method of green infrastructure application for sustainable...

J. Kor. Soc. Environ. Eng., 36(6), 402~410, 2014

Original Paper

http://dx.doi.org/10.4491/KSEE.2014.36.6.402

ISSN 1225-5025

† Corresponding author E-mail: [email protected] Tel: 02-380-7664 Fax: 02-380-7644

비도시화 토지의 지속가능한 토지이용을 위한 그린인프라 적용기법 : 에코델타시티 사례를 중심으로

Method of Green Infrastructure Application for Sustainable Land Use of Non-urban Area : The Case Study of Eco-delta City

김동현․서혜정․이병국*,†

Dong Hyun Kim․Hye Jeong Seo․Byung Kook Lee*,†

한국환경정책･평가연구원 국가기후변화적응센터

*한국환경정책･평가연구원 물환경연구실

Korea Adaptation Center for Climante Change, Korea Environment Institute*Division of Water Environment, Korea Environment Institute

(2014년 4월 9일 접수, 2014년 5월 12일 수정, 2014년 5월 30일 채택)

Abstract : This study suggests the method of green infrastructure (GI) application which helps proper distribution of structural GI and non-structural GI by using land characteristics assessment and performs the case study. Land assessment standard consists of land cover type, fragmentation degree, proximity degree to residential districts, and cluster degree of fragmented areas which represents the quality of green network. The result of assessment proposes the land suitability to preserve or develop and it can be utilized to choose the type of the green infrastructures.Key Words : Green Infrastructure, Low Impact Development, Land Use Planning, Sustainable Development, Fragmentation Index, Proximity Index

요약 : 본 연구는 그린인프라 기법이 개별 요소시설로 뿐만 아니라 토지이용 및 설계과정에서 적용될 수 있도록 적용 대상 토

지의 특성을 평가하여 그린인프라를 적용하는 방법을 제안한다. 이를 위한 토지 특성 평가 지표로 토지피복, 파편화 정도, 주거지와의 인접도, 유사한 토지 파편들 간의 군집 정도를 통한 녹지 네트워크 수준을 이용하였다. 평가 결과는 토지가 개발에

가까운 적성을 가졌는지, 보전에 가까운 적성을 가졌는지를 결정해준다. 결정된 토지의 적성이 개발과 가깝다면 구조적 그린

인프라 기법의 분산 배치를 적용할 수 있다. 결정된 토지의 적성이 보전과 가깝다면 계획 및 설계 단계에서 적용할 수 있는

비구조적 그린인프라 기법이 바람직하다. 구축된 분석 방법을 국내 사례지에 적용하고 분석 결과를 기존의 토지이용계획과

비교하여 이를 통해 그린인프라 적용기법이 가지는 시사점을 도출하는 것이 본 연구의 최종 목적이다.주제어 : 그린인프라, 저영향개발, 토지이용계획, 지속가능한 개발, 파편화분석, 인접도분석

1. 서 론 및 고찰

1.1. 연구의 배경 및 목적

최근 그린인프라가 가지는 비점오염원 저감 및 환경과 삶

의 질에 미치는 다양한 효과들이 조명되고 있다. 그린인프

라란 녹지공간 및 녹지 네트워크의 자연상태의 보호 또는 도

시 지역 내의 배치를 통해 물순환과 대기질 향상, 거주민 건

강 증진, 장소성 제고 등 다양한 기능과 편의를 제공하는 것

이다.1~6) 이러한 그린인프라의 효과와 도시기후환경의 변화

로 인하여 최근 많은 국내 도시개발 및 재생지역에 그린인프

라 기법이 적용이 고려되고 있다.그린인프라의 조성기법에는 계획 및 설계 단계에서 녹지

의 보호와 조성을 도모하는 비구조적 기법과 단지 내에 저

류지 및 투수성 포장 등의 물순환을 돕는 요소기술을 배치

하는 구조적 기법이 있다.7,8) 많은 문헌들이 그린인프라 계

획에서 비구조적 기법의 중요성을 강조하고 있으나, 국내

에 조성된 대부분의 그린인프라 적용 사례들이 주로 구조

적 요소기술의 배치 위주로 조성되어 계획 및 설계 단계에

서 그린인프라 면적이 얼마나 보전되었는지에 대한 언급은

찾아보기 어려운 실정이다. 구조적 기법에만 치중한 그린

인프라 계획은 이를 단순히 개발의 영향을 완화하는 사후

적 기법으로 한정하게 되며, 그린인프라의 효과를 저해하

고 본래의 취지를 호도시킨다. 뿐만 아니라 그린인프라 기

법이 구조적 기법에 치중됨에 따라 친환경적인 자연상태의

녹지/물순환 기능의 보전 및 활용이라는 본래의 목적에서

벗어나 개발에 당위성을 부여하는 도구적으로 이용된다는

비판에서 또한 자유로울 수 없다. 따라서 지역의 특성에 맞

게 비구조적 그린인프라 기법과 구조적 기법이 적절히 병

행 적용되어야 하고, 단순히 개발지역에 그린인프라를 도

입하는 것이 아니라 사전에 지역 특성에 따라 개발과 보전

의 결정기준이 구축된 후에 그린인프라가 적용되어야 할

필요가 있다.이러한 배경 하에 본 연구는 비도시화 토지의 바람직한

미래 토지이용과 그린인프라 계획을 제안하기 위해 토지가

403J. Kor. Soc. Environ. Eng.


대한환경공학회지 제36권 제6호 2014년 6월

가지는 특성을 평가하여 그린인프라를 적용하는 방법을 이

용하고자 한다. 토지가 가진 특성을 평가하여 토지들 간의

보전과 개발의 우선순위를 결정하고, 보전 적지의 경우 계

획 및 설계 단계에서 적극적으로 보전을 도모할 수 있는 비

구조적 그린인프라 기법들과, 개발 적지의 경우 개발지역에

분산적으로 배치할 수 있는 구조적 그린인프라 기법을 적

용하도록 하는 것이다. 이를 위해 선행연구에서 이용된 그린

인프라 특성평가(green infrastructure characterization) 방법

들을 살펴보고 연구 목적에 적절한 방법론을 선택하여 국내

사례지 적용에 적합하도록 보완한다. 국내 사례지 적용 결과

를 바탕으로 토지이용 및 그린인프라 계획을 위한 적용 방법

과 시사점을 도출하는 것이 연구의 최종 목적이다.

