텍스트 마이닝을 활용한 도시 경관 분석 - 도시 경관 특화방안 도출을 중심으로 = An Analysis of Townscape Using Text Mining - Focusing on the Development of Specialized Townscape Plan

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In order to create urban competitiveness in Busan, this study would like to analyze the landscape of Busan and present specialized plans for urban landscape in the future. For Busan’s landscape analysis, the big data analysis platform ‘Textom’ was used, and co-occurrence, TF-IDF, CONCOR analysis, and sentiment analysis were applied. As a result of the analysis, the main issues of Busan landscape were derived as ‘Landscape problem occurrence factor’, ‘Landscape attraction factor’, ‘Landscape improvement target’, ‘Busan original city landscape’, ‘Old landscape regeneration’, ‘Busan Lotte-Tower observatory’, ‘Happy city fishing village’, and ‘Factory building landscape color’. After that, in order to track specific emotional factors, based on the word tree chart, measures to strengthen Busan’s landscape positive factors and offset negative factors were proposed. The measures to strengthen the positive landscape elements of Busan include ‘Sustainable development for the preservation of Busan’s nature scenery’, ‘Preservation and development of viewpoints’, ‘Direction of landscape lighting according to the characteristics of the site’, ‘Harmony between artificial facilities and natural scenery’, ‘Creating a unique space that integrates historical and cultural contents’ were proposed. and measures to offset Busan’s negative landscape factors include ‘Unplanned development avoidance and sustainable landscape creation’, ‘Busan’s landscape-related facilities maintenance and creation’, ‘Reviewing whether various projects are carried out’ and ‘Enhancing landscape value by strengthening the identity of the place’.

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 부산의 도시 경쟁력 창출을 위하여 부산의 경관을 분석하고 향후 부산의 도시경관 특화방안을 제시하고자 한다.􀀁 부산의 경관 분석을 위하여 빅데이터 분석 플랫폼 ‘텍스톰’을활용하였으며,􀀁 동시출현 단순빈도 및 TF-IDF,􀀁 CONCOR분석,􀀁 감성분석을 적용하였다.􀀁 현황 분석결과,􀀁 부산 경관의 주요 이슈(Issue)는 ‘경관 문제 발생 요인’,􀀁 ‘경관 매력 요인’,􀀁 ‘경관 개선 대상’,􀀁 ‘부산 원도심 경관’,􀀁 ‘노후 경관 재생’,􀀁 ‘부산 롯데타워 전망대’,􀀁 ‘행복 도시 어촌’,􀀁 ‘공장건축물 경관색’으로 도출되었다.􀀁 이후,􀀁 특정 감성 유발 요인을 추적하기 위하여 워드 트리 차트를바탕으로,􀀁 부산 경관의 긍정적 요소 강화 및 부정적 요소 상쇄 방안을 제시하였다.􀀁 부산의 긍정적인 경관 요소 강화 방안으로는 ‘부산의 자연경관 보존을 위한 지속가능한 개발’,􀀁 ‘조망점 보존및 개발’,􀀁 ‘대상지 특성에 따른 경관 조명 연출’,􀀁 ‘인공시설물과 자연경관의 조화’,􀀁 ‘역사ㆍ문화콘텐츠를 융합한 독특한 공간조성’이 제안되었으며,􀀁 부산의 부정적인 경관 요소 상쇄 방안으로는‘무계획적인 개발 지양 및 지속가능한 경관조성’,􀀁 ‘부산의 경관 관련 시설 정비 및 조성’,􀀁 ‘다각적인 사업 추진여부 검토’,􀀁 ‘장소의 정체성 강화로 경관 가치 상승 제고’가 제안되었다.

