서론
1. 연구의 배경
2. 연구의 목적
선행연구
1. 선행연구 고찰
2. 연구의 차별성
방법론
1. 연구의 범위
2. 분석 방법
분석 결과
1. Space Syntax 분석
2. 네트워크분석
3. K-means 클러스터링
토의 및 결론
부록
서론
1. 연구의 배경
현대 사회에서 교통약자들이 이동성을 확보하는 것은 중요한 사회적 문제이다. 특히 휠체어 장애인과 같은 교통약자들은 일상적인 이동에서 많은 어려움을 겪고 있으며 이를 해결하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 교통약자들의 이동권을 보장하기 위해 2006년 ‘교통약자의 이동편의 증진법(이하 교통약자법)’을 시행하였고 이를 통해 장애인, 노인, 임산부, 어린이 등 이동에 어려움이 있는 사람들의 이동성을 개선하기 위해 교통수단과 시설의 접근성 향상, 교통약자를 위한 안전한 교통 환경 조성 등의 방안을 제시하였다. 특히 교통약자의 이동성 증진을 위해 국토교통부는 저상버스를 도입하여 편의성을 제공하고자 하였다. 그러나 저상버스의 도입에도 불구하고 여전히 휠체어 장애인의 지하철 이용 빈도가 높을 뿐만 아니라 교통약자 이동편의시설의 기준 적합 설치율이 버스 차량에 비해 도시철도 차량에서 높게 나타났다.
2021년 ‘교통약자 이동 편의 실태조사’(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021)에 따르면 휠체어 장애인의 15.4%가 지하철을 주로 이용하고 있으며 이는 시각장애인(7.2%)이나 청각장애인(14.2%)보다 이용률이 높다. 하지만 높은 이용률에도 불구하고 도시철도에 대한 휠체어 장애인의 전반적 만족도는 73.9점으로 전체 이용자 평균(76.2점)보다 낮은 수준을 보였다(Yoon et al., 2023). 일부 지하철역에서는 외부에서 대합실까지 이동할 수 있는 엘리베이터가 설치되어 있지 않거나 엘리베이터 위치 확인이 어려운 경우가 있으며, 교통약자 전용 개찰구가 휠체어 장애인이 이용하기에 충분한 공간이 확보되어 있지 않다(Park et al., 2012). 이러한 문제로 인하여 휠체어 장애인이 역을 이용하는 데 상당한 시간이 소요되고, 복잡한 역구조로 인해 이동 및 엘리베이터 사용에도 어려움을 겪고 있다. Mwaka et al.(2023)는 대중교통 이용에서 장애인이 겪는 장애물과 이를 극복하는 요인을 검토하며, 접근성을 보장하는 것이 장애인의 사회적 포용과 참여를 촉진하는 데 필수적임을 강조하였다. 이는 휠체어 장애인의 이동성 개선에 관련된 연구가 지하철에 더 집중될 필요가 있음을 시사한다.
2. 연구의 목적
본 연구는 휠체어 장애인의 관점에서 지하철 내 공간 구조 문제점을 파악할 수 있는 방법론을 제시하여 휠체어 장애인 이동성을 고려한 역사 개선 방안을 제안하고자 한다. 서울시 지하철 2호선 43개의 지하철역을 대상으로 공간 구문론(Space Syntax)을 통해 지하철 역사 내부 공간을 휠체어 장애인과 비장애인의 동선으로 나누어 분석하여 지하철 역사 내부의 복잡성을 분석하였다. 두 번째, 네트워크 분석을 통해 휠체어 장애인의 지상층에서부터 승강장 열차 칸까지의 이동시간을 파악하였다. 마지막으로 클러스터링 방법론을 활용하여 휠체어 장애인과 비장애인의 분석 결과를 비교하여 휠체어 장애인 이동성 관점에서 지하철 역 설계와 문제점을 도출하고 개선방안을 도출하였다.
선행연구
1. 선행연구 고찰
1) 휠체어 장애인 이동성
휠체어 장애인의 이동 편의성에 대해 다루고 있는 연구는 여럿 존재하나 대부분 대중교통까지의 접근성을 다루고 있다. Jang et al.(2018)는 휠체어 장애인의 지역 내, 지역 간 통행 특성을 분석한 결과 저상버스 도입에도 불구하고 승용차를 제외하면 지하철의 이용 빈도가 높음을 확인하였다. 이는 휠체어 장애인이 대중교통, 특히 지하철을 중요한 이동 수단으로 활용되고 있음을 시사한다. 이러한 특성에 따라 Hwang(2023)은 휠체어 장애인의 지하철역 이용 편의성 향상을 위한 우선순위가 엘리베이터 개선임을 제시하였으며, 그 외에도 휠체어 리프트, 승강장의 접근성 등을 우선순위를 정하여 휠체어 장애인이 지하철을 편리하게 이용할 수 있는 방안을 모색하였다. 하지만 지하철 이용에 있어 여전히 제약이 있는데, 런던에서 휠체어를 사용하는 사람을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하여 지하철 이용 시 발생하는 물리적 장벽, 사회적 태도 등 다양한 문제점을 밝혀냈다(Velho, 2019).
이에 대해 휠체어 장애인의 지하철 이동성에 대한 연구가 다수 존재한다. Arai et al.(2022)는 일본의 열차역에서 휠체어를 사용하는 사람의 이동 편의성을 평가하기 위해 열차역의 공간 구조를 네트워크 형태로 모델링하고, 휠체어 이용자의 이동 시간과 충돌 위험을 나타내는 지표를 개발하여 평가하였다. 연구 결과, 열차역의 공간 구조가 휠체어 사용자의 이동 편의성에 미치는 영향이 크기 때문에 엘리베이터 위치 등을 신중하게 결정해야 한다고 하였다. 이러한 연구들은 휠체어 장애인의 지하철 이동성을 향상시키기 위해 문제점을 파악하고 개선을 위한 시사점을 제시하였다.
