서론
선행연구
연구방법
1. 데이터 수집
2. YOLO v5를 이용한 보행자 감지 및 보행속도 산정
3. MET 기반 신체활동 강도 적용
연구결과
1. 평면환산거리 산정모형 개발을 위한 대안 설정
결론
서론
｢환승센터 및 복합환승센터 설계･배치 기준｣은 환승센터 또는 복합환승센터에 입지한 환승시설의 배치기준으로 평면환산거리를 활용하고 있다. 평면환산거리는 연계교통수단의 승･하차 지점에서 주요 교통수단의 승･하차 지점까지 이용자가 이동하는 과정에서 발생하는 보행통로･계단･이동시설 등의 물리적 거리를 공간유형별 환산계수로 보정한 값이다. 현행 기준에서는 수평보행은 1.0, 계단은 2.0, 무빙워크 및 에스컬레이터 등 이동시설에는 별도의 환산계수를 적용한다(MOLIT, 2024).
평면환산거리는 환승동선의 이동거리를 단일 거리척도로 나타내는 데 그치지 않고 연계교통수단별 이용수요를 반영한 가중평균환산거리 산정에 활용된다. 가중평균환산거리는 연계교통수단의 승･하차시설 배치에 대한 서비스 수준을 판단하는 기준으로 활용되며 평면환산거리는 환승시설 배치 및 환승 서비스 수준 평가와 직접 연결되는 기초 입력지표라 할 수 있다.
현행 평면환산거리 산정방식은 서로 다른 공간유형의 이동특성을 일정한 계수로 단순화하여 실무적으로 적용하기 용이하다는 장점을 가진다. 그러나 동일한 공간유형에 모든 이용자에게 동일한 고정계수를 적용하고 있어 이용자 집단별 보행속도 및 실제 이동특성의 차이를 세부적으로 반영하기 어렵다. 특히 고령자는 신체기능과 보행능력의 변화로 인해 비고령자보다 낮은 보행속도를 보일 수 있으며 계단과 같은 수직 보행공간에서는 단차 확인, 난간 이용 및 안전 확보를 위한 감속 등의 이동행태가 함께 나타날 수 있다. 기존 연구에서도 고령자의 보행속도가 일반 성인보다 낮게 나타나며 수직 또는 경사 보행공간에서 연령에 따른 보행특성 차이가 발생할 수 있음이 확인된 바 있다(Hwang et al., 2008; Roh and Park, 2018; Han et al., 2020).
공간유형에 따라 이동과정에서 요구되는 신체활동 강도에도 차이가 존재한다. ｢2011 Compendium of Physical Activities｣에서는 계단 하행의 신체활동 강도를 3.5 MET, 느린 계단 상행을 4.0 MET로 제시하고 있으며 평지 보행은 보행속도에 따라 서로 다른 MET 값을 제시하고 있다(Ainsworth et al., 2011). 이는 동일한 물리적 거리를 이동하더라도 수평보행과 계단 상･하행에서 요구되는 이동시간과 신체활동 강도가 서로 다를 수 있음을 의미한다.
기존 연구에서도 물리적 이동거리뿐만 아니라 공간유형별 이동특성과 이용자의 보행능력을 환승시설 평가에 반영하려는 시도가 있었다. Lee and Chung(2019)은 평지 및 계단 이용 시 연령별 체감피로도를 측정하여 도시철도 보행이동시설의 환산계수를 산정하였으며 이는 기존 고정계수를 보완하기 위해 이용자의 실제 이동특성을 고려할 필요가 있음을 보여준다.
최근 영상 및 센서 기반 기술의 발달에 따라 보행공간에서 개별 보행자의 이동궤적과 속도를 정량적으로 분석하려는 연구가 확대되고 있다. 영상 기반 자료는 실제 역사에서 나타나는 공간유형별 보행행태와 이용자 집단별 이동속도의 차이를 구축할 수 있다는 점에서 기존 평면환산거리 산정방식을 보완하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다(Jo et al., 2018; Li et al., 2024).
다만 영상에서 관측한 보행속도나 기존 문헌에서 제시된 MET만으로 이용자가 실제로 인지하는 주관적 피로도 또는 체감부담을 직접 판단하기에는 한계가 있다. 이용자의 실제 체감부담을 설명하기 위해서는 동일한 이동경로에 대한 이용자의 주관평가나 생리적 반응 등을 활용하여 제안 지표와의 관계를 별도로 검증할 필요가 있다.
이에 본 연구에서는 이용자의 주관적 체감부담을 직접 측정하는 것이 아니라 현행 평면환산거리 산정방식에서 고려하지 않는 실제 보행속도와 공간유형별 신체활동 강도를 환산계수에 추가 반영한 평면환산거리 산정모형을 개발하고자 한다.
이를 위해 첫째 서울역 영상자료를 이용해 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도를 분석한다. 둘째 관측 보행속도로 단위거리당 이동시간 차이를 반영하는 시간저항계수를 산정한다. 셋째 활동유형별 MET로 신체활동 강도 차이를 반영하는 계수를 산정한다. 넷째 보행속도와 MET를 함께 고려하여 이동시간과 신체활동 강도를 반영하는 복합 보행저항계수를 구성한다. 이와 관련하여 현행 평면환산거리 기반 환승 서비스 수준 평가과정은 Figure 1에 제시하였다.
본 연구에서는 이용자의 직접적인 보행이 이루어지지 않는 에스컬레이터･엘리베이터･무빙워크 등의 이동시설을 기준거리 항인 1.0으로 설정하고 수평보행과 계단 상･하행에 각 방식에서 산정된 계수를 적용한다. 세 가지 방식은 특정 방식의 경험적 우월성을 판단하기 위한 것이 아니라 각각의 정보가 평면환산거리 산정에 반영될 경우 계수와 최종 산정결과가 어떻게 달라지는지를 비교하기 위해 설정하였다. 특히 보행속도와 MET를 결합한 MET/v는 실제 이용자가 인지하는 주관적 부담을 의미하는 지표가 아니라 이동시간과 신체활동 강도를 동시에 고려하기 위한 복합 보행저항 지표로 정의한다. 이를 통해 기존 고정계수 중심의 평면환산거리 산정방식을 실제 보행특성을 고려할 수 있는 구조로 확장하고 향후 환승 서비스 수준 평가에 활용할 수 있는 방법론적 기초를 제시하고자 한다.
선행연구
역사 내 환승과정은 대합실･환승통로･계단･에스컬레이터･엘리베이터 등 서로 다른 공간을 연속적으로 통과하는 형태로 이루어진다. 각 공간은 구조와 이동방식이 다르기 때문에 이용자의 보행속도와 신체활동 강도에서도 차이가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 환승시설 평면환산거리, 신체활동 강도, 연령별 보행속도, 공간유형별 보행행태 및 영상 기반 보행자료 구축과 관련된 선행연구를 검토하였다.
환승시설의 평면환산거리에 관한 연구에서는 환승과정에서 발생하는 이동거리와 시설배치를 정량적으로 평가하려는 접근이 이루어졌다. Kim(2012)은 연계교통수단별 이용수요를 반영한 가중평면환산거리를 복합환승센터 승･하차시설 배치의 효과척도로 활용하여 환승시설 평가 시 물리적 이동거리와 공간유형별 환산계수를 함께 고려하였다.
