선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 연구는 동해안 지역의 해안림이 지니는 패럴랙스 효과를 고려한 경관관리기법을 제시하고자 하였다. 주경, 직경, 간격의 교차분석 결과, 주경에서 경관선호도의 차이가 발생하였다.
- 해안림은 농경지와 주거지,바다 등이 배경과 전경이 되는 곳에 매개요소가 되므로 경관을 체험하고 관리하는데 중요한 요소가 된다. 본 연구는 동해안 해안림에 대해 패럴랙스적 경관관리의 기법의 도입가능성을 검토하고, 솎아베기에 실용적 활용 방안을 제시하는데 목적을 두었다.
- 설문조사는 예비조사와 본조사로 진행되었으며, 예비조사는 2단계로 구분되었다. 예비조사의 첫 번째 목적은 해안경관의 시각적 선호도조사에 적합한 경관형용사를 선정하는 것이며, 두 번째는 본조사에 사용될 시뮬레이션 이미지의 사용 가능성을 판단하기 위한 것이다. 예비조사는 강릉원주대학교 환경조경학과 학부생 10명을 대상으로 하였으며, 2009년 10월 8일에 시행되었다.
- 패럴랙스의 효과를 분석하기에 앞서 경관을 구성하는 요소들의 시각량과 경관선호도의 상관성을 검토하였다. 상관관계 분석결과 건물을 포함하여 모든 경관구성요소들이 선호도와 미미하거나 매우 낮은 상관성을 갖는 것으로 나타났다.
가설 설정
- 이를 반영하여 시뮬레이션의 조망점은 수평거리로 10m 이격하였다. 주경은 조망점으로부터 입체감이 형성되는 200m 범위 내에 존재하는 것으로 가정하였다.3) 조망점에서 곰솔림을 주시하는 방향을 시뮬레이션 결과, 비교적 개방감이 가장 높게 형성되는 정면주시형을 사용하였다(그림 4와 그림 5 참조).
제안 방법
- 18개 변수들에 대한 평가와 잠재력, 요인 등을 찾아내기 위해서 요인분석을 실시하였다. 6차례 반복 회전에 의해 18개의 형용사가 비교적 안정적으로 남은 3개 요인으로 설명될 수 있는 것으로 나타났다.
- 문헌조사에서는 해안림의 경관적 구성요소, 패럴랙스의 역할에 대해 이론적으로 고찰을 하였으며, 해안림에서 실시되고 있는 솎아베기 기법에 대한 지침과 적용현황을 검토하였다.2) 현황예비조사는 강릉의 동해안에 분포한 해수욕장 10개소에 대해서 해안림의 주변의 경관을 기록하고, 해안림의 수종, 직경, 간격을 측정하는 방식으로 진행되었다. 수목의 간격은 광파기(GTS-235)를 이용하여 측량한 후 도면에 표시하였다.
- 실험에 사용될 경관시뮬레이션 제작은 현장예비조사를 통해 추출된 자료에 대한 기술통계자료를 바탕으로 사진합성을 이용하여 제작하였다(그림 3 참조). 경관 시뮬레이션 제작에 수목의 간격 및 직경은 스케치업(Sketchup 7.0)을 이용하여 모델링한 후 포토샵(Photoshop CS3)으로 주경을 합성하는 방식으로 하였다. 작성된 시뮬레이션 이미지에서 Autocad를 이용하여 시각량을 산출하였다.
- 경관선호도에 패럴랙스 이외에 주경의 시각량이 영향을 미칠 수 있다고 판단하여 시각량과 경관선호도의 상관관계를 분석하였다. 분석을 위해서 시뮬레이션 이미지 내에 출현하는 경관 구성요소들의 시각량을 측정하였다.
- 연구과정은 문헌조사, 현장예비조사, 경관시뮬레이션 제작, 설문 조사, 통계분석의 순서로 진행되었다. 문헌조사에서는 해안림의 경관적 구성요소, 패럴랙스의 역할에 대해 이론적으로 고찰을 하였으며, 해안림에서 실시되고 있는 솎아베기 기법에 대한 지침과 적용현황을 검토하였다.2) 현황예비조사는 강릉의 동해안에 분포한 해수욕장 10개소에 대해서 해안림의 주변의 경관을 기록하고, 해안림의 수종, 직경, 간격을 측정하는 방식으로 진행되었다.
