서론

최근 국가적, 지역적 차원에서 저출산 ‧ 고령화, 저성장 등과 같은 사회적 변화가 대두되고 있으며(Lim, 2020), 우리나라는 이러한 변화에 발맞추어 지역 균형발전 및 국가경쟁력 확보를 목표로 하는 지역발전계획을 수립하고 있다(Kim et al., 2017). 이중 교통 측면에서는 대중교통 중심형 도시개발(Transit-Oriented Development), 환경친화적인 녹색교통, 지속 가능한 교통 계획과 같은 연구도 활발하게 이루어지고 있으며(Jung and Jeong, 2015; Nam and Park, 2016), 궁극적으로 국가발전을 위한 정책을 수립하는 데 있어 도시 공간을 교통의 맥락에서 이해하고 반영하는 과정은 필수적이다(Kim et al., 2017). 이때 고속철도는 국가경쟁력 향상, 친환경적 교통 인프라 구축, 지속 가능한 녹색성장 정책 기조와 맞물려 있을 뿐만 아니라(Jung and Jeong, 2015), 지역경제의 활성화 및 국토의 전반적인 구조 변화 등의 파급효과로도 이어진다(Moon et al., 2017).

실효성 있는 지역 정책 수립의 기초단계에서는 지역 내 도시 공간구조와 지역 간 상호작용 변화의 파악이 요구된다. 도시 공간구조는 도시를 이루는 공간과 구성요소들의 분포 및 흐름을 나타내며, 구성요소 간 유기적인 상호작용을 통해 동태적인 구조 ‧ 질서를 형성한다(Lim, 2020; Lee and Nam, 2021). 지역 간 상호작용은 인구, 재화 등의 지역 간 흐름(flow) 현상으로 나타나며, 본 연구에서 다루는 교통량 변화 또한 지역 간 상호작용을 나타내는 중요한 지표이다(Yun, 2015). 따라서 이 두 가지 요소를 통해 지역 내 및 지역 간의 관계 속에서 한 지역이 차지하고 있는 중심성을 파악할 수 있으며, 이를 통해 지역 정책 수립에 유용하게 활용할 수 있다(Lee et al., 2018).

현재 동대구역은 2016년 복합환승센터가 개소하면서 주변의 버스 정류장을 통합하고 인근에 있는 고속/일반철도, 도시철도와 연계하여 한 번에 이동이 가능하도록 구성됨과 동시에 상업 ‧ 문화 ‧ 컨벤션 기능도 갖추면서 대구의 대표적인 랜드마크로써 자리매김하였다. 이 과정에서 동대구역은 환승 ‧ 연계 기능 강화뿐만 아니라, 사회 ‧ 경제적 요소를 비롯한 상권 변화, 부동산 가격 증가 등의 다양한 공간구조 변화가 이루어지는 지역이라는 점에서 본 연구의 대상 지역으로 선정하였다.

동대구역을 지나는 여러 교통수단 중 철도는 지역 내 또는 지역 간 교통 결절지에서 문화와 산업의 교류 장소로서 역할을 하며, 철도사업은 개발이익이 해당 지역은 물론 인접 지자체에까지 파급되는 경향이 있어 국가교통체계의 근간이자 도시개발계획의 근본이 되기도 한다(Jung and Jeong, 2015). 따라서 교통거점시설의 파급효과와 이로 인한 변화를 파악하기 위해 동대구역을 사례로 환승센터 개소 전후 해당 역의 철도 수송량 변화, 철도 전체 네트워크상 중심성의 변화를 살펴보는 것은 중요하다. 동대구역 복합환승센터를 대상으로 한 연구는 2016년 동대구역 복합환승센터 개소가 아파트 가격에 미치는 영향(Kim et al., 2018), 환승센터 특징 분석(Jin and Shin, 2019) 등이 있으나, 실제 철도 여객수요에 미친 영향 및 이에 따른 동대구역의 철도망 내 중요성 변화에 관한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 동대구역 복합환승센터의 개소 전후, 철도 여객 기종점 통행량(Origin-Destination, OD)과 동대구역의 상대적인 중요성을 나타내는 중심성 변화를 살펴보고, 이를 통해 도시 특성 변화가 지역 내 및 지역 간에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

선행연구

1. 동대구역 복합환승센터 개소 이전 연구

동대구역 복합환승센터 개소 이전, 즉 철도역, 도시철도역, 고속버스터미널이 근거리에 있지만 연계되지 않았던 시기에는 동대구역의 현황 및 실태를 파악하고, 동대구역 주변 지역을 중심으로 개선방안을 모색한 연구가 주로 이루어졌다. Kim(2009)은 국내 환승시설 현황 및 문제점을 분석하면서, 동대구역 시설의 현황 및 실태도 함께 지적하고 환승불편 손실 비용을 산정하였다. 동대구역 환승저항¹⁾을 산정한 결과, 1인당 산정값이 11.03분으로 나왔으며, 총 환승저항 값은 KTX 12개 역 중 5위를 차지하였다. 또한, 환승불편으로 인해 주요 철도 환승시설의 연간 손실비용²⁾은 동대구역이 약 173.4억 원으로 KTX 12개 역 중 3위로 나타나 대중교통 중심 녹색 교통체계 구축 시 복합환승센터 건설과 함께 환승시설 개선의 필요성을 제안하였다.