보행공간의 이동부담과 환산계수에 관한 연구에서 Lee and Chung(2019)은 평지와 계단 이용 시 연령별 호흡 및 근육의 체감피로도를 측정하고 그 차이를 바탕으로 보행이동시설의 환산계수를 추정하였다. 해당 연구는 환산계수 산정 시 단순한 물리적 거리뿐만 아니라 공간유형별 이용특성을 고려할 필요가 있음을 보여준다.
신체활동 강도와 관련하여 Ainsworth et al.(2011)은 다양한 일상활동의 MET 값을 체계화하였으며 보행속도와 계단 상･하행 등 활동유형별 신체활동 강도를 제시하였다. Kozey et al.(2010)은 보행과 계단 이동을 포함한 다양한 일상활동의 대사반응을 측정하여 Compendium의 MET와 비교하였다. Herrmann et al.(2024)은 기존 Compendium을 갱신하여 다양한 활동의 에너지 소비 수준을 MET로 제시하였다.
Weyand et al.(2010)은 보행 시 발생하는 대사에너지 비용과 이동속도의 관계를 분석하였으며 대사율을 보행속도로 나누어 단위거리당 대사적 이동비용을 검토하였다. 이러한 연구는 일정한 거리를 이동하는 과정에서 활동강도뿐만 아니라 해당 활동이 지속되는 시간도 함께 고려될 수 있음을 보여준다.
연령별 보행특성과 관련하여 Han et al.(2020)은 실버존 내 고령 보행자를 대상으로 현장조사를 수행하여 고령자의 보행속도가 일반 성인보다 낮게 나타남을 확인하였다. Hwang et al.(2008)은 어린이와 고령자의 보행속도 및 인지･반응시간을 분석하여 교통약자의 특성을 고려한 보행신호시간 산정모형을 제시하였다. Roh and Park(2018)은 고령자의 경사보행 특성을 분석하여 고령자의 보행능력 차이가 보행시설 설계에 고려될 필요가 있음을 제시하였다.
도시철도역 내 공간유형별 이동특성에 관한 연구도 수행되었다. Fang(2018)은 도시철도역 내 수평통로와 계단 등 통로유형을 대상으로 보행자료를 수집하여 공간유형에 따른 보행속도 및 이동시간 차이를 분석하였다. Kronprasert et al.(2020)은 대합실과 계단 등 역사 내부 공간유형에 따른 보행흐름과 병목현상이 이동 및 대피시간에 미치는 영향을 검토하였다.
최근에는 영상 및 센서 기반 기술을 활용하여 실제 보행자의 이동궤적과 보행속도를 구축하는 연구가 확대되고 있다. Jo et al.(2018)은 LiDAR 기반 보행자 추적자료를 이용하여 보행궤적 패턴을 분석하였으며 Li et al.(2024)은 YOLOv5를 활용하여 실제 보행흐름 자료를 추출하고 이를 보행 시뮬레이션 모형의 파라미터 보정에 활용하였다.
종합하면 기존 연구에서는 환승시설의 평면환산거리와 시설배치, 평지와 계단의 이동특성 및 활동강도, 고령자의 보행속도, 공간유형별 이동행태, 영상 기반 보행자료 구축 등에 관한 연구가 개별적으로 수행되어 왔다.
그러나 실제 역사에서 관측한 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도를 평면환산거리 환산계수의 입력자료로 활용하고 활동유형별 신체활동 강도를 함께 고려하여 기존 고정계수 구조를 확장하려는 연구는 제한적이다.
또한 영상 기반 보행연구는 주로 보행속도 및 보행궤적 자체를 분석하거나 시뮬레이션 모형을 보정하기 위해 활용되어 왔으며 이를 기존 환승시설 평가기준인 평면환산거리의 계수 산정구조와 직접 연결한 연구 역시 제한적이다.
이에 본 연구에서는 영상분석기법 자체를 학술적 기여로 제시하기보다 실제 역사에서 관측된 보행속도를 평면환산거리 계수 산정에 연계하고 신체활동 강도와 함께 적용할 수 있는 방법론적 구조를 제안한다.
특히 보행속도와 MET를 결합한 값을 이용자의 주관적 체감부담으로 정의하지 않고 이동시간과 활동강도를 고려하기 위한 복합 보행저항 지표로 한정함으로써 실제 관측자료와 기존 평면환산거리 산정체계 간의 연계 가능성을 검토하고자 한다. 이와 관련하여 검토한 선행연구의 주요 연구방법과 한계점은 Table 1에 정리하였다.
Table 1.
Summary of previous studies
| Researcher | Research method | Limitations |
| Kim(2012) | Demand-weighted planar equivalent distance analysis | Did not reflect user-group-specific walking speed or physical burden in the conversion coefficients |
| Lee and Chung(2019) | Perceived-fatigue-based stair conversion analysis | Did not jointly incorporate observed walking speed and physical activity intensity |
| Ainsworth et al.(2011) | Compilation of activity-specific MET values | Did not provide station-specific or user-group-specific MET values |
| Kozey et al.(2010) | Laboratory measurement of activity-specific METs | Did not derive transfer-space-specific resistance or equivalent-distance coefficients |
| Weyand et al.(2010) | Metabolic cost analysis of level walking | Did not consider vertical movement or station spatial types |
| Han et al.(2020) | Field measurement of age-group walking speeds | Did not analyze walking characteristics by station spatial type |
| Hwang et al.(2008) | Virtual-crosswalk survey and signal-timing analysis | Did not analyze walking characteristics in station or vertical-movement spaces |
| Chang et al.(2006) | Before–after analysis of pedestrian walking speeds | Did not distinguish walking-speed differences by age group |
| Fang(2018) | Comparative analysis by passageway type | Did not distinguish pedestrian characteristics by age group |
| Kronprasert et al.(2020) | Pedestrian observation and evacuation simulation | Did not analyze age- or gender-specific walking characteristics |
| Li et al.(2024) | YOLOv5-based tracking and model calibration | Did not analyze age- or gender-specific walking characteristics |
연구방법
본 연구는 도시철도 역사 내 공간유형 및 이용자 집단별 실제 보행속도를 분석하고 이를 공간유형별 신체활동 강도와 함께 환산계수 산정에 반영한 평면환산거리 산정모형을 개발하였다.
분석은 크게 세 단계로 구성하였다. 첫째 서울역에서 수집한 영상자료를 대상으로 YOLOv5 기반 보행자 감지 및 추적을 수행하고 개별 보행자의 이동궤적과 통과시간을 추출하였다. 둘째 추출된 보행자료를 활용하여 이용자 집단 및 공간유형별 평균 보행속도를 산정하고 영상에서 관찰되는 공간유형별 이동행태를 추가적으로 검토하였다.
셋째 관측된 보행속도와 문헌에서 제시된 MET를 활용하여 시간저항, 신체활동 강도 및 복합 보행저항의 세 가지 계수 산정방식을 구성하고 동일한 가상 환승동선에 적용하여 산정결과의 차이를 비교하였다.
