Corresponding author: Joo-Hwan Suh, Dept. of Landscape Architecture, Kyung Hee University, Yong-in 17104, Korea. Tel.: +82- 31-201-2680, E-mail: [email protected]
텍스트 마이닝과 인자분석에 의한 도시경관이미지 연구
- 롯데월드타워를 대상으로 -
우경숙*․서주환**
*
경희대학교 일반대학원 환경조경학과․
**경희대학교 예술․디자인 환경조경디자인학과
Urban Landscape Image Study by Text Mining and Factor Analysis
- Focused on Lotte World Tower -
Woo, Kyung-Sook*․Suh, Joo-Hwan**
*Graduate School of Landscape Architecture, Kyung Hee University
**Dept. of Landscape Architecture, Kyung Hee University
ABSTRACT
This study compares the results of landscape image analysis using text mining techniques and factor analysis for Lotte World Tower, which is the first atypical skyscraper building in Korea, and identifies landscape images of the site to determine possibilities of use.
Lotte World Tower's landscape image has been extracted from text mining analysis focusing on adjectives such as
‘new', ‘transformational', ‘unusual', ‘novelty', ‘impressive', and ‘unique', and phrases such as in the process of change, people's active elements(caliber, outing, project, night view), media(newspaper, blog), and climate(weather, season).
As a result of the factor analysis, factors affecting the landscape image of Lotte World Tower were symbolic, aesthetic, and formative. Identification, which is a morphological feature, has characteristics of scale and visibility but it is not statistically significant in preference. Rather, the psychological factors such as the symbolism with characteristics such as poison and specialty, harmony with the characteristics of the surrounding environment, and beautiful aesthetic characteristics were an influence on the landscape image. The common results of the two research methods show that psychological characteristics such as factors that can represent and represent the city affect the landscape image more greatly than the morphological and physical characteristics such as location and location of the building. In addition, the text mining technique can identify nouns and adjectives corresponding to the images that people see and feel, and confirms the relationship between the derived keywords, so that it can focus the process of forming the landscape image and further the image of the city. It would appear to be a suitable method to complement the limitation of landscape research.
This study is meaningful in that it confirms the possibility that big data can be utilized in landscape analysis, which
is one research field of landscape architecture, and is significant for understanding the information of a big data base and
contribute to enlarging the landscape research area.
Key Words: Big Data, Social Analysis, Landscape Research, Symbolism
국문초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석를 활용하여 경관이미지 분석의 결과를 비교․분석하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다.
롯데월드타워의 경관이미지는 텍스트 마이닝 분석 결과, 형용사 ‘새로운’, ‘변화적인’, ‘특이한’, ‘신기한’, ‘인상적인’,
‘개성적인’ 등이 도출되었으며, 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과정을 살펴보면, 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으 로 도출되었다.
인자분석 결과, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형성 순으로 나타났다. 형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 연구방법에서 공통적으로 도출된 결과는 건축물의 장소나 위치 등 형태적․물리적인 특성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 텍스트 마이닝 기법은 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사․형용사를 파악할 수 있고, 도출된 키워드 간의 관계를 확인함으로써 경관이미지 형성 과정과 더 나아가 도시의 이미지까지 파악이 가능하므 로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합한 것으로 사료된다.
본 연구는 조경의 연구 분야인 경관분석에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성을 실제 실행을 통하여 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 빅데이터 기반의 정보를 파악․분석하여 경관 연구 영역의 확대에 기여하기를 바란다.
주제어: 빅데이터, 소셜 분석, 경관 연구, 상징주의
Ⅰ. 서론
현재 우리 주변에 존재하는 시스템들은 복잡한 사회, 경제, 문화 등 다양하고, 급격한 변화와 시간의 흐름에 따라 다이내 믹하게 작동하고 있다(Jung, 2010). 디지털 기기의 보급화로 인터넷 사용자가 계속 증가하고, 소셜 미디어, GPS, 소비 등 새롭고 다양한 종류의 데이터가 증가함으로써 규모를 가늠할 수 없는 방대한 데이터가 생겨나고 있는 온라인 이용 환경은 급변하는 환경의 현상 중 하나이다. 이러한 새로운 환경에서 온라인 데이터를 활용한 연구 방법들이 다양하게 연구되어지 고 있다. 이로 인하여 시스템은 엄청난 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 단계까지 이르렀고, 과거의 단순하고 소규모의 실험 모델들이 많은 데이터를 활용한 모델로 가능하게 되었으 며, 과거에 증명되지 않았거나, 불가능한 모델들이 새롭게 재현 되고 있다(Jung, 2010). 여러 가지 빅데이터의 분석 기법 중 텍 스트 마이닝 기법은 데이터에서 주요 키워드를 추출하고, 키워 드집합의 관계를 확인하여 가치 있는 정보를 추출해 낼 수 있 어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한, 텍스트 마이닝은 정 성적 의견을 보조할 수 있는 정량적․객관적 데이터의 도출 등
기존의 사회과학적 방법들의 한계를 보완하기 위한 방안으로 떠오르고 있다(Won and Kim, 2014).
그동안 경관 이미지에 대한 선행연구는 주로 이미지와 관련 된 형용사를 선별, 활용해 설문 형식으로 응답자에게 제시한 뒤, 이를 인자분석 등으로 차원을 축소하여 선호도나 만족도 등 다른 변수들과의 관계 또는 영향을 보거나, 집단 간의 차이 를 분석하는 방식으로 이루어져 왔다(Lee, 2016).
설문조사 시 모집단의 수, 연령, 기간, 날씨, 시간, 응답자의 기분 등 변수가 많은데, 이러한 변수들을 구조화된 형식으로 구성되어 있는 설문조사로 사람들이 느끼는 경관 이미지를 분 석하는데 제한점이 많을 수 있다.
이에 본 연구는 온라인에서 분석 기간, 대상, 상황 등 원하는 조건에 따라 데이터를 수집하고, 텍스트 데이터에서 긍정․부 정, 사람들의 행동 패턴, 인지․감성 어휘 등을 도출하여 분석 이 가능한 텍스트 마이닝 기법이 인자분석의 한계를 보완할 수 있는지 경관 이미지 연구 시 활용 가능성이 있는지를 확인해 보고자 하였다.
분석 대상은 우리나라 최초의 비정형 초고층 빌딩인 롯데월
드타워로 한정하고, 텍스트 마이닝 기법과 인자분석 결과를 비
교․분석하였다.
Ⅱ. 이론적 고찰
1. 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석
오늘날 정보기술(IT)의 발전으로 인터넷을 활용한 다양한 텍스트 데이터가 증가함에 따라 온라인 데이터의 정보의 중요 성에 주목하며, 활용한 다양한 연구 방법이 연구되고 있다.
