공원 이용 실태 조사를 위한 무인비행장치의 활용성 연구 - 부산시 도시공원을 사례로 - A Preliminary Study on Usability of Unmanned Aerial Vehicles in Observing Park Users - Focused on Urban Parks in Busan -원문보기
공원 이용행태는 주로 이용자 설문이나 행태 관찰을 통해 조사되어 왔다. 하지만 기존 방식들은 시간과 비용이 많이 소모되고, 응답자나 조사자의 주관에 취약하다는 한계를 갖는다. 이로 인해 개별 도시에서 활용할 수 있는 체계적이고 일관된 공원 이용 실태 조사기법이 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 부산광역시 도시공원을 대상으로 공원 이용 조사를 위한 무인비행장치의 활용성을 파악해 보고자 한다. 특히 기존에 신뢰성과 타당성이 검증된 체계적 관찰 기법인 여가활동 관찰 기법(SOPARC)과 비교하여 본 기법의 유용성을 살펴본다. 연구결과, 무인비행장치를 이용한 관찰결과는 SOPARC의 결과와 매우 높은 상관성을 보였으며, 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 두 기법 모두 높은 수준의 검사-재검사 신뢰도를 나타냈다. 무인비행장치를 활용한 방법은 기존 관찰기법들에 비해 넓은 지역을 관찰할 수 있고, 정밀한 이용자 수 조사 및 공간 시설 이용패턴 파악에 적합한 장점을 가진 반면, 자세한 이용자 정보를 파악하기 어렵고, 날씨 등 조사 여건의 제약이 많다는 한계를 보였다. 따라서 두 기법을 상호보완적으로 활용하는 것이 바람직할 것이다. 마지막으로 무인비행장치를 활용한 공원 이용 조사 시 유의할 사항들을 제안하였다.
공원 이용행태는 주로 이용자 설문이나 행태 관찰을 통해 조사되어 왔다. 하지만 기존 방식들은 시간과 비용이 많이 소모되고, 응답자나 조사자의 주관에 취약하다는 한계를 갖는다. 이로 인해 개별 도시에서 활용할 수 있는 체계적이고 일관된 공원 이용 실태 조사기법이 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 부산광역시 도시공원을 대상으로 공원 이용 조사를 위한 무인비행장치의 활용성을 파악해 보고자 한다. 특히 기존에 신뢰성과 타당성이 검증된 체계적 관찰 기법인 여가활동 관찰 기법(SOPARC)과 비교하여 본 기법의 유용성을 살펴본다. 연구결과, 무인비행장치를 이용한 관찰결과는 SOPARC의 결과와 매우 높은 상관성을 보였으며, 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 두 기법 모두 높은 수준의 검사-재검사 신뢰도를 나타냈다. 무인비행장치를 활용한 방법은 기존 관찰기법들에 비해 넓은 지역을 관찰할 수 있고, 정밀한 이용자 수 조사 및 공간 시설 이용패턴 파악에 적합한 장점을 가진 반면, 자세한 이용자 정보를 파악하기 어렵고, 날씨 등 조사 여건의 제약이 많다는 한계를 보였다. 따라서 두 기법을 상호보완적으로 활용하는 것이 바람직할 것이다. 마지막으로 무인비행장치를 활용한 공원 이용 조사 시 유의할 사항들을 제안하였다.
Two primary tools to study park use are surveys and direct observation. Existing methods, however, are limited in terms of considerable costs in both time and money and the personal bias of respondents or observers. These limitations result in a lack of efficient, reliable, and affordable tools to i...
Two primary tools to study park use are surveys and direct observation. Existing methods, however, are limited in terms of considerable costs in both time and money and the personal bias of respondents or observers. These limitations result in a lack of efficient, reliable, and affordable tools to investigate park use. This study explores the reliability and usability of unmanned aerial vehicles(UAVs) to explore park use in urban parks in Busan metropolitan city. By comparing with a systematic observation tool, SOPARC(System for Observing Play and Recreation in Communities), this study finds that the number of park users observed by two different techniques are highly correlated and not significantly different with each other. In addition, both methods show a high level of test-retest reliability. Comparing to existing methods, the UAV-using observation tool could cover larger target areas and is suitable to count park users in a more reliable and efficient way and map their use patterns, although it is weak in collecting detailed user information and surveying under poor conditions such as rain. Thus, the UAV method could complement direct observation. This study suggests practical implications of a UAV method to study park use.
