도시공원의 입지 및 내부요인과 이용자 수의 연관성^† - 서울시 근린공원과 어린이공원 비교 분석 -

본 연구는 서울시 생활권공원의 이용자 수와 관련된 요인을 실증적으로 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 공원 이용에 영향을 미치는 변수를 공원 내부 특성, 입지 특성, 접근성의 세 범주로 구분하고, 이들 요인이 공원 이용자 수와 어떻게 관련되는지, 그리고 그 이용 요인이 공원 유형에 따라 어떻게 달라지는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 근린공원과 어린이공원 각각에 대해 공간오차모형(SEM)을 추정하고, 유형별로 유의한 변수와 그 방향을 비교하였다.

본 연구의 시간적 범위는 2024년이며, 분석 대상은 ┌도시공원 및 녹지 등에 관한 법률┘에 규정된 생활권공원 중 소공원과 광역권 근린공원을 제외한 어린이공원 1,147개와 근린공원 378개로 설정하였다(그림 1 참조). 생활권공원은 도시생활권의 기반이 되는 성격을 가진 공원으로 정의되며, 공원 이용과 주변 환경 특성의 관계를 생활권 수준에서 비교 및 해석하기 위해 분석 대상으로 설정하였다. 광역권 근린공원과 주제공원은 잠재 이용권이 광범위해 일상적 이용과 거리가 멀어 분석 대상에서 제외하였다(김일림과 정우진, 2020). ┌도시공원 및 녹지 등에 관한 법률┘에 따르면 광역권 근린공원은 하나의 도시지역을 초과하는 광역적 이용을 목적으로 하는 근린공원으로 규정하고 있어, 주변 환경 변수와 공원 이용자 수의 관계를 국지적 범위에서 설명하기 어렵다고 할 수 있다. 주제공원 역시 관광·축제·역사성 등 비일상적 방문의 비중이 높아 공원 내부의 시설이나 인근 환경과 같은 특성보다도 도시 차원의 상징성이나 관광요인에 좌우될 가능성이 크다(김일림과 정우진, 2020). 또한 소공원은 본 연구에서 활용하는 통신 유동인구 데이터의 공간 해상도인 50m × 50m 격자보다 규모가 작은 경우가 많다. 이 경우 공원 이용자 수를 격자 단위로 집계하는 과정에서 실제 공원 내 이용을 대표하는 값이 산출되기 어렵다. 이에 본 연구는 분석의 해석 가능성과 자료의 타당성을 확보하기 위해, 광역권 근린공원을 제외한 근린공원과 어린이공원으로 분석 범위를 한정하였다.

그림 1. 광역권 근린공원을 제외한 서울시의 근린공원과 어린이공원 범례:

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공원의 실제 이용자 수를 추정하기 위해 SKT에서 제공하는 유동인구 데이터를 가공하여 종속변수로 활용하였다. 해당 데이터는 기지국에서 수집된 모바일 통신 신호를 50m × 50m 격자 단위로 세분화하여 유동인구수를 추정한 자료이다(김감영과 이건학, 2016). 통신 유동인구 데이터는 시공간적 제약 없이 대규모 표본을 확보할 수 있어, 최근 도시공원 이용 연구에서 공원 이용자 수를 추정하는 방법론으로 광범위하게 활용되어 왔다(Liu et al., 2023; 이종현과 윤희연, 2024; Lee et al., 2025). 해당 데이터는 거주지역을 제외한 타 지역에서 30분 이상 체류한 인구를 집계하는 방식으로 산정되어, 단순히 경유하거나 짧게 통과하는 인구는 일정 부분 제외되는 구조를 갖는다(통계청, 2021). 본 연구에서는 공원 내의 유동인구를 보다 정확하게 추정하기 위해, 식 1과 같이 공원이 격자와 중첩되는 면적 비율을 고려하여 유동인구를 재할당하는 면적 가중방식을 적용하였다(이종현과 윤희연, 2024). 종속변수는 공원 규모의 영향을 보정하기 위해 단위 면적당 일평균 유동인구수로 표준화하였다.

