부산 야간경관 이미지의 사회연결망 분석

부산 야간경관 이미지의 사회연결망 분석

Analysis of social network of Busan night landscape image

김성민^* · 이훈^**

Kim, Sung-min · Lee, Hoon Abstract

As there are a growing awareness and demand for the value of the urban landscape, the competitiveness on the night landscape is bigger. The proportion of urban tourism is rising even in the tourism paradigm. Efforts to attract tourists are made while focusing on the night landscape. Meanwhile, rather than studies in the night landscape in the field of tourism, studies in the urban landscape were mainly conducted. studies are just in a stage of a survey on the current status to establish plans. Thus, the purpose of this study is to explore various keywords of the night landscape through big data analysis of the social network. For doing this, this study chose an analysis channel and extracted the main keywords, ‘Night Landscape + Busan as big data search keywords. This study focused on Busan, Korea’s second city as a city for data analysis. The period of analysis was limited to two years from January 1, 2018, to December 31, 2019. This study extracted frequency and data through data collection and arranged words. Using Ucinet 6, this study analyzed the connection structure between words and degree centrality and verified the degree of a relationship. Also, this study conducted CONCOR analysis to draw a group formed by similar words. As this study grasps Busan’s characteristics on tourism activities of the night landscape and tourists’ awareness based on the analysis results, it intends to suggest the basic data to activate this.

Keywords: Night tourism, Night landscape, Destination image, Social network service(SNS), Text mining.

※ 이 논문 또는 저서는 2018년 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(한국연구 재단-2018-미래기초과학핵심리더양성사업/글로벌박사양성사업)

※ 이 논문은 제87차 (사)한국관광학회 호텔외식경영분과학회 학술대회에서 발표한 논문을 바탕으로 재구성하였음

* 주저자, 김성민, 한양대학교 관광학과 박사수료 <[email protected]>

** 교신저자, 이훈, 한양대학교 관광학부 교수 <[email protected]>

Ⅰ. 서 론

도시 경관 향상에 있어서 야간경관에 대한 관심 과 중요성이 강조되었다. 도시 경관은 자연요소와 인공요소와 같은 물리적 요소와 감정과 태도를 나 타내는 비물리적 요소가 어우러져 도시 이미지를 형성시키며 정체성을 나타낸다. 특히 야간 이라는 시간대를 달리하여 ‘야간경관계획’을 수립하고 이 는 관광객들에게 중요한 도시 관광의 매력적 요소 로 특화되어 도시 야간경관조성을 위한 다양한 전 략들을 만들고 있다(최민아

․노정민․구자훈, 2009;

차주영, 2012). 야간경관 조성은 도시의 분위기를 활성화시킬 뿐만 아니라, 방문객들에게는 그 관광 지에 대한 이미지 변화에도 기여한다(Jiwa, Coca-Stefaniak, Blackwell, & Rahman, 2009).

도시들은 도시 경관 이미지의 긍정적인 영향을 미치기 위해 매력적 야간경관을 강조시킨다. 프랑 스의 리옹 시는 세계 최초로 야간경관계획을 수립 하여 시민 뿐만 아니라 관광객들의 사랑을 받아 쇠 락했던 시옹 도시의 새로운 가능성과 활력이 일어 났다(차주영, 2012). 싱가포르 시는 고층 건물이 밀집해 있는 도심지에 건축물 높이에 따라 차별화 된 조명의 색을 사용함으로써 스카이라인을 강조 하여 도시 경관 매력도를 높였다(차주영, 2012).

랜드마크 역할을 위해 건축물에 빛을 이용하여 관 광객을 유도한 것이다(최안섭

․정연홍, 2009). 영국

런던 시가 제공한 ‘Culture and the night time economy’보고서에서는 런던 시 계획 정책 8 지침 을 제시하였다. 특히, 주말에 ‘Night Tube’ 노선이 24시간 가동됨으로써 시민들의 경제 활성화를 도 우며, 관광객들의 야간경관 체험 프로그램을 통해 야간관광 욕구를 충족시켜주고 있다(Greater London Authority, 2017.04; Visitlondon, 2020.06.17.). 즉, 도시들은 야간 경관을 통해 경관 의 긍정적 이미지를 줌으로써 도시 정체성을 위한 다양한 전략들을 내새운다(최민아 외, 2009).

우리나라의 지자체에서도 최근 빛을 활용한 야

간경관으로 야간문화 콘텐츠 개발에 주력하여 관 광객들을 불러 모은다. 부산 관광공사에서는 야경 투어로 관광지 5곳을 소개 하고 있으며, 서울은 최 근 빛을 활용한 야간 축제를 개발하여 야간관광 활 성화를 일으킨다(김성민, 2017; 김성민·송섭규·이 훈, 2019; 이수진·김태경·전유나 2015). 최근 한국 관광공사에서는 ‘야간관광 100선’ 발표를 통해 전 국의 야간관광자원을 선정하여 소개하기도 한다 (한국관광공사, 2020.04.08.). 하지만 이러한 노력 들은 각 지자체에서 체계적인 경관계획에 입각한 장기적인 야간경관계획에 맞는 이벤트가 아닌 한 시적이며, 단편적인 장소만을 소개하고 있어 도시 의 야간경관 이미지로 보기에는 매우 어렵다. 특히 이러한 이미지는 단기적인 유인책으로만 보인다.

이미지란 인상의 총체적 합으로서 도시 이미지 는 시간에 따라 다르게 나타날 수 있으며, 주간에 볼 수 없는 도시의 독특한 경관이 야간에 있을 수 있다(김성민, 2017; 장미래, 2014). 서울의 정체성 을 위한 경관조명계획 연구에서는 도시의 정체성 을 위해 야간 경관조명을 고려해야 한다고 지적한 다(박인창·고창균, 2011). 특히, 장소와 시간과의 관계는 밀접하며, 시간에 따라 변화하는 장소의 성 격은 태도 변화에 영향을 미친다(이석환, 1997).

주간과 야간의 도시경관 이미지를 비교 분석한 연 구결과에서는, 서울의 대표 경관의 인지 순위는 상 위권 일수록 주간 보다 야간의 이미지가 강하게 나 타났다(권보민·이강희, 2004; 장미래, 2014). 즉, 도시 이미지를 떠올릴 때 주간과 야간의 인지에 차 이가 있는 것이다(권보민·이강희, 2004). 이렇듯 관광학 분야에서는 관광목적지로서 도시 야간경관 도 관광지 이미지로서 관광객의 인식과 정서에 영 향을 주어 관광지 선택 이후의 여행 행동까지 이해 할 수 있어 매우 중요한 분야이다(Lin, Morais, Kerstetter, & Hou, 2007; Wang & Hsu, 2010).

하지만. 아직까지 도시공학의 한 분야로 주로 연구 되며, 관광학 분야에서는 매우 한정적인 연구만 진

행되고 있다.

최근 관광학 분야에서는 관광지를 다녀온 관광 객들의 온라인 리뷰나 사진을 분석하면서 관광객 들의 인식과 도시의 이미지를 소셜 네트워크 분석 으로 진행하고 있다(박예림․강영옥․김동은․이주윤

․

김나연,2019; 심영석·김홍범,2016; Hunter. 2016;

Mak. 2017; Song & Kim, 2016). 남겨진 리뷰는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 분석이 가능하며, 특정 단어의 사용빈도와 관계를 통해 중심이 되는 단어들을 찾아 낼 수 있고, 단어들의 상관성을 통해 어떤 단어의 속성이 주로 등장하고 단어들 간의 관 계가 있는지 살펴볼 수 있다. 이로써 관광경험에 대한 전반적인 인식 파악이 가능하다. 올해 문화체 육관광부는 관광거점도시로서 5개 지자체를 지정 하였다(문화체육관광부,2020.1.31.). 도시들 중 부 산은 국제 관광도시로 선정되어 2024년까지 500 억 원의 국비와 지자체비로 1,000억 원을 투입할 예정이며, 관광객 1,000만 명을 목표로 세웠다. 이 러한 부산 도시의 관광객 유치를 위해서는 주간뿐 만 아니라 야간경관에 대한 관심이 필요하며, 도시 의 야간 경관 이미지를 토대로 관광도시의 정체성 을 고려한 세심한 계획과 기준이 마련될 필요가 있 다.

