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문제 정의
- 따라서 본 연구는 동시대 수목원·식물원의 전반적 이미지 요인을 탐색적으로 밝혀내고자 하였다.
- 따라서 본 연구는 수목원·식물 원에 적합한 이미지 형용사를 추출하기 위하여, 환경 및 관광 목적지관련 형용사 이미지들을 종합하여 연구를 진행하였다.
- 본 연구는 수목원․식물원의 전반적인 이미지 구조와 특성 을 탐색·확인해보고, 이들 수요 측면의 이미지가 공급 조절정책 중 하나인 수용력 관련 정책 지지도에 미치는 영향관계를 밝히고자 하였다.
- 이에 본 연구는 수요측면에서 수목원·식물원의 전반적인 이미지 구조와 특성을 탐색·확인해보고, 이들 이미지가 공급 정책 중 하나인 수용력 관련 정책 지지도에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다.
가설 설정
- H1: 수목원·식물원의 이미지가 수목원·식물원의 수용력 관련 정책 지지도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
제안 방법
- 조사기간은 2018년 10월 말부터 11월 말까지 약 한 달간 진행되었으 며, 사전조사와 본조사, 추가조사를 순차적으로 진행하였다. 구체적으로 10월 27일 사전조사를 통해 설문항목의 타당성을 검증하였고, 11월 03일부터 11월 16일까지 3주간 6개 지역에서 본조사를 진행하였다. 또한 본 조사 결과, 일부 응답결과에 결측치가 포함되어 있음이 발견되어 11월 29일 추가조사를 진행하였다.
- 다음으로 판별타당성을 검증하기 위해 본 연구는 요인별 AVE값이 상관계수의 제곱값(R²)보다 크면 다른 요인들과의 상관관계보다 내적으로 더 높은 상관성을 갖고 있다고 판단하는 Ping(2004)의 연구에 기반하여 분석을 진행하였다.
- , 2009). 따라서 본 연구에서는 선행연구에 기초하여 모형적합도를 판단하는 지수로 Chi-square, NFI, RFI, IFI, TLI, CFI, RMSEA를 선정하였고, 이들 지수의 판단기준을 NFI, RFI, IFI, TLI, CFI는 .9이상, RMSEA .8이하로 적용하였다. Table 4에 나타난 확인적 요인분석 결과, 모형 적합 지수를 살펴보면, Chi-square(d.
- 설문 조사는 출력된 설문지를 이용하여 면대면 방식으로 진행 되었으며, 응답자들의 가독력이 확보될 경우 자기기입방식을 이용하였다. 또한 3개 팀별 조사의 시간오차를 줄이기 위해 가급적 유사한 시간대에 조사하는 것을 원칙으로 하였다. 조사기간은 2018년 10월 말부터 11월 말까지 약 한 달간 진행되었으 며, 사전조사와 본조사, 추가조사를 순차적으로 진행하였다.
- 또한 본 연구는 수목원·식물원의 이미지관련 초기 연구로, 대상을 특정하지 않고 일반적인 수목원·식물원의 이미지로 조사를 진행하였다.
- 구체적으로 10월 27일 사전조사를 통해 설문항목의 타당성을 검증하였고, 11월 03일부터 11월 16일까지 3주간 6개 지역에서 본조사를 진행하였다. 또한 본 조사 결과, 일부 응답결과에 결측치가 포함되어 있음이 발견되어 11월 29일 추가조사를 진행하였다. 조사는 통행량이 많아 응답자 모집이 용이한 금요일 포함 주말에 진행되었다.
- 유한 모집단의 표본의 크기 설정시, 요구정밀도 10%, 99% 신뢰수준일 경우의 표준정규분포 비율, 50%의 모집단 예상비율을 적용하였다. 또한 설문 조사시 결측치 및 무성의한 응답발생 비율을 고려하여 5%를 가산하여 조사를 진행하였다. 산정결과, 최종 표본의 크기는 700부로 도출되었으며(유효 표본의 크기 666부 + 5% 가산분), 이는 상기 모집단 규모의 99% 이내에서 통계적으로 신뢰할 만 한 결과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다(Table 1 참조).
- 이후 탐색적 요인분석에 기초하여 모형의 타당도와 신뢰도 검증을 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis), 상관관계분석(correlation analysis)을 실시하였다. 먼저 탐색적 요인분석결과, 17개의 형용사쌍이 5개 요인으로 도출되었으나 (KMO=.873, p=.000, 총설명력 63.822%), 확인적 요인분석 결과 3개 요인과 10개 형용사쌍으로 재수렴되어, 이를 기초로 모형의 타당도와 신뢰도 분석을 진행하였다.
