행위자기반모형을 적용한 공간구조분석...

大韓建築學會聯合論文集 16권5호(통권63호) 2014년 10월 75

행위자기반모형을 적용한 공간구조분석 기초연구

A Basic Study on the Spatial Analysis using Agent-based Model

오 성 진*, 김 석 태**

Oh, Sung-Jin, Kim, Suk-Tae

Abstract

In the modern society, the social structure is getting more complex due to the development of science and the increase of information, and the relation between user and space is also being expressed more diversely. This characteristic of space as a complex system came to require the methodology to review the functional efficiency from the stage of planning with the objective and quantitative method. The vision-based analysis method has a limit in analyzing the characteristics of complex system rather than the physical analysis of space. This study proposes a method to analyze the space structure by using the interaction between space and agent based on the agent-based modeling theory that reflects the characteristics of complex system. The study was carried out in the following way. First, through the experiment of proposed model, the vision analysis theory and the agent-based analysis theory were compared to evaluate the validity and effectiveness of agent-based analysis model. And then, it proposed the possibility of new analysis method by measuring the space sharing rate according to the adjustment of time and space control variables. The results of this study are: 1) Even in the same space structure, the space occupying time of agent has influence on the relativity change of space structure; 2) In the spaces with the same topological route, the size change of space also has great influence on the relation of space structure. With this, we can expect the fairly practical effect of the agent-based analysis model when it is applied to the preliminary simulation for the space traffic analysis and the set-up of effective route, as a tool to analyze the emergence phenomena occurred by the interaction between agent and space as the complex system characteristic of space.

키워드 : 행위자, 행위자기반 모델링, 공간분석, 공간구문론, 상호작용

Keywords : Agent, Agent-Based Modeling, Spatial Analysis, Space Syntax, Interaction

1. 서 론

1.1. 연구의 배경과 목적1)2)

공간디자인과정에서 기능적, 조형적 요소들을 배치하고 조합해나가는 작업은 일견 예술적인 측면을 지니고 있다고

할 수 있다. 그러나 이러한 작업은 주로 공간설계자들의 직관에 의하여 결정되고 진행되어지기 때문에 객관적으로 검

증되지 않은 경험과 상황에 대한 선입관으로 인하여 공간이

완공되어진 후 여러 가지 문제를 발생시킬 수 있는 위험성

을 가지고 있다. 그러므로 공간을 설계하는 과정에서 공간의 기능적 효율성을 사전에 객관적으로 검토하는 작업은 매우

중요하다고 볼 수 있다.이에 공간설계자들은 클라이언트 및 프로젝트와 관련된

* 경남정보대학교 인테리어디자인과 조교수 ** 인제대학교 디자인학부 교수, 공학박사

(교신저자, E-mail : [email protected])*** 이 논문은 2012년 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재

단의 지원을 받아 수행된 연구임(2012R11A1A2005147)

사람들에게 투시도나 모형과 같은 매체를 활용하여 공간간

의 관계를 체계적으로 관리하거나, 공간에서 발생되어 질 수 있는 여러 문제들을 공유하고자 하였다. 이러한 매체들은 시각적으로 사전에 발생할 문제들을 확인하고 해결하기 위한

검증 도구로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법론들은 어느 정도 시각적인 효과를 기대할 수 있지만 객관적이면서도 관

련자들의 합의를 이끌어 낼 수 있는 구체적인 데이터를 제

시해주기에는 한계가 있다.현대 사회는 과학의 발달과 정보량의 급속한 증가로 인하

여 사회구조가 복잡해지면서 객관적이고 정량적인 공간 구

조분석의 필요성이 대두되게 되었다.1)

1980년대 후반부터 본격화된 그래프 분석이론은 컴퓨터를 이용한 고속의 연산과 그래픽 재현 기능에 힘입어 많은 발

1) 공간구조를 분석방법은 정성적 방법과 정량적 방법으로 분류할 수 있다. 정성적 방법은 개인의 경험, 지식 또는 시대적 통념을 배경으로 형이상학적이며 철학적인 관점에서 비수량적으로 결정되며 정량적 방법은 수치적으로 계량된 자료나 사회학적 조사에 의한 통계자료에 바탕으로 제시된다.

오성진・김석태

76 大韓建築學會聯合論文集 16권5호(통권63호) 2014년 10월

전을 이루게 되었다. 이러한 정량적인 공간구조분석에는 시각적 속성에 대한 의존이 매우 컸었던 것이 사실이다. 하지만 실제 공간은 시각이외에 행위자의 여러 요인과 인자들이

복잡하게 관계하므로 공간의 물리적 구조분석만으로 공간을

예측하기에는 한계가 있다. 다시 말해 공간은 사용자와 다양한 상호작용을 통해 예상하지 못했던 창발현상이 일어나는

복잡계적 특성을 가지고 있기 때문에 기존의 분석방법은 이

러한 부분에서 취약점을 가지고 있는 것이다. 본 연구는 공간의 복잡계적 특성을 반영한 행위자기반모

형 이론을 바탕으로 공간과 행위자간의 상호작용 관계를 이

용하는 공간구조 분석시뮬레이션 방법론을 제시하고 있다. 또한 사용자가 경로를 이동하면서 발생하는 공간구조와의

관계성과 효율성을 정량적으로 측정할 수 있는 행위자기반

분석방법을 모색하고자 하였다.

