서울시 가로환경 요소의 시각적 특성이 보행만족도에 미치는 영향 분석: 구글 가로이미지와 딥러닝 의미론적 분할 기법을 활용하여

Abstract

본 연구는 미시적 가로환경 요소를 구글 가로이미지와 컴퓨터 비전 기법을 적용하여 정량화하고, 보행자가 느끼는 보행만족도와의 관계를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 정량화된가로환경 요소는 보행만족도와 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 첫째, 건물, 자동차, 표지판은 보행만족도에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 해당 요소들은 보행자에게 폐쇄감, 낮은 심미성을 제공하기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 보차 분리를 통한 차량과보행자와의 이격, 간판 개선사업을 통한 옥외광고물 개선 및 정비를 통해 보행환경을 개선할 수있을 것으로 판단된다. 둘째, 가로변 녹지(교목, 관목, 초화)는 보행만족도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타나 가로수 식재를 통한 띠녹지 조성, 건물녹화 정책들을 통해 보행만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 셋째, 시각적 복잡도는 보행만족도와 역 U자형 관계를 갖는 것으로 나타났다. 이는 단조로운 가로환경이나 과도하게 복잡한 가로환경은 보행만족도에 부정적인영향을 미치는 것으로 적정수준의 시각적 복잡도가 보행만족도에 중요함을 시사한다.

This study focuses on the quantification of urban street elements, and the analysis of the relationship between urban street elements and walking satisfaction. The result of the study shows that quantified street elements have significant relationships with walking satisfaction. First, buildings, automobiles, and signboards have negative associations with walking satisfaction due to the closedness and lack of aesthetic impression. This finding indicates that the walking environment can be improved through the separation of pedestrians from vehicles and the maintenance of complex signboards. Second, street trees (e.g., trees, shrubs, flowers) have positive associations with walking satisfaction. This finding suggests that walking satisfaction can be improved through the implementation of greenery strategies for roadways and buildings. Third, this study finds that visual complexity has an inverted U-shaped relationship with walking satisfaction. In other words, a monotonous street environment or an excessively complex street environment has a negative association with walking satisfaction, suggesting that an appropriate level of visual complexity is important for walking satisfaction.