미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출^† - 텍스트 마이닝을 활용하여 -

그린인프라는 삶의 질을 높여주고, 생태계 서비스를 증진시켜 지속가능한 발전을 가능케 하며, 재난재해 예방 및 기후변화 적응을 위한 대안으로 여겨진다(Mell, 2010; Foster et al., 2011; Kang et al., 2012; Gong et al., 2016). 그린인프라의 정의는 자연생태 가치와 녹지공간의 네트워크(Randolph, 2004), 생태계의 가치 및 기능 보전과 자연지역 및 오픈스페이스 공간의 네트워크(Benedict and McMahon, 2002), 친환경적 우수처리 및 물관리 접근 등 그린인프라의 기술적 측면을 고려한 네트워크 등으로 정의된다(Environmental Protection Agency, 2007). 또한, 지역사회의 지속가능한 5개 전략으로 도시문제 해결을 위한 공간(Allen, 2012) 등 국가, 연구자, 연구목적 등에 따라 상이하나, 공통적으로 인간에게 다양한 서비스를 제공하고, 인프라 간의 네트워크 중요성을 강조한다.

그린인프라에 대한 중요성 및 필요성이 높아지면서 그린인프라와 관련된 다양한 국내 법률이 제정되었다.「환경정책기본법」,「국토기본법」,「물환경보전법」,「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률(약칭, 공원녹지법)」,「저탄소 녹색성장 기본법(약칭, 녹색성장법)」,「지속가능발전법」,「자연환경보전법」,「국토의 계획 및 이용에 관한 법률(약칭, 국토계획법)」,「공익사업을 위한 토지 등의 취득 및 보상에 관한 법률(약칭, 토지보상법)」,「물환경보전법」,「수도법」,「자연재해대책법」,「도시숲법」,「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」 등과 함께「기후위기 대응을 위한 탈탄소사회 이행 기본법안(제정 전, 그린뉴딜기본법)」이 추진 중이다. 최근의 그린뉴딜 사업에 있어 지역의 맥락을 고려할 수 있는 그린인프라의 중요성은 더욱 높아질 것으로 예상되며(Park et al., 2020), 이와 함께 생태적, 기술적, 사회적 기능을 고려한 그린인프라의 구성요소 도출 및 네트워크적 측면을 고려한 공간계획이 요구된다.

그린인프라 구성요소들의 기능과 기법들에 관한 연구들에서는 주로 녹지 및 수목의 중요성과 관리의 필요성을 언급하였다(Table 1 참조). 녹지는 인공적인 열확산을 막고, 수분 증진을 통해 도시 내 에너지 저감과 탄소배출 감소 효과를 높이는 효과가 있다(Zhang et al., 2014; Trihamdani et al., 2015; Qiu et al., 2017; Huang et al., 2018). 이러한 녹지의 면적, 구조, 크기, 형태, 주변 토지이용 현황에 따라 수공간 등 네트워크화된 그린인프라를 조성할 경우, 그 효과는 더욱 높아질 수 있다(Xu et al., 2019). 또한, 일부 연구들에서는 수목과 미세먼지 관련된 연구들은 수목이 대기오염을 저감하고, 증산 과정을 통해 열섬효과를 완화하는 기능에 주목하였다(Nowak et al., 2006; Wang and Akbari, 2016). 이에 수목을 관리할 때에는 수분 상태를 고려하여 건조하지 않은 환경을 조성하기 위해서 투수성 포장재 등의 방안을 마련해 주는 것이 필요함을 강조하였다(Ozolincius et al., 2005; Nowak et al., 2006; Bae et al., 2012).

이외에도 재해별로 그린인프라 유형을 고찰한 후 계획안을 제시한 연구(Lee et al., 2018)와 북미(American Society of Landscape Architects : ASLA)의 사례분석을 통해 그린인프라 계획요소를 인문·수문·생태·환경적 측면에서 분석한 연구(Kwon and Kim, 2019) 등이 진행되어 왔다. 이들 연구는 그린인프라의 유형과 계획요소를 고찰하였다는 점에서 의의가 있으나, 단기간의 자료분석으로 인해 데이터 질에 한계가 있었고, 국내 실정에서는 반영하기 다소 어려운 점이 있었다. 또한 일부 구성요소에만 집중되면서 너무 거시적인 접근이 이루어졌으며, 대부분의 연구가 생태적, 사회적, 경제적, 기술적 측면 등에 대한 고려 없이 물리적인 양적 확충에만 머물러 있는 실정이었다(Kim et al., 2014; Lee et al., 2018; Kwon and Kim, 2019). 따라서 특정 재해 등에 초점을 둔 그린인프라 계획요소 도출이 필요함이 시사되었으며, 이와 함께 장기간의 파편화된 데이터들의 통합적인 분석을 통해 복합적 측면을 고려한 그린인프라 계획이 필요할 것으로 보인다.

