1. 서론
생태계서비스의 프레임워크에서 자연자본의 지속가능성을 도모하기 위해서는 서비스 간의 트레이드오프가 식별되어야 하며, 이를 평가하기 위해서는 공급, 지지, 조절, 문화와 같은 개별의 생태계서비스가 양적으로 측정 가능해야 한다(Wallace, 2007). 또한 생태계서비스의 공급과 수요는 자원의 지리적 범위에 기반함에 따라 이러한 서비스의 정량적 평가는 공간 단위로 이루어져야 한다(Troy and Wilson, 2006). 새천년 생태계서비스 평가 보고서인, MA(2005)에서는 문화서비스를 “인간이 정신적 풍요, 인지 발달, 성찰, 휴양 및 미적 경험을 통해 생태계로부터 얻는 비물질적 혜택”으로 정의하고 영적 및 종교적, 교육, 심미적, 사회적 관계, 유산, 장소감, 휴양 및 생태관광을 포함한 10개의 하위 서비스를 범주화하였다. 이 범주는 문화서비스의 평가 단위로 가장 널리 통용되어 왔다.
그러나 이러한 세부 서비스 범주는 문화서비스의 정량적 평가에 효율적으로 활용되기 어려운 측면이 있다(Vejre et al., 2010; Norton et al., 2012). 왜냐하면, 문화서비스는 개인 및 지역 사회의 가치체계로부터 독립적일 수 없고, 또 공급과 수요가 상호연결되어 발생하는 가치로서 서비스의 전달 과정에서 중간 서비스와 최종 서비스를 구분하기 어렵기 때문이다. 사람들은 본인이 생태계로부터 얻은 혜택을 개인의 경험과 인식에 집중하는 반면, 세부 서비스 범주와 같은 형태로 구분하지 않는다(Milcu et al., 2013). 이렇듯 문화서비스가 본질적으로 가지는 무형성, 주관성, 모호성 등으로 인해 문화서비스의 평가는 어려운 것으로 간주되어 왔으며, 다른 생태계서비스 범주에 비해 평가 연구 및 사례도 적게 보고되어 왔다(Schaich et al., 2010; Martínez-Harms and Balvanera, 2012).
문화서비스의 평가가 어려운 또 하나의 이유는 데이터의 부족이다(Paracchini et al., 2014; Brown et al., 2016). 특히 수요에 대한 수요 데이터의 부족으로 서비스 평가는 공급적 측면에서 생태 자산의 저량과 수용력을 파악하는데 집중되었다. 생태계서비스에서 공급은 일반적으로 생산물과 서비스를 제공할 수 있는 천연자원 및 지역의 용량을 뜻하며, 수요는 인간이 사용하거나 소비하는 모든 생산물 및 서비스의 합계를 뜻한다(Burkhard et al., 2012). 그러나 문화서비스에서 공급 기능에만 치중한 평가 결과는 트레이드오프에 대한 식별이나 의사결정 과정에서 큰 의미를 갖지 못했다. 서비스는 수혜자가 존재할 때 성립 가능하며, 특히 문화서비스는 다른 생태계서비스에 비해 보다 인간 중심적 가치에 상응하기 때문이다(Daily et al., 2009; Honey-Rosés and Pendleton; 2013).
이러한 한계를 보완하고자 기존의 문화서비스 평가에서는 소규모 지역의 사회조사 결과를 바탕으로 수요를 반영한 사회물리적 지표 및 프록시 개발, 또는 이를 활용한 가치 이전 및 모델링을 시도해 왔다. 하지만 2013년 이후 지오태그 이미지 데이터를 주축으로 소셜미디어가 문화서비스 평가를 위한 정보원으로서 활용되기 시작하면서 보다 광역 지역의 문화서비스에 대한 정량적 평가 연구가 급격히 증가하고 있는 추세이다(Casalegno et al., 2013; Nahuelhual et al., 2013; Wood et al., 2013).
소셜미디어는 넓은 범위의 시간 및 공간의 문화서비스와 관련하여 많은 양의 데이터 수집이 가능하다. 특히 소셜미디어 데이터 중에서도 지오태그 이미지는 공간정보까지 함께 반영함에 따라 문화서비스 특성에 따른 정량적 평가뿐 아니라 서비스 지역의 식별 및 평가에까지 가장 활발하게 활용되고 있다. 이러한 문화서비스 평가의 연구 흐름에 따라 지오태그 이미지를 문화서비스 평가에 적용하기 위한 이미지 내용 분석(Richards and Friess, 2015; Oteros-Rozas et al., 2018) 및 라벨링을 통한 자동 분류(Richard and Tunçer, 2018; Runge et al., 2020)와 같은 데이터 처리 기법, 그리고 이러한 기법들의 정확성 개선에 대한 방법(Yoshimura and Hiura, 2017; Lee et al., 2019)들도 함께 발전하고 있다. 그러나 이러한 지오태그 이미지 데이터를 분석하는데 있어서도 많은 과제가 존재한다. 이미지의 특성상 사람들의 활동이나 촬영 동기 등 이용자의 내재된 인식을 이해하기는 어려우며, 이에 따라 관련 연구들은 서비스에 대한 구체적인 내용보다는 정량화 혹은 공간적 지도화에만 치중된 측면이 있다.