Equation 1은 ｢환승센터 및 복합환승센터 설계･배치 기준｣에서 제시하는 평면환산거리 산정방식을 나타낸다. 해당 방식은 수평보행의 환산계수 1.0을 기준으로 계단과 이동시설 등 공간유형에 서로 다른 환산계수를 적용하여 환승 이동거리를 산정하는 구조이다. 이는 공간유형별 물리적 이동조건을 간단한 계수로 반영할 수 있다는 장점이 있으나 이용자 집단별 보행속도와 공간유형별 이동특성의 차이를 세부적으로 반영하기에는 한계가 있다. 특히 고령자는 비고령자보다 보행속도가 낮고 계단과 같은 수직 보행공간에서도 이동특성의 차이가 나타날 수 있으므로 모든 이용자에게 동일한 환산계수를 적용하는 기존 방식만으로는 이러한 차이를 충분히 반영하기 어렵다.
따라서 물리적 거리와 고정 환산계수뿐만 아니라 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도와 신체활동 강도를 함께 고려할 수 있는 산정방식이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관측 보행속도를 이용한 시간저항 방식, 공간유형별 MET를 이용한 신체활동 강도 방식과 두 요소를 결합한 MET/v 기반 복합 보행저항 방식을 구성하여 평면환산거리 산정에 적용하고자 한다. 이러한 연구의 전체 분석절차는 Figure 2에 제시하였다.
1. 데이터 수집
본 연구에서는 도시철도 역사 내 공간 유형에 따른 고령자 보행행태를 분석하기 위해 서울역을 대상으로 영상 기반 보행자 데이터를 수집하였다. 서울역은 도시철도･광역철도･고속철도 등 다양한 교통수단이 연계되는 대규모 환승역으로 역사 내부에서 통근, 환승, 승하차 목적의 보행 이동이 복합적으로 발생한다. 이에 따라 고령자와 비고령자의 보행특성을 비교하고 공간 유형별 이동행태 차이를 분석하기에 적합한 대상지로 판단하였다. 역사 내 보행공간을 이동 방식에 따라 수평 이동공간과 수직 이동공간으로 구분하였다. 수평 이동공간은 이용자가 직접 보행을 통해 이동하는 공간으로 대합실(Concourse), 통로(Passenger Way)가 포함된다. 수직 이동공간은 엘리베이터(Elevator), 에스컬레이터(Escalator), 계단(Stair) 등 수직 방향의 이동이 이루어지는 공간으로 구분하였다. 분석 대상은 이용자의 직접적인 보행이 발생하는 대합실･환승통로･계단으로 설정하였다. 대합실은 개찰구･승강장 연결부･환승 동선이 만나는 공간으로 이용자 간 상충이 발생하기 쉬운 구간이며 환승통로는 노선 간 이동이 연속적으로 이루어지는 수평 보행공간이다. 계단은 수직 방향의 이동이 발생하면서 이용자가 직접 보행해야 하는 시설로 연령에 따른 보행능력 차이가 상대적으로 뚜렷하게 나타날 수 있는 공간으로 보았다.
영상자료는 서울교통공사와 GTX 운영기관의 협조를 통해 확보되었으며 ｢서울역 이용자 서비스 수준 분석 및 보행환승체계 개선｣ 과업에서 수집된 자료를 활용하였다. 영상 촬영은 2025년 9월 25일 목요일 07:00~13:00에 이루어졌고 본 연구에서는 전체 촬영시간 중 고령자 보행행태를 관측하기에 적합한 11:00~12:00 시간대를 분석 대상으로 설정하였다.
분석시간대는 서울교통공사에서 제공한 시간대별 승하차 인원 자료를 기준으로 선정하였으며 해당 시간대는 전체 이용자 중 고령자 비율이 상대적으로 높게 나타나 고령자와 비고령자의 보행특성을 비교하기에 적합하다고 판단하였다.
고령자 승하차량 기준 상위 시간대는 15:00~16:00 1,472명, 16:00~17:00 1,405명, 11:00~12:00 1,398명 순으로 나타났으며 이 중 11:00~12:00 시간대는 승하차량 자체로는 세 번째였으나 전체 승하차 인원 대비 고령자 비율이 20%로 가장 높았다. 이는 해당 시간대가 고령자 표본을 충분히 확보할 수 있으면서도 전체 이용자 중 고령자의 비중이 상대적으로 높은 시간대임을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 단순히 고령자 통행량이 많은 시간대보다 고령자의 보행행태를 관측하기에 적합한 시간대를 우선적으로 고려하였으며 이에 따라 11:00~12:00 시간대를 최종 분석시간대로 선정하였다. 분석대상지와 영상자료의 예시는 Figure 3에 제시하였다.
보행속도 분석에서는 연령과 공간유형에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다. 이에 고령자의 낮은 보행속도가 단순한 이동속도 차이인지, 공간별 이용행태와 관련된 결과인지 확인하기 위해 영상자료를 기반으로 고령자의 보행행태 특성을 공간유형별로 검토하였다. 대합실에서는 개찰구 이용과정에서 고령자의 이동 지연이 주로 확인되었다. 고령자는 개찰구 회전부를 통과할 때 조심스럽게 진입하거나 회전 장치에 대한 저항으로 인해 속도가 줄어드는 모습을 보였다. 또한 교통카드 위치를 조정하며 여러 차례 태그를 시도하거나 개찰구 앞에서 잠시 멈춘 뒤 통과를 준비하는 행태도 관측되었다. 반면 비고령자는 대체로 카드 태그와 개찰구 통과가 연속적으로 이루어져 보행 흐름이 크게 끊기지 않았다. 따라서 대합실에서의 고령자 보행속도 저하는 단순 보행능력뿐 아니라 개찰구 조작, 통과 준비, 주변 보행자와의 상충 회피가 함께 작용한 결과로 볼 수 있으며 주요 보행행태는 Figure 4에 제시하였다.
환승통로에서는 고령자의 느린 보행과 방향 탐색 행태가 두드러졌다. 일부 고령자는 통로 이동 중 안내표지나 진행 방향을 확인하기 위해 속도를 줄였고 목적지를 찾는 과정에서 짧은 정지가 발생하였다. 비고령자는 빠르고 연속적인 흐름을 유지한 반면 고령자는 방향 확인 과정이 보행 흐름에 직접 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 환승통로가 물리적으로는 연속적인 이동공간이지만 고령자에게는 방향 인지와 동선 판단이 추가 이동 부담으로 작용할 수 있음을 보여주며 주요 보행행태는 Figure 5에 제시하였다.
계단에서는 고령자의 안전 확보 행태가 뚜렷하게 나타났다. 고령자는 계단을 내려가거나 올라갈 때 시선을 계단 단차에 두고 이동하는 경향을 보였으며 한 단씩 조심스럽게 이동하는 단계적 보행 패턴이 관측되었다. 또한 난간을 잡고 이동하는 경우도 확인되었는데 이는 균형 유지와 안전 확보를 위한 행동으로 해석된다. 비고령자가 상대적으로 연속적이고 빠르게 계단을 이용하는 것과 달리 고령자는 안전 확보를 우선하면서 보행속도가 낮아지는 특성을 보였으며 이러한 계단 이용행태는 Figure 6에 제시하였다
종합하면 고령자의 보행속도 저하는 공간 유형에 따라 서로 다른 행태적 요인과 연결되어 나타났다. 대합실에서는 개찰구 이용 과정에서 카드 태그･회전부 통과･주변 보행자와의 상충 회피 등이 보행 흐름을 지연시키는 요인으로 작용하였다. 환승통로에서는 안내표지 확인과 목적지 탐색 과정에서 일시적인 감속이나 정지가 발생하였으며, 계단에서는 단차 확인･단계적 이동･난간 이용 등 안전 확보 행태가 두드러졌다. 이는 고령자의 보행속도 저하가 단순한 신체적 이동능력 차이만으로 설명되기보다는 공간별 이용 방식과 안전 인식이 함께 반영된 결과임을 보여준다.