i = 인구 포인트가 중심이 되는 그리드 셀 ID

Area(Park_p∩Grid_i) = 공원 p와 인구 그리드 셀 i가 중첩되는 영역의 면적

Flow_i = 인구 그리드 셀 i의 총 유동인구수

독립변수는 공원 내부 특성, 공원 입지 특성, 공원 접근성 요인으로 구분하여 표 1과 같이 구축하였다. 내부 특성 변수는 공원의 시설 구성, 공원 노후도, NDVI(normalized difference vegetation index)로 구성하였다. 시설 변수는 공원의 이용 행태를 설명하는 핵심 요인으로 여러 선행연구에서 활용되어 왔다(Shanahan et al., 2015; Ding et al., 2022; Lee et al., 2025). 유희시설에는 시소, 정글짐 등의 유기기구가 포함된다. 교양시설에는 도서관 및 문화회관이 포함되며, 기념비나 동상과 같이 단순 기념물에 해당하는 시설은 문화·교육 활동을 유도하는 기능적 성격이 다르다고 판단하여 변수에서 제외하였다. 운동시설에는 축구장, 운동장, 체력단련시설 등이 포함되지만, 운동장 등의 체육시설은 면적·규모 차이가 커 단순 개수로 기능 수준을 비교하기 어려워 체력단련시설의 개수만을 변수로 활용하였다(도시공원 및 녹지 등에 관한 법률 시행규칙 제3조). 공원 노후도는 2024년에서 공원 조성년도를 뺀 값으로 산출하였으며, 공원의 시설 노후화나 유지관리 수준을 간접적으로 반영하는 변수로 고려하였다. 공원 노후도는 이용에 유의한 영향을 미치는 변수로 선행연구에서 활용되었으며, 공원의 유지관리 수준과 시설 상태와 같은 요인이 공원 이용자 수 변동에 유의한 영향을 미치는 요인으로 확인된 바 있으며(Lee et al., 2025; Park and Khanal, 2025), NDVI는 공원 내 식생의 활력도를 반영하는 지표로, Sentinel-2 영상 중 식생이 활발한 5–9월의 구름 피복이 10% 미만인 영상만을 이용해 공원 전체를 대상으로 산출하였다(Wang et al., 2022; Xue et al., 2023). NDVI는 도시 녹지 노출 연구에서 녹피율을 안정적으로 예측하는 지표로 확인된 바 있어(Ju et al., 2024), 공원 전체의 종합적 식생 수준을 평가하는 데 적합하다고 판단하였다.

입지 특성 변수는 공원 영향권 내 토지이용 비율과 건물 용도별 연면적 합계로 구성하였다. 이 중 상업지역 비율과 상업건물 연면적은 유동인구가 활발한 환경을 반영하므로(채한희와 이경환, 2023), 공원 이용의 잠재 수요와 연관될 가능성이 높아 변수로 설정하였으며, 주거건물 연면적과 주거지역 비율은 주변 거주인구 규모를 반영하는 변수로 함께 포함하였다. 아울러 주거지역까지의 거리는 공원과 거주지 간의 공간적 관계를 보다 직접적으로 반영하기 위해 변수로 추가하였다. 거주지로부터의 거리는 공원 이용의 대표적 결정요인으로 선행연구에서 보고되어 왔다(노정민과 이인성, 2012; Shu et al., 2024). 아파트 비율은 공동주택 단지 내 사적 정원이나 놀이터의 존재가 공공공원 이용에 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려하여 분석에 포함하였다. 또한 아동교육시설까지의 거리는 초등학교, 유치원, 어린이집 등 아동의 통학 동선상의 접근성이 공원을 포함한 녹지 이용과 관련될 수 있다는 점을 고려하여 함께 포함하였다(Teeuwen et al., 2023; 이종현과 윤희연, 2024). 입지 특성 변수 구축을 위한 공간적 범위는 공원 유형별로 표 2와 같이 차등 설정하였는데, 이는 모든 공원에 동일한 영향권 거리를 적용할 경우 공원의 규모와 기능 차이를 반영하지 못할 수 있다는 비판을 고려한 것이다(Lee et al., 2025). 어린이공원은 ┌도시공원 및 녹지 등에 관한 법률┘ 시행규칙에 규정된 법정 유치거리 기준에 따라 영향권 거리를 250m로 설정하였다. 근린공원은 선행연구에서 제시한 위계별 분류 기준을 따라 근린생활권, 도보권, 도시지역권으로 구분하였으며, 각 위계의 영향권은 선행연구를 따라 성인 평균 보행속도 4km/h를 기준으로 한 보행시간으로 설정하였다. 근린생활권은 7.5분 보행에 해당하는 500m, 도보권은 15분 보행에 해당하는 1km로 설정하였으며, 이는 두 위계의 법정 유치거리와도 일치한다. 별도의 법정 유치거리 규정이 없는 도시지역권은 도보 접근이 가능한 상한 수준인 30분 보행에 해당하는 2km로 설정하였다(Lee et al., 2025; Yiqiu et al., 2025).

