360도 파노라마 동영상을 활용한 해상풍력 경관에 관한 선호도 분석 – 제주 탐라해상풍력단지를 대상으로 –

서지정보

· 발행기관 : 전북대학교 부설 휴양및경관계획연구소
· 수록지 정보 : 휴양 및 경관연구 / 17권 / 2호
· 저자명 : 김민

목차

1. 서론
2. 연구방법
2.1 연구 프레임워크
2.2 연구 대상지
2.3 360도 파노라마 동영상 자료 수집 및 가공
2.4 경관 미학적 특성 기반 해상풍력 경관 유형 분류
2.5 경관 선호 매트릭스 요소 및 경관 선호도 조사
2.6 해상풍력 경관 유형별 선호 매트릭스 요소에 따른 선호도 관계 분석
3. 결과 및 고찰
3.1 해상풍력 경관 유형별 시각적 영향
3.2 해상풍력 경관 유형별 선호도 분석
3.3 경관 선호 매트릭스 요소와 선호도 관계 분석
4. 결론

초록

본 연구는 360도 파노라마 동영상을 활용하여 해상풍력 경관의 유형을 분류하고 유형별 경관 선호 매 트릭스 요소에 따른 경관 선호도를 분석하고자 한다. 이를 위해 첫째, 연구대상지로 제주 탐라해상풍력 단지로 선정하였으며, 연구대상지를 조망할 수 있는 지점들을 추출하고 방문하여 360도 파노라마 동영 상을 촬영하였다. 둘째, 구축된 360도 파노라마 동영상 자료를 바탕으로 경관의 미학적 특성을 분석하 고 해상풍력 경관의 유형을 분류했다. 셋째, 해상풍력 경관의 유형별로 경관 선호 매트릭스 요소와 경관 선호도를 설문조사했다. 넷째, 수집된 데이터를 활용하여 해상풍력 경관 유형별 선호 매트릭스 요소에 따른 경관 선호도 관계를 분석했다. 분석 결과 해상풍력 경관 유형이 High Continuity(HCN), High Color (HCL), Low Visual Impact(LVI), High Visibility(HVI)로 분류되었다. 또한, HCN경관 선호도에 영향을 주 는 요소로는 응집성이, HCL경관 선호도에 영향을 주는 요소로는 응집성과 신비성이, LVI경관 선호도 에 영향을 주는 요소로는 응집성과 복잡성이, HVI 경관 선호도에 영향을 주는 요소로는 응집성과 가독 성이 도출되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 해상풍력 경관 선호도 향상을 위한 전략으로 (1)시각적 영향 을 줄일 수 있는 식재계획 및 동선설계, (2)해상풍력 터빈의 생상 대비 극대화, (3)해상풍력 터빈 설치전 경관 시뮬레이션을 제안하였다.

영어초록

This study aims to classify the types of offshore wind farm landscapes using 360-degree panoramic videos and analyze landscape preferences according to the elements of the landscape preference matrix for each type. To this end, First, this study selected Jeju Tamra Offshore Wind Farm as the study site and visited points overlooking the site to shoot 360-degree panoramic videos. Second, based on the 360-degree panoramic video data, this study analyzed the aesthetic characteristics of the landscape and classified the types of offshore wind farm landscapes. Third, this study surveyed the elements of the landscape preference matrix and landscape preferences for each type of offshore wind farm landscape. Fourth, using the collected data, this study analyzed the relationship between landscape preference and preference matrix elements for each type of offshore wind farm landscape. The analysis classified offshore wind landscape types into High Continuity(HCN), High Color(HCL), Low Visual Impact(LVI), and High Visibility(HVI). Additionally, cohesion was identified as a factor influencing HCN landscape preference, cohesion and mystery as factors influencing HCL landscape preference, cohesion and complexity as factors influencing LVI landscape preference, and cohesion and legibility as factors influencing HVI landscape preference. Based on the results of this study, strategies to improve offshore wind landscape preferences include (1)planting and pathway design to reduce visual impacts, (2)maximizing the biodiversity contrast of offshore wind turbines, and (3)simulating landscapes before offshore wind turbine installation.

참고자료

· 없음