한편, 그린인프라 구성요소의 미세먼지 저감효과를 분석한 연구들은 대부분 가로수, 도시공원, 도시숲 등 수목과 녹지공간을 대상으로 하였다. 주요 내용으로는 도시숲, 도시공원의 미세먼지 저감효과 분석에 관한 연구(Xu et al., 2018), 가로수의 미세먼지 확산 및 흡수 효과와 다층 구조 등의 식재 계획에 관한 연구(Wang and Akbari, 2016; Kim et al., 2018b) 등으로 대부분 미세먼지를 저감하는 수단으로써 그린인프라의 효과를 분석하는 연구들이 주를 이루었다. 특히, 도시 수목의 수종별, 식재 유형별, 규격별, 형태별 등에 따라 미세먼지 저감량을 비교함으로써 미세먼지 저감을 위한 우수 수종과 다층 구조 식재, 침엽수 우점 식재 등의 연구결과가 도출되었다(Nowak et al., 2006; Jung, 2018; Xu et al., 2018), 또한, 미세먼지가 식물의 생육 및 생태에 미치는 영향과 정화 기능 등을 분석한 연구(Son and Nam, 2020)와 함께 친환경적 토지이용을 통한 대기환경 개선에 관한 연구(Joo and Kim, 2009), 바람길 조성을 통한 미세먼지 저감방안 연구(Nam et al., 2020)가 선행되었다. 무엇보다도 유휴부지가 미세먼지 흡입을 위한 방안이 될 수 있음이 도출되었는데, 이는 유휴부지 내에 대형교목이 높은 비율로 존재하고, 지표면 바이오매스가 다른 토지이용에 비해 높은 특성이 있으며, 새로운 녹지공간 터를 확보하기 어려운 도심 내에서 유휴부지가 도시숲을 조성할 수 있는 적지로 도출되었기 때문으로 분석된다(Kim et al., 2015; Kim et al., 2016a; Kim and Oh, 2019).

하지만, 선행연구들의 대상지와 미세먼지 배출원의 위치, 녹지조성 위치 등이 상이함에 따라 그린인프라 계획을 단순히 다층 구조 식재, 교목의 분산배치, 녹지의 중요성 등 단편적으로만 제시하고 있는 수준이다. 이에 파편화된 데이터를 종합하여 살펴보는 과정을 통해 그동안 파악하지 못했던 미세먼지 저감에 있어 그린인프라가 해결해야 하는 환경문제, 대상 공간, 적용 방법 등에 대한 의미 있는 정보를 도출한 후, 이를 통해 보다 실증적이고 적극적인 그린인프라 계획이 이루어져야 할 것으로 사료된다.

선행연구 고찰을 통해 본 연구에서는 그린인프라를 ‘미세먼지에 대응하여 자연생태계가 갖는 기능과 가치를 보존하고, 생태계 서비스를 증진함으로써 삶의 질을 높일 수 있는 지속가능한 주요 서비스들의 네트워크’로 정의하였다. 정의된 그린인프라 개념을 활용하여 생태적, 기술적, 사회적 측면을 모두 고려한 그린인프라 계획요소를 도출하였다.

텍스트 마이닝은 방대한 텍스트들을 분석하여 의미 있는 주요 맥락, 새로운 관계 및 가치를 추출하는 정량적 방법이다(Jin et al., 2018). 빅데이터를 활용한 텍스트 마이닝은 기존, 텍스트를 통한 연구방법인 담화분석 등 내용 분석방법(contents analysis)이나, 설문지 및 관찰조사 등과 같이 기간의 한정 혹은 표본 수 한정 등의 한계가 있었던 연구방법론을 보완할 수 있는 방법론으로 평가되면서(Gam and Song, 2012; Lee and Lee, 2018), 최근 연구동향 및 이용행태 분석 등에서 활발히 이용되고 있다. 또한, 언론(뉴스기사)이나 SNS 등을 통한 사회현상 분석 및 이용객 특성에 관한 연구 혹은 주요 연구주제를 파악하기 위한 수단으로 많이 이용되고 있는 추세이다(Kim et al., 2019; Sung et al., 2019).

미세먼지와 관련하여 텍스트 마이닝을 활용한 연구로는 국민청원 내용 및 언론기사 분석을 통해 미세먼지 저감을 위한 정책 시사점을 도출한 연구(Bae and Park, 2017; Kim et al., 2018a; Park and Park, 2021)가 있었으며, 그린인프라와 관련된 연구로는 시대적으로 정원의 정의 및 특징을 분석하거나(Woo and Suh, 2016), 시간적 추이에 따라 이용객의 행태를 분석하고, 개선방안을 제시한 연구(Woo and Suh, 2018; Woo and Suh, 2020) 등이 있었다. 선행연구들은 대부분 미세먼지 이슈와 관련된 사회행태적, 정책적 분야에서의 접근이 주를 이루면서 미세먼지 저감을 위한 생태적, 기술적 측면에 관한 연구나 세부적인 개선안을 도출해 내는 데에는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 마이닝 방법을 활용하여 미세먼지와 그린인프라의 파편화된 데이터들을 통합적으로 분석하고, 기능(생태적, 기술적, 사회적)적 측면을 고려하여 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소를 도출하고자 한다.

