I. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

소공원은 ｢도시공원 및 녹지 등에 관한 법률｣(이하 공원녹지법)에 근거한 생활권공원의 한 유형으로서, 소규모 토지를 이용하여 도시민의 휴식 및 정서 함양을 도모하기 위하여 설치되는 공원이다(공원녹지법 제15조 제1항 제2호 가목). 소공원은 개별 면적이 작아 도시공원 전체에서 차지하는 비중은 미미하지만, 별도의 대규모 부지 확보나 광범위한 토지이용계획을 전제로 하지 않고 시가지 내부의 소규모 유휴부지나 자투리 공간을 활용하여 조성될 수 있다는 점에서, 이미 고밀로 개발된 기성시가지 내에서 생활권 녹지를 확충할 수 있는 현실적인 수단으로 주목받고 있다(강지현, 2021; 문지영, 2023).

서울시의 경우 1인당 공원 면적은 법정 기준을 상회하는 수준으로 알려져 있으나, 이는 외곽 산림지대에 분포하는 도시자연공원구역 등의 면적이 반영된 결과로서, 도심 및 부도심 인근의 조밀한 시가화지역에서 주민이 일상적으로 접근할 수 있는 생활권 단위의 공원은 여전히 부족한 실정이다(박소현 등, 2014; 홍성언･박수홍, 2003). 이러한 여건에서 소공원은 근린공원이나 어린이공원이 들어서기 어려운 고밀 시가지 내부에 공급될 수 있는 최소 단위의 생활밀착형 공원으로서 그 정책적 중요성이 크다. 그러나 공원녹지법령은 소공원의 정의와 설치 가능한 시설의 범위만을 규정하고 있을 뿐, 1인당 필요면적이나 배치기준 등 구체적인 수급기준을 제시하지 않고 있어, 소공원이 실제로 어떠한 논리에 따라 입지해 왔는지에 대한 실증적 검토가 요구된다.

한편 도시공원의 입지와 공급을 다룬 기존 연구는 대부분 도시공원 전반 또는 근린공원과 어린이공원을 대상으로 이루어져 왔으며(배민기, 2013; 박소현 등, 2014; 신병철･이은엽, 2018; 김용국, 2019; 문지영, 2023), 소공원만을 대상으로 입지 결정요인을 규명한 연구는 매우 제한적이다. 특히 소공원은 계획적 배치 기준에 따라 공급되는 대규모 공원과 달리 가용 토지 여건에 따라 독립적으로 조성되었을 가능성이 제기되는 시설임에도, 소공원의 입지가 지역의 사회경제적 수요를 반영하고 있는지, 그리고 조성된 소공원이 실제로 활발히 이용되고 있는지를 함께 검토한 연구는 찾아보기 어렵다. 공원의 공급이 입지 단계에서 수요를 반영하지 못하더라도 이용 단계에서는 주변 여건에 따라 활성화 수준이 크게 달라질 수 있다는 점을 고려하면, 입지 결정요인과 이용 결정요인을 구분하여 분석하는 접근이 필요하다.

이에 본 연구는 서울특별시를 사례지역으로 하여 소공원의 입지 여부에 영향을 미치는 요인(분석 1)과 조성된 소공원 이용자수에 영향을 미치는 요인(분석 2)을 각각 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 소공원의 입지가 어떠한 배치 기준에 의해 입지되었는지를 검토하고, 입지 결정단계와 실제 이용단계에서 작동하는 요인의 차이를 밝힘으로써, 향후 소공원의 신규 조성 및 기존 소공원의 기능 개선을 위한 정책적 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 연구의 공간적 범위는 서울특별시 전역이다. 분석 단위는 소공원의 이용권을 고려하여 설정한 버퍼(buffer)로 하였으며, 소공원이 입지한 버퍼(존재버퍼)와 입지하지 않은 버퍼(비존재버퍼)를 함께 구축하여 양자를 비교하는 방식으로 분석을 진행하였다(분석 1). 분석 1에 사용된 표본은 총 808개 버퍼이며, 이 중 226개(28%)가 소공원을 포함하고 있다. 한편 분석 2에서는 소공원이 입지한 222개 버퍼를 대상으로 분석을 진행하였다. 시간적 범위는 최신 자료가 구축된 2026년(서울시 소공원 현황자료 기준일자 2026년 1월 1일)으로 설정하였으며, 인구구성, 토지이용, 공시지가 등 독립변수 역시 동일 시점을 기준으로 구축하였다. 유동인구는 2025년 6월부터 2026년 5월까지의 1년치 자료를 사용하였다.

연구의 분석 절차는 다음과 같다. 먼저 서울시 소공원의 현황과 공간적 분포를 도시공원 전체의 분포와 비교하여 검토함으로써, 소공원 입지의 개괄적 특성을 파악한다. 다음으로 분석 1에서는 버퍼 내 소공원 존재 여부를 종속변수로 하고 사회경제요인, 입지특성요인, 환경요인을 독립변수로 하는 이항로지스틱 회귀분석을 분석모형으로 선정한다. 이어서 소공원 분포의 공간적 자기상관성을 검토하기 위해 Global Moran's I 분석을 수행하고, 공간적 의존성이 확인됨에 따라 종속변수의 공간적 파급효과를 반영하는 공간계량모형을 적용하여 분석을 진행한다. 분석 2에서는 소공원이 존재하는 버퍼만을 대상으로, 월평균 공원이용인구를 종속변수로 하는 다중회귀분석(OLS)을 실시한다. 이러한 연구 과정을 통해 소공원의 입지 결정 단계와 이용 단계에서 작동하는 요인을 각각 규명하고, 양자의 차이를 종합적으로 검토하고자 한다.

II. 개념, 현황 및 선행연구 고찰

1. 도시공원과 소공원

도시공원은 ｢도시공원 및 녹지 등에 관한 법률｣(이하 공원녹지법)에 근거하여 설치･관리되는 대표적인 도시기반시설로서(이재준 등, 2009), 동법 제1조는 공원녹지의 확충･관리･이용 및 도시녹화를 통해 쾌적한 도시환경을 조성하고 공공복리를 증진시키는 것을 입법목적으로 명시하고 있다. 공원녹지법 제2조 제3호에서 도시공원은 “도시지역에서 도시자연경관을 보호하고 시민의 건강･휴양 및 정서생활을 향상시키는 데에 이바지하기 위하여 설치 또는 지정된 것”으로 정의되며, 같은 법 제15조 제1항에서는 도시공원을 그 기능과 주제에 따라 국가도시공원, 생활권공원, 주제공원으로 세분하고 있다. 이 중 생활권공원은 도시생활권의 기반이 되는 공원으로서 소공원, 어린이공원, 근린공원으로 다시 구분되며, 주제공원은 역사공원, 문화공원, 수변공원, 묘지공원, 체육공원, 도시농업공원, 방재공원으로 세분된다.