빅데이터는 기존에 존재해 왔고, 빅데이터의 분석 개념이나 툴도 전혀 새로운 것은 아니다. 클라우드와 SNS 서비스를 통 한 비즈니스 모델링과 의사결정과정에서 비정형적이고 비구조 적인 대규모 데이터에 대한 분석의 필요성이 대두되자, 최적 의사결정을 위한 지능화된 정보 획득 방법론으로 새롭게 이슈 화되고 있다(Park et al ., 2012).
이러한 온라인 데이터의 활용방법은 시간 및 공간적인 제 한 조건 없이 분석이 가능하다는 장점이 있으며, 어떤 경우에 는 전문가를 활용하지 않아 인력에 소비하는 노력과 시간을 절 약할 수 있다. 또한, 인터넷의 검색 소스(논문 검색 사이트, 특 허검색 사이트, 사전 사이트, 블로그, 일반 웹페이지, 언어별, 국가별, 지역별, 특정 분야 등)에 따라 같은 분야의 분석도 다 양한 비교 분석이 가능하다(Jung, 2010).
빅데이터의 분석 시 수집과 축적, 관리 시술보다 중요한 것 은 어떤 목적성과 분석방법으로 의미와 가치가 있는 데이터를 해석, 추출해낼 것인가에 대한 통찰력과 의사결정 능력이 더욱 중요하다(Park et al ., 2012).
빅데이터 분석 기법은 매우 다양하지만, 최근 주목을 받고 있는 텍스트 마이닝은 자연언어로 된 문서를 분석하여 사용자 가 원하는 정보를 선별하고, 그 결과를 정제되고 가공된 형태 로 제시하는 것이다(Park and Hwang, 2011). 즉, 데이터에서 정보의 패턴, 유사성, 연관성 등을 파악하여 감춰있는 정보를 발견하는 기술이다.
텍스트 마이닝의 일반적인 프로세스는 일반적으로 4단계의 프로세스를 거친다. [비정형 정보 수집-정보처리-정보 추출-정 보 분석]등의 일반적인 절차를 따르고 있다(Jung, 2010).
최근 동향을 살펴보면 웹상에서 폭발적으로 증가하고 있는 블로그나 소셜미디어의 게시물로 인하여 데이터 마이닝 연구 자들은 비구조화 데이터베이스에 대한 연구의 필요성을 인식 하였고, 이것들을 대상으로 하는 연구들이 많이 이루어지고 있 는 추세이다(Sim, 2016).
특히 최근 관광분야에서 텍스트 마이닝 기법을 활용한 연구 가 증가하고 있는데, Sim and Kim(2016)이 관광지 이미지 구 성요인 및 측정에 관한 연구, Hong and Oh(2016)가 항공사 이 미지 변화 분석, Seo(2016)가 대구의 관광지 이미지 분석 등
이미지 측정과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 건 축분야에서 Kim and Kim(2017)이 건축역사 용어를 분석하는 연구, Jung and Kim(2012)은 건설 분야 트랜드를 분석하는 연 구, 지리분야에서 Oh et al .(2017)이 환경공간 정보 연구 동향 분석 등의 연구를 진행하여 동향이나 트렌드를 파악하는 연구 에도 활용되고 있음을 알 수 있다.
2. 선행연구
텍스트 마이닝 분석과 관련된 연구의 동향을 살펴보기 위 하여 학술연구정보서비스 RISS에서 제목 키워드 ‘텍스트 마 이닝’으로 검색한 결과, 1999년부터 최근까지 225건의 국내 학술지 논문이 검색되었다. 텍스트 마이닝과 관련된 연구는 2011년부터 증가하기 시작하여 현재까지 활발하게 연구되고 있다.
텍스트 마이닝 분석을 활용한 연구는 시스템 설계 및 구현과 관련된 기술과학 분야의 연구가 주를 이루었고, 사회과학, 자연 과학, 예술 등에서는 연구의 동향 분석, 트렌드 분석, 예측 모델 개발 등이 있다.
조경분야에서 빅데이터 프로그램을 활용하여 텍스트 마이닝 분석을 활용한 연구를 살펴보기 위하여 한국조경학회와 한국 전통조경학회를 검색해 본 결과, Woo and Suh(2016)가 정원 의 개념을 파악하기 위하여 뉴스와 블로그를 자료의 기반으로 키워드를 도출하고, 텍스트 마이닝을 분석하여 정원의 개념적 범위를 파악하였다. 이밖에도 텍스트 마이닝 분석은 아니지만, 소셜미디어를 활용하여 마이닝한 연구는 Lee and Sung(2015) 이 서울숲에 대한 인식을 살펴보기 위해서 블로그를 활용하였 고, Jang and Choi(2014)가 2013 순천만국제정원박람회에 대 한 인식을 살펴보기 위하여 블로그를 활용하였으며, Park and Kim (2011)은 선유도공원의 경관을 블로그를 활용하여 마이닝 하였다.
또한, 조경분야에서 인자분석을 활용하여 경관이미지를 연 구한 선행연구를 살펴보기 위하여 한국조경학회와 한국전통조 경학회에서 제목 또는 키워드를 ‘이미지’로 하여 검색된 논문 중 인자분석을 실시하여 경관이미지 연구를 진행한 선행연구 를 살펴본 결과, Table 1과 같이 총 53개의 논문 중 27개가 인 자분석을 활용한 것으로 나타났다. 경관이미지 특성, 이미지 요 인, 선호도 및 만족도 등의 연구에서 활발하게 활용되고 있음 을 알 수 있다.
본 연구는 온라인 데이터를 분석하기에 적합한 텍스트 마이
닝 기법과 경관이미지 연구에서 꾸준히 사용되고 있는 인자분
석 결과를 비교․분석하여 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지
연구에 활용될 수 있는지 가능성을 확인하는 것이 목적으로
다른 연구와 차별성이 있다.
