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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 시각량 시퀀스 리듬분석의 편의성을 위해 프로그램을 개발하여 활용하였다. 동영상이나 애니메이션 파일 mp4에서 주어진 시간마다 일정하게 프레임을 추출하고,색 범위에 의거하여 구성요소를 지정한 후에 동일한 폴더에 있는 프레임들에서 시각량을 일제히 추출해주는 프로그램으로서 컴퓨터 언어 C#로 작성하였으며, 개발자의 이름과 특성을 따 CRVP Koo(Calculation on Ration of Visual Presentation Koo)로 하였다.
- 따라서 본 연구의 목적은 현대의 발달된 컴퓨터 기술과 동영상처리 기술 등을 바탕으로 공간의 경험자들에게 노출되어지는 경관 구성요소들의 연속적인 시각량을 그대로 수치화하기 위한 프로그램을 개발하고, 대상지에 적용해 보아 연속경관의시퀀스 리듬을 분석하는 기법을 연구하는데 있다.
- 본 연구는 경관을 연속적으로 시간의 개념을 포함한 시퀀스로 분석하는 기법을 도출하기 위해 시각량 산출 프로그램을 개발하고, 대상지에 적용하여 시퀀스 리듬을 추출하여 경관계획, 설계 시 필요한 정량적인 시퀀스 리듬 데이터로 활용할 수 있도록 하였다. 또한 추출된 시퀀스 리듬은 거리와 면적, 시간의 정량적인 데이터를 가진 것으로서, 이를 바탕으로 시각적 노출의 우위, 리듬의 다이나믹 정도, 시간과 거리로 환산된 지배적 요인의 노출정도, 시각적 흡수능력, 외적요소에 대한 시간과 거리로 산출된 노출량 등에 대한 연속경관 시퀀스 분석기법을 정량적으로 도출해 내었다.
- 하지만 연속적 경관에서 인지하는 경관의 무수한 프레임에서 시각량을 수작업으로 하나씩 분리해 내는 일은 매우 많은 시간과 노력이 드는 것으로, 본 연구에서는 프레임에서 구성요소별 시각량을 산출해 낼 수 있는 프로그램을 개발하여 대상지에 적용해 산출해 내었다.
가설 설정
- 동영상 처리, 2. 이미지 처리, 3. 데이터 처리로서 시각량 산출하는 순서대로 이루어져 있다.
제안 방법
- 대상지는 보행동선에 의한 골목투어인 대구시 중구 근대화골목으로 선적 경관분석의 일반적인 기준인 경관구역, 경관회랑, 경관 통제점으로 구분하여 시선흐름을 각 공간의 특성에 맞도록 컴퓨터 애니메이션 설정의 Motion 기법을 각각 적용하여 보행속도로 동영상을 촬영하였다. 각 경관구역별 동영상에서 프레임을 5초마다 추출하여 각 프레임이 가지고 있는 구성요소들의 정보를 수치화하여 시퀀스 리듬으로 추출하였다. 이 때, 개발한 시각량 추출 프로그램을 활용하였으며, 수작업으로 분석한 데이터와 비교하여 검증한 다음 대상지에 적용하여 시퀀스 리듬으로 추출해 연속경관 시퀀스의 정량적 분석 기초 데이터로 제시하였으며, 이를 바탕으로 연속경관 시퀀스 분석기법들을 도출하였다.
- 개발 프로그램을 검증하기 위해 대상지 Area 1구역을 각 구성요소들의 시각량을 색 범위로 CRVP Koo Program에서 도출한 데이터와 동영상 프로그램에서 프레임을 추출한 다음 Photoshop에서 수작업으로 각 구성요소들을 범위를 선정하여 픽셀로 구한 데이터와 비교하였다(Table 5 참조).
- 경관을 구성하는 구성요소들은 주조망 대상물이 되는 지표 경관요소, 녹지, 시설물, 도로, 하늘, 주변경관요소로 나누었다. (Table 2 참조).
- 경관체험은 다양한 방법으로 인지되나, 본 연구는 구성요소들의 시각량 리듬에 관한 것으로 형식미학적 분석으로 한정한다. 시지각적인 연구는 인지와 인식으로 이어지기 때문에 시각적인 형식미학 분석은 경제적, 정신물리학적, 생태적 분석에까지 확대될 수 있는 기초 데이터의 역할을 할 것이다.
