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문제 정의
- "하천경관의 유축경(流軸景)이라 함은 하천경관구도 중에서 가장 하천을 파악하기 쉬운 구도로서 특히, 양안과 하천의 흐름이 한눈에 보이는 곳을 말한다"(金龍洙과 金秀峰, 1998). 따라서 본 연구는 강남 전통 수향 하천경관의 유축경 경관을 중심으로 연구하였다.
- 따라서 본 연구는 중국 전통 강남 수향 하천경관인 주장 (周莊)을 대상으로 경관 형용사 분석에 의한 시각적 특성을 도출하고 시각적 특성과 선호도의 관계를 파악하여, 중국 강남 전통 수향의 하천 경관 계승에 관한 기초 자료를 제시하고자 한다.
제안 방법
- 22장의 경관 슬라이드를 대상으로 25쌍 형용사로 설문조사한 내용을 바탕으로 요인분석을 실시한 결과, 4개의 인자군을 도출하였다(표 4). 전체 변량 중 이들 인자군의 공통분산(T.
- 강남 수향 하천경관의 4개 물리적 조건 변수들의 물리적 점유율은 Auto CAD를 이용하여, 경관사진을 통해서 산출하였다 (표 5).
- 강남 수향(水鄉) 하천경관을 구성하고 있는 물리적 요소의 점유율에 따른 선호도의 영향 정도를 파악하기 위해서 물리적 변수인 “보도”, “호안”, “건축물 및 조형물”, “자연적 요소” 등 4가지의 점유율을 독립변수로 하고, 시각적 선호도의 평균값을 종속변수로 하여 선형 다중회귀분석을 실시하였다 (표 6, 7).
- 사진 22장은 동일한 경관이 반복되지 않도록 무작위로 배열하였다. 먼저 22장의 사진을 차례로 보여준 후 다시 처음으로 되돌려 각 사진을 10초간 보여준 후 25쌍의 경관형용사를 사용하여 경관을 평가하도록 하였다.
- 먼저 설문 결과를 충분히 신뢰할 수 있도록 형용사 25쌍을 가지고 신뢰도 분석을 실시하였다. 하천경관의 시각적 선호도 및 시각적 이미지를 분석하기 위하여 조사에 사용된 사진 별로 시각적 선호도 및 형용사 이미지 항목의 평균 분석을 실시하였다.
- 물리적 변수는 중국 강남 하천에 사용한 물리적 요소인 “자연적 요소(나무, 하늘, 하천)”, “건축물 및 조형물”, “보도”, “호안” 총 4가지로 구성하였다(표 2).
- 본 연구에서 경관평가에 사용된 경관 형용사 어휘는 대상 하천과 주변의 경관 특성을 설명할 수 있는 형용사 어휘를 위주로 선택하였다. 중국의 강남 전통 수향 경관 평가 시 언급된 형용사(Jin Yi, 2008) 및 한국의 도시경관분석을 위한 경관형용사 목록 작성(주신하와 임승빈, 2003)을 참고하여 총 25쌍을 선정 하였다(표 1).
- 본 연구에서는 연구대상지역의 하천경관에 대한 기초조사와 현지조사를 통한 예비조사를 실시하였다. 연구 실험에 사용하기 위하여 14개의 다리 위에서, 교량의 상․하류 방향으로 총 28장의 슬라이드를 촬영하였다(그림 1).
- 사진 촬영의 시기는 비교적 햇빛이 좋은 날의 12시에서 15시 사이로 정하여 그림자 영향을 최대한 피할 수 있도록 하였다. 사진 촬영은 Nikon D90 디지털카메라(렌즈24～120mm)를 사용하였다.
- 설문결과를 충분히 신뢰할 수 있도록, 형용사 25 쌍에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 그 결과 Cronbach α값은 0.
- 설문은 선정한 경관형용사 및 경관 전체에 대한 선호도를 묻는 항목을 첨가해서 총 25개 항목으로 구성하였다. 형용사 이미지 평가와 선호도는 7점 리커트 등간척도로 작성하였다.