참고문헌 (Reference)

• 1 김혜련, "한국 가로경관 관리를 위한 법제도적 현황 분석" 한국도시설계학회 288-293, 2014
• 2 조태호, "텍스트 마이닝의 개념과 응용" 5 : 76-85, 2001
• 3 김효원, "텍스트 마이닝을 활용한 웹사이트 특성 비교 분석" 광운대학교 대학원 2017
• 4 송민, "텍스트 마이닝" 청람 2017
• 5 이지아 ; 박진아, "역사문화경관의 색채특성 및 지역 이미지 분석 - 삼청동길 사례 분석을 중심으로" 한국도시설계학회 20 (20): 33-45, 2019
• 6 김성태, "실향민 정착지로서의 부산 구릉지 주거 경관" 서울대학교 대학원 2015
• 7 이소희, "소셜 빅데이터를 이용한 뉴트로(New-tro)관광 트렌드 및 이미지인식 연구" 경희대학교 대학원 2020
• 8 박태수, "소셜 빅데이터 분석을 통해 살펴본 울산관광에 대한 인식과 향후 발전방안 모색에 관한 연구 -CONCOR 분석 방법론을 중심으로-" 동북아관광학회 16 (16): 109-126, 2020
• 9 BDI 부산연구원, "산업화 시대 부산의 주거문화"
• 10 김대욱, "북한이탈주민에 대한 한국 사람들의 인식 형성 과정 연구 미디어 보도와 수용자 인식에 대한 의미 연결망 분석을 중심으로" 한국PR학회 25 (25): 185-207, 2021
• 11 김나영, "부산의 해안경관관리방안에 관한 연구" 한국해양대학교 대학원 2002
• 12 현 주, "부산의 관문경관 분석을 통한 도시이미지 특화방안" 동의대학교 대학원 2013
• 13 윤무근, "부산광역시 중점경관관리구역의 개선방향에 관한 연구" 부경대학교대학원 2017
• 14 구본아, "부산 해안경관의 시각적 선호도 분석" 부경대학교 대학원 2008
• 15 여운철, "부산 산지경관 관리방안에 관한 연구 : 금정산 주변을 중심으로" 부산대학교 환경대학원 2004
• 16 한국문화관광정책연구원, "미래문화전략 2030" 문화관광부 2006
• 17 황영식, "도심 속 오지마을 경관특성 비교연구 : 부산 태극마을, 비석마을, 안창마을을 대상으로" 경성대학교 대학원 2012
• 18 오기수 ; 장영호, "도시경쟁력 관점에서의 2차 디자인서울거리 평가 연구" 한국도시설계학회 14 (14): 19-34, 2013
• 19 박기성, "도시경관을 고려한 해안지역 공동주택의 높이관리제도 개선방안에 관한 연구 : 부산광역시 해운대지역 공동주택을 대상으로" 부산대학교 환경대학원 2009
• 20 조승호, "도시 관문경관의 인식 및 선호에 관한 연구 : 부산광역시 중심으로" 부산대학교 대학원 2012
• 21 Dursun Delen, "데이터마이닝 : 데이터를 정보로, 정보를 지식으로 변환" 시그마프레스 2016
• 22 신은호, "국제관문의 경관요소 분석을 통한 도시이미지 제고방안에 관한 연구 : 김해국제공항을 대상으로" 부산대학교 대학원 2018
• 23 이경희, "공공디자인에 기반한 도시이미지 형성에 관한 연구 : 부산센텀시티도시경관과 스카이라인 분석을 중심으로" 부경대학교 대학원 2017
• 24 박상필, "경관, 새로운 도시경쟁력의 요소" (85) : 2-9, 2011
• 25 김인겸 ; 김혜민 ; 임병환 ; 이기광, "감성분석 결과와 사용자 만족도와의 관계 -기상청 사례를 중심으로-" 한국콘텐츠학회 16 (16): 393-402, 2016
• 26 "https://www.textom.co.kr/"
• 27 "http://www.internettrend.co.kr/"
• 28 "http://sti.kostat.go.kr/window/2017b/html/2017_win_3.html/"
• 29 Hearst, M, "What is text mining"
• 30 이성직 ; 김한준, "TF‐IDF의 변형을 이용한 전자뉴스에서의 키워드 추출 기법" 한국전자거래학회 14 (14): 59-73, 2009
• 31 박종영 ; 서충원, "TF-IDF 가중치 모델을 이용한 주택시장의 변화특성 분석" 한국부동산학회 (63) : 46-58, 2015
• 32 부산광역시, "2030년 부산도시기본계획(변경)" 부산광역시 2017