The number of cases of forms, which could be created with the backgrounds of human beings with different identities, the variety of environments, various combinations of design principles, and the fusion of these, would be too many to calculate. The possibility that beauty exists that is commonly preferred by the general public can be based on the fact that many works of art exist that most of us consider as masterpieces. There may be the principle of integration that controls the principle of design, which may be the origin of preferred beauty that makes human beings feel beautiful. This principle of integration is more likely to be concretely found in the circumstances received through perception rather than by essential introspection.

The principle of integration mentioned above is the keyword of this study, "VC (Visual Complexity)". The visual complexity was first mentioned in the psychology of art by Rudolf Arnheim(1966), who studied, based on Gestalt psychology, what makes human beings see works of art. Therefore, it can be said that the academic foundation of visual complexity is Gestalt psychology. The visual complexity is also closely connected with order. The higher the order, the lower the visual complexity, whereas the lower the order, the higher the visual complexity. Ultimately, the proper state of order in which each maintains balance is the optimum state of visual complexity, in which state works of art are created that are preferred by human beings.

The majority of research studies on visual complexity are mostly those conducted on the flat surface such as polygon, pattern and texture, and so there are few studies conducted in three-dimensional urban space. Therefore, the purposes of this study are as follows:

First, to present the standards for establishing the factors that affect the VC (visual complexity) in urban space and establish factors in VC.
Second, to present the methods for analyzing established VC factors and present new methods for studying VC.
Third, to present the relationship between the fundamental characteristics of order in artificial landscape and the VC factors presented by this study.
Fourth, to analyze the sectional photographs of the streets, i.e., the subject of analysis, using presented VC factors and analyze the relationship between the degrees of VC judged by the general public and its influence.
Fifth, to make a model for VC and secure the objectivity of the VC factors presented by the researcher by analyzing the correlation.

Chapter 3 explains four standards for establishing VC factors with a new research method and establishes the ten VC factors(eleven VC factors) which are expected to influence the degrees of VC(high-medium-low) appropriate for these standards. The Eleven VC factors are composed of visual physical quantity, quality of vision, visual composition.

Visual physical quantity are composed of ①the number of vertical/the number of horizontal(facade), ②the number of vertical/the number of horizontal(perspective1). ③the number of vertical/the number of horizontal(perspective2). Quality of vision are composed of ④pattern of street floor, ⑤ornament of architecture. Visual composition are composed of ⑥variation of street floor, ⑦visual sequence, ⑧overlap(short range view and medium range view), ⑨section(street), ⑩D/H, ⑪extent of sign/extent of genuine skin of architecture(facade). Also, it presents the summary of the established factors and the ways of analysis and establishes the hypothesis and the framework for analysis (finally, six VC factors (①, ②, ③, ⑤, ⑦, ⑪) are analyzed in this study).

In Chapter 4, in order to secure the data for statistical analysis, we analyzed a total of 42 photographs taken from all of the above streets as the framework for analysis (six VC factors) of this study and did data coding together with the results of the general public survey. Chapter 4 covers the relationship analysis for VC factors and the degrees, and includes six steps of analysis process.
Analysis 1 used the one-to-one correlation of all the variables (six VC factors and three degrees of VC covered in Chapter 3). Analysis 2 used the correlation analysis to see how the VC factors individually influence the degrees of VC. Based on the results of the correlation, Analysis 3 investigated the differences in distance using ANOVA. Analysis 4 used the multiple regression analysis to see which VC factors are relevant to the degrees of VC when integrated individual VC factors act in combination. Analysis 5 used the weighted regression analysis to see which combination of VC factors are relevant to an individual VC with no distinction in the degrees of VC. Using only the three significant VC factors obtained from Analysis 5 as variables. Analysis 6 used the weighted regression analysis again and drew a significant VC model and the weighted regression analysis.

연구자는 디자인 원리들을 조절하는 통합의 원리가 있고, 이것이 인간들이 공통적으로 아름답다고 느끼게 되는 선호하는 미의 근원일 것이다. 이러한 통합의 원리는 아름다움에 대한 본질적인 성찰보다는 지각을 통해 받아들이는 현상 속에서 구체적으로 발견될 수 있을 가능성이 더 클 것이라 생각한다.
위에서 언급한 통합의 원리가 본 연구의 핵심 키워드인 ‘시각적 복잡성(VC: Visual Complexity)'이다. 시각적 복잡성은 아른 하임(Arnheim)의 예술심리학에서 처음으로 언급(Arnheim, R., 1966)되었으며, 그는 형태심리학을 토대로 무엇이 인간에게 예술작품을 관람하게 하는지를 연구하였다. 때문에 시각적 복잡성의 학문적 기초는 형태심리학이라 할 수 있을 것이다. 또한 시각적 복잡성은 질서와 매우 밀접하게 관계를 맺고 있다. 질서가 높으면 시각적 복잡성은 떨어지고, 질서가 낮으면 시각적 복잡성은 높아진다. 결국 서로가 균형 상태를 유지하는 적절한 질서의 상태가 가장 최적의 시각적 복잡성의 상태이며 이 균형의 상태에서 가장 인간이 시각적으로 선호하는 예술작품이 창조되는 것이다.