1.2. 그린인프라의 개념 및 기능

그린인프라는 저영향개발기법(Low Impact Development, LID) 등으로도 불리며 다양한 기능을 제공하는 녹지 공간

및 녹지 네트워크의 개념으로 통용된다.1~3) 나아가서 그린인

프라는 녹지뿐만 아니라 자연적인 물순환 체계를 유지․재

현함으로써 강우 시 해당 지역의 비점오염과 침수 피해를 최

소화하기 위한 방안을 포괄하는 개념으로 이용되기도 한다.9)

그린인프라의 조성 기법은 크게 비구조적 기법과 구조적

기법으로 구분된다.7,8) 비구조적 기법은 주로 계획 및 설계

과정에서 영향면적을 최소화하고 자연 상태를 보호하며 자

연 기능을 유지함으로써 적용될 수 있는 개념적인 기법들이

다.7,8) 클러스터 개발(cluster development), 총 훼손면적의 최

Table 1. Various function of green infrastructure4)

Functions Descriptions

Heal

amelioration

Reducing higher urban temperatures through evapotran-

spiration, direct shading and conversion of solar radia-

tion to latent heat

Reducing

flood risk

Reducing flood risk by delaying the downstream passage

of flood flows, reducing the volume of runoff through in-

terception, and promoting rainfall infiltration into the soil

Improving

water

quality

Improving water quality by regulating high speed runoff,

pollutants and detritus collected from urban surfaces

and reduced infiltration of precipitation

Sustainable

urban

drainage

Controlling the water at the source through trees and

vegetation, green roofs, infiltration trenches and filter drains,

swales and basins and ponds and wetlands

Improving

air quality

Improving air quality through transpiration which can

reduce the formation of ozone, and through the direct

production of oxygen during photosynthesis

Health and

well-being

1) Increased life expectancy and reduced health inequality

2) Improvements in levels of physical activity and health

3) Promotion of psychological health and mental well-being.

Economic

growth and

investment

The positive impacts on local economic regeneration,

especially for job creation, business start up, increased

land values and inward investment.

Wildlife and

habitatsThe provision of habitat

소화, 불투수면적 축소, 민감한 지역 보호, 훼손지역 재식생

등이 이에 해당한다. 비구조적 기법들은 민감하고 가치 있는

녹지를 우선적으로 보호하고 녹지가 자연 상태와 기능을 최

대한 유지할 수 있도록 한다. 구조적 기법들은 식생저류지, 식생수로, 옥상녹화, 투수성 포장 등 단지 내에 분산적으로

배치될 수 있는 요소기법들이다. 구조적 기법은 저류, 침투, 여과, 증발산 등의 기작을 통해 강우유출수의 유량과 유속을

저감한다.많은 연구들이 그린인프라가 가지는 다양한 효과를 추정

하고 있다. 그린인프라의 식생 및 투수성 피복은 더위 완화, 홍수 위험 저감, 수질 개선, 자연 배수, 대기질 향상, 서식지

제공 등의 다양한 기능과 함께 녹지공간의 제공을 통해 육

체적․심리적 건강과 장소의 질을 제고하는 효과를 가진다.4~6)

1.3. 그린인프라 적용을 위한 지역 특성평가 연구의 동향

그린인프라라는 용어를 사용하기 이전에도 많은 연구자들

이 그린인프라가 가지는 기능과 효과를 미래의 토지이용 및

도시계획, 공원녹지계획에 활용하기 위해 산림 및 녹지공간

의 특성을 도출하고 이를 평가하는 연구들을 수행해왔다. 김과 안10)은 경관생태학적 관점에서 도시공원 파편화 및

건강성, 인접도를 파악하였다. 김과 안10)에 따르면 면적이

큰 패치는 작은 패치의 단순한 합 이상의 생태적 효과를 가

지며 종다양성이 높아 보전의 가치가 있다. 김과 이11)는 천

안시를 대상지로 경관생태지수 중 패치 면적의 변화와 면적

분포의 변화, 패치 모양, 패치 간의 연결성 분석을 통해 산

림의 파편화와 생태계 및 환경의 질 악화를 파악하였다. 또한 식생지수를 이용하여 식생의 양과 질의 변화를 파악하

였으며 분석 결과를 토대로 녹지환경의 민감성의 분포도를

제시하였다. 엄과 이12)는 도시 녹지와 관련된 선행연구 검토

를 토대로 녹지이용에 가장 큰 영향을 미치는 변수 중 하나

가 접근성이라는 것을 도출하고, 설문조사를 통해 도시민의

녹지이용특성을 파악하고 이용성을 반영하여 도시녹지를 평

가하였다. 김 등13)은 산지전용타당성조사제도에서 산림파편

화지수를 고려하도록 하기 위해 파편화 관련 경관지수를 선

정하여 이를 토대로 파편화 설명요인과 개발계획 관련 요소

와의 관련성을 분석하였다.선행연구들은 전반적으로 그린인프라 적용을 위한 지역

특성으로 파편화 정도, 식생의 질, 접근성을 제시하고 있다. 특히 많은 연구들이 산림과 녹지의 파편화가 미치는 악영향을

지적하며 이를 분석하고 평가하고 있다. 대부분의 파편화와

관련된 선행연구들은 경관생태지수를 이용하고 있다.11,14~16) 이 방법은 토지 면적 평균 또는 밀도 평균 등을 통해서 대

상지 전체의 파편화수준을 도출해내지만 대상지 내 개별

토지의 파편화수준과 이들의 지리적 분포를 보여주지는 못

한다.이를 보완하기 위해 경관생태지수를 그리드셀 단위로 계

산하는 방법이 있으나, 이 방법은 셀의 경계가 패치면적을

축소시키는 것에 의해 영향을 받아 적절한 값을 도출하기

404 J. Kor. Soc. Environ. Eng.

김동현․서혜정․이병국

Journal of KSEE Vol.36, No.6 June, 2014

어렵다는 한계가 있다.17) 이러한 한계들을 극복하고 개발 토

지패치의 파편화가치를 도출하기 위해 La Greca18)과 La Rosa, D.19)은 McGarigal20)가 제시한 토지의 면적 척도와 Turner21)