이를 토대로 본 연구의 목적은 텍스트마이닝 기 법을 활용하여 부산을 관광목적지로써 도시의 야 간경관 이미지 및 인식을 살펴보는 것이다. 소셜 네트워크의 온라인 이용자들이 공유한 텍스트를 분석함으로써 관광객이 선호하는 야간경관지는 물 리적 요소인 인지적 이미지에 해당 될 것이며, 소감 에 해당하는 비물리적 요소는 정서적 이미지와 행 동적 이미지로 살펴볼 수 있을 것이다. 이로써 전반 적인 관광객의 관광지 이미지를 살펴 볼 수 있을 것이다. 여기서 관광지 이미지란 인상의 합으로써 관광의 사전/중/사후 경험 중에서 사후에 해당하는 이미지를 의미한다. 분석 결과를 통해 관광지의 경 쟁력 제고에 수반되는 효과적인 마케팅방안을 도

출하는데 필요한 시사점을 제시할 수 있다. 뿐만 아니라 야간관광을 활성화시키기 위한 기초적 자 료로서 부산 도시가 국제 관광도시로서 중·장기적 계획을 세우기 위한 기초적 자료로 활용되기를 기 대한다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. 도시 이미지와 관광지 이미지

일반적으로 이미지는 사람들의 마음속에 그려지 는 전반적 인상으로, 추상적이고 관념적이지만, 실 제 행동을 좌우한다. 관광학 측면에서의 관광지 이 미지(Destination Image)는 관광지에 대한 관광객 의 행동을 예측함에 있어서 매우 중요한 요소이다 (Gunn, 1997). 관광지 이미지는 사람이 가지고 있 는 믿음, 아이디어 및 인상의 합으로 정의 될 수 있다. 관광학 측면에서 관광지 이미지의 이해는 관 광 목적지의 매력성과 시장 경쟁력을 향상시키는 데 도움이 되며(Martin & Del Bosque, 2008), 관광 소비자들에게 기존의 관광목적지의 부정적인 이미 지를 수정시키거나 긍정적인 이미지를 고양시킬 수 있는 효과적인 관광지 마케팅 전략이다.

이미지 연구는 관광학에서는 관광지 이미지로 진행되며, 도시 공학에서는 도시 이미지라는 개념 으로 사용한다. 도시 공학에서의 도시 이미지 연구 는 Kevin Lynch의 ‘The Image of the City(1960)가 대표적이다. 그는 통로(path), 결절점(node),랜드 마크(landmark),지역(district), 모서리(edge)로 도 시의 이미지를 설명하였다. 특히 린치는 도시 이미 지 구성 요소 중 랜드마크가 가장 중요함을 미국 도시에 대한 실증 분석을 통하여 밝힌 바 있다(임승 빈, 2008). 랜드마크는 시각적 인지도가 높아 도시 이미지 형성에 중요한 역할을 한다는 것이다. 즉 린치는 도시 이미지를 인지되는 물리적 이미지로

살펴보았으며, 이후 도시의 구성요소로 자연경관, 건축물경관, 도로경관을 인지적 요소로 재분류하 였다(최열·조승호, 2011). 최근에는 물리적 이미지 뿐만 아니라 비물리적 이미지로서 감정 형용사를 이용한 경관 형용사목록법(adjective check list)을 활용하여 도시 가치를 평가하고 있다(권윤구

․임승

빈, 2014; 변재상, 2005; 변재상 외 3인, 2006; 여 호근, 2020; 임승빈, 2014; 황민구·황태연, 2016;

Shankar, 2018). 또 다른 선행연구에서는 도시 이 미지를 물리적/ 비물리적 이미지로 나누고 살펴보 았다. 세부적 요소로 물리적 이미지에는 인공적, 자 연적 요소가 포함되며, 비물리적 이미지에는 지리 적, 감각적, 기능적, 경제적, 사회적, 역사·문화적, 기타가 포함 된다(변재상 외 3인, 2006).

초기의 관광지 이미지 연구에서도 관광객이 직 접적으로 관찰이 가능한 물리적 실체에 대한 지각 에 기반 한 인지적 이미지의 구성요인을 규명하고 분석하였다(Baloglu & Brinberg, 1997; Baloglu &

McCleary, 1999). 이후 연구에서는 물리적 환경에 대한 인식뿐만 아니라 관광지에서의 전체적인 생 각과 느낌, 감정으로 표현할 수 있으며, 경험에 대 한 개인의 선호/비선호에 대한 개인의 정서는 여행 객의 관광동기에 영향을 미친다는 연구결과가 보 고됨에 따라(Beerli & Martin, 2004) 관광지 이미지 를 개념화하기 위해서는 인지적 이미지와 정서적 이미지가 총체적으로 고려되어야 한다는 연구자들 의 견해가 있다(Chen & Uysal, 2002; Kim &

Richardson, 2003; Pike & Ryan,2004).

이에 따라 관광지 이미지를 인지적 이미지 요소 와 정서적 이미지 요소로 구분되어 연구된다. 인지 적 요소는 역사유적, 자연경관, 사회간접자본 등과 같은 직접적으로 관찰 가능한 기능적인 측면의 유 형적 이미지이며, 정서적 요소는 일반적인 느낌과 같은 심리적 측면의 이미지를 내포하고 있다(서정 아․오익근, 2017). 관광지 이미지 형성과정에 대한 다양한 논의들이 있지만, 지각(Perception)과 인지

(Cognition)과정을 거쳐 형성된다(심영석․김홍범, 2016). 관광객은 하나의 대상을 볼 때 원초적인 물 리적 작용에 의해 수동적인 자극을 받아 반응을 하 며(지각), 느끼는 반응(인지)과정을 거쳐 최종적인 대상의 실체파악이 이뤄지고 관광지 이미지가 형 성된다(심영석·김홍범, 2016). 즉, 관광지 이미지 에 있어 정서적 이미지는 인지적 이미지에 영향을 받는다(Gartner, 1993). 도시 이미지와 관광지 이 미지는 관광 목적지의 경관을 토대로 지각하고 인 지하게 되며 직·간접적인 체험 이후에 이뤄지는 이 미지로 공통적인 특징을 가진다.

한편, Gartner(1994)는 관광지 이미지 구성요소를 세 가지 차원으로 살펴보아야 한다고 주장한다. 즉, 단일 차원(Uni-dimensional), 두 가지 차원 (Bi-dimensional), 세 가지 차원(Multi-dimensional) 으로 구성된다는 관점이다(Ko & Park, 2000). 많은 학자들의 다양한 견해가 있으며, 예컨대, 전반적인 인상도(Overall Impression), 정서적 반응, 관광지 속성들에 대한 선호도로 정의되는 인지적 구성요 소이다. 두 가지 차원으로 보는 견해는 인지적 요소 와 정서적 요소이다. 세 가지 차원에는 인지적·정서 적·행동적 요소(Conative component)로 이루어졌 으며, 이들 요소는 서로 연속선상의 인과관계로 이 루어졌다(Baloglue & McCleary, 1999). 이는 인 지·정서 요소와 더불어 능동적 의지로 인한 행동적 (Conation)이미지 요소까지도 살펴본다. 행동적 요소는 개인이 가지고 있는 인지적 요소 및 정서적 요소를 바탕으로 목적지를 향해 행동하는 방식을 말한다(Michaelidou, Siamagka, Morae &

Micevski, 2013). 즉, 획득한 정보에 대해 어떻게 반응하고 행동하는지에 대한 내용이다(Basaran, 2016). 다시 말해, 인지 및 정서 요소는 행동 요소 의 선행이며, 이 두 구성요소의 조합은 관광지 전 체의 이미지로 이어진다(Mak, 2017).

Destination Image

Uni-dimensional Impression Affect space Cognitive component

Bi-dimensional Cognitive component

→

Affective component

Multi-dimensional

<Table 1> Destination Image

Image of the City Destination Image Destination Image factors

Physical element Cognitive component

Natural resources General infrastructure

Tourist infrastructure Tourist leisure and recreation

Culture, history and art

Nonphysical element Affective component Atmosphere of the place

Conative component Tour activities, Behavior/recommendation/revisit Intention Political and economic

Note: Based on K0 & Park(2000)

<Table 2> Destination Image Factors

관광지 이미지 속성인 인지·정서·행동 이미지를 활용하여 터키와 이스탄불 관광지 이미지를 분석 한 결과 잠재 관광객들의 관광지 이미지 형성에 가 장 큰 영향을 미치는 요인은 인지적 요소로 분석 되었다(Martin & Bosque, 2008). 또한, Beerli와 Martin(2004)은 관광지 이미지를 형성하는 다양한 요소를 모델로 개발하고 검증하였는데, 인지·정서·

행동을 9가지의 유형으로 구분하여 분류하였다. 분 류된 유형은 자연자원, 일반 인프라시설, 관광 인프 라시설, 여가 자원, 문화/역사/예술, 장소적 환경 및 분위기, 관광 활동 및 의도, 정치/경제적 요소이 다. 특히, 관광목적지로서 도시관광 이미지를 살펴 본 선행연구에서는 관광지 이미지의 구성요소와 도시 이미지의 구성요소로부터 선택 및 조합을 통 해 분석하였다(진효화·이기종, 2018; 최승담·박경 렬, 2005). 선행연구를 살펴본 결과 연구 대상은 관광목적지인 도시 중심으로 진행한 연구가 대다 수이다(서원석·백주아, 2009). 종합하여 살펴보면, 기존의 선행연구에서는 도시 이미지와 관광지 이 미지는 두 가지 차원인 인지 및 정서적 이미지 유형 을 구분하여 분석하였다는 것을 알 수 있었다. 도시 공학 측면에서도 도시 이미지를 물리적/ 비물리적 이미지로 구분하였으며, 이는 관광지 이미지의 인

지적 이미지와 정서적 이미지로 볼 수 있다.