- 본 연구는 수목원·식물원에 대한 이미지와 수용력 관련 연구가 거의 진행되지 않아 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)을 통해 이미지 및 수용력 요인을 사전 탐색하였다.
- 본 연구는 앞서 설정된 유효 표본의 크기 및 표본할당에 따라 6개 지역에서 조사를 진행하였다. 조사는 사전에 동일한 교육을 받은 총 3팀, 9명이 동시에 진행하였다.
- 상기의 표본의 크기 설정에 기초하여 할당표집방법(quota sampling)을 이용하여 표집(샘플링)을 진행하였다. 할당표집 방법은 응답자들의 대표성을 높이는 데에 가장 많이 활용되는 방법 중 하나로, 본 연구에서는 인구통계적 특성인 성별, 연령, 거주지역의 세 개 구분기준에 기초하여 표본을 할당하였다.
- 조사시 해당지역에 실제 거주하고 있는지, 수목원 혹은 식물원에 대해 인지하고 있는지를 확인하기 위해 조사자들이 구두로 이들 내용을 확인하였으며, 이들 내용이 검증된 이후 설문조사를 진행하였다. 설문 조사는 출력된 설문지를 이용하여 면대면 방식으로 진행 되었으며, 응답자들의 가독력이 확보될 경우 자기기입방식을 이용하였다. 또한 3개 팀별 조사의 시간오차를 줄이기 위해 가급적 유사한 시간대에 조사하는 것을 원칙으로 하였다.
- 7%를 차지하고 있어, 20대-30대와 통합하여 조사하였다. 유한 모집단의 표본의 크기 설정시, 요구정밀도 10%, 99% 신뢰수준일 경우의 표준정규분포 비율, 50%의 모집단 예상비율을 적용하였다. 또한 설문 조사시 결측치 및 무성의한 응답발생 비율을 고려하여 5%를 가산하여 조사를 진행하였다.
- 또한 3개 팀별 조사의 시간오차를 줄이기 위해 가급적 유사한 시간대에 조사하는 것을 원칙으로 하였다. 조사기간은 2018년 10월 말부터 11월 말까지 약 한 달간 진행되었으 며, 사전조사와 본조사, 추가조사를 순차적으로 진행하였다. 구체적으로 10월 27일 사전조사를 통해 설문항목의 타당성을 검증하였고, 11월 03일부터 11월 16일까지 3주간 6개 지역에서 본조사를 진행하였다.
- 조사는 사전에 동일한 교육을 받은 총 3팀, 9명이 동시에 진행하였다. 조사시 해당지역에 실제 거주하고 있는지, 수목원 혹은 식물원에 대해 인지하고 있는지를 확인하기 위해 조사자들이 구두로 이들 내용을 확인하였으며, 이들 내용이 검증된 이후 설문조사를 진행하였다. 설문 조사는 출력된 설문지를 이용하여 면대면 방식으로 진행 되었으며, 응답자들의 가독력이 확보될 경우 자기기입방식을 이용하였다.
- 상기의 표본의 크기 설정에 기초하여 할당표집방법(quota sampling)을 이용하여 표집(샘플링)을 진행하였다. 할당표집 방법은 응답자들의 대표성을 높이는 데에 가장 많이 활용되는 방법 중 하나로, 본 연구에서는 인구통계적 특성인 성별, 연령, 거주지역의 세 개 구분기준에 기초하여 표본을 할당하였다. 먼저 성별의 경우, 가장 최근 자료인 Statistics Korea(2016) 인구 주택총조사 결과, 남성은 50.
대상 데이터
- 6개 지역별 구체적인 조사장소는 지역민들이 가장 많이 이용하는 공공공간 중, 대표 대중교통 결절지점인 주요 철도역을 기점으로 진행하였다. 이 때 조사장소의 통일성을 확보하기 위해 버스터미널, 지하철역 등의 대중교통지점은 포함하지 않았다.