이에 본 연구에서는 내러티브 데이터를 활용하여 도시림을 둘러싼 사람들의 인식이나 행동 양식에 대한 풍부한 정보를 수집하고 이를 이미지 데이터의 해석에 활용하여 도시림의 문화서비스 유형을 식별하고 유형별로 공간적 평가 가능성을 검토하였다. 내러티브는 사람들의 인식에 대한 보다 풍부한 정보를 포함하고 있음에도 불구하고 문화서비스 평가에서는 충분히 다루어지지 못했다. 인간의 삶과 인간적 현실을 구성하는 인식의 체계는 내러티브로서 존재하며(Berger and Luckmann, 1966), 이러한 형태의 지식은 문화서비스 관련 연구에서 자연과 인간의 정서적 연결, 인식을 밝히는데 기여해왔다(Gee and Burkhard, 2010; Ryfield et al., 2019; Lee et al., 2020). 이는 문화서비스의 주체가 되는 사람들에 대한 깊은 통찰을 바탕으로 서비스 유형 및 평가 지표를 도출하는데 유용하게 활용될 수 있다. 블로그 포스트는 내러티브 형식의 대표적인 소셜미디어 자료로서 사람들의 의견이나 견해, 감정, 태도를 추출하고 발굴함에 있어 풍부한 정보원의 역할을 하고 있다(Mishne and Rijke, 2006).
또한 대용량의 블로그 텍스트 데이터는 토픽모델링을 통해 효율적으로 처리될 수 있다. 토픽모델링은 자연어 처리 분야에서 구조화되지 않은 문서의 집합에 잠재되어 있는 토픽을 확률적으로 추출하는 프로세스를 일컫는다. LDA(latent dirichlet allocation)는 이러한 토픽 모델링 기법 중 하나로 특정 지역에 대한 인식(Song et al., 2021) 및 감정 분석(Hausmann et al., 2020), 이미지 태그 분류(Karasov et al., 2020), 지리정보 인식 및 추적(Lozano et al., 2017), 부동산 가격에 대한 경관의 기여도 분석(Su et al., 2021) 등 텍스트 기반의 정보 처리를 위한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 이에 본 연구의 목적은 내러티브 기반의 블로그 텍스트 데이터 및 토픽모델링을 활용하여 도시림에 대한 이용자 인식 및 경험을 이해하고 이를 문화서비스의 평가 지표로 구체화하는 것이다. 본 연구는 도시림의 문화서비스에 대한 공간적 평가 및 평가 모델 개발을 위한 기초 연구로서 문화서비스의 이용자 수요를 이해하기 위한 방법론을 제시하고 이를 바탕으로 보다 효율적인 도시림의 관리 및 계획을 수립하는데 기여할 수 있다.
2. 연구의 범위 및 방법
북한산국립공원의 면적은 약 76.922km2로 수려한 자연경관과 성곽 및 사찰 등의 문화자원에 대한 보전 가치를 인정받아 1983년 국립공원으로 지정되었다. 서울의 5개구(강북구, 도봉구, 은평구, 성북구, 종로구), 경기도 3개시(고양시, 양주시, 의정부시)에 걸쳐 있으며 우이령을 경계로 남쪽의 북한산 지역과 북쪽의 도봉산 지역으로 구분된다. 수도권에 입지함에 따라 도시민의 자연 휴식처로서의 역할을 수행하고 있으며 접근이 용이하여 국내 국립공원 중 연간 평균 500만 명으로 가장 많은 방문객이 찾는 것으로 집계되고 있다. 이에 따라 북한산국립공원과 관련한 다양한 이용자 인식 및 경험이 소셜미디어상에서 공유되고 있으며, 도시림이 제공할 수 있는 서비스 유형에 대해 보다 다양한 가능성을 고려할 수 있을 것으로 판단하였다. 이러한 도시림의 인지도 및 이용성, 데이터 가용성을 고려하여 본 연구에서는 북한산국립공원을 공간적 범위로 문화서비스 유형을 식별하고 이로부터 도시림의 문화서비스 특성을 도출한다.
이를 위해 연구는 북한산국립공원에 대한 네이버 블로그 데이터를 수집하고 이를 잠재 디리클레 할당(LDA) 토픽모델링에 적용한다. LDA를 통해 도출된 각 토픽은 북한산국립공원에 대한 사람들의 인식 및 경험에 대한 부분 집합을 가리키며, 각 토픽 내용에 대한 해석 과정을 거쳐 문화서비스와의 관련성을 검토한다. 문화서비스와 관련이 있는 것으로 검토된 토픽들은 도시림으로서의 특성 및 공간적 평가 가능성 검토를 통해 최종적으로 공간적 평가가 가능한 도시림의 문화서비스 유형 및 지표로서 도출된다. 도출된 평가 지표별 특성은 관련 토픽을 구성하는 공간 키워드 및 이미지를 바탕으로 해석되었다. 전체적인 연구의 흐름은 Figure 1과 같다.