2) Space Syntax를 이용한 공간 분석
Hillier and Hanson(1989)이 고안한 Space Syntax는 다양한 분야에서 공간을 분석하는 도구로 사용되고 있다. 본 연구는 지하철이라는 공간의 동선 체계를 분석하기 위해 Space Syntax를 이용하기 때문에 지하철 공간 이해를 위해 Space Syntax를 활용한 관련 선행 연구를 분석하였다. Shin et al.(2024)는 지하철 환승역을 대상으로 하여 역사의 공간 배치 및 공간 구조에 대해 공간 구문론을 활용하여 정량적으로 분석하였고, 층별 공간 깊이 분석을 통해 이용객의 접근성에 대해 파악했다. Kim(2018)은 Space Syntax를 활용하여 공간의 깊이에 따른 명료도의 상관관계를 도출하기 위해 깊이별 유형으로 분류하여 데이터를 비교하였다. 해외 연구 사례로 Zhang(2017)은 Space Syntax와 시간 거리 법을 활용하여 지하철 노선의 편의성과 버스 노선의 편의성을 공간 구문 지수, 접근성 지수, 각 노드의 시간비용으로 계산했다. Mei et al.(2011)은 두 개의 지하철역을 Space Syntax를 활용하여 어떤 역이 명확한지 파악함으로써 공간 구조의 명료도가 이동성에 중요한 역할을 한다는 시사점을 제시하였다. 이와 같은 선행 연구들은 Space Syntax가 지하철역과 같은 공간 구조와 동선 분석에 유용한 도구임을 입증하고 있으며, 공간 접근성, 통행 패턴 등을 정량화할 수 있고 개선점을 도출할 수 있음을 시사한다.
3) 네트워크 분석
본 연구에서는 네트워크 분석을 통해 지하철 역사를 이동할 때 걸리는 평균 이동시간을 파악하였다. 이에 따라 지하철 네트워크 분석에 대한 선행 연구를 분석하여 네트워크 분석이 어떻게 활용되고 있는지 분석하였다. 네트워크 분석을 통해 저수지 붕괴 시 대피 시점으로부터 대피소까지의 이동 거리 및 대피 시간을 산정(Lee et al., 2024)한 것처럼 네트워크 분석은 다양한 분야에서 방법론으로 널리 사용되고 있다. 특히 네트워크 분석은 교통 시스템 중 하나인 지하철에서 통행 시간 분석과 네트워크 분석이 많이 활용되고 있다. 그 예로 Song et al.(2019)는 서울시를 대상으로 지하철 접근성의 이동시간을 계산하였으며 이를 지니계수를 함께 활용해 지하철의 접근성에 대한 형평성을 분석하였다. Park and Lee(2010)은 교통카드 데이터로 지하철 교통망을 노드와 링크로 승객의 흐름을 분석했으며, Chen and Zhuang (2020)은 GIS와 네트워크 분석을 활용해 지하철 네트워크 복잡성과 이동시간에 대해 분석하였다. Wu et al.(2016)는 주요 도시 지하철에 대해 네트워크 특성과 효율성을 분석하였으며 이때 노드와 링크를 사용해 모델링하고 각 지하철의 평균 역 간 거리, 네트워크 효율성을 분석하였다. 이러한 선행 연구들은 네트워크 분석이 교통 시스템에서 접근성과 이동 시간을 분석하는 데 유용한 방법론으로 활용될 수 있음을 시사한다.
2. 연구의 차별성
선행 연구에서는 휠체어 장애인 이동성을 주로 저상버스나 대중교통 접근성에 집중해 연구를 진행했으며 주로 외부 접근성이나 환경에 국한이 되고 휠체어 장애인이 실제로 많이 이용하는 지하철 내부의 이동 시간, 경로 복잡성 등에 대해서는 충분히 다루지 않았다. 또한, 휠체어 장애인 이동성에 대해 지하철 내부에 대한 분석을 진행한 연구에 대해서도 비상 상황에서의 대피 시간을 분석한 연구는 존재하지만, 일상적인 지하철 이용에서 휠체어 장애인의 이동성에 대한 연구는 부족했다. 방법론 측면에서 Space Syntax과 네트워크 분석을 활용한 연구에서 휠체어 장애인과 비장애인의 동선을 구분하고 지하철 내 이동 시간을 연계한 연구는 부족했다.
본 연구는 이러한 점을 보완하여 기존에 주로 다뤄지던 휠체어 장애인의 이동성 연구에서 벗어나 실제로 휠체어 장애인의 이용률이 높은 대중교통인 지하철 내부의 이동성에 대한 연구를 진행하였다. 구체적으로 지하철 외부 접근성이 아닌 지하철 내부 이동 동선에 초점을 맞추어 지하철에서 휠체어 장애인이 실질적으로 겪게 되는 이동성 문제를 분석하였다. 이를 위해 Space Syntax와 네트워크 분석을 활용하여 공간적 복잡성 및 접근성을 확인하고 휠체어 장애인과 비장애인의 동선으로 나누어 비교하였다. 이를 통해 휠체어 장애인이 지하철 내부에서 겪을 수 있는 이동성 불편 문제를 구체적으로 분석한다는 점에서 연구의 차별성이 있다.
방법론
1. 연구의 범위
공간적 범위는 서울시 지하철 2호선 중 43개의 역이다(Figure 1, Table 1). 2호선은 장애인 이용률이 가장 높은 역이며, 서울시 지하철 내에서도 가장 높은 이용량을 보이는 등 2호선이 활발하게 이용된다(Kim et al., 2017). 시간적 범위는 2022년으로 설정하였다.
Table 1.
Seoul subway line 2 stations
2. 분석 방법
1) 데이터 수집
먼저 서울시 지하철 2호선 내부 구조도를 분석하기 위해 대한민국 정보공개포털에서 평면도를 청구 신청하였으며 최종적으로 서울시 지하철 2호선 43개의 ‘대합실 및 승강장 평면도’를 구득하였다(Figure 2). 구득한 평면도는 PDF 파일 형태로 제공되어 Adobe Illustrator를 사용해 DXF 파일로 변환한 후 공간 구조를 분석하였다. 그리고 ‘대합실 및 승강장 평면도’는 A3 기준으로 크기가 축소 되어있기 때문에 실제 스케일이 모두 다르다. 따라서 1:300으로 축척을 조정해 분석에 활용하였다.
