This research has the purpose to develop a method to evaluate whether station’s area of influence has been formed, and verify formation of the area of influence through empirical analysis of all subway stations in Seoul. First, we created buffers of 100m intervals from 100m to 1000m, based on subway station exits, calculated the average land price of each buffer, and divided station areas of influence into 10 clusters using K-means clustering with the average land prices as values of observation. Subsequently, we have assumed a decreasing price curve from increasing distance from a nearby subway station, estimated a price curve and evaluated whether the area of influence actually exists using regression analysis of each cluster. The 10 area of influence clusters were largely divided into strong, weak, and no area of influence of subway station. The stations where the strong areas of influence are formed are mainly located in center, sub-centers, and local centers; stations where weak and no areas of influence are formed are mostly located in the adjacent areas of center or sub-centers or suburbs.
The purpose of this study is to analyze the daily living area of the elderly using the vast amount of travel route data collected through smart phones. In order to analyze the utilization status of the elderly into the visiting area and the living area, the subway station influence area was typed based on the number and ratio of the elderly visiting and the elderly living there. The characteristics of the elderly visiting area and the living area of the subway station area were derived by analyzing the walking route data for the three types of subway station influence areas where the elderly visit and live. First, we derive the range of visiting area and living area of the elderly near the subway station. Second, we derive the characteristic of moving distance which causes the linked walking of the elderly. Third, destination distribution and facility utilization are influenced by the subject of use, movement pattern, and facility awareness.
인천광역시는 도시 전체의 심각한 교통체증 경감을 위하여 도시철도 1호선(총연장 31.1km)을 1999년 10월 개통하였다. 본 연구는 인천광역시의 도시철도 1호선 개통이 역세권 도시공간에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 규명을 통하여 바람직한 역세권 개발방향을 제시하는데 목적이 있으며 이를 위해 국가에서 발간된 통계 자료에 근거하여 분산분석(Analysis of Variance)을 수행하였다. 연구결과 도심형 및 농촌형 역세권은 철도개통에 따라 뚜렷하게 도시공간 변화에 영향을 미쳐 역세권을 형성함에 따라 지역발전을 도모하고 도시기능을 분담하였으나 주거형, 준주거형, 교외형 역세권은 철도개통 후 도시공간 변화에 큰 변화가 없어 역세권이 형성되지 못했다. 따라서 향후 도시철도 개통시 주거형 및 준주거지형 역세권에서는 역세권 입지 특성을 고려하여 주민 및 산업인구를 유인하고 다양한 시설 수요를 창출할 수 있는 계획적 역세권 개발이 요구된다. 한편 교외형 역세권에서는 역사개발 후 자연 발생적 역세권 개발이 현실적으로 어렵기 때문에 도시철도 역사 개발시 역세권 개발을 동시에 추진하여 지역 주민의 삶의 질 향상 및 양호한 생활여건 조성에 앞장서야겠다.
본 연구는 합리적인 역세권 범위를 설정하고 이에 미치는 요인을 규명하기 위해 CHAID분석을 이용하여 서울시의 강남 강북지역에 대해 SIA모형을 개발하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지하철 역세권에 영향을 미치는 변수를 중심으로 상관관계를 분석한 결과, 역세권 지가에 영향을 미치는 주요요인이 도보거리로 나타났으며, 두 관계를 이용하여 SIA모형을 개발하였다. 둘째, SIA모형식(선형식, 2차 다항식)을 비교분석한 결과, 강남 북의 역세권의 범위는 지하철역사로부터 도보거리기준으로 강남지역이 767m, 강북지역이 452m로 각각 다르게 나타났다. 셋째, 강남지역의 구간 1(0$\leq$175m)의 경우 역으로부터 거리와 가격과의 관계가 선형이 아닌 2차 다항식의 형태를 나타내고 있다 따라서 현행 도시철도법상 역세권 범위 반경 500m의 기준을 획일적으로 적용하기 보다는 도시의 지역적 특성을 고려하여 재설정하는 것이 바람직하다고 판단된다.
