Corresponding author : Kang, Dong-Hyeon, Korea National College of Agricultural & Fisheries Tel : 063-238-9332
E-mail : [email protected]
Corresponding author : Kong, Min-Jae, National Institute of Agricultural Sciences, RDA Tel : 063-238-2565
E-mail : [email protected]
시설원예단지 경관개선 시뮬레이션 이미지 평가 연구
손진관*⋅박민정**⋅이태석**⋅강태경***⋅진유정****⋅강동현*****⋅공민재*
*농촌진흥청 국립농업과학원 박사후연구원, **농촌진흥청 국립농업과학원 농업연구사
***농촌진흥청 국립농업과학원 농업연구관, ****농촌진흥청 국립농업과학원 연구원
*****한국농수산대학 교양공통과 조교수
A Study on the Simmulation Image Evaluation for the Landscape Improvement of Horticultural Complex in Rural Area
Son, Jin Kwan*⋅Park, Min Jung**⋅Lee, Tae Suck**⋅Kang, Tae Gyoung***⋅ Jin, Yu Jung****⋅Kang, Dong Hyeon*****⋅Kong, Min Jae*
*Post. Doc., National Institute of Agricultural Sciences, RDA
**Researcher National Institute of Agricultural Sciences, RDA
***Senior Researcher National Institute of Agricultural Sciences, RDA
****Researcher National Institute of Agricultural Sciences, RDA
*****Professor, Dept. of General Education, Korea National College of Agricultural & Fisheries
ABSTRACT : This study was aimed at improving the landscape agricultural facilities. Agricultural production spaces such as rice paddies and fields are a representative landscape of rural areas. These landscapes should be aesthetically presentable and as such, they require proper landscape planning and management. However, the construction of infrastructure in these landscapes presents environmental and ecological problems. As a result, the unique aesthetics in landscapes such as rice paddies is disrupted by infrastructure development. The construction of infrastructural complexes takes away the pleasantness of the natural landscape.
Photographic slides were variable elements were systematically removed in the landscape were used . The original plan and its alternatives (1, 2, 3, 4) in the BV, JV, JG, and GG regions were evaluated using the Likert scale and AHP methods. Statistical analysis was conducted using ANOVA. The results indicate that the removal of variable elements, expansion of separation distance, and the planting of green plants had a positive effect on all parameters . Improvement of landscapes containing infrastructural complexes can be achieved by the use of image simulation.
Key words : Agricultural Landscape, Green-house, Adjective ANOVA, AHP 1) .
I. 서 론
세계적으로 도시화, 산업화는 토지이용 변화와 개발로 이어졌고, 농촌의 고유한 자연경관은 더욱 중요하게 보 전할 필요성이 인식되고 있다(Kim et al., 2012; Yang, 2017; Adelaide 2019). 농촌경관은 농업생산력을 기본으 로 하지만, 생태계의 구조와 기능에 따라 동식물 등을 보유할 수 있어 경관생태학적으로도 중요한 특성을 갖는 다(Forman, 1995; Chae and Kim, 2005). 이렇게 인간은 자연 생태계로부터 다양한 혜택을 제공받고 있으며, 이 를 생태계서비스로 일컫는다(Odum, 1959; Daily, 1997;
Palmer et al. 2004; Vihervaara et al., 2010; Lee, 2013). 농 업생태계는 식량생산을 기본으로 경관창출, 토양보전, 홍 수조절, 문화보전, 농촌관광, 생물다양성 유지 등 다양한 다원적 기능 혹은 생태계 서비스 기능을 제공하는 공간 으로 평가되고 있다(Daily, 1997; Son et al., 2015).
하지만, 최근의 농촌 개발은 경관, 환경, 생태를 비롯 해 지역성 및 전통성 등이 상실되는 역기능이 발생하여 작물생산이라는 고유 기능의 가치가 저하 되는 것이 현 실이다(Kim et al., 2006; Son and Kim, 2010). 농촌의 고 유한 경관 특성 중 대표적인 생산경관인 논과 밭 등은 농촌의 쾌적한 이미지를 부여하는 중요한 의미를 갖는 곳으로 경관계획과 관리가 필요하다고 할 수 있다(Chae and Kim, 2005). 하지만 최근의 농촌 개발은 도시와 밀 접하게 연계되어 도시의 확장이라는 부정적 이미지가 증 가되고 있다(Zhang et al., 2018).
이러한 농경지는 1970년대 국토의 23%를 차지할 만큼 높았고(Kang, 2009), 간척지를 포함하여 많은 농경지가 논으로 이용되었다(Kang et al., 1992; Park et al., 2009).