본 연구에서는 Space Syntax 분석 방법으로 지하철을 이용하기 위한 공간에 대한 복잡성만 분석하기 위해 화장실, 상점 등의 기타 시설물은 분석에서 제외하였다. 또한, 지하철 내부에는 휠체어 장애인이 접근할 수 없는 시설이 존재하기 때문에 본 연구에서는 휠체어 장애인과 비장애인의 공간을 다르게 설정하였다(Figure 3, Figure 4). 휠체어 장애인 이용할 수 있는 시설인 엘리베이터와 교통약자 전용 개찰구는 막지 않았으며 에스컬레이터나 계단, 일반 개찰구의 경우 휠체어 장애인이 이용하기 어렵기 때문에 장애물로 간주하여 진행하였다. 반면 비장애인은 엘리베이터, 에스컬레이터, 계단을 모두 이용 가능하며 개찰구 또한 모두 이용이 가능하기 때문에 막지 않고 분석을 진행하였다.
네트워크 분석에 필요한 도면은 서울교통공사에서 제공하는 ‘역이용 및 비상 대피 안내도’를 1:300으로 스케일을 조정한 후 분석에 사용하였다(Figure 5). 또한 네트워크 분석에서 엘리베이터 이동시간을 고려하기 위해 서울교통공사에서 제공하는 ‘지하철 역사 엘리베이터 및 에스컬레이터 길이·높이 정보’에서 승강 행정(mm) 데이터를 활용하였다.
2) Space Syntax 분석
Space Syntax 분석은 Hillier and Hanson(1989)이 고안하였으며, 건축 도시 공간의 구성 및 사람들의 움직임과 상호작용을 분석할 수 있는 도구이다. Okamoto et al.(2014)는 지하 공간을 대상으로 Space Syntax 방법을 사용해 보행자의 흐름에 대해 분석하였고 Space Syntax가 접근성을 측정할 수 있는 방법론임을 입증하였다. 이처럼 공간을 분석할 때 Space Syntax 분석이 활용되고 있다. 따라서 본 연구는 서울특별시 지하철 2호선 43개 역에 대해 역사 대합실 층의 공간 복잡성을 분석하기 위해 Space Syntax 분석을 하였으며 프로그램으로는 DepthMapX를 사용하였다. 본 연구에서는 Turner et al.(2001)이 제시한 가시성 그래프와 아이소비스트(Isovist)를 기반으로 공간의 시각적 연결성을 분석하였다. 이는 공간 내 시각적 연결성을 정량적으로 평가하고, 휠체어 장애인의 동선을 파악하는 데 유용한 도구이다.
Space Syntax 분석을 통해 연결도(connectivity), 통합도(integration), 명료도(intelligibility)를 파악하였다. 연결도는 특정 공간에서 얼마나 많은 다른 공간이 시각적으로 연결되어 있는지를 측정하며 연결도가 높을수록 그 공간이 다른 공간과 얼마나 잘 보이는 것을 의미한다. 이를 통해 휠체어 장애인과 비장애인이 역 내 이동 경로가 얼마나 잘 보이는지를 파악할 수 있다. 통합도는 원하는 목적지까지 얼마나 복잡하지 않게 갈 수 있는지를 판단할 수 있다. 통합도가 높을수록 공간은 많은 경로와 잘 연결되어 있고 통행량이 많을 수 있다는 것이며, 통합도가 낮을 경우 사용자는 그 공간에서 다른 목적지로의 경로를 찾기 어려워질 수 있다는 것을 의미한다. 이를 통해 휠체어 장애인과 비장애인이 지하철 역 내에서 목적지까지 얼마나 쉽게 도달할 수 있는지를 파악할 수 있다. 명료도는 연결도와 통합도의 상관관계를 보여주는 지표로 명료도가 높을수록 공간을 쉽게 이해할 수 있음을 의미한다(Lee et al., 2011). 이를 통해 휠체어 장애인과 비장애인이 공간을 이해하고 적응하는데 얼마나 쉬운지를 분석할 수 있다. 본 연구는 서울시 지하철 2호선 43개 역에 대해 연결도, 통합도, 명료도를 파악하고 값의 평균을 도출하였다.
3) 네트워크분석
본 연구에서는 AnyLogic을 활용하여 서울 지하철 2호선 각 역에서 휠체어 장애인이 지상층 엘리베이터에서 승강장 휠체어 이용 가능 칸까지 이동하는 데 걸리는 시간을 파악하였다. AnyLogic은 AnyLogic Company에서 개발한 복합 시뮬레이션 모델링 도구이며 System Dynamics, Discrete Event, Agent-Based Modeling을 하나의 플랫폼에서 구현할 수 있는 다중 기법 시뮬레이션 소프트웨어다(Borshchev and Filippov, 2004). 이는 교통 및 이동성에서 교통 흐름, 도시의 교통체증 예측 등을 분석할 수 있다. 또한 Java 기반 소프트웨어로 사용자가 모델링 중 Java 코드를 삽입해 다양한 계산과 데이터 처리 등을 구현할 수 있으며 블록(Blocks)을 설정해 모델의 구조와 흐름을 직관적으로 구성할 수 있다(Figure 6). 블록은 특정 기능에 대한 개별적인 구성 요소로 복잡한 시스템의 다양한 요소를 시각적으로 표현할 수 있다.
구체적으로, ‘역이용 및 비상 대피 안내도’ 도면에 노드와 링크를 설정하여 이동 경로를 구성하였으며, 엘리베이터의 출발지와 도착지에 노드를 설정하고 중간 이동 경로에도 노드를 배치한 후, 이를 링크로 연결하여 전체 이동 경로를 모델링하였다(Figure 7).