2. YOLO v5를 이용한 보행자 감지 및 보행속도 산정
수집된 영상자료로부터 보행자의 이동행태를 정량적으로 분석하기 위해 YOLOv5 기반 객체 탐지 기법을 활용하였다. 영상 내 보행자를 검출한 뒤 분석 대상 보행자의 공간 통과 구간을 기준으로 이동거리와 통과시간을 산정하였다. 이를 바탕으로 개인별 보행속도(m/s)를 계산하고 공간유형 및 이용자 집단별 평균 보행속도를 도출하였다.
영상 기반 보행 연구에서는 조사대상자의 실제 연령을 확인하기 어려운 경우 영상에서 관찰되는 외형적 특성을 바탕으로 연령집단을 추정･분류하는 방법이 활용되어 왔다. Forde and Daniel(2021)은 비신호 중간부 횡단보도 영상을 반복 검토하여 보행자를 연령집단별로 분류하였으며 Prakash and Karuppanagounder(2023)은 영상자료에 대한 시각적 관찰을 통해 보행자를 아동･청년･성인･고령자로 구분하였다. 본 연구에서도 영상자료에서 관측 가능한 외형적 특성을 기준으로 보행자 특성을 분류하였다. 연령집단은 고령자와 비고령자로 구분하고 고령자는 영상 관측상 65세 이상으로 추정되는 보행자로 정의하였다. 성별은 남성과 여성으로 구분하였으나 이는 별도의 설문이나 대면조사를 통해 확인된 실제 개인 속성이 아니라 영상 관측에 기반한 분석상 구분이다.
연령별 평균 보행속도를 비교한 결과 고령자는 0.78m/s, 비고령자는 0.94m/s로 나타나 비고령자가 고령자보다 약 21% 빠른 것으로 분석되었다. 이는 고령자가 동일한 거리를 이동하더라도 비고령자보다 더 긴 이동시간을 필요로 하며 환승동선이 길어질수록 체감 이동부담이 증가할 수 있음을 의미한다. 성별에 따른 평균 보행속도는 남성 0.91m/s, 여성 0.86m/s로 나타났으며 남성이 여성보다 약 5% 높은 수준을 보였다. 다만 성별 차이는 연령별 차이에 비해 상대적으로 작게 나타나 보행속도 차이에는 성별보다 연령의 영향이 더 크게 작용하는 것으로 판단된다. 공간유형별 평균 보행속도는 계단 0.77m/s, 대합실 0.84m/s, 환승통로 0.98m/s 순으로 나타나 계단 구간에서 가장 낮은 보행속도가 확인되었다. 이는 계단과 같은 수직 이동공간에서 보행자의 신체적 부담과 안전 확보 행태가 함께 작용하면서 보행속도 저하가 발생할 수 있음을 보여준다. 종합하면 보행속도는 성별보다 연령과 공간유형에 따라 더 큰 차이를 보였으며, 특히 고령자와 계단 구간에서 속도 저하가 두드러졌다. 연령･성별･공간유형별 평균 보행속도 비교 결과는 Figure 7에 제시하였다.
세부적으로 살펴보면 모든 공간유형에서 비고령자가 고령자보다 빠르게 이동하는 것으로 나타났다. 대합실의 평균 보행속도는 고령자 남성 0.77m/s, 고령자 여성 0.76m/s로 나타났으며, 비고령자 남성은 0.96m/s, 비고령자 여성은 0.83m/s로 분석되었다. 환승통로에서도 비고령자 남성과 여성의 평균 보행속도는 각각 1.08m/s와 1.03m/s로 나타나 고령자 집단보다 높은 수준이었다. 이는 동일한 공간을 이동하더라도 연령에 따라 이동속도와 소요시간에 차이가 발생할 수 있음을 보여준다. 다만 고령자 집단 내에서는 성별에 따른 보행속도 차이가 크지 않았으며 대합실의 경우 고령자 남성과 여성 간 차이가 0.01m/s에 불과한 것으로 나타났다. 따라서 성별보다는 연령과 공간유형이 보행속도 차이에 더 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다.
공간유형별 보행속도 차이는 각 공간의 구조와 이동환경에 따른 보행행태의 차이와 관련된 것으로 해석할 수 있다. 환승통로는 보행 방향이 비교적 명확하고 이용자가 일정한 방향으로 연속적으로 이동할 수 있는 공간이므로 다른 공간유형에 비해 높은 보행속도가 나타났다. 반면 대합실은 개찰구, 승강장 연결부 및 환승동선이 집중되는 공간으로 이용자 간 이동방향이 교차하고 보행자 간 상충이 빈번하게 발생할 가능성이 높다. 또한 개찰구 통과, 방향 확인 및 환승동선 탐색 과정에서 일시적인 감속이나 정지가 발생할 수 있어 환승통로보다 낮은 보행속도가 나타난 것으로 판단된다.
계단은 상행과 하행 모두 수평 보행공간보다 낮은 보행속도를 보였다. 특히 계단 상행은 신체를 수직으로 이동시키기 위한 추가적인 에너지 소모가 발생하므로 하행보다 보행속도 저하가 크게 나타났다. 계단 하행 역시 단차 확인과 낙상 위험 회피를 위한 안전 확보 행태로 인해 연속적인 보행이 제한될 수 있다. 이러한 특성은 고령자에게 더욱 뚜렷하게 나타날 수 있으며 동일한 물리적 거리라 하더라도 수평 보행공간보다 계단 구간에서 더 긴 이동시간과 높은 신체적 부담을 경험할 가능성이 있다.
이러한 분석결과는 일률적인 환산계수 적용 방식만으로는 이용자 집단별 보행능력과 공간유형별 이동부담 차이를 반영하기 어려울 수 있음을 시사한다. 특히 고령자의 낮은 보행속도와 계단 이용 시 발생하는 추가적인 신체적 부담을 고려하면, 환승거리 산정 시 물리적 거리뿐만 아니라 이용자 특성, 공간별 이동속도 및 신체활동 강도를 함께 반영할 필요가 있다. 따라서 고령자와 비고령자의 실제 보행특성과 공간유형별 이동저항을 종합적으로 고려한 평면환산거리 산정방식이 요구된다. 이러한 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도의 세부적인 차이는 Figure 8에 제시하였다.
3. MET 기반 신체활동 강도 적용
공간유형별 이동 과정에서 발생하는 신체활동 강도 차이를 반영하기 위해 신체활동 강도를 나타내는 지표인 MET를 활용하였다. MET는 특정 활동을 수행할 때의 에너지 소비 수준을 안정 시 에너지 소비 수준과 비교한 상대적 지표로 값이 클수록 해당 활동에 더 높은 신체 에너지가 요구됨을 의미한다.