생활권공원 중 소공원은 공원녹지법 제15조 제1항 제2호 가목에서 “소규모 토지를 이용하여 도시민의 휴식 및 정서 함양을 도모하기 위하여 설치하는 공원”으로 규정되어 있다. 이는 어린이공원과 달리, 소공원이 특정 연령층이 아닌 전체 도시민의 일상적 휴식 수요에 대응하기 위한 시설임을 보여준다. 특히 공원녹지법 시행규칙 제6조 제2항은 이미 시가지가 조성되어 기준 규모에 적합한 도시공원을 새로 설치하기 어려운 지역에는 그 면적을 기준 이하로 설치할 수 있도록 예외를 허용하고 있는데, 이는 소공원이 대규모 부지 확보나 광범위한 토지이용계획을 전제로 하지 않고 기성시가지 내부에 산재한 소규모 유휴부지나 자투리 공간을 활용하여 탄력적으로 조성될 수 있는 제도적 근거가 된다. 다만 공원녹지법령은 소공원의 정의와 설치 원칙만을 규정할 뿐, 1인당 필요면적이나 배치기준 등 구체적인 수급기준은 제시하지 않고 있어(시행규칙 제4조의 도시공원 전체 확보기준인 1인당 6m²만 존재), 소공원이 실제 도시공간에서 어떠한 논리에 따라 입지하고 있는지는 실증적으로 확인할 수밖에 없는 실정이다.

이러한 관점에서 서울시 소공원의 현황을 살펴보면 다음과 같다. 본 연구에서 활용한 서울시 소공원 현황 자료(데이터 기준일자 2026년 1월 1일)에 따르면, 서울시에는 총 274개소의 소공원이 지정･관리되고 있으며, 개별 소공원의 면적은 최소 58.7m²에서 최대 8,228.0m², 평균 1,312.0m² 수준으로 나타나 대부분 소규모 필지에 조성되어 있음을 확인할 수 있다. 자치구별로는 마포구(21개소), 강남구(20개소), 서초구･영등포구(각 19개소), 용산구(18개소) 순으로 소공원이 상대적으로 많이 입지한 반면, 강동구(1개소), 금천구(2개소), 양천구(3개소) 등에서는 그 수가 매우 제한적인 것으로 파악되었다.

그림 1은 서울시 전체 도시공원(좌)과 소공원(우)의 공간적 분포를 나타낸 것이다. 근린공원 등 도시공원과 도시자연공원구역은 북한산･관악산 등 서울 외곽과 도시 내 산림･구릉지대의 넓은 면적에 걸쳐 분포하는데, 이는 대규모 공원의 입지가 지형적 여건과 용도지역 지정 등 계획적 기준에 의해 결정되는 경우가 많음을 시사한다. 반면 소공원은 이러한 외곽 산림지대보다는 한강 양안의 시가화지역, 특히 도심 및 부도심 인근의 조밀한 주거･상업 혼재 지역에 집중적으로 분포하는 대조적인 양상을 보인다. 이는 소공원이 별도의 부지 확보 절차를 거치기보다 시가지 내부의 소규모 유휴부지를 활용하여 조성되는 경우가 많다는 앞서의 제도적 특성과 부합하는 결과로, 도시공원의 전체 분포가 지형･용도지역과 같은 거시적 입지 조건에 의해 형성되는 것과 달리 소공원의 분포는 시가지 내부의 미시적 토지이용 여건과 더 밀접하게 연결되었을 가능성을 보여준다.

그림 1.

서울시 도시공원(좌) 및 소공원(우) 분포

요컨대 소공원은 법제도상 명확한 수급기준 없이 가용 토지 여건에 따라 조성될 수 있는 공원 유형이며, 실제 서울시 내 분포 역시 자치구 간 편차가 크고 특정 시가화지역에 편중되어 있는 것으로 나타났다. 이는 소공원의 입지가 지역의 인구･사회경제적 수요를 반영한 결과인지, 아니면 도시 내 잔여부지 활용이라는 공급 측 여건의 산물인지에 대한 의문을 제기한다. 아울러 입지 단계에서 수요가 충분히 반영되지 못하였다 하더라도, 조성된 소공원의 실제 이용은 주변의 유동인구, 토지이용, 접근성 등 이용환경에 따라 상이하게 나타날 수 있다(조민균, 2019; 김응준, 2025). 따라서 소공원의 입지 결정요인과 이용 결정요인을 구분하여 실증적으로 규명하는 본 연구의 분석은, 소공원 분포의 형성 논리를 진단하고 향후 수요 기반의 공급 및 관리 방향을 모색하는 데 필요한 작업이라 할 수 있다.

2. 선행연구 검토

기존 연구들은 도시공원을 대상으로 입지 결정요인, 공급의 형평성, 사회경제적 격차 등을 규명하려는 시도들을 다양한 방식으로 수행해왔다. 배민기(2013)는 GIS 네트워크 분석과 로지스틱 회귀 및 다중회귀분석을 통해 도시공원의 유형별 입지 특성과 사회경제적 조건의 연관성을 살펴보았다. 분석 결과 소공원은 근린공원･어린이공원과 달리 지가가 낮은 지역에 입지하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 문지영･반영운(2015)은 청주시를 사례로 생활권공원 유형별 공급권역 내외의 인구, 소득수준, 토지가격 격차를 분석하였다. 그 결과 인구와 토지가격은 세 공원 유형 모두 공급권역 내부가 외부보다 높게 나타난 반면, 소득수준은 소공원만 공급권역 내부가 오히려 낮게 나타나는 역전된 양상을 보였다. 백지현(2018)은 주거지 유형과 시가지개발사업이 서울시 도시공원 분포에 미치는 영향을 실증하였으며, 박혜림(2024)은 Moran's I 검정과 공간공차 모형을 활용하여 1인당 공원면적과 인구구조･사회경제적 변수 간의 관계를 규명하였다. 선민수 등(2025)은 LISA 분석과 이항로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 어린이공원의 입지 결정요인을 규명하였다.

