Ⅰ서 론

1연구의 배경 및 목적

보행은 교통수단 중 가장 일반적이고 보편적인 수단이지만 자동차로 대표되는 탈 것의 발달로 인 해 저평가되고 있었다. 하지만 최근 저탄소, 친환경, 지속가능한 교통이 주목받으면서 보행이 재조명 받 기 시작했다. 이에 따라 세계 대도시를 중심으로 보 행환경 개선 사업이 진행되고 있으며, 국내도 이와 같은 흐름에 맞춰 보행환경 조성을 위한 사업을 진 행 중이다. 특히 서울시는 보행권 확보, 보행환경 개 선과 관련된 기본조례(1997), 보행환경관련 기본계 획(2005), 보행안전 및 편의 증진에 관한 법률(2012) 등을 제정하며 보행환경 조성을 위해 힘쓰고 있다.

보행환경 조성이 이뤄지기 위해서 어떠한 보행 환경이 좋은 보행환경인지에 대한 판단 근거가 필 요하다. 현재 국내 도로 설계에서 보행 환경 평가에 대한 기술적 지침은 Korean Highway Capacity Manual(KHCM)이 유일하다[1, 2]. 이 지침에서는 보 행자와 운전자가 유사하다는 가정 하에 유효 보도 폭과 보행교통량을 기준으로 보도 서비스수준을 판 단하도록 제시 하고 있다[3]. 그러나 이와 같은 방 법으로 산출한 LOS는 실제 보행자 만족도와 큰 차 이를 보인다는 것이 선행 연구에서 밝혀졌다. 때문 에 보도 서비스수준 판단에는 보다 복합적인 요인 을 고려할 필요가 있으며, 보다 명확하고 신뢰할 수 있는 기준이 필요한 실정이다.

최근 미국 용량편람(2010)에서는 보다 신뢰할 수 있는 보도 서비스수준 판단을 위해 연계수단별 서비 스수준 (Multimodal Level Of Service, MMLOS) 기법 을 제시하였다. 이 기법은 보도폭과 보행교통량 등 단일 요소만을 고려한 기존의 서비스수준 판단 기법 과 달리 도로위에 영향을 주는 모든 수단의 상호작 용을 종합적으로 고려하여 서비스수준을 산정한다.

또한 보행환경 평가를 위해 해외에서는 물리적 인 환경요소들과 보행활동과의 상관관계 밝히는 연 구들이 이루어 졌으며, 국내에서는 이러한 분석 모 형을 국내 실정에 맞게 적용하여 물리적인 환경요 소들과 보행 만족도간의 상관관계를 밝혀내는 연구 가 활발히 이뤄지고 있다.

하지만 보행자들은 여러 보행환경 요소들의 결 합으로 나타나는 통합적인 현상 혹은 이미지를 인 식하고, 이러한 인식을 통해 형성되는 보행환경에 대한 만족도와 평가를 기준으로 보행에 대한 결정 을 내리기 때문에[4] 보행 만족도를 물리적 환경 요 소만으로 평가를 하는 것은 무리가 있다. 보행 만족 도를 평가하기 위해선 정성적인 변수들을 추가하여 분석을 진행하는 것이 적절하다.

따라서 본 연구에서는 물리적 환경 요소를 고려 한 서비스수준 산정 방법에 보행자들의 만족도를 고려할 수 있는 지표들을 평가할 수 있는 방법들을 제시하여 발전된 형태의 서비스수준 산정 기법을 제안하고자 한다.

2연구의 방향

본 연구에서는 문헌 고찰을 통해 보도로의 서비 스수준 평가와 보행만족도에 관한 선행 연구를 살 펴보았다.

이후 서울지역의 보행량이 많은 6개 지역을 선정 하여 MMLOS 기법을 적용하기 위한 현장조사를 실 시 후 서비스수준을 산출했으며, 보행자들을 대상 으로 설문조사를 실시하여 실제 보행자가 느끼는 보행 만족도를 분석하였다.

앞서 시행한 분석을 바탕으로 보도의 서비스수 준과 보행 만족도를 비교하여 보도의 서비스수준 과 보행 만족도 사이에 연관성을 분석하였다.

또한 만족도를 결정하는 요인을 살펴보기 위하 여 보행특성과 만족도 간의 관계를 살펴보았으며, 추가적으로 만족도 조사에서 조사한 항목을 이용하 여 통계적 분석을 시행하였다. 이를 통해 보행 만족 도를 결정하는 요인들을 살펴보았다.

이러한 과정을 통해 만족도에 영향을 끼치는 요 인을 밝혀내고, 연구를 통해 분석된 만족도에 영향 을 미치는 요인들을 서비스수준 분석기법에 고려할 수 있는 발전된 형태의 서비스수준 분석기법의 방 향을 제시하였다. 위에서 언급한 본 연구 방향의 흐 름은 <Fig. 1> 과 같다.