하지만 FTA(Free Trade Agreement), 패스트푸드 섭취 확 대 등으로 농업, 농촌과 논의 유지는 많은 어려움에 처 해있다(Kang et al., 2015). 이러한 농업, 농촌의 어려움을 해결하기 위해 한국 정부에서는 후계인력 육성, 농가소 득 증대, 지역 활성화 사업, 농촌복지 사업, 대체작물 육 성, 시설원예 산업 등 농촌의 생활개선과 소득증진에 많 은 지원과 투자가 이루어지고 있다(You, 2001; Choi and Hwang, 2013; Park et al., 2016; Shin, 2016; Han et al., 2017; Woo et al., 2018).
그 중 시설원예 산업은 겨울철까지 고부가가치, 고품 질, 청정농산물 생산으로 농업, 농촌의 큰 소득원이 되었 고GDI, 2009; Ko et al., 2013), 이러한 이유로 한국 농업 에서 백색혁명으로 평가받게 되었다(Son et al. 2018). 한 국의 시설원예 산업은 면적이나 기술적 측면에서 중국, 스페인, 네덜란드, 일본 등과 함께 세계 최고로 평가받고
있다(Ko et al., 2013). 하지만 대규모 시설원예단지 조성 으로 인한 급격한 토지이용 변경, 지하수 고갈, 폐기물 방치, 비점오염 배출 등 여러 가지 환경적, 생태적 문제 점이 발생하는 단점이 있다(Wang et al., 2009; Heo et al., 2001; MOE, 2012; Son et al. 2016a; Son et al. 2016b;
Kong et al., 2017). 논을 활용해 비닐온실 및 유리온실을 건설하면 논이 갖는 고유의 긍정적 경관창출 기능이 부 정적 이미지로 평가되기도 하며(Kong et al., 2017), 시설 원예로 인한 가변요소 및 개방감 상실은 답답하거나 아 름답지 않은 이미지로 변화되는 것으로 보고되고 있다 (Son et al., 2017). 농촌공간에서 생산경관은 대표적 이미 지로 시설원예단지 또한 생산경관의 하나로 경관 관리는 매우 중요하다고 할 수 있다(Wang and Huang, 2018). 이 러한 이유로 비닐하우스와 같은 인공구조물을 생산시설 경관으로 구분한 경관 관리가 필요하다고 제시하고 있다 (Shin and Choi, 2014; Yun and Kim, 2006).
따라서 본 연구에서는 시설원예단지 경관의 이미지평 가를 실시하고 경관 개선을 위한 방안을 알아보고자 수 행하였다. 시설원예단지의 경관개선을 위한 가변요소 제 거, 스카이라인, 이격거리 등 다양한 요인을 도출 및 적 용하여 시뮬레이션을 통한 경관 이미지 개선 효과를 설 문을 통해 알아보았다. 또한 우리나라의 시설원예단지의 경관 개선방안의 필요성을 제시하였다. 본 연구 내용을 통해 지속가능 농업, 농업 환경에 기여할 수 있고 시설 원예단지의 친환경 조성과 더불어 SOC, 그린뉴딜 등 농 어촌 지역계획사업에 있어 정책 및 예산편성의 기초자료 로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
II. 연구방법
본 연구에서는 시설원예단지의 경관개선을 위한 시뮬 레이션을 통한 이미지 평가를 수행하기 위해 다음과 같 이 연구를 진행하였다(Figure 1).
먼저 국내 시설원단지 경관의 대표적 이미지 선정을 위해 온실현황(KOSIS, 2015)을 참고해 한국의 대표적 시 설원예 유형을 비닐하우스(Vinyl Greenhouse)와 유리온실 (Glass Greenhouse)로 구분하여 2개소씩 총 4개소를 선정 하여 대표 이미지를 촬영하였다. 시설원예단지의 경관 개선 방안은 Kong et al.(2016)과 Son et al.(2017) 결과에 서 제시한 가변요소 제거, 이격거리 확보, 녹색 및 경관 식물 식재, 수공간 창출의 요소를 적용하였으며, 이를 활 용하여 시뮬레이션 이미지를 대상지 별로 4개의 개선안 을 작성하였다(1). 대상지별로 원안과 대안 4장의 이미지 별 일반인 설문조사는 web을 활용하여 300인에 제시하
여 응답받았으며, 평가 결과의 신뢰도를 알아보기 위한 방법으로 CR을 평가하여 유의성이 있는 선문지를 선별 하여 평가에 활용하였다(2). 선별된 설문을 바탕으로 이 미지간 Likert와 AHP(analytic hierarchy process) 평가를 실시하여 경관 슬라이드별 형용사 이미지 평가 결과를 정리하였으며(3), 통계적 유의성을 알아보기 위해 SPSS 를 활용하여 분석하였다(4). 정리된 평가와 통계분석 결
과를 바탕으로 고찰을 통해 시설원예단지의 경관개선방 안을 제시하였다(5).