이상의 연구들이 주로 도시공원 전반이나 근린공원 및 어린이공원의 입지를 대상으로 한 데 비해, 소공원을 직접적인 분석 대상으로 삼은 연구는 상대적으로 적은 편이며, 소공원 관련 연구는 공원 내부의 설계･시설･이용 실태 파악에 집중된 것으로 나타났다. 이민영･설유경(2022)은 현장조사를 통해 종로구 소공원의 유형별 계획 특성을 분석하였다. 안소연(2024)은 현장조사와 전문가 인터뷰를 통해 서울시 소공원 조성 과정의 제도적 문제를 살펴보았는데, 조사 대상의 80%가 민간 기부채납으로 조성되었으며 자투리땅이나 경사지에 배치되는 경우가 많아 공공성이 훼손될 수 있다는 점을 지적하였다. 이처럼 소공원의 입지특성을 정량적으로 분석한 연구는 아직까지 충분히 이루어지지 않은 것으로 평가할 수 있다.

3. 시사점 및 차별성

기존의 연구들은 도시공원의 입지와 공급이 토지가격, 소득수준, 인구구조, 개발사업 이력 등 도시의 사회경제적 조건과 관련성을 갖고 있음을 보고한다. 다만 연구별로 주목하는 조건에는 다소 차이가 있는데, 배민기(2013)와 문지영･반영운(2015)은 소공원이 지가나 소득수준 측면에서 다른 공원 유형과 상반된 입지 경향을 보일 수 있다는 점에 주목한 반면, 백지현(2018)과 박혜림(2024), 선민수 등(2025)은 인구구조와 개발사업 이력이 도시공원 공급의 공간적 격차와 관련될 수 있다는 점에 초점을 맞추고 있다는 차이가 있다. 이처럼 소공원의 입지 경향이 다른 도시공원과 다소 다르게 나타날 수 있다는 점이 부분적으로 확인되고 있음에도, 소공원만을 대상으로 이를 체계적으로 검토한 연구는 아직 찾아보기 어렵다. 또한 기존 연구들은 분석 단위가 시･군･구나 행정동 수준으로 비교적 거시적인 경우가 많아, 개별 공원 단위에서의 입지 조건을 충분히 포착하지 못했을 가능성도 있을 것으로 보인다. 이에 본 연구는 소공원을 독립된 분석 대상으로 설정하여 분석을 진행하고자 한다. 소공원이 입지한 곳과 입지 조건이 유사하면서도 소공원이 입지하지 않은 곳을 매칭법을 통해 추출함으로써 비교 표본을 구성하고, 이를 바탕으로 이항로지스틱 회귀분석을 통해 입지 결정요인을 살펴보고자 한다. 아울러 소공원 이용자수와 주변환경 간의 관련성도 함께 살펴봄으로써, 공급과 수요 양 측면에서 소공원의 입지 특성을 보다 종합적으로 파악해보고자 한다.

III. 분석의 틀

1. 매칭법(Matching Method)

소공원은 근린공원 등 다른 생활권공원과 달리 ｢도시공원 및 녹지 등에 관한 법률｣상 별도의 입지 기준이나 유치거리 규정을 두고 있지 않아, 어떠한 입지 조건에서 소공원이 조성되는 경향이 있는지를 확인하기 위해서는 소공원이 존재하는 공간과 그렇지 않은 공간을 비교하는 접근이 필요하다. 다만 소공원이 존재하지 않는 공간을 임의로 추출할 경우, 행정구역･용도지역･지가 수준 등 입지 여건 자체가 상이한 지역이 비교집단에 포함되어 추정 결과가 왜곡될 우려가 있다. 이에 본 연구에서는 소공원이 입지한 공간과 입지 여건이 유사하면서 소공원만 존재하지 않는 공간을 대조군으로 구성하는 매칭법(matching method)을 적용하여 분석 1(소공원 입지 결정요인 분석)의 표본을 구축하였다. 매칭법의 구체적인 절차는 다음과 같다(그림 2).

그림 2.

매칭법 적용 절차

① 처리군(존재 버퍼) 설정: 서울시 소공원 현황자료를 바탕으로 개별 소공원 필지의 중심점을 확인한다.

② 버퍼 형성: 각 소공원 필지 중심점을 기준으로 반경 250m의 원형 버퍼를 설정하여 분석의 기본 공간단위로 삼는다. 해당 버퍼는 종속변수 값 1(소공원 존재)에 해당하는 표본이 된다. 소공원은 앞서 언급한 바와 같이 별도의 법정 유치거리 기준을 갖고 있지 않으나, 250m 유치거리를 적용한 선행연구의 기준을 수용하여 버퍼 반경을 250m로 설정하였다(박문호 등, 1996; 배민기, 2013; 문지영･반영운, 2015).

③ 후보 대조군 생성: 존재 버퍼의 외곽에 접하는 동일 반경(250m)의 원을, 존재 버퍼 중심점을 기준으로 방위각 1도 간격으로 버퍼 둘레를 따라 조밀하게 배치하여 총 360개의 후보 대조군을 생성한다. 이는 존재 버퍼 주변의 입지 여건을 포괄적으로 탐색하기 위함이다.

④ 중복 버퍼 제거: 360개 후보 중 다른 소공원의 존재 버퍼와 공간적으로 중첩되는 후보를 제거한다. 이는 대조군에 다른 소공원의 입지 효과가 혼입되는 것을 방지하기 위한 절차이다.

⑤ 용도지역 조건 적용: 존재 버퍼 내에서 면적이 가장 넓은 대표 용도지역과 상이한 대표 용도지역을 가지는 후보를 제거한다. 이를 통해 존재 버퍼와 유사한 토지이용 규제 여건을 가지는 후보만을 대조군 풀에 남긴다.

⑥ 가중 유사도에 의한 최종 대조군 선정: 남은 후보 중 평균지가, 도로면적, 소공원 외 도시공원 면적의 세 항목을 각각 1/3씩 동일하게 가중하여 존재 버퍼와의 유사도를 산출하고, 유사도가 높은 순으로 대조군을 선정한다. 이 과정에서 대조군 후보 간에 상호 중첩이 발생하는 경우에는 이를 제거하여 최종적으로 존재 버퍼별로 중복 없는 대조군이 확정되도록 한다.

이상의 절차를 통해 소공원이 존재하는 버퍼 1개당 조건이 유사한 비존재 버퍼를 최대 3개까지 매칭함으로써, 소공원 존재 여부만 상이하고 그 외 입지 여건은 최대한 유사한 표본을 구성하였다. 이렇게 구축된 존재･비존재 버퍼 전체를 대상으로 분석 1의 이항로지스틱 회귀분석 모형을 적용하였다.