No. Author Article
1 Nah, S, S.(1993) Studies on the analysis of super graphic image and preference - With visual design element -
2 Jung, S. G. and J. Lee(1994) Analysis on the visual preference and image for the fence
3 Ahn, D, S.(1995) A comparative analysis of images for green spaces
4 Choi, K. O., K. J. Bang and
J. Huh(1997) A study on the visual image assessment of interior landscaping plants 5 Cho, H. J., K. J. Bang, N. H. Lee
and Y. H. Lee(1997) A study on the utilization of interior landscape plant through the investigation of image - Focused on the tall trees -
6 Lee, S. H., Y. I. Kim and
J. H. Suh(1998) The image and visual preference for urban setting:
Focused on outdoor spaces of urban office buildings 7 Ahn, D, S.(1999) A basic study on the management strategies of touristic site image
- Focused on Kwanghallu Garden -
8 Lee, J. and H. T. Lee(1999) Analysis on the investigation and visual image for the environmental sculptures in Taegu city
9 Huh, J.(2001) A comparative analysis on the image of historical landscape
- Focused on Mesa Verde National Park - 10 Lee, S. Y., W. Y. Oh
and S. H. Cho(2002) An analysis on the image and landscape harmonization of urban bridges on Han-River, Seoul, Korea 11 Suh, J. H., H. S. Choi
and J. W. Cha (2002) An analysis of night and day images of bridges over the Han River in Seoul 12 Im, S. B., H. S. Choe
and J. S. Byeon (2004) A study on the analysis method of city image:
Focusing on the image comparison between cities by MDS 13 Suh, J. H., T. H. Park
and J. Heo(2004) An analysis on the image and visual preference of the environmental sculpture in urban streetscapes 14 Lee, J.(2005) An analysis on the visual image and harmony of the construction method in the slope scene
- A case on the Daejeon~Jinju highway -
15 Rho, J, H.(2007) The image and preference comparison between “Opened Landscape” and “Filtered Landscape”
- Focused on with and without parallax effect - 16 Huh, J., K. C. Lee
and Y. Kim.(2007) A study for spatial structure and visual image analysis of Baekyangsa-temple 17 Kwon, N. A. and S. B. Im(2008) Mage and visual preference of the median bus stops - Focusing on Seoul City - 18 Joo, S, H.(2008) Assessment of contemporary urban parks in Korea - Satisfaction and landscape images - 19 Suh, J. H., S. B. Kim, J. H. Rho
and J. Huh(2009) A comparative analysis on image structures of Jeju “Oreum" between Koreans and foreigners 20 Huh, J.(2009) A visual image analysis of Byungsan-seowon by an attribute of view
21 Kim, D. C. and W. Ma(2010) An analysis of the image factor and combination of Xi’an Castle Park in China 22 Shin, J. Y., S. G. Jung, K. T. Kim
and W. S. Lee(2011) Evaluation of seasonal landscape images and preference of streetscapes - Focusing on street of prunus species -
23 Jung, S. G., J. Y. Shin,
K. T. Kum and C. H. hoi(2012) Sensibility image and preference analysis of street tree species using 3D simulation - Focused on Tongdaeguro in Daegu Metropolitan City -
24 Kim, D. C., S. W. Kim
and M. R. Kim(2012) A study on the image characteristics of visual perception in Bukchon-streetscape - Focusing on the Samchung-dong 35, Gahoe-dong 31, Gahoe-dong 11 -
25 Eom, B. H. and
G. Y. Kim(2013)
Comparison of changes over time between in and outside the regional resident’s cognition for image of Daegu city
- Focused on fepresentative image and environmental image - 26 Kim, C. J. and S. Y. Lee(2014) Visual image analysis on the types of natural funeral 27 Ahn, G. B. and J. W. Park(2015) Characteristics of national landscape image in Dokdo Island Table 1. Advanced research(factor analysis)
Background and purpose of research
↓
Site status and prior research
↓ ↓ ↓
Text mining analysis Factor analysis
․Data collection
․Keyword extraction
․Data refining
․Keyword TF․N_GRAM
․Landscape image selection
․Selected landscape adjectives
․Survey
↓ ↓
Text mining result Factor analysis result
․Keyword frequency
․N_GRAM
․Visualization and interpretation
․Landscape image characteristics
․Landscape preference
↓ ↓
↓ Conclusion Figure 1. Study process
Ⅲ. 연구방법
1. 연구대상 선정 및 현황
롯데월드타워는 서울의 대표적인 랜드마크로서 위용을 과시 하기 시작한 초고층 마천루이다(Hu, 2017).
롯데월드타워는 서울시 송파구 신천동 29-1번지 일원에 위 치하고 있으며, 지상 123층 높이 555m로 세계에서 6번째로 높 고, 국내에서는 최초 500m 이상인 비정형 초고층 빌딩이다.
롯데월드타워 프로젝트는 롯데건설(주)에서 시공하고, 사 업비 약 4조 원이 소요되는 초대형 프로젝트로 1987년 부지매 입을 시작하여(Kim, 2016) 2016년 10월 외관공사를 마무리하 였다.
각종 미디어 매체에서 “롯데월드타워는 한국을 대표하는 랜드마크가 되기 위해 태어났다.” 등 롯데월드타워가 우리나라 도시의 상징이자 이미지를 결정하고, 경제적인 가치까지 지닌 도시의 구심점으로써 랜드마크적인 건축을 실현한 계기라고 정보를 제공하고 있다(http://news.heraldcorp.com).
21세기에는 향상된 설계 및 시공 기술을 바탕으로 다양한 사 회적 요구를 반영할 수 있는 새로운 형태의 초고층 건축물이 구현되고 있는데, 3T(Twisted, Tapered, Tilted)로 대별되는 비정형 초고층 건축물은 그 파격적인 형태로 인해 지역, 국가 의 랜드마크로서 강렬하면서도 긍정적인 사회적 파급효과를 끼치고 있다(Kim et al ., 2016).
랜드마크는 도시의 이미지를 좌우하는 중요한 요소이며, 도 시 경관이나 이미지 향상에 있어서 비교적 쉽게 효과를 볼 수 있는 요소(Byeon, 2005)로 경관이미지 연구의 대상으로 적합 하다고 볼 수 있다.
이에 본 연구는 우리나라 최초의 비정형 초고층 빌딩인 롯데 월드타워로 대상을 한정하였다.
2. 연구내용 및 방법 1) 연구내용
연구의 과정은 시민의 블로그를 빅데이터 프로그램을 활용 하여 텍스트 마이닝 분석을 실시한 결과와 경관형용사를 활용 한 경관이미지 분석 결과를 비교․분석하고자 하였다(Figure 1 참조).
2) 연구방법
(1) 텍스트 마이닝 분석
텍스트 마이닝 분석은 공사가 시작된 이후부터 현재까지 사 람들이 롯데월드타워의 경관이미지가 어떻게 변화되었는지, 변 화되었다면 어떠한 요소가 영향을 미쳤는지를 파악할 수 있다.
빅데이터 프로그램인 텍스톰(TEXTOM)을 활용하여 롯데월 드타워를 방문한 시민이 작성한 블로그의 원문에 사용된 키워 드를 도출하고, 롯데월드타워의 이미지를 분석하였다.
① 데이터 수집
데이터를 수집하는 단계에서 주제어는 ‘롯데월드타워’로 선 정하고, 수집기간은 롯데월드타워의 공사가 시작된 2010년 11 월부터 외관이 완성된 2016년 10월까지이며, 검색엔진 네이버 블로그의 타이틀과 원문에 주제어가 포함된 데이터를 수집하 였다.
수집된 데이터의 종류는 국문 텍스트(자연어)로 1차적으로 그림, 사진 등 텍스트가 아니어서 읽을 수 없는 데이터 등 결측 값을 제외하고, 2차적으로 자연어(인간의 의사소통을 위해 형 성된 언어)가 아닌 수학기호, 프로그래밍 언어, 화학 공식 등을 제외하고 랜덤으로 수집된 데이터이다.
② 데이터 정제
수집 데이터의 키워드의 어휘가 잘못된 데이터를 선택하여 편집하였다. 특히 SNS 등 소셜미디어에서 많이 나타나는 줄임 말, 신조어 등과 같은 합성어를 국립국어원의 사전을 참고하여 수정하였다. 예를 들어 ‘꿀잼’은 ‘재미있다’, ‘간지난다’는 ‘멋있 다’ 등으로 변경하였다.