Two primary tools to study park use are surveys and direct observation. Existing methods, however, are limited in terms of considerable costs in both time and money and the personal bias of respondents or observers. These limitations result in a lack of efficient, reliable, and affordable tools to investigate park use. This study explores the reliability and usability of unmanned aerial vehicles(UAVs) to explore park use in urban parks in Busan metropolitan city. By comparing with a systematic observation tool, SOPARC(System for Observing Play and Recreation in Communities), this study finds that the number of park users observed by two different techniques are highly correlated and not significantly different with each other. In addition, both methods show a high level of test-retest reliability. Comparing to existing methods, the UAV-using observation tool could cover larger target areas and is suitable to count park users in a more reliable and efficient way and map their use patterns, although it is weak in collecting detailed user information and surveying under poor conditions such as rain. Thus, the UAV method could complement direct observation. This study suggests practical implications of a UAV method to study park use.
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문제 정의
공원 이용 조사에 있어서 직접 관찰 기법과 무인비행장치를 활용한 방법을 서로 비교․분석하고자 하는 본 연구의 목적에 따라 기존에 신뢰성과 타당성이 검증된 관찰 기법인 SOPARC 을 자세히 살펴보고자 한다. SOPARC 혹은 여가활동 관찰 기법은 공원 이용을 직접 관찰하기 위해 고안된 ‘시간표집 기록법(momentary time sampling technique)'이다(Mckenzie et al.
본 연구는 공원 이용 조사에 있어서 기존의 직접 관찰 기법과 무인비행장치를 활용한 기법을 비교하여 그 활용성과 유의점을 파악하고자 하였다. 다양한 규모와 유형의 도시공원을 대상으로 두 기법을 적용하여 비교․분석해본 결과를 다음과 같이 요약할 수 있다.
본 연구는 공원 이용 조사에 있어서 기존의 직접 관찰 기법과 무인비행장치를 활용한 기법을 비교하여 새로운 방법의 활용성과 유의점을 파악하고자 한다. 직접 관찰 기법으로는 SOPARC 을 활용한다.
본 연구는 무인비행장치를 활용한 공원 이용 실태 조사의 가능성을 살펴보는 기초 연구로서 다음과 같은 한계를 갖는다. 우선 관찰구역의 크기가 반경 100미터 정도로 작고, 공원의 규모 역시 대형 공원은 포함하지 않았다.
본 연구를 통해 무인비행장치를 이용한 공원 이용 조사기법이 체계적 육안 관찰과 비교하여 볼 때 신뢰할 만한 결과를 보여줌을 확인하였다. 여기에서는 수차례의 현장조사를 통해 발견된 무인비행장치의 활용 의의 및 한계를 살펴보고자 한다.
본 연구를 통해 무인비행장치를 이용한 공원 이용 조사기법이 체계적 육안 관찰과 비교하여 볼 때 신뢰할 만한 결과를 보여줌을 확인하였다. 여기에서는 수차례의 현장조사를 통해 발견된 무인비행장치의 활용 의의 및 한계를 살펴보고자 한다. 이를 위해 매 현장 조사 시 조사자가 기록한 조사노트를 활용 하였고, 다른 관찰기법을 이용한 선행 연구들을 참고하였다.
행태 조사를 위한 직접 관찰 법은 관찰 대상의 행동에 영향을 주지 않을 것을 전제로 한다 (Han and Yun, 2014). 이를 위해 본 연구에서는 비행경로지점을 설정하기 위한 사전 비행에 충분한 시간을 들임으로써 공원 이용자들이 무인비행장치의 존재에 익숙해지도록 하였다. 그 결과, 비행을 보기 위해 움직임을 멈추는 사람의 수가 관찰구역 별로 한 명 내외에 불과하였다.
하지만 무인비행장치는 육안관찰에 비해 비교적 짧은 시간 내에 넓은 지역을 관찰할 수 있고, 촬영된 영상을 바탕으로 다양한 분석이 가능하다는 장점이 있다. 이에 본 연구는 무인비행장치를 활용한 공원 이용행태 조사의 가능성을 살펴보고자 한다.