접근성 변수는 보행 접근성을 반영하기 위해 보도 입면율과 도로 입면율 변수를 분석에 포함하였다. 보도의 비중이 높을수록 보행 접근성이나 보행 활동이 강화되는 반면, 차도 환경은 소음과 안전 문제로 인해 보행 접근을 저해할 수 있는 요인으로 보고되어 왔다(Park and Kwon, 2023; 황해권과 손용훈, 2024). 본 연구는 이러한 논의를 바탕으로, 공원 경계가 보도 및 도로와 접하는 정도를 각각 비율로 산정하여 변수로 사용하였다. 공원 경계선으로부터 반경 20m 범위를 설정하여(Wang et al., 2021) 해당 범위 내에서 공원 경계와 접하는 보도와 도로의 길이를 산정한 뒤 공원 경계 길이로 나누어 입면율을 계산하였다. 또한 교통 접근성을 반영하기 위해 지하철역까지의 거리와 버스 정류장까지의 거리, 그리고 따릉이 대여소까지의 거리를 포함하였다. 지하철과 버스 정류장 접근성은 선행연구에서 공원 이용의 주요 설명변수로 반복적으로 활용됐으며(Zeng and Liu, 2023; 이종현과 윤희연, 2024; Lee et al., 2025), 따릉이 대여소의 경우 공원 인근에서 따릉이 대여 빈도가 증가한다는 선행연구의 결과를 고려해 분석에 포함시켰다(장재민 등, 2016). 분석에 사용된 변수들의 기초통계량은 표 3에 제시하였다.

종속변수는 단위 면적당 일평균 유동인구(명/1,000m²)로 설정하였으며, 분석에 앞서 피어슨 상관분석을 실시하고 VIF 점수를 산출하여 독립변수 간의 중복 설명 가능성을 점검하고, 다중공선성 발생 가능성이 높은 변수쌍을 사전에 식별하였다(표 3, 부록 1, 2 참조). 모든 독립변수에 대한 다중공선성 진단 결과 VIF 값은 모두 3 미만으로 나타나 모형의 통계적 안정성을 확보하였다.