③ 키워드 추출
본 연구는 롯데월드타워의 외부 시점에서의 경관 특성을 파
악하는 것으로 시점장이 롯데월드타워 내부인 키워드는 제외
하였다. 일반인의 출입을 허용한 임시 개장일 2014년 10월 16
일 이후의 N-GRAM을 확인하여 롯데월드타워 내부의 전망대
와 연결된 키워드를 제외하였다.
Figure 2. Selected landscape view point
a: LCP1 b: LCP2 c: LCP3 d: LCP4 e: LCP5
Figure 3. Lotte World Tower images
*LCP: Landscape control point
④ 추출된 키워드 TF 및 N-GRAM
추출된 단어 빈도, 즉 특정한 문서 내에 얼마나 등장하는지 를 나타내는 TF(Term Frequency; 단어빈도)를 통해 데이터 에서 중요한 단어를 알 수 있다. TF는 특정한 단어가 어떤 범 위 내의 문서에서 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 단어 빈 도수 값으로, 특정 단어의 빈도수가 높으면, 문서 내에서 중요 하다고 생각할 수 있다(Jung, 2010). 또한, N-GRAM를 통해 추출된 단어의 상관관계를 통하여 분석하였다. N-GRAM은 텍스트 데이터를 처리하는데 대표적으로 활용되고 있는 언어 모델로 ‘N’개의 단어의 연쇄를 확률적으로 표현하여 다음 단 어를 확률적으로 예측하는데 사용되는데, 다양한 연구에서 N- GRAM을 감성분석의 기반으로 활용하고 있다(Lee, 2004).
(2) 경관이미지 인자분석
경관이미지 분석은 롯데월드타워 공사가 시작된 시기부터 외관이 완공되기 전까지의 경관이미지 분석 연구가 없어 외관 이 완성된 이후의 경관이미지만 분석하였다.
① 대상 경관 사진 촬영
분석 대상 경관은 사진을 활용하였다. 예비 조망점의 위치는 많은 사람들이 오고가는 교통의 결절점이거나 특별한 가치를 지니는 곳(Im, 1990)으로 롯데월드타워를 중심으로 교통의 결절점인 지점, 또한 보행자의 시점을 염두하여 석촌호수사 거리(463m), 송파나루공원(743m), 석촌역(901m), 올림픽공원 (1.5km), 뚝섬한강공원(3.4km) 총 5지점을 선정하였다(Figure 2 참조).
최종 조망점은 예비 조망점을 기준을 반지름으로 하는 원을 그린 후, 현장조사를 통하여 사람들의 이용밀도가 높고, 롯데 월드타워의 시지각 강도가 크고 지각 횟수가 높은 대상지로 선정하였으며, Figure 3과 같이 연구자가 촬영하였다(Figure 3 참조).
② 경관형용사 선정
경관형용사 선정은 우선 도시경관분석을 위한 경관 형용사 (Joo and Im, 2003)와 랜드마크의 경관이미지 형용사(Byeon,
2005), 건축물의 경관이미지에 대한 연구에서 사용된 경관형용 사(Sun, 2011) 등 수직적 랜드마크 등을 대상으로 연구한 도시 경관의 기존 연구를 통하여 목록을 작성한 후, 본 연구목적과 적합한 최종 형용사를 선정하기 위하여 조경전공의 석․박사 졸업생 10명을 대상으로 예비조사를 진행하였다.
Table 2와 같이 롯데월드타워 경관적 특성에 가장 적합한 형용사 ‘좁은-넓은’, ‘낮은-높은’, ‘무딘-날카로운’, ‘딱딱한-부드 러운’, ‘평범한-인상적인’, ‘매력없는-매력있는’ ,‘진부한-새로운’,
‘고전적인-현대적인’, ‘고정된-변화있는’, ‘더러운-깨끗한’, ‘복잡 한-단순한’, ‘어수선한-정돈된’, ‘추한-아름다운’, ‘촌스러운-세련 된’, ‘부조화한-조화로운’ 등 15개를 선정하였다.
③ 설문조사 및 분석방법
본 연구 설문조사의 표본 집단은 Table 3과 같이 조경관련 대학교 재학생 2~4학년 학생 등 총 83명을 대상으로 하였다.
다양한 표본 집단을 대상으로 설문조사를 진행하지 않은 한 계가 있지만, 텍스트 마이닝 기법 진행 시 블로그 사용자를 대 상자로 하였고, 20대가 커뮤니티 및 카페, 블로그를 많이 이 용하는 것으로 나타났으므로(http://isplus.live.joins.com/news/
article/article.asp? total_id=20771543&cloc=), 텍스트 마이
닝 기법과 설문조사의 연령대가 비슷한 것으로 볼 수 있다. 조
사기간은 2016년 12월 15~30일까지이다.
Adjective list Scale mean if item deleted Scale variance if item deleted Corrected item - total correlation Alpha if item deleted The wide-narrow
(넓은-좁은) 50.58 88.727 0.264 0.894
High-low
(높은-낮은) 49.45 88.644 0.392 0.886
Sharp-blunt
(날카로운-무딘) 49.60 88.215 0.406 0.886
Hard-soft
(딱딱한-부드러운) 50.74 86.572 0.373 0.889
Imposing-common
(인상적인-평범한) 49.95 83.060 0.675 0.875
Charming-unattractive
(매력있는-매력없는) 50.20 81.274 0.694 0.874
New-cliche
(새로운-진부한) 50.06 82.694 0.672 0.875
Modern-classic
(현대적인-고전적인) 49.67 84.462 0.592 0.879
Fixed-shifted
(고정된-변화있는) 50.20 83.830 0.525 0.882
Clean-dirty
(깨끗한-더러운) 49.68 85.436 0.615 0.878
Complex-simple
(복잡한-단순한) 49.90 85.083 0.543 0.881
Cluttered-trimmed
(어수선한-정돈된) 49.94 82.409 0.646 0.876
Beautiful-ugly
(아름다운-추한) 50.04 83.735 0.676 0.876
Refined-heartless
(세련된-촌스러운) 49.83 83.013 0.700 0.874
Harmonious-disharmonious
(조화로운-부조화의) 50.24 81.960 0.621 0.877
Cronbach’s α = 0.887 Table 4. Result of reliability test
Landscape adjective
The wide-narrow, high-low, hard-soft, sharp-blunt, imposing-common, charming-unattractive, new-cliche, modern-classic, fixed-shifted,
clean-dirty, complex-simple, cluttered-trimmed, beautiful-ugly, refined-heartless, harmonious-disharmonious Table 2. Selected landscape adjectives
Division Gender Residence
Man Woman Seoul Gyeonggi-do Etc.
