대학캠퍼스 공간구조와 인지결정요인의 상관성에 관한 연구 -Space Syntax와 Neural Networks을 중심으로

Abstract

본 연구는 건축계획분야의 두 가지 측면에서의 물리적 분석과 사회적 분석의 상관성을 해석하여 통합적 결과를 제안함과 동시에 보다 신뢰성 있는 결과를 도출하고자 한 연구로써 그 대상을 대학캠퍼스로 설정한 연구이다.

이와 같은 목적에 의해 대학캠퍼스 공간에 대한 인지도를 시설물간 접근성과 도로체계의 연결성으로 설정하여 단계적으로 진행함에 있어 물리적 분석방법의 Space Syntax와 사회적 분석방법의 Neural Networks을 도입하였으며, 그 결과에 대한 두 이론의 상관성을 제시하였다.

첫 번째, 물리적 분석의 Space Syntax는 도시계획측면에서 같은 맥락으로 대학캠퍼스를 적용하여 두 분류로 나눴으며, 선 공간도와 면 공간도 분석으로 검증한 결과, 1분류는 A대학이 B대학보다 인지도가 높았으며 2분류는 C대학이 D대학보다 인지도가 높은 결과로 나타났다.

두 번째, 사회적 분석의 Neural Networks는 응답자간 대학캠퍼스에 대한 인지결정요인의 변수를 다중레이어인식으로써 예측한 결과, 각 대학의 인지도, 이미지도, 그리고 시설물간 배치성에서는 B대학이 A대학보다 높은 결과로 인지되었으며, 도로체계의 편리성은 A대학, B대학, C대학 순으로 나타났다. 또한 인지결정요인들의 통합성 분석의 예측결과는 B대학, A대학, C대학 순으로 나타났다.

즉, 연구의 목적에 해당하는 물리적 결과와 사회적 결과의 수치에 따른 순열적 관계의 상관성에 관한 해석으로 도로체계 편리성에 따른 인지도 결과와 시설물간 배치성에 따른 인지도 결과에 대한 상관성은 50%이상이며, 대학브랜드 선호도의 기존 사회적 변수를 제외한 통합적 분석결과에서의 상관성은 80%이상 일치하였다.

이상의 결과에 의한 연구목표인 물리적 분석과 사회적 분석의 통합적 결과에 대한 연역적 해석과 상관성은 다음과 같다.

대학캠퍼스의 공간구조와 인지결정요인의 상관성은 기존의 인지되어진 대학브랜드 선호도의 사회적 변수를 배재하여 향후 대학캠퍼스환경에 대한 발전가능성만을 해석하였을 경우, 주요 도로망에 대한 체계적 관리와 그에 근접한 시설들의 과밀화를 억제하여 대학 내의 최대공간이용률보다 적절한 계획에 의한 적정공간이용률을 고려함으로써 보다 긍정적인 대학캠퍼스 공간구조에 대한 인지도와 대학의 인지도를 결정하는 긍정적 요인의 작용으로 인해 높은 품질을 갖춘 대학으로써 비춰질 것으로 사료된다.

끝으로 두 이론의 분석적 방법론에 대한 물리적 접근과 사회적 접근의 분석결과는 일정한 상관성을 내포하고 있기 때문에 어느 하나의 이론만을 적용하였다하더라도 인지도에 관한 상관성은 50%이상의 신뢰성을 가지는 것으로 본 연구의 결과에 의해 규명하였다.|In the study, it intended to suggest integrated outcome and simultaneously deduce a more reliable result by interpreting the correlation of physical analysis and social analysis in regards to two aspects of the construction planning field, with University campus as subject.

Due to such purpose, it introduced physical analysis method of space syntax and social analysis method of neural networks in regards to cognition of University campus by establishing approachability among facilities and connectivity of road system and processing them step by step. The correlation of the two theories is proposed as follows.

First, Space Syntax of physical analysis was classified into two groups by applying the same context of urban planning to University campus, and as a result of verification through analyses of axial space and convex space, the first classification showed A university higher in cognition than B University, and the second classification presented higher cognition of C University than D University.

Second, as for Neural Networks of emotional analysis, as a result of predicting the variable of the respondents’ cognition determinant factor regarding University campus as multilayered recognition, the outcomes are as follows; B University depicted higher outcome than A University in regards to arrangement of facilities, Convenience of road system regarded to A University, B University, and C University in the greatest order. In addition, the predicted outcome of the analysis conducted on integration of cognition determinant factors showed B University, A University, and C University in order.

That is, as interpretation on the correlation to permutational relation according to the value of physical outcome and emotional outcome, which regard to the purpose of the study, the correlation showed 50% or more consistence regarding the outcome of cognition according to convenience of road system and arrangement of facilities, and the correlation presented 80% or more consistence in regards to integrative analysis result excluding the previous social variable of University brand preference.

The deductive interpretation and correlation in regards to the integrated outcome of physical analysis and social analysis, the purpose of the research by the outcome are as follows. Excluding the social variable of the previously cognized preference for University brand and interpreting only the possibility for development regarding future environment of University campus, it is judged that regarding the correlation of space configuration and cognitive determinant factor related to University campus, it will be reflected as University with high quality due to positive factor which determines cognition of a more positive University campus space configuration and cognition of University by considering appropriate space usage rate through appropriate planning rather than the maximum space usage rate within University by systematically managing main network of roads and restraining congestion of facilities adjacent to such network.

Finally, because the result of physical approach and social approach in regards to the methodology of the two theories include certain correlation, the outcome of the research defined that correlation in regards to cognition will have 50% or more reliability even if only one theory is applied.