1. 연구대상 경관 및 개선 시뮬레이션 작성
먼저 시설원예단지의 이미지 평가를 위한 연구대상지 는 우리나라 대표적 시설원예단지를 조성하고 있는 곳으 로 비닐하우스(Vinyl Greenhouse) 대상지는 충남 부여군 세도면의 토마토 재배단지(BV)와 경남 진주시 대곡면의 파프리카 재배단지(JV)를 선정하였다. 유리온실(Glass Greenhouse) 대상지는 국내 최대 규모로 알려진 경북 구 미 옥성면 화훼 단지(GG)와 경남 진주 이반성면의 파프 리카 단지(JG)로 선정하였다.
국내외 경관평가 제도에서는 일반적으로 개발사업 이 후 미치게 될 부정적 경관을 예방하고자 경관 상태를 비 롯해, 조망, 패턴, 질감, 색, 다양성 등을 평가하거나 그 방법을 알아보는 연구로 이루어져 있다(Joo and Lee, 2018; Shin et al., 2018). 이러한 이유로 조망점 선정은 중요하게 거론되며(Choi and Shin, 2018; Shin and Shin, 2019), 건축물의 영향을 알아보는 연구에서는 근경은
Buyeo Vinyl Greenhouse Complex (BV) Jinju Vinyl Greenhouse Complex (JV)
Jinju Glass Greenhouse Complex (JG) Gumi Glass Greenhouse Complex (GG) Figure 2. The image slide of study sites.
Research Process
1. Selecting research sites and Creating a slide image
▼
2. Public web survey and CR Evaluation for Selection
▼
3. Likert, AHP Evaluation
▼
4. Statistic and Results Evaluation
▼
5. Propose the need to improve the landscape Figure 1. The flow structure of this study.
BV Alternative 1 JV Alternative 1
BV Alternative 2 JV Alternative 2
BV Alternative 3 JV Alternative 3
BV Alternative 4 JV Alternative 4
Figure 3. Create image simulation of the vinyl greenhouse landscape.
JG Alternative 1 GG Alternative 1
JG Alternative 2 GG Alternative 2
JG Alternative 3 GG Alternative 3
JG Alternative 4 GG Alternative 4
Figure 4. Create image simulation of the grass greenhouse landscape.
500m이내, 중경은 500m∼2km 이내로 선정한 바 있다 (Shin, 2003). 본 연구는 농촌에 이미 구성 된 시설원예 단지 경관을 개선할 개선 할 필요성이 있다는 선행연구 의 후속 연구로서 해당 연구에서 제안 된 폭, 가변요소 제거 등의 시뮬레이션이 적용 가능한 근경의 경관을 촬 영하여 연구 슬라이드로 이용하였다.
Alternative Design Application Element Alternative 1 Removal of Variable Element Alternative 2 Extend Separation Distance Alternative 3 Green Plant Vegetation Alternative 4 Waterway Formation
Table 1. Create image simulation and elements for application
경관개선 요소는 Kong et al.(2016)과 Son et al.(2017) 결과에서 빗물받이, 환기통, 화장실, 전봇대 등의 가변요 소 제거, 이격거리를 두어 개방감을 확보, 시설경관 주변 자연적인 요소를 구성, 네델란드 경관 내의 수로 배치 등이 제시 되어 있으므로 이를 적용하여 개선방안 1은 가변 요소제거, 개선방안 2는 이격거리 확장, 개선방안 3 은 녹색식물 식재, 개선방안 4는 수로조성을 적용하여 현재 경관 이미지(Figure 2)에 Table 1 와 같이 도출된 요소를 이미지 시뮬레이션 적용하여 개선방안에 따른 이 미지를 제작하였다(Figure 3, 4). 제작된 이미지를 대상으 로 web 설문에 활용하였다.
2. 설문조사 및 표본 추출 방법
설문조사는 평가용 설문지를 웹을 활용해 제작하고
Classification
Response
(N=284) Classification
Response (N=284)
Numbers % Numbers %
Sex M 141 49.6
Work
Student 17 6.0
F 143 50.4 Officer 128 45.1
Age
∼ 29 67 23.6 Saller 10 3.5
30∼39 76 26.8 Technician 23 8.1
40∼49 77 27.1 Professional worker 19 6.7
50∼ 64 22.5 Self Employer 25 8.8
Education
High School 43 15.1 Public Officer 3 1.1
College 35 12.3 Housewife 40 14.1
University 182 64.1
Etc. 19 6.7
Graduate 24 8.5
Birth
Seoul 109 38.4
Residence
Seoul 111 39.1
Sejong 1 0.4 Sejong 1 0.4
Incheon 12 4.2 Incheon 18 6.3
Busan 27 9.5 Busan 20 7.0
Daegu 20 7.0 Daegu 20 7.0
Daejeon 7 2.5 Daejeon 4 1.4
Gwangju 7 2.5 Gwangju 6 2.1
Ulsan 3 1.1 Ulsan 3 1.1
Gyeonggi 43 15.1 Gyeonggi 55 19.4
Gangwon 8 2.8 Gangwon 5 1.8
Gyeongsang 21 7.4 Gyeongsang 19 6.7
Jeolla 13 4.6 Jeolla 8 2.8
Chungcheong 11 3.9 Chungcheong 12 4.2
Jeju 2 0.7 Jeju 2 0.7
Table 2. The general information of respondent
이를 일반인 300명에 제시하여 결과를 취득하였다(Table 2). 회신 된 300명의 설문결과 중 정보가 미기입 되거나 평가에 응하지 않은 16개의 표본을 제외하고 284명의 설문결과를 연구에 활용하였다. 설문 평가자는 성명, 나 이의 분포를 비슷하게 구성하였으며, 전국적인 거주 분 포가 다양하도록 하였다.