본 연구의 자료 수집을 위한 시간적 범위는 세계보건기구(WHO) 산하 국제암연구소(IARC)에서 미세먼지를 1군 발암물질로 지정한 해이며, 우리나라에서 미세먼지가 사계절 문제로 본격적으로 대두되기 시작한 2013년(Bae and Park, 2017)부터 현재인 2021년으로 설정하였다.

자료의 내용적 범위는 연구논문(KCI 한정, 학술연구정보서비스, https://www.riss.kr), 정책보고서(국회도서관, https://www.nanet.go.kr/), 관련 법률(국가법령정보센터, https://www.law.go.kr/)로 한정하였으며, 이 중 미세먼지의 특수성을 잘 나타내고, 그린인프라 관련 주제어가 제목 및 본문에 포함된 자료들을 수집한 후, 내용 검토를 통해 총 430건의 자료를 분석에 활용하였다. 연구논문과 정책 보고서를 통해서는 앞선 연구자들의 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 연구의 흐름과 경향 등을 파악할 수 있었으며, 법률 검토를 통해서는 기술적 측면이나 정책적 측면 등을 검토 및 분석할 수 있었다.

텍스트 마이닝 분석은 주요 키워드를 선정한 후 자료를 수집하고 데이터 정제 과정을 거친 후에 분석이 이루어지며(Jung, 2010; Jin et al., 2018), 본 연구에서는 분석을 위한 도구로 파이썬(Python Software Foundation, 1991)과 R(The R Foundation, 1993)을 활용했다. 텍스트 마이닝 분석을 위해 첫째, 주요 키워드를 선정했다. 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 다양한 법률(「환경정책기본법」,「국토기본법」,「물환경보전법」,「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률(약칭, 공원녹지법)」,「저탄소 녹색성장 기본법(약칭, 녹색성장법)」,「지속가능발전법」,「자연환경보전법」,「국토의 계획 및 이용에 관한 법률(약칭, 국토계획법)」,「공익사업을 위한 토지 등의 취득 및 보상에 관한 법률(약칭, 토지보상법)」,「물환경보전법」,「수도법」,「자연재해대책법」,「도시숲법」,「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」,「미세먼지 저감 및 관리에 관한 특별법」,「대기환경보전법」,「환경영향평가법」,「도시 및 주거환경정비법」 등과 함께「기후위기 대응을 위한 탈탄소사회 이행 기본법안(제정 전, 그린뉴딜기본법)」)과 관련된 선행연구들을 고찰하였다. 특히 미세먼지의 특수성이 드러나면서 그린인프라의 계획과 관련된 연구들을 중심으로 고찰하고, 도출된 키워드에 대해서는 전문가의 의견 수렴을 통해 최종적으로 Table 2와 같이 선정되었다.

선정된 키워드는 총 13개로 그린인프라, 미세먼지(외부공간으로 한정), 그린뉴딜, 리질리언스, 바람길, 습지(미세먼지로 한정), 유휴부지, 숲(미세먼지 저감 숲, 숲가꾸기, 도시숲 등), 녹화(벽면녹화, 옥상녹화, 수직녹화, 생활권녹화 등), 정원(수직정원, 커뮤니티 가든 등), 공원(장기미집행 공원, 도시공원 등), 녹지(완충녹지, 공원녹지, 가로녹지 등), 가로수이다. 이후 선정된 키워드를 기준으로 연관어 분석을 실시하였다.

둘째, 수집된 데이터들의 어휘들을 검토하여 오류가 있는 데이터를 정제하는 과정을 수행했다. 학술적이고 정책적인 자료들을 기반으로 분석한 본 연구에서는 소셜미디어 등에 기반한 연구들에 비해 비속어, 신조어, 줄임말 등의 사용이 빈번하지 않았으나, 일부 띄어쓰기 오류, 조사, 특수문자 등의 데이터가 확인되었던 바, 관련 내용을 정제한 후 분석에 활용하였다.

