※ 본 연구를 인용하실 경우 아래의 형식을 참고해 주시기 바랍니다.

핫하조. ｢DDP(동대문디자인플라자) 운영 양상 분석: DDP 행사 데이터 편찬을 중심으로｣. 2026-1학기 고려대학교 <디지털인문학응용> 수업 결과물(담당: 김지선). https://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/TeamHotPlaceKU26

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DDP(동대문디자인플라자)
운영 양상 분석

-DDP 행사 데이터 편찬을 중심으로-

핫하조: ASW26KU, KJW26KU, OSH26KU, LDH26KU, KHJ26KU, ADE26KU

연구 배경 및 목적

DDP(동대문디자인플라자, Dongdaemun Design Plaza)는 2014년 개관 이후 전시, 브랜드 행사, 박람회, 시민참여 프로그램 등 다양한 문화 콘텐츠를 운영해 온 복합문화공간이다. DDP는 디자인·창조산업 육성, 글로벌 랜드마크 조성, 시민 문화공간 구축, 동대문 일대의 도심 활성화를 목표로 기획되었으며, 현재까지도 다양한 기관과 기업, 단체들이 참여하는 프로그램이 지속적으로 개최되고 있다.

지금까지 DDP에 관한 논의는 주로 서울시나 운영 기관이 설정한 비전과 목표를 중심으로 이루어져 왔다. 즉 DDP가 '어떤 공간이어야 하는가'라는 선언적 방향을 출발점으로 삼는 연역적 접근이 대부분이었다. 하지만 개관 이후 10여 년이 지난 현재, DDP에서는 브랜드 전시, 기업 협력 행사, 시민참여형 프로그램 등 다양한 성격의 행사들이 혼재되어 운영되고 있다. 실제로 어떤 유형의 행사가 주로 열리는지, 어떤 기관과 기업이 참여하고 있는지는 개별 행사 자료만으로는 종합적으로 파악하기 어렵다. 또한 행사·기관·공간 간의 관계를 통합적으로 분석할 수 있는 구조화된 데이터 역시 쉽게 확인하기 어렵다.

이러한 문제의식에 기반하여, 본 연구는 DDP의 운영 결과를 데이터로 구조화하여 실제 운영 양상을 분석하고자 한다. 이를 위해 실제 운영 데이터를 출발점으로 하는 귀납적 접근을 시도한다. 행사 유형, 장소, 주최·후원 기관, 시간 정보 간의 관계를 연결하는 기초 데이터 모델을 구축하고, 실제 운영된 행사들을 분류함으로써 DDP가 현재 어떤 방향의 복합문화공간으로 기능하고 있는지를 파악하고자 한다. 나아가 이를 개관 당시 제시된 목적과 비교함으로써, 현재 운영 양상이 어떠한 방향성을 보이는지 살펴보고자 한다.

물론 이러한 문제의식을 충분히 검토하기 위해서는 장기 시계열 데이터가 필요하다. 그러나 현실적인 자료 수집의 한계를 고려하여, 본 연구에서는 시작일을 기준으로 2025년 6월부터 2026년 4월까지 약 1년간의 데이터를 대상으로 기초적인 데이터 모델을 설계하고 그 가능성을 제시하는 데 초점을 둔다. 따라서 본 연구는 DDP의 운영 양상을 완결적으로 규명하기보다는, 실제 운영 데이터를 기반으로 공간의 성격을 해석할 수 있는 분석적 틀을 제안하는 데 의의를 둔다. 더불어 이 분석 틀이 향후 더 넓은 시간적 범위와 다양한 분석 관점을 아우르는 후속 연구의 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

연구 대상

1. 연구 대상: DDP 공식 홈페이지의 행사 아카이브[1]에 게시된 행사 중, 행사 시작일을 기준으로 2025년 6월부터 2026년 4월까지 진행된 행사들을 연구 대상으로 설정하였다. 해당 기간은 연구 수행 시점을 기준으로 확보 가능한 최신 행사 데이터를 포함하면서, 계절적 편중을 완화하기 위해 1년 범위로 설정하였다. 단, 버스킹 및 투어 프로그램은 정기적으로 반복 운영되는 상설 프로그램의 성격이 강하며, 전시·포럼·박람회 등 독립적인 행사 단위와 동일한 기준으로 비교·분석하기 어렵다고 판단하여 연구 대상에서 제외하였다.
   
2. 수집 자료:
   • DDP 공식 홈페이지의 행사 아카이브(행사명, 행사 유형, 기간, 장소, 설명 텍스트, 주최·협력·후원 기관, URL)
     
   • 서울특별시 정책 아카이브의 DDP 관련 정책 및 설립 목적 소개 자료[2]
   • DDP 공식 홈페이지 내 DDP 소개 자료[3]
     
3. 자료 출처 및 형식:
   • DDP 공식 홈페이지의 행사 아카이브를 통해 행사 정보를 수집하고, 행사명·행사 유형·장소·기간·기관 정보 등을 추출하여 데이터셋을 구축하였다.
   • DDP 공식 홈페이지 및 서울특별시 정책 아카이브의 소개 자료는 DDP의 설립 목적과 운영 방향을 파악하기 위한 참고 자료로 활용하였다.
   • 수집 자료는 웹페이지 형태의 텍스트 자료를 중심으로 정리·분석하였다.