Ⅱ기존 연구 고찰

1보행자도로 서비스수준 평가

Lim(2004)은 보도를 여러 유형으로 구분하고 구 분된 도로의 서비스수준을 평가 후, 사진을 통한 설 문조사를 통해 시민들이 실제로 느끼는 보행자 서 비스수준을 파악하여 새로운 서비스수준 평가 방법 을 제시했다[5].

Kim et al.(2006)은 HCM에서 제시한 보도 서비스 수준 평가 방법에 퍼지근사 추론 모형을 적용하여 소음수준과 주변밝기를 추가하여 서비스수준을 평 가하였다[6].

Kim et al.(2006)의 연구에서는 보차 혼용도로에서 의 서비스수준을 시공간점유량 (Time-Space Occupancy Volume)의 개념으로 분석하였다[7].

Kim et al.(2015)은 기존의 한국도로용량편람(2013) 에서 제시하는 서비스수준 분석기법을 표준인체치 수의 최신화, 보행점유공간의 여유 폭 고려, 서비스 수준의 정성적인 정의를 활용하여 개선된 서비스수 준 분석기법을 제시했다[8].

Frank et al.(2005)의 연구와 Alfonzo et al.(2008) 의 연구는 보도의 보행환경을 평가하기 위해 보행 친화도(walkability)에 관한 지표를 별도로 만들었다 [9, 10].

2보행 만족도

Sung(2011)의 연구는 자연 발생한 가로와 계획 가로와의 보행만족도를 비교결과 계획된 강남가로 의 보행자들의 보행만족도가 더 높은 것을 발견하 고, 보행자의 관점으로 보행환경을 평가하는 것이 중요하다고 밝혔다[11].

Baek(2012)의 연구는 옥외 광고와 주변 경관이 보행 만족도에 영향을 미치는 중요한 요인이라고 밝혔다[12].

Kim(2013)의 연구에서는 판교 테크노 벨리를 중 심으로 보행만족도와 보행행태에 영향을 미치는 요 인을 분석하였다. 분석 결과 가로의 생동성, 안전성, 연속성, 쾌적성 순으로 보행만족도에 영향을 미치 는 것으로 나타났다[13].

Lee et al.(2014)는 보행자의 연령별로 보행만족도에 영향을 미치는 가로 환경의 특성을 분석하였다[14].

Saker(2003)의 연구와 Moudon(2006)의 연구는 도 시설계와 교통 분야에서 정부기관이나 논문에서 사 용하는 평가지표를 도출하고, 가중치를 활용한 실 증분석을 하였다[15, 16].

Melthorst and Horst(2010)은 보행자의 행태와 보 행만족도는 공공 공간에 영향을 받고 고령자의 보 행 만족도는 보행 도로의 안전성과 밀접한 연관이 있다고 분석하였다[17].

Wang et al.(2012)의 연구는 만족도를 평가하기 위해 가로의 물리적 요소, 인지도, 보행 만족도와의 관계를 실증 분석하였다[18].

Manaugh and Geneidy(2013)의 연구는 접근성이 보행의 가치와 만족도에 미치는 영향을 분석하였 다. 이 연구에서는 보행만족도에서 안전성, 편리성, 심미적 경험이 보행만족도에 중요한 요인임을 밝혔 다[19].

3소결

여러 선행 연구에서 기존의 보도 서비스수준 평 가의 한계를 지적하며, 새로운 보완 방법들을 제시 하고 있다. 하지만 이는 유효 보도폭과 보행교통량 을 기준으로 하는 기존의 서비스수준 분석에 몇 가 지 요소들만 추가하는 정도에 그치고 있다.

만족도 측면에서는 보행만족도에 영향을 미치는 요소들을 밝혀내는 연구 위주로 진행이 되고 있다.

본 연구에서는 좀 더 많은 요소들을 고려하기 위하여 MMLOS 평가기법을 적용하고, 보행자의 만 족도에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여 보행자도 로 서비스수준 평가의 발전 방향을 제시하였다.

Ⅲ이론적 고찰

1보도 서비스수준

보행과 관련된 교통류는 보행자 시설의 분석과 정립 과정에서 기본적인 관계식으로 이용된다. 보 행자시설의 각 유형별로 보행교통량-속도-밀도-보행 자점유공간의 보행교통류 관계를 통해 효과척도가 정해지면 이 결과를 이용하여 서비스수준을 판정하 기 위한 방법이 결정된다. 보행자시설의 보행교통량 -보행속도-보행밀도 관계는 식(1)을 기본으로 하고 있다[20].

여기서,

V =

보행교통류율(인/분/m)

S =

보행속도(m/분)

D =

보행밀도(인/㎡)

보행자 점유공간은 보행자 밀도에 대한 역수에 해당하는 개념으로서 보행자 1인당 이용 가능한 공 간의 크기를 의미하며 보행교통량-속도-점유공간 사이에는 식(2)를 기본으로 한다.