Seo and Kim(2014)의 보고서는 동대구역의 사례를 들어 복합환승센터 추진의 실태와 문제점을 지적하였다. 복합환승센터 개발사업의 목적이 연계 ‧ 환승 기능과 상업 ‧ 업무 ‧ 문화 기능을 갖춘 고밀복합개발에 있으며, 낮은 리스크, 사업추진의 효율성 등을 이 사업의 특징으로 언급하였다. 그러나 전국 최초로 추진된 동대구역 복합환승센터 개발사업은 단일 시설물 중심의 민간 주도형 사업추진으로 주변 기반시설 관리 및 기능 배분이 충분히 고려되지 못하고 있었다. 또한, 동대구역 복합환승센터에 대형 판매 ‧ 문화시설 입점으로 주변 상권에 대한 빨대효과뿐만 아니라 승용차 중심 계획으로 인하여 역세권 이용자의 약 67%를 차지하는 대중교통 및 보행의 접근성이 열악해질 우려가 있음을 확인하였다. 이에 따라 복합환승센터 개발사업 시 재원투자, 연계 기반시설 정비에 제약이 있는 민간주도적 사업뿐만 아니라 공공지원을 병행하여 추진하는 것이 중요하며, 역세권 정비 및 복합환승센터와 관련된 법 ‧ 제도를 연계한 종합적인 전략 마련의 필요성을 확인하였다.

Bae et al.(2014)은 동대구역 복합환승센터 주변의 접근성 및 환승 ‧ 연계 편의성 제고를 위한 주변 가로의 보행 ‧ 자전거 중심 정비 방안을 제시하였다. 이때 GIS를 이용해 복합환승센터에 접근하는 이동 수단(보행, 자전거)을 구분하여 가로망 종류, 이동시간, 대기시간을 고려한 가로 정비 효과를 분석하였다. 분석 결과, 10분 내 자전거 권역 접근성은 29%, 보행권역 접근성은 33.6%, 도로 직결도는 15.7% 증가하였으며, 10분 내 자전거 및 보행권역 내 인구는 각각 91%, 46% 증가할 수 있는 것으로 추정되었다. 향후 복합환승센터 건립 시 인접 가로 정비를 종합적으로 고려한 계획 수립의 필요성을 언급하며, 이러한 계획의 수립과 집행을 위해 법 ‧ 제도적 지원 및 재정적 지원의 두 가지 측면에서 정책적 개선방안을 제언하였다.

Kim and Kim(2016)은 KTX 개통 이후 동대구역 주변 지역(2km 이내)에서 나타나는 공간구조 변화를 집적 측면에서 분석하였다. 데이터는 인구와 산업별 사업체 ‧ 종사자 수를 집계구 단위로 구축하였으며, 먼저 대구광역시 전체에서 개략적인 변화를 보기 위해 집계구별 중심지점(무게중심점, 표준편차 타원체를 이용한 방향성)을 생성하여 분석하였다. 이후 집적 여부를 살펴보기 위해 전역적 Moran’s I를 활용하였으며, 유의미한 변수들의 국지적 자기상관성 분석을 위해 핫스팟 분석(Getis ord Gi^*)을 수행하였다. 분석 결과, KTX 개통 이후 인구는 대구광역시와 동대구역 주변 지역 모두 인구의 집적이 완화되었는데, 이는 대구시 총인구수의 감소와 맥락을 함께 한다. 또한, 동대구역은 교통 결절점이자 여행, 출장 등의 다양한 활동을 지원하는 만큼 유동인구가 많아 도소매업, 숙박과 같은 도시 특화산업들의 집적이 증가하였다. 마지막으로 복합환승센터 개발계획에 대한 시장의 반응은 계획의 완료 시기가 아닌, 계획의 발표단계에서부터 동대구역 주변 지역에서 긍정적으로 나타나고 있음을 확인하였다.

2. 동대구역 복합환승센터 개소 이후 연구

동대구역 복합환승센터 개소 이후의 연구는 아파트 가격 영향 분석, 환승센터 특징분석 연구만 진행되었을 뿐, 도시 내 및 지역 간 교통량의 변화를 바탕으로 환승센터 개소의 영향을 살펴본 연구는 제한적이었다. Kim et al.(2018)은 신세계 동대구 복합환승센터를 연구대상으로 복합환승센터의 개발과 아파트 가격의 관계를 실증적으로 규명하고자 하였다. 이때 국토교통부에서 구득한 대구시 동구의 아파트 거래가격 데이터를 바탕으로 하였으며, 헤도닉가격모형(HPM)에 지역 특성, 건물 특성, 세대 특성, 입지 특성, 시점 특성을 모두 포함하여 분석하였다. 분석 결과, 동대구역 복합환승센터는 도시고속도로나 지하철 역사와 달리 교통시설 및 쇼핑센터의 기능이 결합한 복합시설의 형태라는 점에서 인접할수록 거래가격이 높게 형성된다는 점을 확인하였다. 동시에 동대구 복합환승센터와의 직선거리에 대한 한계효과³⁾를 11km 내에서 1km씩 구분하여 분석하였으며, 아파트단지가 위치한 거리에 따른 한계 효과의 차이를 제시하였다.