휠체어 장애인의 경우 지상층 엘리베이터 출입구에서부터 휠체어 이용 가능 칸(1-4, 4-4, 7-1, 10-1)까지의 이동 시간을 계산하였다. 비장애인의 경우, 휠체어 장애인이 사용하는 지상층 엘리베이터와 가장 가까운 출구를 기준으로 승강장 층의 각 계단에서 가장 가까운 열차 칸까지의 이동 시간을 계산하여 평균을 도출하였다. 휠체어 장애인 이동 속도는 전동 휠체어와 수동 휠체어의 평균 속도인 0.785m/s(Kim et al., 2009)로 설정했으며, 비장애인의 이동 속도는 1.09m/s(Kim et al., 2016)로 설정하여 평균 이동 시간을 구하였다.
추가로 휠체어 장애인이 엘리베이터를 이용하는 데 걸리는 시간을 고려하기 위해 엘리베이터 탑승 대기시간, 엘리베이터 승 하차 시간, 엘리베이터 이동 시간을 추가로 구하였다. 엘리베이터 이동 시간은 지하철 역사 엘리베이터 길이 데이터를 활용했으며 엘리베이터 이동 속도를 1m/s로 설정한 후(Hu et al., 2024), 다음과 같은 식으로 엘리베이터 이동 시간을 역별로 구하고 이를 이동 시간에 적용하였다(Equation 1).엘리베이터의 총 대기시간은 Kim and Park(2010)을 참고하여 승차 시간, 하차 시간, 엘리베이터 문 개폐시간, 그리고 이동 시 발생하는 비효율성을 고려하여 계산하였다(Equation 2). 이때 비장애인과 휠체어 장애인의 승·하차 시간을 모두 반영하였다. 승차 시간은 기본 탑승 시간에 비장애인 승차 시간계수와 휠체어 장애인 승차 시간계수를 각각 곱한 값을 더해 계산하였다(Equation 3). 구체적으로 기본 탑승 시간은 지하철역 엘리베이터 문 닫힘 시간을 고려해 20초로 설정하였으며(Ministry of the Interior and Safety, 2022), 비장애인의 승차 시간은 비장애인 엘리베이터 최대 정원에서 이미 탑승한 비장애인 인원을 뺀 값에 승차 시간계수(4)를 곱하여 구하였다. 휠체어 장애인의 승차 시간은 휠체어 엘리베이터 최대 정원에서 이미 탑승한 휠체어 장애인 인원을 뺀 값에 승차 시간계수(5.45)를 곱하였다. 하차 시간은 승차 시간과 유사하게 기본 하차 시간에 비장애인 하차 시간계수(0.6)와 휠체어 장애인 하차 시간계수(5.45)를 각각 곱한 값을 더해 구하였다(Equation 4).
이때 비장애인과 휠체어 장애인의 이동 속도 차이를 반영하여 승·하차 시간계수를 설정하였다. 또한, 지하철역 엘리베이터 최대 정원은 15명으로 설정(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2018)하였으나 휠체어 점유 공간을 고려하여 비장애인의 최대 정원은 11명, 휠체어 장애인은 1명만 탑승할 수 있다고 가정하였다. 지하철 엘리베이터의 최대 정원을 가정하기 위해 먼저 비장애인과 휠체어 장애인의 점유 공간을 파악했다. 성인 1인당 점유 공간이 0.2m2-0.3m2임을 확인하였고(Lim and Oh, 2002), 이를 참고해 비장애인 1인당 평균 점유 공간을 0.25m2로 설정하였다. 또한, 휠체어 장애인의 점유 공간은 ‘장애인ㆍ노인ㆍ임산부 등의 편의증진 보장에 관한 법률 시행규칙’(Ministry of Health and Welfare, 2023)을 참고해 1.0m2로 설정하였다. 이를 바탕으로 계산한 결과, 휠체어 장애인 1명이 탑승하는 경우 비장애인 4명이 차지하는 1.0m2의 공간이 휠체어 장애인의 점유 공간으로 나타났다. 이에 따라 비장애인 4명이 탑승할 수 없게 되어 비장애인의 최대 정원은 11명으로 제한된다. 따라서 본 연구에서는 비장애인의 최대 정원은 11명, 휠체어 장애인 1명만 탑승할 수 있다고 가정하였다(Figure 8). 그리고 이미 탑승 중이거나 하차한 인원은 0명으로 가정하였으며, 엘리베이터 개폐시간은 4.6초, 기본 이송 비효율은 0.05로 설정하였다. 기본 이송 비효율은 엘리베이터 정지 가능성 등 예기치 못한 상황을 의미하며 승·하차 과정에서 발생할 수 있는 비효율을 포함한 값이다. 이러한 변수와 가정을 바탕으로 계산한 결과, 엘리베이터의 총 대기시간은 122.3235초로 도출되었다.
3) K-means 클러스터링
본 연구는 Space Syntax 분석 결과와 네트워크 분석을 바탕으로 휠체어 장애인의 평균 연결도, 평균 통합도, 명료도, 평균 이동 시간을 변수로 활용해 K-means 클러스터링을 하였다. 이때 클러스터링을 통해 휠체어 장애인의 지하철역 내부 이동성이 가지는 특징을 중점적으로 분석을 하였으며, 이를 설명하는 과정에서 비장애인의 결과는 비교 자료로 활용하였다. 이를 통해 서울시 지하철 2호선의 역별 클러스터 특성 차이를 확인하고 이동 편의성과 접근성의 차이를 파악하였다. K-means는 데이터 포인트를 가장 가까운 군집 중심에 할당하여 군집을 생성하는 알고리즘이다. 계산 속도가 빠르고 대규모 데이터에 효율적으로 적용할 수 있으며 최적의 군집화를 할 수 있다(Jain, 2010). 본 연구는 4가지 변수를 바탕으로 K-means 클러스터링을 하고자 하였으므로 다차원 데이터를 처리하기 위해 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA)을 통해 차원을 축소하고 이를 시각화하였다(Ding and He, 2004).