- 또한 린치(Lynch, 1960)는 도시를 보는 중요한 공간적 개념이 공간의 연속적인 시선의 변화(sequence)에 의해 이루어지며, 도시를 구성하는 부분과 부분이 모여 이루어진 결합으로서 이미지 또한 연속적인 변화의 체험을 통해 인식된다고 하여 경관분석에서의 연속적 시퀀스 연구의 당위성을 설명하였다. 그리고 시선에 따라 변화하는 공간 구성요소들의 시각량들이 결합되어 경관의 연속적 시퀀스가 이루어진다고 하여 시퀀스 분석에서 구성요소들의 시각량 분석이 되어야 함을 시사하였다.
- 다섯째, 전 구역의 모든 구성요소들의 시각량 리듬을 좀 더 단순화시켜 조합하여 설계주제인 내적요인과 외적요인, 하늘로 재분류하여 분석하였다(Figure 9 참조).
- 대상지는 보행동선에 의한 골목투어인 대구시 중구 근대화골목으로 선적 경관분석의 일반적인 기준인 경관구역, 경관회랑, 경관 통제점으로 구분하여 시선흐름을 각 공간의 특성에 맞도록 컴퓨터 애니메이션 설정의 Motion 기법을 각각 적용하여 보행속도로 동영상을 촬영하였다. 각 경관구역별 동영상에서 프레임을 5초마다 추출하여 각 프레임이 가지고 있는 구성요소들의 정보를 수치화하여 시퀀스 리듬으로 추출하였다.
- 대상지에 Motion 기법을 적용하여 촬영된 동영상에서 프레임을 추출하고 개발한 CRVP Koo Program을 활용하여 각 구성요소별 시각량 시퀀스 분석 데이터 리듬을 정량적으로 도출할 수 있었다(Figure 7 참조).
- 도출된 시퀀스 리듬은 구성요소들의 구체적인 수치 데이터로 이루어져 있기 때문에 계획, 설계의 목적에 맞추어 필요한 데이터들을 조합하여 분석할 수 있는 가장 근본적인 연속 경관시퀀스 데이터 추출기법이며, 이러한 데이터를 활용하여 연속경관 시퀀스 분석을 할 수 있는 기법으로 본 연구에서는 다음의 기법들을 도출하였다.
- 동선에 따른 시선흐름은 관찰자에 따라 매우 많은 변수를 가지고 있는 것으로서, 경관분석에서 일반적인 기준으로 사용하는 경관회랑, 경관구역, 경관통제점으로 분류하여 각 공간에 맞는 Motion 설정기법을 각각 적용하여 동영상을 촬영하는 것을 기준으로 하였다.
- 따라서 본 연구에서는 시각량 시퀀스 리듬분석의 편의성을 위해 프로그램을 개발하여 활용하였다. 동영상이나 애니메이션 파일 mp4에서 주어진 시간마다 일정하게 프레임을 추출하고,색 범위에 의거하여 구성요소를 지정한 후에 동일한 폴더에 있는 프레임들에서 시각량을 일제히 추출해주는 프로그램으로서 컴퓨터 언어 C#로 작성하였으며, 개발자의 이름과 특성을 따 CRVP Koo(Calculation on Ration of Visual Presentation Koo)로 하였다. 이 분석방법은 시각량의 분석을 위해서 뿐만 아니라, 경관분석에서 사진을 이용한 구성요소나 색상 분석, 컴퓨터 시뮬레이션 파일의 분석 등에까지 영역을 확장하여 적용 가능한 방법으로 판단된다.
- 따라서 본 연구 대상지를 청라언덕에서 한약박물관까지 각 유적지를 중심으로 경관구역으로 구분하고, 유적지 간에 이동하는 동선인 경관회랑은 경로진행형으로 설정하며, 경관회랑 중에서도 다음 유적지의 랜드마크가 보여지는 이동구간에는 랜드마크를 주시하면서 이동하는 표적진행형으로 설정하였다. 이동은 없지만 시선만 흐르는 경관통제점은 주요 유적지에 도착하여 유적지를 근접하여 관찰하거나, 유적지 건축물이나 주변 광장, 조경공간을 좌에서 우로 전망하는 조망형을 적용하였다.
