한 인구밀집형은 일반도 시형, 교통시설형에 비해 도착지기준의 등교통행시 간이 유의적으로 높은 값을 보여 통행시간이 더 긴 것으로 분석되었다.

추가적으로 목적통행별 통행시간 분석결과의 이 해도를 높이기 위해 출근 및 등교통행의 첨두시간 대를 분석하였다. 출근통행은 5시부터 10시에 대부 분의 통행이 발생했으며, 첨두시간대(1시간)는 오전 7시 15분부터 8시 15분사이로 나타났다. 등교통행 의 경우 출근통행보다 6시부터 10시에 대부분의 통 행이 발생하였으며 첨두시간대는 7시 30분부터 8시 30분으로 출근통행의 첨두시간대 보다 15분 늦게 나타났다[11].

Ⅴ결론

기존에는 시·군·구 단위가 교통인프라 계획과 실행의 기본단위가 되어왔지만 행정동 단위의 통행 특성분석이 녹색교통정책수립에 주요한 요인으로 판단된다[12]. 더불어 교통문제 해결을 위해 각 지 자체별로 도입되어온 ITS서비스의 체계적이고 효율 적인 도입을 위해서는 각 행정동의 특성을 파악하 고 이에 맞는 서비스를 제공할 필요가 있다[13].

본 연구에서는 행정동의 형태에 따라 5개의 군집 으로 나누고 군집별로 통행특성을 분석해 보았다. 그리고 통행분석결과를 토대로 유형에 맞는 교통계 획의 방안을 제시하였다.

먼저 공업도시형은 승용차를 이용한 출근통행량 이 많은 통행특성을 가지고 있었다. 특히 서울과 경 기로의 외부 유입 통행율이 높았고 인천 내부 통행 율은 동단위의 통행보다는 군구단위의 통행율이 높 아 주로 장거리 통행이 높은 것으로 분석되었다. 따 라서 공업도시형은 출근시차제 및 실시간신호제어 시스템이 필요하다고 판단이 된다.

상업도시형은 대중교통의 수단분담률이 높고 다 른 군집에 비해 인천 내·외부의 유출입 통행율이 높게 분석되었다. 이는 주로 출근과 쇼핑을 위한 통 행으로 보인다. 특히 이 군집은 통행시간이 길게 분 석되었다. 따라서 상업도시형은 대중교통이용자를 위한 버스정보제공시스템 및 보행환경개선사업과 장거리 통행을 위한 도로 인프라의 개선이 필요하 다고 판단된다.

인구밀집형은 출근 및 등교통행이 높고 통행시 간은 길게 분석되었다. 유출입 통행율의 경우 행정 동 내 통행보다는 행정동 외부로의 통행율이 높게 분석되었다. 또한 상업도시형인근에 위치해 인접 주요 상업지역간의 접근성을 향상시켜야 할 것으로 분석되며, 출퇴근시간의 교통개선정책과 더불어 주 요 대중교통시설까지의 보행 및 자전거 이용환경 개선이 필요하다고 판단된다.

일반도시형은 도보의 수단분담률이 높고 동내에 서의 통행율이 큰 군집으로 분석되었다. 하지만 행 정동 외부로의 통행율은 다른 군집에 비해 낮게 분 석되어 이 군집은 도보를 이용한 단거리 통행이 높 다고 할 수 있다. 또한 등교통행의 비율이 출발지와 도착지 기준 모두 다른 군집에 비해 높아 등교를 위한 통행의 특성이 잘 나타나는 군집으로 보인다. 따라서 일반도시형은 근거리 보행환경에 특화된 계 획과 더불어 주요 전철역까지의 자전거 네트워크 구축이 필요하다고 판단된다.

교통시설형은 도보 및 자전거 수단분담률이 높 고 쇼핑 및 등교통행율이 높게 분석되었다. 따라서 교통시설형은 순환버스, 공공자전거와 같은 접근성 강화를 위한 계획이 필요하며, 자전거와 관련된 시 설에 대한 구축이 필요하다고 판단이 된다.

위와 같이 각 행정동은 각 유형별로 다른 통행특 성을 가지고 있어 차별화된 교통서비스 지원정책이 필요하다. 승용차 이용이 높은 행정동은 구나 시 외 부로의 유출입 통행량이 높은 특성을 보였으며, 보 행과 자전거이용의 녹색교통이용율이 높은 행정동 은 근거리의 이동이 높은 특성을 보였다. 따라서 외 부로의 유출입 통행이 많은 지역은 상대적으로 통 근시간에 교통혼잡이 잦고 대중교통이용율이 저조 하다. 따라서 실시간 신호제어 시스템으로 교통혼 잡을 완화시킴과 더불어 승용차 이용자들을 대중교 통으로 전환시킬 수 있도록 간선급행버스와 같은 대중교통제도의 도입이 필요하다. 반면 근거리 통 행이 많은 지역은 순환버스, 공공자전거, 보행환경 개선사업 등을 이용하여 녹색교통의 수담분담률을 증진시킬 수 있다[12].

본 논문은 인천광역시의 기초행정단위인 행정동 의 공간적인 특성을 이용해 통행특성을 분석한 것 이다. 따라서 추후 연구과제로 행정동 단위의 공간 적인 분석에 더해 해당 공간 안에서 개인 간의 특 성차이를 고려한 연구가 진행된다면 더욱 합리적인 결과를 이끌어 낼 수 있을 것이라 판단된다.