| 논문명 |
텍스트 마이닝을 활용한 공간복지 관련 국내 연구 경향 분석 / Analysis of Domestic Research Trends on Space-Based Welfare Using Text Mining |
| 저자명 |
이수현(Lee, Soo-hyun) ; 변기동(Byun, Gi-dong) ; 하미경(Ha, Mi-kyoung) |
| 수록사항 |
대한건축학회논문집, Vol.39 No.8 (2023-08) |
| 주제어 |
공간복지; 텍스트마이닝; 연구 경향; 보편적 복지 ; Space-based welfare; Text mining; Research trends; Universal welfare services. |
| 요약1 |
본 연구는 복지의 개념이 선별적 지원 서비스에서 '공간 기반의' 보편적 복지서비스’로 변화하고 있다는 점에 주목하였다. 이에 따라 본 연구는 ‘공간’과 ‘복지’를 함께 다루어온 연구 문헌 자료들을 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 연구 경향을 분석하였다. 본 연구의 주요 결론 및 제언은 다음과 같다. 첫째, 과거 공간복지 관련 연구는 주요 수혜대상자에 초점을 맞춰 진행되어온 경향이 강했다. 대상 집단으로는 장애인, 아동과 같은 보호 계층도 있었으나, 대부분의 연구가 노인에 집중되어 있었다. 이를 통해 정책적, 사회적 인식이 노인을 주요 복지 지원 대상으로 여기고 있음을 유추할 수 있으며, 이 같은 연구 경향은 고령화가 심화되고 있는 만큼 추후 연구에서도 지속될 것으로 보인다. 하지만, LDA 분석을 통해 파악한 바와 같이 연구 대상 공간이 노인 전용 시설에서 복합적 공간으로 확장되고 있으며 그 기능 또한 여가활동 혹은 커뮤니티 조성 등으로 다양화되고 있는 만큼, 이에 주목한 연구가 점차 증가할 것으로 예상된다. 앞서 말한 바와 같이 다수의 연구가 특정 수혜 대상 집단에 주목하고 있었으나, 특정 대상을 언급하고 있지 않은 연구가 증가하고 있다는 점에서 보편적 복지를 향한 사회적 인식이 연구 분야에도 점차 반영되고 있음을 알 수 있다. 시대의 흐름에 따라 복지서비스의 수혜자가 일부 소외계층이 아닌 일반적인 지역주민으로 확대되고 있는 만큼, 지역주민이 실질적으로 필요로 하는 복지서비스를 파악하고 이를 위한 적절한 공간을 제공하는 수요자 중심의 공간복지에 관한 심층적인 탐색과 연구가 수행될 필요가 있으며 이를 통해 지역주민이 체감하는 질적 생활 수준을 보장하여야 한다. 둘째, 복지서비스가 다양화된 만큼 이를 제공하는 공간에 관한 연구도 주거시설, 생활인프라시설과 같이 다양한 영역으로 확장되고 있음을 알 수 있었다. 그러나, 여전히 대다수의 연구가 기존의 복지시설에 치중되어 있다는 점에서 빠르게 변화하는 사회적 인식을 반영하기에는 다소 부족한 모습을 보였다. 앞으로의 뉴노멀 시대에는 우리 주변을 둘러싼 근린 환경, 즉 일상생활권의 중요성이 점차 높아질 것으로 보이며 이를 기반으로 하는 다양한 복지서비스시설에 대한 요구와 수요가 점차 증가할 것이라 예상되므로, 이와 같은 상황에 대응하기 위해서는 공간복지에 관한 명확한 개념 인식을 바탕으로 그간 개별적으로 다루어진 다양한 기능의 시설들 통합하여 체계적인 연구를 진행할 필요가 있다. 셋째, 본 연구는 ‘복지’를 제목 혹은 키워드에 언급한 문헌만을 제한하여 수집하였음에도, 셉테드, 유니버설디자인, 친환경과 같이 독자적인 연구 영역을 구축한 다양한 주제의 이슈들이 함께 언급되고 있었다. 이는 공간환경 분야에서 다루어온 다양한 주제들이 복지와 무관하지 않음을 시사하며, 이를 복지적인 관점에서 바라볼 수 있는 시각을 갖출 필요성이 제기된다. 본 연구는 공간복지에 대한 개념 수립 초기에 다양하게 흩어져 축적된 연구 문헌 데이터를 취합하고 이를 바탕으로 텍스트 마이닝 분석을 진행하여 보다 객관적이고 정량적으로 연구 경향을 파악하고자 노력하였다. 본 연구는 이를 통해 공간복지 관련 연구의 범위와 주요 주제를 정리하고 거시적인 연구 동향을 파악하였다는 점에서 학술적인 의의가 있다. 또한, 본 연구에서 수행한 문헌 고찰과 연구 경향 분석은 공간복지의 개념에 관한 이해를 도모하고 추후 관련 연구의 방향성 설정에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이며 이를 토대로 이어질 후속 연구들이 추후 공간복지를 활성화하고 국민의 삶의 질을 향상하는 결과로 이어질 수 있기를 기대한다. |
| 요약2 |
This study delves into the evolving welfare paradigm, transitioning from selective support services to comprehensive space-based universal
services. To accomplish this, relevant research literature linking space and welfare was gathered and subjected to text mining analysis to
discern prevalent trends. The research landscape has witnessed a shift. While earlier studies predominantly concentrated on socially
disadvantaged groups, a growing number of investigations no longer target specific demographics. This reflects an evolving social
consciousness wherein universal welfare is progressively being integrated into scholarly discussions. As welfare beneficiaries extend to
encompass the wider local populace, there arises a need for an in depth exploration of demand-oriented spatial welfare. This entails
identifying the genuine welfare requirements of local residents and providing fitting spatial solutions. Although the range of studied spaces
has expanded to encompass diverse areas like residential and living infrastructure facilities, the majority of research still centers around
conventional social welfare facilities. This is somewhat insufficient to mirror the swiftly changing societal expectations. In this context of the
new normal era, it is imperative to consolidate research across previously segmented facilities, considering the anticipated surge in
multifaceted welfare service demands. Lastly, it was observed that distinct topics within the Built Environment realm, such as CPTED,
universal design, and sustainable design, have intertwined with welfare discussions. Employing text mining analysis, this study endeavors to
uncover research trends more objectively and quantitatively. This study’s outcomes hold academic significance by enhancing comprehension of
the concept of space-based welfare. It also identifies macro research trends, contributing to a more comprehensive understanding of the
subject’s scope and core themes. |