- 본 연구는 경관을 연속적으로 시간의 개념을 포함한 시퀀스로 분석하는 기법을 도출하기 위해 시각량 산출 프로그램을 개발하고, 대상지에 적용하여 시퀀스 리듬을 추출하여 경관계획, 설계 시 필요한 정량적인 시퀀스 리듬 데이터로 활용할 수 있도록 하였다. 또한 추출된 시퀀스 리듬은 거리와 면적, 시간의 정량적인 데이터를 가진 것으로서, 이를 바탕으로 시각적 노출의 우위, 리듬의 다이나믹 정도, 시간과 거리로 환산된 지배적 요인의 노출정도, 시각적 흡수능력, 외적요소에 대한 시간과 거리로 산출된 노출량 등에 대한 연속경관 시퀀스 분석기법을 정량적으로 도출해 내었다.
- 사람이 보행하면서 공간을 경험할 때의 시선흐름과 경로는 컴퓨터 Animation에서 카메라의 이동과 방향 등의 설정에 사용되는 Path, Target을 활용하여 다음과 같은 3가지 방법으로 나눌 수 있는데, 각각의 이름을 조망형, 표적진행형, 경로진행형으로 구분하였다(Table 3 참조).
- 각 경관구역별 동영상에서 프레임을 5초마다 추출하여 각 프레임이 가지고 있는 구성요소들의 정보를 수치화하여 시퀀스 리듬으로 추출하였다. 이 때, 개발한 시각량 추출 프로그램을 활용하였으며, 수작업으로 분석한 데이터와 비교하여 검증한 다음 대상지에 적용하여 시퀀스 리듬으로 추출해 연속경관 시퀀스의 정량적 분석 기초 데이터로 제시하였으며, 이를 바탕으로 연속경관 시퀀스 분석기법들을 도출하였다.
- 인간이 눈알을 굴리지 않고 가장 자연스럽게 전방을 주시하는 각도는 앙각 30도, 부각 30도(Yu, 1996)이며, 그것에 가장 근접한 카메라 렌즈 50mm로 설정하여 분석한다.
- 즉, Path Motion 8개, View 7개, Target Motion 6개로 총 21개 Area를 설정하여 보행속도로 동영상을 각각 촬영한 다음 5초 단위로 프레임을 21개의 폴더에 각각 추출한 다음 각 Area 별로 분석하였다(Table 4 참조).
대상 데이터
- 적용 대상지는 대구광역시 중구 일대의 근대화 골목으로 도심의 한 가운데 있는 대구 100년의 역사에 관한 10여 개 문화 유적지를 돌아보는 역사적 골목투어 길로 년간 100만 명의 관광객이 다녀가는 유명한 곳이다.
- 촬영시점은 2015년 11월 5일 오전 10시에서 12시 사이이며, 날씨는 기상청 발표기준 평균기온: 13.6℃, 최고기온: 21.8℃, 최저기온: 6.2℃, 평균운량: 3.5, 일강수량: 없음 기준이다.
성능/효과
- 가장 큰 오차는 16.59%로 최소 83.41%의 일치율을 보였으나, 10%의 오차를 가지는 데이터는 4개로 전체 오차들의 평균치는 0.61%로 극히 적었다. 특히 Area 1의 모든 프레임에서의 각 구성요소별로 시각량을 평균하여 보았을 때 주변경관요소의 오차가 2.
- 결과적으로 Motion 설정기법은 시선흐름에 관한 것으로 선적 경관분석에서의 경관회랑, 경관구역, 경관통제점에 해당되는 시점흐름을 적용하여야 경험자의 시선흐름에 근접한 리듬을 추출할 수 있었다. 따라서 경관구역별로 동영상을 따로 만들어 전체를 연결해야 하며, 움직임은 없이 시선흐름만 있는 경관 통제점은 조망형을 적용하고, 움직임이 있는 경관통제점이나 경관회랑은 조망대상물인 랜드마크가 보이는가에 따라 표적진행형과 경로진행형에 적용이 가능하였다.