매칭을 통해 도출된 버퍼는 총 883개로 이중 238개에 소공원이 위치하는데, 이는 주변 대조군 버퍼와 용도지역이 매우 상이한 36개를 제외한 결과이다. 분석 1을 진행하기 위한 추가 정제과정에서 버퍼 수는 최종 808개가 되었고, 소공원은 이중 226개 버퍼에 존재한다.

2. 분석방법

1) 이항로지스틱 회귀분석

소공원 입지 결정요인을 확인하기 위한 기본모형으로 이항로지스틱 회귀분석(binary logistic regression)을 적용하였다. 이항로지스틱 회귀분석은 종속변수가 두 개의 범주(존재/비존재)로 구성된 경우에 적용되는 회귀모형으로, 본 연구에서는 매칭법을 통해 구축한 버퍼를 대상으로 소공원이 존재하는 버퍼를 1, 존재하지 않는 버퍼를 0으로 코딩하여 종속변수를 구성하였다. 모형의 기본 식은 다음과 같다.

lnpi1-pi=β0+∑kβkXki+εi

여기서 pi는 버퍼 i에 소공원이 존재할 확률, Xki는 사회경제요인･입지특성요인･환경요인에 해당하는 독립변수, βk는 각 독립변수의 회귀계수를 의미한다. 다만 이항로지스틱 회귀모형은 관측치 간 독립성을 전제로 하므로, 공간적 자기상관성의 제어를 위해 이후 공간적 자기상관 분석 및 공간로지스틱 모형의 적용을 통해 이를 보완하였다.

2) 공간적 자기상관성 분석

일반 로지스틱 회귀모형의 적용에 앞서, 소공원 입지 및 분석대상 버퍼의 공간적 배치에 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)이 존재하는지를 확인하기 위하여 Global Moran's I 분석을 실시하였다.

Global Moran's I는 분석 범위 전체를 대상으로 인접한 공간단위 간 속성값의 유사성 정도를 측정하는 전역적 지표로, 다음의 식을 통해 산출된다.

I=nS0∙∑i∑jwijxi-x¯xj-x¯∑ixi-x¯2

여기서 n은 공간단위 수, wij는 공간단위 i와 j 간의 공간가중치, xi는 공간단위 i의 속성값, S0는 공간가중치의 합을 의미한다. Moran's I는 이론적으로 –1~1의 범위를 가지며, 0에 가까울수록 공간적으로 무작위 분포에 가깝고 양(+)의 값이 클수록 유사한 값이 인접하여 군집하는 경향이 강함을 의미한다.

본 연구에서는 실제 회귀분석에 포함되는 개별 250m 버퍼(분석 1: 소공원 존재･비존재 버퍼, 분석 2: 소공원 존재 버퍼)의 중심점을 공간단위로 하여 공간가중행렬을 구성하였다. 좌표계는 EPSG:5186을 적용하여 버퍼 중심점 간 유클리드 거리를 산출하였으며, 일정 거리(distance band) 이내에 위치한 버퍼 쌍에 대해 거리의 역수(inverse distance, wij=1/dij,Power=1)를 가중치로 부여하고 행표준화(row standardization)를 적용하였다. 이때 버퍼 간 공간적 중첩 여부는 별도로 고려하지 않고 중심점 간 거리만을 기준으로 분석을 진행하였다. 거리 기준은 250m부터 250m 단위로 확대하였으며, 고립 객체(이웃이 없는 버퍼)의 발생 여부와 평균 이웃 수의 변화를 함께 검토하였고, 고립 객체가 발생하지 않으면서 가장 국지적인 공간구조를 유지하는 거리를 최종 기준으로 채택하였다.

3) 라그랑주 승수(LM) 검정

Moran's I 분석을 통해 공간적 자기상관의 존재 여부를 확인한 이후에는, 어떠한 형태의 공간계량모형(Spatial Lag 또는 Spatial Error)이 더 적합한지를 사전적으로 판단하기 위해 라그랑주 승수(Lagrange Multiplier, LM) 검정을 적용하였다. LM-Lag와 LM-Error 두 통계량을 각각 검토하였으며, 두 통계량이 모두 유의한 경우에는 Robust LM-Lag와 Robust LM-Error를 비교하여 상대적으로 우수한 모형을 판단하였다. 아울러 Lag와 Error의 공동 공간의존성을 검정하는 LM-SARMA도 함께 산출하였다. LM 검정 결과는 이후 AIC･BIC 비교와 함께 최종 공간계량모형을 선정하는 근거로 활용된다.

4) 공간로지스틱 모형

공간적 자기상관 분석 결과 유의한 공간적 의존성(spatial dependence)이 확인될 경우, 이를 명시적으로 반영하지 않는 일반 이항로지스틱 회귀모형은 계수 추정의 효율성 저하 또는 편의(bias) 문제를 야기할 수 있다. 이에 본 연구에서는 공간적 자기상관을 반영하는 두 가지 공간계량모형, 즉 Spatial Lag Logit 모형과 Spatial Error Logit 모형, 일반 이항로지스틱 회귀모형을 포함한 세 모형의 적합도를 비교하여 최종 모형을 선정하였다.

Spatial Lag Logit 모형은 인접한 공간단위의 종속변수 값이 해당 공간단위의 종속변수에 미치는 공간적 파급효과(spatial spillover)를 반영하는 모형으로, 잠재변수 yi*에 대해 다음과 같이 모형이 설정된다.

yi*=ρ∑jwijyj*+∑kβkXki+εi

여기서 𝜌는 공간시차 계수(spatial lag coefficient)로, 인접 공간단위의 종속변수 값이 해당 공간단위의 종속변수에 미치는 관련성의 크기와 방향을 나타낸다.

Spatial Error Logit 모형은 종속변수 자체가 아니라 모형의 오차항에 공간적 자기상관이 존재한다고 가정하는 모형으로, 다음과 같이 모형이 설정된다.

yi*=∑kβkXki+ui,ui=λ∑jwijuj+ε

여기서 𝜆는 공간오차 계수(spatial error coefficient)이다. 두 모형 모두 공간가중행렬은 KNN(K-Nearest Neighbor) 8의 기준을 적용하였다.

세 모형(이항로지스틱 회귀모형, Spatial Lag Logit 모형, Spatial Error Logit 모형)의 적합도는 AIC 및 BIC 값을 기준으로 비교하였다. AIC 및 BIC 비교를 통해 최종적으로 선정된 모형을 중심으로 소공원 입지 결정요인에 대한 관련성을 해석하였다.