여기서,

V =

보행교통류율(인/분/m)

S =

보행속도(m/분)

D =

보행밀도(인/㎡)

보행교통류의 교통량-속도-밀도-보행자점유공간 의 관계를 통해 얻어진 보행 교통류율과 속도 관계 를 그래프로 표시했을 때 기울기의 변화가 두드러 진 점을 기준으로 <Table 1>같이 서비스수준을 A-E 까지 구분하였고, 서비스수준 E 값을 벗어나면 서 비스수준 F로 판정한다. 보행자도로의 서비스수준 은 단순히 제공되는 보행공간의 크기만 비교하여 결정하는 것이 아니라 보행자의 안전성, 편리성, 쾌 적성을 고려하여야 한다.

2Multimodal Level Of Service (MMLOS)

MMLOS 는 “Complete Street”의 평가를 위해 고 안된 서비스수준 평가 방법이다. 한 수단의 이용자 들만 고려하는 서비스수준 분석과 다르게 도로를 이용하는 모든 이용자들의 서비스수준을 종합적으 로 고려하는 방법이다. MMLOS는 일반적으로 용이 하게 사용할 수 있는 데이터를 수집 및 조합하여 자동차, 보행자 및 대중교통의 서비스수준을 평가 한다. MMLOS의 분석에 필요한 데이터는 도로의 횡단면, 신호 현시, 제한 속도, 버스의 차두거리, 교 통량, 보행량 등이 있다.

MMLOS의 종류는 여러 가지가 있는데 각각 어 떠한 수단을 중심으로 분석하는가에 따라서 분류된 다. 각각 수단별로 Auto LOS Model, Transit LOS Model, Bicycle LOS Model, Pedestrian LOS Model 등 이 있으며, 본 연구에서는 보행자도로의 서비스수 준을 중점적으로 분석하기 때문에 Pedestrian LOS Model을 적용하여 서비스수준을 산정하였다. 산정 과정은 미국교통연구위원회(Transportation Research Board)에서 발간한 보고서 NCHRP 616에 제시되 있 는 과정을 통해 분석하였다[21].

1)Overall Pedestrian LOS Model

보행자 밀도 및 기타요인의 조합을 기초로 하여 도시 거리의 전체 보행자 서비스수준을 분석하는 방법이다. 식(3)과 같이 Pedestrian Density LOS Model과 Pedestrian Other LOS Model를 고려하여 정 해진다.

2)Pedestrian Density LOS Model for Sidewalks, Walkways, Street Corners

보도와 산책로 신호교차로에서의 보행대기 공간 등의 시설에서 주어진 보행자의 보행밀도의 임계값 에 따라 서비스수준이 결정된다. 보행 밀도의 임계 값과 그에 따른 서비스수준은 <Table 2> 와 같다.

3)Pedestrian Other LOS Model

도로 부분, 교차로, 미드 블록의 LOS와 도로 횡 단 등을 고려하여 서비스수준을 평가하는 모형으로 아래 식 (4), (5)에 따라 그 수준이 결정되며 서비스 수준에 따른 임계값은 <Table 3>과 같다.

Pedestrian Other LOS Model 1

Pedestrian Other LOS Model 2

여기서,

PSeg =

보행구간 서비스수준 값

PInt =

보행자 교차로 서비스수준 값

RCDF =

도로횡단 저항계수

MMLOS는 기존의 서비스수준 평가 방법과 비교 했을 때 단순히 보행량과 보도폭 만을 고려하는 것 이 아니라 추가적으로 많은 변수들을 고려하여 서 비스수준을 산정하기 때문에 더 세밀한 분석이 가 능하다. 이러한 분석을 위해서는 도로위의 보행자 의 밀도와 교차로, 미드 블록 등에서의 대기시간이 나 지체, 횡단보도의 신호로 인한 신호지체 등의 자 료가 필요하다.

Ⅳ연구 방법론

1분석 개요

본 연구에서는 분석 대상지에 MMLOS 산정 기 법을 적용하여 서비스수준을 산출하고 보행자의 만 족도를 산출하였다. 기존 서비스 수준 산정방법에 필요한 요소들 이외에 추가적으로 MMLOS를 산출 하기 위해 고려해야 하는 요소들이 존재한다. Pedestrian Other LOS Model에서 MMLOS 산출을 위 해 도로횡단 저항계수를 고려하는데, 도로 횡단저 항계수는 보행자들이 도로를 횡단하는데 이후 MMLOS와 만족도와의 관계를 분석하였다. 또한 만 족도에 영향을 미치는 영향 인자를 산출하기 위해 분석지점의 보행특성(통행속도, 굴곡도. 보행위치) 과 만족도의 관계를 살펴보고 만족도 조사를 통해 얻은 보행자의 개별적인 특성(성별, 연령, 통행목적, 동행여부 등)들을 변수로 하여 통계적 분석을 시행 하였다. 분석된 결과를 토대로 발전된 보도 서비스 수준 평가의 방향을 제시하였다.