이에 본 연구는 부산광역시 도시공원을 대상으로 공원 이용 실태 조사를 위한 무인비행장치의 활용성을 파악해 보고자 한다. 특히 이미 신뢰성과 타당성이 검증된 체계적 관찰 기법인 SOPARC과 본 조사기법을 비교하여 그 유용성을 살펴본다.
직접 관찰과 무인비행장치의 유사점과 차이점을 비교하고자 하는 본 연구의 목적상, 무인비행장치로 촬영한 영상은 SOPARC 기법에 따라 분석하였다. 조사자가 추후에 영상을 보면서 iSOPARC 어플리케이션을 통해 공원 이용자들의 성별, 연령대, 신체활동 수준을 입력하였다.
제안 방법
SOPARC과 무인비행장치를 활용한 관찰결과를 바탕으로 두 기법 간의 유사성을 검증하여 준거타당도(criterion validity)를 평가한다. 준거타당도는 외적인 준거에 비추어 측정도구의 타당성을 평가하는 방법이다(Lee, 2009).
검사-재검사 신뢰도는 두 차례 관찰 결과값 간의 상관계수로 도출하였다. 관찰구역별 전체 이용자수뿐만 아니라, 성별, 연령대별, 신체활동별 관찰결과의 신뢰성도 비교하였다.
각 공원은 사전에 세부 관찰구역들로 분할되었다(Figure 2 참조). 관찰구역은 시각적 장애물, 동선 등을 고려하여 육안으로 관찰이 가능하도록 구획되었고, 현장 조사를 통해 최종 확정되었다. 최종 관찰구역은 공원별로 1~6개로 총 23개이다.
1) SOPARC에서는 하나의 공원이 육안으로 파악이 가능한 세부 관찰구역들로 나누어 조사된다. 관찰자는 하나의 관찰구역을 왼쪽에서 오른쪽으로 눈으로 훑으며, 공원 이용자들의 성별, 연령대, 인종 등을 기록한다. 동시에 개별 이용자들의 활동을 휴식(sedentary), 걷기(walking), 활발한 활동(vigorous)으로 구분하여 기록한다.
비행속도는 1~2m/s로 설정하였으며, 촬영 시 카메라의 방향을 천천히 조절해가며 이용자들이 가능한 한 1초 이상 영상에 담기도록 한다. 넷째, 한 차례 비행을 마친 뒤 앞서 설정된 비행경로지점을 따라 다시 한 번 비행하면서 영상을 촬영한다.
다음으로 두 관찰기법별로 각각 검사-재검사 신뢰도를 측정하여 비교한다. 검사-재검사 신뢰도는 두 차례 관찰 결과값 간의 상관계수로 도출하였다.
관찰자는 하나의 관찰구역을 왼쪽에서 오른쪽으로 눈으로 훑으며, 공원 이용자들의 성별, 연령대, 인종 등을 기록한다. 동시에 개별 이용자들의 활동을 휴식(sedentary), 걷기(walking), 활발한 활동(vigorous)으로 구분하여 기록한다. 이외에도 관찰구역의 특성에 대해 접근가능 여부, 이용가능 여부, 관리감독 여부, 장비제공 여부, 단체이용 여부 등으로 구분하여 기록한다.
육안 관찰과 무인비행 장치 관찰을 비교하고자 하는 본 연구의 목적 상 관찰구역의 크기를 육안 관찰이 가능한 구역으로 제한하였으나, 추후 연구 에서는 관찰구역은 어느 정도의 규모가 적절한지, 대형공원의 경우 어떻게 분할하여 조사할 것인지 등의 조사방식을 면밀히 살펴볼 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서는 무인비행장치 관찰기 법의 검사-재검사 신뢰도만을 측정하였으며, 검사자 간 신뢰도 (inter-rater reliability)는 측정하지 않았다. 검사자 간 신뢰도 측정은 무인비행장치를 두 사람 이상이 조종하여 그 결과값을 비교하는 것과 촬영된 영상을 두 사람 이상이 기록하는 것 등을 포함할 수 있다.
이와 같은 결과는, 기존에 신뢰성과 타당성이 확보된 체계적 관찰 기법인 SOPARC과 비교해 볼 때, 무인비행장치를 이용한 공원 이용자 관찰의 신뢰도가 높은 수준임을 보여준다. 또 한 본 연구에서는 수차례의 현장조사 결과와 선행연구를 종합하여 무인비행장치를 이용한 관찰기법의 장단점과 유의점을 정리하였다.