선행연구에서도 보행 및 계단 이동과 같은 일상적 이동활동의 신체활동 강도를 정량화하기 위해 MET 값을 활용하였다. Leutheuser et al.(2013)은 보행･계단 상행･계단 하행 등 활동유형별 MET 값을 적용하여 일상활동의 신체활동 강도 차이를 반영하였으며 Kozey et al.(2010)은 속도별 보행과 계단 이동 등 다양한 활동의 MET 값을 측정하고 이를 Compendium 기준값과 비교하였다. 또한 Herrmann et al.(2024)은 신체활동별 에너지 소비 수준을 MET 값으로 체계화한 2024 Adult Compendium of Physical Activities를 제시하여 MET가 활동유형별 신체활동 강도 비교를 위한 지표로 활용될 수 있음을 보여주었다. 이러한 연구사례를 바탕으로 본 연구에서도 공간유형별 이동 과정에서 발생하는 신체활동 강도 차이를 반영하기 위해 ｢2011 Compendium of Physical Activities｣에서 제시한 MET 값을 적용하였다.
자료에서는 가만히 서 있는 상태(standing quietly)를 1.3 MET, 계단 내려가기(descending stairs)를 3.5 MET, 느린 계단 오르기(stair climbing, slow pace)를 4.0 MET로 제시하고 있다. 평지 보행은 보행속도에 따라 다른 MET 값으로 구분된다. 이에 따라 수평 보행공간의 평균 보행속도가 MET 기준 속도와 일치하지 않는 경우에는 인접한 두 기준 속도 사이에서 선형보간을 적용하여 MET 값을 산정하였다. 그 결과 비고령 남성의 수평보행 MET는 3.168, 비고령 여성은 2.992로 산정되었다.
따라서 MET는 공간유형별 이동 과정에서 발생하는 신체활동 강도 차이를 정량적으로 반영하기 위한 기준으로 활용할 수 있다. 다만 본 연구에서 적용한 MET는 분석대상자의 실제 에너지 소비량을 직접 측정한 값이 아니라 기존 문헌에서 제시된 활동유형 및 속도별 대표값이다. 이에 본 연구에서는 MET를 이용자가 실제로 인지하는 주관적 부담의 크기로 직접 해석하지 않고 공간유형별 신체활동 강도를 나타내는 지표로 활용하였다. 이용자 집단 및 공간유형별 적용 보행속도와 MET 값은 Table 2에 제시하였다.
Table 2.
Applied walking speeds and MET values by user group and spatial type (m/s)
보행의 대사적 수송비용(metabolic cost of transport)은 보행에 소요되는 대사에너지를 단위거리 기준으로 나타내는 개념이다. Weyand et al.(2010)은 대사율을 보행속도로 나누어 단위거리당 대사에너지 비용을 산정하였으며, 이는 대사적 활동강도가 높거나 이동속도가 낮을수록 단위거리당 이동부담이 증가할 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 이러한 산정구조를 참고하여 신체활동 강도를 나타내는 MET와 이동시간을 함께 고려하였다. MET만을 적용할 경우 공간유형별 신체활동 강도 차이는 반영할 수 있으나 보행속도에 따른 이동시간 차이를 함께 고려하기 어렵다. 이에 공간 유형 i를 이동할 때의신체활동 강도와 이동시간을 결합한 값 로 정의하고 이를 두 요소의 관계로 설명하였다. 특정 공간 유형 i를 물리적 거리 만큼 이동할 때 소요시간은 /로 표현할 수 있으며 이때 는 신체활동 강도와 이동시간의 곱으로 산정되며 Equation 2와 같이 정의하였다.
Equation 2를 이동거리 로 나누면 공간유형 i의 단위거리당 활동강도와 지표는 Equation 3과 같이 정의된다.
이에 본 Equation 3을 바탕으로 공간 유형 i의 단위거리당 복합 보행저항 지표 를 Equation 4와 같이 정의하였다.
즉, 는 MET 값이 높거나 이동속도가 낮을수록 증가한다. 이는 동일한 거리를 이동하더라도 신체활동 강도가 높거나 이동속도가 낮은 공간에서 단위거리당 복합 보행저항 지표가 크게 산정됨을 의미한다. 이동시설을 기준수단으로 설정하고 공간유형 i의 단위거리당 복합 보행저항 지표 값을 이동시설의 기준 신체활동 강도와 비교하여 상대저항계수 를 산정하였다. 이동시설은 이용자의 직접 보행이나 계단 보행이 아니라 시설 자체의 운행특성에 따라 이동시간이 결정된다는 점에서 보행통로 및 계단과 구분된다. 따라서 이동시설을 기준으로 보행통로와 계단에서 발생하는 상대적 이동저항을 비교할 수 있다.
최종적으로 개선 평면환산거리는 공간유형별 물리적 이동거리 에 상대저항계수 를 곱한 값을 합산하여 산정하였다.
본 연구에서는 이용자의 직접적인 보행에너지 투입이 발생하지 않는 에스컬레이터･엘리베이터･무빙워크를 이동시설로 정의하고 이를 개선 평면환산거리 산정의 기준수단으로 설정하였다. 이동시설은 이용자의 보행속도에 의해 이동이 결정되는 것이 아니라 시설 자체의 운행특성에 따라 이동시간이 결정되므로, 별도의 상대저항계수를 적용하지 않고 물리적 이동거리 자체를 기준거리로 반영하였다. 반면 수평 보행공간(Horizontal Walking Space, HW)･계단 상행(Stairs Up, SU)･계단 하행(Stairs Down, SD)은 이용자의 직접 보행이 이루어지는 공간이므로 신체활동 강도와 이동속도 차이를 고려하여 산정한 상대저항계수를 적용하였다. 이에 따라 최종 개선 평면환산거리 산정식은 Equation 7과 같이 구성하였다.
이와 같은 산정방식은 공간유형별 물리적 거리만을 적용하는 방식과 달리 보행속도와 신체활동 강도의 차이를 환산계수에 반영할 수 있다. 다만 본 연구에서 제시한 MET/v 기반 지표는 이용자의 주관적 체감부담을 직접 설명하는 지표가 아니므로 개선 평면환산거리 역시 실제 체감부담을 정량화한 거리로 해석하지 않는다. 본 연구에서는 실제 보행속도와 신체활동 강도를 기존 평면환산거리 산정체계에 추가적으로 반영하기 위한 방법론적 확장으로 활용하였다.
연구결과
1. 평면환산거리 산정모형 개발을 위한 대안 설정
본 연구에서는 기존 평면환산거리 산정방식의 계수 구조를 검토하기 위해 세 가지 대안을 설정하였다. 1안은 관측 보행속도만을 활용하여 공간 유형 및 이용자 집단에 따른 상대적 차이를 확인하는 방식이다. 이는 실제 보행속도가 연령과 성별에 따라 달라짐을 보여주는 데 목적이 있으며 계단 이용에 따른 신체활동 강도까지 설명하기에는 한계가 있다. 2안은 공간 유형별 신체활동 강도인 MET 값을 활용하여 공간유형 간 차이를 검토하는 방식이며 3안은 보행속도와 MET를 결합하여 단위거리당 이동시간과 신체활동 강도를 함께 고려하는 방식이다.