1.2. 연구의 방법과 범위

공간구조 분석이론을 파악하기 위하여, 공간구조의 특성을 정량적으로 분석한 사례들과 공간의 복잡계적 특성과 행

위자기반모형의 이론적 개념을 고찰하였다.이를 토대로 공간구문론 분석을 통한 공간의 연계성 분

석, 가시성 그래프이론 분석과 행위자기반 분석모형을 이용한 공간 점유율에 따른 공간구조 분석을 진행하였다.

공간구문론과 가시성 그래프이론은 정량적이며, 가치중립적 이론으로 평가되고 있으며, 공간의 깊이라는 동일한 개념을 기지고 있으므로, 행위자기반 분석모형의 유효성과 타당성을 검증하는데 있어 다른 이론에 비하여 유용한 분석도구

로서 본 연구에서의 비교 분석방법론으로 선택하였다.3장에서는 예시모형을 설계하고, 이를 공간구문론, 가시성

그래프 분석, 행위자기반 분석실험을 각각 수행하여 각 이론간 비교를 통하여 본 연구에서 제시한 행위자기반 분석모형

의 타당성과 유효성을 평가하였다.4장에서는 행위자와 공간의 상호작용에 의한 공간의 관계

성 변화를 분석하기 위하여 예시 모형에 각각 시간제어변수

와 공간제어변수를 적용한 실험으로 공간의 점유율을 정량

적으로 도출하였고, 이 과정에서 나타나는 그래프이론의 차이점과 행위자기반 분석모형이 공간구조에 미치는 영향을

파악하도록 하였다.

2. 공간구조 분석이론

2.1. 공간구조 분석의 필요성

공간은 인간의 행태와 사회적 활동의 관계를 통하여 생성

되고 성장하게 된다. 이러한 공간과 사용자사이에서 발생하는 복잡한 공간구조를 도출하고 공간에서의 인지나 동선의

연결성을 파악하는 것이 공간구조분석 시작이 되는 것이다.

이전의 공간구조 분석평가는 주로 정성적 측면에서 고려되

어져 왔으나 공간이 대규모화되고 복잡해지면서 기존의 분

석방법으로 평가하기에는 적지 않은 어려움을 겪게 되었다.공간이 가지는 복잡성은 공간의 구조적 관계들이 서로 복

잡하게 얽혀있기 때문에 관계를 해석할 수 있는 수리적 모

델을 완성하더라도 이를 실제로 계산해내기 위해서는 대규

모의 연산 작업이 필요해졌다. 이러한 상황에서 1980년대부터 발생한 컴퓨터의 발전과 인터넷 그리고 컴퓨터 그래픽스

의 발달은 연산 및 표현능력을 혁신적으로 발전시키고 다양

한 학술분야에 있어서 수리모델 및 전산이론의 발전을 촉진

시켰으며 많은 이론모델들을 계량적으로 해석할 수 있도록

하였다. 이는 연역논리의 기초를 두는 분석연구에 과학적 요건을 갖출 수 있도록 하는데 크기 기여하였다.

2.2. 그래프 공간구조 분석이론

(1) 공간구문론(Space Syntax)공간구문론은 공간구조를 단위공간의 연결 관계를 통하여

공간의 구조를 분석하는 방법으로서 공간구조에 내재되어

있는 사회적 특성을 객관적이고 정량적으로 보여주는 방법

론이다2).공간구문론의 가장 큰 특징은 시각적 단위를 사용하여 단

위 공간을 노드로 정의한다는 점과 공간의 깊이를 계산하여

공간의 위계와 통합관계를 파악한다는 점이다. 그리고 공간의 연결 관계를 나타내는 위상도(justified graph)를 재현하는 과정에서 분석을 위한 공간단위를 노드로 정의하는데 있어

단위공간내의 어느 점에서도 단위 공간 전체가 시각적으로

파악이 가능한 볼록공간(convex space)으로 분절시키는 방법과 시각적으로 한눈에 들어오는 일종의 루트를 하나의 선분

으로 하여 단위공간을 표현하는 축선도(axial map)방식 두 가지가 있고, 이 모두 시각적 단위를 사용하고 있다.3)

이러한 공간적 연결성을 이용하여 연결도(connectivity), 통제도(control value), 전체통합도(global integration), 국부통합도(local integration), 공간명료도(intelligibility)등의 척도를 얻어 낼 수 있다.

(2) 가시성 그래프이론(Visual Graph Analysis; VGA)가시성 그래프이론은 공간구문론을 제안한 영국 바틀렛

건축학교의 터너(Turner)와 펜(Penn)에 의해 좀 더 구체적인 가시영역의 개념으로 공간구문론을 보완하기 위해 제안되었

다. 공간구문론의 분석에서 노드의 설정이 2차원 벡터나 볼록한 폐곡선이었다면 이 방법은 2차원 매트릭스에 배열된 정점을 이용한다. 공간을 일정한 정밀도 이상의 격자로 분할