5) 다중회귀분석

분석 2에서는 소공원이 존재하는 버퍼만을 대상으로, 소공원의 실제 이용 활성화 수준과 관련된 요인을 확인하기 위하여 다중회귀분석(OLS)을 실시하였다. 소공원이 존재하는 버퍼만을 분석 대상으로 하는 분석 2에는 매칭 절차가 적용되지 않는다. 매칭 단계에서 대조군 선정 기준으로 사용되어 분석 1의 독립변수에서 제외되었던 평균공시지가, 도로비율, 공원 관련 면적 등의 변수가 분석 2에서는 순환추정의 우려 없이 독립변수로 재도입되었다. OLS 모형의 적용에 앞서 소공원 존재 버퍼만을 대상으로 버퍼 중심점 기반 거리밴드 공간가중치를 적용하여 Global Moran's I를 산출하고 공간적 자기상관 여부를 확인하였다.

3. 변수 설정

1) 종속변수

분석 1의 종속변수는 각 버퍼 내 소공원의 존재 여부를 나타내는 이분형 변수로서, 소공원이 입지한 버퍼는 1, 그렇지 않은 버퍼는 0으로 설정하였다.

다만 소상공인365의 유동인구 분석은 1,000m² 미만의 폴리곤에서는 수치가 산출되지 않는 한계가 있어, 실제 소공원 면적이 1,000m² 미만인 경우 32m×32m 정사각형에서 시작하여 가로･세로를 각 2m씩 순차적으로 확대해가며 값이 산출되는 시점의 유동인구를 파악한 후, 이를 실제 공원 면적 비율로 나누어 이용인구를 추정하였다. 한편, 이용자 수를 소공원 면적으로 나눈 단위면적 당 이용자 수를 종속변수로 사용할 경우 소공원 규모 자체가 이용자 수와 가지는 관련성이 종속변수 산출 과정에서 상쇄되어, 규모에 따른 관련성을 독립적으로 검토하기 어려워질 뿐만 아니라 소공원의 물리적 특성인 면적이 분석 구조 자체에서 사라지는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 이용자 수를 절댓값으로 유지하고, 소공원 면적을 독립변수로 별도 투입함으로써 규모에 따른 관련성을 통제하는 방식을 택하였다.

2) 독립변수

본 연구에서는 어린이공원･근린공원 등 여타 생활권공원을 대상으로 한 입지특성 연구에서 공통적으로 활용되어 온 변수들을 우선 검토하고, 이 중 소공원의 물리적･제도적 특성에 부합하는 변수를 선별하여 독립변수를 구성하였다. 표 1은 선행연구에서 활용된 주요 변수를 정리한 것이다.

이상의 검토를 토대로 본 연구는 사회경제요인, 입지특성요인, 환경요인의 세 범주로 독립변수를 구성하였다.

(1) 사회경제요인

사회경제요인으로는 월평균 유동인구, 노인인구비율, 어린이인구비율, 저소득층인구비율을 포함하였다.

유동인구는 지역 주민의 실질적인 여가･휴식 수요와 밀접하게 관련된 변수로, 소공원과 같은 근린생활권 공원시설의 입지 및 이용 수준을 확인하는 데 있어 잠재적 이용 수요를 대변하는 지표로 검토할 필요가 있다(배민기, 2013; 박소현 등, 2014; 문지영･반영운, 2015; 문지영, 2022; 박혜림, 2024; 선민수 등, 2025; Park et al., 2026). 유동인구는 분석 1과 분석 2에서 조작적 정의를 달리하였다. 분석 1에서는 버퍼 전체의 유동인구를 사용한 반면, 분석 2에서는 이 값에서 소공원 자체의 이용인구를 제외한 순(純) 배후 유동인구를 사용하였다.

노인인구 비율과 어린이 인구 비율은 소공원의 입지 및 이용이 특정 연령집단의 수요에 반응하는지를 확인하기 위한 변수로 포함되었다(박소현 등, 2014; 신병철･이은엽, 2018; 박혜림, 2024; 선민수 등, 2025; McCarty et al., 2024). 아울러 저소득층 인구 비율은 공원서비스가 사회경제적 취약계층에게 형평하게 공급되고 있는지를 검토하기 위한 변수로 포함되었다(배민기, 2013; 문지영･반영운, 2015; 문지영, 2022; 박혜림, 2024; 선민수 등, 2025; McCarty et al., 2024; Park et al., 2026). 저소득층 인구비율은 국민기초생활수급자 동별 현황과 차상위계층 동별 연령별 현황을 활용하여 서울시 행정동별 저소득층 비율을 산출한 뒤, 면적가중보간법을 통해 버퍼 단위 값으로 변환하였다.

분석 2에는 분석 1에서 매칭법 적용을 위해 제외했던 평균공시지가를 추가로 포함하였다(배민기, 2013; 박소현 등, 2014; 문지영･반영운, 2015; 선민수 등, 2025; McCarty et al., 2024). 평균공시지가는 분산이 크고 분포상 왜도가 존재하여 회귀계수 추정을 왜곡할 우려가 있어, 자연로그(ln) 값을 적용하였다.

(2) 입지특성요인

입지특성 요인으로는 건축물 연면적, 아파트 비율, 주택지 비율, 상업업무용지 비율, 토지이용혼합도(LUM), 정비구역지정 비율, 지하철역 접근성, 버스정류장 접근성을 변수로 설정하였다. 이들 변수는 해당 버퍼의 물리적 토지이용 특성과 개발 밀도, 교통 접근성을 나타내는 지표로서, 소공원 조성이 가능한 유휴부지나 저이용 토지의 존재 가능성, 그리고 잠재적 이용객의 접근 편의성과 직접적으로 관련성을 갖는다. LUM은 Shannon Entropy 지수를 이용하여 다음과 같이 산출하였다.

LUM=-p1lnp1+p2lnp2ln(k)

여기서 p₁, p₂는 각각 버퍼 내 주거용지 비율과 상업용지 비율의 합이 1이 되도록 정규화한 비율이며, k는 분석 대상 토지이용 용도의 개수이다. 본 연구에서는 버퍼 내 공업용지 비중이 미미하여 이를 0으로 처리하고 주거용지와 상업용지 두 유형만을 대상으로 하였으므로 k=2이며, 이론적 최대 엔트로피인 ln(2)로 나누어 지수를 0~1 사이의 값으로 표준화하였다. 정비구역지정 비율은 재개발･재건축 등 도시정비사업 과정에서 소공원이 계획적으로 확보되었을 가능성을 검토하기 위한 변수이며(백지현, 2018; 문지영, 2022), 지하철역과 버스정류장 접근성은 대중교통 이용객의 동선과 소공원 입지･이용 간의 관련성을 파악하기 위해 포함하였다(배민기, 2013; 박소현 등, 2014; McCarty et al., 2024; Park et al., 2026).