2분석 범위

1)공간적 범위

‘서울시 유동인구 조사(2012)’를 토대로 보행량이 많은 곳 중에서 6지점(인사동, 종로, 광화문, 신촌, 화 양동, 신사동)을 선정하였다[22]. 분석 구간은 보행량 과 교통량이 적지 않은 가로를 선정하였다. 토지이 용을 고려하지 않고 분석 대상을 결정하였는데, 이 는 토지의 혼합도는 보행활동과 관계가 있으며[23], 토지의 용도, 밀도, 혼합도와 보행만족도간의 관계 는 존재하나 일관성 있는 패턴은 보이지 않아[14] 설명력이 떨어진다고 판단하였기 때문이다. 선정된 6지점은 Pedestrian-friendly design(인사동, 광화문, 신 촌)과 Conventional design(종로, 화양동, 신사)으로 구분하였다.

2)시간적 범위

‘서울시 유동인구 조사’(2012)에 나타난 보행 비 첨두 시간인 오전 11시 ~ 12시와 첨두시간인 오후 6시~7시에 조사를 실시하였다.

3자료수집

MMLOS 산정을 위해 기존의 서비스 수준 산출 을 위한 유효 보도폭과 보행량을 이외에 해당 구간

의 교통량, 차량 속도, 차도폭 노면주차 여부 등 을 측정하였다. 수집한 자료는 <Table 4>와 같다.

또한 만족도 조사를 위하여 지점 당 첨두시 25명 비첨두시 25명을 대상으로 총 300명에게 설문조사 를 실시하였다. 설문 대상은 무작위로 선정하되, 연 령에 따른 차이를 살펴보고자 다양한 연령층을 대 상으로 설문을 실시하였다.

설문 문항은 보행자 기본설문, 보도 이용행태, 보 도 만족도로 구성되어 있다. 보행 만족도는 평소 6 개 지점에 위치한 보도를 이용하면서 느끼는 보행 의 편리성, 연속성, 안전성, 쾌적성, 개방성의 5개 항목을 5점 리커트 척도(Likert scale)로 응답하는 형 태로 진행됬다. 설문은 총 21개의 문항으로 구성되 어있으며, 보행자의 기본설문은 다음 <Table 5>에 정리된 바와 같다.

보행자 기본설문 조사결과 성별은 남녀가 비슷한 분포를 나타내었다. 연령은 20대가 149명으로 가장 많았으며, 통행목적은 여가통행이 162명으로 가장 많았다. 동행 없이 단독으로 통행하는 사람이 167명 으로 동행이 있는 사람들보다 많았으며, 주 통행시 간은 오후에 통행하는 사람들이 139명으로 가장 많 은 것으로 나타났다.

만족도 조사를 시행하면서 보행 특성을 밝혀내기 위하여 동영상 촬영을 동시에 진행하였다. 동영상 촬영과 설문조사는 동일한 시간에 진행하였으며, 첨 두시와 비첨두시에 각각 1시간씩 촬영하였다.

보행특성을 살펴보기 위하여 촬영된 동영상을 분석하여 보행자들의 특성을 살펴보았다. 분석에 이용된 샘플은 동영상에 촬영된 전체 인원 가운데 타인이나 다른 사물에 가려 정확한 보행 궤적을 알 아보기 힘든 경우를 제외하고 분석을 수행하였으 며, 지점별 샘플 수는 <Table 6>와 같다.

선정된 샘플을 바탕으로 보행 궤적을 <Fig 2> 와 같이 3단계를 통하여 구축하였다. 보행 궤적은 신 체의 중심점을 기준으로 하였으며, 중심점이 지나 가는 위치를 선으로 연결하였다.

구축된 자료를 가지고 보행특성을 분석하기 위 하여 각각 통행속도, 궤적의 굴곡도, 보행 위치를 분석하였다. 자료는 첨두시와 비첨두시로 나누어서 산출하였다. 통행속도는 촬영된 지점의 개인별 공 간평균 속도를 측정하였다. 굴곡도는 보행자들이 같은 거리를 얼마나 돌아가는지 판단할 수 있는 지 표로 식 (3)을 통해 산출하였다.

보행 위치는 보행자들이 통행을 할 때 도로위의 어떤 위치를 점유하며 지나가는지를 확인하기 위해 분석하였다. 점유되는 위치는 보행 도로 위에 좌판 이나 식수 등을 제외한 유효 보도폭을 기준으로 분 석하였다.

분석된 각각의 보행 특성들은 만족도의 변화에 따라 각각의 특성들이 어떻게 변화하였는지를 분석 하여 만족도와의 관계를 살펴보았다.