1차로 수집된 284명의 평가 결과의 신뢰성을 확인하 기 위해 이후 평가되는 AHP분석 데이터의 일관성을 테 스트하는 방법인 일관성비율 CR(consistency ratio)을 평 가하였다. CR 평가는 결과의 오류나 설문 응답의 일관 성이 있는지 확인하기 위한 방법으로 Figure 5 와 같은 방법으로 평가되고 CR 평가값을 기준으로 0.1 이하를 통과로 판단한다. 일관성비율인 CR은 일관성지수인 CI(consistency index)와 무작위지수 RI(random index)의 비율로 계산된다(6).
1)
′ 2)
′
′
3)
max
4)
max
5)
6)
Figure 5. CR Evaluation Methods and System.
RI는 선행연구에서 제시한 값을 적용하는 것이며, CI 를 1)∼5)의 수식으로 평가한다. 계산된 CI를 바탕으로 RI에 대입하여 CR을 알아보고 0.1보다 작은 응답자의 결과를 추출하여 284명의 결과 중 115명의 설문지를 선 별하여 평가에 이용하였다.
3. 경관평가 형용사 선정 및 Likert, AHP 분석방법 형용사 선정은 농촌, 올레길, 보호수, 공원, 농촌마을, 하천, 문화재 등을 이미지 평가 한 10개 선행연구(KRCC, 2007; Kim et al., 2009; Yoo et al., 2009; Lee, 2004; Kang et al., 2012; Son et al., 2011; Yoo et al., 2000; Kim and Kim, 2010; Joo and Lee, 2012; Shin, 2006)를 활용하여
시설원예단지 이미지 평가를 실시한 Kong et al.(2017)과 Son et al.(2017)의 선정 형용사 중 대표적 7개를 선정하였다. 연 구에서 사용 된 형용사는 1. 넓은(Broad, +) : 좁은(Narrow, -), 2. 자연적인(Natural, +) : 인공적인(Artificial, -), 3. 시원한 (Cool, +) : 갑갑한(Cramp, -), 4. 정돈된(Neat, +) : 복잡한 (Tangled, -), 5. 아름다운(Picturesque, +) : 추한(Unsightly, -), 6. 조화로운(Harmonious, +) : 조화롭지 않은(Mismatch, -), 7.
개방된(Open, +) : 폐쇄된(Close, -)로 구성되었다.
본 연구의 대상에 대한 시각적 선호도는 총 원안 4장 을 포함한 20장의 경관 슬라이드 이미지를 선정된 7개의 형용사를 활용하여 어의구별척(7점 Likert; -3∼+3)와 쌍 대비교(17점 AHP; -9∼+9)를 통해 평가하였다.
본 연구의 수집된 자료는 SPSS(WIN 19.0) 프로그램을 이용하여 분석하였다. 분석기법으로는 시설원예단지 원 안 대비 개선안 정도에 따른 이미지 평가결과의 차이를 알아보기 위해 ANOVA 분석을 실시하고 F-value와 유의 성을 표시하여 통계적 관련성을 제시하였다. 더불어 시 설원예단지 유형 및 대상지에 따른 형용사 이미지의 평 가 결과 간 차이를 동일한 방법으로 알아보았다.
III. 결과 및 고찰
1. 시설원예 경관 이미지 Likert 평가 결과
우리나라 대표적 시설원예단지의 경관 이미지 평가를 위해 선정한 7가지 형용사를 대상으로 BV, JV, JG, GG의 현재 경관 이미지(Origin)와 Table 1의 각 대안요소를 적용 한 4가지 경관 이미지 평가 결과는 다음과 같다(Table 3).