시각적 복잡성에 대한 연구의 대부분은 다각형(polygon), 패턴(pattern), 텍스처(texture)와 같은 평면에서 진행된 연구가 대부분이기 때문에 입체적인 도시공간에서의 연구는 많이 부족한 측면이 있다. 하지만 모든 연구주제의 근간은 시각적 복잡성과 선호도의 관계를 나타내는 ‘거꾸로 U곡선(inverted 'U' curve)’이다. 또한 시각적 복잡성과 질서의 결합돼 있는 관계에서 출발하는 엔트로피적 접근의 연구들이 다수를 이루고 있지만, 시각적 물리량만을 계량화하는 연구방법의 한계로 구성요소에 대한 규명은 여전히 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 다음과 같다.
첫째, 도시공간에서 VC(Visual Complexity)에 영향을 주는 요소들의 설정기준을 제시하고 VC요소를 설정한다.
둘째, 설정된 VC요소들의 분석방법을 제시하여 새로운 VC의 연구방법을 제시한다.
셋째, 인공경관에서의 질서의 본질적 특성과 본 연구에서 제시한 VC요소들과의 관계를 제시한다.
넷째, 제시된 VC요소들로 분석 대상 가로의 구간사진을 분석하고, 일반인들이 판단한 VC의 정도와 영향관계를 분석한다.
다섯째, 이러한 영향관계의 분석을 통해 VC의 모형을 도출하여 연구자가 제시한 VC요소들의 객관성을 확보한다.
본 연구의 공간적 범위는 충청북도 ‘차 없는 거리’인 청주시 성안길, 충주시 젊음의 거리, 제천시 문화의 거리이며, 분석방법은 연구의 내용적 범위에서 언급하고자 한다.

본 연구의 제2장은 문헌중심의 연구방법을 활용하는 이론적 고찰로서 시각적 복잡성의 정의 및 구성요소를 살펴보고, 가장 영향력이 큰 벌라인(Berlyne)의 각성이론과 시각적 선호도의 관계를 논하면서 시각적 복잡성의 정도인 ‘중간 ’단계의 중요성을 언급한다. 또한 도시공간을 연구대상으로 하는 시각과 시각적 복잡성에 관한 연구들을 고찰하여 본 연구의 차별성을 제시한다. 연구의 토대가 되는 이론으로 형태심리학의 그루핑(grouping)법칙과 장이론을 살펴보고, 질서와 시각적 복잡성의 결합 관계와 조형원리의 기본인 선과 면에 대한 밀도 있는 고찰을 통해 시각적 복잡성 요소 설정을 위한 논리적 토대마련하고, 시각적 복잡성의 구성을 세 가지(시각적 물리량, 시각의 질, 시각적 구성)로 분류하고 설명하였다.
3장은 연구방법으로 시각적 복잡성 영향 요소를 선정한 네 가지 기준을 설명하고, 이 기준에 적합한 시각적 복잡성의 정도에 영향을 줄 것으로 예상되는 요소를 설정한다. 또한 설정된 요소들을 요소별 개요와 분석방법을 제시하면서 본 연구의 가설 및 분석틀을 설정한다.
다음으로 1차 설문인 전문가 설문을 통해 인공경관에서의 질서의 본질적 특성을 기준으로 시각적 복잡성 영향 요소들의 우선순위를 빈도분석과 교차분석으로 파악한다. 2차 설문인 일반인 설문을 통해 가로변 건축물의 파사드를 중심으로 청주시 성안길(232m, 구간사진 14개), 충주시 젊음의 거리(268m, 구간사진 14개), 제천시 문화의 거리(206m, 구간사진 14개)에서 시각적 복잡성의 정도(상-중-하)를 일반인이 선택한다. 일반인 설문은 빈도분석과 분산분석(ANOVA)을 사용하여 나이별, 직업별, 성별 차이 검증을 진행한다. 또한 거리별 구간사진 총 42개(총 706m)를 제시한 시각적 복잡성 요소의 분석방법(표 3-3)으로 분석하고 일반인 설문 결과와 함께 데이터 코딩을 하여 4장 통계분석의 자료를 확보한다.
4장은 시각적 복잡성(VC: visual complexity)의 요소와 정도의 관계분석과 유의미한 VC모형 도출을 목적으로 한다. 6단계의 분석과정이 있으며, 분석1은 전체변수들(3장에서 제시된 VC요소: 6가지와 VC정도: 3가지)의 1:1 상관관계를 분석하였다. 분석2는 VC정도에 VC요소들이 개별적으로 얼마나 영향을 주는지를 상관분석으로 분석하였다. 분석3, 상관관계의 결과를 토대로 거리별 차이를 분산분석(ANOVA)검증을 통해 규명하였다. 분석4, 개별적인 VC요소를 통합하여 복합적으로 작용할 때 VC정도에 어떤 VC요소가 유의한지를 다중회귀분석을 진행하였다. 분석5, VC복합요소가 VC정도의 구분이 없는 단일VC에는 어떤 요소가 유의한지를 가중회귀분석으로 분석한다. 분석6은 분석5에서 얻어진 유의미한 VC요소 세 가지만을 변수로 다시 가중회귀분석을 하여 유의미한 VC모형을 도출하였다.
4장 5절에서는 여섯 단계의 분석을 종합하고, 이것을 근거로 정책적 제언을 하였으며, 3장 1절 1.3에서 제시한 가설을 검증하고 결론의 논거를 마련하였다.

