유니버설 디자인 측면의 공공시설에서 판매시설물은 키오스크와 자동판매기로 구분하 며 이들에 대한 공평성, 융통성, 정보성, 안전성, 접근성, 쾌적성, 심미성 각각에 대해 한국과 중국인들의 반응을 살펴보고자 한다.
가. 키오스크에 대한 한국과 중국 비교
(1) 공평성[표 5-97] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 화장실
-심미성
한국 63 3.159 .919 .116
중국 67 2.388 .778 .095
[표 5-98] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
화장실 심미성
-등분산
가정됨이 .187 .666 5.171 128 .000 .771 .149 .476 1.066
등분산 가정되이 지않음
5.144 121.722 .000 .771 .150 .474 1.067
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.449로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 적기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다.[표5-99, 5-100 참조]. 결론적으로 키오스크의 공평성에 대해서는 한국(m=3.127)이 중국(m=2.642)보다 더 높게 나타났다.
(2) 융통성
[표 5-99]집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-공평성
한국 63 3.127 .647 .082
중국 67 2.642 .563 .069
[표 5-100]독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스 공평성
크-등분산이
가정됨 0.577 0.449 4.568 128 .000 .485 .106 .275 .695 등분산
가정되이 지않음
4.548 123.051 000 .485 .107 .274 .696
[표 5-101] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-융통성
한국 63 3.206 .732 .092
중국 67 2.662 .607 .074
[표 5-102] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스크 -융통성
등분산이
가정됨 1.678 .197 4.629 128 .000 .545 .118 .312 .777 등분산
이 가정되지않음
4.603 120.723 .000 .545 .118 .310 .779
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.197로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다.[표5-101, 5-102 참조]. 결론적으로 키오스크의 융통성에 대해서는 한국(m=3.206)이 중국(m=2.662)보다 더 높게 나타났다.
(3) 정보성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.862로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-103, 5-104 참조]. 결론적으로 키오스크의 정보성에 대해서는 한국(m=3.286)이 중국(m=2.522)보다 더 높게 나타났다.
(4) 안전성
[표 5-103] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-정보성
한국 63 3.286 .688 .087
중국 67 2.552 .719 .088
[표 5-104] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스 정보성
크-등분산이
가정됨 .030 .862 5.937 128 .000 .733 .124 .489 .978 등분산이
가정되 지않음
5.945 127.954 .000 .733 .123 .489 .978
[표 5-105] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-안전성
한국 63 3.148 .644 .081
중국 67 2.697 .712 .087
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.496로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-105, 5-106 참조]. 결론적으로 키오스크 의 안전성에 대해서는 한국(m=3.148)이 중국(m=2.697)보다 더 높게 나타났다.
(5) 접근성
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.144로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-107, 5-108 참조]. 결론적으로 키오스크의 접근성에 대해서는 한국(m=3.080)이 중국(m=2.642)보다 더 높게 나타났다.
(6) 쾌적성
[표 5-106] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스크 -안전성
등분산
가정됨이 .466 .496 3.783 128 .000 .452 .119 .215 .688 등분산이
가정되 지않음
3.795 127.810 .000 .452 .119 .216 .687
[표 5-107] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-접근성
한국 63 3.080 .597 .075
중국 67 2.642 .738 .090
[표 5-108] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키스오 크-접근성
등분산이
가정됨 2.162 .144 3.704 128 .000 .438 .118 .204 .671 등분산
이 가정되지않음
3.728 125.278 .000 .438 .117 .205 .670
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.598로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-109, 5-110 참조]. 결론적으로 키오스크 의 쾌적성에 대해서는 한국(m=3.147)이 중국(m=2.563)보다 더 높게 나타났다.
(7) 심미성
[표 5-109] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차
키오스크 -쾌적성
한국 63 3.147 .639 .081
중국 67 2.563 .678 .083
[표 5-110] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스 크-쾌적성
등분산
가정됨이 .279 .598 5.043 128 .000 .583 .116 .354 .812 등분산이
가정되지않음
5.052 127.998 .000 .583 .115 .355 .812
[표 5-111] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 키오스크
-심미성
한국 63 3.191 .619 .078
중국 67 2.522 .682 .083
[표 5-112] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
키오스 크-심미성
등분산이
가정됨 3.845 .052 5.838 128 .000 .668 .114 .442 .895 등분산
이 가정되지않음
5.856 127.834 .000 .668 .114 .442 .894
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.052로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-111, 5-112 참조]. 결론적으로 키오스크 의 심미성에 대해서는 한국(m=3.191)이 중국(m=2.522)보다 더 높게 나타났다.