2) 김민석, 공간의 가시성에 기반한 ERAM모델, 서울대학교 대학원 건축학과 석사학위논문, 2006.2, p8

3) 김석태, 다시점 가시영역 분석도구설정에 관한 기초연구, 한국실내디자인학회논문집 제16권 5호, 2007



하고 각 점을 노드로 설정하여 이 노드가 이웃한 노드와 시

각적 연결이 이루어져 있으면 빈도수를 증가시키는 방법을

사용한다.사용자에 의해 지정되는 격자의 간격은 분석의 정밀도를

조절할 수 있으며 격자의 간격이 좁아질수록 정밀한 데이터

를 수렴할 수 있으나, 분석에 필요한 연산시간이 길어지는 단점이 있다. 또한 가시성그래프(VGA)이론은 가시성그래프로부터 공간구문론의 핵심개념인 깊이(depth)를 정량화 한다. 그러므로 이 분석방법은 물리적 거리가 아닌 시각적 연결

관계가 더욱 중요하다. 가시성과 깊이라는 속성을 가지고 있기 때문에 그래프 생성방법은 가시장이론(isovist)과 유사하고 구조분석방법은 공간구문론과 유사하여 두 이론의 특징

을 모두 포함하는 이론이라 할 수 있다.

2.3. 그래프 분석이론의 취약점

시각을 대상으로 한 기존 연구에서는 많은 경우, 본다는 행위 자체의 범위를 한정함으로서 보는 대상과의 관계에 대

한 고려가 부족하였다.그래프 분석이론들은 단위공간의 가치에 대한 고려가 되

어 있지 않으며 분석 대상 내로 출입되는 인자의 초기화도

무시되는 폐쇄적 공간에 대한 분석이므로 현실적 상황과 일

치하는 규범적 시뮬레이션이 될 수 없다.그래프 분석이론은 단위공간을 다루는 방법에 있어 불필

요한 인자를 모두 배제한 가치중립적인 입장을 취하기 때문

에 해석이 매우 거시적이며 광역적이다. 또한 개체적 행태를 배제한 공간의 객관적 분석이 가능하며, 단순한 비교분석이 불가능한 매우 복잡한 공간도 계량적 접근방법에 의하여 공

간 구조에 대한 명확한 정의를 가능하게 하였다. 이러한 가능성에도 불구하고 가치중립적 이론인 그래프 이론은 정적

이며 사용자 측면의 분석이라는 측면에서 한계를 갖는다.실제 공간은 사용자들과 공간이 지니고 있는 여러 인자들

(점유시간, 크기, 형태 등)에 의해 많은 변화의 잠재성을 내재하고 있으며, 이 인자들에 의해 항상 변화한다는 복잡계적 특성을 담고 있다는 것을 알 수 있다.

이러한 공간의 복잡계적 특성을 반영한 공간구조 분석 방

안에 대한 학문적 모색은 지속적으로 논의되어 왔고, 현재에는 행위자기반 분석모형이 이러한 문제를 해결할 수 있는

새로운 가능성을 제시하는 방법론의 대안이 될 수 있을 것

으로 생각되어졌다.

2.4. 복잡계와 행위자기반모형

(1) 복잡계와 공간의 복잡계적 특성복잡계(complex system)란 ‘수많은 구성요소들이 비선형

상호작용을 통해 얽혀 있어 거시적으로 보았을 때 창발현상

이 나타나는 계(system)’를 의미한다. 복잡계는 뉴튼 이후 환

원적이고 분석적인 방법론으로 접근할 수 없었던 새로운 질

서의 출현인 창발(emergence) 및 이로 인해 나타나는 현상인 창발현상(emergent behaviour)을 이해하고 구현하였다.4)

복잡계는 현실 세계와 매우 유사한 특징을 가지는데, 우리 주위에 있는 예로서는 인간의 뇌와 같은 인체와 면역체

계, 생태계, 기상현상, 교통망, 인터넷, 주식시세 그리고 자기조절 능력이 있는 조직인 기업, 도시, 국가 등이 있다. 이러한 복잡계 메커니즘을 반영하는 방법론들은 미시적, 거시적 시각에서 분류될 수 있다. 여기에는 그림 1에서 보듯이 최근 도시 및 건축연구 분야에서 관심이 점점 증가하고 있는 행

위자기반모형(미시적 접근)과 시스템 다이나믹스(거시적 접근) 등이 있다. 이들은 18세기 이후 입지론, 중심지이론, 공간 상호작용, 시스템 다이나믹스, 행위자기반모형으로 이어지는 도시 및 건축 분야 연구 흐름의 연장선상에 있었다.

그림 1. Methods in simulation modeling

(2) 행위자기반모형(Agent based model)물리학, 생물학, 경제학 및 사회학 등과 같은 복잡계에 관

한 특정연구에서 대상을 분석하고 시뮬레이션 하는 방법들

중 최근 들어 빈번하게 사용하는 방법이 행위자기반모형

(agent-based model)이다. 행위자들은 건물의 단위공간이나, 컴포넌트 등의 인자들을 표현한 단위 개체로서, 설계자가 입력한 정보들을 지각 및 인지하고, 이를 처리하는 규칙을 가지고 있으며, 이를 바탕으로 서로 반응하기도 한다. 이때 개별 행위자들은 두 가지 외부 인자에 대하여 반응하는데, 우선 개별 행위자들이 놓인 환경에 대한 반응이 있고, 다른 행위자들과의 상호작용을 통한 반응이 있다. 이것이 모형의 가장 기본적 원리에 해당된다. 이러한 원리를 기초로 한 행위자기반모형의 특징은 상향식의 생성개념과 방법론을 통해서

설명될 수 있다.행위자기반모형은 주로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 인공

사회, 집단, 조직 분석에 사용되는데, 행위자들 간의 상호연결방식을 연결망으로 설계할 수 있다.5)