본 연구에서는 세 대안을 특정 방식의 우월성을 판단하기 위한 대안관계로 설정하지 않고 각 요소를 평면환산거리 산정에 반영할 경우 계수와 산정결과가 어떻게 달라지는지를 비교하였다. 특히 3안의 MET/v는 이용자의 주관적 체감부담을 직접 나타내는 지표가 아니라 보행속도와 신체활동 강도를 함께 고려하기 위한 복합 보행저항 지표로 정의하였다.
세 대안 모두 다음의 개선 평면환산거리 산정식을 기본 구조로 한다. 에스컬레이터･엘리베이터･무빙워크는 이용자의 직접적인 보행보다 시설 자체의 작동에 의해 이동이 이루어진다는 점에서 기준거리 항으로 설정하고 계수 1.0을 적용하였다. 반면 수평보행공간･계단 상행･계단 하행에는 각 대안별로 산정한 계수를 적용하였다.
1) 영상데이터 도출 보행속도 기반 계수
역수치환은 지표값의 증가･감소 방향이 평가 또는 해석 방향과 일치하지 않는 경우 이를 조정하기 위한 방법으로 활용된다. 건강보험심사평가원의 ｢요양급여 적정성평가 지표관리 방안｣에서는 사망률처럼 값이 낮을수록 긍정적인 지표에 대해 역수치환을 적용하면 해석이 용이하다고 제시하였다(Lim et al., 2020). 또한 DEA 기반 공급업체 평가 연구에서는 값이 낮을수록 우수한 평가 기준에 대해 원자료의 역수를 적용하여 큰 값일수록 우수하게 평가되도록 변환하였으며(Dobos et al., 2021), 다기준의사결정 정규화 연구에서도 비용형 기준 처리에 역수 변환이 활용될 수 있다고 제시되었다(Roszkowska, 2026).
이러한 연구사례를 바탕으로 영상 기반 관측자료에서 도출한 보행속도를 시간저항 관점에서 해석하기 위해 보행속도의 역수인 1/를 단위거리당 시간저항 지표로 적용하였다. 즉, 1/는 관측된 보행속도를 동일 거리 기준의 소요시간 부담으로 변환한 값으로 속도가 낮을수록 계수가 크게 산정된다. 따라서 1안의 속도 기반 시간저항계수는 Equation 8과 같이 정의된다.
Equation 8을 적용하여 수평보행공간･계단 상행･계단 하행에 대한 이용자 집단별 상대저항계수를 산정하였으며, 그 결과는 Table 3과 같다. Equation 8은 각 공간 유형별 보행속도의 역수를 이용하여 상대저항을 산정하는 방식으로 보행속도가 낮을수록 동일한 거리를 이동하는 데 더 많은 시간이 소요되므로 계수값이 크게 나타난다. 따라서 본 계수는 단순한 물리적 거리보다 공간 유형별 이동시간 차이를 반영한 시간저항 지표로 해석할 수 있다.
Table 3.
Time resistance coefficients for alternative 1 by user group and spatial type
| User group | |||
| Elderly male | 1.227 | 1.538 | 1.471 |
| Elderly female | 1.243 | 1.587 | 1.493 |
| Non-elderly male | 0.989 | 1.220 | 1.163 |
| Non-elderly female | 1.049 | 1.282 | 1.220 |
Table 3을 살펴보면 계단 상행과 계단 하행의 상대저항계수는 모든 이용자 집단에서 수평보행공간보다 높게 나타났다. 특히 계단 상행은 고령 남성 1.538, 고령 여성 1.587, 비고령 남성 1.220, 비고령 여성 1.282로 산정되어 세 공간 유형 중 가장 높은 값을 보였다. 이는 계단 상행 구간에서 보행속도가 가장 크게 저하되어 동일한 거리를 이동하더라도 수평보행공간보다 더 긴 시간이 소요됨을 의미한다. 계단 하행 역시 수평보행공간보다 높은 계수를 보였으나 계단 상행보다는 낮게 나타나 상행이 하행보다 더 큰 시간저항을 유발하는 것으로 판단된다.
이용자 집단별로는 고령자 집단의 상대저항계수가 비고령자 집단보다 전반적으로 높게 산정되었다. 수평보행공간에서도 고령 남성 1.227, 고령 여성 1.243으로 나타나 비고령 남성 0.989, 비고령 여성 1.049보다 높았으며, 계단 상행 및 하행에서도 동일한 경향이 확인되었다. 이는 보행속도만을 기준으로 하더라도 연령별 시간저항 차이가 존재함을 보여준다. 따라서 환승시설의 평면환산거리 산정 시에는 공간 유형별 차이뿐만 아니라 고령자 등 이용자 집단별 보행특성도 고려할 필요가 있다.
Table 3의 상대저항계수를 평면환산거리 산정식에 적용하면 1안의 산정식은 Equation 9와 같이 표현된다.
1안은 연령 및 성별에 따른 보행속도 차이를 직접 반영할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 그러나 속도만을 기준으로 하므로 계단에서 발생하는 신체활동 강도 차이나 이동시설 이용 시 직접 보행부담이 낮아지는 특성까지 설명하기에는 한계가 있다. 따라서 1안은 이용자 집단별 시간저항 차이를 확인하기 위한 대안으로 활용할 수 있으며 신체활동 강도를 반영하기 위해서는 별도의 계수 산정이 필요하다.
2) MET 기반 계수
2안은 공간 유형별 신체활동 강도만을 반영한 방식이다. 이동시설은 별도의 추가계수 없이 기준거리 항으로 반영하고 수평보행공간･계단 상행･계단 하행에 대해서만 MET 기반 상대저항계수를 산정하였다. 이때 이동시설 이용 시 이용자가 주로 서 있는 상태를 유지한다는 점을 고려하여 서 있는 상태의 MET 값인 1.3을 기준값으로 활용하였다. 각 공간 유형의 MET 값을 1.3으로 나누어 Equation 10과 같이 계수를 산정하였다.
Equation 10을 적용하여 산정한 2안의 상대저항계수는 Table 4와 같다. Table 4에서 계단 상행 및 하행의 계수는 수평보행공간보다 높게 나타났다. 이는 계단 이동이 수평보행보다 높은 신체활동 강도를 요구하기 때문으로 해석된다. 또한 수평보행공간은 보행속도에 따라 적용 MET 값이 달라지므로 연령집단 간 계수 차이가 발생하였다. 따라서 2안은 공간유형별 신체활동 강도 차이를 반영할 수 있으나 동일한 공간유형 내에서 나타나는 실제 보행속도 차이를 직접 설명하는 데에는 한계가 있다.
Table 4.
MET-based coefficients for alternative 2 by user group and spatial type
| User group | |||
| Elderly male | 1.538 | 3.077 | 2.692 |
| Elderly female | 1.538 | 3.077 | 2.692 |
| Non-elderly male | 2.437 | 3.077 | 2.692 |
| Non-elderly female | 2.302 | 3.077 | 2.692 |
Table 4의 상대저항계수를 평면환산거리 산정식에 적용하면 2안의 개선 평면환산거리 식은 Equation 11과 같이 표현된다.