조사자에 따라 관찰방식이 다르다면 그 결과를 신뢰하기 어려우므로, 조사 절차, 비행경로 설정 방식, 비행 속도 및 촬영 방법 등을 사전에 공유하고, 충분히 연습해야 한다. 또한 사전 답사를 통해 관찰구역을 확정하고, 비행경로를 설정 한다. 비행경로는 시각적 장애물, 사람이 몰려 있는 장소 등을 고려하여 설정하고, 수목이나 건물의 높이 등을 바탕으로 비행 고도를 미리 예측한다.
비가 오거나 풍속이 5m/s 이상인 경우 등 무인 비행장치의 비행이 어려울 때는 조사 일정을 변경하였다. 매 방문 시 조사자는 각 관찰구역별로 무인비행장치를 이용해 공원을 촬영한 뒤 곧바로 SOPARC을 이용한 육안 관찰 조사를 실시하였다. 이후 이 과정을 한 번 더 반복하였다.
첫째, 무인비행장치는 육안관찰이나 고정식 비디오관찰보다 넓은 지역을 한 번에 관찰할 수 있다. 본 연구에서 이용한 육안 관찰 기법인 SOPARC에서는 관찰자가 한 장소에 서서 육안으로 관찰할 수 있는 지역을 관찰구역으로 설정한다. 나무, 시설 등 시각적 장애물이 있는 경우 구역이 작아질 수 있으며, 이용자 수가 많은 지역에서는 구역을 다시 세분화해야 한다.
본 연구에서는 두 관찰기법 사이의 신뢰도를 비교하기 위한 또 다른 방법으로 검사-재검사 신뢰도를 측정하였다. 비교결과, 무인비행장치와 SOPARC 관찰기법 모두 첫 번째 관찰값과 두 번째 관찰값 사이의 상관계수가 매우 높게 나왔다(각각 0.
단, 관찰구역이 매우 작은 경우에는 구역 중앙에 무인비행장치를 띄워 360도 회전하며 관찰한다. 셋째, 무인비행장치가 비행경로지점 들을 따라 자동으로 비행하도록 하고, 운전자는 관찰구역의 영상을 촬영한다. 비행속도는 1~2m/s로 설정하였으며, 촬영 시 카메라의 방향을 천천히 조절해가며 이용자들이 가능한 한 1초 이상 영상에 담기도록 한다.
여기에서는 수차례의 현장조사를 통해 발견된 무인비행장치의 활용 의의 및 한계를 살펴보고자 한다. 이를 위해 매 현장 조사 시 조사자가 기록한 조사노트를 활용 하였고, 다른 관찰기법을 이용한 선행 연구들을 참고하였다.
조사는 2016년 5월 12일부터 6월 10일까지 약 한 달 간 진행 되었다. 조사자가 개별 공원을 주중 1회 방문하였으며, 방문시각은 조사결과의 일관성을 위해 오전 10시에서 오후 5시 사이로 제한하였다. 비가 오거나 풍속이 5m/s 이상인 경우 등 무인 비행장치의 비행이 어려울 때는 조사 일정을 변경하였다.
직접 관찰과 무인비행장치의 유사점과 차이점을 비교하고자 하는 본 연구의 목적상, 무인비행장치로 촬영한 영상은 SOPARC 기법에 따라 분석하였다. 조사자가 추후에 영상을 보면서 iSOPARC 어플리케이션을 통해 공원 이용자들의 성별, 연령대, 신체활동 수준을 입력하였다. SOPARC 기법에서 관찰구역을 눈으로 한 번에 훑듯이, 영상 분석에서도 조사자의 시선이 한 번 훑고 지나간 지역은 새로운 이용자가 나타나더라도 추가로 기록하지 않는다.
무인비행장치를 이용한 공원 이용자 관찰은 다음의 네 단계로 진행하였다. 첫째, 비행에 앞서 관찰구역의 경계, 장애물, 사람이 몰려 있는 장소 등을 파악하여 비행경로를 설정한다. 둘째, 무인비행장치를 이륙시켜서 충분한 고도(예: 10~20미터)로 띄운 다음 비행경로지점(waypoints)을 설정한다.
