서 론

도시화가 가속화됨에 따라 고층 건물, 유리 외벽, 방음벽 등 인공 구조물의 확대는 도심 내 조류 충돌의 주요 원인으로 지적되고 있다. 특히, 야간 인공조명과 투명하고, 반사되는 외장재인 유리는 조류의 시각적 인식을 방해하여 충돌을 유발하는 것으로, 북미 지역에서는 연간 약 3.65억 ~ 9.88억 마리의 조류가 이러한 구조물과의 충돌로 폐사하는 것으로 추정된다(Loss et al., 2014). 독일 주 정부 조류보호기관 통계에서도 독일에서도 연간 약 1억~1.5억 마리가 유리 충돌로 인해 폐사되고 있으며, 이는 조류 전체 개체수의 5%에 달하는 수치로 추정된다(LAG VSW, 2017). 국내에서도 이와 같은 문제의 심각성을 인식하고, 2022년 ^「야생생물 보호 및 관리에 관한 법률_」을 개정하여, 투명 유리창이나 방음벽 등 인공구조물에 의한 야생동물의 폐사를 방지하도록 공공기관의 설치·관리 의무를 명시하였다. 서울시도 2024년^「서울특별시 야생조류 충돌 방지 조례_」를 제정하여 공공건축물의 심의 과정에서 충돌 저감 조치의 반영 여부를 검토하도록 하고, 2025년부터 건축물 및 투명방음벽 충돌 저감 사업을 공모·지원하는 등 적극적인 행정 조치를 시행하고 있다.

조류 충돌에 대한 시민사회의 관심도 증가하여, 2018년부터 시민과학 플랫폼 ‘네이처링(Naturing)’을 통해 수집된 자료가 국립생태원에 의해 축적되고 있다. 그러나 해당 데이터는 자발적 참여 기반의 조사에 의존하고 있어, 충돌 발생의 공간적 분포 편향의 한계가 있다.

한편, 도로에서 발생하는 야생동물 로드킬 분야에서는 공간통계 기반의 Hotspot 분석이 활발히 이루어지고 있으며, 이는 조류 충돌 연구에도 확장 적용될 수 있는 시사점을 제공한다. Kim et al.(2023)은 로드킬 다발지역을 분석하고, 해당 구간에 울타리·경고 표지판·과속단속카메라 등을 설치해 평균 80.2%의 감소 효과를 확인하였다. Seo et al.(2024)은 Gi* 통계와 랜기계학습(Random Forest)을 결합해 충돌 영향 요인을 정량 분석하였으며, Hong et al.(2022)은 국내 로드킬 연구의 변화를 소개하고 공간통계 기반 접근법이 확산되고 있음을 강조하였다. 해외에서도 Smith & Gagne(2023)는 플로리다를 대상으로 Getis‑Ord Gi* 분석을 통해 멧돼지, 곰, 표범 등 대형 야생동물 Hotspot 지역을 식별하고, 울타리 및 생태통로 설치 등 저감 조치를 권고하였다. 그러나 조류 충돌은 공중에서 발생하는 특성상 건물의 투명도, 녹지 등 보다 복합적인 도시 환경 요인을 고려해야 한다는 점에서 복잡성이 발생되며 해외에서는 조류 충돌 Hotspot을 정량적으로 식별하는 연구가 진행되고 있다. 미국 일리노이 지역의 20개 건물을 대상으로 한 Hager et al.(2013)의 연구는 건물의 창 면적과 주변 도시 개발 수준이 충돌 빈도의 공간적 변이를 유의하게 설명함을 밝혔다. 또한 Kahle et al.(2016)은 샌프란시스코 자연사 박물관을 대상으로 한 분석에서 조류 충돌이 발생하는 시기, 조류의 생물학적 특성, 건축물 특성 및 공간적 요인과 유의미한 연관이 있음을 규명하였다.

