익산시는 전국의 0.51%, 전북의 6.3%에 달하는 중소 도시이다. 1읍 14면 14동의 행정구역을 가지고 있으며 자연산업의 특화 잠재력과 개발 사업에 유리한 자연환경을 가지고 있다. 또한 미륵사지를 포함한 다양한 역사문화자원을 가지고 있고 KTX 호남선 개통과 함께 고속철도 및 고속도로 등 교통기반이 우수한 인프라를 구축하고 있다. 그러나 인접 시 군과의 유기적인 연계성이 미약하고 인접지역의 대규모 개발, 특히 전주와 군산을 중심으로 한 지역 개발로 인적, 물적 유출이 우려된다. 이에 본 고에서는 SNS와 웹사이트에서 추출한 빅데이터 분석을 통해 익산이 보유하고 있는 도시 이미지 자산을 '익산역' 및 'ktx'를 키워드로 하여 분류해 보고 교통물류중심도시로서의 가능성을 알아보고자 한다. KTX 호남선 정차역 중 역세권을 중심으로 유사한 지역적 특성으로 개발이 이루어지고 있는 광주송정과 비교를 진행하였으며 이를 통해 향후 익산시의 도시 이미지 개선 및 수립방향의 기틀을 마련하고자 하였다.
익산시는 전국의 0.51%, 전북의 6.3%에 달하는 중소 도시이다. 1읍 14면 14동의 행정구역을 가지고 있으며 자연산업의 특화 잠재력과 개발 사업에 유리한 자연환경을 가지고 있다. 또한 미륵사지를 포함한 다양한 역사문화자원을 가지고 있고 KTX 호남선 개통과 함께 고속철도 및 고속도로 등 교통기반이 우수한 인프라를 구축하고 있다. 그러나 인접 시 군과의 유기적인 연계성이 미약하고 인접지역의 대규모 개발, 특히 전주와 군산을 중심으로 한 지역 개발로 인적, 물적 유출이 우려된다. 이에 본 고에서는 SNS와 웹사이트에서 추출한 빅데이터 분석을 통해 익산이 보유하고 있는 도시 이미지 자산을 '익산역' 및 'ktx'를 키워드로 하여 분류해 보고 교통물류중심도시로서의 가능성을 알아보고자 한다. KTX 호남선 정차역 중 역세권을 중심으로 유사한 지역적 특성으로 개발이 이루어지고 있는 광주송정과 비교를 진행하였으며 이를 통해 향후 익산시의 도시 이미지 개선 및 수립방향의 기틀을 마련하고자 하였다.
Iksan is one of medium city in Jellabukdo, South Korea. It has a favorable natural environment for the specialization potential of natural industries and development projects. In addition, it has various historical and cultural resources including Mireuksajji, and KTX Honam line which has been opene...
Iksan is one of medium city in Jellabukdo, South Korea. It has a favorable natural environment for the specialization potential of natural industries and development projects. In addition, it has various historical and cultural resources including Mireuksajji, and KTX Honam line which has been opened for a representative feature as transport city. However, it faces week connection with neighboring cities and large scale of development in neighboring areas, especially in Jeonju and Gunsan. In this paper, we try to classify the urban image assets of Iksan as 'Iksan Station' and 'ktx' on keywords and analyze the possibility of being a center of transportation and logistics through big data analysis extracted from SNS and website. In comparison with Gwangju Songjeong, KTX Honam line station, which has been developed with similar regional characteristics, it is aimed to establish the basis of improvement and establishment of urban image of Iksan city in the future.
Iksan is one of medium city in Jellabukdo, South Korea. It has a favorable natural environment for the specialization potential of natural industries and development projects. In addition, it has various historical and cultural resources including Mireuksajji, and KTX Honam line which has been opened for a representative feature as transport city. However, it faces week connection with neighboring cities and large scale of development in neighboring areas, especially in Jeonju and Gunsan. In this paper, we try to classify the urban image assets of Iksan as 'Iksan Station' and 'ktx' on keywords and analyze the possibility of being a center of transportation and logistics through big data analysis extracted from SNS and website. In comparison with Gwangju Songjeong, KTX Honam line station, which has been developed with similar regional characteristics, it is aimed to establish the basis of improvement and establishment of urban image of Iksan city in the future.
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문제 정의
둘째, 상징적 이미지는 도시의 문화적, 사회적 관습과 전통, 도시의 기능과 같이 시각적으로 파악이 어려운 이미지로 역사성 이미지, 도시생활 이미지, 도시기능 이미지, 도시분위기로 분류된다. 본 고에서는 김남정(2005)의 분류에 따라 도시 이미지 자산을 분류 및 구분하여 빅데이터에 기초한 특징들이 다각적인 도시의 이미지를 어떤 방향으로 구현해낼 수 있는지에 초첨을 두고자 한다.