Ⅴ분석결과

1Multimodal Level Of Service (MMLOS)

본 연구에서는 MMLOS가 높은 도로가 보행자에 게 만족감을 줄 수 있는 도로라고 예상했다. 이 예 상을 검증하기 위해 도로의 MMLOS 기법을 적용하 여 어느 도로가 좋은 서비스수준을 제공하는지 살 펴보았다. 분석된 MMLOS는 <Table 3>에 제시된 Numerical Score를 통해 결정되었다. MMLOS는 인 사동, 광화문 신촌이 비교적 높게 나타나 보도의 서 비스수준이 높다고 할 수 있었다.

더불어 기존의 서비스수준 산출 과정에서는 보 행량이 감소하기 때문에 비첨두시의 서비스수준이 증가해야하지만, MMLOS를 분석한 결과 <Site 1>과 <Site 4>를 제외한 나머지 지점에서는 비첨두시에 Numerical Score가 증가하는 경향을 보인다. 이는 대 체적으로 비첨두시에 교통량이 증가하며, 차량의 속도가 증가하기 때문에 횡단저항계수가 증가한 결 과로 판단된다.

<Site 1>과 <Site 4>에서는 첨두시에 Numerical Score가 증가하는 경향을 보이는데. <Site 1>에서는 보행량이 비첨두시 1,812명에서 첨두시에 4,252로 큰 폭으로 증가하면서 통행속도가 감소하기 때문에 증 가하는 것으로 판단된다. <Site 4>에서는 통행속도가 첨두시 35.2kph에서 비첨두시 36.0kph로 증가폭이 미 미해 보행저항계수의 증가폭이 미미하며, 보행량은 비첨두시 672명에서 첨두시 1,224명으로 증가하기 때문에 Numerical Score가 증가하는 것으로 판단된다. <Table 7>

2보행 만족도

보행자를 대상으로 한 설문조사는 5점 척도로 가 장 불만족스러운 경우에는 1점, 가장 만족스러운 경우에는 5점으로 구성하였다. 보행자가 느끼는 안 전성, 쾌적성, 편리성 등에 관련된 설문 문항을 통 해 전반적인 도로의 만족도를 조사하였다. 또한, 설 계 요소나 보도의 환경 이외에, 연령이나 통행목적, 동행 여부와 같은 개인적인 보행자의 특성들이 만 족도에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보기 위하여 동일한 응답자에게 설문 응답을 요청하였다. 분석 된 보행 만족도 결과는 <Table 8>과 같다.

보행 만족도는 각각 편리성, 연속성, 안전성, 쾌 적성 측면으로 구분하여 만족도 조사를 실시하였 다. 편리성은 보행자들이 보행을 할 때 편의를 느끼 는 정도를 나타내는 지표다. 보도의 경사, 벤치 등 의 공공 편의시설 유ㆍ무, 편의시설에 대한 안내, 대중교통 시설 안내 등이 이에 관련된 변수로 선정 하여 편리성을 평가했다. 연속성은 보행이 연속류 형태로 유지될 수 있는가를 나타내는 지표로 관련 된 변수는 횡단보도 대기시간, 횡단보도 설치간격, 건물의 진ㆍ출입로 간격과 연결 등이 있다. 안전성 은 보행을 할 때 보행자가 느끼는 안전의 정도를 나타내는 지표로 보도의 조명, 경계시설, 시야 등이 관련된 변수로 선정하여 안전성을 평가하였다. 쾌 적성은 보행환경의 쾌적함을 나타내는 지표로 관련 변수는 보도폭, 보행속도, 장애물, 가로수 유ㆍ무, 소음 등이 있다. 개방성은 보행환경의 개방 정도를 나타내는 지표로 관련된 변수로는 문화공간, 공공 휴식 공간, 건물의 출입 용이성 등이 있다.

Pedestrian - friendly design 거리와 Conventional design간의 부문별 만족도 분포의 연관성은 없었다. 편의성과 연속성은 모든 6개의 지점에서 비슷한 분 포를 보였으며, 대체적으로 모든 지점에서 편의성 이 가장 높은 만족도를 기록하였다. <Site 2>인 광 화문에서는 개방성이 4.0으로 나타났는데, 이는 인 접지역에 있는 세종문화회관과 광화문광장의 존재 로 인해 개방성이 높게 나타난 것으로 판단된다. <Site 4>인 종로에서는 안전성과 쾌적성이 각각 2.8 과 2.6으로 낮게 나타났는데 이는 조사지점인 종로 5길은 조사 당시 공사로 인해 한쪽 보도 이용이 제 한되어 있었으며 이용 가능한 반대편의 보도는 중 간에 단절되어 사라져서 차도로 보행을 해야 하기 때문에 안전성과 쾌적성 측면에서 낮게 응답한 것 으로 판단된다. <Site 5>인 건대에서는 쾌적성이 2.5 로 낮게 나타났는데, 이는 보행량이 많아 통행에 지 장을 받으며, 보도가 존재하지 않으며, 소음이 크기 때문에 쾌적성이 낮게 나타난 것으로 판단된다.

