빅데이터를 기반으로 한 경관디자인 국내 학위 연구 동향 분석
Analysis of Domestic Degree Research Trends in Landscape Design based on Big Data
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초록
(연구배경 및 목적) 도시와 건축, 경관, 그리고 디자인 등 다양한 분야에 걸쳐 빅데이터에 기반한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 빅데이터의 활용 범위는 점차 확대되는 추세이며, 경관디자인 분야에서도 빅데이터를 활용한 사례가 꾸준히 증가하고 있지만 아직까지 이와 관련한 추세분석이나 동향 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 빅데이터를 활용한 연구 들의 현황 조사와 추세분석을 진행하여 경관디자인 분야의 연구 특성과 대상에 따라 활용되는 빅데이터의 유형과 분석기법들을 파악하고 그 특징을 밝히고자 한다. 이를 통해 연구의 유형과 분야별/대상별 활용도가 높은 빅데이터 분석기법의 특징을 경관디자인 설계과정에 접목하거나 새로운 연구의 제안에 필요한 통찰 혹은 후속 연구에 기여할 수 있는 토대연구가 되고자 한다. (연구방법) 본 연구는 빅데이터를 이용한 디자인 관련 국내 석박사 학위논문을 대상으로 하여 조사대상 범주를 한정하는 1차 조사와 이들 안에서 심화된 2차 조사를 진행했다. 1차 조사에서는 빅데이터 및 디자인과 관련된 주제별 7가지의 단어(디자인, 경관, 도시, 건축, 제품, 시각, 디자인+경관)를 조합하여 논문을 검색하고 추출된 논문들 중 본 연구의 주된 관점에 관련한 3가지 단어들(도시와 경관, 디자인)로 범위를 좁힌 후 이들 연구의 연구 분야 및 적용된 빅데이터 분석기법을 확인했다. 2차 조사에서는 1차 조사의 결과에서 확인한 내용을 바탕으로 디자인 설계 등에 활용된 연구를 추출하고자‘방법론’,‘프로세스’를 주제어에 추가·재조합하여 검색했다. 이 과정에서 전체 47건의 논문이 확인되었으며, 최종 4개를 선정하여 연구내용을 분석했다. (결과) 조사들을 통해 빅데이터를 활용한 연구의 관심 및 활용도는 ‘경관’,‘디자인’, 그리고 ‘도시’의 모든 분야에서 지속적으로 증가하고 있음을 확인할 수 있었다. 텍스트 마이닝 기법은 빅데이터 분석을 위한 가장 기본적 방법으로 활용되고 있었으며, 주제에 따라 텍스트 마이닝을 병행하거나 또는 추가적인 별도의 기법을 활용하여 특정 현상을 다양한 각도에서 분석하고 있음을 확인할 수 있었다. (결론) 빅데이터 분석기법을 활용한 경관디자인 분야에서의 연구는 앞으로도 지속될 것으로 예측된다. 특히 경관디자인 관련 분야에서는 사용자 중심의 문제 해결을 위해 오피니언 마이닝(감성 분석)의 활용이 증가추세에 있었는데, 감성을 통한 새로운 조형성·심미성을 발굴할 수 있는 다양한 연구의 활성화가 필요하다. 뿐만 아니라 다양한 빅데이터 기법을 응용 및 조합하여 지침, 프로세스 등이 개발된다면 특정 과업 진행에 있어 오류를 최소화하고, 일정 수준 이상의 품질을 확보하는 등 관련 분야의 수준이 높아질 것으로 예상된다.
Abstract
(Background and Purpose) Research based on big data is being actively conducted in various fields such as cities, architecture, landscapes, and design. The scope of use of big data is gradually expanding, and the number of cases using big data is steadily increasing in the landscape design field, but trend analysis or trend research related to this is still insufficient. Therefore, this study aims to identify the types and analysis techniques of big data used according to the research characteristics and targets in the landscape design field by conducting a survey and trend analysis of studies using big data. Through this, the characteristics of big data analysis techniques that are highly utilized by type and field/target of research can be incorporated into the landscape design process, or it is intended to be a foundation study that can contribute to the insights or follow-up research necessary for the proposal of new research. (Method) This study conducted the first and second surveys that limit the categories to be investigated, targeting domestic master's and doctoral dissertations related to design using big data. In the first survey, seven words (design, landscape, city, architecture, product, vision, design + landscape) related to big data and design were combined to search for papers, and three words related to the main perspective of this study (city, landscape, design) were narrowed down, and the research fields of these studies and applied big data analysis techniques were identified. In the second survey, "methodology" and "process" were added and recombined into the subject word to extract research used in design based on the first survey. In this process, a total of 47 papers were identified, the final four were selected and the research contents were analyzed. (Results) The surveys confirmed that the interest and utilization of research using big data are continuously increasing in all areas of "landscape", "design", and "city". Text mining techniques were being used as the most basic method for big data analysis, and it was confirmed that certain phenomena were analyzed from various angles by using text mining in parallel or additional separate techniques depending on the subject. (Conclusions) Research in the field of landscape design using big data analysis techniques is expected to continue in the future. In particular, in the landscape design-related fields, the use of opinion mining (emotional analysis) was on the rise to solve user-centered problems, and need to revitalize various research that can discover new formativeness and aesthetics through emotion. In addition, if guidelines and processes are developed by applying and combining various big data techniques, the level of related fields is expected to increase, such as minimizing errors in carrying out certain tasks and securing quality above a certain level.
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