분석 2에서는 도로비율과 소공원 면적을 추가로 포함하였다. 도로비율은 매칭법 대조군 선정에 사용되어 분석 1의 독립변수에서는 제외되었으나, 분석 2에는 이러한 제약이 적용되지 않아 재도입하였다. 소공원 면적은 개별 소공원의 물리적 규모를 나타내는 변수로, 이용자 수가 소공원 규모에 따라 달라질 가능성을 독립변수로 알아보기 위해 포함하였다.

(3) 환경요인

환경요인으로는 수역면적 비율과 평균 표고를 포함하였다. 하천이나 저수지 등 수공간과의 인접성(선민수 등, 2025; McCarty et al., 2024)과 지형적 경사도(백지현, 2018; 선민수 등, 2025; Park et al., 2026)는 공원 조성의 물리적 제약 또는 유리한 입지 여건으로 작용할 수 있다는 점에서 소공원 입지 및 이용 결정요인으로 검토할 필요가 있다. 분석 2에는 도시자연공원구역 면적과 소공원 외 도시공원 면적을 추가로 포함하여, 버퍼 주변의 녹지 공급 여건이 소공원 이용과 가지는 관련성을 함께 검토하였다(선민수 등, 2025; McCarty et al., 2024; Park et al., 2026).

표 2는 위 세 범주에 걸쳐 분석 1(입지)과 분석 2(이용자수)에서 사용된 변수의 조작적 정의를 정리한 것이다.

IV. 실증분석

1. 소공원 입지 결정요인 분석(분석1)

1) 기술통계

분석 1은 소공원이 입지한 버퍼와 입지하지 않은 버퍼를 비교하여 소공원의 존재 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하는 분석이다. 분석대상 표본은 총 808개 버퍼이며, 종속변수인 소공원 존재 여부는 226개가 소공원을 포함하고 있어서 평균은 0.28로 나타났다(표 3).

사회경제요인을 살펴보면, 월평균 유동인구는 평균 23,095명이나, 표준편차가 2,830.9로 매우 크고 최댓값이 399,770명에 달해 버퍼별 편차가 상당히 큰 것으로 나타났다. 노인인구 비율은 평균 19.97%, 어린이 인구 비율은 평균 8.94%, 저소득층 인구 비율은 평균 4.11% 수준으로 확인되었다.

입지특성요인 중 건축물연면적은 평균 39.4ha이나 최댓값이 6,776.0ha에 달해 일부 대규모 개발지가 포함되어 있으며, 아파트 비율(평균 70.6%)과 주택지 비율(평균 58.2%)이 상대적으로 높게 나타나 분석대상 버퍼 대부분이 주거지 성격을 강하게 지니고 있음을 보여준다. 상업업무용지 비율은 평균 23.9%로 상대적으로 낮게 나타났다. 지하철역 접근성과 버스정류장 접근성은 각각 평균 743m, 217m로, 버스정류장에 대한 접근성이 지하철역에 비해 전반적으로 양호한 것으로 확인되었다.

환경요인 중 수역면적 비율은 평균 0.85%로 낮은 수준이었으며, 평균 표고는 33.5m로 나타나 분석대상 버퍼가 대체로 수변공간과 떨어져 있으며 완만한 지형에 위치하고 있음을 알 수 있다.

다중공선성 진단 결과, 전체 독립변수의 VIF는 최대 2.84(저소득층인구비율)로 나타나, 다중공선성의 문제는 거의 존재하지 않는 것으로 판단하였다.

2) 공간적 자기상관성 분석

(1) Global Moran's I 분석

최종 회귀분석에 사용된 총 808개 버퍼(소공원 존재 226개, 비존재 582개)를 대상으로 거리별 공간가중행렬을 검토한 결과, 500m에서 고립 객체가 발생하지 않았고 평균 이웃 수가 4.74개로 나타나, 고립 객체가 없으면서 가장 국지적인 공간관계를 유지하는 최소 거리인 500m를 최종 기준으로 사용하였다. 500m 기준 Global Moran's I는 -0.1900(Z=-6.0639, 분석적 양측 p<0.001)으로 나타났으며, 9,999회 순열검정의 양측 pseudo p-value 역시 0.0001로 통계적으로 유의한 음(-)의 공간적 자기상관성이 확인되었다. 이는 매칭법에 따른 버퍼 설정의 결과로 볼 수 있다. 분석결과는 공간적 의존성이 존재할 가능성을 보여주므로, 일반 이항로지스틱 회귀모형만을 적용하기보다 공간로지스틱 모형을 함께 비교･검토할 필요가 있음을 시사한다.

(2) LM 검정

공간시차 및 공간오차 구조의 상대적 우세를 판단하기 위해 라그랑주 승수(LM) 검정을 실시하였다. 분석 1과 동일한 독립변수를 사용한 보조 선형확률모형(LPM)의 잔차에 대해 KNN(k=8) 행표준화 공간가중치를 적용하여 검정을 수행하였으며, 결과는 표 4와 같다.

검정 결과 LM-Lag(37.216, p<0.001)와 LM-Error(30.976, p<0.001)가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. Robust LM-Lag(15.297, p<0.001)와 Robust LM-Error(9.058, p<0.01) 역시 모두 유의하였으나, Robust LM-Lag의 통계량이 더 크고 p값이 더 작아 공간시차 모형이 공간오차 모형에 비해 상대적으로 우수한 것으로 추정되었다. Lag와 Error의 공동 공간의존성을 검정하는 LM-SARMA 역시 유의하게 나타나(46.274, p<0.001), 두 구조 모두에 일정 수준의 공간의존성이 존재함을 확인하였다.

(3) 모형 적합도 비교

이항로지스틱 회귀모형, Spatial Lag Logit 모형, Spatial Error Logit 모형의 적합도를 비교하기 위해 AIC 및 BIC를 산출하였다(표 5). 비교 결과 Spatial Lag Logit 모형의 적합도가 가장 높게 나타났다. 이에 본 연구에서는 Spatial Lag Logit 모형을 소공원 입지 결정요인 분석의 최종 모형으로 선정하였다.