4) 윤영수, 채승병, 복잡계개론, 삼성경제연구소, 2005, p.1645) 민병원, 나정민, 창발성의 철학적 개념과 사회과학 방법론, 제1회

복잡계 컨퍼런스:복잡계 이론과 현실, 생산적 적용의 모색, 2006



행위자기반모형의 구현방법은 먼저 대상 시스템에서 구성

요소들의 주요한 속성과 상호작용 규칙을 관찰한 후 다수의

간략화 된 주체인 행위자(agent)를 설정한다. 그리고 시뮬레이션를 이용하여 환경과 공간에서 시간이 지남에 따라 행위자들

의 상호작용에 의해 나타나는 현상을 관찰한다. 마지막으로 반복적인 시뮬레이션으로 나타난 현상이 실제 현상과 부합할

때까지 반복하여 최종적으로 유효한 모형을 얻게 된다. 본 연구에서도 공간과 행위자의 관계를 분석하는데 적합

한 복잡계 분석방법론인 행위자기반모형을 적용하여 공간의

관계성을 분석하였다.

3. 공간구문론과의 비교실험

3.1. 실험을 위한 예시 모형

비교실험을 위해 준비된 모형은 그림 2와 같이 기본적 위상관계를 보여 주는 T자 형태의 가로, 세로 16m×16m 크기의 단위 공간 4개로 구성하였다. 공간구문론이나 VGA이론에서는 단위공간의 크기보다는 각 공간간의 위상적인 관계

가 중요하므로 크기에 대한 고려는 의미가 없으나, 행위자기반 분석모형에서는 행위자 수, 보행속도, 공간 점유 시간 등의 변수가 공간과의 관계성에 영향을 줄 수 있기 때문에 실

제 크기를 고려한 단위공간을 설계하고 실험을 진행하였다.

그림 2. 실험에 적용한 예시 모형

3.2. 공간구문론 및 VGA 분석실험

그림 3은 공간구문론 분석에 앞서 공간의 연결구조의 이해를 돕기 위한 예시 공간을 공간위상도(J-graph)로 표현한 것이다.

그림3.예시모형의공간위상도(J-Graph)

표 1의 각 셀은 다른 단위공간으로 이동할 때 경유해야 하는 단위공간의 수를 나타낸 것이다. 따라서 최우측열은 각 단위공간이 모든 단위공간으로 이동할 때 경유하는 수를 모

두 합한 값이 되며, 광역적 지표를 산출하기 위한 가장 기초적인 데이터를 제공하게 된다.

이러한 특정 단위공간에서 나머지 단위공간까지의 깊이의

총합이 총 깊이(total depth: TD)하며, 단위공간의 수가 다른 대안간의 비교를 위해 총 깊이를 전체 단위 공간 수에서 자

신을 뺀 수로 나눈 값을 평균깊이(mean depth: MD)로 정의한다.6)

X A B C D TD

X - 1 2 3 3 9A 1 - 1 2 2 6B 2 1 - 1 1 5C 3 2 1 - 2 8D 3 2 1 2 - 8

TD 9 6 5 8 8 -

표 1. 단위 공간에서 단위 공간으로의 이동수

표 2는 각 단위 공간 간을 최단거리로 이동할 때 중간에 경유해야 하는 모든 단위공간을 나타낸 것이다. 여기에서 나타난 중간경유 노드는 단위공간의 깊이보다 하나 적은 수로

나타나고 있음을 알 수 있으며, 이 중간 경유 지점이 방향전환점들이다.

X A B C D

X - A AB ABA - AB ABB A - ABC AB AB - BD AB AB B -

표 2. 단위 공간 간을 이동할 때 경유해야하는 단위 공간

각 단위 노드별로 경유되는 횟수를 파악해 보면 노드 A, B는 11회, 노드 C, D는 0회를 경유하게 된다. 표 1에서 나타난 공간의 깊이와 비교해 보면 반비례 관계임을 파악할

수 있으므로 총 깊이(TD)와 공간의 경유확률은 역수관계임을 알 수 있었다. 이렇듯 단위 공간은 깊이가 깊어질수록 공간의 중심에서 멀어지게 되며, 반대로 깊이가 얕은 실은 전체공간의 위계상 중심에 위치하게 된다.

ID TD MD 연결도 통제도 전체통합도 국부통합도

A 6 2 1 0.333 0.5 0.5B 5 1.667 3 3.000 1.0 1.0C 8 2.667 1 0.333 0.5 0.5D 8 2.667 1 0.333 0.5 0.5

표 3. 대상공간의 공간구문론 분석

6) 개수만큼의 공간집합에 있는 부터 번째까지의 총 깊이(TD)를 수학

적으로 정의하면

이며, 평균깊이(MD)는

로 산출된다.



이렇듯 공간구문론 분석에서 전체통합도 및 통제도의 관

점에서 본다면 노드 B가 제일 높고, 그 다음으로는 노드 A, C, D가 같은 수치를 보인다는 것을 표 3으로 알 수 있다.

그림 4는 Depth map을 이용한 가시성그래프분석(VGA) 결과이다. 공간구문론 분석의 결과와 동일하게 노드 B부분의 Visual Integration R3의 밀도가 가장 높은 것을 알 수 있다.