이후 이 과정을 한 번 더 반복하였다. 크기가 커서 관찰구역이 많은 대형 공원의 경우, 미리 정해진 관찰구역의 순서대로 조사하였으며, APEC 나루 공원은 이틀에 걸쳐 조사 되었다.
이에 본 연구는 부산광역시 도시공원을 대상으로 공원 이용 실태 조사를 위한 무인비행장치의 활용성을 파악해 보고자 한다. 특히 이미 신뢰성과 타당성이 검증된 체계적 관찰 기법인 SOPARC과 본 조사기법을 비교하여 그 유용성을 살펴본다. 현재까지 이와 같은 연구가 없는 실정에서 본 연구결과를 바탕으로 새로운 조사기법이 확립된다면, 향후 국내외 도시들의 체계적이고 일관된 도시공원 조사에 적극 이용될 수 있을 것이다.
대상 데이터
본 연구는 부산광역시 내 도시공원을 대상으로 한다. 새로운 관찰 기법의 유용성을 살펴보는 본 연구의 목적에 따라 다양한 공원을 선정하는 것이 중요하다.
본 연구에서 사용한 무인비행장치는 DJI사의 Phantom 3 Advanced 모델이다(Figure 3 참조). 해당 모델의 무게는 1.
행동 패턴 또는 행태는 공간 안에서 반복적으로 관찰되는 사람들의 행동 양식을 의미하며, 공간 환경 패턴은 물리적 환경이나 시설물, 시간은 주 · 야간, 주중 · 주말, 계절 등의 시간적 변화로 볼 수 있다(Choi and Kim, 2013). 이 중 본 연구는 행동 패턴에 대한 관찰을 대상으로 한다.
이를 위해 우선 부산광역시청 공원 담당자의 추천으로 총 25개소의 예비 공원들이 선정되었다. 이들 중 비행금지구역 내의 공원을 제외하고, 규모, 위치, 유형 등을 파악하여 최종 9개소(근린생활권 근린공원 4개소, 도보권 근린공원 3개소, 어린이 공원 1개소, 소공원 1개소)를 선정하였다(Table 1 참조). 각 공원은 사전에 세부 관찰구역들로 분할되었다(Figure 2 참조).
새로운 관찰 기법의 유용성을 살펴보는 본 연구의 목적에 따라 다양한 공원을 선정하는 것이 중요하다. 이를 위해 우선 부산광역시청 공원 담당자의 추천으로 총 25개소의 예비 공원들이 선정되었다. 이들 중 비행금지구역 내의 공원을 제외하고, 규모, 위치, 유형 등을 파악하여 최종 9개소(근린생활권 근린공원 4개소, 도보권 근린공원 3개소, 어린이 공원 1개소, 소공원 1개소)를 선정하였다(Table 1 참조).
조사는 2016년 5월 12일부터 6월 10일까지 약 한 달 간 진행 되었다. 조사자가 개별 공원을 주중 1회 방문하였으며, 방문시각은 조사결과의 일관성을 위해 오전 10시에서 오후 5시 사이로 제한하였다.
관찰구역은 시각적 장애물, 동선 등을 고려하여 육안으로 관찰이 가능하도록 구획되었고, 현장 조사를 통해 최종 확정되었다. 최종 관찰구역은 공원별로 1~6개로 총 23개이다.
데이터처리
특히 해당 조사결과를 타당성이 이미 인정된 기존의 다른 검사(본 연구의 경우 SOPARC)에서 얻은 점수와 관련지어서 둘 사이에 어느 정도 공통성이 있는가를 검토하여 타당도를 결정하는 경우 공인타 당도(concurrent validity)라고 부른다. SOPARC과 무인비행장치 모두 두 차례의 반복 관찰을 수행하였으므로, 준거타당도 평가를 위해서 반복 관찰의 평균값을 계산하여 상관계수 및 T 검정을 통해 비교하였다.
다음으로 두 관찰기법별로 각각 검사-재검사 신뢰도를 측정하여 비교한다. 검사-재검사 신뢰도는 두 차례 관찰 결과값 간의 상관계수로 도출하였다. 관찰구역별 전체 이용자수뿐만 아니라, 성별, 연령대별, 신체활동별 관찰결과의 신뢰성도 비교하였다.