Scree Plot 주성분의 개수를 설정한 결과, 1에서 2로 갈 때 급격히 감소하는 것을 확인 하여 PC1과 PC2만을 활용하였다. PC1은 공간의 평균 통합도와 명료도가 높을수록 값이 증가하며 평균 이동 시간은 큰 영향을 미치지 않았다. 반면, PC2는 연결도와 평균 이동 시간이 낮을수록 값이 높아지며 평균 통합도와 명료도는 상대적으로 적은 영향을 미쳤다. PC1이 높고 PC2가 낮은 역(Cluster 0), PC1이 낮고 PC2가 높은 역(Cluster 1), PC1이 낮고 PC2가 낮은 역(Cluster 2), PC1이 높고 PC2가 높은 역(Cluster 3)으로 클러스터링하기 위해 k의 값은 4로 설정하였으며, x축을 PC1, y축을 PC2로 하여 클러스터링 결과를 시각화하였다. 이때 명료도와 통합도가 높을수록 붉은색으로, 낮을수록 푸른색으로 표시하였다. 또한 통합도와 명료도가 높은 역은 접근성이 좋은 역이라고 지칭하였다(Figure 9).
분석 결과
1. Space Syntax 분석
Space Syntax 분석으로 역별, 휠체어 장애인 및 비장애인별 연결도, 통합도, 명료도를 구하고 각 역의 평균을 파악하였다(Figure 10). Table 2는 Space Syntax 분석을 통해 휠체어 장애인과 비장애인에 대한 역별 평균 연결도, 평균 통합도, 명료도를 나타낸 결과의 일부이다. 명료도는 0.7 이상일 때 명료도가 양호한 것으로 판단할 수 있으며(Lee, 1995), 이때 휠체어 장애인과 비장애인의 접근성 차이가 일부 역에서 뚜렷하게 나타났다. 예를 들어 강변역과 잠실나루역은 휠체어 장애인의 평균 연결도와 평균 통합도가 상대적으로 낮지만, 명료도가 높았다. 이는 휠체어 장애인이 지하철역 내부를 이동할 때 직관적으로 볼 수 있음을 의미한다. 반대로 잠실역과 뚝섬역은 명료도가 낮아 휠체어 장애인이 이동 경로를 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 특히, 강남역과 사당역은 비장애인과 휠체어 장애인 모두 평균 연결도와 평균 통합도가 높아 두 그룹 모두 상대적으로 우수한 접근성을 보였다. 반면 문래역과 구의역은 모든 변수에서 낮은 값을 보여 접근성과 이동 편의성이 개선이 필요한 역임을 확인했다.
Table 2.
Summary of space syntax analysis results by station for wheelchair users and non-wheelchair users (The full list of stations is available in Appendix A)
2. 네트워크분석
다음으로 네트워크 분석을 통해 역별 휠체어 장애인 및 비장애인의 평균 이동 시간을 파악하였다(Table 3). 분석 결과, 각 역에서 휠체어 장애인과 비장애인의 평균 이동 시간에 차이가 존재 했다. 휠체어 장애인의 평균 이동 시간은 대부분 약 6-7분으로 비장애인의 평균 이동 시간(약 2분 미만)에 비해 약 3배 이상 긴 것으로 나타났다. 이 차이는 엘리베이터 접근성이 주요 원인으로 작용하는 것으로 분석된다. 휠체어 장애인의 평균 이동 시간이 가장 긴 역은 시청역(425.27초, 약 7분)으로 복잡한 구조와 엘리베이터 경로의 길이로 인해 이동 시간이 길어진 것으로 해석을 할 수 있으며, 사당역(416.22초)과 교대역(411.14초)의 평균 이동 시간이 약 6분 50초 이상으로 긴 편으로 도출되었다. 이와 같은 결과는 휠체어 장애인이 지하철을 이용할 때 겪는 어려움을 잘 보여준다. Korea Consumer Agency (2018)의 조사에 따르면 휠체어 장애인은 엘리베이터와 리프트 등 지하철 내 이동 수단이 제한되어 있고, 역이 복잡해 이동에 큰 어려움을 겪는다고 보고하고 있다. 특히 엘리베이터의 접근성 문제는 휠체어 장애인이 역 내를 이동하는 데 많은 시간을 소모하게 만드는 주요 원인 중 하나로 이는 비장애인과의 이동 시간 차이를 더욱 심화시키는 요인이 될 수 있다.
Table 3.
Summary of network analysis results for wheelchair users and non-wheelchair users by station(The full list of stations is available in Appendix B)
3. K-means 클러스터링
본 연구에서는 휠체어 장애인의 결괏값을 바탕으로 K-means 클러스터링을 활용하여 서울지하철 2호선 역들의 접근성과 복잡성을 분석하였다. 먼저 휠체어 장애인의 평균 연결도, 평균 통합도, 명료도, 이동시간을 기반으로 역을 네 개의 클러스터로 구분하였고, 각 클러스터의 특성과 의미를 파악하였다. 그리고 각 클러스터에서 역의 특징을 파악할 때 비장애인의 결괏값을 활용하여 휠체어 장애인의 이동성에서 차이가 나는 원인을 설명하고 휠체어 장애인의 이동성 개선을 위한 시사점을 도출하였다. 클러스터별 주요 특징은 다음과 같다. 통합도와 명료도가 높고 이동시간이 긴 역인 Cluster 0은 경로 파악이 쉽지만, 이동 거리가 길어 효율성이 떨어질 수 있는 역이다. Cluster 1은 통합도와 명료도가 상대적으로 낮아 길을 파악하는 데 어려움이 있지만 이동시간이 짧아 빠르게 이동할 수 있다. Cluster 2는 통합도와 명료도가 낮고 이동시간이 긴 역인데 이는 경로가 복잡하고 직관적이지 않으며 이동시간에도 영향을 미치는 역이다. Cluster 3은 통합도와 명료도가 높아 길을 파악하기 쉬우며 이동시간도 짧아 휠체어 장애인이 해당 역을 이용하는 데 직관적이고 편리한 역이다.