그림 4. VGA분석 결과 – Visual Integration R3

표 4는 VGA분석 결과이다. 지표로는 공간통합도, 연결도, 평균 깊이, 엔트로피 등이 있다. 광역지표인 통합도, 연결도에서는 B-A-C-D 순으로 나타났고, 역함수 관계인 엔트로피에서는 D-C-A-B순으로 분석되었다. 노드 B가 가장 중심이 되는 공간임을 알 수 있다.

node A node B node C node D

Connectivity 5,507.15 6,581.74 4,872.56 3631.17Visual Entropy R3 1.01914 0.914826 1.0709 1.16476

Visual Integration[HH] 24.3115 33.6012 21.0961 15.6344Visual Integration[P] 2.25972 3.12865 1.96085 1.45324

Visual Integration[Tek] 1.01127 1.04909 0.994092 0.963477Visual Mean Depth R3 1.47657 1.36436 1.55531 1.69829

Visual Relativised Entropy 2.03255 2.01127 2.06029 2.11184

표 4. VGA 분석 지표 결과 (Depth Map)

분석결과를 종합해 보면, 공간구문론 및 VGA분석 결과에서 노드 B가 가장 통합도가 높은 공간임을 공통적으로 보여주고 있다.

3.3. 행위자기반 분석모형

(1) 행위자기반 분석모형 도구분석실험에 이용할 AnyLogic은 1990년대부터 개발되어진

시뮬레이션 도구로 병렬 프로세스의 수학적 접근방식을 기반

으로 하고 있다. 객체 지향형 방식의 프로그램구조에 개발환경은 Java이고 모델링은 UML7) 표준요소를 사용하고 있다.

AnyLogic은 물류, 의료기관, 미케팅, 공정, 비즈니스 모델, 공항, 철도, 주식시장, 군사, 방역 체계 등의 분야에 폭넓게 적용되고 있는 시뮬레이션 도구로 시스템 다이내믹스, 프로세스 중심 모델링 및 행위자기반모델링 등 다양한 방법의 시

7) UML(Unified Modeling Language) : 프로그램 모델링 언어로서 정해진 기호로 프로그램 구조를 설명할 수 있도록 하는 언어

뮬레이션 기능을 지원하고 있다. 그러나 AnyLogic은 처음부터 공간분석 도구로 개발된 도구가 아니므로 행위자 기반의

공간분석실험에 적용하기 위해서는 일부 객체의 Java코딩을 통하여 응용 및 수정과정이 필요하다.

그림 5. AnyLogic을이용한시뮬레이션화면 (실험-A)

(2) 공간분석 실험 (실험-A)공간 구조는 3.1의 그림 2와 동일한 모형으로 노드 간 연

결 관계 및 단위 공간의 크기는 위 실험과 동일한 조건으로

실험하였다.

Arrival rate 50 / hour

Comfortable Speed, ㎧ uniform (0.5, 1)Initial speed, ㎧ uniform (0.3, 0.7)

Diameter, m uniform (0.4, 0.5)Initial number of Agents 10 person

Simulation Time 8 hours

표 5. 실험에 적용된 행위자 속성(Pedestrian Properties)

실험의 범위가 행위자 변수에 의한 공간의 관계성 변화이

므로 행위자 속성은 성인의 평균보행속도, 평균크기를 기준으로 표 5와 같이 설계하였고, 이동 규칙은 최단거리 이동이다. 공간에 유입되는 초기 인원은 10명, 시뮬레이션 시간은 8시간으로 하였으며, 각 노드별 행위자 점유시간은 1분으로 설정하였다. 측정단위는 15분 단위로 측정하여 데이터를 추출하였다. (단, 논문지면제한으로 1시간 단위로 입력함)

시간변화에 따른 노드()별 누적점유자수는 8)

로 정의하였다. 실험-A의 결과는 표 6에서 보이는 것처럼, 공간을 점유하는 사용자(행위자)가 많다는 것은 그만큼 다른 공간으로의 접근이 용이하거나 가능성이 높다는 것을 의미

하고 이는 공간구문론이나 VGA이론의 통합도와 유사한 개념의 분석지표라 할 수 있다.

Time node A node B node C node D

01:00 38 89 17 11 02:00 96 212 33 30 03:00 157 333 47 49 04:00 242 496 55 72 05:00 294 704 58 43 06:00 349 922 56 48 07:00 421 1,157 52 37 08:00 500 1,427 39 8 0.253 0.723 0.020 0.004

표 6. 시간변화에 따른 Node별 누적 사용자수( )

8) 공간 점유율지표로 공간에 유입되는 행위자의 누적 값을 의미한다. total sum of agents :



그림 6. 행위자기반모형 분석실험 결과 (실험-A)

공간별 누적 행위자 수()에 대한 각 노드()별

비율()9)를 살펴보면, 0.253

: 0.723 : 0.020 : 0.004로 나타났다.이것은 그림 6에서와 같이 공간구문론의 통합도의 관점으

로 분석하면 노드 B-A-C-D의 순으로 다른 공간으로의 접근가능성이 높음을 알 수 있다.

그림 7. 시간변화에 따른 Node별 의 변화 추이

의 시간별 추이를 살펴보면, 노드 B는 지속적으로

상승하고 있었고, 노드 A, C, D 경우에는 일정한 값으로 수렴하고 있음을 그림 7을 통하여 알 수 있다. 이는 시뮬레이션을 통하여 시간당 미시적 분석 결과를 추출해 낸 결과로

파악할 수 있다.