셋째, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소를 도출하기 위해 총 430건의 자료를 수집하였으며, 이 중에서 문서 오류 등의 이유로 누락된 19건을 제외한 411건을 텍스트 마이닝 분석에 활용했다. 분석은 크게 단어 빈도-역 문서 빈도(term frequency-inverse document frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다(Table 3 참조). TF-IDF 방식은 여러 문서 중 핵심어를 추출하는 방법으로써 특정 단어와 문서 간의 가중치를 계산, 값이 높게 나올수록 빈도와 중요도가 높은 단어임을 분석하는 방법이다(Jung, 2010). 이는 간단하고 명료하여 텍스트 마이닝 분석에서 많이 사용되며, 본 연구에서는 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 중요 단어들을 도출해 내는데 활용하였다. 다음으로 중심성 분석은 어떤 단어가 가장 중요한지를 분석하는 방법이다(Freeman, 1978). 다양한 중심성 방법 중 본 논문에서는 근접 중심성, 조화 중심성, 매개 중심성, 연결 정도 중심성 등을 활용하였으며, 이를 통해 미세먼지 문제를 그린인프라 관점에서 볼 때 어느 부분이 중요한지를 도출해 낼 수 있었다. 또한, 주요 단어와 동시 출현한 단어를 분석하여 네트워크를 구축하는 방법인 연관어 분석(Kim and Lee, 2021)을 통해 주요 키워드 13개와 관련되어 있는 주요 단어를 도출하였다. 마지막으로 단어들의 군집 분류를 통해 각 군집에 속한 단어들의 함축된 의미를 파악하는 방법인 토픽 모델링 분석(Kim et al., 2016b)을 통해 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소가 무엇인지를 도출해 낼 수 있었다.

2013년부터 2021년까지 미세먼지 및 그린인프라 관련 선행연구들을 분석한 결과, ‘도시’, ‘공원’, ‘연구’, ‘녹지’, ‘지역’, ‘미세먼지’, ‘환경’, ‘분석’, ‘계획’, ‘관리’, ‘공간’ 등의 순으로 빈도가 높게 나타났으며, TF-IDF의 값을 기준으로 워드 클라우드(word cloud)로 표현한 결과, 관련성이 높은 단어들이 시각적으로 크게 도출되었다(Figure 1 참조).

Figure 1. Word cloud

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그린인프라의 적용방안 측면에서 해결해야 할 환경문제, 대상 공간, 적용 방법에 맞춰 TF-IDF의 값을 관련 키워드로 분석한 결과, 해결해야 되는 주요 환경문제는 미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등으로 구분되었으며, 그린인프라를 적용할 수 있는 대상지는 도시, 공원, 지역, 녹지 등의 공간단위 범주가 높게 도출되었다(Table 4 참조). 또한, 그린인프라를 적용하기 위한 방법의 측면에서 분석, 계획, 평가, 개발, 관리 등의 키워드가 도출되었으며, 이와 함께 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등도 빈도 있게 나타났다. 이외에도 TF-IDF 값이 높지는 않았으나, 습지대, 녹지대, 벽면 등의 공간 범주와 수분 등의 키워드가 미세먼지 저감을 위한 방안으로 유의미한 값을 보여주었다.

중심성 분석을 통해 그린인프라의 적용방안 측면에서 해결해야 할 환경문제, 대상 공간, 적용 방법에 맞춰 정리한 결과(Table 5 참조), 근접 중심성 분석에서는 환경문제(‘미세먼지’, ‘환경’, ‘대기’, ‘농도’ 등), 대상 공간(‘도시’, ‘공원’, ‘지역’, ‘녹지’ 등), 적용 방법(‘분석’, ‘계획’, ‘관리’, ‘조성’ 등), 조화 중심성 분석에서는 환경문제(‘미세먼지’, ‘환경’, ‘개발’, ‘대기’ 등), 대상 공간(‘도시’, ‘공원’, ‘녹지’, ‘지역’ 등), 적용 방법(‘분석’, ‘계획’, ‘관리’, ‘활용’ 등)으로 나타났다. 또한, 매개 중심성 분석에서 도출된 주요 단어는 환경문제(‘미세먼지’, ‘환경’, ‘먼지’, ‘농도’ 등), 대상 공간(‘도시’, ‘공원’, ‘녹지’, ‘지역’ 등), 적용 방법(‘분석’, ‘계획’, ‘관리’, ‘그린뉴딜’ 등), 연결 정도 중심성 분석에서는 환경문제(‘미세먼지’, ‘환경’, ‘개발’, ‘농도’ 등), 대상 공간(‘도시’, ‘공원’, ‘녹지’, ‘지역’ 등), 적용 방법(‘분석’, ‘계획’, ‘관리’, ‘활용’ 등)이었다.

한편, TF-IDF 결과와 비교하였을 때, 매개 중심성 분석에서 비교적 ‘그린뉴딜’, ‘유휴부지’ 등의 단어가 높게 나왔는데, 이는 출현 횟수는 비교적 적었지만, ‘그린뉴딜’, ‘유휴부지’가 다른 단어들을 연결하는 중심적인 역할을 하는 요인임을 알 수 있었다.

그린인프라, 미세먼지(외부공간으로 한정), 그린뉴딜, 리질리언스, 바람길, 습지(미세먼지로 한정), 유휴부지, 숲(미세먼지 저감 숲, 숲가꾸기, 도시숲 등), 녹화(벽면녹화, 옥상녹화, 수직녹화, 생활권녹화 등), 정원(수직정원, 커뮤니티 가든 등), 공원(장기미집행 공원, 도시공원 등), 녹지(완충녹지, 공원녹지, 가로녹지 등), 가로수 등 총 13개 단어들을 중심으로 연관어 분석을 실시한 결과는 Figure 2와 같다.