나. 자동판매기에 대한 한국과 중국 비교
(1) 공평성먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.289로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 적기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-113, 5-114 참조]. 결론적으로 자동판매기 의 공평성에 대해서는 한국(m=3.127)이 중국(m=2.560)보다 더 높게 나타났다.
(2) 융통성
[표 5-113] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-공평성
한국 63 3.127 .701 .088
중국 67 2.560 .540 .066
[표 5-114] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
판매기자동 공평성
-등분산이
가정됨 1.132 .289 5.185 128 .000 .567 .109 .351 .784 등분산이
가정되지않음
5.144 116.445 .000 .567 .110 .349 .786
[표 5-115] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차
자동 판매기 -융통성
한국 63 3.243 .734 .092
중국 67 2.503 .680 .083
먼저 Levene의 등분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.691로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-115, 5-116 참조]. 결론적으로 자동 판매 기의 융통성에 대해서는 한국(m=3.243)이 중국(m=2.503)보다 더 높게 나타났다.
(3) 정보성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.825로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .001이므로 유의수준은 p<.01보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-117, 5-118 참조]. 결론적으로 자동판매 기의 정보성에 대해서는 한국(m=3.119)이 중국(m=2.657)보다 더 높게 나타났다.
[표 5-116] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기 -융통성
등분산
가정됨이 .159 .691 5.975 128 .000 .741 .124 .496 .986
등분산 가정되이 지않음
5.961 125.621 .000 .741 .124 .495 .987
[표 5-117] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-정보성
한국 63 3.119 .739 .093
중국 67 2.657 .745 .091
[표 5-118] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기 정보성
-등분산이
가정됨 .049 .825 3.551 128 .001 .462 .130 .205 .720 등분산
가정되이 지않음
3.552 127.624 .001 .462 .130 .205 .720
(4) 안전성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.631로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-119, 5-120 참조]. 결론적으로 자동판매 기의 안전성에 대해서는 한국(m=3.101)이 중국(m=2.453)보다 더 높게 나타났다.
(5) 접근성
[표 5-119] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-안전성
한국 63 3.101 .700 .088
중국 67 2.453 .630 .077
[표 5-120] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
판매기자동 -안전성
등분산
가정됨이 .232 .631 5.555 128.000 .000 0.648 .117 .417 .879 등분산이
가정되지않음
5.537 124.523 .000 0.648 .117 .416 .879
[표 5-121] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-접근성
한국 63 3.071 .621 .078
중국 67 2.508 .771 .094
[표 5-122] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기 -접근성
등분산이
가정됨 4.914 .028 4.574 128 .000 .564 .123 .320 .808 등분산
가정되이 지않음
4.605 125.106 .000 .564 .122 .322 .806
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.028로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다.[표5-121, 5-122 참조]. 결론적으로 자동판매기 의 접근성에 대해서는 한국(m=3.071)이 중국(m=2.508)보다 더 높게 나타났다.
(6) 쾌적성
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.003로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다. [표5-123, 5-124 참조]. 결론적으로 자동판매기 의 쾌적성에 대해서는 한국(m=2.988)이 중국(m=2.355)보다 더 높게 나타났다.
(7) 심미성
[표 5-123] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차
자동 판매기 -쾌적성
한국 63 2.988 .509 .064
중국 67 2.355 .710 .087
[표 5-124] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
자동 판매기 -쾌적성
등분산
가정됨이 9.206 .003 5.816 128 .000 .634 .109 .418 .849
등분산이 가정되 지않음
5.875 119.761 .000 .634 .108 .420 .847
[표 5-125] 집단통계량
종속변수 국가 N 평균 표준편차 평균의
표준오차 자동 판매기
-심미성
한국 63 2.952 .851 .107
중국 67 2.388 .887 .108
먼저 Levene의 등 분산검정을 살펴보았다. 유의확률 P=.142로 등 분산이 가정되었고 t-검정에서 유의확률(양족) 값이 .000이므로 유의수준은 p<.001보다 작기 때문에 집단 간 차이를 통계적으로 지지할 수 있다.[표5-125, 5-126 참조]. 결론적으로 자동판매기 의 심미성에 대해서는 한국(m=2.952)이 중국(m=2.388)보다 더 높게 나타났다.
제3절 평가 및 해석
본 연구에서 한국과 중국의 인식에 따른 편의시설물의 휴게시설물(벤치, 쉘터, 파고 라, 탁자), 위생시설물(휴지통, 음수대, 화장실), 판매시설물(키오스크와 자동1매기)에 대한 공평성, 융통성, 정보성, 안전성, 접근성, 쾌적성, 심미성을 살펴보았다.
전반적인 결과에서 한국이 중국보다 더 높은 수치를 기록한 것으로 확인되었다. 즉 편의시설물에 대한 한국 시민들이 중국 시민들보다 더 많이 만족하는 것으로 나타났 다. 이러한 결과는 많은 선행연구들과 일치하는 결과이다. 이러한 결과의 원인으로 다 음의 사항들을 생각해볼 수 있다.