접근성 및 복잡성 측면에서 상대적으로 높은 명료도와 통합도를 보이는 역은 12개 역이며 낮은 명료도와 통합도를 보이는 역은 31개의 역이다(Figure 11). 이를 지도에 시각화한 결과, 통합도와 명료도가 높은 역은 주로 서울시 서쪽에 있으며 서울시의 북동쪽 부분은 성수역, 을지로3가역과 같은 Cluster 1과 상왕십리역, 건대입구역과 같이 Cluster 2의 역으로 통합도와 명료도가 낮음을 볼 수 있다(Figure 12). Table 4는 클러스터별 역 명을 나타낸 표로 굵은 글씨로 표시된 역은 환승역임을 나타낸다. 환승역의 경우 Cluster 1과 Cluster 2에 주로 분포가 되어있으며 해당 클러스터는 통합도와 명료도가 낮은 역이다. 이는 환승역들은 여러 노선이 교차하는 지점에 있기 때문에 이동 경로가 복잡하여 통합도와 명료도가 낮을 수 있고 휠체어 장애인이 길을 찾는데 어려움을 겪을 수 있음을 의미한다.본 연구는 클러스터별로 구체적인 특징을 알아보기 위해 클러스터별 대표 역 3개를 추출하였다.
Table 4.
Station names by cluster
1) Cluster 0
먼저 높은 접근성과 긴 이동시간을 가진 역(Cluster 0)인 서울대입구역(Figure 13), 신촌역(Figure 14), 아현역(Figure 15)은 중심부에서 사방으로 개방된 구조로 되어 있고 지상층과 연결된 엘리베이터는 계단 양 끝에 두 개가 존재하기 때문에 휠체어 장애인은 효율적으로 역 내 목적지에 도달할 수 있다. 또한, 비장애인이 이용할 수 있는 출구가 사방으로 있어 비장애인의 연결도가 높다. 서울대입구역과 아현역은 경사로가 존재하기 때문에 비장애인이 이용할 수 있는 계단이 있는 곳까지 이동할 수 있어 접근성이 좋지만, 경사로를 이용할 때 시간이 지체될 수 있다. 신촌역은 지상층과 승강장의 엘리베이터가 한쪽에 위치해 있기에 휠체어 장애인의 공간 인식과 접근이 쉽다. 하지만 휠체어 장애인이 사용하는 엘리베이터가 서로 가까운 곳에 있음에도 불구하고 계단처럼 엘리베이터 또한 긴 통로를 찾아서 가야 하므로 시간이 오래 걸릴 수 있다. 아현역은 개찰구가 양쪽에 있고 그 사이 중간에 출구가 위치한 구조로 비장애인이 이동하기에 편리하고 간결하여 비장애인의 평균 이동시간이 짧지만, 휠체어 장애인은 통로 가운데에 상가가 크게 가로막고 있어 장애물로 인해 이동하는 데 오래 걸린다는 단점이 존재한다(Table 5). 하지만 명료도가 다른 역에 비해 높은데, 상가가 통로에 있음에도 불구하고 상가의 구조와 크기가 규칙적이기 때문에 구조가 단순해 상가를 우회하는 경로가 명확한 점이 그 이유이다.
Table 5.
Space syntax and network analysis results for cluster 0
2) Cluster 1
접근성이 낮고 이동시간이 짧은 역(Cluster 1)은 대부분 가로로 길고 좁은 중앙통로가 있는 구조를 가진다. 을지로3가역(Figure 16)과 신당역(Figure 17)은 휠체어 장애인이 이용하는 승강장과 연결된 엘리베이터와 지상층으로 이동하는 엘리베이터가 반대편에 위치하며 멀고 꺾임이 있어 시각적으로 확인하기 어렵기 때문에 공간에 접근하기에 무리가 있다. 또한, 신당역은 좁고 긴 통로 끝에 개방된 공간 가운데에 기둥이 다수 설치되어 시야가 차단 되는 경우가 있음을 예측할 수 있으며 이에 따라 휠체어 장애인, 비장애인 모두 평균 통합도가 3에서 4 사이로 낮은 수치를 보인다. 비장애인은 계단을 고려해야 하는데 이때 4개 중 3개의 계단이 180도 돌아서 나가는 계단으로 설계되어 시야 차단의 요소가 많기에 연결도와 통합도가 휠체어 장애인보다 낮은 것을 확인할 수 있다. 구의역은 엘리베이터가 서로 가까이 위치해 있음에도 불구하고 역의 안쪽에 위치해있는 것을 볼 수 있다(Figure 18). 또한, 외선 승강장 측의 엘리베이터가 지상층과 승강장으로 바로 이어져 있으며, 다른 엘리베이터는 이와 가까이 위치하여 긴 거리의 이동이 필요하지 않고 휠체어 장애인과 비장애인의 개찰구 위치가 다른 곳에 있으며 개별적인 동선을 가지기 때문에 이동시간이 짧다(Table 6).
Table 6.
Space syntax and network analysis results for cluster 1
3) Cluster 2
낮은 접근성과 긴 이동시간을 가지는 역(Cluster 2)인 낙성대역(Figure 19), 을지로4가역(Figure 20), 서초역(Figure 21)은 엘리베이터가 대부분 한 개만 존재하며 지상층의 엘리베이터에서 좁은 통로를 지나야만 승강장 층의 엘리베이터로 이동이 가능하기 때문에 이동성에 불편을 줄 수 있다. 낙성대역은 지상층으로 연결된 엘리베이터가 역 중앙 구석에 위치해 있으며, 나왔을 때 바로 승강장으로 이동하는 엘리베이터의 위치가 인지하기 힘든 곳에 있다. 따라서 휠체어 장애인이 어느 방향으로 가야 하는지 공간을 인지하기에 어려움이 있을 수 있다. 을지로4가역은 비장애인의 통합도가 휠체어 장애인의 통합도보다 낮은데, 이는 상대적으로 휠체어 장애인이 엘리베이터까지 이동하는 동선보다 비장애인이 갈 수 있는 출구로 가는 길에 꺾임이 많기 때문이다. 휠체어 장애인의 평균 이동시간도 긴 편이지만 비장애인도 다른 역에 비해 긴 모습을 보이는데, 이는 역의 통로가 가로로 길고 나갈 수 있는 출구의 선택지가 많아 이동 동선이 많고 길기 때문이다. 서초역은 낙성대역과 을지로4가역과 다르게 지상층의 엘리베이터가 두 대가 있음에도 불구하고 낮은 접근성을 보인다. 두 엘리베이터는 직선으로 역 중앙 부분에 갈 수 있는 것이 아니라 여러 번 꺾어야만 나갈 수 있는 구조로 휠체어 장애인의 이동에 불편함을 줄 수 있다(Table 7).
