연구의 배경 및 필요성

광주광역시는 분지형 지형과 산업단지·도심 기능이 혼재된 도시 구조로 인해 외부 대기 흐름이 원활하지 않아 미세먼지와 황사 등 대기오염물질이 체류하기 쉬운 환경적 특성을 지니고 있다. 이에 광주시는 대기질 개선을 위해 산업단지 배출 저감 기술 지원과 함께 도시숲 및 공원 조성 정책을 추진해 왔으며, 2024년 약 58억 원, 2025년 약 44억 원의 예산을 편성하여 녹지 확충 사업을 진행하였다.
녹지 확충은 도시열섬 완화, 생활환경 개선, 경관 향상 등 다양한 목적을 가지지만, 핵심 정책 목표는 미세먼지(PM2.5) 저감에 있다. 국내외 선행연구에서는 도시숲과 공원이 미세먼지 농도를 낮추는 효과가 관찰되었으나, 대부분 국지적 공간이나 단일 공원을 중심으로 분석되어 도시 전체 차원에서 공원면적이 대기질에 미치는 영향을 정량적으로 분석한 연구는 제한적이다.
특히 산업단지와 주거·상업 기능이 결합된 광주광역시의 도시 구조를 충분히 반영한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 광주광역시 내 13개 미세먼지 측정소가 위치한 동 단위 자료를 활용하여, 공원면적이 실제 도시 대기질(PM2.5)에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 한다.

텍스트 마이닝을 통한 사전 분석

본 연구는 녹지와 미세먼지 간의 사회적 논의 수준을 사전에 파악하기 위해 텍스트 마이닝 분석을 수행하였다. 2024년 12월부터 2025년 12월까지의 뉴스 데이터를 대상으로 ‘도시숲’을 수집 키워드로 설정하여 총 1,343건의 기사를 분석하였다.
분석 결과, ‘미세먼지’는 전체 기사 중 133회 언급되었으며, ‘도시숲’과 ‘저감’은 에고 네트워크 분석에서 높은 연결도와 중심성을 보였다. 또한 클러스터링 결과에서도 ‘도시숲·미세먼지·저감·기후·사업’이 하나의 주요 군집으로 형성되어, 도시숲이 미세먼지 저감과 밀접하게 연관된 담론으로 인식되고 있음을 확인하였다. 다만, 특정 키워드를 기준으로 수집된 데이터 특성상 해석의 한계가 존재함을 함께 고려하였다.

연구방법론

자료수집방법

자료수집 범위 및 출처

본 연구는 2022년 1월부터 2024년 12월까지의 기간을 대상으로, 광주광역시 13개 미세먼지 측정소가 소속된 법정동 단위 자료를 활용하였다. 미세먼지(PM2.5) 자료는 환경부 및 기상청 통계를 기반으로 수집하였으며, 공원면적과 산업단지 면적은 행정자료와 지도 기반 측정 자료를 활용하였다.
강수량과 평균 풍속은 기상청 자료를 활용하였고, 일부 동의 경우 인접 측정소 데이터를 대체 적용하였다.

분석 변수 구성

분석에 활용된 주요 변수는 월 평균 미세먼지 농도(PM2.5), 공원면적, 산업단지 면적, 인구, 월별 누적 강수량, 평균 풍속이다. 이를 통해 도시 구조 요인, 기상 요인, 인구 요인이 미세먼지 농도에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였다.

자료분석방법 및 결과

기술통계 및 상관분석

상관분석 결과, 공원면적은 미세먼지 농도와 약한 음의 상관관계를 보였으며, 강수량은 -0.5 수준의 강한 음의 상관관계를 나타내 강수에 따른 미세먼지 세정 효과를 확인할 수 있었다. 반면 인구와 산업단지 면적은 단순 상관관계에서는 유의미한 관계를 보이지 않았다.

분산분석 및 회귀분석

분산분석 결과, 공원면적을 4분위로 구분했을 때 중·대규모 공원이 위치한 동에서 미세먼지 농도가 유의미하게 낮은 경향이 나타났다. 이후 다중회귀분석에서는 기상 요인과 월별 효과를 통제한 상태에서도 공원면적이 미세먼지 농도를 유의하게 감소시키는 변수로 확인되었다(R² ≈ 0.73).
패널회귀분석에서는 공원면적의 계수 방향은 일관되었으나 통계적 유의성은 낮게 나타났으며, 이는 공원면적의 시간 불변적 특성과 분석 기간의 한계에서 기인한 것으로 해석된다. 반면 인구 변수는 동일 연도 기준 분석에서 유의미한 영향을 보였다.