서울시는 다양한 서식환경과 고밀도 인공 구조물이 공존하는 복합 도시 환경임에도, 조류 충돌 위험지역에 대한 체계적 공간 분석은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 서울시를 대상으로 주요 충돌 현황 및 주요 충돌종에 대해 분석하고, 조류 충돌 지점에 대하여 Getis-Ord Gi* 공간통계 분석 을 수행하여 고위험지역(Hotspot)을 도출하고, 이를 토지 이용 유형과 연계 분석함으로써 도시 내 조류 충돌의 공간적 패턴과 환경적 특성을 정량적으로 파악하고자 한다. 본 연구 결과를 통하여 조류 충돌 저감 대책 수립과 조류 충돌 저감조치에 대한 우선 순위 결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

연구방법

1. 조류 충돌 자료 수집 및 전처리

본 연구는 2018년부터 2024년까지 서울시 야생동물센터(Seoul Wildlife Center)에 접수된 야생 조류 구조 기록 중, 인공 구조물과의 충돌로 분류된 자료만 선별하여 분석에 활용하였다. 서울시 야생동물센터는 2017년 개소 이후 서울 전역에서 구조된 야생동물의 정보를 기록하고 있으며, 조류의 종명, 학명, 법정보호종 여부, 구조일시, 고도, 위치 좌표, 발견 장소 및 발생 원인 등의 다양한 속성 데이터를 포함하고 있다. 총 2,770건의 자료 중 차량 충돌에 의한 사례(161건), 서울시 외 지역, 위치 좌표가 부정확하거나 누락된 자료는 제외하였으며, 중복값과 오류값을 제거하고 누락된 속성 정보를 보완하여 최종적으로 2,540건의 조류 충돌 사례를 공간 분석 데이터셋으로 구축하였다. 주소 정보와 좌표 간 불일치한 경우에는 주소 기반으로 좌표를 수정하여 정확한 공간 분석이 가능하도록 하였다. 공간 분석에 앞서 기초 통계를 통해 연도별, 월별 조류 충돌 경향을 파악하였으며, 충돌 빈도가 높은 주요 조류종 및 법적 보호종을 분석 하였다. 서울시 야생동물센터 데이터는 구조된 개체를 중심으로 수집된 자료이므로, 충돌로 인한 즉사 사례나 신고되지 않은 개체는 포함되지 않아 실제 충돌 규모를 과소 추정 할 수 있는 한계가 있다.

2. 조류 충돌 Hotspot 분석

조류 충돌의 공간적 밀집도와 통계적으로 유의한 고위험 지역(Hotspot)을 도출하기 위해, 공간 자기상관 기반의 공간 통계 분석 기법인 Getis-Ord Gi* 통계를 적용하였다. Getis-Ord Gi* 통계는 인접 공간 단위 간의 값의 유사성과 공간적 집중도를 분석하여, 특정 지점 주변에서 값이 유사하게 높거나 낮게 분포할 경우 이를 클러스터링(Hotspot 또는 Coldspot)으로 식별할 수 있는 도구이다(Getis and Ord, 1992). 절댓값이 큰 양의 Gi* 값은 고밀도 클러스터(Hotspot), 음의 Gi* 값은 저밀도 클러스터(Coldspot)를 나타내며, Z(Gi*)로 표준화된 값은 정규분포를 따라 해석된다. 일반적으로 Z-score가 1.96 이상이고 p-value가 0.05 이하일 경우 통계적으로 유의미한 충돌 Hotspot으로 간주된다(Ord & Getis, 1995;Manepalli et al,. 2011). 본 연구에서는 ArcGIS Pro 3.1.0(ESRI, 2023)의 Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) 도구를 활용하여 공간 분석을 수행하였다. 조류의 이동 반경이 수백 미터인 점을 고려하여 300m× 300m 단위 격자를 중심으로 분석하였다. 분석은 두 가지 방식으로 수행되었다. 첫째, 각 격자 내 단위 면적당 충돌 개체수를 기준으로 조류 충돌의 일반적 공간 분포를 파악하였다. 둘째, 동일한 지점에서 반복적으로 발생한 충돌 강도를 반영하기 위해 충돌 개체 수를 가중치 필드로 설정하여 정밀도를 높였다(Hager et al., 2013;Song et al., 2019). 분석에서는 격자 설정, 가중치 적용 여부, 유의 수준 임계값(Z>1.96, p< 0.05) 등을 기준으로 통계적으로 유의한 Hotspot을 도출하였다.

