빅데이터 분석을 통한 도시공원 이용특성 분석 = Analysis of Usage Characteristics of a City Park based on Big Data
저자
발행사항
대구 : 계명대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 계명대학교 대학원 : 환경과학과 환경계획 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
대구
형태사항
?, 181 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 노백호
UCI식별코드
I804:22003-000000119490
소장기관
도시공원은 시민들의 건강·휴양 및 정서 생활을 위한 오픈스페이스로써 생태·사회·문화적으로 중요한 담당을 하고 있다. 도시에서 발생하는 환경문제에 관한 해결책으로 공원 및 녹지의 역할이 중요해지고 있으며, 공원에 대한 지속적인 확충과 관리에 대한 필요성이 강조되고 있다. 도시공원을 관리하고 유지하기 위해서는 공원을 이용하는 도시민들의 행태 파악이 중요하다. 본 연구는 도시공원 이용 행태를 파악하기 위하여 빅데이터 수집과 텍스트 마이닝 기법을 사용하였다. 기존 설문지 방식의 한계를 극복하고, 다양한 키워드와 행태특성을 분석하기 위해 빅데이터를 수집하였다. 대상지는 대구광역시 중구에 위치한 달성공원을 선정하였으며, 시간적 범위는 2017년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로 설정하였다. 연도별·계절별 자료를 수집·분석하였으며, 자료 수집 대상은 네이버 블로그·카페, 다음 블로그·카페, SNS(Instagram, Facebook, twitter 등) 으로 설정하였다. 연구 결과는 다음 4가지로 첫째. 달성공원은 동물원을 관람하기 위한 이용객이 많을 것으로 판단된다. 동물원에 관련된 키워드가 많이 나타났으며, 다양한 동물들이 키워드로 나타났다. 둘째. 산책, 나들이, 소풍, 운동 등 여가생활에 관한 키워드가 많이 나타났다. 특히 봄과 가을에 소풍 키워드가 많이 나타났으며, 도보를 활용한 달성공원 내 산책, 나들이 등의 활동이 많을 것으로 판단된다. 셋째. 서문시장, 송해공원, 국채보상운동공원 등 다양한 대구명소가 달성공원과 함께 나타났다. 넷째. 벚꽃, 핑크뮬리, 갈대밭 등 특정 계절에 나타나는 키워드가 많이 나타났다. 벚꽃, 핑크뮬리 등은 공원을 이용하는 중요한 요소 중 하나 인 것으로 판단된다.
본 연구는 달성공원을 중심으로 빅데이터 분석을 실행하였으며, 도시공원의 특성과 행태특성을 파악하였다. 텍스트마이닝 분석결과에 따르면, 달성공원은 시민의 건강·휴양 및 정서적 함양에 많은 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 생태·사회·문화 등 복합적인 기능을 함축하고 있는 것으로 사료된다. 본 연구에서는 통하여 기존의 공원 이용 행태분석에서 오랫동안 사용되던 설문 방식에서 벗어나, 빅데이터 활용 및 텍스트 마이닝 기법을 통한 새로운 도시공원의 이용 행태분석을 시도하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다. 본 연구는 향후 빅데이터를 활용한 도시공원행태분석의 기초연구로써 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.
A city park plays important parts in ecological, social and cultural aspects as an open space for the health, recuperation, and emotional life of citizens. Parks and green belts play increasingly important roles as solutions to environmental issues in cities, and there is a growing emphasis on the need for the continuous expansion and management of parks. It is critical to figure out the behavior of citizens using a city park for its management and maintenance. This study employed the Big Data collection and text mining techniques to examine the behavior of using a city park among citizens. Big Data was collected to overcome the limitations of the old questionnaire approach and analyze various keywords and behavioral characteristics. Analyzed in the study was the Dalseong Park in Jung-gu, Daegu Metropolitan City. The research spanned from January 1, 2017 to December 31, 2019. Data by the year and season was collected from Naver blogs and cafes, Daum blogs and cafes, and SNS(Instagram, Facebook, Twitter, etc.) for analysis. The findings were as follows: first, it was estimated that the Dalseong Park had many visitors for the zoo. There were many keywords related to the zoo, and a variety of animals appeared in the keywords; second, there were many keywords about leisure life including walks, outings, picnics, and exercise. These keywords appeared a lot especially in spring and autumn. It was estimated that citizens engaged actively in walking-based activities such as walks and outings in the park; third, an array of Daegu's attractions appeared along with the Dalseong Park including the Seomun Market, Songhae Park, and Commemorative Park of National Debt Redemption Movement; and finally, many keywords were unique to certain seasons such as cherry blossoms, pink muhly and fields of reeds. Cherry blossoms and pink muhly seemed to be important elements for citizens to use the park. The present study conducted Big Data analysis of the Dalseong Park, examining the features and behavioral characteristics of a city park. According to text mining-based analysis results, the Dalseong Park had huge impacts on the health, recuperation, and emotional cultivation of citizens and performed complex functions involving ecology, society and culture. The study is significant in that it made an attempt at a new form of analysis for citizens' behavior of using a city park based on Big Data and text mining instead of the old questionnaire approach used in previous studies that analyzed citizens' behavior of using a park. Its findings will serve as basic data in future analyses of citizens' behavior of using a city park based on Big Data.
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