또한 텍스텀을 포함한 유사 분석도구를 사용한 빅데이터의 연구는 방대한 자료의 특성 상 정량적 분석결과를 토대로 연계 영역의 범주화, 맥락의 이해를 통해 정성적으로 해석하는데 중점을 두고 있다[8]. 본 연구에서는 최종 대상이 소비자, 즉 관광객 또는 방문객(경유객 포함)이라는 점은 동일할 수 있으나, 빅데이터를 통해 공간의 정체성이나 담론 해석을 도시이미지자산이라는 구분 아래 진행하고자 한다.
시장과 먹거리 골목 등 역세권에 해당하는 권역 내 유사성이 발견되나 광주송정이 ‘광주1913송정역시장’을 중심으로 빠른 성장을 이루고 있는바, 비교분석을 통해 그 원인을 파악코자 했다.
연구의 내용적 범위는 역세권을 중심으로 한 도시의 이미지 자산을 기반으로 SNS(Social Network Services/Sites)를 통해 나타나는 자산들을 구분하고 각 자산들의 연결성 및 상관관계를 파악하여 이를 통해 유의미적 비교점을 찾아내어 익산 이미지자산의 개선점을 파악하기 위한 연구이다.
일반적으로 외부의 인지도와 도시인상을 의미하는 도시브랜드 관점에서 위의 통계 자료는 익산이 아직 도시 브랜드 창출을 완성하지 못하고 있음을 입증하고 있다. 이에 본 연구에서는 익산을 대표할 수 있는 도시이미지 창출을 통해 익산이라는 도시의 브랜드를 설립하는데 기반을 다지고자 한다.
특히 시각화 주제에 대해서는 추출된 다수의 주제 중 가장 관여수가 많은 ‘1주제’를 선택하여 주제에 대한 보편성을 추구하고자 하였다.
제안 방법
연구의 방법으로는 1~3단계에 이르는 분석 결과를 통해 두개 지역의 도시 이미지 자산 요소를 개별 및 통합적으로 비교하고자 한다. 1단계로는 공적으로 제공하는 통계 및 데이터와 선행연구에 기반한 기초 통계 분석을 진행하고, 2단계로는 오피니언 마이닝(Opinion mining)과 텍스트 마이닝(Text mining)을이용한 콘텐츠 분석, 3단계로 분석 내용을 토대로 한 시각화 그래프의 이미지화를 통해 익산과 광주송정 지역의 고유한 특성과 도시의 상징이 될 수 있는 이미지 자산들을 조사하고 통합연결성을 분석하여 이를 기반으로 두 지역을 비교 분석하고자 한다.
2차적으로는 각 키워드별 추출단어를 중심으로 세부적인 8가지 도시 이미지 자산 구분에 따라 분류해보았다. 검색어의 특성 상 단위시설 및 건축물과 장소, 도시기능 등에 결과가 한정되는 한계가 있었으나 지역적 특징을 살펴볼 수 있는 유의미한 키워드들이 나타났다.
KTX 개통과 관련한 지역의 특성을 분석하기 위하여 ‘익산역’, ‘광주송정역’, ‘익산+ktx’, ‘광주송정+ktx’을 검색어로 하였다.
KTX 호남선의 주요 정착역인 익산역과 광주송정역을 중심으로 두 지역의 지역이미지자산을 비교하기 위한 연구 모형은 [표1]과 같다. SNS와 웹사이트에서 추출한 빅데이터를 오피니언 마이닝(opinion mining)과 텍스트마이닝(text mining)을 통해 분석하고 그 결과를 시각화 그래프의 이미지화하여 두 지역의 이미지 자산들을 비교 분석하고자 한다.
각 키워드별로 ‘추출단어빈도수’를 중심으로 데이터 정제를 진행하였으며, 해당 백분율(%) 0.1% 이상에 해당하는 데이터까지 분류하였다.
검색어는 KTX 호남선 정차역으로서의 도시 이미지 자산을 선례 조사하기 위하여 ‘익산역’, ‘익산+ktx’, ‘광주송정역’, ‘광주송정+ktx’에 한정하여 진행하였다.
본 연구는 ‘익산역’, ‘익산+ktx’, ‘광주송정역’, ‘광주송정+ktx’ 등의 4가지 검색어를 중심으로 소셜 매트릭스와 텍스텀을 통한 웹사이트 및 SNS 분석을 통해 진행되었다.