한편, 최근 연구에서는 행동적 이미지까지 다각 적이고 총체적인 개념으로 접근해야 함을 시사한 다. 따라서 본 연구에서는 도시 이미지와 관광지 이미지를 종합적으로 분석하고자 인지·정서·행동 이미지에 맞춰 재분류 하고자 한다. 이에 따라 인지 적 이미지는 자연자원, 일반 인프라 시설, 관광 인 프라 시설, 여가 자원, 문화/역사/예술, 정서적 이 미지는 장소적 환경 및 분위기이다. 행동적 이미지 는 관광 활동 및 행동의도, 추천의도, 재방문 의도, 정치/경제적 요소로 구분이 가능하다. 즉, 관광객 이 표현하는 관광 행동 및 의도와 야간경관을 통한 지자체의 정치/경제적 이미지이다(변재상․최형석․

이정원·임승빈,2006;서정아․오익근2017; 최열․조 승호, 2011; Agapito, Valle, & Mendes; Beerli &

Martin,2004). 이와 관련된 내용은 다음 <Table 1>, <Table 2>와 같다.

2. 관광목적지로서의 도시 야간경관

경관법 제1장 제2조(정의)에 따르면 경관이란 자연, 인공 요소 및 주민의 생활상 등으로 이루어진 지역 환경적 특징을 나타내는 것을 말한다(국토교

통부, 2019). 야간경관과 관련된 사업은 경관법 제 3장 16조의 경관사업의 대상들 중 세 번째에서 ‘야 간경관의 형성 및 정비를 위한 사업’으로 다뤄진다 (국토교통부, 2019). 경관은 인간의 눈앞에 전개된 다는 점에서 경치로 이해할 수 있으며, 주로 눈을 통한 지각의 의미를 함축하고 있다(임승빈, 2008).

야간경관 단어의 유래를 살펴보면, ‘Nightscape’

는 '밤' 이라는 Night와 기존의 것을 조작하여 새로 운 것을 만들어 낸다는 의미의 'Shape' 에서 유래한 'Scape' 라는 단어가 합성되어 만들어졌다(안지윤·

양위주·이광국. 2015; 이광국·안지윤·양위주, 2015). 즉, Nightscape 용어에는 의도적인 조작이 나 연출성의 개념이 내재되어 있다(이지은, 2009).

최근에는 ‘Lightscape’라는 용어도 사용되고 있는 데, ‘Nightscape’라는 용어와 연관하여 살펴보면, 인공적 조명을 사용한 의도적 경관 연출로 해석할 수 있다. 관광지 경험과 체험을 통해 오감으로 이뤄 지기 때문에(임승빈, 2008) 야간이라는 시간은 사 람들로 하여금 중요하다. 이성적 보다는 감성적 판 단을 하게 하는 경향이 높아 야간경관은 개인에 따 라 다양하게 나타나는 경향이 있기 때문이다 (Huang & Wang, 2018).

도시의 야간경관은 사람들이 밤에 인지하는 도 시경관요소들의 총합체로 정의할 수 있다. 주간의 도시경관은 바라보는 사람들이 형성하는 주요한 요소인 자연환경이나 인공 환경을 가감 없이 인지 할 수 있지만, 야간의 도시경관은 인공조명에 의해 인지 가능한 대상만을 보일 수 있다(차주영, 2012).

밤의 도시경관은 연출이 가능하며 선택적으로 선 별할 수 있다. 즉, 야간의 경관 중 의도적으로 감추 고 싶은 것은 감추고 강조하고 싶은 것은 강조함으 로써 사람들이 인지하는 것을 조정할 수 있는 것이 다. 이로써 강조하고 싶은 도시의 야간경관 이미지 를 나타낼 수 있다.

사실 경관관리는 관광학이라기 보다 도시공학 분야이지만, 경관으로 인한 관광지의 영향력은 매

우 크다. 우리나라는 도시경관의 가치에 대한 인식 과 요구가 높아지면서(최일홍․정두용․오민근․이석 현․윤진욱, 2007), 2007년 도시지역 경관 관리를 목표로 ‘경관법’이 제정되었다. 이는 ‘공공재’에 해 당하며, 도시 환경의 실용적 편의를 넘어 경관이나 쾌적성과 같은 심미적, 정서적인 것에 대한 사회적 요구에 의해 만들어졌다. 이는 또한, 도시의 매력뿐 만 아니라 도시경쟁력 유지에 필수적이다 (Richards, 2014). 야간경관계획의 초기에는 야간 활동에 필요한 기능적 목적과 치안문제 해결을 위 한 옥외조명 중심이었다면, 점차 지역의 분위기 창 출을 위한 경관 조명에 대한 중요성이 증가하게 되 었다(김성민 외 2인, 2019). 이러한 야간경관은 도 시의 매력적 미관으로 작용되며, 관광지로서의 역 할뿐만 아니라 도시의 활성화를 일으키는 요소가 된다(김성민 외 2인, 2019).

유럽 선진 도시들의 경우 야간경관 조성은 유명 관광지를 중심으로 1970년대부터 활성화되기 시 작하였다(이광국 외 2인, 2015). 관광목적지의 고 유한 디자인을 통해 경관으로 보여준다. 특화된 도 시의 야간경관은 관광지의 색다른 모습을 보여주 며, 중요한 관광매력물의 역할을 한다(안지윤 외2 인, 2015). 일본의 경우, ‘교토

․하나토우로 사업’은

방문객 5000만 명 구상을 선언하고, 야간경관 계획 사업을 실시하여 방문객들의 만족도를 높이고자 노력했다(멘데 가오르, 2011). 영국 런던 시는 ‘문 화와 야간 경제’라는 보고서를 토대로 야간 계획 정책지침을 제공하였다(Greater London Authority, 2017.04; visitlondon, 2020.06.17.). ‘야간경관’

은 관광객들에게 중요한 도시 관광의 매력적 요소 로 특화시키며, 도시 야간경관조성을 위한 다양한 전략적 계획들을 만들고 있다(최민아 외, 2009).

사람에 대해 인지하고 있는 개인과 장소의 이미지 일치가 바로 장소 정체성인데(이병수, 2018), 도시 들은 야간 경관을 통해 경관의 긍정적 이미지를 줌 으로써 도시 정체성을 위한 다양한 전략들을 세우

고 있는 것이다(최민아 외 2인, 2009).

최근 우리나라의 각 지자체들도 빛을 활용한 야 간경관으로 콘텐츠 개발에 주력하고 있다(이수진 외 2인, 2015; 김성민, 2017; 김성민 외 2인, 2019). 서울의 경우 매년 11월에 다른 컨셉으로 개 최하는 대표 빛 축제인 ‘빛 초롱 축제’가 있으며,

‘아름다운 야간경관 10대 명소‘, 및 ’체험 코스‘를 소개한다(서울관광재단, 2020). 지난해 12월에는 DDP 외벽 전면을 화려한 빛·영상·음악이 어우러진 라이트쇼를 개막하여 축제 기간 동안 100만명의 관광객들이 방문하였다(서울시, 2019.11.7.). 부산 시도, 불꽃축제로 매년 100만명 이상이 관람하며, 부산관광공사에서는 나이트 투어 추천 프로그램으 로 관광지 5곳을 소개 하고 있다(부산관광공사, 2020). 한편 이러한 노력들은 각 지자체에서 체계 적인 경관계획에 입각한 장기적인 야간경관계획의 토대가 아닌 단편적인 장소 소개에 그쳐 도시의 야 간경관 이미지로 보기에는 매우 어렵다. 이러한 이 유로 관광객을 끌어 들일 만한 도시야간경관 이미 지가 아닌 단기적인 유인책에 불과한 것이다. 즉, 각 지자체에서는 체계적인 경관계획에 맞는 장기 적인 야간경관계획이 요구된다. 도시 관광의 지속 적인 활성화를 위해서는 도시 정체성에 맞는 이미 지 창출이 필요하며, 관광객의 욕구와 인식을 반영 한 야간경관 관리가 필요한 것이다.

또한, 야간에 대한 도시 관리가 요구되면서 도시 의 야간경관을 대상으로 연구의 필요성이 제기된 다. 그러나 대부분의 연구들에서는 야간경관의 조 명계획 및 평가에 대한 연구나 야간의 가로경관에 대한 연구가 주를 이룬다. 특히 야간경관과 관련된 관광지로서의 도시 이미지에 대한 연구는 상대적 으로 부족한 실정이다. 야간경관은 도시 분야에서 도시 경관 중 한 분야로써 주로 연구되어, 관광학 분야에서의 야간경관은 야간관광을 촉진하기 위한 활성화방안 및 콘텐츠 분석에 그쳐있다. 도시공학 분야에서는 야간경관계획 평가를 위한 평가항목을

선정 및 분석(최민아 외 2인, 2009), 야간경관조명 의 이미지 및 주관적 평가에 관한 연구(이한석․이명 권․오상백, 2005; 황민구․황태연, 2016; Chen,&

Takamatsu, 2015), 공공 디자인으로서의 야간경 관 분석(안지윤 외 2인. 2015; 이광국 외 2인, 2015) 등이 있다. 관광학 분야에서는 관광자원으 로서의 야간경관 조성(김태헌․박숙진, 2017; 이미 순, 2007; 이수진 외 2인. 2015), 야간관광 활성화 전략(권봉헌․서재수․김해룡. 2011), 야간관광 콘텐 츠 중 야시장 방문자 조사(김성민, 2017; 김성민 외 2인, 2019) 등이 있다. 또한, 야경의 중요성을 제시하고 도시를 분석한 선행 연구도 있는데, 예를 들어 홍콩의 상징적 풍경 연구(Huang & Wang, 2018), 상하이의 도시 경관(Wuren, Yang, & Xia, 2015), 부산의 야간경관 공공디자인(안지윤 외 2 인, 2015) 등이 있다. 이에 따라서 일시적 환경 변 화를 고려한 도시의 야간경관을 연구할 필요성이 제기된다.