넓은(Broad, +) : 좁은(Narrow, -)에 연구대상지 간의 경관 이미지 평가결과, 원안(Origin)에서는 BV(-0.30) >
JG(-0.43) > GG(-0.62) > JV(-1.25)으로 음의 값을 나타내 어 좁은(Narrow) 이미지로 평가되었다(16.316***, P<0.001). 가변요소를 제거한 대안1(Alternative 1)에서 BV(0.06) 대상지만 넓은 이미지로 평가되었다(4.266**, P<0.01). 각 대안요소에 대해 이미지 시뮬레이션을 적용 하여 경관 이미지를 평가한 결과, BV, JV, JG, GG 대상 지에서 모두 대안2(Alternative 2), 대안3(Alternative 3)이 높은 점수로 평가되었다. 공간의 역량, 규모, 배치유형, 밀폐정도에 따라 넓은(Broad)-좁은(Narrow) 형용사에 대 한 평가가 달라지는 것(Yoo et al., 2000; Kim and Huh, 2007)과 같이 가변요소 제거, 이격거리 확장, 녹색식물을 식재하는 것이 넓은(Broad) 경관 이미지를 나타나는 것 으로 판단된다(P<0.001).
Calssification Origin Alternative 1 Alternative 2 Alternative 3 Alternative 4 F-test1) Post-huc.
Broad (+) : Narrow (-)
BV -0.30aC 0.06bC 1.01dB 1.02d 0.63c 26.901*** Or < A1 < A4 < A2, A3
JV -1.25aA -0.33bAB 0.56cA 0.76c 0.49c 26.901*** Or < A1 < A2, A3, A4
JG -0.43aBC -0.04bBC 0.74cAB 0.81c 0.51c 20.822*** Or < A1 < A2, A3, A4
GG -0.62aB -0.37aA 0.86cAB 0.99c 0.29b 43.224*** Or, A1 < A4 < A2, A3
F-test2) 16.316*** 4.266** 2.447 1.327 1.439
Post-huc. JV < GG <
JG < BV GG < JV <
JG < BV N.S N.S N.S
Natural (+) : Artificial (-)
BV -0.83aA -1.01aA -0.39b 1.07c 1.36cB 86.470*** Or, A1 < A2 < A3, A4
JV -0.73aA -0.70aB -0.29b 1.04c 1.16cAB 63.168*** Or, A1 < A2 < A3, A4 JG 0.23bB -0.46aB -0.31a 1.15c 1.23cAB 46.004*** A1, A2 < Or < A3, A4 GG 0.57cB -0.73aB -0.27b 1.00d 0.93dA 41.706*** A1 < A2 < Or < A3, A4
F-test1) 27.683*** 5.878** 0.239 0.319 1.667
Post-huc. BV, JV <
JG, GG BV < JV,
JG, GG N.S N.S N.S
Cool (+) : Cramp (-)
BV -1.04aA -0.24bA 0.48c 1.23d 1.34d 96.261*** Or < A1 < A2 < A3, A4 JV -1.31aA -0.23bA 0.39c 1.06d 1.29d 104.365*** Or < A1 < A2 < A3, A4 JG -0.35aB 0.10bB 0.52c 1.21d 1.36d 50.362*** Or < A1 < A2 < A3, A4 GG 0.09bC -0.31aA 0.59c 1.14d 1.10d 33.756*** A1 < Or < A2 < A3, A4
F-test1) 40.168*** 3.360* 0.624 0.557 1.121
Post-huc. BV, JV <
JG < GG BV, JV,
GG < JG N.S N.S N.S
Neat (+) : Tangled (-)
BV -1.30aA 0.63b 0.97c 1.28c 1.15cAB 103.366*** Or < A1 < A2, A3, A4
JV -1.24aA 0.40b 0.77c 1.23d 1.37dB 113.313*** Or < A1 < A2 < A3, A4 JG -0.54aB 0.52b 0.81c 1.28d 1.23dAB 55.358*** Or < A1 < A2 < A3, A4
GG -0.21aC 0.41b 0.89c 1.05c 0.96cA 22.793*** Or < A1 < A2, A3, A4
F-test1) 29.750*** 1.156 0.701 1.184 2.469
Post-huc. BV, JV <
JG < GG N.S N.S N.S N.S
Picturesque (+) : Unsightly (-)
BV -0.91aB -0.16b 0.05b 1.06c 1.28c 112.686*** Or < A1, A2 < A3, A4
JV -1.21aA -0.01b 0.18b 1.00c 1.18c 112.155*** Or < A1, A2 < A3, A4
JG -0.70aB 0.06b 0.07b 1.05c 1.30c 84.256*** Or < A1, A2 < A3, A4