가 제시한 반경 500 m 내의 토지패치의 수를 표준화하여

각 토지패치의 파편화지수 값을 산출하는 방법론을 제시하

였다. 이들 연구는 파편화 분석 방법과 함께 토지피복 분석

을 통한 증발산 수준 도출 방법과 중력모형을 이용한 인접

도 분석 방법을 통해 식생의 질과 접근성에 대한 평가를 함

께 제시하고 있다. 하지만 이 연구들에서 제시한 인접도 분

석 방법의 경우 대상지역 토지 내에서 어떠한 지역에 집중

적으로 보존되어야 하는지, 개발이 가능한 지역은 어디인지

명확히 알려주는데 한계가 있다. 식생의 파편화 수준이 높

은 토지가 주거지와 인접한 경우만 분석하는 경우 이는 공

원, 식생대 등 구조적 시설의 도입만 논의할 수 있으며 개

발에 있어 사전적으로 보전해야 하는 지역과 개발이 가능한

지역에 대한 파악에 한계가 있다. 그린인프라의 근원적인

목적이 무엇인지를 고려할 때 어떤 지역이 환경적으로 우

수한 지역이며 그린 혹은 블루 네트워크의 허브로서 기능

하게 할 것인지부터 고민되어야 한다. 따라서 본 연구는 La Greca18)과 La Rosa, D.19)가 제안한 방법에 공간적 자기상관

분석인 LISA를 보완하여 그린인프라 적용을 위한 특성평

가를 시행하였다.

2. 연구 방법

2.1. 대상지

본 연구는 부산 에코델타시티 친수구역 조성사업지를 포

함하는 서낙동강 일대를 분석 대상지로 한다. 사업지에 해

당하지 않으나 사업지와 인접하여 강과 간선도로로 구분되

는 동질성을 가지는 토지들이 분석 대상지에 포함된다. 에코델타시티는 부산광역시 강서구 명지동, 강동동, 대저2동

일원의 10,879천m2의 친수구역을 조성하고자 하는 계획으

로 계획의 목적에 수질오염원의 체계적인 정비 및 하천 생태

복원을 통해 4대강 살리기 사업의 수질개선효과 증대를 포

함한다. 또한 계획지구 내에 자연적인 저류면적 및 침투면

적 확대, 분산형 빗물관리 시스템 기반 구축 등을 통한 그린

인프라 기법을 도입하고자 하는 계획을 가지고 있다.22)

에코델타시티 친수구역 조성사업지는 계획단계부터 그린

인프라의 적극적 도입이 고려되고 있는 지역이며, 토지이

용계획이 수립되어 있다. 본 연구는 에코델타시티의 대상

지에 대한 그린인프라 적용을 위해 지역의 특성에 대한 평

가를 실시하여 비구조적 기법으로 보전되어야 하는 지역을

파악하고 이를 실제 토지이용계획과 비교를 통하여 현재

그린인프라 적용계획이 지닌 문제점과 시사점을 도출할 것

이다.

2.2. 토지피복 분석, 파편화 분석, 인접도 분석의 방법

분석의 단위는 부산광역시 비오톱지도의 이용범례를 기준

Table 2. Current state of non-urbanized areas in study area

Land cover classification Number of the patches Area (m2)

Farmland 1,688 13,316,864.09

Vacant land 161 313,213.95

Urban green space 152 314,331.34

Forest 1 671.53

Total 2,002 13,945,080.91

으로 한 비도시화 토지패치들이며, 분석은 토지피복 분석, 파편화 분석, 인접도 분석 등으로 구성된다.

토지피복 분석은 그린인프라가 가지는 수질 개선, 자연적

배수시스템 구축, 홍수 위험 저감, 대기질 향상, 더위 완화

등의 다양한 효과가 식생 피복의 면적에 기반한다고 가정하

며, 토지의 식생피복 비율이 높을수록 그린인프라 기능 수

준과 보전 가치가 높다고 판단한다.피복분석을 위해서는 지리적 샘플링(geographical samp-

ling) 전략을 사용한다.23~25) 먼저 ArcGIS 프로그램을 이용하

여 대상지에 30 m × 30 m의 그리드를 생성한다. 생성한 그

리드에서 비도시화토지 이용범례(경작지, 산림, 공지, 도시

녹지)별로 샘플 그리드들을 랜덤 추출한 후, 추출한 샘플을

통해 범례별 전체 식생 피복 면적 및 비율을 추정하였다. 세분류가 아닌 중분류 이용범례를 이용한 이유는 중분류는 4개 이용범례를 가지는 반면 세분류의 경우 20개 이용범례를

가져 직관적인 토지이용결정 매트릭스의 구축이 불가능하

다고 판단되었기 때문이다. La Greca18)과 La Rosa, D.19)에

서도 비도시화 토지를 폐농장(abandoned farm), 농지(farm-lands), 산림과 관목(woods and shrubs), 공원 및 공공정원

(park & public gardens)의 4개 범례로 한정하였다.랜덤 추출하는 그리드의 개수는 카테고리 데이터(catego-

rical data)에 대한 Cochran 방정식26)을 이용하여 산출되었

으며 이때 신뢰구간과 오차한계는 각각 85%와 5%로 고정

되었다.추출된 그리드는 Qgis 프로그램을 이용하여 2013년 다음

위성지도와 중첩하여 10개 항목(경작지, 초본, 관목, 수역, 자연나지(흙), 인공나지, 건물, 교통시설, 산림, 비닐하우스)으로 분류되어 각 항목별 피복 비율이 도출되었다. 이 작업

은 모두 수동으로 이루어졌으며, 분류된 각 항목 중 식생피

복(경작지, 초본, 관목, 산림)의 비율을 통해 전체 비율 분포

구간을 등간으로 3등분하여 각 이용범례별 토지피복 등급

이 부여된다. 이때 비닐하우스는 강우시 그린인프라에 기대

하는 물순환 기능을 하지 못한다고 판단되어 인공피복으로

분류되었다.

Table 3. Sample size of land cover analysis

Number of the grids ForestFarm-land

Vacant land

Urban green space

Whole number of grids(Size of population)

4 17,533 1,117 1,567

Number of the sampling grids 4 205 175 183




Fig. 1. Example of land cover analysis using sample grid.