한편 Jin and Shin(2019)은 소비자들의 다양한 의견, 경험을 접할 수 있는 소셜네트워크 서비스(SNS)를 활용하여 국내 고속철도 환승센터의 특징을 파악하고, 각 특징에 맞는 맞춤형 철도 서비스를 제공하기 위한 이론적 근거를 마련하고자 하였다. 이에 본 연구는 철도산업정보센터의 고속철도 이용자 및 정차 횟수 데이터를 기준으로 동대구역을 비롯한 상위 고속철도 환승센터(서울역, 부산역, 대전역)와 관련된 소셜미디어 데이터를 수집하였다. 이후 텍스트마이닝, 소셜네트워크 분석(SNA), 클러스터분석과 같은 빅데이터 분석을 시도하였다. 분석 결과, 동대구역은 복합환승센터 자체로 대구에서 하나의 랜드마크 기능을 수행하고 있으며, 주변 대형 쇼핑센터인 신세계백화점의 기능과 중요성이 돋보였다.

3. 네트워크 중심성 분석 연구

공간과 관련된 네트워크 중심성 분석 연구는 그 주제와 대상, 다루려는 네트워크의 특성에 따라 기존에 개발된 다양한 분석법 중 적합한 방법을 선택하여 활용하였다. Ha and Lee(2017)는 서울시 내 도시활동 및 공간구조의 변화를 분석하고자 하였는데, 이 과정에서 스마트카드 자료를 이용해 구축한 OD 매트릭스 자료를 이용하여 1km×1km 단위로 나눈 각 격자의 위세중심성을 산출하고 그 변화를 살펴보았다. Lee et al.(2018)은 시 ‧ 군 ‧ 구 간의 흐름을 토대로 지역의 중심성을 파악하기 위해 서울시 25개 구 간 통근통행 OD 행렬을 이용하여 보나시치 베타 중심성을 계산하였는데, 이때 지역 간의 관계를 경쟁 관계로 보고 β를 음(-)의 값으로 사용할 것을 제안하였다. Lee et al.(2019)은 서울시의 교통 밀집도를 분석하고, 높은 중심성을 가진 노선의 수요를 주위에 분산할 수 있는 새로운 노선을 제안하였다. 이때 정류장, 노선뿐만 아니라 유동인구(승객) 자료를 활용하여 노드에 가중치를 두어 중심성을 계산한 가중 매개 중심성 지수를 활용하였다.

한편 서로 다른 특성을 가진 지역이나 공간을 비교하기 위해 중심성 지표를 새롭게 개발하여 연구에 적용하기도 하였다. Lim(2020)은 공간구조에 대한 개념적 접근과 함께, 공간구조 설정을 위한 방법론을 제안하고, 이를 충청지역에 적용하여 결과를 살펴보았다. 이때 중심성 지수는 인구와 시설 분석지표의 전체 총량(지역)에서 해당 도시가 차지하는 점유 비중값의 합을 분석지표 수로 나눈 평균값으로 설정하여 산출하였다. Lee and Nam(2021)은 2011년과 2019년의 서울시 도시공간 중심성을 파악하고 그 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 하였는데, 이때 서로 다른 특성의 중심성 크기 측정을 위한 방법으로 도시공간 중심성 지수를 개발하였다. 이 지수를 구성하는 변수는 인구적 특성, 경제적 특성, 도시공간구조적 특성, 교통 특성으로 구분되며, 2019년에는 생활인구, 카드매출액과 같은 도시 활동 빅데이터를 추가로 활용하여 중심성을 분석하였다.

앞서 기술한 바와 같이 공간의 중심성을 분석한 연구는 국내에서 최근까지 활발하게 이루어지고 있었으나, 본 연구에서 사용된 중심성 분석 방법인 PageRank 알고리즘 방식을 교통 분야에서 활용한 연구는 제한적이었다. 이를 활용한 국내의 유일한 연구인 Kim et al.(2017)은 교통 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS 알고리즘을 활용하였으며, 고속도로 요금소에서 수집되는 TCS(Toll Collection System) 데이터를 단순 교통량과 비교하는 방식을 통해 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하였다. 해외 사례로는 대중교통 네트워크의 취약성 분석에 앞서 전 세계에 다양한 크기를 가진 10개 네트워크의 구조적 특성을 알아보기 위해 PageRank 알고리즘이 사용된바 있으며(Mouronte-López, 2021), 최근 중국의 다양한 운송수단 네트워크와 관련하여 코로나-19 확산 위험을 평가하는 과정에서도 활용되었다(Xu et al., 2022).