Frequency 51 32 23 55 5
Percentage(%) 61.4 38.6 27.7 66.3 6
Table 3. Sample of survey
설문은 인구통계학적 특성 2개(성별, 거주지) 문항을 구성하 고, 선정된 15개의 경관 형용사 항목은 5점 척도로 구성된 어의 구별척을 사용하였다. 수집된 데이터는 SPSS ver. 23을 활용
하여 신뢰성 및 타당성 분석 후 요인분석을 실시하였다.
Ⅳ. 결과 및 고찰
1. 인자분석 결과 1) 경관이미지 분석
신뢰성 및 타당성 분석은 Cronbach‘s α 값을 구하였다. 인 자분석은 주성분 분석 방식에 의해 고유치 1 이상인 인자를 추 출하였으며, Varimax 회전방법을 사용하여 인자분석을 실시 하였다.
선정된 형용사에 대한 신뢰성 및 타당성 분석을 한 결과,
Table 4와 같이 Cronbach’s α값이 0.887으로 나타났다. 이 수치
이상의 값을 나타낸 ‘좁은-넓은’, ‘딱딱한-부드러운’ 2개의 형
용사쌍을 제거한 후, 다시 신뢰도 및 타당성 분석을 실시하여
0.899의 Cronbach’s α값을 얻었다.
Factor
Adjective Factor 1
(symbolism) Factor 2
(aesthetic) Factor 3 (formativeness) h² New-cliche
(새로운-진부한) 0.807 0.151 0.260 0.741
Charming-unattractive
(매력있는-매력없는) 0.755 0.405 0.015 0.734
Imposing-common
(인상적인-평범한) 0.688 0.201 0.362 0.645
Fixed-shifted
(고정된-변화있는) 0.683 0.163 0.075 0.498
Cluttered-trimmed
(어수선한-정돈된) 0.217 0.810 0.212 0.748
Complex-simple
(복잡한-단순한) 0.058 0.721 0.361 0.654
Harmonious- disharmonious (조화로운-부조화의)
0.497 0.639 —0.077 0.660
Beautiful-ugly
(아름다운-추한) 0.499 0.625 0.068 0.644
Refined-heartless
*(세련된-촌스러운) 0.475 0.524 0.344 0.618
Sharp-blunt
(날카로운-무딘) 0.086 0.150 0.811 0.687
High-low
(높은-낮은) 0.081 0.129 0.794 0.654
Modern-classic
(현대적인-고전적인) 0.484 0.144 0.627 0.648
Clean-dirty
*(깨끗한-더러운) 0.238 0.500 0.512 0.569
Eigenvalue 3.235 2.813 2.451 2.833
Rate(%) 24.885 21.635 18.852 65.372
표본적합도 0.899
Bartlett의 구형성 0.000
Table 5. Analysis of landscape image factor of Lotte World Tower
또한, 인자분석 결과 인자군 구분이 어려운 ‘더러운-깨끗한’,
‘촌스러운-세련된’ 2개의 형용사쌍을 추가로 제거하여 최종분 석에 총 11개의 형용사를 사용하였다.
인자분석을 실시한 결과, Table 5와 같이 3개의 인자군을 도출하였다. 인자군의 공통분산은 65.372%이며, Barlett의 검 정의 유의확률 p < 0.001으로 도출되어 요인분석에 대한 적합성 에는 문제가 없는 것으로 나타났다.
11개의 변수에 대한 3개의 인자군은 특징에 따라 상징성, 심 미성, 조형성으로 구분할 수 있다.
요인 1에 해당하는 상징성에 포함되는 이미지 형용사는 ‘진 부한-새로운’, ‘매력없는-매력있는’, ‘평범한-인상적인’, ‘고정된 -변화있는’으로 ‘진부한-새로운’이 0.807로 가장 높은 적재치를 나타내고 있고, 공통분산은 24.885%로 롯데월드타워의 경관 이미지에 가장 영향을 미치는 주요 요인이라 할 수 있다.
심미성에 해당하는 요인 2에 포함되는 이미지 형용사는 ‘어 수선한-정돈된’, ‘복잡한-단순한’, ‘부조화한-조화로운’, ‘추한- 아름다운’, ‘촌스러운-세련된’으로 ‘어수선한-정돈된’이 0.810으 로 높은 적재치를 나타내고 있고, 공통분산은 21.635%로 롯데 월드타워의 경관이미지에 두 번째로 영향을 미치는 요인이라 할 수 있다.
조형성에 해당하는 요인 3에 포함되는 이미지 형용사는 ‘무 딘-날카로운’, ‘낮은-높은’, ‘고전적인-현대적인’으로 ‘무딘-날카 로운’이 0.811으로 높은 적재치를 나타내고 있고, 공통분산은 18.852%로 나타났다.
2) 소결
롯데월드타워의 경관이미지를 인자분석한 결과를 종합해 보 면, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요소는 상징 성, 심미성, 조형성 요인의 순서로 영향을 미치는 것으로 분석 되었다.
형태적 특징인 조형성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있 다. 롯데월드타워는 건축형태에 있어서 높이가 높고 비정형적 인 형태의 특징을 가지고 있지만, 다른 요인에 비해 요인점수 가 낮아 롯데월드타워의 경관이미지에 건축형태가 가장 큰 영 향을 미치지는 않는 것을 알 수 있다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화 성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 더 많이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
롯데월드타워는 다양한 이미지 요소를 가지고 있는 서울 도 심에 형성되어 있고, 랜드마크로서 인식하고 있어 사람들은 롯 데월드타워를 물리적인 구성요소로만 이미지를 평가하지 않고, 도시의 정체성, 장소로서 도시의 이미지에 영향을 미치는 새롭 고 변화적인 요소 중 하나라고 인식하고 있음을 알 수 있다.
즉, 랜드마크는 단순히 규모가 크고 형태적인 특성보다 지역 을 대표할만한 매력적인 이미지․상징적인 요소를 갖추고 있 으며, 주변 경관과 조화를 이루어야 한다.
2. 텍스트 마이닝 분석 1) 데이터 수집 결과
빅데이터 프로그램을 활용한 텍스트 마이닝 분석은 연도별 로 구분하여 키워드를 추출하였다. 연도별 구분 기간은 롯데월 드타워의 공사가 시작된 2010년 11월부터 외관이 완성된 2016 년 10월까지 1년 단위로 구분하였다.
주제어가 ‘롯데월드타워’인 데이터의 수집량을 살펴보면
Table 6과 같이 연도별로 데이터량이 크게 증가하고 있다. 프
로그램 특성상 연도별로 최대 1,000건의 데이터만 수집되므로,
총 4,655건이 분석에 사용되었다.