그러나 공원 이용은 공간적으로 인접한 단위 간에 서로 무관하게 분포하기보다, 인접한 공원들이 유사한 이용 수준을 공유하는 공간적 군집 양상을 보일 가능성이 있다. 공원을 둘러싼 상업지역, 대중교통 접근성과 같은 입지 맥락은 행정구역이나 생활권 단위로 공간적으로 군집하는 경향이 있어, 인접한 공원들이 유사한 입지 조건을 공유하기 쉽다. 또한 한 공원의 이용 활성화가 인접 공원의 이용에도 영향을 미치는 공간적 파급효과가 존재할 수 있다는 점도 보고된 바 있다(Cui et al., 2024). 이러한 공간적 의존성이 존재함에도 이를 통제하지 않을 경우, 회귀모형의 오차항이 공간적으로 상관되어 추정량의 효율성이 저하되거나 표준오차가 편향될 수 있다. 그러나 도시공원의 이용 결정요인을 다룬 선행연구 중 공간회귀모형을 통해 공간적 자기상관을 통제한 연구는 매우 제한적이다(Park and Khanal, 2025). 이에 본 연구는 분석에 앞서 Moran’s I 검정을 통해 종속변수의 공간적 자기상관성을 검토하였다. 그 결과, 근린공원과 어린이공원 모두에서 Moran’s I가 통계적으로 유의하게 나타나(근린공원 Moran’s I = 0.065, p < 0.05; 어린이공원 Moran’s I = 0.080, p < 0.001) 공간적 자기상관성이 존재함을 확인하였다. 이에 따라 LM(lagrange multiplier) 검정을 실시하였다(표 4 참조). 근린공원의 경우 Robust LM(lag)(0.000)과 Robust LM(error)(1.918)은 모두 유의하지 않았으나, LM(lag) 통계량(6.862, p < 0.05)과 LM(error) 통계량(8.777, p < 0.01)은 모두 유의하였으며 크기도 서로 근접하였다. 두 LM 통계량이 함께 유의하고 크기가 근접한 경우 Robust LM 검정은 공간시차와 공간오차를 판별하는 검정력이 저하되는 것으로 보고되어 있다(Anselin et al., 1996; Florax et al., 2003). 따라서 본 연구는 Robust LM의 비유의성을 공간의존성이 부재하다는 근거로 판단하지 않고, 두 공원 유형 모두에 SEM을 최종 모형으로 채택하였다. 공간가중행렬은 공원 폴리곤의 중심점 좌표를 기준으로 K-최근접이웃(KNN) 방식으로 구성하였다. 최적 k 값은 k = 3–10 범위에서 각 k 값별 SEM의 AIC를 비교하여 AIC가 최소화되는 값으로 선정하였으며, 그 결과 근린공원은 k = 6, 어린이공원은 k = 3으로 결정되었다. 구성된 공간가중행렬에는 행 표준화(row standardization)를 적용하였다.

SEM의 적합도는 두 공원 유형 모두에서 다중회귀분석(OLS)에 비해 개선된 것으로 나타났다. 근린공원의 경우 AIC가 OLS −356.98에서 SEM −363.93으로 낮아졌으며, 어린이공원의 경우에도 −925.11에서 −949.83으로 낮아져 SEM이 OLS보다 자료에 더 적합한 모형임을 확인하였다. 또한 공간자기상관계수(λ)는 근린공원 0.271(p < 0.01), 어린이공원 0.198(p < 0.001)로 모두 통계적으로 유의하게 나타나, 두 공원 유형의 오차항에 공간적 자기상관이 실제로 존재했음을 보여준다. 이는 OLS만으로 분석할 경우 표준오차가 왜곡되어 유의성 판단에 오류가 발생할 수 있었음을 시사하며, SEM을 통한 보정의 필요성을 뒷받침한다.

SEM 분석 결과는 표 5, 6과 같다. 근린공원에서는 공원 내부 특성 중 교양시설 수가 많을수록 공원 이용이 높게 나타났다(p < 0.001). 공원 주변의 입지 특성에서는 상업지역 비율이 높은 공원일수록 공원 이용이 높은 것으로 나타났으며(p < 0.05), 상업건물 연면적과 주거건물 연면적은 유의하지 않았다. 공원의 접근성과 관련해서는 보도 입면율이 높을수록 공원 이용이 많은 경향이 확인되었고(p < 0.05), 도로 입면율이 높을수록 공원 이용은 낮게 나타났다(p < 0.05). 주거지역까지의 거리가 멀수록 공원 이용이 높게 나타났다(p < 0.001). 교통 접근성 측면에서는 지하철역까지의 거리가 가까울수록(p < 0.001), 따릉이 대여소까지의 거리가 가까울수록(p < 0.01) 공원 이용이 높은 것으로 확인되었다.