3. 텍스트 마이닝(Text mining)기법을 활 용한 인식

텍스트 마이닝이란 텍스트 기반의 비정형 데이 터로부터 기존에 알려지지 않은 유용한 패턴과 지 식을 발견하기 위한 목적으로 사용되며, 자연어처 리와 형태소 분석기술로 수집하여 정제하고, 단어 를 추출하여 빈도수를 제시함으로써 순위나 인식 의 유사성, 일반성을 찾아내는데 사용된다(심영석·

김홍범, 2016). 의미연결망분석은 사회연결망 분 석기법(social network analysis)을 미디어 메시지 에 적용한 것으로서, 주로 사회과학에서 사용하고 있다. 이는 텍스트 중 어떤 단어들을 사용하고 배치 했는지에 대한 구조적 관계를 분석하고, 구조의 패 턴과 의미를 분석함으로써 관계의 형태 속에 내포 되어있는 메시지의 의미를 도출하는 분석방법이 다.

최근 관광분야에서는 소셜 미디어 데이터를 통 해 텍스트 마이닝 연구가 주로 진행된다. 그 중에서 관광객 특성 분석(Yuan & Medel, 2016), 관광경로 분석(Barchiesi, Moat, Alis, Bishop & Preis, 2015), 여가 활동 키워드 분석(김효림·전익기, 2018; 송학준·한주형, 2020), 지역의 관광지, 레저 활동 및 음식점에 방문한 관광객 인식 분석 연구가 진행되고 있다(박예림 외 5인, 2019; 최홍열·박은 영, 2019). 뿐만 아니라 다양한 언어로 된 다국어 관광안내 사이트를 통해 각국의 관광 선호도를 파 악하는 연구(Zeng, Nakatoh, Hirokawa, &

Eguchi, 2019), 텍스트 마이닝의 전형적인 ‘감정’

을 수치로 표현하고 분석한 연구도 있다(임영희․김 홍범, 2019; Godnov, & Redek, 2016). 관광이미 지를 빅데이터를 활용한 연구에서는 국내 서울을 연구 대상으로 텍스트 마이닝 분석하여 관광지 이 미지 요소를 살펴보고자 하였으며, 분석 결과 관광 객들은 관광지의 매력물과 기반시설, 관광지를 대 표하는 상징물 등의 인지적 요소가 주된 관심사인 것을 알 수 있었다(심영석·김홍범,2016). 또 다른 국내 연구에서도 이를 기반으로 빅데이터 분석을 통한 대구의 관광지 이미지를 9가지 유형으로 분류 하여 분석하였다(서정아․오익근, 2017). 뿐만 아니 라 국가단위나 지자체에서도 빅데이터를 활용한 외 래관광객 관광행동을 분석함으로써 정책적 시사점 을 제시하고 있다. 일본 관광청에서는 주요 분석 데 이터로 로밍데이터, GPS 데이터, SNS 데이터를 토 대로 관광정책 방향 설정을 위한 활용 체계를 구축 하고 있다. 이 데이터들 중에서도 SNS를 활용하여 인식파악을 통해 관광정책 수립 및 환경정비에 활용 하고 있었다(오유라, 2019). 한편, 소셜 미디어를 활 용한 연구가 다양하고 활발하게 진행되고 있는 가운 데 야간경관을 주제로 관광 도시를 연구하여 분석한 선행연구는 전무한 상황이다. 도시를 방문한 관광객 들은 소셜 네트워크의 채널을 통해 관광경험을 리뷰 로 남기게 되는데, 이러한 관광객들의 표현은 관광

지 이미지로써 분석이 가능할 것이다. 또한, 부산의 국제거점도시로서의 역할을 위해서는 중·장기적인 계획에 앞서 관광객들의 인식을 바탕으로 분석할 필 요가 있다.

Ⅲ. 연구방법

1. 데이터 수집 대상과 범위 선정

본 연구는 소셜 네트워크(SNS)에 나타난 야간경 관에 대한 관광지 및 인식에 대하여 부산도시를 대 상으로 진행하고자 한다. 실제 내국인들의 경험과 후기(Text)를 확인할 수 있는 국내 포털사이트인 네이버와 다음의 블로그와 카페를 대상으로 데이 터를 수집(Crawling) 진행하였다. 본 연구를 위한 키워드로는 “야간경관+부산”으로 데이터를 수집 하였다. 시간적 수집기간은 2018년 1월1일부터 2019년 12월 31일까지 최근 2년으로 한정하였다.

수집 기간을 한정한 이유는 부산이 국제거점도시 로서의 도약에 앞서 어떠한 야간경관지로서의 역 할을 하고 있으며, 장기적인 실행계획을 수립하고 점진적으로 구현하기 위해 부산 지자체 입장에서 는 어떠한 노력이 필요한지를 살펴보기 위함이다.

수집된 원문을 살펴보면서 홍보성 블로그는 걸러 냈으며, 부산 야간경관과 관련이 없는 글들은 모두 제거 하여 본 연구에 적합한 데이터만 수집하였다.

또한, 관련 없는 단어들은 삭제하였으며, 정제 (Data Preprocessing)를 하였다. 이후 정제된 텍스 트를 가지고 분석(Analysis)을 실시하였다. <Table 3>은 데이터 수집의 전체적인 개요이다.

2. 데이터 분석 방법

본 연구에서는 관광지 이미지에 대한 관광객들 의 직접적인 인식을 조사하기 위해 온라인의 리뷰 데이터를 수집하여 소셜 미디어 분석(키워드 분석,

사회연결망분석)을 수행하였다. 기존의 사회 연결 망 분석의 개념은 소셜 네트워크 내의 사람 사이의 관계를 통해 사람의 행위와 사회구조를 파악하려 는 시도이다(손동원, 2002). 한편, 본 연구에서 진 행하는 소셜 미디어 분석은 사용자들이 남겨놓은 텍스트를 통해 분석이 이뤄진다.

소셜 미디어 분석을 위해 분석과정으로서 국내 프로그램인 텍스톰(Textom)으로 온라인 데이터를 수집 하였다[①]. 수집된 리뷰 데이터를 바탕으로 명사와 형용사를 추출하였다[②]. 또한, 수집된 데 이터인 비정형 데이터를 분석하기 위해 텍스트 정 제과정을 수행하였다[③]. 원문을 살펴보면서 홍 보성 블로그는 걸러냈으며, 본 연구에 적합한 데이 터만 수집하기 위해 야간경관과 관련 없는 단어들 은 삭제하였다. 예를 들어, ‘것’, ‘때’, ‘곳’, ‘ 및’

등의 조사, 대명사, 부사 등을 삭제하였다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해 정제된 단어들은 선행 연구를 바탕으로 관광지 이미지의 구성요소에 해 당하는 세부요인을 추출하였다[④]. 분석에 적합 하도록 데이터를 구조화 자료 형태인 단어-문서 행 렬(term-document matrix)로 변환하였으며, 주요 단어들을 선정하였다[⑤]. 추출된 명사와 형용사 에 대하여 빈도가 높은 100개 단어를 산출하였다 [⑥]. 1-mode를 실시하여 빈도가 높은 50개 단어 를 매트릭스로 만들어 저장하였다[⑦]. 사회연결 망분석(SNA: social network analysis)을 위한 가 장 대표적 개념인 중심성(Centrality)분석을 실시하 였으며, 분석 도구로는 UCINET 6을 이용하였다.

중심성의 경우 연결망 내에서 특정 개체(node)가

Content

Collecting word “Night landscape + Busan”

Collecting period January 1, 2018 to December 31, 2019

Collecting channel Naver(blog, cafe), Daum(blog, cafe)

Collecting tool Textom

Collected data 6944 link /18438 node(keyword)

Analysis tool UCINET 6, NetDraw

Analysis procedure Crawling→Data Preprocessing→Analysis

<Table 3> Data collection

중심에 위치하는 정도를 나타낸다(Freeman.