3) Spatial Lag Logit 모형 분석 결과

최종 모형으로 선정된 Spatial Lag Logit 모형의 추정 결과는 표 6과 같다. 공간가중행렬은 버퍼 중심점 기준 K-최근접 이웃(KNN, k=8) 행표준화 방식을 적용하였으며, 독립변수의 유의수준은 10%로 설정하였다.

Exp(B)를 기준으로 살펴보면, 통계적으로 유의한 변수는 월평균 유동인구(Exp(B)=0.9999, p<0.10), 어린이 인구 비율(Exp(B)=1.1071, p<0.01), 버스정류장 접근성(Exp(B)=0.9840, p<0.05)의 세 변수로 나타났다. 어린이 인구 비율이 1%p 증가할 때 소공원이 존재할 오즈는 약 10.7% 증가하는 것으로 나타나, 어린이 인구 비중이 높은 지역일수록 소공원이 입지할 가능성이 다소 높은 것으로 확인되었다. 반면 버스정류장까지의 거리가 10m 증가할수록, 즉 접근성이 낮아질수록 소공원이 존재할 오즈는 약 1.6%(=1-0.9840) 감소하는 것으로 나타났다. 월평균 유동인구는 통계적으로 유의하였으나 Exp(B)가 1에 매우 근접하여 통계적 유의성에 비해 실질적인 효과는 크지 않은 것으로 판단된다.

한편 이론적으로 검토된 다수의 변수는 본 모형에서 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 소공원이 명확한 입지 기준이나 계획적 배치 원칙에 따라 조성되기보다는, 도시 내 잔여부지 또는 저이용 토지를 활용하는 과정에서 형성된 특징을 반영하는 결과로 이해할 수 있다.

2. 소공원 이용자수 결정요인 분석(분석 2)

1) 기술통계

분석 2의 표본은 소공원이 입지한 것으로 확인된 238개 버퍼에서 출발한다. 이 가운데 평균 표고, 지하철역 접근성, 버스정류장 접근성이 평균으로부터 4 표준편차를 초과하거나 도로비율이 비정상적으로 관측된 4개를 이상치로 제외하고(234개), 월평균 유동인구가 하위 5%에 해당하여 실제 이용 활성화 여건을 반영하기 어렵다고 판단된 12개를 추가로 제외하여 최종 222개 버퍼를 분석에 사용하였다.

분석 2의 종속변수는 월평균 공원 이용인구(10명 단위)이며, 독립변수는 분석 1의 변수에 더하여 평균공시지가, 도로비율, 도시자연공원구역면적, 소공원 외 도시공원면적, 소공원 면적 등을 포함하여 총 19개로 구성하였다.

기초통계량은 표 7과 같다. 종속변수인 월평균 공원 이용인구의 평균은 277명, 표준편차는 102.5로 평균 대비 표준편차가 매우 크며, 최솟값 0에서 최댓값 1,272에 이르는 넓은 분포를 보여 소공원별 이용 활성화 수준의 편차가 상당함을 알 수 있다.

사회경제요인을 살펴보면, 월평균 유동인구는 평균 20,137명, 평균공시지가는 평균 3.85(ln(10만원)) 수준으로 나타났다. 입지특성요인 중 도로 비율은 평균 25.8%로 나타났으며, 아파트 비율(평균 72.7%)과 주택지 비율(평균 62.0%) 역시 분석 1과 유사하게 높은 수준을 보였다. 환경요인을 보면, 소공원 면적은 평균 2,765.0m²이나 표준편차가 6,157.3m²에 달해 소공원 간 규모의 편차가 상당함을 보여주며, 소공원 외 도시공원 면적과 도시자연공원구역 면적 역시 표준편차가 평균을 크게 상회하여 버퍼별로 주변 녹지 여건에 큰 차이가 있음을 알 수 있다.

다중공선성 진단 결과, 전체 독립변수의 VIF는 최대 3.14(저소득층 인구비율)로 나타나, 다중공선성으로 인한 추정치 왜곡의 우려는 크지 않은 것으로 판단하였다.

2) 공간적 자기상관성 진단

다중회귀분석을 진행하기에 앞서, 다중회귀분석에 사용된 222개 버퍼를 대상으로 월평균 공원이용인구의 공간적 자기상관성을 검토하였다. 다만 소공원 존재 버퍼만을 대상으로 하는 분석 특성상, 발생도가 분석 1보다 희소하므로, 250m부터 고립 객체가 없는 완전 연결 최소 거리인 4,750m까지 거리 기준을 확대하여 검토를 진행하였다.

분석결과 250m부터 4,750m까지 모든 거리 기준에서 Global Moran's I는 0에 매우 가까운 수준(250m 0.0157, 500m 0.0117, 750m 이후 대체로 -0.0162~-0.0057)으로 나타났으며, 모든 거리에서 분석적 p값과 순열검정 pseudo p-value가 유의수준 5%를 초과하였다. 따라서 월평균 공원 이용인구의 전역적 공간의존성은 매우 제한적인 것으로 판단하여 OLS 모형을 적용하기로 하였다.

3) 다중회귀분석 결과

소공원 이용자수에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해, 다중회귀분석을 실시하였다. 모형의 설명력은 R²=0.418, adj. R²=0.364이며, F=7.643(p<0.001)으로 모형 전체가 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 회귀계수 추정 결과는 표 8과 같다.

분석 결과, 소공원 이용자수와 통계적으로 유의한 관계를 보인 변수는 월평균 유동인구(B=0.0250, p<0.01), 아파트비율(B=-0.4501, p<0.10), 주택지비율(B=0.7018, p<0.05), 소공원 면적(B=0.0090, p<0.01)의 네 변수로 나타났다.

종속변수의 단위가 10명이므로, 실제 이용자수 변화는 회귀계수 B에 10명을 곱하여 환산할 수 있다. 버퍼 내 월평균 유동인구가 10명 증가할 때 월평균 공원이용인구는 약 0.25명(0.0250×10명) 증가하는 것으로 나타났다. 주택지 비율이 1%p 증가할 때에는 월평균 공원이용인구가 약 7명(0.7018×10명) 증가하는 것으로 나타나, 주택지 비중이 높은 버퍼일수록 배후 거주인구가 형성하는 근린생활권 단위의 일상적 이용 수요가 커지는 것으로 해석된다.

반면 아파트 비율이 1%p 증가할 때에는 월평균 공원이용인구가 약 4.5명(0.4501×10명) 감소하는 것으로 나타났다. 또한 소공원 면적이 1m² 증가할 때에는 월평균 공원이용인구가 약 0.090명(0.0090×10명) 증가하는 것으로 나타났는데, 100m² 증가를 기준으로 환산하면 약 9.0명이 증가하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 어린이인구비율, 평균공시지가, 지하철역 접근성, 소공원 외 도시공원면적 등 나머지 변수는 본 다중회귀분석에서 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.