북한산국립공원의 이용자 인식 및 경험에 대한 기초자료로 연구에서는 네이버 블로그 포스트를 활용하였다. 데이터 수집은 ‘북한산’, ‘도봉산’ 두 개의 키워드를 각각 혹은 동시에 포함하는 2021년 1월부터 12월까지 1년간 게시된 포스트를 대상으로 하였다. 개별의 데이터셋은 게시일, 작성자 ID, 제목, 본문 텍스트, 이미지로 구성되었다. 수집에 사용된 URL 기반의 웹 크롤러는 Python의 Selenium 등의 라이브러리를 활용하여 작성되었다. 이를 통해 43,318명의 이용자에 의해 작성된 총 103,712건의 포스트 데이터가 수집되었으며, 이용자 ID당 작성된 평균 포스트 수는 2.39건이었다. 포스트에 포함된 이미지 자료는 총 1,048,573건이며, 개별의 포스트당 평균 10.11건의 이미지를 포함하고 있었다. 수집된 포스트는 모든 방문자에게 공개되도록 설정되어 있었으며, 본 연구의 분석 과정 및 결과에서 작성자 개인에 대한 식별이 가능한 정보는 포함되지 않았다.
수집된 텍스트 데이터를 바탕으로 분석에 적합한 포스트 및 내용을 추출하고 이를 LDA 토픽모델링에 적용하기 위해 포스트 정제 및 형태소 정제 작업을 실시하였다. 우선적으로 포스트 정제의 경우 제목을 포함한 본문 텍스트의 글자 수가 5자 미만인 경우, 해당 포스트는 정보력이 거의 없는 것으로 판단하고 분석에서 제외하였다. 이후 특정인의 편향을 피하고자 계절에 따라 3개월(봄:3-5월, 여름:6-8월, 가을:9-11월, 겨울:12-2월)별로 중복 게시자에 의한 포스트를 무작위로 한 건씩만 추출하여 최종적으로 48,333건의 정제된 포스트 데이터를 분석 대상으로 도출하였다.
정제된 포스트의 본문 텍스트는 특수문자를 제거한 후 Mecab 한국어 형태소 분석기를 통해 형태소 단위로 구분되었다. 해당 과정에서 사용자 사전 작업이 이루어졌다. 이는 단일어와 복합어, 신조어 또는 장소 및 상호명 등 고유명사를 지정하고 우선순위를 조정함으로서 분석에 활용되는 형태소의 일관성을 높이기 위함이다. 작성된 사용자 사전을 바탕으로 형태소 분석을 실시하고 일반명사, 고유명사, 동사, 형용사에 해당하는 단어들을 추출하였다.
블로그는 개인에 의해 자유로운 형식으로 작성되며 이에 수집된 포스트는 북한산국립공원과는 무관한 의견이나 경험이 함께 포함될 수 있다. 이에 보다 관련성이 높은 형태소를 추출하고자 각 포스트 내 ‘북한산’, ‘도봉산’의 단어 위치를 중심으로 100개의 단어를 선택하여 추출하였다. 추출된 형태소를 대상으로 추후 토픽모델링 과정에서 불필요한 단어 셋을 축소하고자 한 글자 등 의미 파악이 어려운 단어, 그리고 단어 빈도를 기준으로 20개 이하 포스트에서 등장한 단어들은 불용어로 처리하였다. 해당 과정을 통해 형태소가 존재하지 않는 3,331건의 포스트가 분석에서 추가적으로 제외되었다. 이러한 정제 과정을 통해 최종적으로 45,002건의 블로그 포스트에 대한 12,870개의 단어가 분석에 활용되었다.
연구에서는 북한산국립공원의 문화서비스와 관련한 특성을 우선적으로 식별하고자 앞서 정제된 워드셋을 바탕으로 LDA 토픽모델링을 실시하였다. 본 연구에서 LDA 토픽모델링은 Python의 Gensim 라이브러리를 활용하였으며, 모델 생성을 위한 하이퍼 파라미터는 ‘auto’값으로 적용되었다. 이후 적절한 토픽 수 결정을 위해 최대 30개 LDA 모델에 대한 토픽의 일관성과 유사성을 계산하였다. 토픽의 일관성은 토픽을 구성하는 단어들의 점별 상호 정보량(pointwise mutual information)을 바탕으로 Gensim의 coherence 함수를 통해 산출되었으며 값이 클수록 단어 간의 유사도 및 개별 토픽의 의미적 일관성이 높음을 의미한다. 토픽의 유사성은 자카드 유사도 계산을 통해 산출되었으며 값이 낮을수록 토픽 간의 의미적 중복이 적음을 의미한다. 토픽의 일관성과 유사성은 모두 0에서 1 사이의 값을 가지게 된다. 이에 일관성과 유사성에 대한 값의 차를 토대로 토픽의 일관성을 최대화하고 중복을 최소화하는 토픽 수 21개에 대한 모델을 결정하였다(Figure 2 참조).