3. 토지이용 유형과 조류 충돌의 관계 분석

서울시 조류 충돌 지점의 공간적 특성을 정량적으로 분석하기 위해, 충돌 발생 지점을 기준으로 반경 100m 내의 토지피복 유형을 기반으로 각 유형별 충돌 밀도를 산정하였다. 이를 위해 환경부 국토환경정보포털에서 제공하는 최신 토지피복도 데이터(LandCoverMap 2020_lv3_11, 2024년 기준)를 활용하였다. 해당 자료는 건물, 도로, 녹지, 수변지역 등 도시 내 주요 토지피복 유형을 세분화한 정보를 포함하고 있어, 충돌 지점의 주변 환경을 해석하는 데 유용하다. 먼저, 각 토지피복 유형별 면적을 산정하고, 해당 유형에서 발생한 조류 충돌 개체수를 산정하였다. 이후 유형별 단위 면적(1km²)당 충돌 개체수를 계산하여 조류 충돌 밀도를 산출하였다. 이를 통해 조류 충돌이 특정 토지이용 유형에서 상대적으로 더 자주 발생하는지를 파악하고, 공간적으로 위험도가 높은 토지이용 유형을 도출하였다.

결과 및 고찰

1. 주요 충돌 현황 및 주요 충돌종

서울시 야생동물센터 데이터는 충돌 조류종에 대한 구조 기록으로, 서울시 전역에서 수집된 광범위하고 체계적인 자료로서 조류 충돌의 공간적 특성을 규명하는데 활용 가능한 대표성 있는 자료로 판단된다. 이에 근거한 조류 충돌 조류는 총 2,540마리로, 2017년 개원 이후 꾸준하게 증가하는 추세를 나타냈다. 2024년은 602건으로 전년 대비 약 27.3% 증가 하였다(Figure 1). 봄, 가을 이동 시기에 충돌이 발생한다는 다수의 연구 결과와 같이(Scott et al., 2023), 월별 충돌 발생 분포는 5월과 10월에 집중되는 경향을 보였으나, 텃새의 비율이 높은 이유로 연중 충돌은 발생되고 있다(Figure 2). 텃새 39종, 1,680마리로 전체 66.2%이며, 겨울철새 29종, 195마리 (7.7%), 여름철새 38종 532마리(20.9%), 나그네새 25종 131마리(5.2%), 가축 1마리로 도심 및 숲에 주로 서식하는 텃새 비율이 높은 것으로 분석되었다. 전체 충돌 조류종은 총 42과 132종으로 참새목(Passeriformes) 36.54%, 비둘기목(Columbiformes)이 28.43%으로 높았고, 올빼미목(Strigiformes) 13.46%, 매목(Falconiformes) 6.18%, 딱다구리목(Piciformes) 3.62% 순이었다. 주요 충돌 조류종은 집비둘기(Columba livia) 543마리(21.4%), 직박구리(Microscelis amaurotis) 201마리(7.9%), 까치(Pica pica) 196마리(7.7%), 솔부엉이(Ninox scutulata) 186마리(7.3%) 순으로(Figure 2, Table 1) 상위 10종이 전체의 약 40%를 차지하여, 도심 환경에 흔히 서식하는 조류가 대부분임이 확인되었다. 법정 보호종은 천연기념물 13종, 멸종위기종 10종, 서울시 보호종 9종이 포함되며, 주요 보호종으로는 솔부엉이(186마리, 7.3%), 소쩍새(107마리, 4.2%), 황조롱이(66마리, 2.6%), 큰소쩍새( 43마리, 1.7%) 등으로 야행성 맹금류가 다수 포함되어 있다(Table 3). 솔부엉이는 5월(56건), 10월(40건)에 충돌 사례가 집중되었는데(Table 2), 이는 번식기 이후 새끼들의 둥지 이탈, 비행 훈련 및 영역 탐색 시기에 해당하며, 도심 구조물에의 충돌 위험이 높은 시기로 해석된다(Brraich & Singh, 2019). 소쩍새는 여름철새로 4월 도래 후 5~6월 번식 활동을 하며 10월경 이동을 시작한다. 충돌 건수도 4월(54건)과 이동 기인 9월(14건)에 집중되어 활동성이 증가하는 생애주기와 충돌 발생이 밀접하게 관련된 것으로 나타났다(No et al., 2015). 황조롱이는 4~5월 산란 후 약 한 달간의 부화기를 거쳐, 6월 중순경 새끼들이 둥지를 이탈하며 충돌 사례가 가장 많이 발생하였다(28건). 특히, 이 시기의 어린 개체는 활동 반경을 넓히는 과정에서 도시 내 구조물에 노출될 가능성이 높다. 황조롱이는 이소 후 약 18일간 부모 개체와 함께 비행 연습을 하며 매일 평균 15m씩 활동 반경을 확장하는 것으로 알려져 있으며(Boileau&Bretagnolle, 2014), 이러한 생태적 특성과 도심 환경 요인이 맞물려 충돌 발생이 집중된 것으로 판단된다(Figure 3).