Table 7.
Space syntax and network analysis results for cluster 2
4) Cluster 3
상대적으로 높은 접근성과 짧은 이동시간을 가지고 있는 역(Cluster 3)인 역삼역(Figure 22), 강변역(Figure 23), 잠실나루역(Figure 24)은 상대적으로 상하 대칭적인 구조를 가진다. 역삼역의 경우 승강장과 연결된 엘리베이터가 지상층의 엘리베이터가 한쪽에 가까이 위치해 있고, 잠실나루역과 강변역은 대합실이 1층에 위치해 있기에 비장애인이 이용할 수 있는 출구를 모두 이용 가능하다. 하지만 잠실나루역과 강변역은 엘리베이터가 없는 부분의 출구를 이용할 경우 중간에 통로를 지나야 하며 상가로 인해 연결도 즉, 개방감이 감소하여 역삼역에서의 휠체어 장애인과 비장애인의 연결도 차이보다 잠실나루역과 강변역에서 차이가 크게 나타나는 것을 볼 수 있다. 강변역은 출구에서 엘리베이터로 이어지는 통로에 넓은 계단이 있어 통행이 불가하고 경사로를 통해서 이동이 가능하다. 세 개의 역에서 휠체어 장애인의 평균 이동시간은 다른 역에 비해 상대적으로 짧은데 잠실나루역과 강변역은 엘리베이터를 한 번만 이용해도 되기 때문이다. 다른 이유로는 역이 상대적으로 단순하고 작아 출구의 위치와 엘리베이터와의 거리가 길지 않아 빠른 이동이 가능하다는 점이 있다. 또한 역삼역은 지상층 엘리베이터에서 내려서 승강장 엘리베이터까지 가는데 꺾임이 적고 가깝기 때문에 평균 이동시간이 짧다(Table 8).
Table 8.
Space syntax and network analysis results for cluster 3
토의 및 결론
본 연구는 교통약자, 특히 휠체어 장애인의 관점에서 지하철역 설계를 평가하고 유니버설 디자인이 적용된 포용적인 지하철 역 공간 설계를 제안하였다. 서울 지하철 2호선 43개 역을 대상으로 Space Syntax와 네트워크 분석, K-means 클러스터링을 활용하여 지하철 출입구부터 승강장까지의 공간 구조와 이동 경로를 분석하였다. 이를 통해 휠체어 장애인과 비장애인의 동선 차이를 분석하고, 복잡한 구조가 휠체어 장애인의 공간 인지와 이동성에 미치는 영향을 평가하였으며 연구 결론은 다음과 같다.
첫째, Space Syntax와 네트워크 분석 방법론은 휠체어 장애인의 이동성을 정량적으로 분석하고 지하철역 내부 공간 설계를 평가하는 데 효과적인 도구임을 입증하였다. 이 방법에서 도출된 클러스터링 결과를 통해 휠체어 장애인 이동성 관점에서 각 역의 실제 문제에 대한 통찰을 제공하며, 설계 비효율성과 개선이 필요한 역을 평가할 수 있었다.
둘째, 오래된 역일수록 접근성과 이동 시간이 저하되는 경향이 확인되었다. 특히, 지하철 2호선 동쪽 구간(성수역-종합운동장역)의 역들은 초기 설계의 한계로 인해 휠체어 장애인 이동성에 불리한 구조를 보였다. 이는 지하철역의 건축 연도가 역설계와 접근성에 큰 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, 오래된 역일수록 휠체어 장애인에게 불리할 수 있는 구조적 한계를 지닐 수 있다는 것을 보여준다.
셋째, 접근성이 낮은 역(Cluster 1, Cluster 2)은 주로 복잡한 환승역임을 확인하였다. 교대역, 동대문역사문화공원역, 강남역 등 주요 환승역은 복잡한 동선과 높은 혼잡도로 인해 휠체어 장애인의 이동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 Shirai and Takahashi(2019)의 연구에서도 언급된 것처럼 복잡한 환승역과 혼잡한 역에서 특히나 휠체어 장애인에게 시각적 역할이 중요함을 시사한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 환승 구간에서는 휠체어 장애인들과 다른 이용자들의 동선이 겹치지 않는 통로를 제공하며, 혼잡 구간에 엘리베이터를 배치하지 않는 방안을 검토하여 엘리베이터 대기 시간이 길어지는 것을 막고 사용에 어려움이 생기지 않도록 해야 한다.
넷째, 서울대입구역, 신촌역, 아현역처럼 높은 접근성과 긴 이동시간을 가진 역(Cluster 0)들의 경우 다른 역에 비해 각각의 출구가 동서남북의 사방 면으로 퍼져 있는 모습이 공통으로 드러났다. 이는 공간의 시각적 연결도가 높아 접근성이 좋은 역으로 판단되지만 역 내부 접근성은 좋으나 이동시간이 길다는 점에 집중하여 보면, 추후 지하철역을 새롭게 조성할 때 출구를 사방으로 배치하는 것도 중요하지만, 각 출구에서 다른 출구까지 이동하는 데 걸리는 거리를 함께 고려한 설계를 해야 함을 시사한다.