본 연구에서는 SNS와 웹사이트 상의 관련 데이터를 수집하여 오피니언 마이닝(opinion mining)과 텍스트 마이닝(textmining)을 진행하였다. 오피니언 마이닝에는 다음 소프트에서 제공하는 소셜 매트릭스(social metrix)를 이용하였다.
시각화 방법으로는 오피니언 마이닝 데이터와 텍스트 마이닝 데이터를 기반으로 하여 텍스텀에서 제공하는 ‘topic 시각화’를 통해 도시 이미지 자산으로 구분하는 키워드들의 추출과 주제 간 연결성을 나타내고자 하였다.
연구의 방법으로는 1~3단계에 이르는 분석 결과를 통해 두개 지역의 도시 이미지 자산 요소를 개별 및 통합적으로 비교하고자 한다. 1단계로는 공적으로 제공하는 통계 및 데이터와 선행연구에 기반한 기초 통계 분석을 진행하고, 2단계로는 오피니언 마이닝(Opinion mining)과 텍스트 마이닝(Text mining)을이용한 콘텐츠 분석, 3단계로 분석 내용을 토대로 한 시각화 그래프의 이미지화를 통해 익산과 광주송정 지역의 고유한 특성과 도시의 상징이 될 수 있는 이미지 자산들을 조사하고 통합연결성을 분석하여 이를 기반으로 두 지역을 비교 분석하고자 한다.
본 연구는 ‘익산역’, ‘익산+ktx’, ‘광주송정역’, ‘광주송정+ktx’ 등의 4가지 검색어를 중심으로 소셜 매트릭스와 텍스텀을 통한 웹사이트 및 SNS 분석을 통해 진행되었다. 추출된 최종 자료를 기반으로 연구 설계에 따라 분석하였으며 1차적으로는 추출된 빅데이터를 주제어별 정리하여 대표적인 지역의 특성을 살펴보았다. 익산은 전라북도의 혁신도시역 추가 개통과 이리역 폭발사고라는 교통 도시로서 특징이 나타나는 한편, 광주 또한 호남고속철도 2단계노선 이슈라는 유사 특징이 나타나긴 하나 숙박과 시장을 비롯한 관광 자산에 대한 관심도가 함께 나타나고 있어 차이를 보였다.
KTX 개통과 관련한 지역의 특성을 분석하기 위하여 ‘익산역’, ‘광주송정역’, ‘익산+ktx’, ‘광주송정+ktx’을 검색어로 하였다. 텍스트 마이닝의 경우 Ngram 데이터를 통해 항목간의 연결성에 대한 빈도수를 바탕으로 분석하였고 누락된 키워드는 데이터 정제작업을 통해 보완하였다.
대상 데이터
시간적 범위는 데이터 수집 기간인 2017년 11월 12일부터 2017년 12월 12일까지이다. 검색 기간 내 약 30일 간의 SNS(트위터 및 페이스북) 및 웹사이트(naver, daum, google) 데이터를 수집하였다. 검색어는 KTX 호남선 정차역으로서의 도시 이미지 자산을 선례 조사하기 위하여 ‘익산역’, ‘익산+ktx’, ‘광주송정역’, ‘광주송정+ktx’에 한정하여 진행하였다.
본 연구에서는 익산시와 광주송정 지역을 공간적 범위로 하여 진행하였다. 익산시는 시 단위, 광주송정은 광주광역시 내 1개 동에 해당하여 공간적 범위의 단위가 다르긴 하나 다음의 장소적 특성으로 인하여 비교분석 대상으로 선정하였다.
시간적 범위는 데이터 수집 기간인 2017년 11월 12일부터 2017년 12월 12일까지이다. 검색 기간 내 약 30일 간의 SNS(트위터 및 페이스북) 및 웹사이트(naver, daum, google) 데이터를 수집하였다.
본 연구에서는 익산시와 광주송정 지역을 공간적 범위로 하여 진행하였다. 익산시는 시 단위, 광주송정은 광주광역시 내 1개 동에 해당하여 공간적 범위의 단위가 다르긴 하나 다음의 장소적 특성으로 인하여 비교분석 대상으로 선정하였다.
이론/모형
본 연구에서는 SNS와 웹사이트 상의 관련 데이터를 수집하여 오피니언 마이닝(opinion mining)과 텍스트 마이닝(textmining)을 진행하였다. 오피니언 마이닝에는 다음 소프트에서 제공하는 소셜 매트릭스(social metrix)를 이용하였다. 트위터와 블로그 자료의 연관 키워드, 감성 키워드, 주간 급증 키워드 순위 및 추이를 검색할 수 있고 탐색어 여론 및 긍정, 부정에 관한 추이를 제공한다.
