앞서 논의한 바와 같이 압축도시는 교통체계의 변화를 유도하고 이는 교통 에너지의 변화를 야기해 다시 도시자체의 매력도를 변화를 야기한다. 따라서 본 연구에서는 압축도시의 특성으로 거론한 밀도, 토지용도혼합 및 접근성의 향상을 교통체계의 변화와 연계하여 살펴보도록 한다. 최종적으로 본 연구에 서는 혼합율 및 용적율 변수의 변화를 통한 영향을 살펴보았는데, 이는 토지 이용정책에서 이들 변수가 가장 기본적인 정책변수로 사용되고, 이를 통해 도 시의 밀도가 간접적으로 결정될 수 있기 때문이다.
본 연구에서 인구 ‧ 주택 수 및 종사자수를 산출하기 위한 식은 다음과 같 다. 인구(Pop)의 경우 일반적인 전입(IMt), 전출(OMt), 출생(Bt), 사망(Dt)의 흐름을, 종사자수(Empt)의 경우 종사자 유출(EOMt)과 유입(EIMt)의 흐름을 따르고 있다. 주택 수(H)의 경우 t기의 주택수변화량(HCHt)의 합을 통해 주 택수가 결정되는 구조를 띠고 있다. 주택수의 변화량은 주택수증가율 (HCHNt)과 주택건설승수(HMt)의 곱으로 이루어진다. 이는 Alfeld and Graham(1976)의 모형을 참조하여 구성하였다. 일반적으로 인구와 종사자간의 다양한 연관관계를 정의할 수 있으나, 본 연구에서는 토지이용정책에 따른 교 통에너지 변화의 과정이 주된 목적이므로 이 관계는 고려하지 않았다.
인구 수:
(1)출생자 수: × (2)
사망자 수: × (3)
인구유입: ×× (4)
인구유출: × (5)
주택 수:
(6)주택 수 변화량: ×× (7)
가구 수: (8) 주택건설승수: (9)
종사자 수:
(10)종사자유입: ×× (11) 종사자유출: × (12)
Alfeld and Graham(1976)의 모형의 ‘지역매력도 승수(Attractiveness Multi:
AM)를 이용하여 이동승수(MMt)를 구축하였다. 여기서 이동승수는 다음과 같이 오염환경, 교통환경 관련 매력도의 곱으로 표현하였다.1) 환경 매력도 승 수(PMt) 및 교통수준 쾌적도(TMt) 승수는 극단적인 환경치수를 기준으로 현 상황을 비교하는 그래프식으로 구축하였다.2)
이동승수: × (13)
교통수준 쾌적도 승수(그래프함수): (14) 환경 매력도 승수(그래프함수): (15)
오염환경은 다양한 과정으로 이해될 수 있지만, 본 연구에서는 교통에너지 와 관련한 오염환경의 개괄적 현상을 이해하기 위하여 교통에너지에 의한 오
1) 이는 콥-더글러스(cobb-Douglas)형의 함수로 볼 수 있으며 각각의 가중치를 1로 가정 하였다. 이동승수는 지역의 매력도에 따라 해당지역으로 유입되는 인구 및 종사자에 가 중치를 부여하는 형태로 구현된다. 이는 결국 환경이 양호하거나, 교통체증이 덜한 지역 이 지역적으로 매력적으로 여겨져 인구 및 종사자의 유입에 방해요소가 없게 되는 것이 고, 주변환경이 악화되어 있거나 심각한 교통체증이 발생하는 경우 지역의 환경이 매력 적이지 못해 유입인구 및 종사자수가 감소하게 되는 것이다.
2) 여기서 극단적 환경치수는 최대정체수준(TMLt)과 최대오염수준(PMLt)으로 초기값을 각각 100으로 가정하였다. 각각의 환경 매력지수는 그래프식으로 가장 쾌적한 경우 1의 값을 가장 문제가 되는 경우 0의 값을 같도록 구축되었다.
염효과와 자정작용으로 인한 개선효과를 기본으로 변수를 생성하였다. 대기오 염증가는 교통에너지당 대기오염증가(PTCt)와 교통에너지(TEt)의 곱으로 이 루어져 있으며, 대기오염정화(PDt)는 현 대기오염수준에서 대기오염정화율 (PDNt)의 곱으로 이루어져 있다.
대기오염:
(16)대기오염증가: × (17) 대기오염정화: × (18)
토지소요면적은 여러 가지 정책을 시험해 볼 수 있는 부분으로 본 연구에 서는 연구의 특성상 주거용 토지면적의 경우만을 고려하였으며, 이는 주택 수, 주택 1호당 평균면적(HAt), 용적율(FARt), 혼합율(MIXt)을 통해 산출된 다. 또한 압축도시의 토지용도의 혼합(Land-Use Mix)은 토지용도의 혼합을 통해 거주지와 업무지의 통근거리를 감소시킨다는 의견이 대다수를 이루고 있다. 따라서 본 연구에서 통근거리는 토지의 혼합율이 증가할수록 감소하는 함수로 가정하였다.
토지소요면적:
×
×
(19) 통행거리: (단, 0<<1) (20)
도시가 용적율의 상향조정 등으로 인해 고밀도로 변하는 경우, 거주자 및 경제활동종사자의 수가 증가하게 된다. 이는 교통부문의 통행발생(Trip Distribution)과 연계되어 분석될 수 있다. 본 연구에서 통행발생은 회귀분석 (regression analysis)에 의해 추정하였다. 회귀분석 방법은 통행발생예측을 위해 가장 널리 사용되는 방법으로 하나 혹은 그 이상의 변수가 다른 변수에
미치는 영향력의 정도를 파악하는데 그 목적이 있다(원제무, 1987). 이중 존 단위의 회귀모형을 통해 토지이용 및 거주인구, 종사자 수를 통해 다음과 같 이 추정하는 것으로 간주하였다.