기존에 개발되었던 여러 중심성 방법 중 연결중심성은 한 결절의 직접 연결선이 많고 적음만을 살피는 수치이며, 매개중심성은 간접연결도 고려하나 특정 결절이 연결고리 구실을 얼마나 하고 있는가를 알아내는 것을 목적으로 한다. 중심성 계산에서 수치를 대입하는 위세중심성은 이웃 결절의 위세도 함께 반영되나, 교통에서 중요한 출발지, 도착지를 포함한 방향성은 고려하지 못한다(Huh, 2018). 이에 동대구역의 중심성을 판단하는 데 있어 기존 중심성에서 부족했던 통행의 방향성을 고려하고, 중요한 노드에 가중치를 부여하며, 각 노드의 영향력을 다른 노드로 전파할 때 외부로 향하는 모든 간선의 수도 고려하는 PageRank 중심성 방법이 본 연구에 더 적합하리라 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 동대구역을 기준으로 O/D를 구분한 통행량 분석뿐만 아니라 PageRank 알고리즘을 사용하여 기존에 이루어지지 않았던 지역 내, 지역 간 철도 네트워크상 중심성의 변화를 살펴보고자 한다.

연구방법

1. 데이터

본 연구는 동대구역 복합환승센터 개소 시기인 2016년 12월 전후 비교를 목적으로 하고 있기에 2010-2021년까지를 연구범위로 설정하였다.⁴⁾ 먼저, 지역 내 철도 분석에서는 대구교통공사에서 제공하는 도시철도 OD 자료(2011-2021)와 역간 거리자료를 활용하였으며, OD 자료는 연간 합계 형태로 제공되었다.⁵⁾ 2021년 기준, 대구 도시철도는 1호선 32개, 2호선 29개, 3호선 30개 역이 운행되고 있다. 이때 도시철도 동대구역을 기종점으로 하는 도시철도 통행량은 2021년 기준 9,462,500명으로 1호선에서 가장 많으며, 1호선 전체 기종점 통행량의 약 9%를 차지한다. 다음으로 지역 간 철도 분석에서는 한국철도공사(Korail)에서 2010-2021년, SR에서 2016-2021년 여객 수송량 자료를 제공받아 분석에 활용하였으며,⁶⁾ 전국에 소재한 고속 ‧ 일반철도역을 공간적 범위로 설정하였다. OD를 구분한 지역 간 철도 노선은 2021년 기준 약 9,580개가 존재하며, 그중 동대구역을 기점 및 종점으로 하는 노선은 모두 335개이고, 전체 통행량 대비 해당 비율은 약 15%를 차지한다. 또한, 국가교통DB센터에서 제공하는 「교통망 GIS DB 철도」 자료를 활용하여 지역 내, 지역 간 철도 분석 결과를 시각화하였다.

2. 네트워크 중심성 분석 방법

최근 사회적 관계나 교류를 네트워크 관점에서 다루는 사회망 분석법(social network analysis)이 교통 분야에서도 결절의 지위, 즉 중심성(centrality)을 파악하기 위한 방법으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 다양한 중심성 분석 방법 중 구글 공동창업자인 Page가 web-page의 중요도를 측정하고, 검색 품질 향상을 위해 고안한 PageRank 네트워크 중심성 분석 방법(Brin and Page, 1998)을 동대구역을 비롯한 다양한 철도역의 중심성 분석에 활용하였다. 앞서 살펴본 Kim et al.(2017)은 PageRank 네트워크 중심성 분석 방법과 함께 기점과 종점 각각의 중요성을 살펴보기 위해 HITS 방법론을 사용한 바 있다. 그러나 본 연구는 기점과 종점 통행량의 차이가 미미한 연도별 총량을 기준으로 노드의 중심성을 파악하는 데 그 목적이 있으므로, PageRank 방법론이 더 적합하다고 판단하였다.

교통 분야에 적용한 PageRank 중심성 수치는 다른 역에서 동대구역으로 들어오는 링크가 많거나, 링크의 수가 많지 않더라도 서울역처럼 들어오는 역의 중요도가 높다면 중심성 수치가 높아진다고 해석할 수 있다. PageRank를 나타내는 Equation 1에서 PR(A)는 A역의 PageRank, d는 0-1 값을 가지는 damping factor이다. 이는 단순히 연속된 역을 무작위로 이동하는 Random surfer가 같은 경로를 무한정 반복하거나 멈추지 않고, 다른 역으로 이동하는 확률을 1-d로 주어 모든 노드와 연결되도록 한다. d값은 일반적으로 0.85로 설정하며(Brin and Page, 1998), 교통 분야에서 네트워크 특성을 파악하기 위해 PageRank 중심성을 활용한 사례에서도 동일한 d값을 사용하였다(Mouronte-López, 2021; Xu et al., 2022). Tn은 A역으로 향하는 링크를 가진 역이며, C(Tn)은 Tn역이 가진 모든 링크 수를 뜻하고, N은 모든 역의 수이다.

Equation 1의 과정을 무한히 반복하면 어느 순간부터 확률이 변하지 않는데, 이 수치는 곧 A역에 방문할 확률이자 A역의 PageRank 중심성을 나타낸다. A-D역이 있다고 가정했을 때, 처음 각 역에 방문할 확률은 0과 1 사이에서 임의로 정하는 것이 가능하며, a, b, c, d로 설정할 수 있다(이때 a+b+c+d=1). 처음에 A역에 있었는데 A역으로 방문할 확률은 a×0, 처음 B역에서 A역으로 방문할 확률은 b×1/3, 처음 C역에서 A역으로 방문할 확률은 c×1/2, 처음 D역에서 A역으로 방문할 확률은 d×1/2로 가정하면, Equation 2와 같이 A역의 PageRank값이 갱신된다.