GG -0.07abC -0.14a 0.14b 0.90c 1.14c 42.604*** A1 < Or < A2 < A3, A4
F-test1) 25.701*** 2.105 0.651 0.607 0.532
Post-huc. JV < BV,
JG < GG N.S N.S N.S N.S
Harmonious (+) : Mismatch (-)
BV -0.90aA -0.03b 0.18b 0.97c 1.17c 72.581*** Or < A1, A2 < A3, A4
JV -1.13aA -0.07b 0.30c 1.03d 1.16d 98.974*** Or < A1 < A2 < A3, A4 JG -0.54aB 0.03b 0.30c 1.10d 1.16d 58.987*** Or < A1 < A2 < A3, A4
GG 0.07aC -0.08a 0.19a 1.04b 0.95b 31.547*** Or, A1, A2 < A3, A4
F-test1) 26.023*** 0.384 0.629 0.307 1.063
Post-huc. BV, JV <
JG < GG N.S N.S N.S N.S
Open (+) : Close (-)
BV -0.34aB 0.10bB 0.57c 1.03d 0.84cdAB 31.807*** Or < A1 < A2 < A4 < A3 JV -0.91aA -0.01bAB 0.59c 0.91d 0.90dB 70.143*** Or < A1 < A2 < A3, A4 JG -0.32aB 0.13bB 0.64c 1.00d 0.88cdAB 35.141*** Or < A1 < A2 < A4 < A3 GG -0.04aC -0.17aA 0.67b 1.01c 0.59bA 26.873*** Or, A1 < A2 < A3 < A4
F-test1) 13.854*** 2.641* 0.213 0.271 2.015
Post-huc. JV < BV,
JG < GG GG < JV <
BV, JG N.S N.S N.S
1) : N=115, *=p<0.05, **=p<0.01, ***=p<0.00, NS = Not significant result, Duncan : width a<b<c…, length A<B<C….
Table 3. Image evaluation result of landscape adjective(ANOVA)
자연적인(Natural, +) : 인공적인(Artificial, -) 형용사에 대한 연구대상지 간의 평가결과, 원안(Origin)에서는 유 리온실인 GG(0.57), JG(0.23) 대상지에서 녹색식물로 인 해 양의 값인 자연적인(Natural) 이미지로 평가되었다 (27.683***, P<0.001). 반면 이격거리를 넓히고 녹색식물 이 없는 대안1(Alternative 1)을 시뮬레이션한 결과 원안 (Origin)의 유리온실과 다르게 GG(-0.73), JG(-0.46)가 음 의 값으로 평가되었다. 각각 대안요소를 적용하여 평가 한 결과, 모든 대상지에서 대안3(Alternative 3)과 대안 4(Alternative 4)가 높은 평가점수로 확인되었다(P<0.001).
이는 녹지경관, 물, 자연적 경관요소, 면적비로 인해 평 가결과가 높아지는 선행연구의 결과와 일치하는 것으로 나타났다(Kim and Ha, 1997; Yoo et al., 2000).
시원한(Cool, +) : 갑갑한(Cramp, -) 형용사에 대한 평 가결과, GG(0.09) > JG(-0.35) > BV(-1.04), JV(-1.31) 순으 로 비닐하우스(Vinyl Greenhouse)보다는 유리온실(Glass Greenhouse)이 높은 평가점수로 확인되었다(40.168***, P<0.001). 각각 대안요소를 적용한 결과 자연적인 형용사 와 같이 모든 대상지에서 대안3(Alternative 3)과 대안 4(Alternative 4)가 높은 평가점수로 확인되었다(P<0.001).
Joo and Lee(2012)는 시원한(Cool) 이미지는 시각적인 영 향으로 조화성, 정연성에 관련이 있어 질서가 있고 조화 로운 경관이 시원한 경관 이미지로 평가되어지는 연구결 과와 같이 비닐하우스(Vinyl Greenhouse)보다는 유리온실 (Glass Greenhouse)이 시원한 경관 이미지를 주며 대안 3, 4를 적용한 자연적인 경관요소로 인해 시원한 경관이미 지 평가가 높게 나타난 것으로 판단된다.
정돈된(Neat, +) : 복잡한(Tangled, -) 형용사에 대한 평 가결과, 원안(Origin)에서는 비닐하우스(Vinyl Greenhouse) 대상지인 BV, JV 대상지에서 기름통, 차량, 전봇대와 같 이 가변요소가 유리온실(Glass Greenhouse) JG, GG 대상 지 보다 많아 음의 값인 복잡한 경관이미지로 높게 평가 된 것으로 확인되었다(29.750***, P<0.001). 이러한 부정 적 이미지를 개선하기 위해 가변요소를 제거한 대안 1(Alternative 1)을 적용한 결과, 0.40∼0.63의 양의 값으 로 긍정적 이미지로 확인되었다. 이와 같이 정돈된(Neat) 이미지 또한 시원한(Cool) 이미지와 같이 정연성, 조화성 과 관련 있는 것으로 판단된다(Lee, 2005).