Division Year Data amount
(cases) Analytical data (cases)
1 11th 2010~10th 2011 46 46
2 11th 2011~10th 2012 609 609
3 11th 2012~10th 2013 1,666 1,000
4 11th 2013~10th 2014 3,277 1,000
5 11th 2014~10th 2015 7,242 1,000
6 11th 2015~10th 2016 12,117 1,000
Total 24,925 4,655
Table 6. BLOG analysis data amount
Term Keyword TF Percent Term Keyword TF Percent Term Keyword TF Percent
1/
2010.11 - 2011.10
New
(새롭다) 39 0.64
2/
2011.11 - 2012.10
Expectation
(기대) 74 1.67
3/
2012.11 - 2013.10
Weather
(날씨) 369 2.60
Transformative
(변화적) 39 0.64 Corporation
(공사) 72 1.63 See
(보다) 255 1.80
History
(역사) 37 0.61 View
(전망) 70 1.58 Night view
(야경) 171 1.21
Remember
(기억된다) 37 0.61 Rooftop
(옥상) 59 1.33 View
(조망) 164 1.16
Strange
(낯설다) 33 0.54 Shooting
(촬영) 40 0.90 Change
(변화하다) 154 1.09
Seoul
(서울) 32 0.52 Be buil
(지어지다) 38 0.86 Hate
(싫다) 152 1.07
Unusual
(특이하다) 31 0.51 See
(보다) 37 0.84 Go up
(올라가다) 133 0.94
Confidence
(자신감) 31 0.51 Curious
(궁금하다) 36 0.81 for
(위하여) 131 0.92
Hate
(싫다) 31 0.51 Different
(다르다) 32 0.72 Give
(드리다) 130 0.92
Scary
(무섭다) 29 0.48 Songpa
(송파) 30 0.68 Aquarium
(아쿠아리움) 118 0.83
4/
2013.11 - 2014.10
Effort
(노력) 201 1.72
5/
2014.11 - 2015.10
Korean flag
(태극기) 495 2.21
6/
2015.11 - 2016.10
High
(높다) 1,211 1.92 View
(조망) 173 1.48 First
(최초) 362 1.62 Person
(사람) 1,115 1.77 Lotte World Tower
(롯데월드타워) 160 1.37 Miraculous
(신기하다) 283 1.26 Land mark
(랜드마크) 1,010 1.60 Attention
(주목) 157 1.34 Be uncomfortable
(뭉클하다) 282 1.26 Attention
(주목하다) 879 1.39
High
(높다) 157 1.34 Meet
(만나다) 237 1.06 Awesome
(대단하다) 879 1.39
Top floor
(최고층) 146 1.25 Evolve
(진화하다) 235 1.05 Admiration
(감탄) 864 1.37
Strange
(낯설다) 144 1.23 Pain
(아프다) 230 1.03 Date
(만남) 689 1.09
Disaster
(재앙) 135 1.15 Cool
(시원하다) 213 0.95 Jackpot
(대박) 664 1.05
Attention
(관심) 133 1.14 Closely
(가까이) 203 0.91 Existence
(존재) 657 1.04
Lotte World
(제2롯데월드) 119 1.02 Lotte World Tower
(롯데월드타워) 196 0.88 Show
(보이다) 649 1.03
Table 7. The keywords derived through big data
2) 추출 키워드 TF 및 N-GRAM
키워드 TF는 Table 7과 같이 연도별로 상위 10개의 키워드 를 도출하여 연도별로 이슈가 되었던 핵심 키워드를 파악하고, N-GRAM를 통한 키워드의 상관관계로 경관이미지의 흐름 과 특성을 세부적으로 분석하였다.
이 밖에 추출된 키워드는 연도별 구분 1에서는 명사 ‘디자 인’, ‘세계적’, ‘외관’, ‘존재’, ‘풍경’, ‘한국적’, ‘상징적’ 등과 동 사․형용사 ‘상상초월’, ‘의미있다’, ‘시도하다’, ‘주목하다’, ‘경험 하다’, ‘무기력한’ 등이 도출되었고, 연도별 구분 2에서는 명사
‘날씨’, ‘사진’, ‘문화’, ‘홍보’, ‘적극적’, ‘환경’ 등과 동사․형용사
a: 11th 2010~10th 2011 b: 11th 2011~10th 2012 c: 11th 2012~10th 2013
d: 11th 2013~10th 2014 e: 11th 2014~10th 2015 f: 11th 2015~10th 2016
Figure 4. N-GRAM network graph with big data
‘놀라다’, ‘만들다’, ‘바라보다’, ‘기대하다’ 등이 나타났다.
연도별 구분 3에서는 명사 ‘사고’, ‘안전’, ‘위용’, ‘전경’, ‘비 극’, ‘환경’ 등과 동사․형용사 ‘뾰족하다’, ‘만들다’, ‘특이하다’,
‘감싸다’, ‘우려된다’ 등이 도출되었고, 연도별 구분 4에서는 명 사 ‘랜드마크’, ‘안전’, ‘공감’, ‘문화’, ‘스카이라인’ 등과 동사․형 용사 ‘멋지다’, ‘바라보다’, ‘흉물스러운’, ‘색다르다’, ‘우려된다’,
‘바뀌다’ 등이 도출되었다.
연도별 구분 5에서는 명사 ‘광복절’, ‘랜드마크’, ‘역사’, ‘애국 심’, ‘경관’ 등과 동사․형용사 ‘감동이다’, ‘의미있다’, ‘보았다’,
‘인상적이다’, ‘감탄하다’, ‘높다’, ‘굉장하다’, ‘푸르다’ 등이 도출 되었고, 연도별 구분 6에서는 명사 ‘야경’, ‘구경’, ‘나들이’, ‘전 망’, ‘세계적’, ‘기형적’, ‘디자인’ 등과 동사․형용사 ‘보인다’, ‘아 쉽다’, ‘인상적이다’, ‘신기하다’, ‘개성적이다’, ‘드물다’, ‘뚜렷하 다’, ‘변화하다’, ‘재미있다’, ‘유명하다’, ‘자랑스럽다’, ‘고급스럽 다’, ‘신난다’ 등이 도출되었다.
3) 경관 해석
키워드의 TF만으로 롯데월드타워의 경관의 특성을 파악하 는데 한계가 있어 Figure 4와 같이 N-GRAM를 확인하여 결과 를 분석하였다.
N-GRAM에서 단어의 상관관계가 클수록 화살표의 크기 및 두께가 커진다.
연도별 구분 1에서는 롯데수퍼타워, 제2롯데월드로 불리우
며, 건축허가 승인 후 기초공사가 시작된 시기로 키워드 TF 결 과, ‘새롭다’, ‘변화적’이 가장 핵심적인 단어로 도출되었다. 롯 데월드타워의 건설로 인하여 서울, 강남구, 잠실 등 롯데월드 타워가 위치한 지역의 변화에 주목하는 것을 알 수 있다. ‘외 관’, ‘역사’, ‘디자인’, ‘예술적인’ 등의 단어와 ‘시도하다’, ‘낯설 다’, ‘특이하다’, ‘표현하다’, ‘무섭다’, ‘위험하다’ 등의 단어 연결 로 보아, 롯데월드타워의 외관에 대한 긍정적인 표현과 부정적 인 표현이 동시에 나타났다. 이 밖에도 경제유발 효과와 주변 주거단지의 조망권, 서울공항의 비행안전성 등과 관련된 내용 이 도출되었다.