- 그러나 프로그램 검증을 위해 대상지 1 Area의 수작업 데이터와 비교해 본 결과, 한 Area 내에서 구성요소들의 시각량 평균이 2.46% 오차 범위 내에서 추출되어 전체 시퀀스 리듬을 파악해 내는 것에는 무리가 없었다고 할지라도, 개발된 프로그램은 HSL 색 범위로 경관의 구성요소들을 선택하여 시각량을 산출한 것이므로 유사한 경관구역별로 프레임을 나누어 분석하여도 시각량이 매우 작은 시설물, 구조물, 간판 등의 요소들에서는 오차가 증가하였으며, 세밀하게 추출하는 것이 까다로웠으며, 그러한 시설물들이 다른 구성요소와 거의 유사한 색 범위 내에 있을 경우에는 추출해 내기 더욱 곤란하여 중복되거나, 미선택된 데이터들을 재 선택하는 것을 반복해 주어야 했다.
- 결과적으로 Motion 설정기법은 시선흐름에 관한 것으로 선적 경관분석에서의 경관회랑, 경관구역, 경관통제점에 해당되는 시점흐름을 적용하여야 경험자의 시선흐름에 근접한 리듬을 추출할 수 있었다. 따라서 경관구역별로 동영상을 따로 만들어 전체를 연결해야 하며, 움직임은 없이 시선흐름만 있는 경관 통제점은 조망형을 적용하고, 움직임이 있는 경관통제점이나 경관회랑은 조망대상물인 랜드마크가 보이는가에 따라 표적진행형과 경로진행형에 적용이 가능하였다.
- 따라서 본 대상지를 시각적 흡수능력 관점에서 6가지 구성요소들이 지배적인 요소가 있으면서 흘러가는 복잡성이 낮은 경관패턴과 6가지 요소들이 비슷한 시각량으로 구성되어 복잡성이 높은 구역으로 구별할 수 있다. 상대적으로 복잡성이 낮은 경관을 보이는 Area 1, 2, 3, 4, 5, 14, 15, 16, 17, 18은 흡수력이 낮아, 시각적 영향력이 매우 큰 구역으로, 조그만 변화만 있어도 경관에 많은 영향을 주는 구간이다.
- 따라서 본 연구에서 연속경관의 흐름을 구성하기 위해 비슷한 특징의 경관구역으로 공간을 나누고, 경관회랑인 동선을 설정하여 움직이도록 하며, 이동하지는 않지만 시선이 흐르는 경관통제점에서의 시선흐름을 추가하여 연속경관 동영상을 구성하여 리듬으로 도출해 낼 수 있음을 시사하였다.
- 수치데이터를 분석해 본 결과, 50% 이상 외적요소에 노출된 프레임의 수는 전체 177개 프레임 중 41개로 약 23%에 해당하였으며, 시간으로 205초이며, 거리로 약 283m 동안 외적요소들에 50% 노출된 경관을 경험하는 것이었다. 또한 Area 17에서 최대값 93.48%가 추출되었으며, 평균 25.83%, 표준편차 26.38%로 분석되었다.
- 또한 가장 근접하여 보여지는 시각량의 최대값 비교에서도 지표경관요소와 시설물은 부지 내적 요소로서 100% 값의 프레임이 도출되었으며, 주변경관요소 93.48%, 녹지 89.45%, 도로 36.63%, 하늘 33.16%의 순으로 최대값을 가지는 프레임이 도출되었다.
- 본 대상지에서는 Area 11이후로 근거리에 돌출된 리듬과 함께 계속 감소하는 리듬이 도출되었다. 또한 녹지는 외부요인인 주변경관요소리듬과 반비례의 관계로 녹지율이 높을수록 주변경관 요소율이 낮아지며, 녹지율이 낮으면 주변경관 요소율이 높아지는 것으로 차폐율과 관계가 있음을 증명하였다.