- 구체적으로 지역별 1개소~2개소의 주요 철도역을 선정하여 조사를 진행하였으며, 지역별 표본의 크기가 100부를 넘어갈 경우 2개 지점에서 조사를 진행하였다. 구체적으로 서울지역의 경우 용산역과 서울역, 경기(인천) 지역은 인천부평역과 수원역, 강원지역은 남춘천역, 충청(대전, 세종) 지역은 대전역, 경상(부산, 대구, 울산) 지역은 부산역과 대구역, 전라(광주, 제주) 지역은 광주역에서 조사를 진행하였으며, 총 조사지점은 9개소였다. 조사결과 결측치 및 무성의한 응답자를 제외한 전체 유효 응답자수는 723명으로 나타났으며, 이는 연구방법에서 설정한 표본의 크기인 666부, 5% 가산분을 포함한 700부보다 많게 조사되었다.
- 이 때 조사장소의 통일성을 확보하기 위해 버스터미널, 지하철역 등의 대중교통지점은 포함하지 않았다. 구체적으로 지역별 1개소~2개소의 주요 철도역을 선정하여 조사를 진행하였으며, 지역별 표본의 크기가 100부를 넘어갈 경우 2개 지점에서 조사를 진행하였다. 구체적으로 서울지역의 경우 용산역과 서울역, 경기(인천) 지역은 인천부평역과 수원역, 강원지역은 남춘천역, 충청(대전, 세종) 지역은 대전역, 경상(부산, 대구, 울산) 지역은 부산역과 대구역, 전라(광주, 제주) 지역은 광주역에서 조사를 진행하였으며, 총 조사지점은 9개소였다.
- 본 조사는 수목원·식물원의 이미지 및 수용력에 대한 기초 탐색 연구로, 만 15-79세 전체 국민의 수를 모집단의 크기로 설정하였다.
- 8% 로 나타났으며, 사전에 수립된 지역별 표본할당비율과 거의 유사하게 조사되었다. 이때 강원지역의 경우 목표로 한 유효 표본의 크기가 22부였으나, 그룹별 정규분포를 만족시키기 위해 10부를 추가하여 조사하였다. 이상의 성별 및 연령별, 거주지역별 비율은 모두 초기 표본할당비율과 거의 유사하게 조사되어 표본의 대표성이 확보되었다(Table 1, Table 2 참조).
- 본 연구는 수목원․식물원의 전반적인 이미지 구조와 특성 을 탐색·확인해보고, 이들 수요 측면의 이미지가 공급 조절정책 중 하나인 수용력 관련 정책 지지도에 미치는 영향관계를 밝히고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 서울, 경기(인천), 강원, 충청(대전, 세종), 경상(부산, 대구, 울산), 전라(광주, 제주)의 6개 지역을 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 유효 응답자수 723부를 확보하였다. 주요 연구결과, 수목원·식물원의 전반적인 이미지 분석을 위해 모두 24개의 형용사쌍이 1차로 선정되 었으며, 그 중 수목원·식물원에 적합한 10개 형용사쌍을 도출 하였다.
- 본 연구는 앞서 설정된 유효 표본의 크기 및 표본할당에 따라 6개 지역에서 조사를 진행하였다. 조사는 사전에 동일한 교육을 받은 총 3팀, 9명이 동시에 진행하였다. 조사시 해당지역에 실제 거주하고 있는지, 수목원 혹은 식물원에 대해 인지하고 있는지를 확인하기 위해 조사자들이 구두로 이들 내용을 확인하였으며, 이들 내용이 검증된 이후 설문조사를 진행하였다.
- 따라서 표본의 크기는 유한 모집단의 표본의 크기 산정 방법을 활용하였으며, Statistics Korea(2016)의 인구주택총조사 결과에 근거하였다. 조사응답자들은 앞서 언급한 바와 같이 만 15-79세로 한정하였으며, 수목원 및 식물원에 대해 인지하고 있는 응답자들로 선정하였다. 이 중 만 15-19세까지의 응답계층은 미성년자이나 독립적 의사결정이 가능하고, 수목원·식물원의 주요 미래 방문수요 계층이라고 판단하여 포함하였다.
데이터처리
- 이 때 결측치 및 무성의한 응답자들은 주로 수목원·식물원 관련 이미지 문항 중 일부 항목을 누락하거나 동일 점수로 일괄체크한 경우 등이 포함되었다. 마지막으로 자료의 분석은 SPSS 24.0과 AMOS 24.0을 사용하여 진행되었으며, 빈도분석, 기술통계분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 구조모형검증을 실시하였다.