서울시에서는 1990년부터 도시를 효과적으로 관리하기 위한 도시기본계획을 수립하여 다층적 위계를 갖는 중심지 체계를 도입하였으며, 이를 뒷받침하기 위한 방안으로 도시철도의 역세권에 중심지가 설정되도록 하는 전략을 사용하고 있다. 따라서 도시철도 역세권의 변화에 대한 검토는 서울의 공간 구조 변화를 파악하기 위한 가장 기본적인 연구라고 할 수 있다. 본 연구에서는 서울 지역의 도시철도 역세권에 대한 2000년, 2005년, 2010년 3개년의 표준지 공시지가의 변화를 이용하여, 서울시 중심지 구조가 어떻게 변화되었는지를 분석해 보았다. 연구 결과 역세권 공시지가의 시계열적 변화를 분석함으로써 중심지 위계의 변화를 용이하게 파악할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 철도역세권을 단순한 개발과 계획적 측면에서만 접근하지 않고, 실제 개발에 따른 도입 기능 및 프로그램이 지역의 발전과 주민 삶의 질에 어떠한 영향을 미치며, 궁극적으로 철도역세권 복합화를 통한 지역 활성화 방안에 대해 정책적 시사점을 제시해 보고자 하였다. 연구 방법은 역세권 주변 실거주민들을 대상으로 철도역세권 복합개발이 지역 활성화에 미치는 요소와 구조를 PLS 구조방정식을 활용해 실증 분석하였다. 분석 결과, 지역경제 활성화에는 마케팅 지원, 환승시스템 지원, 설계 및 디자인 지원, 복합용도 개발 지원, 법 제도 개선 등의 소프트웨어 요소들과 교통 기능, 정보교류 기능, 상업업무 기능, 주거 기능, 어메니티 기능 등의 하드웨어 요소들이 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 지역주민 삶의 질 측면에서는 하드웨어적 요소가 유효한 영향을 미치는 것으로 분석되었으나 소프트웨어적 요소나 네트워크적 요소는 유효한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이에 비해 네트워크 요소는 지역경제 활성화와 주민 삶의 질에 크게 기여하지 못하는 것으로 나타나 이에 관한 정책적 보완이 필요하다.
본 연구는 합리적인 역세권 범위를 설정하고 이에 미치는 요인을 규명하기 위해 CART(Categorical Analysis Regression Tree) 분석을 이용하여 4대 신도시(분당, 평촌, 일산, 산본)에 대해 SIA 모형을 개발하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지하철 역세권에 영향을 마치는 변수를 중심으로 상관관계를 분석한 결과, 역세권 지가에 영향을 미치는 주요요인이 도보거리로 나타났으며, 두 관계를 이용하여 SIA 모형을 개발하였다. 둘째, SIA모형식(선형식, 다항식)을 비교분석한 결과, 신도시별 역세권의 범위는 철도역사로부터 도보거리기준으로 분당 신도시가 856m, 일산 산본 신도시가 508m, 평촌신도시가 495m로 각각 다르게 나타났다. 셋째, SIA 모형간 계수를 비교분석한 결과, 철도역사로부터 도보거리가 가까울수록 지가에 대한 영향이 커지는 것으로 나타났다. 또한 신도시별로는, 분당 평촌신도시가 일산 산본 선도시 보다 도보거리에 대한 지가의 영향이 크고 지가 또한 높은 것으로 나타났다. 따라서 현행 도시철도법상 역세권 범위인 반경 500m 이내로 획일적으로 정한 역세권 범위기준은 불합리하며 신도시지역의 토지이용 및 보행접근성(도보거리) 특성을 반영하여 재설정하는 것이 바람직하다고 판단된다.
도시철도의 건설에 있어서 정확한 수요예측 과정은 매우 중요하고, 정밀한 타당성 검증이 요구되고 있다. 현재 도시철도 수요예측을 위한 교통존 기준은 행정동 단위를 기준으로 하고 있어, 역세권 특성이 반영되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 역세권의 범위를 세분화하고 거리별 수단분담특성을 파악하여, 도시철도 수요예측의 정밀도를 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 사례지역의 거리별 도시철도 수단분담률을 분석한 결과 도심형의 경우에는 500m, 외곽형의 경우에는 1,000m의 역세권 범위 설정이 가능하였다. 또한 기존 행정동 기준의 수요예측에 비해 역세권 세분화에 따른 수요예측결과가 실제치에 근접하여 신뢰도의 향상을 도모할 수 있었다.
최근 대중교통지향형개발(TOD)이 활발해지며, 역세권의 환경 변화를 통하여 국내의 대중교통 이용 증진을 시키기 위해서는 TOD 통합계획요소를 종합적으로 고려한 역세권 유형과 이용수요에 관한 실증분석이 전제되어야 향후 계획수립시 활용이 가능 할 것이다. 본 연구는 서울시 역세권을 대상으로 다양한 TOD 영향요인을 파악하고, 대중교통 이용수요와 연관성을 규명하기 위한 실증분석을 진행하였다. TOD의 대표적 요소인 Density, Diversity, Accessibility에 대한 자료를 수집하고, 요인분석과 회귀모형을 구축하였다. 분석결과 (1) 요인분석을 토대로 7개 영향요인이 도출되었으며, Factor 1(Diversity/토지이용복합도 (LUM)), Factor 2(Density/개발밀도수준), Factor 3(Accessibility/대중교통시설공급수준), Factor 4(Design/가로설계수준), Factor 5(Green/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(Design/지하철시설규모), Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 유형화되었다. (2) 요인-회귀분석 결과를 토대로 역세권 승하차 인원에 긍정적(+) 영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity : 토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density : 개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 다음으로 역세권의 승하차 인원에 부정적(-) 영향은 Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 나타났으며, 가장 높은 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 이는 지하철과 버스의 배차간격이 증가할 경우 이용수요가 감소하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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