Figure 2. Network analysis

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주요 13개 단어들의 연관어를 분석한 결과, 첫째, 숲과 바람길의 중요성이 도출되었다(Figure 3 참조). 이는 기존 선행연구 결과들에서도 주요하게 언급되고 있는데, Eom(2019)의 연구에서는 낙남정맥을 대상으로 정맥 부근의 찬공기 특성을 분석하여 바람길 연계방안을 제시하면서 산림, 즉 숲의 식생 및 지역적 특성을 고려한 바람길 조성의 중요성을 시사했다. 기존의 바람길 조성은 주로 열섬현상 완화에 초점을 맞추었으나, 최근 미세먼지 농도가 심각해짐에 따라 대기오염물질을 빠르게 확산시킬 수 있는 바람길 조성 계획의 중요성이 주요하게 고려되고 있는 것이다(Park et al., 2020). 특히, 산, 숲, 골짜기에서 하강하는 신선한 공기를 도시로 유입시키기 위한 식재 및 건축물 배치 방안을 제시함으로써 도시 단위에서의 바람길 조성에 따른 미세먼지 저감효과를 검증하였다(Nam et al., 2020). 이는 결과적으로 인공적인 열 확산과 수분 증산, 태양열을 차단할 수 있는 녹지의 면적 증가가 필요하며(Qiu et al., 2017; Huang et al., 2018), 식생이 갖는 수분의 상태를 고려하여 건조하지 않는 환경을 조성하도록 하는 것이 중요함을 시사한다(Ozolincius et al., 2005; Nowak et al., 2006). 즉, 미세먼지 저감을 위해서는 그린인프라 중에서 바람길과 숲의 요소를 계획해야 하며, 그 과정에서 ‘수분’이 주요 역할을 할 것으로 유추할 수 있다.

Figure 3. Network analysis of ventilation corridor and forest

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한편, 바람길 조성을 위해서는 주변의 수환경 분석이 동시에 이루어져야 하는데, 이는 공기의 흐름이 하천의 흐름에 크게 영향을 받기 때문이다(Eom, 2019b; Eom et al., 2019). 특히 바람길은 숲 등의 면적 형태가 아닌, 네트워크 형태로 구축되기 때문에 유역 단위의 찬공기 특성에 대한 분석이 동시에 이루어질 필요가 있다.

둘째, 미세먼지 흡입을 위한 방안으로써 유휴부지 활용방안의 필요성과 수목의 중요성이 시사되었다(Figure 4 참조). 이는 기존 연구들에서 언급한 유휴부지 내 미세먼지 저감을 위한 숲 조성시, 침엽수림 및 활엽수림의 식재가 중요하다는 것과 연결된다(Kim and Oh, 2019). 즉, 미세먼지 저감을 위한 방안으로 유휴부지가 ‘흡입구’의 역할을 할 수 있을 것으로 예측된다. 선행연구들에서는 식재와 연계된 유휴부지의 유형과 활용방안을 다양하게 제시했다. 특히 미세먼지 저감을 위한 식재공간으로서 대표적인 유휴공간의 유형은 ‘저층주거지 개별 필지의 유휴공간’, ‘아파트 단지 내 유휴공간’, ‘공공가로 공간 내 유휴공간’ 등으로 구분되었다(Seoul National University Industry-Academic Cooperation Foundation, 2016). 관련 연구에서 유휴공간의 활용방안으로 ‘저층 주거지 개별 필지의 유휴공간’은 식재 공간과 빗물저장 및 에너지 관련 시설물 공간, 정원 및 텃밭, 옥상녹화 등, ‘아파트 단지 내 유휴공간’은 아파트 내·외부 경계에 추가 녹지 조성 및 옹벽 녹화 등을 제안했다. 또한, ‘공공가로 공간 내 유휴공간’은 차선 폭 변경이 가능한 지역일 경우에는 보도를 넓히고, 가로수의 추가 식재 등의 필요성을 언급했다. 이외에 도시 내 소규모 자투리 공간의 녹화, 폐철도 유휴부지의 선형공원화 등을 통해 시민들의 녹지 접근성을 향상시킨 사례들이 있었다(Kwon et al., 2020). 한편, 유휴부지를 공원화할 경우, 활엽수림의 식재가 필요함이 시사되었는데, 이는 선행연구(Jung, 2018)에서 미세먼지 저감에 효과적인 잎의 형태는 활엽수보다는 침엽수로 보고되었으나, 침엽수림과 함께 활엽수를 병행하여 식재하는 것이 좀 더 효율적인 미세먼지 저감방안이 될 수 있음을 의미한다고 볼 수 있다.