아름다운(Picturesque, +) : 추한(Unsightly, -), 조화로운 (Harmonious, +) : 조화롭지 않은(Mismatch, -), 개방된 (Open, +) : 폐쇄된(Close, -) 형용사의 경우도 위와 같이 원안(Origin)에서 음의 값으로 부정적인 이미지로 평가된 것에 반해(P<0.001), 기름통, 식물체 고사, 전봇대와 같은 가변요소 제거(Alternative 1), 온실 간의 이격거리 확장 (Alternative 2), 녹색식물 식재(Alternative 3), 수로 조성
(Alternative 4)을 적용했을 때 모두 양의 값으로 평가된 것을 확인할 수 있었다.
대부분의 이미지 평가결과 현재의 시설원예단지 경관 에서 부정적 이미지가 도출 된 만큼 경관개선이 필요하 다고 할 수 있으며, 농촌 경관은 환경, 생태, 문화적 기 능이 반영되는 동시에 생산경관이 어울리도록 조성하는 것이 좋다고 하고 있다(Liu 2019). 따라서 우리나라 시설 원예단지의 경관이미지 향상을 위해 이미지 시뮬레이션 을 통한 평가결과를 활용하여 개선방향을 설정할 수 있 을 것으로 생각된다. 본 연구 결과에서 시설원예단지 경 관개선방안으로 이격거리, 식생, 도로 폭, 가변요소의 통 일성, 수로 조성 등을 제시하고 있지만, 시설원예 경관모 델이나 계획방안을 제안하기에는 추가적인 연구가 필요 하다고 판단된다(Long et al., 2011).
2. 시설원예단지 유형별 이미지 평가 결과 AHP 분석 시설원예단지 유형별 이미지 평가결과 대안(Alternative 1, 2, 3, 4)별 중요도에 대한 AHP 분석결과는 다음과 같 다(Table 4).
Level 1 Level 2 Total-weight
Field Weight Image Weight Priority Weight Priority
BV 0.271
Or 0.121 5 0.018 20
A1 0.138 4 0.031 15
A2 0.176 3 0.040 11
A3 0.286 1 0.104 1
A4 0.280 2 0.093 3
JV0.237
Or 0.121 5 0.021 19
A1 0.146 4 0.029 16
A2 0.187 3 0.038 12
A3 0.280 1 0.065 7
A4 0.265 2 0.081 5
JG 0.223
Or 0.134 5 0.025 18
A1 0.148 4 0.034 14
A2 0.178 3 0.002 10
A3 0.274 1 0.055 8
A4 0.266 2 0.072 6
GG 0.269
Or 0.156 4 0.027 17
A1 0.136 5 0.036 13
A2 0.179 3 0.045 9
A3 0.275 1 0.099 2
A4 0.253 2 0.085 4
Total 1.000 - 4.000 - 1.000 -
Table 4. The AHP priority and weight of survey image.
첫 번째로 대상지별 상대적 중요도 분석결과(Level 1) 는 BV(0.271) > GG(0.269) > JV(0.237) > JG(0.223)의 순으로 중요도가 평가되었다. 시설원예단지 유형에 따른 평가 결과의 차이는 일반적으로 비닐하우스 경관이 유리 온실 경관에 비해 선호도가 낮게 평가되는데(Kong, et al., 2106; Son et al., 2017), 본 연구의 결과도 원안에서 유사한 평가 결과를 나타내고 있다. 하지만 대안에서 BV대상지가 GG, JG 대상지에 비해 선호도가 높게 평가 되어 경관 개선이 이루어 진다면 유리온실 보다 더 경관 이미지가 향상 될 수 있다고 판단된다. 두 번째로 각 유 형에 따른 원안(Origin)과 대안(Alternative 1, 2, 3, 4)의 상대적 중요도 평가결과(Level 2) BV 대상지에서는 대안 3(Alternative 3) 이미지가 0.286 으로 수로가 조성된 대안 4(Alternative 4) 이미지 보다 중요도가 높게 확인되었다.
JV 대상지는 A3(0.280) > A4(0.265) > A2(0.187) >
A1(0.146) > Or(0.121) 의 순으로 중요도가 평가되었다.
JG 대상지 또한 JV 대상지와 같이 중요도가 분석되었고 GG 대상지 는 A3(0.275) > A4(0.253) > A2(0.179) >
Or(0.156) > A1(0.136) 의 순으로 중요도가 확인되어 이 는 원안(Origin)에서 가변요소를 제거하며 나타난 결과로 보인다. 더불어 녹색식물만 조성한 대안3이 수로까지 조 성한 대안4에 비해 높은 선호도로 평가되었는데 이것은 넓은, 자연적인, 개방된 이미지의 Likert 평가결과와 같은 경향으로 시설원예단지의 경관선호도 결정은 상기 세 가 지 형용사 이미지가 결정한다고 볼 수 있다.
