서울형 도시 재생 활성화 대상지의 장소성 빅 데이터 분석

조윤설; 조택연

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조윤설 조택연

저널정보: 한국기초조형학회 기초조형학연구 기초조형학연구 제20권 제1호

발행연도: 2019.2

수록면: 452 - 469 (18page)

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과거에 만들어 졌던 공간에 대해서 어떠한 경험과 인식을 가지고 있는지 빅 데이터를 사용하여 장소성과 장소 이미지 선행연구들을 바탕으로 분석하였다. 본 연구는 장소를 서울이라는 도시로 정했으며, 정부에서 추진하고 있는 서울형 도시 재생 활성화 대상지 중 4가지 지역을 선정 하였다. 이 지역들을 빅 데이터를 이용하여, 각 지역의 장소성에 대한 공간 인식 분석을 한 후, 지역 특성에 맞는 장소성을 형성하는 요소들을 분류하였으며, 이를 통해 급변하는 현대의 도시 환경 속에서 각 지역의 정체성을 확립하고 이 연구를 바탕으로 앞으로 재생산되고 있는 공간 가치에 대한 방향성을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법으론 서울형 도시재생 활성화 대상지들을 살펴보고, 도시 경제 기반형으로 저이용 저개발 중심지역, 근린 재생형(중심시가지형)에서는 쇠퇴 낙후 산업지역, 역사 문화 자원 특화 지역, 마지막으로 근린 재생형(일반형)에서는 노후 주거지로 분류하였다. 이들의 장소성과 장소 이미지에 대해서 살펴보고자 장소성 구성요소와 장소의 이미지의 선행연구에 대한 이론고찰을 진행하였으며, 4장에 빅데이터를 분석할 틀로 장소 이미지를 인지적 요인과 정서적 요인으로 분류 하였으며, 마지막으로 이를 바탕으로 텍스톰과 소셜매트릭스라는 빅데이터 사이트를 통해 분석하였다. 분석어는 한국어, 검색어는 해당지역 + 재생, 공간, 도시, 정제방법은 명사, 형용사, 동사 모두 선택, 분석모듈은 Mecab으로 분석하였다. 연구결과 위 4개 지역의 빅 데이터 분석 결과를 통해서 알 수 있었던 것들은 각 지역마다 다른 인지적 요인을 바탕으로 정서적 요인이 형성되는 것을 알 수 있었으며, 정서적 요인이 인지적 요인보다 이미지 형성에 보다 직접적이고 중요한 역할을 하며 인지적 요인이 정서적 요인을 통해 간접적으로 이미지 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 공통점으로 나타난 것은 각 지역이 만들어질 당시의 분위기를 가지고 있었으며, 이는 긍정적인 효과로 나타났다. 재생공간이라는 장소는 지어진 시대배경 공유와 사람들이 다양한 추억과 경험을 만들어준 장소이자 세대와 세대를 연결해주는 창이 될 수 있다. 이 연구를 바탕으로 후속 연구가 이루어져 앞으로 재생산되고 있는 공간 가치에 대한 방향성 가이드라인과 기초자료로서 좋은 활용되길 바란다.

Using Big Data, we analyzed and studied the experiences and perceptions of space that had been created in the past based on prior studies of locality and location image. The study chose a place called Seoul and selected four areas of government-promoted urban regeneration targets. Using Big Data, these regions were analyzed for spatial perception of their locality, and then elements that formed their location according to their regional characteristics were classified to establish their identity in today''s rapidly changing urban environment and to present directions for the spatial values being reproduced in the future based on this research. Under the research method, the areas subject to the revitalization of urban regeneration were classified as areas underdeveloped with urban economic infrastructure, areas underdeveloped in the nearby areas, areas specialized in historical and cultural resources, and finally areas with the neighboring areas (general type). To examine their location and location image, we conducted a theoretical examination of the preceding study of the location components and image of the location, divided the location image into cognitive and emotional factors in Chapter 4 under the framework for analyzing big data, and finally, the keywords for analysis through a big data site called Dextom and social matrix were all selected in Korean, space, urban, orthogonal, adjectives, and verb. Research has shown that emotional factors are formed based on different cognitive factors in each region, and emotional factors play a more direct and important role in image formation than cognitive factors, and cognitive factors indirectly influence image formation through emotional factors. What appeared in common was the atmosphere at the time each region was created, which had a positive effect. A place called "recycling space" can be a place where people created a variety of memories and experiences, and a window that connects generations. Based on this research, we hope that further research will be carried out and us

#도시재생 #빅 데이터 #서울형 #장소성 #장소이미지 #Big Data #Place image #Placeness #Seoul type #Urban Regeneration

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