Figure 4. Network analysis of street tree, park, particulate matter and vacant land

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이와 함께 미세먼지 저감에 있어 수목의 중요성이 도출되었다. 이는 나무는 증산작용을 통해 수분을 수증기로 방출하여 열섬 효과를 완화하는 것으로 알려져 있는데(Wang and Akbari, 2016), 가로수와 같은 도시 수목은 열섬 효과뿐만 아니라, 미세먼지도 저감할 수 있음을 재확인한 부분이다(Vailshery et al., 2013). 가로수는 미세먼지 주요 배출원인 도로에 인접하여 식재됨에 따라 가로녹지의 미세먼지 저감효과를 규명하는 연구들과 함께 그 중요성을 언급하는 연구들이 다수 진행되었다. 선행연구들에서 도로변 가로녹지는 도로와 건물 사이에서 미세먼지 농도에 영향을 미치는 주요 요인임을 밝히고 있으며(Hong et al., 2018; 2020), 바람길 차단 시 정체된 미세먼지 증가는 수목의 수분 부족을 야기, 스트레스 증가로 인해 결과적으로 대기오염 피해에 취약해질 수 있다고 보고 있다(Woo et al., 2004). 이는 가로수와 미세먼지의 연관어로 ‘수증기압’이 도출되었다는 점에서 수목의 수분 상태를 고려한 환경 조성이 중요함을 알 수 있는 대목이며, 미세먼지에 대응하기 위한 수목 관리계획 방안에 있어 주요하게 고려해야 되는 부분으로 판단된다.

셋째, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템 이해에 대한 중요성이 시사되었다(Figure 5 참조). 이는 녹지와 불투수성, 콘크리트, 방수층 등이 연관성 있게 나오고, 녹지와 그린뉴딜과의 연관성에서 ‘침출수’가 도출되었다는 점에서 투수성 포장재 등 미세먼지 저감 기술에 대한 중요성과 함께 전체 시스템을 이해하고 접근하는 방안이 필요하다고 볼 수 있다. 예를 들어, 투수성 포장재는 하부의 기반과 포장재의 공극, 열환경 등에 복합적으로 영향을 받기 때문에(Lee and Ahn, 2018), 투수성 포장재 기법을 활용하기 위해서는 통합적인 시스템 접근 하에서 기술 도입이 필요하다. 이는 자연기반솔루션(nature-based solution, NBS), 저영향개발 등과 연계하여 그 중요성이 더 높아질 것으로 예상되며, 나아가 재난에 대비하는 효과적인 방안이 될 수 있을 것이다. 그린인프라와 유사한 개념인 자연기반솔루션은 미세먼지 대응뿐만 아니라, 우수관리, 기후변화 대응 등 다양한 환경문제를 해결하기 위해 정책 및 연구에서 활용되는 경향을 보였다(Hyeon, 2020). 저영향개발은 그린인프라의 물순환 회복 기능 측면에서 홍수 대응을 위한 물순환 선도 도시(광주, 대전, 울산, 김해, 안동)에 적극적으로 도입되었으며, 아산탕정도시 등 도시 차원의 계획에서 실현되기도 하였다. 또한, 2014년부터 서울시 조례(서울특별시 물순환 회복 및 저영향개발 기본 조례)에 저영향개발에 대한 규정을 도입하기도 하였는데(Hyeon, 2020), 이는 도시 물순환 회복을 통한 단기적인 홍수 대비, 우수관리 효과뿐만 아니라, 식생을 포함한 도시생태계의 건강성을 높임으로써 결과적으로 미세먼지 저감을 포함한 기후변화 대응에 직·간접적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다(Kim and Zoh, 2015).

Figure 5. Network analysis of green new deal, green space, and green infrastructure

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또한, 에너지 요구량 절감, 에너지 저감효과와 연계된 녹색공간의 조성이 미세먼지 저감을 위한 방안이 될 수 있음이 시사되었는데, 이는 선행연구 결과에서도 그린인프라가 그린뉴딜을 위한 대안이 될 수 있음을 언급하였다는 점에서 유의미한 결과라고 볼 수 있다(Park et al., 2020). 즉, 미세먼지와 같은 재해에 대응하여 그린뉴딜을 실현시키기 위한 실천적인 방안이 곧 그린인프라를 조성하고 확대하는 것이라는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 그린인프라는 저탄소 녹색 성장 사회로 이행하는 과정에서 도시의 소생활권 녹지를 확대하고, 생태적 연결성을 증진하며, 탄소배출 감축을 통해 열섬현상 완화 및 미세먼지 배출을 감소시키는 등의 역할을 할 것으로 기대한다(Yu and Kim, 2020; Yu et al., 2020).

한편, 그린뉴딜과 함께 미기후, 침수, 열섬 등의 환경문제가 연관성이 높은 것으로 나타남에 따라 지속가능한 그린뉴딜을 위해서는 미세먼지뿐만 아니라, 미기후 조절, 침수 예방, 열섬 효과 완화 등 다기능성의 측면에서 복합적으로 그 효과를 나타낼 수 있는 그린인프라의 계획 및 조성이 이루어져야 할 것이다(Kim et al., 2020a; Lee, 2020). 특히, 그린뉴딜을 위한 그린인프라를 구축할 때에는 생태서식처 보전, 온실가스 감축, 기후변화 대응, 열섬현상 완화 등 다양한 환경문제와 열섬현상 완화, 재해 대응 등 다양한 기능을 고려해야 할 것이다(Park et al., 2020).