유출통행: (21) 유입통행: (22)
통행분포의 단계에서는 다음과 같은 총량제약 중력모형(Total Flow Constrained Gravity Model)을 통해 계산하였으며, 여기서 K는 조정계수이다.
는 마찰인자(friction factor)로 사용되며, 통상 통행시간, 통행거리, 비용 등의 함수로 표현된다. 이때 는 통행거리()로 간주하였다.
존간통행량: (23)
통행거리는 많은 이슈를 제공한다. 대표적으로 다음의 두 가지 이슈가 있다.
이는 첫째, 통행거리가 줄어드는 경우 승용차의 수단분담율을 줄이고, 도보 및 대중교통의 수단분담율을 증가시킨다. 둘째, 통행거리가 줄어드는 경우 더 많은 통행량을 유발하고3), 이는 도시내부의 교통혼잡을 유발할 수 있다는 것 이다. 이 과정은 교통부문의 통행분포와 연계하여 계산되는 것으로 가정하였 다. 통행배정의 경우 본 연구의 특성상 네트워크 중심으로 분석하지 않고 존 간을 연결하는 공간 직선거리로 가정하였고(Merriman, 1994), 존간 거리에 모 든 교통량을 배정하는 전량 통행배정기법(all-or-nothing trip assignment)을 통해 통행이 배정되는 것을 기초로 하였다. 본 연구에서는 승용차수단분담율 ()은 거리에 비례하여 증가하는 그래프식인 수단분담율승수()에 의해
3) 식 (17) 참조
구축되었다. 대중교통수단분담율()은 승용차수단분담율()에 연동하여 계산되도록 하였다.4)
대중교통수단분담율: (24) 수단분담율 승수(그래프함수): = (25)
총통행거리에 따른 교통에너지를 산출하는데 있어 중요한 것은 승용차와 대중교통의 수단별 통행거리를 산출하는 것이다. 이는 승용차와 대중교통이 1 인을 1km보내는데 있어서 드는 에너지가 서로 차이가 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 승용차총통행거리(CVKTt)와 대중교통총통행거리(TVKTt)를 통 해 교통에너지(TEt)를 산출하는 식을 구성하였다.
대중교통통행거리: ×× (26) 승용차통행거리: ×× (27) 교통에너지: ×× (28)
이상의 변수는 모형 내부에서 체계적으로 결정되는 내생변수(endogenous variables)로 구성되었다. 본 연구에서는 모형의 완성도를 파악하기 위한 시도 로써 각각의 상수항 값을 실제 존재하는 값을 적용하기 보다는 개괄적인 수 준의 값을 대입하여 전체적인 흐름이 실제현상과 유사하게 나타나는 지를 평 가하려고 한다. 그러나 토지이용정책에 따른 변화의 양상을 현재와 비교하여 평가하기 위해서는 수치의 크기 자체에 영향을 미치는 값보다는 변화의 탄력 성에 영향을 미치는 값을 파악할 필요가 있다. 따라서 이를 고려한 시뮬레이
4) 본 연구에서는 교통에너지를 계산하는 과정상 도보 및 자전거 통행분담을 제외하였으 며, 대중교통은 버스만으로 한정하였는데, 수단분담의 변화로 인한 최소한의 효과 (Do-Minimun)를 보기위함이다.
션을 위해 서울시를 대상지로 선정하였다. 이는 용적율 및 혼합율 정책이 지 역에따라 다양한 결과가 도출될 수 있는 바, 서울시의 현재(2005년) 파악할 수 있는 계수값을 파악하고 흐름에 큰 영향을 미치지 않거나 파악할 수 없는 변 수는 가장 단순화하여 표현하였다. 이를 통해 <표 1>과 같은 외생변수(exogenous variables) 값을 확보하였다.
<표 1> 상수값의 초기값과 변경된 초기 값
구분 초기값 단위 구분 초기값 단위
인구유출변화율
(IMN) 21% % 심각한 오염수준
(PMLt) 200 ppm
인구유입변화율
(OMN) 20% % 보정계수(K) 1
-사망비율
(DN) 4% %
대중교통거리당 에너지계수
(Tet)
45) kcal/
(인ㆍkm)
출생비율(BN) 9% % 승용차통행거리당
에너지계수(Cet) 1 kcal/
(인ㆍkm) 종사자유출변화율
(EOMNt) 5% % 평균가구원수
(PHD) 1 가구/인
종사자유입변화율
(EIMNt) 5% % 주택수 증가율
(HCHNt) 3 %
대기오염정화율
(PDNt) 10% % 평균면적
(HAt) 1 ㎡
교통에너지당 대기오염증가
(PTCt)
1 ppm/
kcal
용적율
(FARt) 190 %
심각한 정체수준
(TMLt) 200 trip 혼합율
(MIXt) 30 %
5) 교통수단별 원단위를 통해 교통에너지소비량을 산정하는 경우에 원단위를 구하기가 쉽 지 않다. 이주일(2007)에서는 (재)일본에너지경제연구소 계량분석부(EDMC)가 제시한 교통수단별 에너지소비량을 사용한바 있다. 이 경우 승용차는 598kcal/인‧km, 버스의 경우는 159kcal/인‧km을 사용하였다(2002년 기준). 따라서 본 연구에서는 이를 차용해 4 : 1의 비율로 사용하였다.
[그림 2]는 이를 통해 구성한 모형의 체계흐름도이다.6)
[그림 2] 모형의 체계흐름도
6) 모형의 구성은 Vensim 5.3을 활용하였다.