LDA 토픽모델링 결과는 북한산국립공원에 대한 토픽과 전체 데이터에 대한 토픽별 비중, 토픽별 관련 단어들의 할당 및 확률 분포 결과, 개별의 포스트에 대한 토픽의 구성비로 나타난다. 이에 따라 각 토픽에 대한 세부 내용은 토픽별 확률 분포 상위 100개 단어와 포스트별 토픽 구성비가 60% 이상인 포스트 원문을 바탕으로 해석되었다.
해석된 21개 토픽들은 MA가 기준한 10개 세부 서비스 범주를 참고하여 문화서비스 관련 토픽과 비관련 토픽으로 구분되었다(Table 1 참조). MA의 문화서비스 범주는 생태계가 사람에게 기여하는 무형의 방식과 다양성을 직관적으로 설명하는 생태계서비스 초기의 분류체계로 이후 제안된 여러 서비스 분류체계는 이를 토대로 개발되었으며 현재까지 문화서비스 관련 연구에서 가장 널리 통용되고 있다. 이에 토픽과 문화서비스와의 관련성은 MA의 세부 서비스들이 사람들에게 최종 전달됨에 있어 매개가 되는 활동이나 인식에 대한 내용을 각 토픽에서 포함하고 있는가에 대한 여부를 중심으로 검토되었다. 해당 검토 과정을 통해 총 13개의 문화서비스 관련 토픽이 식별되었다.
Source: Millennium Ecosystem Assessment (2005)
북한산국립공원의 문화서비스와 관련성이 있는 것으로 검토된 13개의 토픽으로부터 도시림으로서의 특성을 포착하고 이에 대한 공간적 평가 가능성을 검토하였다. 도시지역에 대한 문화서비스의 평가 지표 개발 및 공간적 평가에 대한 이전 연구에서는 특정 연구 지역에서 식별되는 세부 서비스 및 지표를 바탕으로 3개 등급의 척도를 사용하여 도시 맥락과의 연관성 및 매핑 가능성을 정성적으로 평가하였다(La Rosa et al., 2016; Abualhagag and Valánszki, 2020). 해당 과정에서는 도시화 수준을 비롯하여 도시계획에의 적용을 위한 조정 필요성 및 재현성 등에 기반한 소통성(communicability)이 고려되었다. 이러한 선행 연구를 참고하여 본 연구에서는 도시림으로서의 특성 및 공간적 평가 가능성에 대한 검토 기준을 Table 2와 같이 설정하였다. 도시림으로서의 특성은 각 토픽의 내용이 북한산국립공원만의 고유한 특성이 아닌 다른 도시림에서도 일반적으로 발생 가능한 내용인지를 고려하여 3단계 척도(L: ‘약함’, M: ‘중간’, H: ‘강함’)에 따라 구분되었다. 보다 많은 도시림에서 발생 가능한 내용일수록 해당 토픽이 설명하는 도시림으로서의 특성은 강한 것으로 해석되었다. 도시림으로서의 특성이 공간적 평가 가능성은 사람들의 활동 양식 및 향유에 있어서 주변 물리적 환경 조건이 가지는 기여 여부를 고려하여 설정되었다. 물리적 환경 조건의 기여 여부는 엄격하게 판단하기 어려운 부분도 존재하므로 연구에서는 각 토픽을 대상으로 3단계 척도(L: ‘낮음’, M: ‘중간’, H: ‘높음’)로 구분하였다.
이를 통해 공간적 평가가 가능할 것으로 판단되는 토픽은 도시림의 문화서비스에 대한 잠재적 지표로 해석되었다. 이후 서비스 지표에 대한 근거 토픽에서 언급된 장소 및 시설 키워드를 바탕으로 지표별 공간적 특성을 설명하고 이미지 분석을 통해 공간적 특성에 따른 자원 및 활동들을 세분화하였다. 단 이를 설명함에 있어 상업시설의 경우 구체적인 상호명은 생략하였다.
