| 요약1 |
본 연구는 경관계획 수립에 앞서 해당 도시의 주요 경관자원을 객관적인 기준으로 평가하고, 평가결과를 토대로 도시경관의 수준을 진단하여 향후 수립되는 경관계획의 방향설정에 기여하고자 도시경관 진단을 위한 평가모델 및 평가지표를 도출하고자 하였다. 이를 위해 도시 전체의 경관을 다루고 있는 경관계획·관리 연구사례의 경관구성요소를 비교·분석하여 거시적 경관구성요소 중 수치화가 가능한 요소를 대상으로 물적지표를 추출하고, 해당 지역에 거주하는 시민을 대상으로 경관미 값을 평가하여 경관미 평균값을 종속변수로, 물적지표를 독립변수로 회귀분석을 통해 통계적으로 유의성이 검증된 회귀모델과 지표를 도출하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 도시경관에 영향을 줄 수 있다고 판단되며, 수치화가 가능한 데이터들로서 범용화가 가능한 통계량으로 서울시 통계DB를 참고하여 공원전체면적률, 공원시가지면적률, 1인당 공원면적, 녹지전체면적률, 녹지시가지면적률, 녹지율, 하천전체면적률, 하천시가지면적률, 개발제한구역전체면적률, 개발제한구역시가지면적률, 상업지역전체면적률, 상업지역시가지면적률, 공업지역전체면적률, 공업지역시가지면적률, 공장용지전체면적률, 공장용지시가지면적률, 20층 이상 아파트단지 개소, 광로 연장비율 등 총 18개의 물적지표를 선정하였다. 둘째, 통계분석을 통해 통계적 유의성이 검증된 회귀모델의 공통적인 독립변수로 도출된 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소를 도시경관 진단을 위한 최종 평가지표로 선정하였다. 셋째, 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소의 표준화계수를 토대로 경관미 값에 녹지전체면적률이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며, 20층 이상 아파트단지 개소는 경관미 값과 부의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 경관계획·관리의 방향을 제시해 주는 기초적인 자료가 될 것으로 판단되며, 향후 물적지표의 추가개발과 대상지 추가조사로 더욱 종합적인 경관미 예측모델과 평가지표 개발이 예상된다. |
| 요약2 |
Recently, there seems to besome problems in the urban visual landscape as a result of continuous economic growth and industrial development. At the same time, the public has begun to be aware of the importance of visual resources, and the necessity for visual landscape conservation and improvement. Therefore, the development of evaluative indicators for systematic visual landscape planning and design is urgent. The purpose ofthis study is to discover evaluative models and indicators for the diagnosis of urban visual landscapes. This study included the selection of 18 physical indicators(statistical data) by literature reviews, adoption of field and questionnaire surveys at 12 autonomous districts in Seoul and surrounding major mountain valleys and river streams(i.e. Mt. Nam and Han-River). The content of the questionnaire is scenic beauty. Moreover, the linear regression analysis between the scenic beauty mean scores and the physical indicator scores figure out the scenic beauty prediction model. As this study suggests, the most important indicators in urban visual landscapes are ‘Greens', ‘Park' and ‘the number of apartment buildings(higher than 20 stories).' Based on the results, greens and parks should be priority elements to considerin urban landscape planning and design. Moreover, since the number of apartment buildings that are higher than 20 stories has a negative correlation with the scenic beauty score, it can be used as basic data for landscape planning. For the scenic beauty prediction models and evaluative indicators suggest a direction of urban management, each indicator becomes basic data for visual landscape planning and design. In following studies, if physical indicators and case studies are added, the scenic beauty prediction models and evaluative indicators could be more synthetic and systematic. Moreover, the development of physical indicators in three dimensions (3D)(i.e. results from visual district analysis, view surface analysis) could be expected to obtain more general and varied results. |