2. 공간적 Hotspot 분석(Getis-Ord Gi* 통계 기반)

서울시 야생동물센터의 조류 충돌 데이터를 공간적으로 분석하기 위하여, 서울시 전역을 300m × 300m 크기의 정사각형 격자(총 7,091개)로 구획하고, 각 격자 내 충돌 빈도를 기준으로 Getis-Ord Gi* 통계 분석을 수행하였다. 분석 결과, 전체 격자의 7.5%에 해당하는 532개 셀이 통계적으로 유의한 Hotspot으로 도출되었다. Gi_Bin 값이 +1, +2, +3일 경우 각각 90%, 95%, 99% 신뢰수준에서 주변 격자들과 함께 통계적으로 유의미하게 고밀도 클러스터임을 의미하며, 특히 +3 값은 99% 수준의 신뢰도로 조류 충돌이 집중된 지역으로 해석된다. 이러한 영역은 반복적 충돌 사례가 발생하거나, 유리 건물 및 구조물, 야간 조명, 녹지 인접성 등이 구조적 요인이 복합적으로 작용하고 있을 가능성이 높다.

Hotspot 시각화 결과, 연분홍색은 90%, 주황색은 95%, 진한 빨간색은 99% 신뢰수준의 고위험 지역을 의미한다(Figure 4). 특히 격자 내 13건 이상의 충돌이 집중된 고밀도 격자는 전체의 0.16%로 자치구 청사, 서울시 야생동물센터 등 공공기관 인근에서 확인되었다. 이는 유리 외벽 비율이 높고, 조경녹지와 광장 등 충돌 유발 요인, 그리고 시민 관찰 및 신고 가능성이 높은 입지적 특성이 복합적으로 작용한 결과로 해석된다. 또한 구조 좌표가 실제 충돌 지점이 아닌 행정기관 주소로 대체 기록되었을 가능성도 있어 데이터 편향 가능성이 존재한다.

Gi* 통계는 개별 격자의 충돌 건수뿐 아니라 인접 격자와의 공간적 연관성을 고려하여 Hotspot 여부를 판정하므로, 단순히 건수가 많더라도 주변과의 관계가 약하면 Hotspot으로 분류되지 않을 수 있다(Song et al., 2019). 따라서 결과 해석 시 격자 단위 통계뿐 아니라 개별 공간의 물리적 특성과 공간적 패턴을 종합적으로 고려해야 한다(Seo, 2017).

먼저 관악구 일대에서는 서울대학교, 서울시 야생동물센터, 관악구청 주변 등에서 다수의 Hotspot이 도출되었다. 이 지역은 관악산, 삼성산, 독산 자연공원 등 주요 산림지역과 도림천을 포함한 하천 녹지축을 따라 조류가 이동하는 과정에서 충돌이 집중된 것으로 판단된다. 특히 관악산–도림천 주변 구간에서 충돌 빈도가 두드러지게 나타났으며, 도심 내 단절된 녹지나 건물 밀집 지역 등 생태축이 막히는 지점을 중심으로 충돌 발생이 증가하는 경향을 확인할 수 있다(Figure 5).

마포구와 영등포구 일대에서도 홍제천, 불광천, 마포구청 주변을 따라 다수의 Hotspot이 확인되었다. 하천 녹지축을 따라 이동하는 조류가 인접한 도심 건축물 및 구조물에서 충돌한 것으로 판단된다. 또한 서식지 이동 과정에서 여의도·당산 등 건물 밀집 지역에서도 충돌 빈도가 높게 나타났다. 이러한 서식지 간 연결축상에 위치한 단절 구간의 건물 및 인공구조물 밀집 지역은 충돌 저감 조치가 우선적으로 필요한 지역으로 분석된다(Figure 6).

서초구와 강남구에서는 우면산–매봉산–양재천으로 이어지는 산림 및 하천 지역의 생태축 연결 구간 내에서 도심 건축물과 구조물과의 충돌이 빈번하게 발생하였다. 송파구 또한 석촌호수–올림픽공원 등 주요 도심공원과 인접한 주거· 상업지역에서 높은 충돌 빈도를 보였다. 이는 생태축 구간과 고밀도 도심지의 경계 공간에 위치한 건축물과 구조물이 충돌의 주요 원인으로 작용한 결과로 해석된다(Figure 7).