파편화 분석은 전체 경관이 농업 또는 도시 및 기반시설

개발과 같은 인간 활동에 의해 작은 조각으로 부서진 정도

를 파악하는 것이며, 파편화수준이 높을수록 녹지 네트워크

가 단절되고 분열되었다는 것을 의미한다.18,27) Di Giulio28)

은 파편화가 생물다양성 뿐만 아니라 도시민의 웰빙에도

부정적 영향을 미친다고 주장하였다. 김 등29)은 산림 파편

화가 산림 면적 감소, 경관 프로세스 변화, 고립도 증가, 개체군 감소 등의 다양한 영향을 초래하며 이러한 영향은 최

종적으로 1) 생물다양성 감소, 2) 가장자리 효과로 인한 풍

속, 온도 및 습도, 광도의 변화, 국지적 강수량과 산림밀도

의 변화, 산불 발생가능성의 변화, 바람의 흐름 촉진 및 잔

존식생간의 경관 연결성 훼손 3) 침입종 증가를 야기한다

고 주장하였다. 이러한 맥락 하에 파편화 수준이 낮은 토지

들은 녹지 네트워크가 잘 보전되었으며 대규모 녹지가 주

는 이점을 가지고 있어 자연 상태로의 보전을 요한다고 볼

수 있다.파편화지수는 토지 패치들의 면적과 인근 밀도로 구성된

다(식 (1)). PAT는 큰 패치들은 주로 덜 파편화되었다고 고

려됨에 따라 각 패치들의 규모의 척도를 제공한다.14) NP는

인근의 밀도(neighbor density)의 척도를 제공한다. 패치의

면적이 같다면 NP가 높을수록 경관이 파편화되어 더 많은

패치들에 의해 구성된다는 것을 의미한다. PAT는 파편화와

역관계이므로 1-PAT_로 변환되었다.

FR = (1 - PAT_) + (NP_) (1)

FR : 각 토지 패치들의 파편화지수

PAT : 패치 면적

PAT : PAT/PATmax로 패치 면적의 표준화값

NP : 한 패치로부터 500 m 반경 내의 패치 개수

NP_ : NP/NPmax로 패치 개수의 표준화값

PATmax : 연구 대상지역에서의 최대 PATNPmax : 연구 대상지역에서의 최대 NP

인접도 분석은 인근 주거지에서 해당 토지까지의 접근성

을 도출한다. 여러 연구들이 도시 내의 녹지공간이 가지는

교육, 레크레이션, 여가활동 등 다양한 기능들을 간과해서

는 안 된다고 보았으며30,31) 엄과 이12)는 도시녹지와 관련된

선행연구 검토를 토대로 녹지이용에 가장 큰 영향을 미치는

변수 중 하나가 접근성이라는 것을 도출했다. 그린인프라

는 거주민의 신체적․심리적 건강에 긍정적인 영향을 미치

고 장소의 가치를 증진시키므로, 주거지와의 인접도는 그린

인프라의 중요한 특성 중 하나이다. 특히 근린지역 내에 분

산적으로 포함되어 있는 파편화 수준이 높은 토지들이 적

절한 인접성을 가질 경우 공원 및 여가휴식공간으로의 적극

적인 이용이 적합할 수 있다. 인접도는 파편화수준이 높은 토지가 적절한 인접성을 가

지고 있을 경우 주민친화적인 특정 토지이용에 더욱 적합할

수 있다18)는 판단 하에 파편화 수준이 가장 높은 지역(Lev. 3을)을 대상으로 분석되었다. 인접도 분석은 중력모형을 차

용하여 토지 패치와 인근 주거지 사이의 상호작용의 정도를

도출하는 방식을 이용한다. 본래 중력모형은 거리에 반비례

하며 인구에 비례하는 형태를 취하나 본 연구의 대상지 내

주거지는 1개 패치를 제외하고는 모두 단일층의 촌락지이

므로 인구수 대신 주거지역의 면적이 사용되었다. 인접도

수준은 도출된 인접도(Proxi)(식 (2))를 Low와 High의 두 개

등급으로 등분하여 결정된다.

(2)

PROX i : 비도시화토지 i의 인접도

Area j : 주거지역 j의 면적

distji : 주거지역 j의 중심과 비도시화토지

i간의 유클리디안 거리

2.3. 지역적 자기상관(LISA) 분석 방법

La Greca18)과 La Rosa19)의 그린인프라 적용 방법론은 분

석을 통해 도출된 파편화지수 및 인접도의 등급을 등간격

으로 분류한 점에서 분류 등급의 개수와 방법에 따라 결과

가 달라질 수 있다는 한계를 가진다. 이를 개선하기 위해서

본 연구에서는 파편화지수의 등급을 분류하는 방법으로 지

역적 자기상관(Local Indicator of Spatial Association : LISA)을 이용하였다.

LISA는 어떤 변수가 주변에 유사한 분포를 이루도록 영

향을 미칠 때 존재하는 공간적 자기상관을 측정하는 방법 중

하나이다. Anselin32)에 의해 제안되었으며 아래 (식 (3))와

같이 표현될 수 있다.

(3)

( 의 표준편차, = 공간가중치)




Fig. 2. Result map of land cover analysis. Fig. 3. Result map of fragmentation analysis. Fig. 4. Result map of proximity analysis.

가중치 설정에는 다양한 방법이 있으나 본 분석에서는 면

과 꼭지점 중 단 하나라도 공유하면 인접지역으로 인식하는

방식인 ‘Queen contiguity’ 방식이 적용되었다. Queen conti-guity는 분석 단위가 비정형일 때 주로 이용하는 가중치 방

식이며 공간 인접성 가중치 방식 중 가장 많이 사용되는 방

식이다.33) 본 대상지 단위 경우 토지패치가 분석단위로 대부

분 유사한 사각형을 이루고 있으나 도시녹지 등 일부 비정형

패치들이 포함되어 있어 Queen contiguity를 채택하였다.LISA 분석의 결과는 값의 분포에 따라 평균보다 높은 값

들이 군집하여 분포하는 HH (High-High), 평균보다 낮은

값들이 군집하여 분포하는 LL (Low-Low), 평균보다 낮은

값들 사이에 높은 값이 존재하는 HL (High-Low), 평균보

다 높은 값들 사이에 낮은 값이 존재하는 LH (Low-High)의 네 가지로 구분된다. 파편화수준이 높은 값들이 군집하

여 분포하는 지역일수록 우선 개발 및 구조적 그린인프라

기법 적용 대상지로, 낮은 값들이 군집한 지역일수록 비구

조적 기법을 통해 계획 및 보전이 필요한 지역으로 구분할

수 있다.

