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The association between urban form and perceived safety of urban environment: A case study in New York City, USA
도시형태와 도시경관에 대한 안전인식 관계 분석에 관한 연구: 뉴욕지역을 대상으로

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Authors
은정민
Advisor
Steven Jige Quan
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Human perceptionPerceived safetyUrban formGoogle street viewBig data analysis
Description
학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 환경대학원 환경계획학과, 2020. 8. Steven Jige Quan.
Abstract
Understanding human perception in urban areas especially perceived safety of urban environment is important in a number of aspects of urban planning and design for sustainable cities. Recent research introduced Google Street View (GSV) and big data analysis to study more people in various cities than traditional methods. This study aims to examine the association between urban form and perceived safety in urban built environment using GSV Image data in New York City. Also the study validated whether classical urban theories can be adapted to empirical research in nowadays or not. The study collected various variables of urban form using Arc GIS and measurement data of perceived safety from MIT media lab. The research used Ordinary least squares model, especially multi regression model for analyzing the relationship between variables of urban form and perceived safety in urban areas. The results indicated that variables of urban form affect perceived safety of urban streetscape. The variables with proper urban form, such as high population density, mixed-use, diverse building types, and tree canopy, were more prone to make people feel safer about urban environment. The impacts of urban form to human safety perception were significant to urban planners and designers for making a better urban place for people.
최근 뉴어바니즘과 도시에 대한 권리 담론들을 통해 도시를 사람들의 관점에서 바라보는 것이 중요해졌다. 이 중에서 도시에 대한 사람들의 인식은 지속 가능한 도시 계획을 위해 필수적인 부분이다. 특히나 도시 환경에 대한 사람들의 안전 인식은 도시에서의 사람들의 활동에 영향을 끼친다는 점에서 중요한 가치를 갖는다.
기존에 도시환경에 대한 인식 연구를 위해서는 적은 수의 사람들에게 직접 설문조사를 진행하거나 이미지 맵핑 방식을 사용하였다. 최근 MIT Media lab 연구진들은 구글 스트리트뷰를 활용해 사람들의 안전 인식에 대한 연구를 진행하였다. 이는 빅데이터와 머신러닝을 활용해 기존의 방식보다 더 많은 장소와 사람들의 인식을 조사할 수 있다는 점에서 의미를 갖는다. 또한 제인 제이콥스를 포함한 여러 도시 학자들의 기존 이론들을 문헌 고찰하여 본 연구의 분석에 유효한지 분석하였다.
본 연구는 뉴욕시의 물리적 도시형태에 따라 도시 환경에 대한 사람들의 안전인식이 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 이를 위해 ArcGIS를 통해 분석한 도시형태 데이터와 MIT Media lab 의 사람들의 도시환경에 대한 안전인식 관계를 다중회귀모델을 활용하여 분석하였다. 도시형태 데이터의 경우 기존 문헌을 참고하여 사람들의 인식에 크게 영향을 미치는 인구 밀도, 토지 이용도, 도로 폭과 빌딩 높이, 가로수 데이터를 사용하였다.
연구 결과는 도시 형태의 변수에 따라 사람들의 도시 환경에 대한 안전인식이 달라진다고 밝혀졌다. 특히나 가로의 가로수 현황에 따라 사람들의 안전인식이 가장 크게 변했다. 또한 토지 이용도가 혼합될수록 사람들은 안전하게 느꼈다. 그리고 도로의 폭이 좁고 건물 높이가 높을수록 사람들은 안전한 도시환경으로 인식했다.
이러한 연구 결과는 도시 계획과 설계에 있어 사람들의 안전인식을 고려할 수 있다는 점에서 중요한 시사점을 갖는다. 이는 활력 있고 지속 가능한 도시 환경을 설계하기 위해 사람들이 안전하게 인식할 수 있는 도시환경을 계획하여야 한다는 의미를 제시한다. 또한 사람을 위한 도시 설계를 위해 본 연구는 어떤 도시 형태의 요소가 사람들의 안전 인식에 어떻게 영향을 끼치는지 밝히는 데 중요한 의미를 갖는다. 이 연구는 추후 사람 중심의 지속 가능한 도시계획 및 설계를 위해 보다 더 다양하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/171034

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000162775
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Appears in Collections:
Graduate School of Environmental Studies (환경대학원)Dept. of Environmental Planning (환경계획학과)Theses (Master's Degree_환경계획학과)
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