어린이공원의 경우, 공원 내부 특성 변수 중 유의한 변수는 나타나지 않았다. 공원 주변의 입지 특성에서는 상업건물 연면적과 상업지역 비율이 클수록 공원 이용이 높게 나타났다(각각 p < 0.05, p < 0.001). 공원의 접근성과 관련해서는 보도 입면율이 높을수록 공원 이용이 많은 것으로 확인되었으며(p < 0.001), 지하철역까지의 거리가 가까울수록 공원 이용이 높은 경향이 나타났다(p < 0.05). 또한 따릉이 대여소까지의 거리가 가까울수록 공원 이용이 높은 양상이 확인되었다(p < 0.001).

근린공원에서 NDVI는 공원 이용과 유의한 관련성을 보이지 않았다. 이는 공원 내 녹지율이나 평균 NDVI가 높을수록 이용이 증가한다는 선행연구 결과와는 상반되지만(Ding et al., 2022; Tao et al., 2023), 도시공원에서는 녹지의 양 자체보다는 시설 구성, 접근성과 같은 다른 물리적·기능적 요소가 이용을 설명하는 데 더 중요한 역할을 할 수 있다는 일부 선행연구 결과와 같은 맥락으로 해석될 수 있다(van Dinter et al., 2022; Wu et al., 2025). 또한 본 연구의 NDVI는 공원 전체를 대상으로 산출된 값으로, 수목이 우거진 고밀도 녹지와 잔디광장 등 개방적 녹지가 동일한 공원 내에 혼재하는 경우 그 차이가 평균값에 상쇄되어 나타날 수 있다. 잔디광장과 같이 시야가 트이고 활동 공간이 넉넉한 개방형 녹지를 갖춘 공원에서 방문이 더 활성화된다는 선행연구(Shanahan et al., 2015)를 고려하면, 녹지의 양뿐만 아니라 녹지의 개방성이나 구조적 특성을 구분하는 지표가 추가로 필요할 수 있음을 시사한다.

근린공원에서 교양시설 수가 많을수록 공원 이용이 높게 나타난 결과는, 도서관·문화회관 등의 교양시설이나 공원 내 다양한 프로그램이 목적을 가진 방문을 유도하는 핵심 시설로 기능한다는 기존 논의와 일치한다(Cohen et al., 2016; Lee et al., 2025). 더 나아가 교양시설을 포함한 공원은 문화·교육 활동과 휴식·여가 활동이 결합되는 복합적 이용 패턴이 나타날 가능성이 높고, 정기 프로그램, 강좌, 행사 등과 연계되어 반복적인 방문을 유도함으로써 공원 이용과 관련될 수 있다. 따라서 교양시설 자체가 방문 목적을 제공함과 동시에, 교양시설이 입지한 공원은 여러 활동을 함께 수행하기 좋은 환경을 갖추고 있어 공원 이용이 높게 나타나는 것으로 해석할 수 있다. 다만 교양시설 수는 단순 개수로 측정되어 시설의 규모나 운영 수준과 같은 질적 차이를 반영하지 못하므로, 향후 연구에서는 면적이나 프로그램 운영 빈도와 같은 질적 변수를 함께 고려할 필요가 있다.

반면 어린이공원에서는 내부 시설 변수가 모두 공원 이용과 유의한 관련성을 보이지 않았다. 이는 어린이공원에서는 시설의 보유량보다는 공원이 위치한 입지나 접근성이 이용자 수를 더 크게 좌우할 가능성을 시사한다. 다만 이는 시설 자체가 이용과 무관함을 의미하기보다는, 본 연구에서 측정한 시설 개수라는 지표가 실제 이용에 영향을 미칠 수 있는 시설의 질, 안전성, 유지관리 상태와 같은 질적 수준을 충분히 반영하지 못했을 가능성을 시사한다(Mertens et al., 2019).