B, C, D역도 마찬가지로 계산되며, 이 과정을 무한히 반복하면 각 역의 수치가 고정되어 이내 PageRank 값을 갖게 된다. 본 연구에서는 R에서 제공되는 tidygraph 패키지를 활용하여 중심성을 분석하였으며, 이 패키지의 PageRank 네트워크 중심성 함수는 igraph 1.3.0 패키지에 기반하고 있다.

지역 내 철도(도시철도) 분석

1. 도시철도 기종점 통행량 변화 분석

1) 동대구역 기종점 통행량 변화 분석

동대구역을 기점 및 종점으로 하는 도시철도의 총통행량은 2017년에 큰 폭의 증가를 보이고, 2020년 코로나-19의 영향으로 인해 분석 기간 중 가장 낮은 수준으로 감소하였으며, 2021년 소폭 회복하는 패턴을 보였다. 대구광역시는 7개의 구(북구, 남구, 중구, 서구, 동구, 달서구, 수성구), 1개의 군(달성군)으로 이루어져 있는데, 동대구역을 기종점으로 하는 구군별 통행량은 인구가 많은 달서구, 동대구역이 위치한 동구, 인근의 중구에서 높게 나타났다(Figure 1(a)). 각 구군에서 2016년 대비 2017년에 상인역, 안심역, 중앙로역의 증가가 가장 두드러졌다.

동대구역을 기점 및 종점으로 하는 수송실적의 총량적인 변화는 전체 수송실적의 75% 이상을 차지하는 12km 이내 구간에서 가장 크게 나타났다(Figure 1(b)). 구체적으로 동대구역 기종점 거리별 총통행량은 8-12km, 4-8km, 4km 이내 순으로 나타나는데, 각 범위에 해당하는 역이 각각 26개, 24개, 9개로 각 범위의 정차역 개수 차이가 통행량 순위에도 영향을 미치는 것으로 보인다. 한편 2016년 대비 2017년에 동대구역을 종점으로 하는 거리별 총통행량은 4km 이내의 중구 중앙로역, 4-8km 구간의 중구 반월당역 그리고 8-12km 구간의 동구 안심역에서 가장 많이 증가하였다.

복합환승센터가 개소한 2016년 대비 2017년, 동대구역을 종점으로 하는 노선별 통행량을 분석한 결과, 1호선에서 125만 명(+33%), 2호선에서 32만 명(+33%), 3호선에서 11만 명(+54%) 증가하여, 모든 노선에서 동대구역을 종점으로 하는 통행량이 증가함을 확인하였다(Figure 1(c)). 이때 1호선 통행량의 증가는 다른 호선에 비해 4-11배 높게 나타나 환승노선(2 ‧ 3호선) 대비 동일 노선(1호선)에서 복합환승센터 개소의 영향을 더 많이 받았음을 알 수 있다. 한편 같은 시기, 1 ‧ 2호선 대비 3호선의 통행량 증가율이 높고, 전체 노선에서 자치하는 비중이 다른 노선은 감소한 것과 달리 0.6% 증가한 것을 볼 때(Figure 2(c)), 개통 연수가 3년이 채 되지 않은 3호선의 통행량이 점차 늘어나고 있는 추세였기에 증가폭 또한 크게 나타났으리라 판단된다.

Figure 1.

Annual number of passengers arriving at Dongdaegu subway stations: (a) by district, (b) by distance, (c) by line

2) 전체 통행량 대비 동대구역 발착량 변화 분석

새로운 역 개업과 신규 노선 개통의 효과를 고려하기 위하여 도시철도의 전체 통행량 대비 동대구역 발착량을 구군별/거리별로 분석하였다. 먼저 구군별로 분석한 결과, 2016년 대비 2017년 달성군의 전체 대비 동대구역을 종점으로 하는 통행량, 중구의 전체 대비 동대구역을 기점으로 하는 통행량 비율이 각각 1.52%, 1.42% 증가하였다(Figure 2(a)). 달성군 비율 증가는 도시철도 1호선이 달성군 설화명곡역, 화원역까지 연장된 영향으로 보이며, 중구에서는 명덕역, 반월당역, 중앙로역, 청라언덕역, 경대병원역의 통행량이 급증하였다. 한편 2014년 대비 2015년 북구의 비율 감소가 두드러지는데(Figure 2(a)), 이는 2015년 4월 개업한 도시철도 3호선의 영향을 받아 3호선 일부 구간인 칠곡경대병원역-원대역⁷⁾에서 출발하여 동대구역을 제외한 다른 역으로 향하는 통행량이 증가한 영향으로 보인다.

도시철도의 전체 통행량 대비 동대구역 발착량을 거리별로 분석한 결과, 2016년 대비 2017년에 모든 거리 범위에서 증가하는 패턴을 보이며, 특히 16-20km 범위에서 급증하였다(Figure 2(b)). 16-20km 범위에 해당하는 도시철도역은 2015년 개업한 3호선(칠곡경대병원역, 학정역, 팔거역, 동천역, 칠곡역, 구암역), 2016년 9월에 개업한 1호선 일부(설화명곡역, 화원역), 인근에 대단지아파트가 있는 2호선 일부(대실역, 다사역)에 해당하기에 전년 대비 2017년의 변화량이 뚜렷한 것으로 판단된다.