3MMLOS와 보행 만족도간의 관계

서비스수준과 보행자 만족도 비교결과 Pedestrian - friendly design 거리가 Conventional design 거리에 비해 비교적으로 높은 값으로 나타나 약간의 연관 성은 보여 주었으나 <Site 6>인 신사의 경우 만족도 가 3.4로 두 번째로 높은 결과를 나타내었다. 또한 <Site 4>, <Site 5>는 첨두시 MMLOS가 각각 D와 C 로 한 등급이 차이가나지만 같은 만족도를 보였다. 이를 통해 두 지표 사이에 상호 관련성이 부족한 것으로 판단된다. <Fig. 3>은 지점별 서비스수준과 보행자 만족도의 결과이다.

이 결과는 통해 MMLOS 기법 역시 보행자 만족 도에 영향을 끼치는 다양한 변수들을 충분히 포괄 하지 못한다는 것을 의미한다.

4보행특성과 만족도간의 관계

1)통행속도

보행자는 주변의 환경에 따라 자기 자신의 속도 를 조절한다[24] 따라서 통행속도를 살펴보면 보행 자의 환경을 알 수 있다. <Fig. 4>는 MMLOS와 만 족도에 따른 통행속도 결과이다. 통행속도와 만족 도와의 유의미한 관계는 존재하지 않았다. 오히려 첨두시와 비첨두시 모두 Pedestrian-friendly design 거리 가 Conventional design 거리보다 통행속도가 높게 관 측되었다. 즉 통행속도는 만족도보다는 MMLOS와 연관성이 있는 것으로 나타났다.

Pedestrian-friendly design 거리와 Conventional design 거리의 통행속도의 차이를 보기 위하여 t-test를 시 행하였다. t-test 분석을 위해 <Table 9>에서 Levene 등분산 검정(Levene Homogeneity of Variance Test) 을 시행한 결과 등분산은 가정되지 않는 것으로 나 타났다. 또한 <Table 10>에 제시 된 것처럼 t 값은 35.436, 유의확률은 0.000으로 두 집단의 통행속도 의 평균은 차이가 존재하는 것으로 나타났다.

첨두시와 비교해서 비첨두시의 통행속도가 더 빠 른데, 이는 보행자들이 아무런 장애 없이 원하는 속 력으로 통행할 수 있기 때문이다.

2)굴곡도

굴곡도는 보행자들이 얼마나 우회했는지를 알 수 있는 지표이다. 본 연구에서는 보행자들이 통행 할 때 우회를 많이 할수록 낮은 만족도를 나타낼 것이라고 예상했다. 하지만 굴곡도는 <Fig. 5>에 제 시된 것처럼 만족도와는 연관이 없었으며 MMLOS 와 관련이 있었다. MMLOS가 높은 지점에서는 굴 곡도가 낮게 관측되었으며 MMLOS가 낮은 지점에 서는 굴곡도가 비교적 높게 나타나 우회거리가 더 긴 것으로 분석되었다.

Pedestrian-friendly design 거리와 Conventional design 거리의 굴곡도의 차이를 보기 위하여 Levene 등분 산 검정(Levene Homogeneity of Variance Test)을 시 행한 결과 <Table 11>과 같이 등분산이 가정되는 것으로 나타났다. 또한 <Table 12>과 같이 t 값은 3.009, 유의확률은 0.003으로 두 집단의 굴곡도 평 균의 차이가 존재하는 것으로 나타났다.

첨두시의 경우 비첨두시에 비해 모든 지역에서 굴곡도가 증가하는 것으로 나타나는데 이는 보행자 들이 마주 오는 타인을 피하거나 같은 방향으로 진 행하는 사람들을 피해 움직이기 위하여 궤적을 수 정하여 보행하기 때문이라고 판단된다.

3)보행위치

만족도에 따라 보행자들의 보행하는 위치가 달 라질 것이라고 예상하였다. 보행위치 분석결과 대 부분의 보행자는 보도의 중앙 쪽으로 이동하는 경 향을 보였다. 보행 위치를 살펴보면 만족도와의 연 관성은 없는 것으로 나타났다. 하지만 MMLOS가 높은 도로에서는 비교적 보행자들이 도로의 전체 면적에 골고루 퍼져서 보행을 하는 반면에 MMLOS 가 낮은 도로에서는 보도의 중앙 쪽 통행이 비교적 더 집중되는 것을 알 수 있었다. 더불어 보도 이용 패턴을 살펴보면 비첨두시에 비해서 첨두시 차도 쪽 의 보도 통행이 늘어나는 것을 알 수 있었는데, 이는 통행에 방해받지 않고 진행하기 위하여 차도 쪽으로 보행하기 때문이다. <Fig. 6>은 각 지점별 보행 위치 를 나타낸 그림이다. 인사동의 경우 전체 경향과 다 른 패턴을 나타내고 있는데 이는 <Site 1>의 경우 보 차가 분리되지 않아서 나타나는 결과라고 판단된다.