다섯째, 짧은 이동시간을 가지는 역은 역 가운데가 일직선 동선을 가지는 역임을 파악하였다. 서울대입구역과 같이 개방감 있는 공간과 달리, 일직선으로 뻗은 구조를 가진 역에서는 이동이 보다 직관적이고 효율적으로 이루어진다. 그러나 짧은 이동 시간을 가지고 있음에도 낮은 접근성을 가진 역과 높은 접근성을 가진 역 사이에는 구조적인 차이가 존재하였다. 강변역과 잠실나루역(Cluster 3)은 상하 대칭적인 구조를 가지며, 지상층과 연결된 엘리베이터와 휠체어 이용이 가능한 출구가 좌우 대칭으로 두 개 이상 배치되어 높은 접근성을 제공한다. 반면, 을지로3가역, 신당역, 구의역(Cluster 1)은 상하 대칭적이지 않고, 좁고 긴 일직선 통로와 꺾임이 많은 구조를 가지며, 통로 끝에 위치한 엘리베이터로 인해 시각적으로 경로를 한눈에 파악하기 어렵다. 이러한 결과는 접근성이 좋은 역을 설계하기 위해서 대칭적인 구조와 휠체어 이용이 가능한 출구의 확대, 그리고 출구로 향하는 동선에서 꺾임을 최소화하고 시야를 차단하는 요소를 제거하는 것이 중요함을 시사한다.
마지막으로, 높은 접근성을 가진 역은 비장애인이 휠체어 장애인보다 개방성이 높은 경향을 보였다. 이는 비장애인이 쉽게 여러 경로를 찾고 이동할 수 있지만, 전체 공간의 구조가 휠체어 장애인에게는 덜 직관적으로 느껴질 수 있음을 나타낸다. 따라서 휠체어 장애인이 이용할 수 있는 개찰구를 확대하고(Choi, 1997), 시설물 간의 이동 경로가 직관적으로 연결되도록 설계하여, 유니버설 디자인의 평가 항목 중 정보인지성과 접근성을 확대할 수 있어야 한다(Yoon and Kim, 2002).
본 연구의 한계점은 다음과 같다. 도면 중심의 데이터를 활용했기 때문에 실제 공간적 제약과 사용자 경험을 완벽히 반영하지 못하였다. 또한, 이동 시간 데이터는 출퇴근 시간 등 혼잡 시간대를 고려하지 못하였다. 후속 연구에서는 An(2015)의 연구에서처럼 설문조사와 인터뷰를 통해 사용자 경험을 추가로 반영하여 실질적인 설계 개선과 다양한 시간대를 분석하여 더욱 정밀한 평가를 수행할 필요가 있다. 또한, 본 연구에서는 엘리베이터의 승·하차 시간 계산할 때를 이론적인 값에 기반하여 엘리베이터 최대 정원을 산출하였으나, 실제 상황에서 다양한 변수가 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려해야 한다. 예를 들어 엘리베이터의 실제 면적, 탑승하는 사람의 신체 크기 및 휠체어의 종류와 크기 등은 실질적인 탑승 인원에 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 환경적 요인들이 이론적 계산 결과에 영향을 줄 수 있기 때문에 실제 상황에 적용하기 위해서는 추가적인 고려가 필요하다. 다음으로, Space Syntax와 네트워크 분석을 통해 역의 구조를 정량적으로 평가했으나, 실제 사용자의 경험을 완전히 반영하지 못했다는 점도 한계로 판단된다. 본 연구에서는 휠체어 장애인과 비장애인의 이동시간을 산출할 때, 유사한 위치의 출구를 기점으로 이동시간을 파악하였다. 그러나 실제로 비장애인은 다양한 출구를 자유롭게 선택할 수 있지만 휠체어 장애인은 엘리베이터를 찾아 이용해야 하므로 지상에서 지하로 접근하는 데 더 많은 시간이 소요될 가능성이 있다. 따라서 향후 연구에서는 실제 휠체어 장애인이 지상층에서 지하로 내려가는 데까지 포함한 이동 경로 데이터를 반영한다면, 보다 현실적인 이동 시간을 측정할 수 있을 것이다. 역사 설계는 초기에 결정되므로, 현재 운영 중인 역에서 단순한 설비 교체만으로는 접근성 저하 문제를 해결하기 어렵다. 그러나 향후 GTX 노선과 같은 신규 설계에 본 연구의 결과를 적용하면 보다 포용적이고 효율적인 지하철 설계 방식을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 Space Syntax와 네트워크 분석을 결합하여 휠체어 장애인의 이동 경로를 평가하는 방법론적 시도를 통해 기존의 단순 이동 경로 분석을 넘어 공간의 복잡성과 가시성을 정량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 교통약자의 지하철 역사 내부 이동성 문제를 연결도, 통합도, 명료도 등 정량적 지표로 평가함으로써 기존의 정성적 접근에 의존했던 연구를 보완하고 실질적인 개선 방향을 제시했다. 휠체어 장애인과 비장애인의 이동 경로 차이를 분석할 때 K-means 클러스터링을 활용해 지하철역의 이동성 문제를 다차원적으로 해석한 점에서도 학문적 의의가 크다. 지하철역 설계자와 운영자가 휠체어 장애인을 포함한 다양한 이용자의 요구를 반영하여 역설계를 개선할 수 있도록 구체적 지침을 제공하는 것에 대한 방향성을 제시했으며, 이는 장애인 접근성을 고려한 시설물 배치와 동선 설계에 실용적인 도움을 줄 수 있다. 엘리베이터 대기 시간과 이동 시간 분석은 엘리베이터 위치와 효율성 최적화에 도움을 줄 수 있고, 해당 데이터를 바탕으로 운영자가 더 효율적인 시설 배치와 운영 계획을 수립하는 데 기여할 수 있다. 또한, 본 연구는 휠체어 장애인을 포함한 교통약자가 더욱 쉽게 대중교통을 이용할 수 있도록 유니버설 디자인의 필요성을 강조하며, 이를 지하철역뿐만 아니라 다양한 유형의 공공시설에서 교통약자를 위한 포용적 설계를 확대하는데 활용될 수 있다.