3.4. 소결

그림 8은 실험 A와 Visual Integration(VGA)과의 비교분석 결과이다. 시뮬레이션 결과 각 노드 간 비율을 살펴보면, 공간통합도의 위계는 동일하게 나타났다. 각 노드의 편차를 보면 노드 A는 거의 나타나지 않고, 노드 B의 경우 초기 값은

0.723 : 0.57로 실험-A가 1.25배에서 최종 값은 0.723 :

0.355로 약 2배의 차이를 보이고 있었다. 노드 C, D의 경우, VGA실험이 실험-A보다 높은 수치를 보이고 있었다. 이는 시간이 지남에 따라 공간에서 행위자에 의한 공간의 관계성이 지

속적으로 변화하고 있음을 정량적인 수치로 파악할 수 있음을

9) (ratio of agents) : 누적행위자수 총합에 대한 각 노드의 의 비율

보여주는 것이다.

그림 8. 실험 A와 가시성그래프 비교분석

가시성그래프분석(VGA)은 행위자를 배제한 가치중립적인 입장을 지닌 거시적인 분석인 반면에, 행위자기반 분석은 여러 환경적인 인자들을 적용한 시뮬레이션을 통하여 행위자

와 공간과의 상호작용을 반영한 일종의 생성론적 분석방법

론이라고 규정할 수 있다. 행위자기반 분석모형은 기존의 공간구조 분석을 대체, 발전시킬 수 있는 새로운 방법론으로서 매우 가치가 있을 것으로 판단된다.

4. 행위자기반 분석모형 실험

4.1. 행위자기반 분석실험 설계

본 장에서의 실험은 행위자기반 분석모형이 공간에서 나

타나는 행위자와 공간의 상호작용에 의한 공간의 관계성에

따른 공간구조 변화를 예측하기 위한 방법론으로서의 가능

성을 타진하기 위해 실시하였다.이번 실험의 분석 대상은 3장에서 분석한 예시 모형과 동

일한 공간을 대상으로 하였고, 기본 행위자 속성(초기속도, 평균속도, 유입량, 시뮬레이션 시간 등) 역시 동일하게 설계하였다.

실험-VDT에서는 노드에 체류시간()에 변수를 두고, 실험-VNL에서는 공간크기()에 변수를 두어 따른 공간의 위상적 관계 변화를 시뮬레이션을 통해 측정하였다.

4.2. 시간제어변수 실험 (실험-VDT)

실험-VDT10)는 행위자의 공간점유시간(delay time)의 변화에 따른 특정노드()의 공간점유율()의 변화를 알

아보기 위하여, 실험-A에서 공간점유율이 가장 낮았던 노드 D의 체류시간()을 증가시켜 가며 시뮬레이션 분석을 실시한 것이다. 시뮬레이션 조건은 표 7과 같이 공간체류시간()을 5분씩 증가시켜가면서 총 6회 실시하면서, 점유율()을 측정하였다.

실험 VDT에서의 공간체류시간()의 변화에 따른 노드-D의 점유율() 변화는 다음의 표 8과 같다.

10) VDT : Variation of Delay Time



1차 2차 3차 4차 5차 6차

체류시간 1min 5min 10min 15min 20min 25min

표 7. 실험 VDT에 적용된 체류시간(d)

체류시간경과시간

1차(1min)

2차(5min)

3차(10min)

4차(15min)

5차(20min)

6차(25min)

01:00 0.071 0.227 0.252 0.370 0.349 0.38502:00 0.081 0.220 0.262 0.348 0.341 0.37003:00 0.084 0.209 0.257 0.336 0.325 0.35804:00 0.083 0.211 0.255 0.326 0.317 0.35205:00 0.039 0.213 0.242 0.321 0.309 0.34806:00 0.035 0.211 0.236 0.318 0.306 0.34507:00 0.022 0.207 0.224 0.318 0.300 0.34408:00 0.004 0.203 0.215 0.313 0.297 0.356

표 8. 노드 D의 체류시간()과 시간경과에 따른점유율의 변화

위의 분석결과를 보면, 체류시간의 증가에 따라 공간점유비율인 가 증가한다는 것을 알 수 있다. 이것은 그림 9

에서 보듯이 사용자의 공간 점유시간이 증가할수록 공간의

통합도가 높아진다는 것을 의미하는 것이다.

그림 9. 실험-VDT의 시뮬레이션 결과 (=20)

다음 그림 10은 공간의 관계성 변화를 알아보기 위하여 각 노드의 공간점유율()의 변화를 나타낸 그래프이다.

그림 10. 증가에 따른 각 노드별 공간점유율 변화

위의 그래프를 살펴보면, 2차 실험( min )에서 공간 점유율 순서가 B-D-C-A로 바뀌며, 공간의 관계성에 변화가 생겼음을 알 수 있으며, 3차 실험( min)에서 B-D-A-C로 다시 변화가 발생하였다. 이후의 실험에서 관계성의 변화는 일어나

지 않았으나, 노드 A와 노드 C의 그래프에서 보이는 감소 및 증가 추세로 미루어 보면, 시간이 더 지나면 노드 A와 노드 C간의 위상변화가 일어날 것임을 예상할 수 있다.