4)보행특성 분석결과

만족도에 따라서 보행특성의 변화를 살펴보기 위해 본 연구에서는 통행속도, 굴곡도, 보행위치를 살펴보았다. 하지만 보행특성과 만족도 사이의 연 관성은 없었으며, 보행특성은 MMLOS와 연관성이 있었다.

MMLOS가 높은 지점 일수록 통행속도가 빠른 것을 본 연구를 통해 알 수 있었다. 또한 MMLOS 가 높을수록 굴곡도는 작은 값이 나타나 보행자들 의 우회거리가 짧은 것으로 나타났다. 반면 MMLOS가 낮은 지점에서는 굴곡도가 큰 값이 나타 나는 것을 알 수 있었다.

보행위치는 MMLOS가 높은 지점일수록 보행자 들이 보도에 골고루 퍼져 통행을 하는 것을 알 수 있었다. 반면 MMLOS가 낮은 지점일수록 보행자들 이 보도의 중앙으로 집중되어 통행을 하는 것을 알 수 있었다.

MMLOS가 보행특성과 밀접한 연관성을 갖는 이 유는 크게 2가지로 설명할 수 있다. 첫 번째는 보행 은 보도위에서 이루어지기 때문에 기하구조에 밀접 한 연관성을 지니기 때문이다. 즉 MMLOS 산출시 에 기하구조를 고려하여 서비스수준을 평가하기 때 문에 보행특성과의 연관성을 갖는다. 두 번째로 MMLOS를 산출할 때 보행의 밀도나 지체 등의 보 행 교통류를 반영하기 때문에 보행특성과 MMLOS 의 연관성이 존재하는 것으로 분석되었다.

5보행 만족도 영향 요인

1)변수선정

보행특성을 살펴본 결과 만족도와 유의미한 관 계를 발견하지 못하였다. 본 연구에서는 보행특성 외에 만족도에 영향을 미칠 수 있는 요인이 무엇이 있는지 알아보기 위해 통계적 분석을 실시하였다.

분석을 위한 변수는 만족도 조사를 통해 얻을 수 있는 데이터를 선정하였다. 종속변수는 보행 만족 도를 선택하였고, 독립변수로 MMLOS와 성별(남=0, 여=1 연령(20대 =0, 30대=1, 40대 이상=2), 통행목적 (통근=0, 업무 =1, 여가=2), 동행여부(동행 =0 단독 =1), 통행시간(아침=0, 오후=1, 저녁=2)을 선택하여 분석에 적용하였다.

2)통계적 분석결과

어떤 변수들이 보행만족도에 영향을 주는 변수 인지를 알아보기 위하여 요인분석과 요인별 효과의 크기를 알 수 있는 모형의 선택이 필요하다. 본 연 구에서는 일반화 선형 모형을 사용하였으며 모형의 효과 검정은 Wald/Chi test를 이용하였다. 이러한 분 석을 통해 변수별로 어떠한 요인이 만족도에 영향 을 미치는지 알 수 있었다.

모형의 분석결과 우도비(Log likelihood)는 –107.49, Chi-square는 153.00 으로 나타나 검정통계 량이 유의하다고 분석되었다.

<Table 13>은 유의미한 영향을 미치는 변수들은 95% 신뢰수준에서 Wald/Chi-squared test 모형을 통 해 분석한 결과이며, 연령과 통행목적, 동행자 유무 가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Pedestrian-friendly design에 해당하는 지점들을 연 령 중 30대가, 통행 목적 중에서는 여가통행, 그리 고 동행여부가 유의미한 변수로 나타났다.

Convention Design에 해당하는 지점들의 결과를 살펴보면 연령대 중에서 20대와 40대 이상의 변수 가 유의미한 변수로 나타났다.

보행자의 연령이 만족도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. <Fig. 7>과 같이 보행 만족도는 보도의 서비스수준에 상관없이 40대가 신사동을 제외한 나 머지 지역에서는 가장 높은 만족도를 나타냈고, 40 대를 제외한 연령대에서는 연령이 증가할수록 보도 의 만족도가 낮은 추세로 나타났다.

다음으로 통행목적이 여가나 쇼핑인 보행자들의 보행 만족도가 출근, 업무 또는 통과 보행시보다 높은 것으로 나타났다. 이는 보행자들의 심리적 요인에 따라 동일한 보도에 대한 만족도가 다르다는 것으로 판단할 수 있다.