이론/모형
본 연구는 공원 이용 조사에 있어서 기존의 직접 관찰 기법과 무인비행장치를 활용한 기법을 비교하여 새로운 방법의 활용성과 유의점을 파악하고자 한다. 직접 관찰 기법으로는 SOPARC 을 활용한다. 앞서 살펴보았듯이, SOPARC 기법에 따라 관찰자는 하나의 관찰구역을 왼쪽에서 오른쪽으로 눈으로 훑으며 공원 이용자들의 성별, 연령대, 이용활동을 기록한다.
성능/효과
1) 순으로 관찰되었다. 남성과 여성의 수는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으나, 연령대별, 신체활동 수준별로는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
넷째, 무인비행장치는 다른 관찰기법에 비해 날씨, 지형, 주변 건물 등 조사 여건의 영향을 많이 받는다. 비가 오거나 바람이 강하게 부는 날에는 안전의 위험이 있으므로 무인비행장치를 비행할 수 없다.
8로 나타났다(Table 3 참조). 두 관찰기법의 평균값들 사이의 상관계수가 0.96으로 매우 높게 나타났으며, T 검정 결과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 즉, 기존에 신뢰성과 타당성이 확보된 체계적 관찰 기법인 SOPARC과 비교해 볼 때, 무인비행장치 이용 기법의 준거타당성이 높은 수준이라고 볼 수 있다.
사전에 공원별로 둘 이상의 숙련된 조사자가 필요하며, SOPARC의 경우, 하루 4시간 이상, 주중과 주말 등 반복 관찰을 권장하고 있 다. 둘째, 자료 수집을 관찰자에 의존하기 때문에 자료의 객관성과 신뢰성이 충분히 확보되지 않는다. 셋째, 직접 관찰의 경우, 공원 전체가 아니라, 관찰자가 눈으로 볼 수 있는 세부구역만 관찰할 수 있다.
무인비행장치를 이용한 관찰 결과, 관찰구역별로 최소 7.5명 (반복 관찰의 평균값), 최대 45명으로 평균 24.2명의 이용자가 있는 것으로 나타났다(Table 2 참조). 23개 관찰구역에서 남성 (평균 12.
무인비행장치를 이용해 집계한 평균 이용자수는 24.2인 반면, 직접 관찰기법인 SOPARC을 이용해 집계한 이용자수는 평균 24.8로 나타났다(Table 3 참조). 두 관찰기법의 평균값들 사이의 상관계수가 0.
무인비행장치의 비행시간은 약 20분 내 외이므로, 관찰구역을 지나치게 넓게 설정하지 않도록 한다. 본 연구에서는 최대 반경 200~300미터 정도의 관찰이 가능한 것 으로 판단되었다. 무인비행장치의 비행고도와 경로는 조사 목적에 따라 달라질 수 있다.
본 연구에서는 두 관찰기법 사이의 신뢰도를 비교하기 위한 또 다른 방법으로 검사-재검사 신뢰도를 측정하였다. 비교결과, 무인비행장치와 SOPARC 관찰기법 모두 첫 번째 관찰값과 두 번째 관찰값 사이의 상관계수가 매우 높게 나왔다(각각 0.89, 0.86)(Table 4 참조). 또한 T 검정에 따르면 두 기법 모두 반복 관찰에 따른 결과값이 신뢰할 만한 것으로 나타났다.
셋째, 무인비행장치는 육안관찰이나 눈높이 비디오 관찰에 비해 이용자에 대한 자세한 정보를 파악하기 어려운 반면, 전체 이용자수 및 공간․시설 이용패턴 조사에 적합하다. 본 연구결과, 무인비행장치 관찰의 성별, 연령별, 활동수준별 검사재검사 신뢰도가 높은 수준을 보이긴 했으나, 조사자는 영상 분석 시 자세한 이용자 정보 식별의 어려움을 보고하였다.
셋째, 무인비행장치의 비행이 공원 이용자들의 행태에 영향을 미치는 것을 최소화해야 한다. 행태 조사를 위한 직접 관찰 법은 관찰 대상의 행동에 영향을 주지 않을 것을 전제로 한다 (Han and Yun, 2014).