3. 분석결과

3.1. 그린인프라 적용을 위한 지역 특성 평가 분석결과

3.1.1. 토지피복 분석, 파편화 분석, 인접도 분석

토지피복 분석 결과 공지는 Lev. A, 경작지는 Lev. B, 도시녹지와 산림은 Lev. C가 부여되었다. 등급 분류 시 산림

의 경우 대상지 내 포함 규모가 작고(1 패치) 식생피복수준

이 100%로 도출되어 전체 토지피복 수준을 과대평가하게

될 우려가 있어 이상점(outlier)으로 판단해 이를 제외한 나

머지 식생 피복을 기준으로 토지피복 수준을 등간격으로 분

류하였다. 대상지 내의 대부분의 토지패치가 Lev. B 수준이

었으며 토지 간의 토지피복 수준의 차이가 전체적으로 크

지 않았다. 이는 도시 근교 농업 지역이었던 대상지의 특성

으로 인해 대부분의 토지가 경작지이기 때문으로 판단된다.파편화 분석 결과 파편화 수준이 높은 지역과 낮은 지역

Table 4. Levels of land cover

Land use type

Percentage of each land cover in the satellite image (%) Level of the

green coverTotal

Green cover

Artificial cover

Bare ground

Water

Vacant land 100.0 56.5 26.0 1.0 1.0Lev.A

56.5~63.2%

Farmland 100.0 66.8 28.4 4.5 0.3Lev.B

63.2%~69.9%

Urban green space

100.0 76.6 3.7 5.9 13.9 Lev.C69.9%~100%

Forest 100.0 100.0 0.0 0.0 0.0

이 지리적으로 명확히 나타났다. 대상지 내 서측 평강천 주

변에 집중적으로 파편화 수준이 높은 토지들이 분포하여 상

대적으로 개발적지에 해당하며 개발의 충격을 완화하기 위

해 구조적 그린인프라 기법들을 적용/배치할 필요가 있다. 대상지 동, 서, 북측에 파편화 수준이 낮은 토지들이 소규모

로 분포해 있는 것을 확인할 수 있으며 이들 지역의 경우 녹

지 네트워크를 보전하기 위해 계획 및 설계 단계에서의 보

호가 필요하다.파편화 수준이 가장 높은 토지(Lev. 3)를 대상으로 수행

된 인접도 분석 결과 대부분의 토지가 Low 등급에 해당하

였으며 2개 토지패치만이 High 등급에 해당하였다. 2개 패

치 모두 경작지 이용범례를 가진다. 파편화 수준과 인접도

가 동시에 높은 2개 토지패치의 경우 공원 등 주민들이 적

극적으로 이용할 수 있는 그린인프라 시설의 우선 입지로

고려 가능하다.

3.1.2. 지역적 자기상관(LISA) 분석 결과

LISA 분석 결과 유사한 변량끼리의 공간상관 정도를 측

정하는 Moran's I는 0.802697로 나타났다. Moran's I는 -1과

1 사이의 분포를 가지며 -1에 가까울수록 낮은 값들이 인

접한 공간상관을 갖게 되고, 1에 가까울수록 높은 값들이

인접한 공간상관을 가지며 0에 근접할 경우 일정한 군집이

나타나지 않는 무작위 패턴을 의미한다. 본 대상지의 경우




Fig. 5. Result map of LISA for clustering fragmentation degrees.

Fig. 6. Result map of proximity analysis in H-H land patches.

Fig. 7. Land use matrix. Fig. 8. Result map of future land use decision.

파편화 수준이 높은 토지들 간의 군집이 매우 강하게 나타

난다는 것을 알 수 있다.LISA는 단순히 파편화수준이 높은 토지패치와 낮은 토

지패치의 분포를 보여주는 것이 아니라 높은 값들 간의 군

집과 낮은 값들 간의 군집을 보여주므로 이전 파편화분석

단계에서 등간격으로 등급화한 파편화수준에 비해 가시적

으로 명확한 지리적 군집과 군집들 간의 차이를 볼 수 있

다(Fig. 6). H-H는 파편화 수준이 높은 값들의 군집, L-L는

낮은 값들의 군집이며 Not sig 값은 공간상관이 통계적으로

유효하지 않은 지역이다. H-L은 낮은 값들 사이에 존재하

는 높은 값으로, 보전이 필요한 군집들 인근에 필수적인 목

적에 의해 최소한의 개발이 필요할 경우 우선적으로 이용

될 수 있는 토지패치이다. 반면 L-H은 높은 값들 사이에

존재하는 낮은 값으로 파편화된 토지들 사이에서 상대적으

로 네트워크를 유지하고 있는 토지이며 도시공원 등으로

지정되어 보전되어야 할 필요가 있다. LISA 분석을 통해

H-H로 도출된 지역들을 다시 인접도 Low와 High로 분류

한 결과는 Fig. 7과 같다. 17개 토지패치가 인접도 High 등급을 가지며 적극적인 여가 및 휴식 활동 목적으로 이용될

수 있다.