3. 결과
LDA 토픽모델링을 통해 블로그 포스트로부터 도출된 21개 토픽 비중 및 토픽별 상위 10개 키워드 결과는 다음과 같다(Table 3 참조). 이러한 토픽들은 북한산국립공원에 대한 사람들의 서로 다른 집합적인 인식과 경험의 범위를 보여주며 사람들의 생활 및 휴양 활동에 미치는 도시림의 영향을 포함한다. 토픽모델링 결과, 개인의 경험 기록 혹은 정보 공유와 같은 포스팅의 성격이나 서술되는 활동 및 대상에 따라 크게 ‘산행 활동 경험(29.9%)’, ‘자연경관 감상 및 휴양 활동 경험(21.0%)’, ‘음식점 후기 및 광고(19.1%)’, ‘부동산 관련 정보(10.7%)’ 등에 관한 내용의 토픽들이 다수 도출되었다. 해당 토픽들은 서로 유사한 성격의 내용을 포함하고 있으나 토픽 내용에 대한 배경 지역, 세부적인 활동 내용에 따라 세부 구분되었다. 이외 ‘창작 및 작품 감상 경험(11.2%)’, ‘문화재 답사 및 관련 역사 정보(3.7%)’, ‘지하철 노선 연장 정보(1.4%)’, ‘기타 상업시설 광고(1.3%)’ 토픽들이 각각 도출되었다.
‘산행 활동 경험’과 관련한 토픽에서는 도시림에서의 직접적인 휴양 활동 내용을 포함하고 있으며, ‘자연경관 감상 및 휴양 활동 경험’이나 ‘음식점 후기 및 광고’, ‘부동산 관련 정보’와 같은 토픽들은 도시림 외부의 인근 지역을 배경으로 한 휴양 활동이나 정보를 포함하고 있었다. 이러한 토픽들은 실제 도시림에 방문하지는 않더라도 도시림으로부터 얻게 되는 정서적 안정이나 생활 환경의 쾌적성 등에 대한 서비스를 언급하고 있다. 이는 생태계서비스의 가치 평가에서 자원의 실제적인 이용 여부에 따라 구분되는 직접이용과 간접이용의 가치 유형 특성을 나타낸다.
‘창작 및 작품 감상 경험’, ‘문화재 답사 및 관련 역사 정보’는 전자의 경우에는 도시림으로부터 얻은 영감을 바탕으로 직접적인 창작 활동이나 혹은 관련 창작물을 감상하는 활동들이 해당되었으며, 후자의 경우에는 도시림 내부의 주요 문화재를 중심으로 한 답사 활동 또는 해당 문화재와 관련한 역사 정보를 포함하였다. 각 토픽들은 직접 및 간접이용에 대한 가치를 동시적으로 다루고 있으며, 이보다는 개별의 토픽 내용과 해당 토픽을 구성하는 단어 특성들이 보다 강조되어 나타났다. ‘지하철 노선 연장 정보’, ‘기타 상업시설 광고’와 관련한 토픽의 경우에는 특정 지역명 및 장소명, 상호명 관련 단어들의 높은 빈도를 중심으로 도출되었다(Table 3 참조).
이러한 전체 토픽 도출 결과를 바탕으로 개별 토픽에 대한 문화서비스와의 관련성을 검토하기에 앞서 문화서비스와 무관한 토픽에 대한 정제를 실시하였다. 이는 각 토픽을 구성하는 세부 포스트들의 내용상 북한산국립공원의 가치와 무관한 식당 등 상업시설(‘T7’, ‘T11’, ‘T19’) 및 부동산 광고(‘T14’, ‘T21’), 북한산 외 지역에서의 산행 활동 경험(‘T1’), 사람들의 직접적인 활동이나 인식을 포함하지 않는 뉴스 형식(‘T12’, ‘T20’)의 총 8개의 토픽은 북한산의 문화서비스와 무관한 내용으로 간주하고 추후 분석에서 제외하였다. 각 토픽별 포스트에 대한 세부적인 내용 예시는 Appendix 1과 같다.
이후 도시림의 문화서비스 유형과 공간적 평가 가능성을 도출하기 위해 각 토픽에 대한 세부적인 문화서비스와의 관련성을 검토하였다. 문화서비스와의 관련성은 MA(2005)가 제시한 10개 세부 서비스 범주를 기준으로 도출된 총 13개의 북한산 문화서비스 관련 토픽들은 내용적 특성에 따라 ‘산행 휴양 활동’, ‘계절 경관 감상’, ‘정적 휴양 활동’, ‘문화유산 가치’, ‘편익시설과 연계한 간접이용가치’, ‘일상적 간접이용가치’, ‘영감 활동’의 7개 문화서비스 유형으로 분류되었다(Table 4 참조). Table 4에서의 토픽별 서비스 내용은 문화서비스를 식별하는데 근거가 되는 내용으로 이는 북한산의 자원 및 가치가 사람들에게 최종적인 서비스로서 결정되는 과정에 필요한 매개 활동이나 인식을 나타낸다. 또한 이에 대한 활동과 인식은 현재 북한산의 문화서비스에 대한 사람들의 수요로 해석될 수 있다.