공원 주변 토지이용과 관련하여, 전반적으로 상업 기능과 연계될수록 공원 이용이 높게 나타나는 양상이 두 공원 유형 모두에서 관찰되었다. 특히 어린이공원에서는 상업지역 비율뿐만 아니라 상업건물 연면적 또한 공원 이용과 유의한 관련성을 보인 반면, 근린공원에서는 상업지역 비율만 유의하고 상업건물 연면적은 유의하지 않았다. 이러한 차이는 근린공원의 경우 영향권이 넓어 상업지역의 분포가 상업 기능의 집적도를 더 잘 포착하는 반면, 영향권이 좁은 어린이공원에서는 인접한 상업시설의 실제 규모가 보행 유입에 더 직접적으로 작용하기 때문일 수 있다. 상업지역은 보행량과 체류 인구가 많고, 쇼핑·외식·업무 등 다른 목적 방문과 공원 방문이 한 번의 이동 안에서 함께 이루어지는 경향이 있다는 점이 여러 연구에서 논의되어 왔다(최철현 등, 2015; 채한희와 이경환, 2023). 즉, 공원이 주변 상권과 분리된 녹지로 존재하기보다는 상업 기능과 인접하거나 연계된 경우, 이용자들은 다른 활동 사이에 짧은 휴식이나 대기 및 만남의 장소로 공원을 활용하기 쉬워진다. 따라서 이러한 이용 방식으로 인해 공원 이용이 높게 나타날 수 있다고 해석될 수 있다.

한편 근린공원에서는 주거지역까지의 거리가 멀수록 공원 이용이 높게 나타났다. 해당 변수는 공원 경계로부터 가장 가까운 주거지역까지의 직선거리로, 주거지역 비율과의 상관계수(근린공원 −.29, 어린이공원 −.32)와 VIF(각각 1.345, 1.487) 모두 낮아 다중공선성 우려는 낮다. 실제로 이 변수는 상업지역 비율과는 양의 상관관계를 보여(r = .25, 근린공원; r = .16, 어린이공원), 주거지역에서 먼 공원일수록 상업 기능과 함께 입지하는 경향이 확인된다. 따라서 본 연구의 근린공원은 대부분 주거지역과 인접해 있지만, 그중 거리가 먼 일부 공원은 상업·업무 기능이나 교통 요충지와 함께 입지하는 경우가 많아, 거리 자체보다는 이러한 복합적인 입지 맥락이 함께 반영된 결과로 해석할 수 있다. 또한 주거지역 내에서도 상업·업무 기능과의 혼재 정도나 가구 구성과 같은 추가적인 맥락이 함께 작용할 수 있음을 시사한다. 아파트 비율은 두 공원 유형 모두에서 유의하지 않았는데, 이러한 결과는 사적 녹지와 공공공원이 서로 대체되기보다 상호 보완적으로 이용될 가능성을 시사하며, 이는 사적·공공 녹지 이용 간 대체 관계가 뚜렷하게 나타나지 않는다는 최근 연구 결과와도 부합한다(Bopp et al., 2024). 아동교육시설까지의 거리 또한 두 공원 유형 모두에서 유의하지 않았는데, 이는 아동의 공원 이용이 거주지나 교육시설로부터의 단순한 근접성만으로 결정되지 않으며, 공원 자체의 질적 수준이나 동반 보호자의 이동 패턴과 같은 다른 요인이 더 크게 작용할 수 있음을 시사한다(Flowers et al., 2020).

공원 접근성과 관련하여, 지하철역까지의 거리가 가까울수록 두 공원 유형 모두에서 공원 이용이 높게 나타난 결과는, 대중교통 접근성이 도시공원 이용과 관련된다는 기존 연구결과와 부합한다(Lee et al., 2025). 특히 서울과 같이 철도 중심의 대중교통 체계가 발달한 도시에서는, 지하철이 버스에 비해 정시성과 속도, 그리고 노선 인지도 측면에서 우위를 가지며, 역세권 일대에 보행 네트워크와 상업·업무 기능이 집중되는 경향이 강하다(안영수 등, 2016; 이훈과 이주아, 2019). 이러한 특성을 고려하면, 지하철역 인근에 위치한 공원은 통근과 통학 및 기타 일상 통행과 연계된 잠재 이용자가 풍부하여 공원 이용 수준이 높게 유지될 가능성이 크다. 따릉이 대여소까지의 거리가 가까울수록 두 공원 유형 모두에서 공원 이용이 높게 나타난 결과는, 따릉이가 공원 방문 목적의 이동에도 상당 부분 활용되고 있음을 보여준다. 실제로 공원에 인접한 대여소는 동일 장소 반납 비중과 비회원(일일권) 이용 비중이 높게 나타나는 등 공원 방문 목적의 이용 패턴이 확인된 바 있다(장재민 등, 2016).