- 본 연구는 수목원·식물원에 대한 이미지와 수용력 관련 연구가 거의 진행되지 않아 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)을 통해 이미지 및 수용력 요인을 사전 탐색하였다. 이후 탐색적 요인분석에 기초하여 모형의 타당도와 신뢰도 검증을 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis), 상관관계분석(correlation analysis)을 실시하였다. 먼저 탐색적 요인분석결과, 17개의 형용사쌍이 5개 요인으로 도출되었으나 (KMO=.
이론/모형
- (2017)의 연구를 종합하여, 인지적 이미지와 정서적 이미지, 물리적 이미지와 비물리적 이미지 등을 모두 통합하여 형용사쌍을 구성하였으며, 모두 24개의 형용사쌍이 선정되었다. 구체적인 이미지 평가는 형용사를 이용하는 어의 구별척(semantic differential scale)과 7점 쌍체비교척도를 이용하였다. 또한 본 연구는 수목원·식물원의 이미지관련 초기 연구로, 대상을 특정하지 않고 일반적인 수목원·식물원의 이미지로 조사를 진행하였다.
- 본 조사는 수목원·식물원의 이미지 및 수용력에 대한 기초 탐색 연구로, 만 15-79세 전체 국민의 수를 모집단의 크기로 설정하였다. 따라서 표본의 크기는 유한 모집단의 표본의 크기 산정 방법을 활용하였으며, Statistics Korea(2016)의 인구주택총조사 결과에 근거하였다. 조사응답자들은 앞서 언급한 바와 같이 만 15-79세로 한정하였으며, 수목원 및 식물원에 대해 인지하고 있는 응답자들로 선정하였다.
성능/효과
- (2018), Yun and Lee (2012), Lee et al.(2017)의 연구를 종합하여, 인지적 이미지와 정서적 이미지, 물리적 이미지와 비물리적 이미지 등을 모두 통합하여 형용사쌍을 구성하였으며, 모두 24개의 형용사쌍이 선정되었다. 구체적인 이미지 평가는 형용사를 이용하는 어의 구별척(semantic differential scale)과 7점 쌍체비교척도를 이용하였다.
- 765) 순으로 분석되었다. 1점에 근접한 우세 이미지 형용사들은 깨끗한, 둥근, 부드러운, 밝은, 좋은, 즐거운, 소박한, 아름다운, 인상적인, 매력적인, 친숙한, 조화로운, 독특한, 자연스러운, 안정감있는, 단순한, 뚜렷한, 규칙적인 형용사들로 분석되었으며, 이 중 아름다운(2.019), 안정감있는(2.190), 좋은(2.193), 자연스러운(2.195) 형용사 값이 더 1에 가깝게 나타나 강한 이미지를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 수용력 관련 정책 지지도의 경우 전반적으로 지지하는 것으로 나타났으며(Table 3 참조), 사전 예약입장제 정책이 평균 5.
- 수목원·식물원 관련 이미지 평가항목인 24개 형용사쌍에 대한 기술통계 분석결과는 Table 3과 같다. 7점에 근접한 우세 이미지 형용사로는 높은, 큰, 넓은, 오래된, 무딘, 세련된 형용사들이 도출되었으며, 이 중 넓은 형용사가 평균 5.484로 가장 높았고, 다음으로 큰(5.287), 높은(4.765) 순으로 분석되었다. 1점에 근접한 우세 이미지 형용사들은 깨끗한, 둥근, 부드러운, 밝은, 좋은, 즐거운, 소박한, 아름다운, 인상적인, 매력적인, 친숙한, 조화로운, 독특한, 자연스러운, 안정감있는, 단순한, 뚜렷한, 규칙적인 형용사들로 분석되었으며, 이 중 아름다운(2.
- 8이하로 적용하였다. Table 4에 나타난 확인적 요인분석 결과, 모형 적합 지수를 살펴보면, Chi-square(d.f)=184.784(48), p-value =.000, NFI=.943, RFI=.907, IFI=.957, TLI=.930, CFI=.957, RMSEA=.063으로 나타났으며, 제시된 모형 적합도 기준에 충족되는 것으로 나타났다.
- 구조방정식 분석을 통한 영향관계 분석결과, 수목원·식물원의 이미지 중 정서적 요인과 형태적 요인은 수용력 관련 정책의 지지도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
- 구체적으로 사전 예약입장제, 입장객수 제한정책, 입장료 인상의 3개 변인으로 구성되었으며, 이들 변인은 모두 현재 많은 수목원·식물원에서 시행되고 있는 정책으로 응답자들이 이해하는 데에 큰 무리가 없다고 판단하였다.