1안과 2안의 산정 결과를 비교하면 두 대안 모두 계단 구간의 계수가 수평보행공간보다 높게 나타나 계단 상행 및 하행이 수평보행에 비해 더 큰 이동저항을 유발함을 보여준다. 다만 계수의 크기와 집단별 차이에서는 차이가 확인된다. 1안은 관측된 보행속도 차이에 기반하므로 이용자 집단별 보행속도에 따라 수평보행공간･계단 상행 및 하행의 상대저항계수가 산정되었다. 이에 따라 고령자 집단의 계수는 비고령자보다 높게 나타나 이용자 특성에 따른 시간저항 차이를 설명할 수 있었다. 반면 2안은 공간유형별 MET 값을 기준으로 산정되었으며 계단 상행 및 하행의 계수는 각각 3.077, 2.692로 나타났다. 이는 계단 구간의 신체활동 강도가 수평보행공간보다 높게 반영된 결과이다. 그러나 동일한 공간유형에서는 같은 MET 값이 적용되기 때문에 이용자 집단별 차이는 제한적으로 나타났다.
따라서 1안은 연령 및 성별에 따른 보행속도 차이를 반영하여 시간저항을 설명하는 방식이며 2안은 공간유형별 신체활동 강도 차이를 반영하는 방식이다. 두 방식은 서로 다른 요소를 반영하므로 각각의 산정특성을 구분하여 해석할 필요가 있다.
3) 보행속도 및 MET 결합 계수
3안은 보행속도와 신체활동 강도를 함께 반영한 방식이다. 본 연구에서는 앞서 정의한 단위거리당 복합 보행저항 지표 를 활용하여 공간유형별 상대저항계수를 산정하였다. 공간 유형 i의 계수는 /를 기준으로 산정하였으며 이를 이동시설 이용 시 기준 신체활동 강도인 1.3 MET와 비교하여 Equation 12와 같이 계수를 산정하였다.
Equation 12를 적용하여 산정한 3안의 상대저항계수는 Table 5와 같다. 계단 상행 및 하행의 계수는 모든 이용자 집단에서 수평보행공간보다 높게 산정되었는데 이는 계단 이동에 높은 신체활동 강도가 적용되는 동시에 수평보행보다 낮은 보행속도가 관측되었기 때문이다. 이용자 집단별로는 계단 상행과 하행에서 고령자의 계수가 비고령자보다 높았으나 수평보행공간에서는 비고령 남성과 여성의 계수가 각각 2.410과 2.416으로 고령 남성 1.887과 고령 여성 1.912보다 높게 산정되었다. 이러한 차이는 비고령자의 높은 수평보행속도에 대응하여 상대적으로 높은 MET 값이 적용된 결과로 볼 수 있다.
Table 5.
MET/v-based perceived burden coefficients for alternative 3 by user group and spatial type
| User group | |||
| Elderly male | 1.887 | 4.734 | 3.959 |
| Elderly female | 1.912 | 4.884 | 4.018 |
| Non-elderly male | 2.410 | 3.752 | 3.131 |
| Non-elderly female | 2.416 | 3.945 | 3.283 |
따라서 Table 5의 결과를 이용자 집단별 실제 체감부담의 크기로 직접 해석하는 것은 적절하지 않으며 3안은 관측 보행속도와 문헌 기반 신체활동 강도를 동시에 반영한 복합 보행저항계수로 해석할 필요가 있다.
Table 5의 상대저항계수를 개선 평면환산거리 산정식에 적용하면 3안의 산정식은 Equation 13과 같이 표현된다.
앞서 제시한 1안과 2안은 각각 보행속도와 MET를 개별적으로 반영한 방식으로 역사 내 보행 과정에서 발생하는 이동저항을 설명하는 데 일정한 한계가 있다. 1안은 공간유형 및 이용자 집단별 보행속도 차이를 반영할 수 있으나 계단 이용 시 나타나는 신체활동 강도 차이를 직접적으로 고려하지 못한다. 즉 이동에 소요되는 시간적 차이는 설명할 수 있지만 동일한 거리에서도 공간유형에 따라 달라지는 신체활동 강도의 차이를 충분히 반영하기 어렵다. 반면 2안은 공간유형별 신체활동 강도 차이를 반영할 수 있지만 실제 관측된 보행속도 차이나 이용자 집단별 이동시간 차이를 설명하는 데에는 한계가 있다.
이에 비해 3안은 보행속도와 MET를 함께 적용하여 이동시간 측면의 저항과 신체활동 강도를 동시에 반영할 수 있다. 즉 3안은 보행속도와 신체활동 강도를 함께 고려한 복합 보행저항 지표를 상대저항계수로 전환하여 평면환산거리 산정에 적용한 대안이다. 동일한 물리적 거리라 하더라도 수평보행공간･계단 상행 및 하행과 같이 공간유형이 달라지면 보행속도와 신체활동 강도가 함께 변화하므로 공간유형 및 이용자 집단에 따라 복합 보행저항계수도 다르게 산정될 수 있다.
따라서 3안은 공간유형별 이동저항뿐 아니라 이용자 특성에 따른 보행특성 차이를 함께 고려할 수 있다는 특징이 있다. 종합하면 3안은 1안의 시간저항 반영과 2안의 신체활동 강도 반영을 하나의 계수에 함께 적용한 방식으로 보행속도 또는 MET 중 하나만을 적용하는 방식에서 나아가 두 요소를 동시에 고려할 수 있는 확장적 산정방식으로 볼 수 있다. 다만 두 요소를 함께 반영한다는 점만으로 3안이 이용자의 실제 보행부담을 가장 타당하게 설명한다고 판단하기는 어려우므로 본 연구에서는 특정 대안을 최적대안으로 선정하기보다 각 산정방식의 반영요소와 결과 차이를 비교하고자 하였다.
4) 가상 환승동선 대안별 평면환산거리 비교
세 가지 대안의 산정구조와 이용자 집단별 결과 차이를 직관적으로 비교하기 위해 동일한 조건의 가상 환승동선을 설정하였다. 가상 환승동선은 수평보행공간 100m, 계단 상행 10m, 계단 하행 10m 및 이동시설 20m로 구성하였으며 고령 남성･고령 여성･비고령 남성･비고령 여성의 대안별 상대저항계수를 적용하여 개선 평면환산거리를 산정하였다. 본 예시는 특정 역사의 실제 환승동선을 재현한 것이 아니라 동일한 물리적 거리에서 대안별 반영요소와 이용자 집단별 계수 차이가 산정결과에 미치는 영향을 확인하기 위한 것이다. 이러한 가상 환승동선의 대안별 개선 평면환산거리 산정결과는 Table 6에 제시하였다.
Table 6.
Comparison of perceived equivalent distance by user group and alternative (m)
분석 결과 보행속도만을 반영한 1안에서는 고령 남성과 고령 여성의 개선 평면환산거리가 각각 172.79m와 175.10m로 산정되어 비고령 남성 142.73m와 비고령 여성 149.92m보다 높게 나타났다. 이는 고령자의 낮은 보행속도로 인해 동일한 거리를 이동하는 데 더 많은 시간이 소요되는 특성이 반영된 결과이다.
