가로경관의 아름다움은 주민들의 일상생활의 질에 영향을 줄 뿐만 아니라 관광객 유치의 중요한 요인이라고 할 수 있다. 본 연구는 주민과 관광객이 가로의 아름다움을 어떻게 인식하는지에 대한 차이를 탐구하기 위해 새로운 평가 방법을 제안한다. 서울시 중구, 강남구, 서초구, 송파구를 연구 대상으로 삼아, 가로경관 시각적 요소를 정량적으로 평가하기 위해 스트리튜 뷰와 의미론적 분할을 활용하였다. 일부 스트리튜 뷰에 대해 지원자를 모집하여 아름다움에 대한 인식 점수를 매겨 데이터셋을 만들었고, 이 데이터셋을 통해 연구 대상 지역의 모든 스트리튜 뷰의 아름다움 점수를 예측하는 랜덤 포레스트 모델을 훈련시켰다. 또한 시각적 요소가 아름다움 인식에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구 결과는 각 시각적 요소는 공간적으로 불균형하게 분포되어 있었으며, 가로의 아름다움에 대한 인식은 한국 주민과 중국 관광객 사이에 차이가 나타났다. 한국 주민은 현대적이고 상업적으로 번화한 환경에서 아름다움을 더 많이 느끼는 반면, 중국 관광객은 녹지와 역사문화가 어우러진 장소를 더 선호하는 것으로 나타났다. 탄력 네트워크 회귀분석 결과, 두 집단 모두 수목이 가장 강한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 건물과 벽은 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 가로경관 계획 및 설계에 참고 자료가 될 수 있으며, 가로 평가와 공간 최적화를 위한 과학적 근거를 제공함으로써 도시 관광산업 발전에도 기여할 수 있다고 생각된다.

Are urban streets beautiful? This question not only influences residents’ daily quality of life but is also a key factor in attracting tourists. To explore differences in beauty perception between residents and tourists, this study proposes a new evaluation approach. Focusing on Seoul’s Jung-gu, Gangnam-gu, Seocho-gu, and Songpa-gu districts, we utilized Street View Images and image semantic segmentation techniques to quantitatively assess the visual elements of street spaces. Volunteers were recruited to rate beauty perception for a subset of SVIs to create a dataset. This dataset was used to train a random forest model to predict beauty perception scores for all SVIs in the study area. Additionally, we examined the impact of streetscape visual elements on beauty perception. The results reveal an uneven spatial distribution of streetscape visual elements and distinct differences in beauty perception between residents and tourists. Korean residents generally perceive greater beauty and show a preference for modernized, bustling commercial environments, while Chinese tourists favor areas that combine greenery with historical and cultural features. Elastic Net Regression results indicate the strongest positive correlation with beauty perception for both groups is with trees, while buildings and walls exhibit negative correlations. These findings provide valuable references for street planning and design, offering scientific support for future urban street evaluation and spatial optimization and promoting the growth of urban tourism.