- 마지막으로 본 연구는 수목원·식물원의 인지적 이미지가 수용력 관련 정책 지지도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 밝혀내어, 수용력 관련 정책의 경우 이용자들의 정서적, 형태적 요인 이 아닌, 인지적 접근을 통해 지지도를 이끌어낼 수 있음을 입증하였다.
- 수용력 관련 정책 지지도 항목의 측정은 이미지와 동일하게 7점 리커트 척도(1=전혀 그렇지 않다, 4=보통이다, 7=매우 그렇다)를 이용하였다. 마지막으로 응답자 일반현황의 경우, 성별, 연령, 거주지 항목이 포함되었으며, 모두 명목척도로 조사되었다 (Table 2, Table 3 참조).
- 응답자들의 일반현황 분석결과는 Table 2와 같다. 먼저, 전체 조사참여자들의 성별은 여성과 남성의 비율이 49.7%, 50.3% 로 거의 유사하게 나타났다. 연령의 경우 만 15~39세 그룹이 40.
- 또한 설문 조사시 결측치 및 무성의한 응답발생 비율을 고려하여 5%를 가산하여 조사를 진행하였다. 산정결과, 최종 표본의 크기는 700부로 도출되었으며(유효 표본의 크기 666부 + 5% 가산분), 이는 상기 모집단 규모의 99% 이내에서 통계적으로 신뢰할 만 한 결과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다(Table 1 참조).
- 195) 형용사 값이 더 1에 가깝게 나타나 강한 이미지를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 수용력 관련 정책 지지도의 경우 전반적으로 지지하는 것으로 나타났으며(Table 3 참조), 사전 예약입장제 정책이 평균 5.603점으로 가장 높게 나타났다. 일부 입장료 인상관련 정책은 5.
- 상기의 요인분석에 기초한 구조모형 분석결과는 다음과 같다 (Table 6, Figure 2 참조). 연구모형의 적합도 지수는 Chi-square (d.f)=184.784(48), p-value=.000, NFI=.943, RFI=.907, IFI= .957, TLI=.930, CFI=.957, RMSEA=.063으로 나타났으며, 모두 적합도 지수의 기준치를 충족하였다. 구조방정식 분석을 통한 영향관계 분석결과, 수목원·식물원의 이미지 중 정서적 요인과 형태적 요인은 수용력 관련 정책의 지지도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
- 이 중 수목원·식물원의 인지적 이미지 요인이 수용력 관련 정책 지지도에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
- 이상의 결과들은 잠재 수요자들이 수목원·식물원 방문시 공간이용 및 방문행위관련 의사결정에 제한을 받을 수 있음에도 불구하고, 이들 정책을 지지하고 있다는 것을 밝혀낸 의미있는 연구결과라고 판단된다.
- 이상의 관련연구동향을 종합해보면, 연구대상이 되는 대상지의 물리적 환경속성에 따라 이미지 형성요인이 달라질 수 있으며, 이는 곧 수목원·식물원에 대한 전반적 이미지 역시 일반 관광목적지와 유사하게 인지적, 정서적 이미지 등으로 대별 될 수 있는지 여부가 불확실함을 의미한다.
- 이때 강원지역의 경우 목표로 한 유효 표본의 크기가 22부였으나, 그룹별 정규분포를 만족시키기 위해 10부를 추가하여 조사하였다. 이상의 성별 및 연령별, 거주지역별 비율은 모두 초기 표본할당비율과 거의 유사하게 조사되어 표본의 대표성이 확보되었다(Table 1, Table 2 참조).
- 이상의 연구결과를 종합해 보면, 수목원·식물원의 인지적 이미지의 경우 환경에 대한 1차적 이미지와 비교적 객관적인 이미지들로 구성되어 있어 이들 이미지들이 수용력 조절이라 는 논리적이고 객관적인 정책에 유의미한 영향을 주었다고 판단된다.
- 이에 따라 본 연구는 수목원·식물원의 수용력 정책 지지도라는 논리적이고 객관적인 의사결정 태도의 경우, 인지적 이미지와 밀접한 영향관계가 있음을 입증하였다.
- 603점으로 가장 높게 나타났다. 일부 입장료 인상관련 정책은 5.465, 1일 이용가능 입장객수 제한정책의 경우 평균 4.619점으로 나타났다. 이상의 결과들은 잠재 수요자들이 수목원·식물원 방문시 공간이용 및 방문행위관련 의사결정에 제한을 받을 수 있음에도 불구하고, 이들 정책을 지지하고 있다는 것을 밝혀낸 의미있는 연구결과라고 판단된다.