2008). 그 중 대표적인 연결정도 중심성(Degree centrality)과 근접 중심성(Closeness centrality), 매개 중심성(Betweenness centrality) 이 3가지의 중심성 측정방법과 연결정도 중심성의 확장된 개 념인 위세 중심성(Eigenvector centrality)을 분석 하였다[⑧]. 또한, CONCOR(Convergence of iterated correlations) 분석을 실시하였다. 앞서 저 장된 빈도분석과 1-mode 결과값을 상관관계분석 을 통해 나타낼 수 있으며, 노드(단어)들 간의 관계 패턴을 도출하여 분석하는 방법으로써 네트워크 내에 존재하는 하위그룹 관계의 구조적 분석에 활 용된다(손동원. 2002)[⑨]. 사회연결망 분석기법 은 행위의 주체가 의미하는 개체(node) 및 링크 (link)를 활용한 사회연결망 모델링(modeling)으로 이를 구성하는 개체들의 특징에 대해서 계량적으 로 분석하는 기법을 의미한다(Scott, Baggio &

Cooper, 2007). 세부적인 연구의 절차는 한지연·

김홍범(2017)연구 설계를 토대로 재설정하였다.

Ⅳ. 분석결과

1. 검색어의 주요 연관 단어 빈도

“야간경관+부산”과 관련된 단어를 추출하여 주 요 키워드 분석을 하였다. 부산의 야간경관으로 추 출된 단어 중 상위 100개의 단어를 추출한 결과를 살펴보면 다음과 같다. ‘자연경관’, ‘도시’, ‘기여’,

‘해운대‘, ’경관‘ 등의 순으로 나타났으며. 그 중에 서 ‘기여’, ‘조화’, ‘효과’, ‘극대’, ‘지역경제’, ‘활성’

과 같은 지역 경제를 활성화 시키고 일으키는 단어 들의 출현빈도가 높게 나타났다. 즉, 야간경관이 부 산의 지역 경제 활성화를 일으키는 것으로 보여 진 다. 이는 <Table 4>과 같다.

뿐만 아니라 본 연구에서는 관광지 이미지 모델 을 개발한 Beerli와 Martin(2004)와 최근 연구된 서 정아․오익근(2017)가 살펴본 관광지 이미지 요소 를 토대로 분류하여 살펴보았다. 검색된 상위 100 개의 단어들을 토대로 관광지 이미지의 인지·정서·

행동적 이미지 요소에서 세부 요소 9개로 분류하여 살펴보았다. 부산의 야간경관은 주로 인지적 이미 지에 나타난 단어들이 대부분 검색된 것을 알 수 있었으며, 58개의 키워드들이 모두 인지적 이미지 에 해당되는 것으로 나타났다. 세부적으로 살펴보 면, 인지적 이미지 중 자연자원은 자연경관, 해운 대, 해변, 야간, 밤, 빛, 자연, 노을, 바다, 시간, 해안 등의 키워드들로 분류 하였으며, 일반 인프라시설 은 ‘도시, 교량건설, 거리, 설치, 교량, 조명, 다리 등으로 분류하였다. 관광 인프라시설의 경우 자갈 치시장, 국제시장, 야경명소, 전망대, 더베이101, 명소, 불꽃축제, 야시장 등으로 분류하였다.

여가 자원 요소로는 ’천마산, 태종대, 황령산, 공원, 부산시민공원로 분류하였다. 문화/역사/예술 요소 로는 예술성, 축제, 역사, 인물, 영화배우, 탤런트, 문화, 영화, 비석문화마을로 구분하였다. 정서적 이미지는 부산 야간경관의 장소적 환경 및 분위기 요소를 살펴보았으며 총 16개의 키워드들이 나타 났다. 이는 낭만, 사랑, 경치, 야경, 경관, 조성, 조 망, 개설 등으로 분류되었다. 행동적 이미지는 인지 적 이미지와 정서적 이미지를 토대로 관광객들이 어떻게 반응하고 행동하는지에 대한 내용으로 관 광 활동 및 의도, 정치/경제적 요소로 구분하여 살 펴보았으며, 총 26개의 키워드로 분류 되었다. 관 광 활동 및 의도요소로는 관광, 감상, 여행, 여행지, 추천, 소개 등으로 분류 되었다. 정치/경제적 요소 로는 기여, 조화, 효과, 형식, 극대, 지역경제, 활성 등으로 분류 되었다. 특히, 부산관광공사에서 밤에 즐길만한 '야경투어'를 테마로 소개하고 있는 마린 시티, 광안대교, 야시장 등의 키워드가 인기 관광지 로서 함께 추출 된 것으로 보인다. 또한, 부산의 국 제영화제와 관련된 인물, 영화배우, 탤런트, 문화, 영화 과 같은 키워드가 나타난 것으로 판단된다.

이는 다음 <Table 5>와 같이 정리하였다.

Ranking Key words Frequency Ranking Key words Frequency Ranking Key words Frequency Ranking Key words Frequency

1 Natural scenery 2096 26 Travel 274 51 A public park 158 76 Time 120

2 City 2009 27 Street 260 52 Creation 157 77 Haffarang-street 115

3 Contribution 1481 28 Ranking 100 list 255 53 Gwanganri 156 78 Event 114

4 Haeundae 1169 29 Night time 249 54 Plan 156 79 Movie 113

5 Landscape 1066 30 Cheonma mountain 248 55 Lotte Department Store 153 80 Top 113

6 Tourism 895 31 Travel destination 246 56 Nature 152 81 Theme Travel 110

7 Harmony 855 32 Romantic 241 57 Bragging 151 82 Hotel 108

8 Effect 835 33 Bridge 241 58 Character 148 83 Beach 105

9 Form 822 34 Construction 238 69 Sunset 145 84 Guang’an 104

10 Maximum 817 35 Taejongdae 228 60 Open 145 85 Gamcheon Culture Village 104

11 Jagalchi Market 770 36 Night 218 61 A good place to visit 144 86 Nice view 101

12 Beach 709 37 Attraction 210 62 Love 144 87 Night Cherry Blossom Festival 100

13 International market 676 38 Recommendation 196 63 Cherry blossoms 143 88 Director 98

14 Local economy 675 39 Fireworks festival. 195 64 Movie star 141 89 Photograph 98

15 Active 673 40 Hwangryeong mountain 185 65 Cheonmasan-street 141 90 Domestic trends 97

16 Artistic quality 668 41 Lighting 182 66 Actor 141 91 Surroundings 95

17 Bridge construction 595 42 Bridge 177 67 Scenery 141 92 Peripheral landscape 94

18 A night scene 546 43 Landscape lighting 176 68 View 139 93 Tourist 91

19 Festival 456 44 Road 175 69 Busan Citizens' Park 139 94 A beautiful road 90

20 Observatory 382 45 Haeundae-gu 175 70 Culture 138 95 Wonderful 89

21 History 339 46 Bright 171 71 Selection 135 96 The shore of the sea 87

22 Night view 322 47 Introduction 170 72 Domestic 133 97 Theme 82

23 Installation 309 48 Course 167 73 Marine City 127 98 Mood 78

24 Appreciation 305 49 Gwangan Bridge 161 74 Tourist attraction 120 99 Biseok Culture Village 77

25 The Bay 101 282 50 Night market 161 75 Sea 120 100 Appearance 76

<Table 4> ‘Night landscape of Busan’ associated keywords frequency analysis

2. 주요 단어 중심성(centrality)분석

Freeman, Everett and Borgatti가 개발한 UCINET 6는 다양한 연결망 분석 기법을 활용할 수 있는 프로그램이다. 네트워크 분석 중 중심성은 하나 의 노드(node)인 한 개체가 전체 사회연결망의 구조 안에서 중심에 위치하는 정도로 이해할 수 있으며, 네트워크에서 개체와 개체의 근접함과 영향을 나타 내는 지표로도 접근할 수 있다(Stokowski, 1994).

본 연구에서는 부산의 야간경관에서 추출된 상 위 50개의 단어들 중에서 연관 단어의 빈도와 키워 드 간의 관계를 파악할 수 있도록, 연결정도 중심성 (Degree centrality)과 근접중심성(Closeness centrality), 매개중심성(Betweenness centrality), 위세중심성(Eigenvector centrality)을 분석하였 다. 각각의 중심성 분석결과는 상위 10위에 해당하 는 노드를 기준으로 살펴보고자 한다.

연결정도 중심성은 노드가 얼마나 많은 연결 관 계를 가지고, 중심이 되는지를 말하는데 많은 연결 을 가질수록 다른 노드에 미치는 영향 정도가 커져 상대적으로 우위에 있다고 해석된다(손동원, 2002; Knoke & Burt, 1983). 즉, 값이 높을 수록 해당 노드는 다른 노드와의 관계성이 높다는 것이 며, 여행객이 인식하는 관광지 이미지에 직접적인 영향을 주는 요소로 볼 수 있다(한지연·김홍범, 2017). 부산의 야간경관에서 연결중심도가 높은 단어는 자연경관, 도시, 기여, 해운대, 경관, 관광, 조화, 효과 순으로 나타났다.

근접중심성은 네트워크 내의 다른 노드들과 얼 마나 근접하게 연결되어 있는가를 알아보는 것으 로서 해당 키워드가 얼마나 네트워크 중앙에 위치 해 있는가를 측정하는 것이다(손동원, 2002). 근접 중심성은 연결정도 중심성과는 달리, 직접적으로 연결된 점뿐만 아니라 네트워크 내에 간접적으로 연결된 모든 점들 간의 거리를 계산하여 중심성을 측정한다는 특징을 가진다. 즉, 값이 높을 수록 해 당 노드는 다른 노드와 쉽게 연결되어 나타날 수

있으며, 여행객의 인식에 다른 관광지 이미지의 구 성개념과 엮었을 때 시너지효과를 낼 수 있는 요소 로 볼 수 있다(한지연·김홍범, 2017). 부산의 야간 경관에서 근접 중심성이 높은 단어는 자연경관, 도 시, 경관 키워드가 0.98로 가장 높게 나타났고, 이 후 명소, 야경명소, 조화, 여행 관광 순으로 나타났 다.