북한산의 문화서비스로 가장 큰 비중을 차지하는 ‘산행 휴양 활동’ 유형에서는 저지대를 중심으로 한 가벼운 트레킹 활동(‘T16’)부터 정상정복형 등산 활동(‘T3’), 암벽 등반 및 종주 활동 중심으로 한 장거리 및 높은 난이도의 산행 활동(‘T13’), 그리고 도봉 지역에서의 산행 활동(‘T10’)과 같은 휴양 활동을 포함함과 동시에 활동의 난이도, 동반 유형, 지역에 따른 차이를 보였다. ‘계절 경관 감상’ 유형은 여름(‘T17’) 혹은 가을(‘T18’)에 이루어지는 휴양 및 경관 감상 관련 토픽들로 구성되었다. ‘T17’은 북한산 내 수경관을 비롯한 계곡부를 중심으로 한 휴양 및 경관 감상 활동을, ‘T18’은 단풍 경관 감상을 위한 산행 활동에 대한 내용을 포함하고 있었다.
‘정적 휴양 활동’ 유형에 해당하는 ‘T6’은 동식물 등의 자연 관찰을 통한 교육 또는 템플스테이와 같은 보다 정적인 휴양 활동을 포함하며, 이는 공통적으로 정서적 안정, 자연에 대한 감사에 대한 내용을 다루고 있었다. ‘문화유산 가치’ 유형에 대한 ‘T4’에서는 북한산 내 문화재를 기반으로 답사 성격의 활동이나 역사적 가치에 대한 언급이 중점적으로 나타났다. 이러한 유형들은 북한산 내부에서의 직접적인 활동 및 자원을 통해 전달되는 가치 특성들을 나타낸다.
한편 북한산 외부에서의 간접이용 및 시설과 연계된 문화서비스 유형은 다음과 같다. ‘편익 시설과 연계한 간접이용가치’ 유형의 T15와 T5는 각각 북한산 자락 및 인근에서 상업 및 관광 시설과 연계한 여가 활동 내용이 주를 이루고 있다. 다만 ‘T15’의 경우 상업시설을 중심으로 하는 1일 나들이 활동을, ‘T5’는 관광시설을 중심으로 1일 이상의 여행 활동 내용을 포함하였다. ‘T5’의 일부 포스트에서는 각 관광시설 이용과 연계하여 북한산에서의 직접적인 휴양 활동 내용을 함께 포함하고 있었다. ‘일상적 간접이용가치’ 유형의 ‘T8’과 ‘T9’는 생활권을 중심으로 북한산 조망 활동이나 인접성에 대한 가치를 언급하고 있다. 이러한 간접이용가치 유형들은 모두 북한산의 조망에 따른 미적 가치나 녹지공간으로서 북한산이 가지는 고유의 장소감과 같은 자원의 존재 자체로부터 부여되는 자연성에 기반하고 있다. 이와 별개로 ‘영감 활동’ 유형에 해당하는 ‘T2’와 같은 형태의 서비스는 북한산에 대한 직접 혹은 간접 이용에 관한 내용을 모두 포함하고 있으나 이러한 이용 특성보다는 개인의 인식 및 창작 활동에 의해서 설명된다.
앞서 도출된 북한산의 문화서비스와 관련된 13개 토픽을 대상으로 한 도시림으로서의 대표성 및 공간적 평가 가능성 검토 결과는 Table 5와 같다. 이를 위해 자원 및 장소, 시설 등 공간적으로 특정이 가능한 키워드와 더불어 공간 키워드와 관련한 토픽별 이미지가 함께 고려되었다. 이미지에 대한 내용 분석은 각 토픽별 키워드로부터 나타나는 공간적 요소 및 활동적 특성을 반영하면서 다른 토픽 간의 차이를 식별하는데 중점을 두고 수행하였다. 공간적 평가가 가능할 것으로 검토된 8개 토픽은 도시림의 문화서비스에 대한 잠재적 지표로서 해석되었으며, 공간적으로 해석이 가능한 지표별 자원 및 활동에 대한 내용과 이미지 예시는 각각 Table 6, Figure 3과 같다.
‘산행 휴양 활동’ 유형에서 공간 특성과 관련한 토픽별 상위 키워드의 경우, ‘T3’에서는 북한산 내 주요 봉우리나 휴양기반시설이, ‘T16’에서는 북한산 및 북한산 둘레길과 연결된 트레일 혹은 관련 시설 키워드들이 확인되었으며, ‘T13’에서는 장거리 및 연계 산행 활동, 성문 종주, 암벽 등반을 위한 경관 자원이나 장소명 키워드가 확인되었다. 해당 서비스 유형에서 ‘T3’과 ‘T16’은 기본적으로 대표적인 문화서비스의 휴양 활동과 관련한 내용들로 도시림으로서의 대표성이나 공간적 평가 가능성이 모두 높은 편이라고 할 수 있다. 단, ‘T13’과 같은 높은 난이도의 산행 활동은 보다 다양한 휴양 경험을 다루고 있으며, 이는 규모가 크고 자연성이 높은 도시림일수록 서비스 제공 가능성이 더 높다고 할 수 있으므로 도시림으로서의 특성은 중간 정도로 평가하였으며, 이러한 도시림의 특성에 따라 관련한 관련한 공간 키워드 및 자원 특성에는 차이가 존재할 수 있으므로 공간적 평가 가능성 또한 중간 정도로 판단하였다. ‘T10’은 북한산에서의 산행 활동을 다루고 있으나 이는 서비스 내용보다는 북한산 내 특정 지역성이 강조된 토픽으로 공간적 평가 가능성은 높으나 이를 일반적인 도시림으로서의 특성으로 해석하기에는 적합하지 않다고 판단하였다.