- 구체적으로 서울지역의 경우 용산역과 서울역, 경기(인천) 지역은 인천부평역과 수원역, 강원지역은 남춘천역, 충청(대전, 세종) 지역은 대전역, 경상(부산, 대구, 울산) 지역은 부산역과 대구역, 전라(광주, 제주) 지역은 광주역에서 조사를 진행하였으며, 총 조사지점은 9개소였다. 조사결과 결측치 및 무성의한 응답자를 제외한 전체 유효 응답자수는 723명으로 나타났으며, 이는 연구방법에서 설정한 표본의 크기인 666부, 5% 가산분을 포함한 700부보다 많게 조사되었다. 이 때 결측치 및 무성의한 응답자들은 주로 수목원·식물원 관련 이미지 문항 중 일부 항목을 누락하거나 동일 점수로 일괄체크한 경우 등이 포함되었다.
- 주요 연구결과, 수목원·식물원의 전반적인 이미지 분석을 위해 모두 24개의 형용사쌍이 1차로 선정되 었으며, 그 중 수목원·식물원에 적합한 10개 형용사쌍을 도출 하였다.
- 탐색적 요인분석 및 확인적 요인분석 결과, 수목원·식물원의 이미지는 정서적 요인, 인지적 요인, 형태적 요인으로 형성되어 있는 것으로 나타났다.
- 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 구조모형 분석결과, 수목원·식물원의 이미지는 정서적 요인, 인지적 요인, 형태적 요인으로 구성되어 있는 것으로 나타났다.
후속연구
- 그러나 이 연구는 초기연구로서 일부 수목원·식물원을 대상으로 계층별 이미지 차이를 살펴보았다는 점에서 의의가 있으나, 유효 샘플사이즈가 작고 전반적인 이미지가 아닌 선호 이미지라는 점, 이미지 요인들이 방문자들의 태도와 의사결정에 미치는 영향관계를 살펴보지 못한 점 등에 있어 한계를 갖는다.
- 그러나 이러한 학문적·실무적 의의에도 불구하고, 본 연구는 관련 연구의 부재로 현행 수용력 정책을 중심으로 측정항목을 구성하였다는 점, 수목원·식물원 이미지 요인 중 형태적 요인에 대한 심도있는 근거를 제시하지 못하였다는 점, 수목원·식물원의 인지도 및 방문경험, 인구통계학적 차이 등을 고려하지 못하였다는 점에 있어 한계가 있다.
- 따라서 추후 연구에서는 본 연구의 한계점을 보완하여 수목원·식물원의 방문자 유형별 이미지 분석과 이들 이미지가 구체적으로 탐방객들의 태도나 의사결정, 참여와 행동 등에 어떠한 영향을 미치는지 연구될 필요가 있다고 판단된다.
- 또한 수목원·식물원에 적합한 10개 형용사쌍을 도출하여 이 후 유사 연구에 측정척도로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
- 이러한 연구결과는 수목원·식물원 정책입안자들이 수용력 조절 정책을 수립할 경우, 이용자들의 감정이나 정서적 요인에 어필하는 것이 아니라, 논리적이고 객관적인 정보를 제공하고, 이에 기반하여 이용자들의 참여와 기여를 이끌어 내는 것이 효율적일 수 있음을 의미한다. 반면, 수목원․식물원 의 이미지 요인 중 형태적 요인의 경우 기존 이미지 연구에서는 도출되지 않았던 요인으로, 추후 다양한 공간 및 환경을 대상으로 이미지 요인 연구들이 보완될 필요가 있다고 판단된다.
- 이들 관찰변인들 역시 기존 연구에서는 발견되지 않았던 것으로, 추후 연구에서는 이들 변인들을 고려하여 수목원·식물원의 수용력 정책관련 연구들로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.
- 이에 본 연구는 수요측면에서 수목원·식물원의 전반적인 이미지 구조와 특성을 탐색·확인해보고, 이들 이미지가 공급 정책 중 하나인 수용력 관련 정책 지지도에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 이를 통해 본 연구는 기존에 연구되지 않았던 수목원․식물원 관련 이미지 요인을 도출할 수 있을 것이며, 이러한 이미지 요인들이 수목원․식물원의 지속 가능한 정책 중 하나인 수용력 관련 정책 지지도에 미치는 영 향을 조감할 수 있을 것이다.
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