- 시각적 이미지 변수는 형용사와 종합적 특성으로 구성하였다(표 1). 물리적 변수는 중국 강남 하천에 사용한 물리적 요소인 “자연적 요소(나무, 하늘, 하천)”, “건축물 및 조형물”, “보도”, “호안” 총 4가지로 구성하였다(표 2).
- 시점은 사람들이 하천 경관을 조망하는 기회가 많은 다리의 중간지점으로 선정하였다. 촬영의 객관성을 더하기 위해 다리의 중앙부분에 서서 경관의 소점이 일치되는 곳의 상․하류 방향을 촬영하여 선호도에 영향을 줄 수 있는 요인을 최소화 하였다.
대상 데이터
- 강남 수향 하천 경관의 설문평가는 경희대학교 환경조경디자인학과 학부 2학년 및 4학년 학생 58명을 대상으로 하였다. 사진 22장은 동일한 경관이 반복되지 않도록 무작위로 배열하였다.
- 본 연구에서는 중국 강남 전통 수향 하천 경관의 시각적 특성 및 선호도 요인을 연구하기 위해서 가장 대표적인 중국 강남 수향인 주장(周莊) 수향의 하천경관을 연구대상으로 선정하였다. 양자강 남쪽(강수성 곤산현)에 위치한 주장은 면적이 40ha, 인구가 2,000명인 작은 운하 도시로서 송(宋)대에 도시로 자리잡아 발전하였다.
- 사진 촬영의 시기는 비교적 햇빛이 좋은 날의 12시에서 15시 사이로 정하여 그림자 영향을 최대한 피할 수 있도록 하였다. 사진 촬영은 Nikon D90 디지털카메라(렌즈24～120mm)를 사용하였다.
- 연구 실험에 사용하기 위하여 14개의 다리 위에서, 교량의 상․하류 방향으로 총 28장의 슬라이드를 촬영하였다(그림 1). 시점은 사람들이 하천 경관을 조망하는 기회가 많은 다리의 중간지점으로 선정하였다. 촬영의 객관성을 더하기 위해 다리의 중앙부분에 서서 경관의 소점이 일치되는 곳의 상․하류 방향을 촬영하여 선호도에 영향을 줄 수 있는 요인을 최소화 하였다.
- 본 연구에서는 연구대상지역의 하천경관에 대한 기초조사와 현지조사를 통한 예비조사를 실시하였다. 연구 실험에 사용하기 위하여 14개의 다리 위에서, 교량의 상․하류 방향으로 총 28장의 슬라이드를 촬영하였다(그림 1). 시점은 사람들이 하천 경관을 조망하는 기회가 많은 다리의 중간지점으로 선정하였다.
- 본 연구에서 경관평가에 사용된 경관 형용사 어휘는 대상 하천과 주변의 경관 특성을 설명할 수 있는 형용사 어휘를 위주로 선택하였다. 중국의 강남 전통 수향 경관 평가 시 언급된 형용사(Jin Yi, 2008) 및 한국의 도시경관분석을 위한 경관형용사 목록 작성(주신하와 임승빈, 2003)을 참고하여 총 25쌍을 선정 하였다(표 1).
- 총 28장의 슬라이드 중 수로가 없는 사진을 제외하고 최종적으로 22장을 선정하였으며, 실험에는 총 22장의 슬라이드가 이용되었다(그림 2).
데이터처리
- 22장의 슬라이드(그림 2)를 대상으로 25쌍의 형용사에 대한 선호도 평균분석을 실시하였다(표 4).
- 중국 전통 강남 수향의 하천 경관의 계승방법에 유용한 정보를 제공하기 위하여 주장 진(鎮)에 위치한 수향 하천경관 사진 22장 및 경관형용사 25쌍을 선별하여 설문조사 및 통계분석을 실시하였으며, 물리적 특징 및 물리량이 선호도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 물리적 경관 요소의 점유율을 산출한 후 평균분석, 분산분석, 회귀분석을 실시하였다. 경관적 특성 선호 요인을 파악하기 위하여 설정된 경관형용사를 척도화하여, 요인분석을 실시하였다. 이미지 요인이 시각적 선호도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 분산분석 및 회귀분석을 실시하였다.