원안(Origin)과 대안(Alternative 1, 2, 3, 4)을 종합적으 로 중요도를 분석한 결과, 가장 우선 순위로 평가된 이 미지는 BV 대상지의 대안3(Alternative 3) 이미지(0.104)로 확인되었다. 두 번째로 GG 대상지의 대안3(Alternative 3) 이미지(0.099)로 분석되었으며, BV대상지의 대안 4(Alternative 4) 이미지(0.093), GG 대상지의 대안 4(Alternative 4) 이미지(0.085) 등의 순으로 확인되었다.
이미지에 대한 AHP 중요도 분석결과 또한 물, 녹지경관, 면적, 자연적인 경관요소 등에 의해 경관 이미지 평가가 높게 되는 것을 확인할 수 있었다(Kim and Ha, 1997;
Yoo et al., 2000).
IV. 결 론
본 연구에서는 시설원예단지 경관의 이미지평가를 실 시하고 경관 개선을 위한 방안을 알아보고자 수행하였 다. 시설원예단지의 경관개선을 위한 가변요소 제거, 스 카이라인, 이격거리 등 다양한 요인을 도출 및 적용하여 시뮬레이션을 통한 경관 이미지 개선 효과를 설문을 통
해 알아보았다.
연구대상지는 우리나라 대표적 시설원예단지를 조성 하고 있는 비닐하우스 2곳과 유리온실 2곳으로 총 4개 지역으로 선정하였다. 시설원예단지의 경관 이미지 평가 를 위해 선정한 7가지 형용사를 대상으로 BV, JV, JG, GG의 현재 경관 이미지와 각 대안요소를 적용한 4가지 경관 이미지 총 16장의 CG를 대상으로 284명에게 신뢰 성을 확인하기 위해 CR평가를 실시하였으며, 일관성이 검증된 115명의 설문지를 평가에 이용하였다.
7가지 형용사를 BV, JV, JG, GG 지역의 원안, 대안(1, 2, 3, 4)에 대한 ANOVA 분석결과, 원안의 경관은 음의 값으로 평가되었으나 대안을 적용한 가변요소 제거, 이 격거리 확장, 녹색식물을 식재하는 것이 모든 형용사에 서 양의 값인 긍정적인 경관 이미지를 나타내고 0.001%
의 통계적 유의수준도 확인할 수 있었다. 이 결과는 시 설원예 경관이 부정적 이미지로 평가되는 것을 의미하 며, 경관개선이 필요하다는 것으로 볼 수 있다. 경관 이 미지 향상을 위해 본 연구에서 적용한 시뮬레이션 작성 과 평가 결과를 활용하여 개선방향을 설정할 수 있을 것 으로 판단된다. 또한 시설원예단지 유형별 이미지 평가 결과 대안(1, 2, 3, 4)별 중요도에 대한 AHP 분석결과, BV, JV, JG, GG 대상지에서 모두 가변요소를 제거하고 온실 간의 이격거리를 확장, 녹색식물을 식재하는 대안3 이 높은 중요도로 분석되어 수로, 녹지경관, 면적, 자연 적인 경관요소 등에 의해 경관 이미지 평가가 높게 되는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 농촌 경관을 평가하고 개선방안을 제시하는 것은 국토의 환경, 생태, 문화 등의 사회, 경제 기능 보전에 중요하므로 다양한 연구 개발과 적용은 중요하다고 할 수 있다(Zhao et al. 2019; Zhang et al. 2015). 일반적으로 비닐하우스 경관이 유리온실 경 관에 비해 선호도가 낮게 평가되는데 경관개선이 이루어 진다면 유리온실보다 경관 이미지가 향상될 수 있는 것 을 확인하였다. 녹색식물만 조성한 대안이 수로까지 조 성한 대안에 비해 높은 선호도로 평가되었고 넓은, 자연 적인, 개방된 이미지가 시설원예단지의 경관선호도에 작 용되므로 이를 활용한 개선방안을 제안하였다.
본 연구에서는 시설원예 경관 중 근경을 중심으로 개 선방안의 필요성 제안에 중심되어 있다 이러한 이유로 시설원예단지를 조성하고자 했을 때 조망, 패턴, 질감, 색, 다양성 등의 경관적 형태를 도로나 선에 어떻게 적 용할 수 있을지에 대한 제시를 한계와 후속연구의 필요 성으로 언급한다.
본 연구는 우리나라 시설원예단지의 경관 개선의 필 요성을 거론할 수 있으며, 이는 지속가능한 농업 환경에 기여할 수 있고 시설원예단지과 더불어 SOC, 그린뉴딜
등 농어촌 지역계획사업에 있어 정책 및 예산편성의 기 초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 2020년 농촌진흥청 국립농업과학원 전문연 구원 연구지원사업(PJ014190)에 의해 이루어진 것임.
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Received 8 September 2020
First Revised 5 October 2020
Finally Revised 30 October 2020
Accepted 2 November 2020