마지막으로 설문을 수행하는 과정에서 동행자가 있는지를 조사하여 동행자의 존재 여부에 따른 보 행 만족도를 분석하였다. 동행자의 존재 유무는 보 행만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 대 체로 혼자 통행하는 것보다 동행자가 있는 경우 보 행 만족도가 높은 것으로 나타났다.

3)소결

본 연구에서는 MMLOS와 보행 만족도를 산출하 고 두 지표 사이의 관계를 살펴보았다. 분석결과 MMLOS와 보행만족도간의 특별한 관계는 없는 것 으로 판단되어 현재의 서비스수준 산출 기법에 보 완이 필요한 것으로 판단된다.

만족도에 따라서 보행특성의 변화를 살펴보기 위해 본 연구에서는 통행속도, 굴곡도, 보행위치를 살펴보았다. 분석 결과 만족도와 보행특성은 연관 성이 존재하지 않았으며, 보행특성은 MMLOS에 영 향을 받는 것으로 나타났다.

만족도에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 살 펴보기 위하여 통계적 분석을 실시한 결과 만족도 는 연령이 낮을수록, 통행목적이 여가나 쇼핑 목적 일수록, 동행이 있을 때 더 높은 만족도를 나타내는 것을 알 수 있었다.

차후 서비스 수준 산출을 위한 MMLOS 분석 기 법에 만족도에 따라 달라지는 심리적이고 개인적인 요소들을 고려를 할 수 있다면 만족도를 반영한 서 비스수준 산출이 가능할 것이라고 생각된다.

Ⅵ결 론

본 연구에서는 MMLOS 기법을 통해 분석 대상 6 개소의 서비스수준을 평가하고, 이를 실제 만족도 와 비교해 보았다. 이를 통해 MMLOS 기법을 사용 하여 평가한 서비스수준이 실제 보행자 만족도를 반영하는지를 분석하였다. 또한 보행자 만족도에 영향을 주는 영향인자를 밝혀내기 위한 분석을 시 행하였다. 결론적으로 MMLOS를 통해 구한 서비스 수준과 만족도간의 관계가 있다고 말하긴 어려움이 있었다. 또한 각 지점 및 보행자의 여러 특성은 MMLOS와 관계가 있으며 연령, 통행목적, 동행자 의 유무 같은 보행자의 개인적인 특성들이 만족도 에 영향을 주는 것으로 나타났다.

MMLOS 기법은 단순한 수치를 사용하는 기존의 방식에서 더 나아가 다른 교통수단과의 상호작용을 고려한 방식이다. 하지만 실제 보행자의 만족도를 충분히 반영하기 위해서는 MMLOS 기법을 넘어서 서 더욱 다양한 지역 및 보행자의 특성 요인을 반 영할 필요가 있다. 본 연구를 통해 알아낸 특성 요 인인 연령, 통행목적, 동행 유무 등을 반영할 수 있 는 새로운 서비스수준 산출 기법이 필요하다.

본 연구에서 제시한 서비스수준 산출 기법을 적 용한다면 현재 존재하는 보도의 정확한 서비스 산 출이 가능할 것으로 판단된다. 또한 신설되거나 개 량을 하는 도로에서도 가상의 상황을 제시하고 개 인의 의사 결정을 유도하여 심리적으로 내재되어있 는 개인의 의향을 조사하는 잠재선호(SP, Stated Preference) 조사를 이용하여 해당 보도를 이용하는 보행자의 개인의 특성을 파악한다면 서비스 수준을 산출하는 것이 가능하다고 판단된다.

더불어 보행 만족도 평가 기법에서 편리성, 연속 성, 안전성, 쾌적성, 개방성으로 나누어 지표별 만 족도를 평가하였는데, 각 지표가 전체적인 만족도 에 대한 영향력이 동일하다고 가정하고 평가를 하 였지만 실제로는 각 부문별로 만족도에 영향을 미 치는 크기가 다를 것이다. 이를 AHP등의 기법을 통 해 각 부문별 만족도가 전체 만족도에 미치는 영향 의 크기를 구하여 가중치를 다르게 적용하여 전체 적인 만족도를 산정한다면, 더욱 정확한 만족도 산 정이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 서울 지역 보행량이 많은 구간 6 개만을 선정하여 분석을 진행했지만, 더 유의미하 고 심도 있는 결과를 도출하기 위해서는 더욱 다양 한 특성을 지니고 있는 유형의 지점에서 폭넓은 연 구를 진행할 필요가 있다. 또한 연구에 사용하는 특 성 및 변수도 더욱 다각화하여 보행자의 만족도에 영향을 주는 요인이 무엇인지 보다 정확하게 파악 해야 할 것이다.

또한 보행 중 스마트폰 이용이 증가하면서 이로 인해 보행의 행태가 달라질 것으로 예상이 되는데, 이를 추가적으로 반영한다면 더 정확한 분석이 가 능할 것으로 판단된다.