Figure 2.

Dongdaegu Station arrivals compared to total arrivals: (a) by district, (b) by distance, (c) by line

2. 도시철도 역별 네트워크 중심성의 시계열적 변화 분석

도시철도의 역별 네트워크 중심성 변화는 2011년부터 2021년까지 총 11년의 연간 기종점 통행량에 기반하여 분석하였다. 매년 PageRank 네트워크 중심성의 총량은 1이므로, 새로운 역의 등장은 대부분의 역에 대한 중심성 감소로 이어질 수밖에 없으며, 실제로 3호선이 개업한 2015년 이후 명덕역을 제외한 모든 역의 중심성이 감소하였다. 따라서, 도시철도 중심성의 변화량은 2016-2021년의 변화에 기초하여 계산하였다.

2021년 기준, 대구 도시철도에서 동대구역은 두 번째로 높은 중심성을 보인다(Figure 3(a)). 도시철도 중심성이 가장 높은 6개 역(반월당, 동대구역, 중앙로, 상인, 서부정류장, 대구역)의 변화를 살펴본 결과, 동대구역을 제외한 대부분 역에서 2015년 3호선 개통의 영향으로 중심성이 감소하였다. 반면 동대구역의 경우 2016년부터 중심성이 증가하였고, 2020년 잠시 주춤하였으나 2021년 다시 중심성을 회복한 것으로 나타났다(Figure 4).

2016년 대비 2019년에 대구 도시철도역 중 동대구역의 중심성 증가량이 0.008로 가장 높게 나타났다(Figure 3(b)). 같은 시기에 네트워크 중심성의 증가 폭은 2016년부터 개통한 1호선 일부역(설화명곡역, 화원역)에서 크게(0.005) 나타났으며, 주요 도시철도역인 반월당역(0.001), 2015년부터 운영을 시작한 3호선 역(매천시장, 팔달시장, 북구청 등)이 그 뒤를 이었다.

동대구역 복합환승센터 개소 전후 전체 도시철도역의 중심성 변화가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위하여 대응표본 비모수 검정인 윌콕슨(Wilcoxon) 부호순위 검정을 실시하였다.⁸⁾ 그 결과, 2016년과 2019년 사이 도시철도 중심성의 변화는 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의하지 않게 나타났다(표준화된 검정통계량 z=-1.585, p=0.113). 또한, 결측치를 제외한 88개 역의 빈도분석 결과, 중심성이 증가한 역은 42%, 감소한 역은 58%로 나왔으며, 이는 2016년 동대구역의 복합환승센터 개소 및 1호선이 연장 개통되었음에도 일부 역에서만 중심성이 변화하였음을 확인하였다.

Figure 3.

PageRank Centrality of Dongdaegu Station of urban railway: (a) 2021, (b) 2019 compared to 2016

Figure 4.

Changes in the 6 stations with the highest PageRank centrality in 2021

지역 간 철도 분석

1. 고속 및 일반철도 기종점 통행량 변화 분석

1) 동대구역 기종점 통행량의 권역별 변화 분석

동대구역 기점/종점 권역별 총통행량은 2016-2019년까지 점차 증가하다, 2020년 급감 후 2021년 회복하는 양상을 보인다. 분석기간 동안 동대구역을 기종점으로 하는 통행량은 인구가 많은 서울 및 경기북부, 동대구역이 위치한 대구 ‧ 경북권, 인근에 있는 부산 ‧ 울산 ‧ 경남권에서 높게 나타났다(Figure 5(a)).

2016년 대비 2019년에 동대구역을 기종점으로 하는 통행량 중 서울 및 경기북부는 평균 1.4% 증가하였으며, 특히 수서역에서 약 128만 명 증가하였다. 반면 부산 ‧ 울산 ‧ 경남권에서 같은 기간 동안 동대구역 기종점 통행량이 약 39만 명 증가하였고, 특히 부산에서 17만 명 증가하였으나, 전체 대비 해당 권역의 비중은 평균 1.9% 감소하였다.

2) 동대구역 기종점 통행량의 거리별 변화 분석

동대구역 기점/종점 거리별 총통행량은 분석기간 동안 250-300km에서 약 40%로 가장 높은 비율을 차지한다. 중 ‧ 단거리(150km 이하)의 총수송량은 약 50%, 250-300km를 제외한 장거리(150km 이상) 통행량은 약 10%로 상대적으로 미미하였다(Figure 5(b)).

250-300km 범위는 동대구역 기종점 통행량의 전년 대비 2017년의 증가와 2020년의 감소 폭이 크게 나타난다. 2016년 대비 2017년은 새로이 경부선 KTX 정차역이 된 용산역, SRT 개통과 함께 개업한 수서역의 증가가 두드러진다. 한편 2019년 대비 2020년에는 코로나-19의 영향으로 기존에 통행량이 많던 서울역, 수서역, 광명역, 수원역에서 통행량 감소를 견인한 것으로 보인다.

