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소비와 공간의 관계성은 인간의 보행현상을 통해 표출될 수 있다. 인간이 이동하면서 연속적으로 공간을 지각하는 행위가 공간경험으로 나타날 수 있기 때문이다. 테마파크는 방문객의 이동을 통해 소비가 이루어지는 관광공간으로서 방문객의 보행현상은 공간의 활성화 정도를 파악하는 척도로 볼 수 있다. 이에 이 연구는 방문객의 사후태도에 주목하고 있는 기존의 테마파크 연구에 대한 대안으로서 테마파크의 보행현상을 객관적으로 검증하여 효율적인 공간활용방안을 제시하는데 목적이 있다. 이와 같은 연구목적을 해결하기 위해 서울랜드를 대상으로 정량적 분석모델인 가시성 그래프 분석(Visibility Graph Analysis: VGA)과 시공간이동밀도분석(Space-Time Clustering Analysis) 을 실시하였다. 분석결과, 가시성 그래프 분석을 통해 나타난 산출지표는 실제 보행빈도와 유의미한 관계가 있는 것으로 나타났으며, 가시통합도가 높게 나타난 보행집중구간은 시공간이동밀도분석의 지체구간과 다소 차이가 있는 것으로 파악되었다. 즉 테마파크의 보행현상은 보행환경에 따라 긍정적 또는 부정적인 현상으로 나타날 수 있기 때문에 공급자는 보행순환을 원활하게 촉진시키는 전략을 제시할 필요성이 있다고 판단된다. 이 연구의 결과는 테마파크의 효율적인 시설배치 및 동선계획의 수립을 위한 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
The relationship between consumption and space can be explained as people's movement pattern. That is because actions that people perceive the sequentially presented spaces as they move become spatial experience. A theme park is the tourism space where the consumption occurs per visitors’ movement, and thus this movment can be considered as a proxy to measure the vitalization of space. A movement pattern can play a role as a critical factor in improving the quality of spatial experience that visitors perceive. Therefore, the purpose of this study is to suggest the efficient space utilization plan by verifying a visitor's movement pattern in a theme park. To achieve that, the Visibility Graph Analysis(VGA) and the space-time clustering analysis were performed in Seoul Land theme park. The result showed that there was a significant relationship between visual integration and a visitor's movement frequency. Since the visitor's movement patterns in the theme park may appear positively or negatively depending on the walking environment, practitioners need to make an effective strategy to promote a visitor's movement circulation smoothly. The results of this study can be utilized as a basic data to establish an efficient facility layout and a visitor's movement circulation plan.
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Theme park, Visitior's movement Pattern, Visibility Graph Analysis(VGA), Space-Time Clustering Analysis