그린인프라, 미세먼지 관련 자료들을 대상으로 토픽 모델링 분석을 수행한 후 결과, 16개의 유의미한 토픽이 도출되었다(Figure 6 참조). 주요 단어에 기반하여 토픽을 명명하였으며, 생태적･기술적･사회적 기능을 중심으로 분류하였다. Topic 1은 ‘녹지’, ‘미세먼지’, ‘공원’, ‘대기’, ‘탄소’, ‘황사’, ‘입자’, ‘고농도’, ‘그린인프라’, ‘가로수’ 등이 도출되었으며, 이는 ‘그린인프라와 기후 문제’로 명명하였다. 이를 통해 그린인프라의 관점에서 미세먼지 저감을 위해 근본적으로 해결해야 되는 주요 환경문제는 미세먼지, 황사, 탄소, 고농도, 입자, 대기 등으로 볼 수 있으며, 공원, 녹지 등이 해결안이 될 수 있음을 확인할 수 있었다. Topic 2~Topic 8은 그린인프라의 형태 및 생태적 기능과 관련된 토픽들이 분류되었다. 각각 Topic 2는 도시림 및 녹지공간, Topic 3은 벽면녹화 및 옥상녹화, Topic 4는 선형녹화, Topic 5는 주거공간 인접 형태, Topic 6은 기후 조절, Topic 7은 탄소저장 및 흡수, Topic 8은 야생동물의 서식처 제공 및 생물다양성으로 명명되었다. Topic 9~Topic 12는 그린인프라의 기술적 기능 측면에서 분류되었으며, 각각 Topic 9는 방재 효과, Topic 10은 완충 효과, Topic 11은 우수관리 및 수질정화, Topic 12는 탄소 및 에너지 저감 등으로 명명되었다. Topic 13~Topic 16은 그린인프라의 사회적 기능 측면과 관련된 토픽이며, 각각 Topic 13은 커뮤니티 기능, Topic 14는 접근성 및 건강 기능, Topic 15는 국토 및 환경 관련 국가정책, Topic 16은 경관성 및 만족도, 보행환경 개선 기능으로 분류 및 명명되었다.

Figure 6. Results of topic modeling analysis

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토픽 모델링 결과를 바탕으로 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소를 분석한 결과, 해결해야 되는 주요 환경문제는 미세먼지, 황사, 기후, 환경, 탄소 등 문제 해결을 위한 대상으로는 도시림, 녹지공원, 벽면녹화, 옥상녹화, 선형녹화 등의 공간적 범주, 해결 방법으로는 그린인프라의 생태적 기능, 기술적 기능, 사회적 기능 등을 통해서 가능할 것임이 도출되었다. 먼저 생태적인 측면에서의 토픽은 대상의 측면에서 크게 두 가지를 구분해 볼 수 있다. 하나는 도시림이나 녹지공간 등을 조성함으로써 미세먼지에 대응할 수 있는 공간을 조성하는 것이며, 다른 하나는 기존의 주거지역 및 상업지역과 같은 공간에 벽면녹화, 옥상녹화, 선형녹화 등을 실시하거나, 주거공간과 인접하여 녹화를 함으로써 미세먼지에 대응할 수 있는 공간 조성이 요구되는 것이다. 이에 대한 구체적인 계획은 Topic 1~Topic 5에 도출되어 있으며, 이를 계획요소로 활용할 수 있을 것이다. 그외 도출된 토픽들은 그린인프라의 기능 또는 혜택 측면에서 기존의 생태계 서비스 개념과 연결하여 계획요소로 제안할 수 있는데, 먼저, 생태적 측면에서 기후조절과 탄소저장 및 흡수는 생태계 서비스의 조절서비스 측면으로 분석할 수 있다. 조절서비스를 향상시키기 위한 계획 시 Topic 6~Topic 7의 내용을 바탕으로 활용 가능하며, 토픽 내의 키워드들은 조절서비스를 향상시키기 위한 주요 계획으로써 초점 혹은 목표로 두어야 하는 요소로 활용될 수 있다. 한편, Topic 8은 생태계 서비스의 지원서비스 측면에서 계획요소로 활용될 수 있다.

기술적인 측면에서의 Topic 9~Topic 12도 조절서비스 측면에서의 그린인프라 기능을 부각한 계획요소로 볼 수 있다. 하지만 앞선 생태적 측면에서의 키워드와는 달리, 해당 토픽 내의 키워드들은 조절서비스를 향상시키기 위한 구체적인 기술 측면에서 계획요소로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

사회적 측면에서의 Topic 13~16은 생태계 서비스의 문화서비스 측면에서 계획요소로 활용될 수 있다. Topic 13과 Topic 14에서는 문화서비스 향상을 위한 계획에서 초점 혹은 목표로 두어야 하는 요소로 인식되며, Topic 15와 Topic 16의 키워드들은 문화서비스 증진을 위한 구체적인 계획요소로 활용이 가능할 것이다.