연도별 구분 2에서는 ‘기대’, ‘공사’, ‘전망’이 핵심적인 단어 로 도출되어 롯데월드타워의 건립이후 전망을 기대하는 내용 이 주를 이루었다. 또한, 롯데월드타워의 공사현장을 매일 또 는 달별로 촬영하는 블로거가 주를 이루었고, 촬영 장소는 대 부분 옥상이 나타났다. ‘지어지다’, ‘보다’, ‘벌써’, ‘올라가다’, ‘하 루가 다르게’, ‘놀라다’ 등과 함께 ‘궁금하다’, ‘기대하다’, ‘우려 되다’ 등의 단어의 연결 관계로 공사 진행 속도 등 현장에 대한 관심이 높게 나타났으며, 롯데월드타워의 건립 이후 새롭게 만들어질 전망에 대한 긍정적인 면과 부정적인 면이 동시에 나타났다.
연도별 구분 3에서는 ‘날씨’가 가장 높은 빈도를 나타내고 이
와 연결되는 단어로 ‘전망’, ‘야경’, ‘촬영’ 등이 도출되어 롯데월
드타워의 전망에 대한 관심이 많았으며, 전망과 날씨의 관계
가 높은 것으로 나타났다.
이 시기에 롯데월드타워의 공사현장의 구조물 붕괴 등의 사 고로 인하여 ‘안전’, ‘비극’, ‘사고’, ‘우려’ 등의 부정적인 표현이 많았다. 또한, 이 시기는 롯데월드타워가 약 43층 이상 지어졌 는데 ‘철근’, ‘콘크리트’ 등과 함께 ‘흉하다’, ‘ 뽀족하다’, ‘묘하다’
등의 경관을 표현하는 단어가 도출되었다.
연도별 구분 4에서는 제2롯데월드, 롯데수퍼타워에서 롯데 월드타워로 명칭이 바뀌고, 약 77층 이상 지어지고 있는 시기 로 명칭과 관계되는 ‘롯데월드타워’의 빈도수가 높은 것으로 나 타났다. 핵심단어인 ‘노력’, ‘조망’과 연결 관계에 있는 단어로
‘높다’, ‘보인다’, ‘올라간다’, ‘바라보다’ 등과 같이 외관의 물리 적인 특성과 관련된 단어가 도출되었다.
연도별 구분 5에서는 광복 70주년을 맞아 70층 높이에 태극 기 프로젝트가 진행되고, 롯데월드타워 앞 석촌 호수에 세계적 공공미술 작가인 플로렌타인 호프만의 러버덕 프로젝트로 인 하여 ‘태극기’, ‘러버덕’의 빈도가 높은 것을 알 수 있다.
연도별 구분 6에서는 롯데월드타워의 외관이 완공되는 시 기로 롯데월드타워의 물리적 특성인 ‘높다’가 핵심적인 단어로 도출되었다. 또한, ‘랜드마크’의 단어가 언급되기 시작한 2013 년 11월~2014년 10월 이후로 가장 높은 TF와 TFIDF를 보여, 랜드마크로 인식하는 사람들이 증가하고 있음을 알 수 있다.
롯데월드타워의 외관과 관련된 단어는 ‘날렵하다’, ‘개성적이 다’, ‘기형적’, ‘세계적’, ‘뚜렷하다’, ‘비대하다’, ‘고급스럽다’ 등으 로 외관을 표현하였다.
4) 소결
롯데월드타워의 경관이미지를 파악하기 위하여 텍스트 마 이닝 분석을 활용하였고, 도출된 키워드를 종합하여 살펴보면, 사람들은 롯데월드타워의 새로움, 변화, 특이함, 신기함, 인상 적, 개성적 등의 특성에 의해 매력을 느끼고 있었다. 그리고 이 러한 특성이 롯데월드타워가 랜드마크로서 역할을 할 수 있는 주된 요소라고 인지하고 있는 것을 N-GRAM를 통하여 알 수 있었다.
텍스트 마이닝 과정 중 TF 및 N-GRAM를 통하여 도출된 키워드간의 관계를 파악함으로써 키워드가 도출된 이유 및 과 정을 예측할 수 있다. 이에 시민들이 롯데월드타워를 랜드마크 로서 인식하고 있으며, 서울의 도시이미지에도 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
또한, 연도별로 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과 정을 도출할 수 있었는데, 건축허가 승인 후 기초공사가 진행 될 시기에는 ‘새롭다’, ‘변화적’ 등 롯데월드타워에 대한 긍정적 인 표현과 ‘낯설다’, ‘무섭다’ 등의 부정적인 표현이 동시에 나 타났다가 롯데월드타워의 층이 올라가면서 공사현장의 사고 등으로 ‘우려되다’, ‘위험하다’ 등 부정적인 이미지가 더 많이
나타났다. 이후 제2롯데월드에서 롯데월드타워로 명칭이 변 경되고, 광복 70주년을 맞아 진행된 태극기 프로젝트, 러버덕 프로젝트 등으로 롯데월드타워의 경관이미지가 긍정적으로 나 타나는 것을 알 수 있다.
기존의 Lee and Sung(2015)의 연구에서 블로그의 텍스트를 활용․분석하여 서울숲의 인식을 분석하였는데, 본 연구와 같 이 시기별로 인식분석이 가능하였고, 전문가가 아닌 일반인이 자신만의 언어로 자유롭게 표현한 텍스트를 활용하였다는 점 에서 의의가 있다고 하였다.
이처럼 실시간으로 우리 사회의 일상에서 만들어지는 비정 형 데이터를 통하여 개인의 경험, 인식, 선호 등과 주변 환경 등과 관련된 정보가 축적되고 있고, 현재뿐만 아니라, 과거 시 점의 데이터 보관으로 시간의 흐름에 따라 분석이 가능하다.
3. 종합 비교 분석
텍스트 마이닝 기법과 인자분석 결과를 비교․분석한 결과 는 다음과 같이 요약할 수 있다.
텍스트 마이닝 기법을 활용한 결과, 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사․형용사를 파악할 수 있다. 텍스 트 마이닝 분석 결과로 도출된 상위 키워드는 ‘새로운’, ‘변화 적인’, ‘특이한’, ‘신기한’, ‘인상적인’, ‘개성적인’이고, 인자분석 에서 경관이미지에 가장 큰 영향을 미치는 상징성에 해당하는 형용사는 ‘진부한-새로운’, ‘매력없는-매력있는’, ‘평범한-인상 적인’, ‘고정된-변화있는’으로 나타났다. 두 가지 연구 결과, 모 두 경관의 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성에 포 함되는 형용사로 같은 결과가 도출되었다는 것을 알 수 있다.