- 그 중에서도 Area17, 18은 외적요소를 지배적으로 하는 복잡성이 낮은 경관의 구역이므로 약간의 내적요소만 추가하여도 매우 큰 효과를 기대할 수 있는 구역임을 파악할 수 있다(Figure 8 참조). 또한 시각적 복잡성은 각 프레임에서 구성요소들의 표준편차를 구하여 그 값이 클수록 지배적인 구성요소들이 존재하여 시각적 복잡성이 낮은 것으로 수치 분석이 가능한데, 최대값은 Area 16의 5프레임에서 40.82%로 추출되었으며, Area 16이 32.33%로 가장 컸으며, 전체 프레임에서는 23.84%의 표준편차를 보였다.
- 38m/s 기준으로 추출하였기 때문에, 1~11까지의 프레임 개수들은 시간으로 5~55초에 해당하며, 거리로 약 7~77m에 해당하는 수치로 환산하여 데이터를 분석할 수 있다. 또한 전체에서 50% 이상의 프레임은 녹지에서 가장 많은 33개, 주변경관요소 27개, 시설물 23개, 지표 경관요소에서 16개 순으로 전체 177개 프레임 중 99개 프레임으로 약 56%에 해당하는 프레임으로 분석되었다. 이는 또한 시간과 거리로 환산하여 녹지는 165초 약 228m, 주변경관요소 135초 약 186m, 시설물 115초 약 159m, 지표경관요소 80초 약 110m에서 해당 구성요소들이 50% 이상 노출된 프레임을 경험한 것이 된다.
- 대상지 분석에서 지표경관요소의 시퀀스 리듬은 조망대상물 근처에 가면서 높은 시각율을 보였으며, 녹지는 경관평가나 분석에서 많이 사용하는 녹시율 분석 방법이기도 하며, 수작업으로 이루어졌던 녹시율 분석도 개발된 프로그램으로 보다 편리한 정량적 분석이 가능할 것이다. 본 대상지에서는 Area 11이후로 근거리에 돌출된 리듬과 함께 계속 감소하는 리듬이 도출되었다. 또한 녹지는 외부요인인 주변경관요소리듬과 반비례의 관계로 녹지율이 높을수록 주변경관 요소율이 낮아지며, 녹지율이 낮으면 주변경관 요소율이 높아지는 것으로 차폐율과 관계가 있음을 증명하였다.
- 셋째, 전체 구성요소들 중에 시각적으로 지배적인 노출의 요소들은 매우 지배적 지각과 인지의 요소이므로 Table 7과 같이 우열의 비율에서 50% 이상의 데이터를 가지는 프레임의 수를 추출하여 보았을 때 Area 1~8까지는 시설물과 녹지가 우세하였으며, 그 이후로 지표경관요소나 시설물이 우세를 보이기도 하였으나, 특히 Area 17 이후로 주변경관요소가 매우 많이 추출되어 우세한 요소로 분석되었다.
- Area8 이후로 외적요인들이 증가하면서 Area 17, 18과 같이 20프레임 가량 연속으로 외적요인에 지배적으로 노출되는 구역도 도출되었다. 수치데이터를 분석해 본 결과, 50% 이상 외적요소에 노출된 프레임의 수는 전체 177개 프레임 중 41개로 약 23%에 해당하였으며, 시간으로 205초이며, 거리로 약 283m 동안 외적요소들에 50% 노출된 경관을 경험하는 것이었다. 또한 Area 17에서 최대값 93.
- 시각량 분석을 위해 개발된 CRVP Koo Program은 수많은 프레임들에서 다양한 구성요소들의 시각량을 효과적으로 산출해 낼 수 있는 방법으로 수작업에 비하여 많은 노력과 시간을 줄여주면서 같은 조건하에서 항상 같은 결과를 도출해 낼 수 있는 객관적인 방법이었다.
- 전체 21 Area에서 평균 시각량에서 시설물이 29.02%로 가장 많이 노출되었으며, 녹지 28.49%, 주변경관요소 18.45%, 지표경관요소 15.83%, 하늘 6.24%, 도로 2.26% 순의 평균 시각량 특성을 분석할 수 있었으며, 각 Area별 평균 시각량에서 Area 16의 지표경관요소의 평균 시각량이 77.96%로 가장 높게 추출되었다.