‘계절 경관 감상’ 유형에서는 ‘T18’의 경우 가을철의 단풍 경관 관련 키워드, ‘T17’의 경우 산림 내 수경관을 비롯한 인근 상업시설에 대한 키워드들이 각각 확인되었다. 미적 가치에 기반한 계절 경관의 특성은 활엽수림이나 계곡 및 수경관 등의 자원 유무에 기반함에 따라 공간적 평가 가능성은 두 서비스 모두 높다고 할 수 있다. 다만 ‘T18’의 단풍 경관 감상을 위한 활엽수림은 대부분의 도시림에 분포하고 있으나 ‘T17’에서의 상업시설 키워드는 도시림의 규모나 환경 특성에 따라 유량이 적은 경우에는 서비스 전달을 위한 상업 및 편익시설 등에 대한 조건이 갖춰지기 어려울 수 있으므로 해당 서비스에 대한 도시림으로서의 특성은 약한 것으로 판단하였다.
‘문화유산 가치’ 유형에 해당하는 ‘T4’는 사적, 국보 등 점적인 역사 자원 키워드를 확인할 수 있었다. 이러한 서비스는 역사 자원에 기반함에 따라 공간적 평가 가능성은 높다고 할 수 있으나 역사 자원의 존재 유무나 자원의 상징성에 따라 서비스의 제공 여부나 크기가 달라질 수 있으므로 도시림으로서의 특성은 중간 정도로 판단하였다.
‘관광․편익 시설과 연계한 간접이용가치’ 유형의 ‘T15’에서는 북한산 조망이 가능하거나 인접한 카페 및 상업시설과 지역명에 대한 키워드가 확인되었으며, ‘T5’에서는 북한산과 인접한 관광 시설 키워드가 주를 이루었다. 두 서비스 모두 특정 시설을 기반으로 함에 따라 공간적 평가 가능성은 높다고 할 수 있다. 그러나 도시림으로서의 특성의 경우 ‘T15’는 도시림과 인접한 상업지역에서 서비스의 재현 가능성이 존재하므로 중간 정도로 판단하였으나 ‘T5’와 같은 비일상형 관광 활동은 일반적인 도시림 인근에서 이루어지기 어려우며 이는 국립공원으로서 북한산이 가지는 특수성으로 해석됨에 따라 도시림의 특성은 약한 것으로 판단하였다.
‘일상적 간접이용가치’ 유형에서는 ‘T9’는 주거시설이나 주거시설과의 인접성을 강조하는 키워드가 식별되었으며 해당 특성에 대한 공간적 평가 가능성은 높다고 판단하였다. 또한 해당 서비스는 도시 내에서 도시림이 가지는 자연성에 기반하며 기타 도시림에서도 전달될 가능성이 높다. ‘T8’ 역시 일상 및 도심에서의 조망 활동은 도시림의 존재 자체에 기반함에 따라 도시림으로서의 특성은 강하다고 할 수 있다. 이와 관련한 공간 키워드 역시 다수 확인되었으나 이는 도시림을 조망하는 관자의 위치에 기반하며, 때문에 특정한 자원이나 공간 특성과의 관계성을 찾기 어렵다고 판단하였다.
이외 ‘정적 휴양 활동’ 유형에 대한 ‘T6’, ‘영감 활동’ 유형에 대한 ‘T2’의 도시림으로서의 특성이나 공간적 평가 가능성은 낮은 편이라 할 수 있다. 이는 문화서비스의 관련성 검토에서 언급된 바와 같이 서비스 전달 특성상 해당 서비스들은 물리적인 자원이나 시설보다는 개인의 주관적인 인식에 의해 최종적인 서비스 형태가 결정되기 때문이다.
4. 논의 및 결론
본 연구는 이용자의 수요에 기반한 도시림 문화서비스를 평가를 위한 기초연구로서 사람들의 인식 및 경험 정보가 풍부한 블로그 포스트의 토픽모델링을 통해 북한산 문화서비스에 대한 이용자 수요를 해석하고 이로부터 도시림으로서의 특성과 공간적 평가 가능성을 검토하였다. 블로그 포스트와 같은 형태의 소셜미디어 자료는 대상지에 대한 연구자의 정보 차이에 따른 결과 편향으로부터 자유로울 수 있도록 도와주며(Kim and Son, 2021), 토픽모델링은 사람들이 가지는 인식이나 경험에 대한 구분된 특성을 설명하고 토픽의 비중에 따른 양적 중요도를 파악할 수 있도록 도와준다(Ghahramani et al., 2021).