동대구역 기점/종점 통행량은 2016년 대비 2019년에 100-150km 범위에서 약 32만 명 증가하였고, 특히 부산역, 대전역에서 각각 17만 명, 15만 명 증가하였으나, 전체 대비 해당 거리의 비중은 약 1.4% 감소하였다. 한편 같은 시기 200-250km 구간에서 동대구역을 기종점으로 하는 통행량 비율이 평균 2.2% 증가하였는데, 이는 2016년 SRT 개통으로 고속철도역이 된 평택지제역, 새로 개업한 동탄역에서 2016년 대비 2019년 동대구역을 기종점으로 하는 통행량이 각각 20만 명, 8만 명이 증가하며 많은 이용자를 견인한 것이 비율 증가의 이유로 판단된다.

Figure 5.

Annual number of passengers arriving at Dongdaegu railroad Station: (a) by area, (b) by distance

2. 지역 간 철도 역별 네트워크 중심성의 시계열적 변화 분석

지역 간 철도 역별 네트워크 중심성은 Korail과 SR로부터 제공받은 2010-2021년의 모든 고속 ‧ 일반철도 역간 수송실적 자료를 활용하여 분석하였고, 그 결과 동대구역은 2021년 기준 모든 철도 정차역 중 두 번째로 높은 중심성을 보였다(Figure 7(a)). 이때, 중심성이 가장 높은 서울역은 신규 개설역인 수서역의 영향으로 인해 2016년 대비 2017년에 중심성이 소폭 감소 후 다시 회복하는 양상을 보이는 것과는 대조적으로 동대구역은 지속해서 증가하는 패턴을 보인다(Figure 6(a)).

2016년 대비 2019년에 모든 철도역의 중심성 변화를 살펴보았을 때, 동대구역은 5번째로 높은 중심성 증가를 기록하였으며(Figure 7(b)), 2018년 대비 2019년 약간의 감소를 제외하면 2016년 이후 꾸준한 증가 추세가 나타났다. 2016년 대비 2019년에 중심성의 증가 폭이 가장 큰 6개의 역과 함께 시계열적 변화 형태를 살펴본 결과, 수서역, 강릉역⁹⁾은 신설역 중에서도 급격한 증가패턴을 보이며, 동대구역은 기존역 중에서 2019년 두 번째로 높은 중심성(0.053)과 큰 폭의 증가(+0.004)를 기록하였다(Figure 6(a), 6(b)). 한편 대구경북권 일반철도 정차역 중 중심성 감소 폭이 가장 큰 역은 동대구역과 가장 가까운 대구역(-0.003)으로 나타났다.

2016년과 2019년 사이 전국 철도역의 지역 간 철도 중심성 변화 또한 윌콕슨(Wilcoxon) 부호순위 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다.¹⁰⁾ 그 결과, 유의수준 0.05에서 2016년과 2019년의 중심성이 감소(표준화된 검정통계량 z=-6.593, p<0.001)하였음을 확인하였다. 또한, 결측치를 제외한 248개 역 중 중심성이 감소한 역은 73%, 증가한 역은 27%로 나타났다. 이는 동대구역과 SRT 개통의 영향을 받은 일부 역들의 중심성이 증가함과 동시에 다른 역들의 중심성은 낮아진 것으로 판단된다.

Figure 6.

PageRank centrality of railway stations: (a) 6 stations with the highest centrality in 2021, (b) 6 stations with the highest increase of centrality in 2019 compared to 2016

Figure 7.

PageRank Centrality of Dongdaegu Station of high-speed rail stations: (a) 2021, (b) 2019 compared to 2016¹¹⁾

결론

이 연구는 도시의 특성 변화에 따라 철도를 중심으로 한 도시 내 공간구조, 지역 간 상호작용의 변화를 파악하기 위해 동대구역 복합환승센터를 사례로 분석하며, 해당 센터의 개소 전후 변화를 지역 내 및 지역 간으로 구분하여 관찰하였다. 이때 동대구역을 기종점으로 하는 단순통행량뿐만 아니라 PageRank를 활용한 중심성 변화도 함께 분석하였다.

분석 결과, 동대구역을 기종점으로 하는 도시철도 통행량은 2016년 대비 2017년에 큰 폭으로 증가하였고, 새로운 역 개업과 신규 노선 개통 효과 또한 확인하였다. 이는 반월당, 중앙로역처럼 중심 상권과의 연계도 영향을 일부 미치고 있으나, 안심, 상인, 대실, 다사역과 같은 대규모 주택단지 인근 역에서도 동대구역 복합환승센터의 유인력에 의해 통행량이 증가한 것으로 판단된다.

동대구역을 기종점으로 하는 고속 및 일반철도 통행량은 2016년 이래로 코로나-19의 영향을 받기 전까지 꾸준히 증가하며, 250-300km 거리에서 동대구역 기종점 통행량이 가장 높게 나타났다. 또한, 중 ‧ 단거리(150km 이내)의 수송량이 많고, 250-300km를 제외한 장거리 수송(150km 이상)은 상대적으로 미미하였다. 이때 새롭게 고속철도역이 된 용산, 평택지제역, SRT 개통과 함께 개업한 수서역, 동탄역을 중심으로 동대구역 기종점 통행량의 증가가 두드러졌다. 신규 노선 개통의 영향을 받은 역에서 동대구역을 기종점으로 하는 통행량의 급격한 증가는 권역별로 구분한 2016년 대비 2019년 총통행량 수치에서도 확인할 수 있다. 이 기간 동안 비중이 가장 크게 증가한 서울 및 경기북부에서 수서역이 동대구역 기종점 통행량 증가를 견인했기에, 부산 ‧ 울산 ‧ 경남권에서 통행량이 약 39만 명이나 증가하였음에도 전체 권역 대비 부산 ‧ 울산 ‧ 경남권의 비중은 감소한 것으로 나타났다.