매개중심성은 노드와 노드들 사이에 있어 그 중 심도를 계산하는 값이다. 그래서 리더나 영향력이 높은 노드들을 가장 잘 포착한다. 즉, 값이 높을 수 록 해당 노드는 다른 노드들이 나타날 때 중개 역할 이 상대적으로 많다는 것이며, 어떤 특정한 노드를 경유하지 않으면 그 연결이 이뤄질 수 없고 의미가 사라지는 경우가 발생한다. 노드들 사이에 존재하 면서 이들의 관계를 연결해주는 다리 역할을 하는 영향력 정도로 볼 수 있다(손동원, 2002). 즉 여기 서 나타나는 키워드는 여행객들의 인식에 의존성 이 큰 요소로 볼 수 있다(한지연·김홍범, 2017). 부 산의 야간경관에서 매개중심성이 높은 단어는 역 사, 자연경관, 도시, 경관, 명소, 황령산, 야경명소 순으로 높았다. 이는 다른 키워드들 보다 부산의 야간경관을 나타내는데 자원에 해당될 수 있는 역 사, 자연경관, 황령산이 뛰어난 매개성이 있다고 판 단되며, 야간경관의 중심적 역할을 한 것으로 판단 해 볼 수 있다.

위세중심성은 연결정도 중심성에서 한 단계 심 화된 분석으로써 높은 연결성을 가진 노드와 노드 를 분석해 낸 것으로 전체 연결망에서 가장 영향력 이 높은 노드들이라고 볼 수 있다. 즉, 값이 높을 수록 해당 노드는 실제 관광지 이미지에 대한 여행 객들의 인식에 큰 파급력을 가지는 것으로 볼 수 있다(한지연·김홍범, 2017). 부산의 야간경관에서 위세중심성이 높은 단어는 기여, 도시, 자연경관, 관광, 조화, 효과, 형식 극대 순으로 나타났다.

중심성 분석 결과 자연경관, 도시, 경관의 키워 드는 연결, 근접, 매개, 위세 중심성 분석 모두에서

상위를 차지함에 따라 “야간경관+부산”의 중심적 인 단어임을 알 수 있었다. 특히 역사의 키워드는 빈도 분석결과 다소 높지 않은 순위임에도 불구

Factors Keywords Frequency

Cognitive

Natural resources

Natural scenery, Haeundae, Beach, Night time, Night, Bright, Nature, Sunset, Sea, Time, The shore of the sea

11 General infrastructure

City, Bridge construction, Street, Installation, Bridge, Lighting, Bridge, Landscape lighting, Road, Haeundae-gu,

Gwangan Bridge, Gwanganri, Cherry blossoms, Cheonmasan-street, Domestic, Guang’an, Surroundings,

Construction

18

Tourist infrastructure

Jagalchi Market, International market, A night scene, Observatory, The Bay 101, Attraction, Fireworks festival, Night market, Lotte Department Store, Marine City, Haffarang-street, Hotel, Beach, Gamcheon Culture Village,

Night Cherry Blossom Festival

15

Tourist leisure and recreation

Cheonma mountain, Taejongdae, Hwangryeong mountain, A public park, Busan Citizens' Park

5 Culture, history and art

Artistic quality, Festival, History, Character, Movie star, Actor, Culture, Movie, Biseok Culture Village

9 Affective Atmosphere of the place

Romantic, Love, Scenery, Night view, Landscape, Creation, View, Open, Top, Director, Nice view, Peripheral

landscape, A beautiful road, Wonderful, Mood, Appearance

16

Conative

Tour activities, Behavior/recommendation/revis

it intention

Tourism, Appreciation, Travel, Travel destination, Recommendation, Introduction, Course, Plan, Bragging, A good place to visit, Tourist attraction, Theme Travel, Photograph, Tourist

14 Political and economic

Contribution, Harmony, Effect, Form, Maximum, Local economy, Active, Ranking 100 list, Selection, Event,

Domestic trends, Theme

12

<Table 5> ‘Destination Image’ analysis result

Degree centrality Closeness centrality Betweenness centrality Eigenvector centrality

1 Natural scenery 0.143 1 Natural scenery 0.98 1 History 0.028 1 Contribution 0.393

2 City 0.185 2 City 0.98 2 Natural scenery 0.018 2 City 0.347

3 Contribution 0.211 3 Landscape 0.98 3 City 0.018 3 Natural scenery 0.248

4 Haeundae 0.021 4 Attraction 0.942 4 Landscape 0.018 4 Tourism 0.239

5 Landscape 0.114 5 A night scene 0.925 5 Attraction 0.015 5 Harmony 0.239

6 Tourism 0.123 6 Harmony 0.907 6 Hwangryeong mountain 0.015 6 Effect 0.238

7 Harmony 0.122 7 Travel 0.907 7 A night scene 0.013 7 Form 0.238

8 Effect 0.122 8 Tourism 0.891 8 Travel 0.013 8 Maximum 0.238

9 Form 0.121 9 Bright 0.891 9 Tourism 0.012 9 Jagalchi Market 0.23

10 Maximum 0.121 10 Haeundae 0.875 10 Harmony 0.012 10 Landscape 0.22

11 Jagalchi Market 0.115 11 Festival 0.875 11 Beach 0.011 11 Beach 0.214

12 Beach 0.103 12 Beach 0.845 12 Festival 0.011 12 International market 0.214

13 International market 0.102 13 Bridge 0.831 13 Bright 0.011 13 Active 0.214

14 Local economy 0.096 14 Road 0.831 14 Bridge 0.01 14 Artistic quality 0.214

15 Active 0.102 15 Installation 0.803 15 Haeundae 0.009 15 Local economy 0.202

16 Artistic quality 0.102 16 Observatory 0.79 16 Road 0.009 16 Bridge construction 0.182

17 Bridge construction 0.088 17 Night time 0.79 17 Taejongdae 0.008 17 Ranking 100 list 0.075

18 A night scene 0.012 18 Cheonma mountain 0.79 18 Cheonma mountain 0.007 18 Bridge 0.063

19 Festival 0.025 19 Taejongdae 0.79 19 International market 0.006 19 Construction 0.062

20 Observatory 0.008 20 Travel destination 0.778 20 Installation 0.006 20 Bridge 0.042

21 History 0.007 21 Recommendation 0.778 21 Night time 0.005 21 Festival 0.031

22 Night view 0.007 22 Landscape lighting 0.778 22 Bridge 0.005 22 Cheonma mountain 0.029

23 Installation 0.006 23 Street 0.766 23 Haeundae-gu 0.005 23 Taejongdae 0.029

24 Appreciation 0.004 24 Romantic 0.766 24 Effect 0.004 24 Road 0.029

25 The Bay 101 0.005 25 Haeundae-gu 0.766 25 Jagalchi Market 0.004 25 Haeundae-gu 0.028

26 Travel 0.006 26 Night view 0.754 26 Observatory 0.004 26 Haeundae 0.015

27 Street 0.006 27 Lighting 0.754 27 Recommendation 0.004 27 Attraction 0.013

28 Ranking 100 list 0.038 28 Introduction 0.754 28 Lighting 0.004 28 A night scene 0.011

29 Night time 0.005 29 Effect 0.742 29 Landscape lighting 0.004 29 Observatory 0.009

30 Cheonma mountain 0.021 30 Jagalchi Market 0.742 30 Night market 0.004 30 Installation 0.004

31 Travel destination 0.005 31 History 0.742 31 Street 0.003 31 Travel 0.004

32 Romantic 0.004 32 Bridge 0.742 32 Travel destination 0.003 32 Street 0.004

33 Bridge 0.034 33 Night 0.742 33 Romantic 0.003 33 Travel destination 0.004

34 Construction 0.033 34 Gwangan Bridge 0.742 34 Construction 0.003 34 Romantic 0.004

35 Taejongdae 0.021 35 International market 0.731 35 Gwangan Bridge 0.003 35 Landscape lighting 0.004

36 Night 0.006 36 Appreciation 0.721 36 Contribution 0.002 36 History 0.003

37 Attraction 0.011 37 Night market 0.721 37 Form 0.002 37 Night view 0.003

38 Recommendation 0.005 38 Contribution 0.71 38 Local economy 0.002 38 Night 0.003

39 Fireworks festival. 0.003 39 Form 0.71 39 Night view 0.002 39 Bright 0.003

40 Hwangryeong mountain 0.004 40 Ranking 100 list 0.71 40 Ranking 100 list 0.002 40 Course 0.003

41 Lighting 0.004 41 Construction 0.71 41 Night 0.002 41 Appreciation 0.002

42 Bridge 0.021 42 Course 0.7 42 Introduction 0.002 42 Night time 0.002

43 Landscape lighting 0.005 43 Maximum 0.69 43 Maximum 0.001 43 Recommendation 0.002

44 Road 0.02 44 Local economy 0.681 44 Active 0.001 44 Fireworks festival. 0.002

45 Haeundae-gu 0.02 45 Fireworks festival. 0.671 45 Bridge construction 0.001 45 Lighting 0.002

46 Bright 0.004 46 Bridge construction 0.662 46 Appreciation 0.001 46 Introduction 0.002

47 Introduction 0.003 47 Hwangryeong mountain 0.653 47 Fireworks festival. 0.001 47 Gwangan Bridge 0.002

48 Course 0.003 48 Active 0.645 48 Course 0.001 48 Night market 0.002

49 Gwangan Bridge 0.005 49 Artistic quality 0.636 49 Artistic quality 0 49 The Bay 101 0.002

50 Night market 0.004 50 The Bay 101 0.445 50 The Bay 101 0 50 Hwangryeong mountain 0.002

<Table 6> ‘Night landscape of Busan’ centrality analysis results

하고, 매개 중심성에서는 가장 높게 나타나 네트워 크 상에서 게이트 역할을 하는 것을 알 수 있었다.