반면 MET만을 적용한 2안에서는 비고령 남성과 비고령 여성의 개선 평면환산거리가 각각 321.39m와 307.89m로 산정되어 고령자 집단보다 높게 나타났다. 이는 수평보행공간의 MET를 보행속도에 따라 적용함에 따라 보행속도가 빠른 비고령자에게 상대적으로 높은 MET 값이 부여되었기 때문이다. 따라서 2안의 결과는 이용자 집단별 실제 부담의 차이라기보다 속도구간별 MET 적용방식에 따른 산정결과로 해석할 필요가 있다.
3안에서는 고령 남성과 고령 여성의 개선 평면환산거리가 각각 295.63m와 300.22m로 나타났으며 비고령 남성과 비고령 여성은 각각 329.83m와 333.88m로 산정되었다. 이는 계단 구간에서 높은 신체활동 강도와 낮은 보행속도가 동시에 적용되는 한편 수평보행공간에서는 비고령자에게 상대적으로 높은 MET가 적용된 결과이다.
따라서 3안의 결과 역시 이용자 집단별 실제 체감부담의 크기를 의미하는 것이 아니라 이동시간과 신체활동 강도를 동시에 적용할 경우 각 요소가 최종 산정결과에 미치는 영향을 보여주는 것으로 해석할 필요가 있다.
본 예시 분석은 동일한 환승동선에서 각 대안의 반영요소가 산정결과에 미치는 영향을 비교하기 위한 것으로 특정 대안의 경험적 정확성이나 이용자의 실제 체감부담에 대한 설명력을 검증한 결과는 아니다. 향후 이용자 주관평가와 실제 에너지 소비자료를 활용하여 각 산정방식의 결과와 이용자가 인지하는 이동부담 간의 관계를 검증할 필요가 있다. 원래 가상동선 수치와 분석구조는 그대로 유지할 수 있고 여기서는 해석만 조정하면 돼.
결론
현행 평면환산거리 산정방식은 수평보행･계단･이동시설에 고정 환산계수를 적용하여 서로 다른 공간유형의 이동거리를 하나의 거리 척도로 환산한다. 산정 과정이 단순하고 실무 적용이 용이하다는 장점이 있으나 이용자 집단별 보행속도 차이와 공간유형별 신체활동 강도를 충분히 반영하지 못한다. 이에 본 연구는 보행속도와 신체활동 강도를 기존 평면환산거리 산정식에 반영한 평면환산거리 산정모형을 개발하였다. 평면환산거리가 가중평균환산거리 산정과 환승 서비스 수준 평가의 기초자료로 활용된다는 점에 주목하여 서울역 영상자료를 기반으로 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도를 도출하였다.
분석 결과 고령자는 비고령자보다 낮은 보행속도를 보였으며 공간유형 중 계단에서 보행속도가 가장 낮게 나타났다. 또한 고령자의 보행속도 저하는 단순한 이동능력 차이뿐만 아니라 대합실의 개찰구 이용과 보행자 상충･환승통로의 방향 탐색･계단의 단차 확인과 난간 이용 등 공간별 행태 특성과도 관련되는 것으로 확인되었다.
평면환산거리 산정을 위해 세 가지 대안을 검토하였다. 1안은 이용자 집단별 보행속도 차이를 반영할 수 있으나 계단 이용 시 나타나는 신체활동 강도를 고려하기 어렵고 2안은 공간유형별 신체활동 강도 차이를 반영할 수 있지만 실제 이동속도 차이를 설명하는 데 한계가 있다. 반면 3안은 보행속도와 MET를 결합하여 이동시간 저항과 신체활동 강도를 동시에 고려할 수 있도록 구성하였다. 다만 MET/v는 이용자가 실제로 인지하는 주관적 체감부담을 직접 측정한 값이 아니라 단위거리 이동시간과 신체활동 강도를 결합한 복합 보행저항 지표이다. 따라서 3안이 두 요소를 함께 고려한다는 이유만으로 이용자의 실제 이동부담을 가장 타당하게 설명한다고 판단할 수는 없다. 이에 본 연구에서는 세 대안의 우열을 판단하기보다 각 대안의 반영요소가 평면환산거리 계수 및 산정결과에 미치는 차이를 비교하였다.
에스컬레이터･엘리베이터･무빙워크는 이용자의 직접적인 보행보다 시설 자체의 작동에 의해 이동이 이루어지는 이동시설로 정의하고 기준거리 항으로 반영하였다. 반면 수평보행･계단 상행 및 하행은 직접 보행이 이루어지는 공간이므로 보행속도와 MET를 활용하여 산정한 계수를 적용하였다. 이러한 접근은 모든 이용자에게 동일한 고정계수를 적용하는 기존 방식과 달리 직접 보행이 요구되는 공간의 이동시간과 신체활동 강도를 고려할 수 있다는 점에서 차별성을 가진다. 또한 이동시설과 직접 보행공간을 구분함으로써 공간유형별 이동방식의 차이를 산정식에 반영할 수 있다.
본 연구는 영상 기반 관측자료에서 도출한 이용자 집단 및 공간유형별 보행속도와 신체활동 강도 지표를 기존 평면환산거리 산정체계에 연계하였다는 점에서 의의가 있다. 개발한 산정모형은 고령자와 비고령자의 보행속도 차이, 계단 상･하행의 신체활동 강도, 이동시설의 기준거리 처리 방식을 함께 고려할 수 있으며 향후 가중평균환산거리 및 환승 서비스 수준 평가에 적용 가능한 기초자료로 활용될 수 있다.
향후에는 다양한 도시철도역을 대상으로 검증을 수행하고 엘리베이터 대기시간･에스컬레이터 혼잡･무빙워크 이용행태 등 이동시설 이용과정에서 발생하는 저항요인을 함께 반영할 필요가 있다.
다만 몇 가지 한계를 가진다. 첫째 서울역 단일 역사와 11:00~12:00 시간대 자료를 활용하였으므로 결과를 다른 역사와 시간대에 일반화하는 데 한계가 있다. 향후 다양한 역사와 첨두･비첨두시간대 자료를 활용한 추가 검증이 필요하다.
둘째 영상에서 관찰되는 외형적 특성을 기준으로 연령집단을 구분하였으므로 실제 연령과 차이가 발생할 수 있다. 따라서 분석결과는 영상 관측상 추정된 연령집단 간 차이로 해석할 필요가 있으며 향후 실제 연령자료 또는 복수 판독자의 분류 일치도를 활용한 검증이 필요하다.
셋째 본 연구에서 활용한 MET는 분석대상자의 에너지 소비량을 직접 측정한 값이 아니라 기존 Compendium의 활동유형 및 속도별 대표값을 적용한 것이다. 특히 수평보행에서는 보행속도에 따라 MET를 적용하면서 일부 조건에서 비고령자의 계수가 고령자보다 높게 나타났다. 따라서 해당 결과를 이용자 개인의 신체부담 차이로 직접 해석하기에는 한계가 있다.
넷째 MET/v는 신체활동 강도와 단위거리당 이동시간을 결합한 복합 보행저항 지표로 이용자가 인지하는 주관적 이동부담을 직접 측정하거나 검증한 값은 아니다. 향후 이용자 주관평가, 피로도 또는 생리적 측정자료 등을 활용하여 MET/v와 실제 이용자 부담 간의 관계를 검증할 필요가 있다.