주택지 비율과 아파트 비율이 상반된 방향을 보인 것은 주거지의 전체 규모와 주거지의 유형이 소공원 이용에 서로 다르게 관련될 가능성을 보여준다. 주택지 비율이 높은 지역에서는 소공원 주변에 배후 거주인구와 일상적인 이용수요가 형성되어 이용자 수가 증가할 수 있다. 반면 아파트 중심 지역은 단지 내부에 어린이놀이터, 휴게공간, 조경녹지, 완충녹지 및 산책로 등 소공원의 일부 기능을 대체할 수 있는 공용공간이 충분히 조성되어 있을 가능성이 있으며, 단지 경계와 내부 중심의 보행 동선으로 인해 외부 소공원으로의 실제 접근성이 낮아질 수도 있다. 이에 따라 전체 주거지 비중은 소공원 이용수요와 양(+)의 관련성을 보이지만, 아파트 비중이 높아질수록 단지 내부 대체공간의 이용으로 인해 외부 소공원 이용은 상대적으로 감소하는 경향이 나타난 것으로 해석할 수 있다. 다만 이러한 해석은 아파트 단지 내부의 녹지･놀이시설 규모와 실제 이용행태에 대한 조사를 통해 도출한 것이 아닌, 회귀분석 결과에 대한 가능한 설명으로 이해될 필요가 있다.

V. 결론

본 연구는 서울특별시를 대상으로 소공원의 입지특성을 실증적으로 분석하였다. 소공원의 입지 여부와 관련된 요인(분석 1)과 조성된 소공원의 이용자 수와 관련된 요인(분석 2)을 구분하여, 입지 결정 단계와 이용 단계에서 작동하는 요인이 서로 다를 수 있다는 점에 주목하였다. 분석 1에서는 소공원이 입지한 버퍼와 매칭법으로 구성된 비존재 버퍼로 구분한 후, 공간적 자기상관성을 고려하여 Spatial Lag Logit 모형을 최종 모형으로 선정하였다. 분석 2에서는 소공원이 존재하는 버퍼를 대상으로 월평균 공원이용인구를 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다.

분석 1에서, 소공원의 입지 여부와 통계적으로 유의한 관련성을 보인 변수는 어린이인구 비율, 월평균 유동인구, 버스정류장 접근성 등 일부에 그쳤으며, 건축물연면적, 아파트비율, 주택지비율, 상업업무용지비율, 토지이용혼합도, 정비구역지정비율 등 다수의 토지이용 및 입지특성 변수는 본 모형에서 통계적 관련성이 확인되지 않았다. 결과적으로 일관된 계획적 입지특성은 발견할 수 없었다. 이러한 결과는 소공원이 원래의 설치 목적대로 도시 내부의 잔여부지, 이른바 자투리땅이나 저이용 토지를 활용하는 과정에서 조성되었을 가능성을 보여주는 것으로 해석할 수 있다.

분석 2의 결과, 소공원의 이용 활성화 수준은 주변의 월평균 유동인구, 주택지 비중, 소공원 자체의 면적과 양(+)의 관련성을 보인 반면, 아파트 비율과는 음(-)의 관련성을 보였다. 이는 배후 유동인구가 많은 지역, 주거지로서의 성격이 강한 지역, 그리고 충분한 공원 면적이 확보된 소공원일수록 이용이 활성화되는 경향이 있음을 보여준다. 특히 아파트 비중이 높은 지역에서 소공원 이용도가 상대적으로 낮게 나타난 것은 단지 내부의 놀이･휴게･녹지공간이 외부 소공원 이용의 일부를 대체할 가능성을 시사한다. 따라서 소공원을 새롭게 배치하거나 기존 소공원을 개선할 때, 배후 유동인구와 주거지 특성이 뒷받침되고 적정 면적을 확보할 수 있는 지역을 우선적으로 고려하는 것이 이용 활성화 측면에서 유리하다는 결론을 도출할 수 있다.

이상의 결과는 소공원이 개별 사업이나 가용 부지의 사정에 따라 체계적 원칙 없이 조성되는 현실에서 나타날 수 있는 문제를 시사한다. 소공원이 생활권 전체 공원의 수요･공급 구조와 무관하게 개별적으로 조성될 경우, 주변 소공원과의 입지적 균형과 어린이공원･근린공원 등 여타 생활권공원과의 기능적 연계가 충분히 이루어지지 못할 수 있으며, 그 결과 공원 간 기능이 중복되거나 서비스 사각지대가 발생할 우려가 있다.

이러한 점을 고려할 때, 향후 소공원 정책은 다음과 같은 방향으로 개선이 이루어질 필요가 있다. 첫째, 개별 소공원을 독립적으로 조성하기보다 생활권 전체의 공원 공급 현황을 고려하여 소공원 입지계획을 수립하고, 기존 소공원 및 다른 생활권공원과의 거리와 기능적 관계를 함께 고려할 필요가 있다. 둘째, 배후 유동인구와 주거지 특성 등 실제 이용 수요를 반영한 수요 기반의 입지 선정이 요구되며, 접근성과 주변 토지이용 여건을 함께 고려할 필요가 있다. 셋째, 소공원의 이용 활성화를 위해 최소한의 적정 면적을 확보하려는 노력이 필요하다. 넷째, 이를 뒷받침하기 위해 서울시 차원에서 소공원의 입지와 관리를 아우르는 통합적인 관리 방안을 마련하고, 개별 소공원을 생활권 공원체계의 일부로 포함시켜 계획하는 접근이 요구된다.

본 연구는 소공원을 독립된 분석 대상으로 설정하여 입지 결정요인과 이용 결정요인을 구분하여 규명하였다는 점에서 의의가 있으나, 다음과 같은 한계를 지닌다. 첫째, 본 연구의 이용자 수 자료는 유동인구 기반의 추정치라는 점에서 실제 이용 행태와의 차이가 존재할 수 있다. 둘째, 본 연구에서 확인된 분석결과는 개별 소공원의 내부 현황 파악 없이 도출한 통계적 관련성으로, 이를 해석하는 데에는 신중한 주의가 요구된다. 따라서 후속연구에서는 보다 정밀한 실측 이용 자료를 활용하여 소공원의 입지와 이용 변화를 종합적으로 규명할 필요성이 제기된다.