둘째, 자료 수집을 관찰자에 의존하기 때문에 자료의 객관성과 신뢰성이 충분히 확보되지 않는다. 셋째, 직접 관찰의 경우, 공원 전체가 아니라, 관찰자가 눈으로 볼 수 있는 세부구역만 관찰할 수 있다. 공원 이용자와 이용 행태는 지속적으로 변하기 때문에, 세부구역 단위의 관찰 결과의 총합이 공원 전체의 이용행태와 일치한다고 보기 어렵다.
둘째, 반복 관찰의 신뢰도 역시 두 기법 모두 높게 나타났다. 이와 같은 결과는, 기존에 신뢰성과 타당성이 확보된 체계적 관찰 기법인 SOPARC과 비교해 볼 때, 무인비행장치를 이용한 공원 이용자 관찰의 신뢰도가 높은 수준임을 보여준다. 또 한 본 연구에서는 수차례의 현장조사 결과와 선행연구를 종합하여 무인비행장치를 이용한 관찰기법의 장단점과 유의점을 정리하였다.
다양한 규모와 유형의 도시공원을 대상으로 두 기법을 적용하여 비교․분석해본 결과를 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 무인비행장치 관찰기법과 SOPARC 관찰기법을 활용한 결과값 간에 유의한 차이가 없었다. 다시 말해 두 기법을 이용해 관찰한 공원 이용자수가 유사하였다.
첫째, 무인비행장치는 육안관찰이나 고정식 비디오관찰보다 넓은 지역을 한 번에 관찰할 수 있다. 본 연구에서 이용한 육안 관찰 기법인 SOPARC에서는 관찰자가 한 장소에 서서 육안으로 관찰할 수 있는 지역을 관찰구역으로 설정한다.
8 이상으로 높게 나타남을 알 수 있 다. 흥미로운 점은, 무인비행장치 관찰법의 검사-재검사 간 상관 계수가 SOPARC의 상관계수보다 전반적으로 높게 나타난다는 점이다. T 검정 결과, 대부분의 세부 항목(무인비행장치의 경우 걷기(walking), SOPARC의 경우 아이(child)와 걷기(walking) 제외)에서 검사-재검사 결과값 간에 유의미한 차이가 없음을 알 수 있다.
후속연구
이용자들이 공원 내에서 끊임없이 움직여서 중복 관찰될 가능성이 있기 때문이다. 둘째, 단기간에 관찰이 이루어지는 시간표집 기록법의 특성상, 이용활동의 지속시간은 파악하기 어려우며, 조사결과의 타당성을 확보하기 위해 여러 차례 반복 관찰이 요구된다. Cohen et al.
둘째, 무인비행장치과 육안관찰이 관찰하기 어려운 사각지대는 서로 다르므로 상호보완적으로 활용할 수 있다. 육안관찰은 나무나 시설 등 시각적 장애물 ‘뒤’에 있는 이용자들을 파악하기 어려운 반면, 무인비행장치는 장애물 ‘밑’에 있는 사람들을 파악하기 어렵다.
셋째, 본 연구는 기초연구로서 부산광역시 도시공원에 국한되었으므로, 관찰기법의 외적 타당성을 확보하기 위해서는 다양한 도시에서 다양한 유형과 규모의 공원들이 조사되어야 할 것이다. 마지막으로, 본 연구에 서는 이용자의 특성과 행태에 관한 자료를 수치화하여 수집하 였으나, 향후 연구에서는 특정 사례지역을 바탕으로 한 행태 지도 작성 등 보다 다양한 활용방법이 검토될 수 있을 것이다.
본 연구에서 제시한 무인비행장치를 이용한 공원 이용 실태 조사가 후속 연구들을 통해 체계화된다면 지자체 공무원이나 공원 관리자 등에 의해 직접 활용될 수 있을 것이다. 개별 도시들이 객관적인 공원 이용 실태 자료를 확보하여 이를 공원 시설 개선이나 새로운 시설 도입에 대한 근거자료에 활용할 수 있다.
반면, 무인비행장치는 기체가 운전자의 시야에 보이는 거리까지 비행할 수 있다. 본 연구의 목적상 무인비행장치와 육안 관찰의 관찰구역을 동일하게 설정(반경 100여 미터)하였지만, 실제 조사에서는 반경 2~300미터까지 조사할 수 있을 것으로 보인다. 또한 무인비행장치를 이용해 근린지역까지 관찰할 수 있다.