3.2. 그린인프라 적용을 위한 지역특성 평가에 따른 토지이용 의사결정

3.2.1. 토지이용 매트릭스 및 지도화

분석 결과들을 바탕으로 미래의 그린인프라 계획 및 토지

이용결정을 위해 Fig. 8과 같은 토지이용 매트릭스를 구축

하였다. 행을 LISA 분석 결과(L-L, not sig, H-H)로, 열을

식생피복수준 상(Lev. C), 중(Lev. B), 하(Lev. A)로 구분하

여 크게 3개 범례로 구분하고, 그 밖에 LISA 분석만을 기

준으로 추가 3개 범례를 구성하였다. 파편화 토지이용 매트

릭스를 기준으로 최종적으로 지도화 되어 도출된 미래 토지

이용은 Fig. 9와 같다.미래 토지이용결정에 가장 큰 영향을 미치는 것은 지역적

자기상관에 의한 분류된 파편화지수이다. 토지이용계획 마




스터플랜은 외부불경제성의 최소화를 위해 동일한 유형의

토지이용이 인접하도록 지정한다. 따라서 최종 도출된 지도

가 LISA 분석 결과뿐만 아니라 이전의 등간격 파편화지도

와도 유사한 지리적 분포를 보이기는 하나 미래의 토지이

용 결정에는 토지 개별특성에 따라 등간격으로 분류한 파편

화분석보다 인접한 유사한 특성의 토지패치들의 군집을 측

정해주는 LISA의 이용이 더 명확한 함의를 제공할 수 있

다. 이때 LISA 분석 결과 중 not sig 지역은 파편화수준의

공간자기상관이 통계적으로 유효하지 않은 지역들로 파편

화 수준별 군집이 나타난다고 판단하기 어려운 지역이다. 따라서 파편화 수준의 군집이 토지이용을 결정하는 한 축

이 되는 H-H 또는 L-L 지역과는 달리 not sig 지역은 개별

토지패치의 특성과 맥락에 따라 의사결정자가 보전과 개발

을 결정할 필요가 있다고 보아 L-L와 H-H의 사이에 위치

시켰다. Not sig행의 경우 LISA 분석의 결과가 토지이용결

정의 기준이 되기 어려움에 따라 파편화수준보다는 식생

피복수준이 토지이용결정에 영향을 미치도록 식생피복수준

별로 green, yellow, red가 단계적으로 부여되었음을 볼 수

있다.토지피복 분석과 파편화수준의 공간적 자기상관분석, 인

접도 분석 결과는 Fig. 10과 같이 그린인프라 적용을 위한

프레임워크에 통합된다. 식생 피복비율이 높고 파편화수준

이 낮은 토지들이 군집하여 분포한 지역은 계획과 설계 단

계에서 비구조적 그린인프라 기법을 통한 보전이 필요하다. 반면 식생 피복비율이 낮고 파편화수준이 높은 토지들의 군

집이 나타나는 지역은 개발필요 시 우선순위가 높고 개발

영향을 완화하기 위한 구조적 그린인프라 기법의 도입이 가

능한 곳이다. 후자의 경우 주거지와의 인접도까지 높을 때

에는 그린인프라가 거주민에게 미치는 긍정적 영향을 극대

화 할 수 있도록 휴식 및 여가 목적의 적극적인 활용이 권장

될 수 있다.

Fig. 9. Framework of green infrastructure characterization.

Table 5. Nonstructural green infrastructure techniques5)

Techniques Description

Protect riparian buffer areas

Protecting riparian buffer areas which protect water quality by cooling water, stabilizing banks, mitigating flow rates, and providing for pollution and sediment removal by filtering overland sheet runoff before it enters the water

Protect sensitive areas

The process of identifying and avoiding certain na-tural features during development

Minimize total disturbed area

Reducing the impacts during development activities such as site grading, removal of existing vegetation, and soil mantle disturbance

Minimize soil compaction

The practice of protecting and minimizing damage to existing soil quality caused by the land development Process

Protect natural flow pathways

To identify, protect, and use natural drainage features, such as swales, depressions, and watercourses to help protect water quality

Table 6. Structural green infrastructure techniques5)

Techniques Description

BioretentionShallow surface depressions planted with specially selected native vegetation to capture and treat storm-water runoff from rooftops, streets, and parking lots

Vegetated filter strip

Permanent, maintained strip of vegetation designed to slow runoff velocities and filter out sediment and other pollutants from urban stormwater

Vegetated roofConventional rooftops that include a thin covering of vegetation allowing the roof to function more like a vegetated surface

Planter boxes

Planter boxes receive runoff from multiple impervious surfaces, which is used irrigation of the vegetation in the planter box preventing stormwater from directly draining into nearby sewers

Pervious pavement with

infiltration

An infiltration technique that combines stormwater infiltration, storage, and structural pavement consis-ting of a permeable surface underlain by a storage reservoir

Vegetated swale

Shallow stormwater channel that is densely planted with a variety of grasses, shrubs, and trees designed to slow, filter, and infiltrate stormwater runoff

파편화수준이 낮고 식생피복 등급이 높은 Green 지역의

경우 현재 녹지 네트워크와 자연 상태의 보전을 요하는 지

역이며 이를 위해 계획과 설계 과정에서 비구조적 그린인

프라 기법의 이용이 필요한 지역이다. 이러한 목적에 따라

Table 5와 같은 비구조적 그린인프라 기법이 Green 지역에

적용될 수 있다. Red 지역의 경우 개발 필요시 우선 개발이

가능한 지역이며 개발의 충격을 최소화하기 위해 구조적

그린인프라 기법의 적용이 가능한 지역이다. Red 지역에 적

용될 수 있는 구조적 그린인프라 기법은 Table 6과 같다.Yellow 지역의 경우 녹색 지역과 적색 지역의 중간 등급

이며 이러한 지역들의 경우는 대상지의 특성과 계획의 목

적에 따라 개발과 보전, 구조적 기법과 비구조적 기법의 선

택이 가능한 지역이다.




Fig. 10. Existing land use plan for study area22) Fig. 11. Comparison of the existing plan and analysis result.

HHH 지역은 파편화 수준과 인접도가 가장 높은 토지들

로 근린 지역에 분산적으로 배치되어 거주민들의 접근이

용이한 토지 패치들이다. 이 토지들은 그린인프라의 다양한

기능들 중에서도 신체활동과 건강수준, 심리적 건강과 정

신적 웰빙에 영향을 미치는 여가․휴식․체육공간 등의

우선적인 제공에 이용 가능하다.L-H 지역은 파편화수준이 높은 토지패치들 사이에 파편

화수준이 낮은 토지가 존재하는 지역으로 인접 토지들에 비

해 상대적으로 높은 녹지 네트워크와 그린인프라 기능을 보

유하고 있는 토지이며 도시공원 등으로 지정되어 보전되어

야 할 필요가 있다. 도심 내에 위치하는 상대적으로 규모가

큰 녹지는 주변지역 기온을 떨어뜨리는 효과를 가지며34) 소규모 패치들을 연결한 녹지보다 종 다양성 및 서식지 보

호에 더 효과적이다.35)

H-L 지역은 파편화수준이 낮은 토지들 사이에 상대적으

로 높은 토지가 존재하는 지역으로 보전이 필요한 토지들

의 군집 인근에서 필수적인 목적에 의해 최소한의 도시적

토지이용이 필요한 경우 우선적으로 이용될 수 있는 토지

이다. 그러나 이러한 지역의 개발에는 주변 토지에의 영향

을 최소화 하고 인접지로의 개발압력이 증가하지 않을 수

있도록 적절한 토지이용과 그린인프라 기법이 적용되어야

한다.