1차 0.253 0.723 0.020 0.004 2차 0.176 0.421 0.200 0.203 3차 0.168 0.506 0.111 0.215 4차 0.139 0.437 0.111 0.313 5차 0.137 0.498 0.069 0.297 6차 0.062 0.523 0.059 0.356

표 9. 실험에 따른 노드별 값의 변화

공간의 관계성은 행위자와의 상호작용에 의해 공간의 위

계적 관계성이 변화한다는 것을 위 실험결과인 표 9를 통하여 알 수 있다. 공간 점유율이 제일 낮았던 노드 D의 경우, 값이 증가함에 따라 상대적 위계가 2번째로 높은 공간

으로 변화하였으며, 노드 D의 점유율 변화가 노드 A와 노드 C의 공간점유율에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

이는 공간의 관계성은 공간이 행위자의 속성에 반응하는

정도에 따라 변화한다는 것을 의미하며, 행위자기반 분석모형이 공간의 복잡계적 특성을 반영한 분석도구임을 의미한

다고 볼 수 있다.

4.3. 공간변수 조절 실험 (실험-VNL)

실험-VNL11)은 노드의 크기변화에 따른 행위자의 공간점유율()의 변화를 알아보기 위하여, 실험-A에서 공간점

유율이 가장 높은 노드 B의 공간크기변수()를 증가시켜 가며 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 표 10과 같이 공간체류변수와 동일하게 노드 B의 공간크기를 폭 방향으로 4m(25%)씩 증가시켜 6회의 시뮬레이션을 실시하였다.12)

실험-VNL에서의 공간크기변수()의 변화에 따른 B노드의 변화는 다음의 표 11과 같다.

1차 2차 3차 4차 5차 6차

공간길이( ) 16m 32m 48m 64m 80m 96m

표 10. 실험 VNL에 적용된 공간크기

길이경과시간

1차

2차

3차

4차

5차

6차

01:00 0.574 0.573 0.732 0.571 0.565 0.547 02:00 0.571 0.625 0.773 0.569 0.547 0.575 03:00 0.568 0.655 0.777 0.593 0.538 0.585 04:00 0.573 0.696 0.765 0.626 0.544 0.605 05:00 0.641 0.720 0.770 0.635 0.554 0.564 06:00 0.671 0.757 0.763 0.657 0.572 0.503 07:00 0.694 0.786 0.769 0.656 0.574 0.431 08:00 0.723 0.809 0.778 0.657 0.577 0.360

표 11. 노드 B의 공간크기와 시간변화에 따른 값의 변화

실험 결과 공간크기 가 증가함에 따라 공간점유비율

11) VNL : Variation of Node Length 12) 공간(노드)의 가로길이만 조절하였다.



가 까지 증가했다가 이후 일정하게 감소하고 있는

것을 파악할 수 있다. 또한 의 경우에는 이후

에는 증가하고 있음을 그림 11과 12를 통하여 알 수 있다.

그림 11. 실험-VNL의 시뮬레이션 결과 ( )

다음은 각 노드의 공간점유율()의 변화 추이 그래

프를 통하여 공간의 관계성 변화를 분석하였다.

그림 12. 증가에 따른 각 노드별 공간점유율 변화

위 그림 12의 그래프를 살펴보면, 2회차 실험( )에서 공간 점유율 순서가 B-A-D-C로 바뀌며, 공간의 관계성에 변화가 생겼다. 3차 실험( )에서는 다시 B-D-A-C로 변화가 발생하였고, 4차 실험( )이후에는 B-A-C-D로 바뀌어 관계성의 변화는 일어나지 않았으나, 그래프의 추세로 미루어 볼 때, 시간이 지나면 노드 A와 노드 B의 위상변화가 일어날 것임을 예상할 수 있었다. 노드별 공간점유율()의 변화는 다음 표 12와 같다.


1차 0.260 0.627 0.061 0.052 2차 0.219 0.703 0.015 0.063 3차 0.079 0.766 0.045 0.109 4차 0.225 0.620 0.080 0.075 5차 0.267 0.559 0.105 0.069 6차 0.455 0.521 0.095 -0.071

표 12. 노드별 공간점유율 변화

4.4. 소결

행위자기반 분석모형인 실험-A, 실험-VDT, 실험-VNL의 실험결과를 종합하여 보면, 행위자의 변화에 따라 각 단위공간의 점유율()의 순서, 즉 공간 관계성의 변화가 일어

나는 것을 알 수 있다. 이는 공간은 단순히 고정되어 있는 것이 아니라, 행위자와의 상호작용을 통하여 항상 새롭게 생성되고 변화되어지는 창발현상이 일어나는 복잡계적 특성을

가지고 있음을 시사하고 있다. 그리고 행위자기반 분석모형이 기존의 시지각기반 분석방법의 정적이며 고정적인 개념

을 보완할 수 있는 더욱 개선된 공간분석방법론의 대안으로

활용될 수 있음을 의미한다.실험 결과, 기존의 시지각 분석에 대한 행위자기반 분석

모형의 유효성 검증과 시간 및 공간제어변수에 따른 공간

점유율을 변화로 공간 관계성에 대한 분석을 할 수 있는 방

법론으로의 가능성을 제시하였다. 다만 실험-VDT와 실험-VNL에서 보이는 공간의 위상학적

위계의 변화에 행위자와 공간간의 상호작용이 어떠한 영향

을 미치는 가에 대한 구체적인 내용은 좀 더 다양한 예시를

활용한 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.

