전통 도시가로 경관구성의 데이터마이닝 분석 - 북촌지역 한옥입면과 가로요소를 대상으로

Abstract

전통 도시가로 경관을 통한 지역성의 회복은 여러 차원에서 우리사회에 긍정적 효과를 만들어 낸다. 이에 우리사회는 한옥보전을 통해 지역성을 회복코자 하는 노력을 지속해 왔으며, 전통경관을 살리고 양적인 성장을 이루는 데에 성공하였다. 그러나 현행 경관 설계 프로세스나 기존 법제 및 규범에서 나타난 몇 가지 문제점으로 스스로 호흡하고 성장하는 질적인 성장까지는 이루지 못한 한계가 있다. 이에 본 연구는 문제점을 야기하는 근본적인 원인이 지역성 및 정체성이 추상적이고 이해하기 어려운 데에서 비롯된 것으로 여기고, 전통 가로경관의 맥락을 물리적 실체로서 다루어 인간이 직관적으로 파악할 수 있는 형태로 추출하는 것이 전통경관의 자생적 성장의 원동력이 될 것으로 판단하였다. 따라서 본 연구는 북촌지역 전통 도시가로 경관을 대상으로 하여 가로경관 규칙을 직관적인 형태로 파악하는 것을 목적으로 하고 그 방법을 제시하고자 한다. 연구의 구성은 a.가로경관의 형태요소를 분류하고, b.인지 처리과정을 모방한 데이터마이닝으로 가로경관 규칙의 정량적 도출 c.도출된 규칙에 대한 검증을 위한 시뮬레이션 평가로 구성된다. 3장에서는 북촌지역 전통 도시가로 경관을 구성하는 형태요소의 분류작업이 이루어졌다. 문헌조사와 현지조사를 실시하여 북촌지역 가로경관의 형태요소 종류와 범위를 파악하였고, 건축 입면요소, 가로요소, 입면형태에 영향을 줄 수 있는 건축 평면요소를 반영하여, 26개의 형태요소 항목과 이에 종속되어 있는 133개의 세부 형태요소로 분류하였다. 연구대상으로 선별된 481개 A등급 한옥에 대해 앞서 분류한 형태요소를 기준으로 가로경관 정보를 작성하였다. 이를 통해 A등급 한옥의 용도 중 상당부분이 외관의 변형이 불필요한 주택 외 용도(35%)로 사용되고 있는 것은 북촌지역의 상업화 또는 공공화가 이루어지고 있음을 보여준다. 또한 형태요소의 비율을 통해 한옥외관에 한하여 특정한 형태요소가 편중되어 사용되고 있음을 확인하였다. 4장에서는 가로경관 사례의 정보표에 대해 두 가지 데이터마이닝을 실시하였다. 먼저, 하향식 분석에 해당되는 SOM을 통해 북촌지역 도시가로 경관의 유형을 4가지로 구분하였으며, 고차원 변수의 위계가 보존되는 특성을 활용하여 4개의 군집에 기여하는 개개의 형태요소를 파악하고 출현빈도가 높은 형태요소를 파악함으로써 유형 별로 나타나는 특징을 살펴보았다. 또한 형태요소의 점유면적과 분포를 통해 형태요소 간의 상관관계를 파악하고자 하였다. 이렇게 분류된 4개 유형은 북촌지역 전체적으로 골고루 분포되어 있으나, 가로의 한쪽 면에는 동일한 유형의 한옥의 입면이 연속되는 경향을 확인하였다. 다음으로 상향식 분석에 해당되는 러프집합 분석으로 SOM을 통해 구분된 4개의 유형 안에서 가로별 비교를 통한 형태요소 조합의 규칙을 추출하였다. 러프집합 분석은 한옥의 밀집도가 높은 9개의 대표적인 가로를 대상으로 이루어졌으며, 가로마다 나타나는 형태요소의 차이점을 비교하여, 특정 가로에서 고유적으로 나타나는 조합을 정량적으로 추출하였다. 