- 경관선호도에 패럴랙스 이외에 주경의 시각량이 영향을 미칠 수 있다고 판단하여 시각량과 경관선호도의 상관관계를 분석하였다. 분석을 위해서 시뮬레이션 이미지 내에 출현하는 경관 구성요소들의 시각량을 측정하였다. 시각량은 시뮬레이션의 각 매에서 나타나는 구성요소를 Autocad2010로 측정하였다.
- 예비조사는 강릉원주대학교 환경조경학과 학부생 10명을 대상으로 하였으며, 2009년 10월 8일에 시행되었다. 설문방법은 경관형용사 쌍에 대하여 7점 척도로 선호도를 평가하는 어의구별척(語義區別尺)이 사용되었다. 어의구별척으로 사용된 경관형용사 목록은 노재현(2007b), 김충식과 이인성(2005), 김태경과 김충식(2009)등이 제시한 항목과 패럴랙스 경관에 관련된 선행연구에서 사용된 용어들을 반영하여 설정하였다.
- 4) 예비조사에서 해안경관의 평가에 적합하다고 판단된 18쌍의 용어가 선정되었다. 설문조사는 빔프로젝트로 투영된 장면을 1～2분 정도 주시한 후 응답지에 선호도를 표기하는 방식으로 진행되었다.
- 설문조사는 예비조사와 본조사로 진행되었으며, 예비조사는 2단계로 구분되었다. 예비조사의 첫 번째 목적은 해안경관의 시각적 선호도조사에 적합한 경관형용사를 선정하는 것이며, 두 번째는 본조사에 사용될 시뮬레이션 이미지의 사용 가능성을 판단하기 위한 것이다.
- 패럴랙스 효과에 대한 설문에 사용될 시뮬레이션 이미지는 수목의 직경, 간격, 주경의 3가지 요소를 조합하여 제작되었다. 수목의 직경은 10개 해안림 곰솔의 평균 직경(약 22cm)에 표준편차(약 6cm)를 가감하여 16, 22, 28cm로 설정하였다. 수목간격도 평균 직경인 5m를 중심으로 표준편차(2m)를 가감한 7, 10m를 설정하였다.
- 분석을 위해서 시뮬레이션 이미지 내에 출현하는 경관 구성요소들의 시각량을 측정하였다. 시각량은 시뮬레이션의 각 매에서 나타나는 구성요소를 Autocad2010로 측정하였다. 시각량은 시뮬레이션 한 매체의 면적 중에서 각각의 경관구성요소가 차지하는 면적 비율을 의미한다.
- 실험에 사용될 경관시뮬레이션 제작은 현장예비조사를 통해 추출된 자료에 대한 기술통계자료를 바탕으로 사진합성을 이용하여 제작하였다(그림 3 참조). 경관 시뮬레이션 제작에 수목의 간격 및 직경은 스케치업(Sketchup 7.
- 연구과정은 문헌조사, 현장예비조사, 경관시뮬레이션 제작, 설문 조사, 통계분석의 순서로 진행되었다. 문헌조사에서는 해안림의 경관적 구성요소, 패럴랙스의 역할에 대해 이론적으로 고찰을 하였으며, 해안림에서 실시되고 있는 솎아베기 기법에 대한 지침과 적용현황을 검토하였다.
- 0)을 이용하여 모델링한 후 포토샵(Photoshop CS3)으로 주경을 합성하는 방식으로 하였다. 작성된 시뮬레이션 이미지에서 Autocad를 이용하여 시각량을 산출하였다. 설문조사는 어의구별척도와 리커트척도를 이용하여 경관선호도를 조사하여 최종적으로 해안림의 구성요소와 경관선호도의 관련성을 파악하기 위해 통계분석을 실시하였다.
