UN-Habitat의 모빌리티 개념을 활용한 지역별 모빌리티 수준 비교

Comparison of Mobility Levels by Region using the Mobility Concept of UN-Habitat

자동차 대수와 통행수요가 증가함에 따라 우리나라의 많은 도시에서는 교통 혼잡이 급격하게 증가하고 모빌리티에 심각한 문제가 발생하면서 모빌리티를 개선하기 위한 많은 연구가 수행되었다. 모빌리티가 단순한 도로 혼잡을 넘어 다양한 도시 문제를 초래한다는 것이 밝혀지면서, 많은 연구자들은 모빌리티를 단순히 한 지점에서 다른 지점으로 이동하는 거리와 속도 측면의 분석으로부터 도시의 연결성과 접근성 등을 함께 고려하는 ‘도시 모빌리티’의 개념으로 확장시켜 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 모빌리티의 개념을 이용자 관점에서 교통과 관련된 수단, 시설 및 서비스를 통하여 확보할 수 있는 연결성과 접근성으로 정의하고, 연결성과 접근성을 표현하기 위하여 개발된 지표를 기반으로 가구통행실태조사에서 수집된 자료를 활용하여 지역별 모빌리티를 측정하였다. 본 논문에서는 데이터 취득 가능성과 범용성을 고려하여 유엔에서 제시한 도시 모빌리티 지표 중 대중교통이용, 평균통행시간, 교통사고 사망자, 부담가능성을 나타내는 지표를 활용하여 우리나라 250개 시·군·구의 모빌리티 현황을 분석하였다. 수도권과 광역권에서는 모빌리티 지수가 전반적으로 높게 평가된 반면, 지방권에서는 모빌리티 지수가 낮게 도출되었다. 수도권 외곽에 거주하는 이용자들의 장거리 통근 통행수요가 많고, 지방의 도로 조건이 수도권에 비해 열악하기 때문에 평균 통행시간이 높게 나타났다. 평균 통행시간을 제외한 대중교통 이용, 교통사고 사망자, 부담가능성과 같은 항목의 지수 값은 시·군·구의 인구 밀도와 같은 추세를 보였다. 수도권의 모든 시·군·구는 인구 밀도가 높고 대중교통 이용, 교통사고 사망자수, 부담가능성 관련 지수가 비수도권 시군구에 비하여 확연하게 높은 값을 보였고, 비수도권에서는 광역권과 그 외 권역에서 계측된 앞의 세 가지 지수가 인구밀도와 같이 넓은 분포를 보였다. 모빌리티를 도시 모빌리티 지표로 분석한 결과 단순 통행 시간 및 통행 용이성으로 바라보는 것과 반대의 결과를 내는 것을 확인할 수 있었다. 통근통학 일평균 통행시간만 살펴보면, 수도권이 가장 낮은 점수를 보이지만, 도시 모빌리티 지표로 대중교통이용, 교통사고 사망자, 부담가능성을 함께 고려한 결과 수도권의 모빌리티가 가장 높은 값을 보임을 확인할 수 있었다. 본 논문은 가구통행실태조사에서 수집된 자료를 기반으로 수행되었기 때문에 모빌리티 지수가 표현하고자 하는 이용자의 모빌리티 특성을 반영하는데 한계가 존재한다. 보다 엄밀한 자료를 사용하여 지역 간 모빌리티 현황을 비교하고 지역별로 부족한 모빌리티의 개선방안을 제시하는 연구는 향후 연구 과제로 제시하였다.

Although mobility is related to overall social problems, there is a lack of conceptual discussion on mobility. Therefore, this study seeks to explore the concept of mobility and discover mobility indicators that can be measured in reality. For the analysis, the Urban Mobility Index of UN-Habitat was used to compare and analyze cities across the country. As a result of the analysis, very low mobility indicators were shown in areas other than the metropolitan area and regional metropolitan areas. This shows a different result from the lowest score in the daily average travel time for commuting to and from the metropolitan area. In the future, researchers will be able to suggest regional mobility improvement plans by supplementing mobility data beyond this study.