3.2.2. 기존 토지이용계획과의 비교

Fig. 11은 기존의 부산 에코델타시티의 토지이용계획도이

며 Fig. 12는 이에 분석결과에 따른 개발지역(적색)과 보전

지역(녹색)을 중첩한 것이다. 두 도면을 비교해 볼 때, 본 연

구에서 도출된 미래 토지이용지도와 실제 계획 사이에는 부

합하는 측면과 상충하는 측면이 모두 존재한다. 기존 계획에서는 상대적으로 보전 가치가 높은 맥도강(대

상지 내 동측 하천) 동편이 개발 대상지역에서 제외되어 있

으며 파편화 수준이 높아 개발 우선순위가 높은 평강천(대상지 내 서측 하천) 서측이 주거지 및 상업지역으로 계획되

어 있다는 점에서 분석 결과와 부합한다. 그러나 주거지역

이 대상지 북서측 및 서측 중앙 보전 지역을 침범하고 있는

점, 대상지 남쪽의 산업 및 물류시설이 보전 지역을 포함하

고 있는 점 등에서 분석 결과와 기존 토지이용계획도 간의

상충을 확인할 수 있다.기 수립된 계획와 그린인프라 적용 평가 결과를 비교할

때, 기존 에코델타시티 토지이용계획은 계획 단계에서 그

린인프라를 고려했다고 보기 힘들다. 비구조적 그린인프라

기법은 계획 단계에서 식생 및 투수피복을 통한 자연 배수

능을 고려하고, 강변 완충지와 환경적으로 민감한 지역의

보호를 장려한다.5,6) 그러나 기존 계획도에서는 계획 대상

지 내 대부분의 토지가 주거․상업․공업지역으로 지정되

어 있으며, 환경적으로 민감한 지역을 보전하고 자연 상태

의 그린인프라 기능을 유지하기 위한 노력을 찾아보기 어

렵다. 물론 기존 계획도에서도 강변 지역의 완충녹지조성

과 공원 및 녹지 배치를 찾아볼 수 있다. 그러나 단순히 하

천과의 이격거리를 두거나 개발되는 토지들 사이에 산발적

으로 소규모의 공원과 녹지를 배치한 것으로 비구조적 그

린인프라 기법을 충족한다고 볼 수는 없으며 이는 오히려

구조적 그린인프라 기법에 가깝다. 특히 그린인프라 적용

평가 결과 보전이 필요한 지역으로 도출된 대상지 북서쪽

의 강변 지역의 대부분이 주거 개발지역으로 계획되어 있

는 점, 마찬가지로 보전이 필요하다고 도출된 대상지 남서

쪽 토지들이 획일적으로 공업지역에 해당되어 있는 점에서

이러한 한계를 확인할 수 있다. 보전이 필요한 지역의 자연

상태의 물순환과 환경적 기능을 복원하기 위해 개발 후 구

조적 그린인프라 시설들을 설치한다 하더라도 계획 단계에

서 이를 고려하는 비구조적 기법과 동일한 그린인프라 효

과를 기대하기는 어려우며 결국 그린인프라 기법의 본래의




취지와는 달리 토지에 자연기능의 비가역적인 훼손을 가져

올 우려가 있다.

4. 결론 및 한계

본 연구는 부산광역시 에코델타시티 사업지를 대상으로 하

여 토지피복 분석과 파편화 분석, 인접도 분석을 통해 비도시

화 토지에 그린인프라 적용을 위한 등급을 제시하였다. 파편

화 분석의 등급을 구분하기 위해 파편화 수준이 유사한 토

지들 간의 공간자기상관을 측정하는 지역적 공간자기상관

(LISA)을 이용하였으며, 분석 결과를 바탕으로 토지이용 매

트릭스를 구축하여 토지이용 및 그린인프라 계획을 위한 미

래 토지이용결정 지도를 도출하였다. 도출된 미래 토지이용

결정 지도는 해당 토지에 적절한 개발 및 보전 결정과 그린

인프라 기법의 구조/비구조적 기법의 적용을 제안한다.본 연구에서 제시한 그린인프라 적용 방법은 기존의 경관

생태학분야의 분석기법을 상당부문 고려하였으나 그린인

프라의 중요한 목적 중 하나인 물순환을 직접적인 평가의

항목으로 반영하지 못한 한계를 가지고 있다. 이는 본 연구

의 방법이 그린인프라 개별 요소시설의 배치와 같은 세부

적용 방법보다 한 단계 이전에 지역의 신규 개발 또는 재

개발 및 재생을 위한 토지이용결정 단계에서의 적용을 목

적으로 하기 때문이다. 지역의 물순환과 강우유출량을 평가

항목으로 반영하기 위해서는 지역의 배수 시스템을 고려할

필요가 있으나 배수관거의 배치계획은 토지이용결정 단계

이후에 수립되므로 토지이용결정과 지역의 미래 물순환을

동시에 지역 특성 평가 항목으로 채택하지 못하고 이를 간

접적으로 반영한 토지피복을 평가의 한 축으로 채택하는

것으로 이를 보완하였다.본 연구에서 사용된 그린인프라 적용 방법은 토지의 미

래이용과 그린인프라 기법의 도입에 있어 사전적으로 고려

되어야 한다. 그린인프라가 토지와 환경을 훼손하는 무분

별한 개발사업의 허울 좋은 구실이 되지 않기 위해서는 개

발이전의 환경이 지니고 있는 특성을 적극적으로 보전하기

위한 비구조적인 기법의 적용이 우선되어야 한다. 개발이전

의 특성이 지닌 토지와 환경, 생태를 계획단계에서 고려하

지 않는다면 개발이전의 물순환 체계를 회복이라는 그린인

프라의 도입 취지 역시 퇴색될 수밖에 없다. 개발이전의 자

연상태가 지니는 자연환경적인 허브와 네트워크를 잘 유지

하면서 구조적인 기법을 통하여 이를 보완하는 형태가 그

린인프라가 적용되는 의미 있는 토지이용계획이고 친환경

적인 개발이 될 것이다.

사 사

본 연구는 국토교통부 물관리연구사업의 연구비지원(12기술혁신C04)으로 수행되었습니다.