- 주경에 따른 「깊이감요인」의 차이를 살펴보기 위해 현장에서 조망되는 주경을 기준으로 상업지역, 주거지역, 논, 산, 바다로 구분하여 경관 선호를 살펴보았다. 사후 검증에서 통계적으로 집단 간의 유의한 차이가 나타났다(d.
- 패럴랙스 효과에 대한 설문에 사용될 시뮬레이션 이미지는 수목의 직경, 간격, 주경의 3가지 요소를 조합하여 제작되었다. 수목의 직경은 10개 해안림 곰솔의 평균 직경(약 22cm)에 표준편차(약 6cm)를 가감하여 16, 22, 28cm로 설정하였다.
- 현장예비조사는 2009년 9월에 강릉시 해안림 10개에 대해 20×20m의 방형구를 설치한 뒤 광파기를 이용하여 곰솔의 직경, 수목간격을 측정하고 주경자원을 조사하였다.
대상 데이터
- 4) 예비조사에서 해안경관의 평가에 적합하다고 판단된 18쌍의 용어가 선정되었다.
- 본조사는 예비조사의 분석을 통해 선정된 18쌍의 형용사를 이용하여 2009년 10월 13일 강릉원주대학교 조경학과 학부생 29명, 일반인 34명 총 63명을 대상으로 실시되었다. 자극 정도에 따라 피험자의 각성반응(arousal reaction)이 달라질 수 있어 자극의 크기가 다양하게 가해질 수 있도록 45매의 시뮬레이션 이미지를 무작위로 보여주었다.
- 실험에 사용된 대상지로 강릉시에서 이용빈도가 높은 10개의 해안림(주문진 해수욕장, 주문진 해변, 연곡 해수욕장, 연곡해변, 사천 해수욕장, 사천 해변, 강원도립대학 배후림, 경포 해수욕장, 송정 해수욕장, 옥계 해수욕장)이 선택되었다. 현장예비조사는 2009년 9월에 강릉시 해안림 10개에 대해 20×20m의 방형구를 설치한 뒤 광파기를 이용하여 곰솔의 직경, 수목간격을 측정하고 주경자원을 조사하였다.
- 예비조사의 첫 번째 목적은 해안경관의 시각적 선호도조사에 적합한 경관형용사를 선정하는 것이며, 두 번째는 본조사에 사용될 시뮬레이션 이미지의 사용 가능성을 판단하기 위한 것이다. 예비조사는 강릉원주대학교 환경조경학과 학부생 10명을 대상으로 하였으며, 2009년 10월 8일에 시행되었다. 설문방법은 경관형용사 쌍에 대하여 7점 척도로 선호도를 평가하는 어의구별척(語義區別尺)이 사용되었다.
- 해안림의 평균폭원은 근삿값인 40m로 설정하였다. 주경은 10개 현장에서 등장한 바다, 논, 산, 상업지역, 주거지역 등의 5가지 경관이미지를 설정하였다. 패럴랙스 시뮬레이션 이미지는 직경(3type)×간격(3type)×주경(5type)을 조합하여 총 45개가 제작되었다(표 2 참조).
- 패럴랙스 시뮬레이션 이미지는 직경(3type)×간격(3type)×주경(5type)을 조합하여 총 45개가 제작되었다(표 2 참조).
데이터처리
- 6차례 반복 회전에 의해 18개의 형용사가 비교적 안정적으로 남은 3개 요인으로 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 각 요인의 점수는 요인의 성분을 이루는 경관형용사의 선호도를 회귀식으로 계산된 값이 이용되었다(표 5 참조).
- 설문조사는 어의구별척도와 리커트척도를 이용하여 경관선호도를 조사하여 최종적으로 해안림의 구성요소와 경관선호도의 관련성을 파악하기 위해 통계분석을 실시하였다. 분석기법은 통계프로그램인 SPSS 17.0을 사용하여 분산분석(ANOVA)과 요인분석(factoranalysis)을 실시하였다.
- 분산분석은 5% 유의수준에서 실시되었으며, 변수의 입력방식은 단계선택(stepwise)방식이 사용되었다. 사후검증은 던칸테스트(Duncantest)가 사용되었다.