분석 결과는 다음 <Table 6> 이다.

3. 주요 단어 상관계수(Correlation coeff icient) 분석

본 연구에서는 구조적 등위성 분석(CONCOR) 을 수행하기에 앞서 부산의 야간경관에서 추출된 상위 30개의 단어들 간의 상관계수를 분석하였다.

상관계수란 공분산을 표준화한 값이다(노경섭, 2016). 상관계수는 공분산을 표준편차로 나눴기 때문에 표준화된 공분산이라고도 불린다. 나누게 되면 어떠한 값이든 –1에서 1사이의 값을 가지게 된다. (+)값은 양의 상관관계, (-)값은 부의 상관관 계를 나타내는 것이다. 따라서 상관계수는 크기와 방향을 나타낼 수 있다. 보통 0~0.2는 약한 상관, 0.3~0.5는 중간, 0.6~0.9는 강한 상관을 보인다고 해석한다. 한편, 텍스톰에서는 동질요인을 0으로 표시되고 1에 가까울수록 상관관계가 높다고 판단 된다. <Table 7>은 네트워크 분석의 주요 지표인 중심성 값들 간의 상관관계를 알아보기 위해 각 중 심성들의 50개 단어의 네트워크 데이터를 이용하 여 각 중심성 값들을 계산하고 이를 Spearman rho 의 상관분석을 실시한 결과이다. 4개 중심성 값들 은 모두 0.01 수준에서 모두 유의함을 알 수 있었 다. 특히 부산 야간경관 네트워크에서 연결중심성 은 근접중심성과, 근접중심성은 아이겐벡터중심성 과 더 강한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 즉, 부산 야간경관의 50단어 네트워크에서 중심성이 높은 노드들은 직접적인 연결 관계가 많을 뿐만 아 니라 영향력 있는 노드들과 연결되어 있음을 의미 한다. 이후, 각 단어들 간의 상관계수를 살펴보았 다.

부산 야간경관의 상관계수 중 높은 단어는 극대와

Degree centrality Closeness centrality Betweenness centrality Eigenvector centrality

Degree centrality 1

Closeness centrality .792** 1

Betweenness centrality .841** .909** 1

Eigenvector centrality .907** .859** .954** 1

** p<.01

<Table 7> ‘Night landscape of Busan’ correlation between network centrality

형식이 0.9964로 가장 높은 상관계수를 보였으며, 극대와 효과가 0.9872, 극대와 조화가 0.9734, 극 대와 기여가 0.9691 순으로 높게 나타났다. 상관계 수 분석 값은 <Table 7>과 같다.

4. 구조적 등위성 분석(CONCOR: CONve rgence of itrated CORrelations)

구조적 등위성 분석(CONCOR)은 매트릭스를 도출하여 각 노드(단어)의 지위, 관계구조, 특성 파 악이 가능하며(최홍열·박은경, 2019), 의미연결망 내에서 유사한 지위를 가지고 있는 단어들을 그룹 화하고, 그룹들 간의 관계를 분석할 수 있다.

뿐만 아니라 단어들 간 연결 관계의 패턴을 분석 하여 그 유사성을 볼 수 있다. 연결 관계 패턴의 유사성이 클수록 노드들 간의 구조적 등위성의 정 도는 크다고 해석된다(반현정·전재균, 2019). 가장 효과적인 방법 중 하나가 군집분석(cluster analysis)인데, 이는 서로 간의 관련성을 토대로 동 질성이 높은 집단끼리 묶어주는 통계기법이기 때 문이다(Lee & Yoon, 2014). 구조적 등위성 분석은 상관관계 분석을 반복적으로 수행하여 나는 유사 한 집단을 찾아내는 방법이다.

부산의 야간경관에서는 세 개의 클러스터가 생 성되었고, 그 중에서 조명, 전망대, 더베이101, 낭 만, 밤, 다리, 자연경관, 여행, 야간, 설치, 감상, 100선, 여행지, 소개, 야시장, 명소, 야경, 코스, 추 천, 빛, 경관조명, 야경명소, 거리, 역사, 천마산, 태종대, 황령산 노드가 포함된 클러스터가 가장 크 게 이루어졌다. 이를 ‘관광성’으로 이름지었다. 야

간경관을 활용해 도시의 야간관광을 일으키는 의 미로 해석되며, 야경은 구경거리가 되고 관광코스 이며 추천되는 장소로 여겨지는 의미를 포함하고 있다. 다음으로는 자갈치시장, 극대, 예술성, 건설, 교량, 조화, 관광, 교량건설, 도로, 경관, 형식, 해 변, 효과, 국제시장, 기여, 도시, 지역경제, 활성 노 드가 포함되어 있어 ‘활력성’로 명명하였다. 야간 경관은 도시를 활성화시키고 경제적 성과로 이어 지는 것으로 해석된다. 해운대, 해운대구, 광안대 교, 축제, 불꽃축제 노드가 포함되어 있는 클러스터 는 ‘심미성’으로 지칭하였다. 해운대와 광안리 등 해안을 중심으로한 건축물의 화려한 조명은 해안 경관을 높여주고 있으며 특히, 불꽃축제는 국제적 수준에서 야간경관의 볼거리를 제공하고 있다고 해석된다.

Ⅴ. 논의 및 결론

해외 선진도시들에서는 ‘야간경관’을 활용하여 도시 관광의 매력적 요소로써 도시 정체성을 위한 다양한 전략들을 만들고 있다(최민아 외, 2009).

이러한 도시야간경관은 랜드마크적인 건축물에 조 명을 밝혀 관광객들을 유인하며(최안섭

․정연홍,

2009), 여행지에 대한 관광객들의 인상을 증폭시 킨다(Jiwa, et al., 2009). 즉, 야간경관은 관광소비 자들에게 관광목적지 이미지에 영향을 미치며, 인 식에 근거한 선택 요인이 될 수 있다. 낮에는 없는 야간의 풍경, 밤을 즐기게 해주는 빛에 관심이 모아 진 것이다. 우리나라에서도 도시경관의 가치에 대 한 인식과 요구가 높아지면서(최일홍 외 4인, 2007), 2007년 도시지역 경관 관리를 목표로 ‘경관 법’이 제정되었으며, 이후 지자체별 조례를 만드는 등의 노력을 기울이고 있다. 뿐만 아니라 국내 지자 체들은 야간경관 계획을 수립하여 기본경관계획 또는 야간경관 계획 내에서 관련 사항들을 다루고 있다(부산광역시, 2015). 한편, 각 지자체에서는

야간관광 프로그램으로 빛을 활용한 콘텐츠 개발 에 주력하고 있으나, 장기적인 야간경관계획이 아 닌 한시적인 이벤트성에 가까워 체계적인 경관계 획의 필요성이 제기된다.

이를 토대로 본 연구는 도시야간경관 연구를 위 해 우리나라의 제 2의 도시 부산을 선정하였으며, 연구 방법으로는 소셜 네트워크를 활용해 부산의 야간경관에 대한 도시 이미지로서의 키워드 분석 을 통해 관광객들의 인식을 살펴보고자 하였다.

이에 본 연구의 주요 분석결과를 바탕으로 시사점 을 제시하면 다음과 같다.

첫째, 선행연구에서는 관광지 한 장소만을 분석 한 분단적 연구였다면, 본 연구에서는 부산 도시를 관광목적지로서 통합적이고 거시적인 환경까지 살 펴보았다. 분석은 도시 이미지와 관광지이미지의 선행연구를 살펴보고 인지·정서·행동적 이미지로 재분류 하여 부산의 야간경관 키워드를 분석 하였 다(Ko & Park, 2000). 분석결과 인지적 이미지 요 소에 58개의 단어가 해당되었으며, 그 중에서도 일 반 인프라 시설에 많은 키워드들이 도출 되었다.