- 67%로 가장 율동이 큰 리듬인 것으로 분석되었다. 전체 프레임의 표준편차에서는 주변경관요소가 24.62%로 가장 컸으며, 유사한 수치로 지표경관요소 23.57%, 시설물 23.36%, 녹지 23.28%이었으며, 하늘 6.65%, 도로 6.55% 순으로 하늘과 도로가 유사한 율동크기의 리듬인 것으로 분석되었다.
- 첫째, 각 구성요소들의 시각량 평균값으로 시각적 구성요소의 우위 분석이 가능하다. 이러한 시퀀스 리듬은 경관을 체험하는 경험자들이 느끼는 거리와 면적의 데이터를 모두 포함하면서 얼마만큼의 시간동안 어떤 요소에 가장 많이 노출되어지는가에 관한 것이기 때문에, 돌출 구간의 추출과 더불어 대상지의 성격과 주제에 적합한 것인지 여러 구성요소들을 정량적으로 상대 비교할 수 있다(Table 6 참조).
- 61%로 극히 적었다. 특히 Area 1의 모든 프레임에서의 각 구성요소별로 시각량을 평균하여 보았을 때 주변경관요소의 오차가 2.46%로 가장 컸으나, 각 구성요소들의 평균치에 대한 차이는 평균 0.35%로 극히 적었다. 이는 두 가지 방법에서 추출한 프레임이 완벽히 일치하지 않는데 원인이 있었다.
후속연구
- 대상지 분석에서 지표경관요소의 시퀀스 리듬은 조망대상물 근처에 가면서 높은 시각율을 보였으며, 녹지는 경관평가나 분석에서 많이 사용하는 녹시율 분석 방법이기도 하며, 수작업으로 이루어졌던 녹시율 분석도 개발된 프로그램으로 보다 편리한 정량적 분석이 가능할 것이다. 본 대상지에서는 Area 11이후로 근거리에 돌출된 리듬과 함께 계속 감소하는 리듬이 도출되었다.
- 더 나아가 시각적 경관의 정량화된 데이터를 바탕으로 공간감, 공간의 이미지, 기호학적, 현상학적 관점 등과 같은 정성적인 연속적 시퀀스 상관분석으로까지 좀 더 확장된 연구로 발전시킬 수 있을 것이며, 그러한 진전된 많은 연구결과들은 매우 감각적인 리듬공간을 연출할 수 있는 공간설계 방법론이면서 경관분석방법이 될 수 있을 것이라 기대한다.
- 둘째, 연속경관의 속도 측면에서 일정한 보행속도가 아닌 다양한 속도를 가진 대상지에 적용해 시퀀스 리듬변화를 확대하여야 하며, 드론과 같은 동영상촬영 자료를 분석하고 활용하여 실사 시뮬레이션을 할 수 있는 기반으로서 동영상의 정량적 분석이 확대 연구될 수 있을 것이다.
- 셋째, 도출된 시퀀스 리듬 분석 기법을 많은 대상지에 적용하여 유사한 사례지들을 공간별 특성에 따라 분류해 보면 어떠한 공간은 어떠한 시퀀스 흐름을 가지는지의 경향이 분석되어질 것이며, 이는 경관분석이나 조경계획 및 설계에 정량적인 수치 데이터로서 활용할 수 있어, 유사한 경험적 시퀀스 흐름을 설계하거나 계획하기 위해서는 어떠한 프레임의 배열로 조성해야 할 것인지에 대한 구체적인 데이터를 제공해 줄 것이다.
- 연속 경관 시퀀스 분석 기법을 바탕으로 앞으로 많은 연구과제들을 가지고 있는데, 첫째, 경관의 시선흐름 측면에서 경험자의 시선에 가장 근접하게 도출하기 위해 본 연구에서는 선적인 경관분석에서 사용하는 일반적 기준인 경관구역, 경관회랑, 경관통제점을 활용하여 각 공간의 특성에 맞도록 Motion 설정기법을 조망형, 표적진행형, 경로진행형으로 도출해 내고 적용하였지만, 경험자의 시선흐름은 매우 다양한 변수들을 포함하고 있는 것이기 때문에, 일반적인 경관분석 방법에서의 흐름이 아니라, 실제 이용자들의 패턴연구나 체류시간 분석으로 경험자의 시선흐름에 거의 일치시키는 연구로 확장시켜 비교분석해볼 수 있을 것이다.
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