- 작성된 시뮬레이션 이미지에서 Autocad를 이용하여 시각량을 산출하였다. 설문조사는 어의구별척도와 리커트척도를 이용하여 경관선호도를 조사하여 최종적으로 해안림의 구성요소와 경관선호도의 관련성을 파악하기 위해 통계분석을 실시하였다. 분석기법은 통계프로그램인 SPSS 17.
- 주경에 따른 선호도의 변화를 살펴보기 위해 분산분석(ANOVA: Analysisofvariance)을 실시하였다. 분산분석은 5% 유의수준에서 실시되었으며, 변수의 입력방식은 단계선택(stepwise)방식이 사용되었다.
이론/모형
- 주경에 따른 선호도의 변화를 살펴보기 위해 분산분석(ANOVA: Analysisofvariance)을 실시하였다. 분산분석은 5% 유의수준에서 실시되었으며, 변수의 입력방식은 단계선택(stepwise)방식이 사용되었다. 사후검증은 던칸테스트(Duncantest)가 사용되었다.
성능/효과
- 23m로 상대적으로 조밀한 수목 밀도를 이루고 있다. 10개 해안림의 조사치를 평균한 결과, 직경은 평균 22.92cm, 수목간격은 4.94m로 조사되었다. 평균폭원은 37.
- 현장예비조사는 2009년 9월에 강릉시 해안림 10개에 대해 20×20m의 방형구를 설치한 뒤 광파기를 이용하여 곰솔의 직경, 수목간격을 측정하고 주경자원을 조사하였다. 10개 해안림의 주경으로 바다, 상업지역, 산, 논, 주거지역 등이 나타나는 것으로 집계되었다. 연곡해수욕장, 사천해수욕장, 송정해안, 사천해안은 5개의 주경이 모두 보이며, 연곡해안을 제외하고는 모든 해안림 주변에서 상업경관이 존재한다.
- 해안림의 패럴랙스 경관선호도를 설명할 수 있는 요인을 분석한 결과 「깊이감」, 「다양함」, 「공간감」의 요인이 도출되었다. 3가지 요인을 주경, 직경, 간격별로 경관선호도의 차이를 분석한 결과, 「깊이감요인」은 주경이 인공적인 경관(상업지역, 주거지역)인 것과 자연적인 경관(논, 산, 바다)에서 차이가 나타났다. 상업지역에서 보다 강한 깊이감이 나타나고 산이나 바다는 깊이감 요인의 차이가 발생하지 않았다.
- 직경과 간격은 유사한 분포를 나타내고 있으나, 직경은 크기별 선호도의 분포가 차이를 보이지 않지만, 간격은 크기별로 선호도의 차이가 있는 것으로 나타났다.5) 논과 산은 바다보다 경관선호도가 약간 높은 경향을 보이고 있는데, 이는 바다가 주경일 경우에 단조로운 경관이 형성되는 반면, 논과 산이 주경이 되면 경관의 변화가 발생하기 때문인 것으로 볼 수 있다.
- 깊이와 집중감은 공간의 깊이감과 관련이 있다고 볼 수 있어, 「깊이감있는-없는」의 「깊이감(senseofdepth)요인」으로 명명하였다.6) 경관선호도에 대한 설명력은 78%로 3가지 요인 중에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다.
- 18개 변수들에 대한 평가와 잠재력, 요인 등을 찾아내기 위해서 요인분석을 실시하였다. 6차례 반복 회전에 의해 18개의 형용사가 비교적 안정적으로 남은 3개 요인으로 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 각 요인의 점수는 요인의 성분을 이루는 경관형용사의 선호도를 회귀식으로 계산된 값이 이용되었다(표 5 참조).
- 000). 개방감은 상업지역과 주거지역의 경관에서 차이가 유의한 차이가 나타나지 않았으며, 논과 바다가 차이가 없는 것으로 나타났다. 상업지역과 주거지역의 경관은 수직적 요소가 강하고, 논과 바다는 수평적 요소가 강하여 공간감에서 뚜렷한 차이가 발생되는 것을 볼 수 있다.