5. 결론

공간의 인지는 시지각을 통해 대부분의 정보를 취득하는

만큼 공간의 시각적 구조에 대한 분석 방법론은 매우 중요

하다. 그러나 최근까지 진행된 많은 시지각기반의 구조분석과 관련한 연구들은 평면적이며 정적인 수준에 머무르고 있

는 상황이며, 실제 공간을 사용하는 행위자(agent)에 대한 고려를 반영한 분석에 있어서는 한계를 보이고 있었다. 이러한 측면에서 볼 때, 행위자기반 분석모형은 공간과 사용자간의 상호작용을 반영할 수 있고, 이에 따른 공간간의 관계성 변화에 대하여 어떠한 특성을 나타내는 가를 파악할 수 있는

의미 있는 방법론이라 할 수 있다.본 연구에서는 이러한 행위자의 속성 변화가 공간구조의

관계성에 어떠한 영향을 미치는 가를 파악하여 보았다. 그 결과 다음과 같은 두 가지 결론을 지을 수 있다.

첫 번째는 동일한 공간 구조에서도 행위자의 공간 점유시

간에 따라 공간구조의 관계성 변화에 영향을 미친다는 점이

며, 두 번째는 동일한 위상학적 경로를 지닌 공간에서 공간의 크기 변화 역시 공간구조의 관계성에 큰 영향을 미친다

는 점이다. 따라서 공간의 복잡계적 특성인, 행위자 및 공간과의 상호작용에 의해 발생하는 창발현상을 분석하는 도구

로서 행위자기반 분석모형의 가능성을 발견할 수 있었다.본 연구의 결과는 프로토타입 공간을 활용한 초기단계의

연구이지만, 행위자기반 분석모형이 공간과 사용자간의 상호작용을 반영할 수 있는 공간구조분석 방법론으로서 가치

가 있다고 볼 수 있다. 또한 공간 내의 효과적인 동선의 설정, 행위자의 점유시간의 변화나 공간의 변화에 따른 공간 통행량 및 동선 설정 등의 사전 시뮬레이션에 적용되었을

때 상당히 실용적인 효과를 기대할 수 있다고 판단된다.



그리고 연구과정에서 행위자와 공간간의 상호작용에 의하

여 발생되는 공간과 他공간과의 관계성 변화에는 어떤 요소

들이 작용하는 지에 대한 분석, 공간구조의 특성을 파악할 수 있는 분석 지표의 개발 및 행위자 속성에 대한 알고리즘

의 개선 등에 대한 추가 연구의 필요성이 대두되었으며, 이러한 주제로 보완연구가 계속 진행될 계획이다.

참고문헌

1. 윤영수, 채승병, 복잡계개론, 삼성경제연구소, 20052. 김대종, 구형수, 시공간패턴분석을 통한 토지이용변화

예측 및 활용방안 연구, 국토연구원, 20113. 김민석, 공간의 가시성에 기반한 ERAM모델, 서울대학

교 대학원 건축학과 석사학위논문, 20064. 김석태, 다시점 가시영역 분석도구설정에 관한 기초연

구, 한국실내디자인학회논문집, 제16권 5호, 20075. 김석태, 건축공간구조의 다차원적 분석모델에 관한 연

구, 한양대 박사논문, 20086. 김석태, 공간탐색경로에 따른 3차원 시각구조 도출과 정

량적 개방도 측정에 관한 연구, 실내디자인학회 논문집 19권, 2010

7. 김영준, 공간시각구조의 정량적 분석도구 설정에 관한 연구, 중앙대학교 대학원 석사학위논문, 2000

8. 김주영, 백화점 매장의 공간구조와 VMD에 따른 고객동선에 관한 연구, 세종대학교 대학원 석사학위논문, 2005

9. 이승재, 행위자기반 동적 시각분석 모델 구축에 관한 연구, 대한건축학회 학술발표대회 논문집 계획계 제29권 제1호, 2009

10. 정낙현, 건축공간에서 위치적 관계정보의 디지털화 방안 연구, 단국대학교 대학원 박사학위논문, 2003

11. 민병원, 나정민, 창발성의 철학적 개념과 사회과학 방법론, 제1회 복잡계 컨퍼런스:복잡계 이론과 현실, 생산적 적용의 모색, 2006

12. 채승병, 행위자기반모형(ABM)특강:Part 1. 기본 이해와 응용, 삼성경제연구소 복잡계센터, 2010

13. http://www.anylogic.com

￭ (투고:2014.09.01., 심사:2014.09.15., 게재(확정):2014.10.07.)

Abstract1. 서론1.1. 연구의 배경과 목적1.2. 연구의 방법과 범위

2. 공간구조 분석이론2.1. 공간구조 분석의 필요성2.2. 그래프 공간구조 분석이론2.3. 그래프 분석이론의 취약점2.4. 복잡계와 행위자기반모형

3. 공간구문론과의 비교실3.1. 실험을 위한 예시 모형3.2. 공간구문론 및 VGA 분석실험3.3. 행위자기반 분석모형3.4. 소결

4. 행위자기반 분석모형 실험4.1. 행위자기반 분석실험 설계4.2. 시간제어변수 실험 (실험-VDT)4.3. 공간변수 조절 실험 (실험-VNL)4.4. 소결

5. 결론참고문헌

행위자기반모형을 적용한 공간구조분석...

Documents