Reference

1. United of the Kingdom (UK), Planning Policy Statement 12- Local Spatial Planning(2008).

2. Natural England, Green Infrastructure Guidance(2009).3. Ecologic Institute, Background paper : Green Infrastructure -

Expert Workshop(2011).4. Forest Research, Benefits of green infrastructure(2010).5. Wise, S., Braden, J., Ghalayini, D., Grant, J., Kloss, C., Mac-

Mullan, E., and Yu, C., Integrating valuation methods to re-cognize green infrastructure’s multiple benefits. Center for Neighborhood Technology, April, 2010.

6. Stewart, Paula Anne, Comprehensive Green Infrastructure Planning: The Way Forward for Ecological and Environmen-tal Justice, Doctoral dissertation, University of Minnesota(2012).

7. Southeast Michigan Council of Governments (SMCG), Low Impact Development Manual for Michigan - A Design Guide for Implementers and Reviewers(2008).

8. The Low Impact Development Center (LID Center), Low Im-pact Development Manual for Southern California : Technical Guidance and Site Planning Strategies(2010).

9. Choi, H. S., Kim, D. H. and Jo, S. Y., Application and Effects of Low Impact Development in Urban Regeneration of Wa-terfront Areas. Korea Environment Institute(2010).

10. Kim, M. S. and Ahn, D. M., “Landscape ecological analysis of urban parks -analysis of index of patch shape and the dis-persion of patches,” J. Kor. Inst. Landscape Archit., 23(4), 12~19(1996).

11. Kim, H. H. and Lee, J. H., “The Assessment of the Sensi-tiveness of the Forest Environment by Land Use Change,” J. Kor. Planning Assoc., 36(5), 211~224(2001).

12. Eom, S. K. and Lee, S. I., “Development and Application of an Assessment Model of Greenspace - A Case Study for Pyeongchon and Sanbon Newtown,” J. Kor. Planning Assoc., 43(3), 263~273(2008).

13. Kim, M. N., Choi, J. Y. and Lee, S. H., “Feasibility of Forest Land Conversion to Other Use by Considering Forest Frag-mentation,” Kor. Soc. Environ. Restorat. Revegetat. Technol., 16(4), 53~63(2013).

14. Forman, Richard, T. T., Land mosaics: the ecology of land-scapes and regions. Cambridge university press(1995).

15. Riitters, K. H., O'neill, R. V., Hunsaker, C. T., Wickham, J. D., Yankee, D. H., Timmins, S. P. and Jackson, B. L., “A factor analysis of landscape pattern and structure metrics,” Landscape Ecol., 10(1), 23~39(1995).

16. Rutledge, D. T., Landscape indices as measures of the effects of fragmentation: can pattern reflect process?(2003).

17. Gustafson, E. J., “Quantifying landscape spatial pattern: what is the state of the art?,” Ecosystems, 1(2), 143~156(1998).

18. La Greca, P., La Rosa, D., Martinico, F. and Privitera, R., “Agricultural and green infrastructures: The role of non- urbanised areas for eco-sustainable planning in a metropoli-tan region,” Environ. Pollut., 159(8), 2193~2202(2011).

19. La Rosa, D. and Riccardo P., “Characterization of non-ur-banized areas for land-use planning of agricultural and green




infrastructure in urban contexts,” Landscape Urban Planning, 109(1), 94~106(2013).

20. McGarigal, K. and B. Marks., “Fragstats: spatial pattern ana-lysis program for quantifying landscape structure,” USDA Forestry Service Technical Report, PNW-351: Washington, DC(1995).

21. Turner, M. G., “Landscape ecology: the effect of pattern on process,” Annual review of ecology and systematics, pp. 171~197(1989).

22. City of Busan, K-water, and Busan Metropolitan Corpora-tion, Strategic Environmental Assessment for Busan Eco Delta City(2012).

23. Gill, S. E., Handley, J. F., Ennos, A. R., Pauleit, S., Theuray, N. and Lindley, S. J., “Characterising the urban environment of UK cities and towns: A template for landscape planning,” Landscape Urban Planning, 87(3), 210~222(2008).

24. Akbari, H. L., Shea, R. and Haider, T., “Analyzing the land cover of an urban environment using high-resolution ortho-photos,” Landscape Urban Planning, 63(1), 1~14(2003).

25. Tappan, G. G., Sall, M., Wood, E. C. and Cushing, M., “Eco-regions and land cover trends in Senegal,” J. Arid Environ., 59(3), 427~462(2004).

26. Bartlett, J. E., Kotrlik, J. W. and Chadwick, C. H., “Organiza-tional research: Determining appropriate sample size in sur-vey research appropriate sample size in survey research,” In-formation Technol. Learning, Performance J., 19(1), 43(2001).

27. Collinge, Sharon K., Ecology of fragmented landscapes. JHU

Press, (2009).28. Di Giulio, M., Rolf, H. and Silvia, T., “Effects of habitat and

landscape fragmentation on humans and biodiversity in den-sely populated landscapes,” J. Environ. Manage., 90(10), 2959~2968(2009).

29. Kim, E. Y., Song, W. K. and Lee, D. K., “Forest Fragmen-tation and its impacts：A review,” Kor. Soc. Environ. Res-torat. Revegetat. Technol., 15(2), 149~159(2012).

30. Song, I. J. and Gin, Y. R., “A Model of Enhancing Biodiver-sity through Analysis of Landscape Ecology in Seoul Cul-tivated Area -,” Kor. J. Environ. Ecol., 16(3), 249~260(2002).

31. Lee, H. W., “A study on the creating and utilizing the green space in Tokyo - focusing on city parks -,” J. Kor. Geographical Soc., 34(3), 247~264(1999).

32. Anselin, Luc., “Local indicators of spatial association-LISA,” Geographical Anal., 27(2), 93~115(1995).

33. Kim, Y., Ha, C. H. and Ahn, J. G., “A Comparative Study on Urban Structure with Spatial Autocorrelation and Interaction Analysis in Masan and Changwon,” J. Kor. Planning Assoc., 39(6), 7~22(2004).

34. Kwon, Y. A. and Lee, H. Y., “Spatial Distribution of Tempe-rature in and around Urban Parks - A Case Study of around Changkyeong Palace, Changdeok Palace and Jongmyo in Seoul,” J. Kor. Geographical Soc., 36(2), 126~140(2001).

35. Angold, P. G., Sadler, J. P., Hill, M. O., Pullin, A., Rushton, S., Austin, K. and Thompson, K., “Biodiversity in urban ha-bitat patches,” Sci. Total Environ., 360(1), 196~204(2006).

method of green infrastructure application for sustainable...

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