- 경관구성요소의 시각량과 경관선호도의 상관관계를 분석한 결과, 건물, 도로, 하늘, 해변, 바다 순으로 낮은 상관관계를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 건물과 도로는 음의 상관관계이며, 하늘과 해변은 양의 상관관계로 나타났다. 그러나 녹지(－0.
- 경관 유형별 선호도의 평균값을 비교분석 결과, 「직경:22-간격:7-주경:바다」가 가장 높은 선호도를 보이고, 「직경:28-간격:5-상업지역」이 가장 낮은 선호도를 보이고 있다. 선호도가 비교적 높은 상위 집단군에서는 주경은 바다, 수목 직경은 22cm, 28cm,수목 거리는 7m가 주를 이루고 있는 것으로 나타났으며, 선호도가 낮은 하위 집단군에서는 주경이 상업지역, 수목직경이 16cm, 수목간격이 5m인 경우가 주를 이루는 것으로 나타났다.
- 경관 유형별 선호도의 평균값을 비교한 결과, 상위 집단군에 주경은 바다이고, 수목 간격이 7m인 경관이 포함되었다. 간격별로 비교하면 주경이 논, 바다, 산, 상업지역인 간격 10m로 형성된 경관에서 선호도가 높게 형성된다.
- 경관구성요소의 시각량과 경관선호도의 상관관계를 분석한 결과, 건물, 도로, 하늘, 해변, 바다 순으로 낮은 상관관계를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 건물과 도로는 음의 상관관계이며, 하늘과 해변은 양의 상관관계로 나타났다.
- 주경, 직경, 간격의 교차분석 결과, 주경에서 경관선호도의 차이가 발생하는 것으로 나타났다(표 3 참조). 경관선호도는 주경이 산, 논, 바다인 경우에 높으며, 주거지역과 상업지역에서 보다 낮은 경향을 보였다. 직경과 간격은 유사한 분포를 나타내고 있으나, 직경은 크기별 선호도의 분포가 차이를 보이지 않지만, 간격은 크기별로 선호도의 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 곰솔의 수목직경과 간격, 해안림의 폭원을 측정한 결과, 사천해수욕장과 경포도립공원 배후림에서 중경목인 약 30cm 이상의 상대적으로 큰 곰솔림이 분포하는 것으로 나타났다. 주문진 해수욕장과 강원도립대학 배후림은 소경목인 약 16cm 이상의 작은 직경이 측정되었다.
- 두 번째 요인의 주성분을 이루는 형용사는 「다양한-획일적인」, 「변화감있는-단조로운」, 「개성있는-없는」, 「흥미로운-않은」, 「리듬감있는-없는」, 「기대감있는-없는」, 「지루하지 않은-지루한」으로 해안경관의 가변적인 것과 관련된 것으로 볼 수 있어 「다양함(senseofdiversity)요인」으로 명명하였다. 세 번째 요인은 「넓은-좁은」, 「밝은-어두운」, 「개방된, 폐쇄적인」, 「복잡하지 않은-복잡한」으로 해안경관의 개방성에 대한 것을 의미하는 것으로 볼 수 있어 「공간감(senseofspatiality)요인」으로 명명하였다.
- 패럴랙스의 효과를 분석하기에 앞서 경관을 구성하는 요소들의 시각량과 경관선호도의 상관성을 검토하였다. 상관관계 분석결과 건물을 포함하여 모든 경관구성요소들이 선호도와 미미하거나 매우 낮은 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 이는 해안림이 전경을 형성하는 경관을 관리할 때 경관구성요소의 시각량 확보를 크게 고려하지 않아도 됨을 시사한다.
- 000). 상업지역과 주거지역의 경관은 통계적으로 유의한 차이가 발생하지만, 논과 산, 산과 바다는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이는 논, 산, 바다는 패럴랙스가 형성되는 거리(200m 이내)보다 멀리 있는 배경으로 인지되어 깊이감에 차이가 없지만, 주거지역과 상업지역의 경관은 근거리에 입지하여 패럴랙스가 강하게 형성되기 때문인 것으로 볼 수 있다(표 6 참조).