트위터와 블로그 자료의 연관 키워드, 감성 키워드, 주간 급증 키워드 순위 및 추이를 검색할 수 있고 탐색어 여론 및 긍정, 부정에 관한 추이를 제공한다. 텍스트 마이닝을 위해서는 텍스텀(textom)이라는 분석도구를 사용하였다. 수집데이터 뿐 아니라 보유 데이터의 처리까지 가능한 2-way 정제분석 기능을 제공하며 맞춤형 데이터 정제 및 다양한 분석 프로그램에 관한 데이터 포맷을 제공하고 매트릭스, 자카드 등의 다양한 형태 값을 생성할 수도 있다.
성능/효과
KTX 개통 전 후 익산시 활동인구의 중심점 변화를 알아보기 위해 2014년과 2016년의 모바일 빅데이터로 산정한 결과, 남서방향으로 107.2m 무게중심점이 이동한 것으로 분석되었다. 광주보다 중심점 이동이 큰 이유는 익산시의 택지개발로 분석시점 간 세대의 이동이 있었으며 이 사이 KTX 개통으로 역주변 활동인구가 변화하였기 때문으로 보인다[10].
두 번째, 익산시와 광주송정 지역은 역과 인접한 지리적 자산들이 유사한 특징들을 가지고 있다. 시장과 먹거리 골목 등 역세권에 해당하는 권역 내 유사성이 발견되나 광주송정이 ‘광주1913송정역시장’을 중심으로 빠른 성장을 이루고 있는바, 비교분석을 통해 그 원인을 파악코자 했다.
지역 특성의 시각화 도구로 선택한 토픽(Topic) 모델링은 토픽 분포도를 통해 빈도에 따른 상위 주제어와 그를 구성하는 세부 구성어를 파악할 수 있었다. 반면 주제어들 사이의 연관성을 파악하기에는 어려움이 있어 추후 검색어 및 주제어의 확장을 통해 연구의 범위 또한 넓어진다면 좀 더 유의미한 도시 이미지 자산의 추출이 가능할 것으로 예상된다.
후속연구
지역 특성의 시각화 도구로 선택한 토픽(Topic) 모델링은 토픽 분포도를 통해 빈도에 따른 상위 주제어와 그를 구성하는 세부 구성어를 파악할 수 있었다. 반면 주제어들 사이의 연관성을 파악하기에는 어려움이 있어 추후 검색어 및 주제어의 확장을 통해 연구의 범위 또한 넓어진다면 좀 더 유의미한 도시 이미지 자산의 추출이 가능할 것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
익산시는 어떤 도시인가?
익산시는 1995년 5월 이리시와 익산군이 통합된 도·농(都農)복합도시로 1977년 11월 ‘이리역 폭발사고’로 전체 13,362채가옥 가운데 9,530동이 파손된 경험을 가지고 있는 도시이다. 이후 2015년 4월 2일 KTX 호남선 개통 이후 철도환승객 수요가 높아져 일평균 운행횟수 106회, 승하차인원 일평균 7,092명에 달하는 성장세를 보이며 구도심 활성화가 이루어지고 있다.
익산의 도시 브랜드개발을 위해 우선시 되어야 하는건 무엇인가?
‘도시상품을 구매하고자 하는 소비자들에게 강한 인식을 갖도록 하는 일련의 도시마케팅활동’으로서 익산의 도시 브랜드개발을 위해서는 소비자들, 즉 관광객들 및 내부 방문객들의 유입을 이끌어내기 위한 도시 이미지의 상징적 자산들을 개발 및 재발견하는 것이 우선되어야 한다. KTX 호남선 개통 이후 역세권을 중심으로 개발지수가 높아지고 있으나 그 속도가 다른 광주송정과 익산시의 도시 이미지 자산 비교는 익산의 도시이미지 창출에 기반할 수 있는 객관적인 근거를 마련해 줄 것이다.
익산시의 KTX 호남선 개통이 우려되는 부분은 무엇인가?
또한 미륵사지를 포함한 다양한 역사문화자원을 가지고 있고 KTX 호남선 개통과 함께 고속철도 및 고속도로 등 교통기반이 우수한 인프라를 구축하고 있다. 그러나 인접 시 군과의 유기적인 연계성이 미약하고 인접지역의 대규모 개발, 특히 전주와 군산을 중심으로 한 지역 개발로 인적, 물적 유출이 우려된다. 이에 본 고에서는 SNS와 웹사이트에서 추출한 빅데이터 분석을 통해 익산이 보유하고 있는 도시 이미지 자산을 '익산역' 및 'ktx'를 키워드로 하여 분류해 보고 교통물류중심도시로서의 가능성을 알아보고자 한다.
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