이를 통해 연구에서는 북한산에 대한 13개 문화서비스 관련 토픽을 식별하였다. 문화서비스와의 관련성을 검토함에 있어 연구에서는 MA의 문화서비스 범주를 참고로 하였다. 그러나 대부분의 개별 토픽에서 다수의 MA 서비스 범주가 식별되었다. 이에서 볼 수 있듯이, 문화서비스는 개별의 서비스가 독립적으로 전달되는 것이 아니라 인식이나 활동 특성에 따라 다양한 가치가 복합적으로 전달되는 것이 문화서비스의 보다 일반적인 전달 방식임을 알 수 있다(Haines-Young and Potschin, 2012). 이전의 관련 연구에서 밝힌 바와 같이 기존의 가치 범주 체계는 무형의 문화서비스를 설명하고 다양성을 제시하는데는 유용하지만 이에 기반한 서비스 평가 결과는 서비스의 수요와 공급 과정을 설명하는데는 한계가 존재하며(Milcu et al., 2013; Riechers et al., 2016) 본 연구에서도 이를 확인하였다.
본 연구에서 도출된 각각의 문화서비스 유형은 이러한 가치 범주 체계를 비롯한 세부적인 활동, 시설 및 자원, 이용자 특성 등 다양한 요소에 의해 복합적으로 특정지어졌다. 연구에서는 도시림으로서의 특성과 공간적 평가를 위한 근거를 추가적으로 설명하고 공간적 평가가 가능할 것으로 예상되는 8개의 문화서비스 지표를 도출하였다. 이는 기존의 MA의 범주 체계에 기반한 도시 녹지의 문화서비스 평가 지표 및 수요 특성에 비해 지역의 문화서비스에 대한 이용자 수요를 보다 구체적으로 나타낸다. 일반적으로 도시 녹지 및 산림 지역의 문화서비스 평가 결과는 고도나 지형에 따른 미적 가치(Schirpke, et al., 2016), 산림의 규모(Dai et al., 2019)나 이용자 접근성(Tenerelli et al., 2016)에 따른 서비스 기회에 대한 중요성을 언급하고 있으나 본 연구에서는 복합적인 이용자 활동 및 서비스에 기반하여 계절에 따른 경관 특성(‘T17’, ‘T18’), 간접 이용과 관련한 서비스 특성(‘T9’, ‘T15’)과 같은 국내 도시림의 고유한 수요 특성을 식별하였다. 또한 서비스 지표별로 관계한 자원 및 활동 특성을 구체화함으로써 특정 자원이나 서비스 항목에 따른 중복 산정 가능성을 줄이고 도시림 내 문화서비스 지역을 보다 정밀한 단위로 매핑하고 지역별 중요도를 식별하는데 기여할 수 있다. 이를 통해 연구 결과는 문화서비스의 정량적, 공간적 평가의 가능성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
이용자 수(Plieninger et al., 2013; Brown and Fagerholm, 2015)나 지오태그 이미지 수(Clemente et al., 2019; Arslan and Örücü, 2021)는 종종 문화서비스를 가늠하는 강력한 지표로 고려되기도 하지만, 도시림은 문화서비스 지역임과 동시에 생태적 보전의 대상으로 이용의 증가를 직접적인 서비스 증가로 해석하기는 어렵다. 그보다는 이를 조절하고 관리할 수 있는 이용자의 수요와 서비스 특성, 그리고 공간적 연계성을 이해하는 것이 보다 중요하다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 연구는 문화서비스에 대한 사람들의 수요를 보다 다각적으로 이해함으로써 공급 및 지역과의 관계를 보다 명확하게 하며 문화서비스의 변화를 추적하고 예측하는데 기여할 수 있다. 또한 문화서비스의 수요에 대한 이해는 도시림의 관리적 측면에서 특정 계절 및 구역에 대한 탐방객의 과도한 집중을 조절하고 관리방향을 결정하는데 유용하게 활용될 수 있다.
마지막으로 연구는 다음과 같은 한계 및 과제를 갖는다. 첫째로 일반적으로 소셜미디어는 플랫폼의 성격에 따라 주 이용층 및 이용 목적에 차이가 존재하며, 따라서 추후 설문 및 대면 조사를 통해 상호 검증 및 보완되어져야 한다. 둘째로. 본 연구에서 구체화된 도시림의 문화서비스는 북한산국립공원에 대한 인식 및 경험 자료에 기반한 결과로서, 기초 연구적인 성격을 가지며 향후 연구에서는 자연성 및 도시와의 관계에서 보다 다양한 유형의 도시림에 대한 수요가 추가적으로 보완할 필요성이 있다. 셋째로. 연구에서 도시림으로서의 특성 및 공간적 평가 가능성에 대한 내용은 향후 전문가들의 의견을 수렴하여 기준을 보다 구체화하고 객관성을 확보할 필요가 있다.
향후 연구에서는 공간적 평가 가능성에 대한 단순 검토에서 나아가 프록시 개발 등을 통해 실제적인 문화서비스의 중요 지역을 식별할 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.