하지만, 기존 연구에서 국내 경관연구에서 사용되고 있는 경관 형용사의 한계를 지적한 바 있는데(Joo and Im, 2003), 정해진 형용사를 통하여 이미지를 분석하는 것보다 자유롭게 도출된 형용사를 통하여 분석이 이루어질 수 있으므로, 경관형용사를 활용한 연구방법과 함께 사용하면 보다 신뢰 있는 결과를 도출 할 수 있을 것으로 판단된다.
텍스트 마이닝 분석 기법은 데이터가 존재하는 시기부터 현 재 이 시간까지 연구기간을 자유롭게 선정할 수 있는데, 경관이 미지를 파악하기 위한 설문조사는 설문조사 당시의 경관만을 파악할 수 있어 연구결과를 추후 활용하는데 무리가 있다. 연 구의 목적과 대상에 적합하게 인터뷰, 설문조사 등을 활용해야 하지만, 시간, 비용, 표본 추출방법, 표본의 수 등의 한계를 가 지고 있다. 하지만 텍스트 마이닝은 연구가 필요한 시기, 대상, 표본 등을 선택할 수 있고, 무엇보다 설문조사보다 표본의 수 가 많아, 결과의 오류가 상대적으로 적고, 정보를 신속하게 얻 어낼 수 있다.
텍스트 마이닝 분석 기법을 활용한 연구 과정에서는 도출된
키워드 간의 관계를 확인할 수 있어 키워드가 도출된 원인, 영 향을 미치는 요소를 파악할 수 있다. 이에 롯데월드타워의 경 관이미지를 변화시키는 요소는 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)뿐만 아니라, 미디어매체(신문, 블 로그 등), 기후(날씨, 계절) 등도 도출되었다. 즉, 롯데월드타 워의 경관이미지는 형태적․물리적인 요소보다 비물리적인 요 소인 인간의 활동 및 사회적 배경 등의 요인으로 경관이미지가 변화되는 것으로 분석할 수 있다. 이처럼 텍스트 마이닝 분석 기법을 통하여 경관이미지 형성과정과 더 나아가 도시의 이미 지까지 파악이 가능하므로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합하다고 판단된다.
Ⅴ. 결론 및 제언
본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석을 활용하여 경관 이미지 분석의 결과를 비교하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이 미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다. 연구 방법의 비교․분석을 위한 대상은 롯데월드타워로 한정하였 다. 연구의 결과는 다음과 같다.
1. 텍스트 마이닝 분석 결과, 빅데이터 프로그램을 활용하여 공사가 시작된 후부터 외관이 완성된 이후까지 연도별로 실시 하였는데, 경관이미지와 관련된 형용사는 ‘새로운’, ‘변화적인’,
‘특이한’, ‘신기한’, ‘인상적인’, ‘개성적인’ 등이 도출되어 경관이 미지 분석에서 영향을 미치는 요소인 상징성, 심미성 요인에 해당되는 형용사와 같은 특성으로 볼 수 있다.
또한, 연도별로 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과 정을 살펴보면 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝 트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으로 도출되었다. 공 사가 시작된 초반에는 부정적인 이미지가 나타났지만, 사람의 감성을 자극하는 홍보, 프로젝트 등의 요인의 영향을 받아 긍 정적인 이미지로 변화되었고, 랜드마크로서 인식하는 것으로 나타났다.
2. 경관형용사를 활용한 경관이미지 분석 결과, 롯데월드타 워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형 성 순으로 나타났다.
형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있 는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등 의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화 성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
두 가지 기법에서 공통적으로 나온 결과는 롯데월드타워의 경관이미지는 건축물의 장소나 위치 등 형태적․물리적인 특 성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특
성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 사람 들의 일상, 가치 등 커뮤니티가 랜드마크로서의 역할과 의미를 더 확장시키는 것을 알 수 있었다.
따라서 도시의 이미지 제고 및 경관계획을 위한 랜드마크 계 획 수립 시 랜드마크가 도시민과 지역의 매개역할을 할 수 있 도록 도시민 또는 방문객의 욕구를 파악하여 다양한 문화․예 술 등의 콘텐츠․프로그램을 통해 상징성, 차별성을 갖추어 가 능을 부각시켜야 할 것이다.
3. 텍스트 마이닝 분석은 정해진 형용사를 통하여 경관이미 지를 억지로 끌어내는 것이 아니라, 있는 사람들이 자유롭게 느낀 명사, 형용사 등을 도출할 수 있다. 또한, 조사의 기간을 자유롭게 설정할 수 있어, 도시나 건축물 등 대상의 이미지의 형성․변화과정을 파악할 수 있으므로, 향후 도시 이미지의 계 획에 큰 영향을 미칠 수 있을 것이다.
본 연구의 결과로만 텍스트 마이닝 기법이 인자분석을 대신 하여 사용해도 무리가 없다고 할 수는 없지만, 개인의 주관적 인 생각․인식을 파악하는 경관이미지 연구에서 개인의 생각 을 인터넷에 공유하는 환경변화에 맞게 연구방법의 동향을 살피는 것은 매우 중요하다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 텍스트 마이닝 분석 기법이 인자분석보다 우월한 방법이라고 주장하는 것이 아니다. 빅데이터를 활용할 때 수집 된 데이터가 활용가치가 있는 자료인지 판단해야 하며, 결과로 도출된 인과관계 등이 연구자에 의해 분석된 요인 이외에 다른 외부 요인에 의해 영향을 받을 수 있는 등 오류가 나타날 수 있 다. 다만, 시대가 변화하면서 이전 연구의 자료와는 기반이 다 른 새롭고 다양한 자료가 생겨나고 있는데, 기존의 연구방법만 을 가지고 연구를 지속하는 것은 연구영역의 확대에 도움을 주 지 못한다.
경관의 범위는 매우 광범위하고, 경관을 보는 시대, 사람, 시 점, 계절, 심리 등의 변수가 많아 경관을 연구한 결과를 일반화 시키기 어려우며, 실질적인 활용범위를 정하는 것에 모호함이 있다. 경관이미지 연구 시 기존 연구의 한계를 보완해줄 수 있 는 효율적인 연구방법을 찾기 위하여 관심을 가질 필요성이 있으며, 노력이 요구된다.
기술의 변화로 자료의 다양성과 복잡성이 높아져 활용이 쉽 지 않지만, 조경분야에서 활용할 수 있는 빅데이터 기반의 정 보를 파악․분석하고, 더 가치 있는 자원을 창출하기 위하여 관심을 가져야 할 것이다.
본 연구는 롯데월드타워가 ‘제2롯데월드’, ‘롯데월드빌딩’ 등
다양하게 인지되고 있지만, ‘롯데월드타워’로만 텍스트 마이닝
을 진행하여 추후 연구에서는 주제어를 확장할 필요가 있으며,
설문조사 시 모집단을 일정 대학의 일정 학과의 일부 학생을
상대로 진행하였다는 점에서 한계가 있으므로, 추후 다양한
모집단을 대상으로 연구가 필요하다.
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Received Revised Accepted 4인익명 심사필 : : :
15 June, 2017 06 July, 2017 25 August, 2017 25 August, 2017
(1st) (2nd)