광진구와 성동구 일대에서는 광진구청–건국대학교–어린이대공원 구간에서 공원, 캠퍼스 녹지, 상업지역 경계부를 따라 충돌 빈도가 높게 나타났으며, 중랑천과 청계천을 따라 이동하는 조류가 인근 도심 건축물에서 충돌한 사례도 다수 확인되었다. 특히 청계천–용두역 일대 도심지역에서는 서식지 주변 이동 경로에서 충돌이 집중적으로 발생하였다.

이들 지역의 공통점은 산림·하천·공원 등 생태축이 단절되거나 경계부에 위치한 유리 건축물과 구조물(예: 지하철역 출입구, 유리 난간 등)에서 충돌이 집중된다는 점이다. 따라서 생태축 연결 구간 및 단절 지점에서의 저감 조치가 우선적으로 요구된다. 이러한 고위험 지역은 조류 충돌 저감 대책 수립 시 가장 먼저 고려되어야 할 공간으로 볼 수 있다.

본 연구의 Hotspot 분석 결과는 단순한 충돌 건수의 절대 값에 의존하기보다는, 공간적 연관성, 도시 구조적 특성, 그리고 자료 수집 방식의 한계를 함께 고려하여 종합적으로 해석해야 한다(Song et al., 2019;Seo, 2017). 따라서 연구 결과 활용 시 이러한 한계성을 충분히 인지하고 해석하는 것이 필요하다.

3. 토지이용 유형별 조류 충돌 발생 지역

도시 내 토지피복 정보는 서식지의 연속성, 인공 구조물의 밀도, 녹지 인접성 등 조류 생태에 영향을 미치는 생물학적, 구조적 요인을 반영하는 중요한 변수이다. 따라서 각 충돌 지점의 주변 토지이용 특성을 분석함으로써, 도심 내 조류 충돌 발생에 영향을 미치는 환경적 요인을 보다 구체적으로 파악할 수 있다.

분석 결과 공공시설지역_교육·행정시설에서 가장 높은 충돌 밀도(30.23건/km²)를 나타냈다. 이는 해당 유형의 건축 및 구조물의 유리 사용 비율이 높고, 녹지 조성, 야간 조명 등 조류 충돌 요인이 복합적으로 작용하기 때문으로 해석된다. 그 외에도 공공시설지역_기타(15.69건/km²), 혼합지역(12.85건/km²), 상업·업무시설(11.34건/km²) 등의 유형에서도 높은 충돌 밀도가 나타났다. 또한 공동주거시설 (5.87건/km²), 문화체육휴양시설(4.55건/km²), 운동장(4.34 건/km²), 단독주거시설(4.26건/km²) 등 일상 생활권역 내 구조물 주변에서도 상대적으로 높은 밀도가 나타났다.

이러한 결과는 유리 외장재가 사용되는 건축물 밀집 지역, 특히 행정기관 및 상업 업무지구에서 조류 충돌 위험이 높다는 것을 의미하며, 또한 유동 인구가 많아 시민의 관찰 및 구조 신고가 활발하게 이루어질 수 있다는 특성 또한 충돌 빈도에 영향을 미쳤을 가능성이 있다.

반면, 산림, 하천, 농경지 등 자연환경 중심 지역에서는 1건/km² 이하로 나타나 서식 환경이 잘 보존된 지역일수록 충돌 위험이 낮은 것으로 도출되었다. 그러나 시민의 접근성이 낮은 지역에서는 구조 기록이 누락될 가능성이 있어, 분석 결과 해석 시 자료 수집 방식에 따른 편향 가능성을 고려해야 한다. 특히, 숲이나 하천 등 자연 지역 내 유리 건축물이나 유리 구조물, 난간 등은 그 투명성으로 인해 조류 충돌 위험이 오히려 높을 수 있음에도 불구하고, 충돌 건수가 적다는 이유만으로 안전지대로 간주해서는 안된다.

이러한 한계를 전제로 하더라도, 본 연구의 정량 분석 결과는 서울시 조류 충돌 저감 정책 수립에 실질적으로 활용 가능한 근거를 제공할 수 있다. 그러나 향후 데이터 수집 시에는 구조 위치와 충돌 건수 외에도 충돌 개체의 충돌 시간대, 주변 구조물 종류 및 특성, 주변 정보 등의 세부 정보를 체계적으로 기록할 필요가 있다. 이러한 데이터가 축적된다면 조류 충돌의 세부 원인 규명과 저감 대책의 정 밀성을 더욱 높일 수 있을 것이다.