이를 통해 무인비행장치 관찰기법의 조사 방식을 체계화할 수 있을 것이다. 셋째, 본 연구는 기초연구로서 부산광역시 도시공원에 국한되었으므로, 관찰기법의 외적 타당성을 확보하기 위해서는 다양한 도시에서 다양한 유형과 규모의 공원들이 조사되어야 할 것이다. 마지막으로, 본 연구에 서는 이용자의 특성과 행태에 관한 자료를 수치화하여 수집하 였으나, 향후 연구에서는 특정 사례지역을 바탕으로 한 행태 지도 작성 등 보다 다양한 활용방법이 검토될 수 있을 것이다.
우선 관찰구역의 크기가 반경 100미터 정도로 작고, 공원의 규모 역시 대형 공원은 포함하지 않았다. 육안 관찰과 무인비행 장치 관찰을 비교하고자 하는 본 연구의 목적 상 관찰구역의 크기를 육안 관찰이 가능한 구역으로 제한하였으나, 추후 연구 에서는 관찰구역은 어느 정도의 규모가 적절한지, 대형공원의 경우 어떻게 분할하여 조사할 것인지 등의 조사방식을 면밀히 살펴볼 필요가 있다. 둘째, 본 연구에서는 무인비행장치 관찰기 법의 검사-재검사 신뢰도만을 측정하였으며, 검사자 간 신뢰도 (inter-rater reliability)는 측정하지 않았다.
검사자 간 신뢰도 측정은 무인비행장치를 두 사람 이상이 조종하여 그 결과값을 비교하는 것과 촬영된 영상을 두 사람 이상이 기록하는 것 등을 포함할 수 있다. 이를 통해 무인비행장치 관찰기법의 조사 방식을 체계화할 수 있을 것이다. 셋째, 본 연구는 기초연구로서 부산광역시 도시공원에 국한되었으므로, 관찰기법의 외적 타당성을 확보하기 위해서는 다양한 도시에서 다양한 유형과 규모의 공원들이 조사되어야 할 것이다.
개별 도시들이 객관적인 공원 이용 실태 자료를 확보하여 이를 공원 시설 개선이나 새로운 시설 도입에 대한 근거자료에 활용할 수 있다. 이용자뿐만 아니라, 수목, 시설 등 공원의 물리적 환경을 조사할 수도 있을 것이며, 향후 공원 주변 지역의 인구 통계 적․공간적 정보를 결합하여, 공원 이용에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 공원 이용을 활성화하기 위한 방안을 제시하는 연구로 발전할 수 있을 것이다.
특히 이미 신뢰성과 타당성이 검증된 체계적 관찰 기법인 SOPARC과 본 조사기법을 비교하여 그 유용성을 살펴본다. 현재까지 이와 같은 연구가 없는 실정에서 본 연구결과를 바탕으로 새로운 조사기법이 확립된다면, 향후 국내외 도시들의 체계적이고 일관된 도시공원 조사에 적극 이용될 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
공원 이용행태를 조사하는 기법은 어떤 것이 있는가?
공원 이용행태를 조사하는 기법은 크게 이용자 설문조사와 행태 관찰의 두 가지가 있다. 많은 연구들이 공원 이용자 혹은 인근 주민들의 설문을 활용하여 공원 이용 실태를 파악하고 있다(Giles-Corti et al.
공원 이용에 영향을 미치는 요인은?
이에 많은 연구자들이 공원 이용을 활성화하는 요인들에 대해 연구해왔다. 공원 이용에 영향을 미치는 요인들은 공원과의 접근성, 공원의 크기, 시설의 종류와 질, 유지관리, 근린지역의 특성 등이 있다(Cohen et al., 2010; Floyd et al.
공원 이용 실태를 파악할 때 설문을 이용한 조사는 어떠한 한계점을 가지고 있는가?
, 2008; LoukaitouSideris and Sideris, 2009). 하지만 이 기법은 충분한 표본 확보가 어렵고, 시간과 비용이 많이 소요되며, 응답자가 주관적으로 답변할 수 있다는 한계를 갖는다. 반면에, 직접 관찰은 상대적으로 짧은 시간에 많은 수의 이용자를 관찰할 수 있다는 장점이 있다(Cohen et al.
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