또한 수많은 형태요소의 조합에 근거하여 반복적으로 나타나는 개개의 형태요소의 중요도를 정량화하여 코어역할을 하는 형태요소를 도출하였다. SOM과 러프집합을 통해 얻어진 결과물은 무엇보다 복잡한 변수가 복합적인 관계를 가지며 형성되어 있는 건축도시 환경에 대해 고차원적으로 분석할 수 있는 방법론이 적용되었으며, 인간의 처리과정을 모방한 방법론이 연계되었기 때문에 인간이 직관적으로 가장 이해하기 쉬운 형태의 결과물로 나타낼 수 있다. 5장에서는 도출된 형태요소의 유형과 조합규칙을 바탕으로 실제 가로환경에 적용하기 위한 방법을 제시하였다. 또한 도출된 규칙을 반영한 모델 또는 그렇지 않은 모델을 반영한 시뮬레이션 환경을 구축하여 평가자에게 어느 정도 영향을 미치는지를 평가하였고, 결과를 통해 방법론의 적용과 설계에 대한 신뢰성과 적합성 검증이 확인되었다. 그 이유는 대지 양쪽의 인접한 건물 유형이나 가로별 형태요소 조합의 반영 여부에 따라 나타나는 평가정도가 실험 대상인 3개 사례지 모두에서 동일한 경향을 보이고 있는 점, 인지 처리과정과 유사한 관점에서 유형과 조합에 따른 평가의 영향 정도가 나타난 점을 통해 알 수 있다. 특히 시뮬레이션을 통한 검증에서는 한옥의 입면요소에 한해 적용되었으나, 실제 가로요소가 반영된 형태요소의 조합을 함께 적용하면 그 효용은 커질 것으로 판단된다. 나아가 도출된 결과는 건축에 대한 이해도가 높은 건축전공 그룹에게만 유효하게 작용하는 것이 아닌, 일반인에게도 동일하게 효과를 나타내고 있음을 그룹 간 비교분석을 통해 확인하였다. 본 연구는 가로별 고유성을 직관적으로 이해할 수 있는 형태로 추출하였고, 방법론상 적합성과 신뢰성이 검증된 점이 가장 근본적이고 중심이 되는 의의이다. 이에 파생되는 2차적 의의는 먼저 지역성 회복에 기여함으로써 고유 정체성을 확립하고 지속가능성과 삶의 질의 향상으로 이어지는 선순환적 효과를 이끌어낸다는 점이다. 명확한 형태의 경관맥락은 가로별로 질적으로 우수한 지역경관의 보전 및 관리가 가능할뿐더러 장소의 개성을 살리는 영감을 제공하기 때문이다. 다음으로 연구방법론적 의의가 있다. 무수한 변수들이 상호복합적인 관계를 가지는 건축도시 환경특성에 적합한 데이터마이닝 분석은 기존 정성적 방식에 의존하였던 한계를 극복하고 객관화된 정보를 제시해준다. 또한 인지 처리과정을 모방하여 데이터마이닝이 이루어진 점은 가장 인간이 이해하기 쉬운 형태의 결과물로 정보를 제시하는 것을 넘어, 건축도시 환경에 대한 인공지능의 적용 가능성도 엿볼 수 있다. 이는 정보를 단순히 학습하여 문제를 해결하는 수준이 아닌, 인간의 감성에 의해 조성된 건축도시 환경이나 이 같은 환경에 대한 정성적 정보를 학습함으로써 인간의 경험적 지식이나 감성을 다룰 수 있다는 점이 주목할 점이다. 본 연구의 대상은 전통 도시가로 경관이라고 하는 비교적 한정된 범위 내에서 분석이 이루어졌다. 4차 산업혁명의 흐름에 따라 연구의 대상의 범위는 보다 더 적극적으로 넓혀 보다 유용한 가치를 도출해야 할 것이다. 한옥으로 한정되어 전통 도시가로 경관에서 나타나는 지역성만을 추출하는 것이 아닌, 보다 광범위한 지역에서 현대적인 건축물과 한옥 등 다양한 이질적인(Heterogeneous)건물들이 혼재되어 있는 환경에서 환경을 분석하거나, 물리적 환경에 국한되었던 대상만이 아닌, SNS(Social Network Services) 정보 등을 활용한 정성적 정보를 적극적으로 반영할 수도 있을 것이다. 이처럼 진정한 건축도시 환경에 대한 빅데이터로서 분석하는 것은 앞서 언급한 연구한계를 상당부분 극복할 수 있을 것이다.