- “변수의 면적을 Auto CAD를 이용하여 산출한 다음, 전체 경관 사진 면적에서 상대적 비율로 환산한 구성비(%)를 산정하였다”(김하종, 2005)(그림 3). 물리량 변수의 점유율이 하천의 시각적 선호도에 대한 영향을 파악하기 위해서 분산분석 및 회귀분석을 실시하였다.
- 요인분석에서 각 성분의 요인점수(factor score)를 독립변수로 하고, 시각적 선호도를 종속변수로 하여 분산분석 및 다중 회귀분석을 실시하였다(표 9, 10).
- 경관적 특성 선호 요인을 파악하기 위하여 설정된 경관형용사를 척도화하여, 요인분석을 실시하였다. 이미지 요인이 시각적 선호도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 분산분석 및 회귀분석을 실시하였다. 이를 수행하여 얻은 연구 결과는 다음과 같다.
- 중국 강남 전통 수향의 경관 특성을 파악하기 위하여 각 형용사에 대하여 요인분석을 실시하고, 경관 특성이 시각적 선호도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 분산분석 및 회귀분석을 실시하였다.
- 중국 전통 강남 수향의 하천 경관의 계승방법에 유용한 정보를 제공하기 위하여 주장 진(鎮)에 위치한 수향 하천경관 사진 22장 및 경관형용사 25쌍을 선별하여 설문조사 및 통계분석을 실시하였으며, 물리적 특징 및 물리량이 선호도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 물리적 경관 요소의 점유율을 산출한 후 평균분석, 분산분석, 회귀분석을 실시하였다. 경관적 특성 선호 요인을 파악하기 위하여 설정된 경관형용사를 척도화하여, 요인분석을 실시하였다.
- 먼저 설문 결과를 충분히 신뢰할 수 있도록 형용사 25쌍을 가지고 신뢰도 분석을 실시하였다. 하천경관의 시각적 선호도 및 시각적 이미지를 분석하기 위하여 조사에 사용된 사진 별로 시각적 선호도 및 형용사 이미지 항목의 평균 분석을 실시하였다.
성능/효과
- 1) 요인 3의 이미지 변수 항목은 “단순한-복잡한”, “깨끗한-더러운”, “질서 있는-질서 없는”, “안정적인-불안정적인”, “조화로운-부조화로운” 등 5가지로 나타냈다.
- 1. 전통 강남 하천 경관의 선호도를 파악하기 위해 25쌍 형용사에 대한 22장의 슬라이드의 평균분석을 실시한 결과, 최고의 선호를 보인 사진은 22번 사진으로 나타났다. 19번 사진에 해당하는 형용사는 “조화로운-부 조화로운”, “아름다운-추한”, “전원적인-도시적인”, “부드러운-거친”, “안정적인-불안정적인”, “낭만적인-현실적인”, “명랑한-우울한”, “화려한-소박한”, “자연적인-인공적인”, “친근한-낯선”, “깨끗한-더러운”으로 나타났다.
- 2. 전통 강남 하천 경관의 시각량을 분석하기 위해 물리량에 대한 면적 비율을 분석한 결과, “자연적 요소”의 점유율이 높은 경관이 시각적 선호도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다.
- 3. 전통 강남 하천 경관의 물리량과 선호도와의 관계성을 알아보기 위하여 회귀분석을 실시한 결과, “보도”와 “건물 및 조형물” 면적의 점유율이 높을수록 선호도는 증가하는것으로 나타났다.
- 4. 전통 강남 하천 경관의 시각적 특성을 분석하기 위해 요인분석을 실시한 결과, , ,, 로 총 4가지 요인으로 분류되었다.