미세먼지의 저감을 위한 그린인프라와 관련된 연구들은 미세먼지뿐만 아니라, 다기능성의 측면에서 탄소, 기후변화, 미기후 조절과 같은 환경적인 영향에 대응하기 위해 공원이나 녹지 등의 공간이 나아가야 할 시사점을 제공한다(Kang et al., 2011; Park et al., 2014). 이때 대응 과정에서는 단순한 정책이나 기술적인 방안뿐 아니라, 리질리언스나 지속가능성과 같이 개념적인 키워드에 초점을 둘 필요성이 있다. 이는 물리적이거나 환경적인 키워드 외 개념적인 요소에 기반한 키워드들이 미세먼지 대응을 위한 그린인프라 조성 방식 및 계획 수립 과정에 있어서 방향성을 제시해 줄 수 있기 때문이다(Kang et al., 2011; Choi and Seo, 2018; Lee et al., 2018; Vargas-Hernández and Zdunek-Wielgołaska, 2021). 즉, 미세먼지를 해결하고자 하는 대상 공간이나 적용 방법에 초점을 두고 그린인프라 계획을 수립할 필요가 있으며, 이를 위해서는 중심성 분석의 방법이 중요하게 작용할 수 있다. 미세먼지라는 주요 키워드를 중심으로 그린인프라 계획에 필요한 주요 문제, 공간, 대응책으로써의 요소들을 효과적으로 이해할 수 있기 때문이다. 이는 앞선 결과들을 통해 그린인프라를 조성하기 위한 주요 대상 공간은 도시, 공원, 녹지, 생태공간 등, 주요 적용 방법으로는 계획, 관리, 시설 등과 연계한 방안이 활용될 수 있을 것이다. 나아가 유휴부지 활용과 그린뉴딜 실현을 위한 그린인프라 조성은 결과적으로 미세먼지 저감을 위한 방안이 될 것이며, 이때 NbS, 저영향개발 등이 연계될 필요성이 있음이 시사되었다.

미세먼지 및 그린인프라 관련 선행연구들을 대상으로 TF-IDF, 연관어 분석 등의 결과를 종합적으로 고찰한 결과, TF-IDF는 낮았으나, 연결망에서 주요 중심점 역할을 하는 매개 단어들이 도출되었다(Figure 7 참조). 도출된 주요 단어는 ‘기준’, ‘기능’, ‘형태’, ‘개발’, ‘관리’ 등으로 이는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소를 도출하는 과정에서 미세먼지 저감 기준의 설정과 그린인프라의 기능 및 형태를 결정짓는 것이 중요함을 의미한다고 볼 수 있다. 나아가 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 단계에서 ‘개발’ 방향과 ‘관리’ 방안을 마련하는 것은 결과적으로 미세먼지 저감을 위한 생태적 기능, 기술적 기능, 사회적 기능 측면에서의 핵심방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.

Figure 7. Results of comparison between related TF-IDF analysis and centrality analysis

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또한, 연결성은 높게 나왔지만, 매개가 낮게 나온 단어로 ‘시설’, ‘영향’, ‘특성’, ‘측정’, ‘형태’ 등의 단어가 도출되었다. 이는 그린인프라의 형태나 미세먼지 저감 시설 등은 국지적 범위에서는 미세먼지 저감을 위한 주요 계획요소로 작용하지만, 궁극적으로 미세먼지 저감을 위해서는 이외의 요소들이 주요한 영향을 미칠 것으로 유추되는 점이다. 즉, TF-IDF 분석, 매개 중심성 분석, 연결 정도 중심성 분석에서 그 순위가 모두 높게 나온 공원, 녹지, 환경 등의 단어들이 그 해답이 될 것으로 판단되며, 중심성 분석 결과 역시, 이를 뒷받침한다.

한편, 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 연구들에서 ‘대기’, ‘농도’가 자주 언급되고 있으나, 매개 중심성 분석과 연결 정도 중심성 분석에서 중요도가 낮게 나온 바, 그린인프라 조성 시 미세먼지 농도 등은 중요하지 않을 것으로 예측된다. 이는 최근 미세먼지 농도가 낮아도 사망률이 높아질 수 있다는 연구(Di et al., 2017; Ahn et al., 2018; Cong et al., 2019)에서와 같이 미세먼지 관리는 고농도 저감에서 나아가 노출 저감 측면에서의 해결방안이 이루어져야 할 것으로 사료된다. 결과적으로 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 조성 시 미세먼지 노출을 저감해 주는 방향으로 계획이 이루어질 필요성이 있으며, 이때 미세먼지에 노출되는 시간, 노출 대상 등에 대한 고려가 요구된다.