첫 번째 한국과 중국 정책 차이 이다. 아직 개발 및 발전 중에 있는 중국에 비해 한 국은 제3산업(서비스 산업)에 더 집중적으로 노력하고 있으며, 사람들의 삶의 질에 대 한 노력이 중국의 농업이나 공업 투자보다 더 높다.
두 번째는 세금에 대한 인식이다. 한국 시민들은 세금에 대한 인식이 투철하고, 정부 나 지자체도 시민의 생활복지와 공공시설에 투자 및 정책을 시민들이 실감할 수 있을 정도로 실천하지만, 중국의 경우는 경제발전에 대한 투자 비중이 더 높다.
세 번째는 조사 대상이다. 비록 일부 연구에서 중국이 한국보다 시내버스 승강장의 수가 더 많은 것으로 나타났지만(장이연, 2013), 이것은 중국의 상해이나 베이징와 같 은 도시를 대상으로 했기 때문이다. 이러한 도시는 외국인 관광이나 전반적인 도시 이
[표 5-126] 독립표본검정 Levene의
등분산 검정 평균의 동일성에 대한 t-검정
F 유의
확률 t 자유도
유의 확률 (양쪽)
평균차
차이의 표준 오차
차이의95%
신뢰구간
하한 상한
판매기자동 심미성
-등분산이
가정됨 2.186 .142 3.698 128 .000 .564 .153 .262 .866 등분산
이가정되 지않음
3.703 127.947 .000 .564 .152 .263 .866
미지에 대한 투자 비중이 본 연구에서 조사한 중국 동북지역보다 높다. 따라서 중국은 공공시설의 편의성과 시민들의 웰빙을 위해 더 많은 투자를 하는 것이 더 높은 만족도 를 이끌어 내는데 도움이 될 것이다.
하지만 쉘터의 공평성, 쉘터의 심미성, 탁자의 공평성은 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 우선 쉘터는 이용자들의 용도에 따라 휴게시설이 된다.
사람들의 삶의 질이 갈수록 높아지면서 자신이 납부한 세금에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 중국도 마찬가지로 시민들의 공공시설에 대한 인식이 높아지면서, 특히 쉘터와 같이 사용빈도가 높은 시설물에 대한 불만이 높아졌다. 따라서 쉘터에 대한 공 평성이나 심미성에 대해서는 한국과 중국 간에 거의 차이가 없는 것으로 확인된다.
한편 쉘터의 안전성, 휴지통의 안전성은 비록 통계적으로 p<.05수준에서 유의미하지는 않지만, 전반적으로 한국이 중국보다 더 높게 나타났으며, p<.1수준에서 방향성을 보이 는 것으로 볼 수 있다. 이것은 설문에 참여한 중국 시민들의 경우 자극물에 의해 응답 했을 가능성이 있기 때문에, 실제 시설에 대한 인식평가는 부족한 것으로 간주한다.
[표 127] 편의시설물에 대한 만족도
구분
휴게시설물 위생시설물 판매시설물
벤치 셀터 파고라 탁자 휴지통 음수대 화장실 키오스크 자동
판매기
공평성 한국 3.095 2.913 3.111 3.000 3.262 3.071 3.270 3.127 3.127 중국 2.784 2.769 2.799 2.799 2.687 2.791 2.590 2.642 2.560
융통성 한국 3.381 3.100 3.016 3.079 3.175 3.153 3.296 3.206 3.243 중국 2.861 2.617 2.796 2.702 2.642 2.716 2.517 2.622 2.503
정보성 한국 3.381 3.127 2.952 3.222 3.357 3.206 3.246 3.286 3.119 중국 2.716 2.731 2.448 2.657 2.817 2.881 2.418 2.552 2.657
안전성 한국 2.952 2.952 3.064 3.042 3.206 3.069 3.159 3.148 3.101 중국 2.582 2.741 2.711 2.597 2.831 2.522 2.418 2.697 2.453
접근성 한국 3.381 3.381 3.024 3.159 3.254 3.333 3.222 3.080 3.071 중국 2.821 2.821 2.724 2.545 2.687 2.605 2.425 2.642 2.508
쾌적성 한국 2.885 3.020 3.016 3.099 3.060 3.214 3.060 3.147 2.988 중국 2.451 2.580 2.537 2.422 2.455 2.544 2.455 2.563 2.355
심미성 한국 3.000 3.000 3.199 3.079 2.857 3.047 3.159 3.191 2.952 중국 2.478 2.716 2.866 2.612 2.373 2.522 2.388 2.522 2.388