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경과 목적 1
• 2. 연구범위와 방법 4
• Ⅱ. 이론 고찰 8
• 1. 선행연구고찰 8
• 1.1 도시공간과 시각적 복잡성(VC: Visual Complexity) 8
• 1.2 가로구성요소 30
• 1.3 벌라인(Berlyne)의 예술심리학과 시각적 선호도 36
• 1.4 시사점 42
• 2. 지각과 형태심리학 44
• 2.1 시각과 자극 44
• 2.2 그루핑(Grouping) 법칙 49
• 2.3 장(field) 이론 58
• 3. 질서와 시각적 복잡성 61
• 3.1 질서와 시각적 복잡성의 관계 61
• 3.2 질서의 본질적 특성 65
• 3.3 형태의 기본요소인 선과 면 68
• 4. 가로와 시각적 복잡성 82
• 4.1 차 없는 거리 82
• 4.2 가로와 시각적 복잡성 88
• 4.3 시각적 복잡성의 세 가지 관점 96
• Ⅲ. 분석의 틀 설정 103
• 1. 연구방법 103
• 1.1 VC요소 설정 및 개요 103
• 1.2 요소별 분석방법 119
• 1.3 가설설정 및 분석틀 121
• 2. 설문조사 및 분석 127
• 2.1 질서의 특성과 VC요소간의 우선순위(전문가 설문) 127
• 2.2 VC의 정도 분류(일반인 설문) 129
• 2.3 요약 통계분석 150
• Ⅳ. 시각적 복잡성의 관계분석 153
• 1. VC요소와 VC정도별(상-중-하)의 상관관계 153
• 1.1 전체 변수들의 관계 153
• 1.2 유의한 VC요소들과 VC정도별 관계 159
• 2. 가로별 VC요소와 VC정도별 상관관계 163
• 2.1 가로별 관계 163
• 2.2 가로별 차이 검증 167
• 3. VC복합요소와 VC정도별 관계 169
• 3.1 VC정도 상 169
• 3.2 VC정도 중 171
• 3.3 VC정도 하 173
• 4. VC복합요소와 단일VC와의 관계 175
• 4.1 가중회귀분석 175
• 4.2 VC모형(유의수준 5% 이내 변수) 178
• 5. 분석결과 종합 및 정책 제언 180
• Ⅳ. 결 론 185
• 참고문헌 187
• 부록 1. 전문가 설문지 199
• 부록 2. 일반인 설문지 204
• 부록 3. 거리별 구간사진 206

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79. 도시 가로 공간의 경관형태별 특성: Jim McCluskey 분류이론의 청주시 적용 사례, 이정활, 정성연, 황재훈, 충북대학교 건설기술연구소, 『건설기술논문집』 v.20 n.1, 충북 대학교 건설기술연구소, , 2001

80. 웹 페이지의 시각적 복잡도와 배너 광고의 크기 및 위치에 따른 광 고의 효과, 박수현, 서울과학기술대학교 석론, , 2013

81. “도시광장의 시각적 인지 특성에 관한 연구: 선호성과 복잡 성을 중심으로”, 서주환, 최유나, 한국디자인트랜드학회, v.34, , 2012

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