- 5. 전통 강남 하천 경관의 시각적 선호도에 미치는 영향력을 파악하기 위해 시각적 선호도를 종속변수로 하고, 이미지 선호요인을 독립변수로 하여 회귀분석을 실시한 결과, 의 회귀계수 B값이 +0.936로 가장 높게 나타나, 에 포함된 변수들이 중국 강남 수향 하천경관에 대한 시각적 관심을 상대적으로 더 받는 것으로 판단된다.
- 각각 독립변수의 유의성 검정 결과, 요인 1, 요인 2, 요인 3, 요인 4는 모두 p=0.000로 나타나 p<0.05 유의수준에서 유의성이 높게 나온 것으로 나타났다.
- 그 결과 Cronbach α값은 0.954로 나타나 α>0.7로서 매우 신뢰할 수 있는 것으로 나타났다(표 3).
- 분산분석을 통한 F검정 수행결과 F=894.185 유의확률이 0.000으로 나타나, 종속변수와 독립변수는 대단히 높은 유의성이 있는 것으로 분석되었다. R제곱(R Square)=0.
- 분석과정에서 “자연적 요소”의 변수는 제거되었으며, 분산분석을 통한 수행결과 유의확률이 0.016으로 나타나, 종속변수와 독립변수는 유의성이 있는 것으로 분석되었다.
- 선호도가 가장 낮게 평가된 19번 사진에서는 “자연적 요소”의 점유율이 30.720%로 다른 사진보다 비교적 낮은 비율을 나타낸 반면에, “건축물 및 조형물”의 점유율은 52.208%, “호 안”의 점유율은 11.982%로 비교적 높게 나타났다.
- 142%였다. 설명력이 가장 높은 Factor 1은 48.007%로 비교적 높은 설명력을 갖는 것으로 나타났다 (표 8).
- 이상 종합해 보면 중국 강남 수향 하천경관은 , , , 등 4가지로 구분하여 설명할 수 있다고 판단된다.
- 이상의 결과를 살펴보면 “자연적 요소”의 점유율이 높은 경관이 시각적 선호도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알 수 있다.
- 전체적 선호도 평균치가 2.362점으로 가장 낮게 평가된 사진 22에서는 “조화로운-부 조화로운”(2.379), “아름다운-추한”(2.345), “전원적인-도시적인”(2.190), “부드러운-거친”(2.466), “안정적인불안정적인”(2.328), “낭만적인-현실적인”(2.483), “명랑한-우울한”(2.879), “화려한-소박한”(3.931), “자연적인-인공적인”(2.103), “친근한-낯선”(2.672), “깨끗한-더러운”(2.500)의 평균치가 가장 낮게 나타났다.
- 전체적 선호도 평균치가 4.741로서 가장 높게 평가된 사진 19에서는 “아름다운-추한”(4.431), “밝은-어두운”(4.759), “전원적인-도시적인”(4.621), “독특한-평범한”(4.603), “낭만적인-현실적인”(4.793), “명랑한-우울한”(4.845), “화려한-소박한”(5.483), “넓은-좁은”(5.276), “생기 있는-생기 없는”(4.776), “기대감 있는-기대감 없는”(4.655), “개방적인-폐쇄적인”(5.052)이 가장 높게 나타났다.
- 최고의 선호를 보인 22번 사진에서는 “건축물 및 조형물”의 점유율은 12.850%로 비교적 낮게 나타났고, “자연적 요소”의 점유율은 74.652%로 다른 사진보다 비교적 높은 비율로 나타났다.
후속연구
- 본 연구의 결과는 중국 전통 강남 수향 하천경관의 연구 및 계승에 기초 자료가 될 것으로 기대한다. 슬라이드 평가대상으로 대학생 집단을 선정한 관계로 연구결과를 일반화하기에는 무리가 있을 것이다.
- 슬라이드 평가대상으로 대학생 집단을 선정한 관계로 연구결과를 일반화하기에는 무리가 있을 것이다. 향후 학생들뿐 아니라 전문가를 대상으로 더욱 체계적인 하천경관 분석을 통해 중국 수향 하천경관에 대한 중요한 자료가 마련되어 전통적 수향 하천경관계획 및 관리에 적극 활용되어야 할 것이다.
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