결과를 살펴보면, 부산의 경우 야간경관 이미지로 서 초기 단계로 평가 된다. 또한, 부산만의 특징 있 는 야간경관이 부족한 것으로 분석되었다. 결과들 을 살펴보면, 구체적인 경관명소보다는 공공조명 이 연관 키워드로 높게 나타났다. 경관 조명의 단계 를 살펴보면, 초반에는 다리나 역사적 건축물의 존 재를 두드러지게 하는 데에 중점을 둔 빛이었다가, 차츰 선적인 빛에서 면적인 빛으로 조명의 범위가 넓어져서, 도시 전체를 조명하는 빛의 도시계획을 고려하게 된다는 점에서 부산의 야간경관은 아직 초기 단계라 볼 수 있다(안현태·김정태, 2003). 따 라서 국제적 거점도시로서의 부산시 관광 계획 목 표를 위해서는 도시야간경관에 대한 계획을 고려 할 필요가 있다. 야간경관의 매력을 상승시키기 위 한 거리조명과 경관조명 차원의 접근으로써 특정 시설물이나 야간경관 명소가 필요하다고 판단된

다. 이후 도심부와 교외부를 분류하여 지역적 구분 을 두어 각 지역의 특성을 노출할 수 있는 야간경관 환경을 만들 필요가 있음을 보여준다.

둘째, 부산야간경관의 네트워크 분석결과를 살 펴보면 다음과 같다. 중심성 분석 결과 ‘자연경관’,

‘도시’, ‘경관’의 키워드는 연결, 근접, 매개, 위세 중심성 분석 모두에서 상위를 차지함에 따라 “야간 경관+부산”의 중심적인 단어임을 알 수 있었다. 특 히 ‘역사’의 키워드는 빈도 분석결과 다소 높지 않 은 순위임에도 불구하고, 매개 중심성에서는 가장 높게 나타나 네트워크상에서 게이트 역할을 하는 것을 알 수 있었다. ‘역사’의 키워드는 다른 관광목 적지(노드)들보다 정보에 쉽게 접근 할 수 있고 활 발한 연계 활동이 가능하기 때문에 관광목적지들 간의 연결고리로서 역할을 할 수 있을 것이라 판단 된다. 이와 같은 결과는 관광객들이 느끼는 야간경 관의 주요한 관광 행동을 나타내며, 부산 야간경관 의 이미지들 중에서도 강한 관광목적지들임을 알 수 있다. 따라서 중심성이 높은 관광목적지들을 중 심으로 야간경관계획이 필요함을 알 수 있다.

셋째, 부산야간경관은 ‘관광성’, ‘활력성’, ‘심미 성’으로 유형화 되었다. 구조적 등위성 분석에서 노 드들의 군집분석을 실시하였을 때 이와 같이 세 개 의 군집으로 나뉘었다. 이를 통해 야간경관은 도시 의 활성화와 관련되어 있다고 해석할 수 있으며, 야간을 즐기는 경관감상이 추천되고 코스가 될 수 있음을 시사한다. 또한 부산의 해안을 중심으로 한 야경과 콘텐츠 중 불꽃축제 매력이 소셜미디어에 서 주요하게 연결되어 있음을 알 수 있었다. 현재는 이벤트성 ‘불꽃축제‘가 부산의 주요한 야간경관 요 소임이 알 수 있지만, 이제는 자체로서 상징성, 역 사성, 기념성 등을 지닐 수 있는 랜드마크의 야간경 관계획이 필요함을 시사한다. 이로써 단기적인 콘 텐츠가 아닌 장기적인 부산의 야간경관 이미지로 자리매김 할 수 있을 것이다.

이를 토대로 학술적 시사점과 실무적 정책 시사

점을 제시하면 다음과 같다. 먼저, 관광지 이미지의 통합적인 접근과 네트워크를 분석하였다는 점이 다. 야간경관은 관광객들에게 필요한 관광매력요 소이지만, 아직 관광학에서는 체계적인 접근이 부 족함을 알 수 있었다. 이에 따라 소셜 미디어 분석 을 통해 도시의 관광지 이미지의 요소를 세 가지 차원으로 분석하고, 세부적인 요소를 재분류하여 부산 야간경관 키워드에 적용하였다. 이는 부산의 관광지 이미지의 통합적이며 종합적인 연구라 판 단된다. 또한, 사람들이 도시를 읽고 기억하는 인식 체계를 바탕으로 도시의 구조를 분석하고 주요한 경관요소를 도출하고자 하였다. 두 번째로는 네트 워크 분석기법을 활용하여 야간경관을 분석 하였 다는 점이다. 각 키워드 용어에 함의 되어 있는 의 미를 파악하여 소셜 네트워크 분석을 통해 분석의 체계를 확립하였다는 의미를 줄 것이다. 추후 연구 에는 분석된 야간경관 키워드를 통해 도시야간관 광의 학술적 연구로 적용이 가능할 것이다.

또한, 본 연구는 정책적 시사점으로 관광객이 선 호하는 야간경관 이미지 연출을 통한 부산 관광지 의 경쟁력 제고에 수반되는 가장 효과적인 마케팅 방안을 도출하는 데 필요한 시사점을 제시할 수 있 다. 첫째, 소셜 네트워크 이용자들의 야간경관 관련 관심사와 관광지 이미지를 파악하고, 결과를 토대 로 주요 이슈를 도출하였다는 것이다. 이러한 이슈 들은 부산 지자체에서 테마 여행을 기획하는데 도 움을 줄 수 있다. 둘째, 현재 국제 관광도시로서 역 할을 수행하기 위해서는 도시경관 활성화를 위한 종합계획에 입각한 체계적인 야경경관계획이 이루 어져야 한다. 도시의 야간경관 관리는 도시 전체를 아우르는 이미지를 설정하고 관리 대상을 선정하 여 조명 원칙을 세우고 실행 가능한 행동지침을 제 시하는 종합적인 작업이라 할 수 있다(차주영, 2012). 각 공간의 주요한 용도와 기능들을 고려하 여 문화적 차이를 반영하도록 하여야 하며, 그 도시 의 역사와 공간이 갖는 의미가 부각되어야 한다.

특히, 그 지역의 특성을 살려 정체성이 형성하기 위한 전략 개발이 필요하다. 이로써 부산이 국제거 점도시로서 세계적 수준 도시가 되기 위해서는 야 간경관으로써 이미지가 형성되는 경로가 다원화되 어 장소의 체험이나 시각적 특성뿐만 아니라 매체 를 통해 간접적으로 영향을 받을 수 있는 체계적인 도시로서의 계획이 필요하다. 즉, 지역 특성에 맞는 종합계획을 세워 다양한 분야의 전문가들과 상호 협력하여야 한다.

특히, 부산시는 2015년 ‘부산시 야간경관 기본 계획’을 수립하였으며, 기존 실행계획을 검토함에 따라 2020년까지 단기적 실행계획을 세워 세부사 업을 진행하고자 하였다(부산광역시, 2015). 단기 적 추진사업으로 야간경관사업이 마무리 되는 단 계인 것이다. 또한 부산시는 2024년까지 연간 1,000만 명의 외국인이 방문하는 관광도시로 만들 겠다는 목표도 제시하였다. 이를 위해서는 도시 정 체성 강화로 인한 관광객 유치가 필요하며, 이는 부산의 야간경관 브랜드 가치를 높일 필요성이 제 기된다. 앞서 제시한 프랑스의 리옹 시의 사례처럼 차별적인 리옹 시만의 경관적인 특징이 무엇보다 필요하다. 리옹 시는 무엇보다 지리적인 입지에서 나타나는 자연환경적인 특징과 오랜 역사에 걸쳐 조성된 건축물과 도시구조에 의해 나타난다. 부산 시도 마찬가지로 본 연구에서 분석하였던 관광지 이미지에 맞춰 자연자원, 일반 인프라 시설, 관광 인프라 시설, 여가 자원, 문화/역사/예술, 장소적 환경 및 분위기에서 강조 하고 싶은 유형별 가시화 계획이 필요하다. 도시 전체를 아우르는 일관된 이 미지를 표출하면서 개별공간의 분위기를 연출하기 위한 각 유형별 계획이 필요한 것이다. 도시의 도시 경관계획에서 랜드마크를 적절히 도입함으로써 도 시의 식별성 강화, 이미지 제고, 경관미 향상 등을 달성할 수 있으며, 도시의 곳곳에 자리한 문화재와 아름다운 역사 건축물은 도시를 상징하는 랜드마 크이자 사람들을 끌어들이는 매개체가 될 수 있다.

이를 통해 부산만이 갖는 차별적인 도시 정체성이 강화 될 것이며, 야간경관 브랜드 가치를 높일 수 있을 것이다.

본 연구의 한계점으로는 체계적 분석의 한계와 한국 포털 사이트로 한정됨에 따라 한국어로만 분 석이 진행되었다는 점에서 다국적 관광객에 대한 인식을 분석하지 못하였다. 마지막으로 키워드로 나타났던 도시, 한국, 부산 등은 일반 인프라시설로 분류하기에는 다소 어려움이 있는 것으로 보여진 다. 이에 향후 연구에서는 이러한 문제점들을 극복 하여 이론적인 측면과 실질적인 측면에서 기여할 수 있기를 기대한다.

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