중심성 변화의 분석 결과, 동대구역은 2021년에 지역 내, 지역 간 모두에서 두 번째로 높은 중심성을 보였다. 또한, 동대구역의 중요도는 다른 주요 도시철도역(반월당, 중앙로, 상인역 등)과 이용객이 많은 KTX 정차역(서울, 수서, 부산, 대전역 등)과는 달리 2016년 이후 그 중심성이 지속해서 증가하는 것으로 나타났다. 도시철도는 2016년 대비 2019년에 역들의 중심성이 통계적으로 유의미한 변화를 보이지 않았으나, 동대구역은 그중에서도 가장 높은 중심성 증가를 보였다. 지역 간 철도의 경우, 같은 시기에 수서, 동탄, 강릉역 등 신설역 및 신규 노선의 개통으로 인해 대부분의 기존 역 중심성이 낮아졌으나 동대구역은 지속해서 중심성이 높아진 것으로 나타났다.

이 연구는 교통거점시설의 입지가 교통 수요에 미치는 영향뿐만 아니라 지역 내 및 지역 간 네트워크상 중심성의 변화에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 즉, 2016년 복합환승센터의 개소 이후 도시철도, 고속 ‧ 일반철도 네트워크상에서 동대구역의 중요도는 지속적으로 강화되었음을 확인할 수 있었고, 이는 나아가 대규모 교통거점시설의 입지가 도시 내 공간구조에서 동대구역 지역의 위상과 지역 간 상호작용에서 대구 지역의 중요도에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 판단된다. 특히 교통거점시설 중 하나인 복합환승센터가 대도시에 입지하였을 때, SRT 개통역인 동탄과 같은 수도권 중소도시의 중심성 증가에 준하는 변화를 이끌어냈다는 점을 확인하였다.

다만, 이러한 변화는 동대구역 복합환승센터 개소라는 단일 요인에 의한 것으로 보기에는 어려움이 있다. 이는 환승센터 개소 후 인근에 호텔형 고급 주거공간인 메리어트 호텔, 창업 청년의 활동 공간으로 조성된 벤처밸리 상징거리, 대규모 상가와 오피스텔이 조성되는 등 동대구역 이용객 증가를 유발하는 요소가 복합적으로 작용하고 있기 때문이다. 그러나 이들 변화 또한 복합환승센터 개소와 무관하다고 보기는 어렵고, 통행량 및 중심성 증가를 설명하는 데 있어 복합환승센터 개소가 타 요인들에 비해 큰 비중을 차지하는 영향요인으로 볼 수 있다. 한국관광 데이터랩 홈페이지 지역별 관광 현황자료(2022)에 따르면 코로나-19의 영향을 받기 전인 2018년 대구광역시 동구의 외지 방문자 수¹²⁾는 약 440만 명에서 2019년 약 470만 명으로 증가하였으며, 2018-2021년 동안 동구의 중심 관광지¹³⁾ 1위로 복합환승센터에 위치한 신세계백화점이 선정되었다는 점을 통해 이를 일부 확인할 수 있다. 또한, 타 수단 대비 고속철도가 상대우위를 차지하고 있는 200-400km 거리구간(Lee et al., 2013)에서 지역 간 통행량 증가가 두드러졌다는 점은 환승시간 감소로 인한 철도교통 수단의 효용 증가가 장거리 통행 수요의 변화를 가져온 결과로도 해석할 수 있겠다. 따라서 본 연구의 결과는 지속 가능한 녹색성장 정책, 친환경 교통, 철도교통 활성화 전략 등을 포함한 지역발전계획을 수립하는 데 하나의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 실제 복합환승센터 이용객의 변화를 직접적으로 조사 ‧ 분석하지 못하고, 제한적인 교통수단 이용량인 도시, 고속 ‧ 일반철도 기종점 연도별 총통행량이라는 대리 변수(proxy variable)로 분석하였다는 점에서 한계를 지니고 있다. 향후 연구에서 동대구역을 방문/연결하는 자동차, 시내버스, 고속버스 등의 교통수단 이용량을 분석에 포함한다면 교통거점시설의 입지에 따른 도시 내, 지역 간 교통 수요의 변화를 더욱 면밀하게 파악할 수 있을 것이다. 나아가 이동통신기반 교통 빅데이터와 사용자 참여형 지리정보(Volunteered Geographic Information)에 기반한 유동인구, 시간대별/월별/계절별 기종점 통행량을 활용하여 네트워크 중심성 변화를 관찰한다면 더욱 다이나믹한 도시 내 공간구조와 지역 간 상호작용 변화를 모니터링할 수 있을 것으로 기대된다.