보도 입면율이 두 공원 유형 모두에서 공원 이용과 유의한 관련성을 보인 결과는, 공원 경계가 주변 보행 네트워크와 얼마나 넓게 맞닿아 있는지가 이용 활성화에 중요한 조건임을 보여준다. 공원 경계와 보도가 넓게 접할수록 출입 가능한 지점이 다양해지고, 보행자의 시야에 공원이 자연스럽게 노출되며, 동선이 직관적으로 형성되어 통행 중에 공원으로 진입할 가능성이 높아진다(Gerike et al., 2021; 이종현과 윤희연, 2024). 반면 근린공원에서 도로 입면율이 높을수록 공원 이용이 낮게 나타난 결과는, 공원 경계가 간선도로 및 차량 통행이 많은 도로와 넓게 맞닿을수록 보행환경의 질이 저하되기 때문으로 해석할 수 있다. 선행연구에 따르면 공원 방문자의 상당수는 보도를 통해 공원에 접근하는 것으로 보고되며, 이때 공원 경계가 차도와 넓게 맞닿을수록 보행환경의 질이 저하되어 이용이 억제될 수 있음을 시사한다(김영민과 허윤선, 2024; 황해권과 손용훈, 2024). 따라서 공원 계획 및 관리에서 경계부의 보행친화적 환경을 함께 고려할 필요가 있다.

한편 어린이공원의 경우 AIC와 Log-likelihood 등의 수치는 OLS에 비해 개선되었으나, pseudo-R²은 0.286에 머물러, 분석에 포함되지 않은 추가적인 요인들이 어린이공원 이용에 작용하고 있을 가능성을 시사한다. 예컨대 공원 내 시설의 관리 수준이나 안전성, 이용자의 개인적 특성, 계절 및 요일에 따른 이용 패턴의 변동 등은 본 연구의 분석 범위에 포함되지 않았으며, 어린이공원의 경우 근린공원에 비해 영향권이 좁고 이용 목적이 보다 일상적·반복적이라는 특성상 이러한 미시적 요인들이 이용자 수에 상대적으로 더 크게 작용할 가능성이 있다. 또한 본 연구에서 활용한 통신 유동인구 데이터는 CCTV 계측, SOPARC, 설문조사 등 직접 측정값과의 비교 검증이 이루어지지 않아 측정의 타당성에 한계가 있다. 특히 어린이공원의 경우 아동의 휴대전화 보유율이 성인보다 낮고, 보유하더라도 상시 휴대하지 않는 경우가 많아 통신 유동인구 데이터가 실제 아동의 공원 이용을 충분히 포착하지 못했을 가능성이 있다. 향후 연구에서는 이러한 대리변수의 한계를 보완할 수 있는 직접 관측 자료와의 비교 및 검증이 필요하다. 또한 본 연구는 횡단면 자료를 이용한 분석으로, 변수 간의 관련성을 확인하는 데 중점을 두었으며 인과관계로 해석하는 데는 한계가 있다. SEM은 공간적 자기상관에 따른 표준오차의 편향을 보정하는 데 기여하지만, 이용자 수와 설명변수 간의 역인과 가능성, 즉 이용이 활성화된 공원 주변에 상업시설이나 교통시설이 추가로 입지할 가능성까지는 다루지 않는다. 향후 연구에서는 시계열 자료나 정책 변화를 활용한 준실험설계 등을 통해 이러한 관계를 보다 면밀히 검증할 필요가 있다.