- 경관 유형별 선호도의 평균값을 비교분석 결과, 「직경:22-간격:7-주경:바다」가 가장 높은 선호도를 보이고, 「직경:28-간격:5-상업지역」이 가장 낮은 선호도를 보이고 있다. 선호도가 비교적 높은 상위 집단군에서는 주경은 바다, 수목 직경은 22cm, 28cm,수목 거리는 7m가 주를 이루고 있는 것으로 나타났으며, 선호도가 낮은 하위 집단군에서는 주경이 상업지역, 수목직경이 16cm, 수목간격이 5m인 경우가 주를 이루는 것으로 나타났다. 선호도는 크게 주경으로 구분되는데, 바다-논-산-주거지역-상업지역의 순으로 낮아지고 있다.
- 두 번째 요인의 주성분을 이루는 형용사는 「다양한-획일적인」, 「변화감있는-단조로운」, 「개성있는-없는」, 「흥미로운-않은」, 「리듬감있는-없는」, 「기대감있는-없는」, 「지루하지 않은-지루한」으로 해안경관의 가변적인 것과 관련된 것으로 볼 수 있어 「다양함(senseofdiversity)요인」으로 명명하였다. 세 번째 요인은 「넓은-좁은」, 「밝은-어두운」, 「개방된, 폐쇄적인」, 「복잡하지 않은-복잡한」으로 해안경관의 개방성에 대한 것을 의미하는 것으로 볼 수 있어 「공간감(senseofspatiality)요인」으로 명명하였다.
- 주경, 직경, 간격의 교차분석 결과, 주경에서 경관선호도의 차이가 발생하는 것으로 나타났다(표 3 참조). 경관선호도는 주경이 산, 논, 바다인 경우에 높으며, 주거지역과 상업지역에서 보다 낮은 경향을 보였다.
- 직경에 따른 경관선호도 경향을 살펴본 결과, 깊이감과 공간감은 최대치 28cm에서 차이가 유의한 것으로 나타났는데, 이는 직경이 큰 수목이 시각적으로 직경이 작은 수목에 비해 식별성이 높기 때문에 명확한 깊이감, 원근감, 공간감이 형성된다고 할 수 있다.
- 첫 번째 요인의 주성분을 이루는 형용사는 「깊이감있는-없는」, 「집중감있는-없는」, 「운치있는-없는」, 「신비한-하지 않은」, 「안정감있는-없는」, 「인상적인-아닌」, 「매력있는-없는」 등으로 분류되었다. 깊이와 집중감은 공간의 깊이감과 관련이 있다고 볼 수 있어, 「깊이감있는-없는」의 「깊이감(senseofdepth)요인」으로 명명하였다.
- 「깊이감요인」은 직경 28cm에서도 차이를 보여, 직경이 클 때 깊이감이 형성될 수 있음을 알 수 있다. 한편, 「공간감요인」은 직경이 28cm 이상일 때 선호도 높고, 수목간격이 넓을 때 명확하게 높게 나타났다. 「다양함요인」은 간격 10m에서 가장 뚜렷한 차이를 보였다.
- 해안림의 패럴랙스 경관선호도를 설명할 수 있는 요인을 분석한 결과 「깊이감」, 「다양함」, 「공간감」의 요인이 도출되었다. 3가지 요인을 주경, 직경, 간격별로 경관선호도의 차이를 분석한 결과, 「깊이감요인」은 주경이 인공적인 경관(상업지역, 주거지역)인 것과 자연적인 경관(논, 산, 바다)에서 차이가 나타났다.
후속연구
- 또한 시뮬레이션 이미지를 최소화하는 과정에서 평균과 상 · 하한값을 사용하여 다양한 경관유형을 제시하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 3차원 스테레오 입체 영상과 3D TV 등을 이용하여 입체감을 효과적으로 구현한다면 패럴랙스 효과에 대한 정밀한 검증이 가능할 것으로 보인다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.