연구 방법

본 연구는 DDP에서 실제 운영된 행사 데이터를 수집·정리하고 이를 그래프 데이터베이스로 구조화하여 운영 양상을 분석하는 방식으로 진행되었다.

• DDP 공식 홈페이지의 행사 아카이브에서 행사 시작일을 기준으로 2025년 6월부터 2026년 4월까지 진행된 총 94개 행사의 데이터를 수집하였다.
  • 수집 데이터는 행사명, 행사 유형, 행사 시작일·종료일, 장소, 주최·후원·협력 기관 정보를 포함하였다.
  • 데이터 정제 과정에서 동일한 장소를 지칭하는 서로 다른 명칭들을 하나의 명칭으로 통일하였다.
  • 버스킹 및 투어 프로그램은 정기적으로 운영되는 상설 프로그램의 성격이 강하고 일반 행사와 동일한 기준으로 비교하기 어렵다고 판단하여 분석 대상에서 제외하였다.

• 수집된 자료를 토대로 데이터를 5개의 클래스와 7개의 관계로 구조화하였다.
  • 행사(Event), 행사 유형(Category), 장소(Place), 기관(Organization), 행사 시작일·종료일(Time)의 5개 클래스를 정의하고, 각 객체에 고유 식별자를 부여하였다.
  • 행사와 유형 간의 관계(belongsTo), 행사와 장소 간의 관계(isHeldAt), 행사와 기관 간의 주최·후원·협력 관계(isOrganizedBy, isSponsoredBy, isCollaboratedWith), 행사와 시작일·종료일 간의 관계(startsAt, endsAt)의 7개 관계를 정의하여 클래스 간 연결 구조를 설계하였다. Time 클래스는 본 연구에서 직접적인 시계열 분석에 활용되지는 않았으나, 향후 장기간의 운영 데이터가 축적될 경우 행사 유형 변화, 기관 참여 변화, 공간 활용 변화 등을 분석할 수 있도록 확장성을 고려하여 설계하였다.
  • 기관은 지자체, 공공기관, 공공재단, 사기업, 협회 등 11가지 유형으로, 행사는 디자인·창조산업 행사, 브랜드 홍보·체험 행사, 패션 행사 등 9가지 유형으로 재분류하였다.

• 구축된 데이터를 Neo4j Aura에 입력하고, Cypher 질의어를 활용하여 분석을 수행하였다.
  • 우선 행사 유형별 분포를 분석하여 DDP 운영이 어떤 분야에 집중되어 있는지 파악하였다. 또한 기관별 행사 개최 양상과 서울디자인재단의 역할을 분석하여 DDP 운영 구조와 주요 행위자의 영향력을 살펴보았다. 공간유형과 행사유형 간의 관계를 분석하여 DDP 공간별 활용 특성과 기능적 차이를 확인하였으며, 협력기관 및 후원기관 네트워크를 분석하여 행사 유형별 외부 기관 참여 양상과 운영 구조를 파악하였다.
  • 이러한 분석 결과를 DDP 개관 당시 제시된 설립 목적 및 운영 방향과 비교함으로써 현재 DDP 운영의 특징과 변화 양상을 해석하고자 하였다.

온톨로지(Ontology)

온톨로지 그래프(OntoGraph)

클래스(Class)

클래스명	한글명	설명
Event	이벤트	DDP에서 진행된 이벤트를 의미함. 원래 제목은 refurl에서 확인할 수 있어, name은 간단하게 정리함. 예를 들어, '발로란트 5주년 체험형 팝업[내가 발로란트를 플레이하는 이유]'는 '발로란트 5주년 팝업'으로 간단화함.
Category	카테고리	본 분류는 공식 분류 체계가 아닌, 연구 분석을 위해 행사 목적성과 운영 성격을 중심으로 재구성한 유형 체계이며, 각 이벤트의 목적에 중점을 두고 총 9가지 기준으로 카테고리를 구분함. 예를 들어,‘서울시 중장년 일자리 박람회 2025’는 취업 난이도가 높은 중장년 실업자의 채용을 지원하는 정책적 목적에 초점을 맞춰 ‘정책·산업 지원 행사'로 분류함.
Place	장소	DDP 내에서 행사가 진행된 장소를 의미함. DDP 공식 홈페이지에서는 동일한 장소가 서로 다른 명칭으로 표기되는 경우가 있어, 데이터 구축 과정에서 이를 하나의 명칭으로 통일함. 예를 들어 '디자인랩 1층 쇼룸 스테이지'와 '1층 쇼룸 스테이지'는 동일한 장소로, '디자인랩 1층 쇼룸 스테이지'로 통합함.
Organization	기관	이벤트에 참여하는 기관, 브랜드, 단체 및 개인을 의미함. 본 연구에서는 행사 소개 페이지에 명시된 주최·협력·후원 주체를 기준으로 Organization 노드를 구축함.
Time	시간	행사의 시간 정보를 의미함. 본 연구에서는 행사 기간을 표현하기 위해 시작일과 종료일을 각각 Time 노드와 연결함. 또한 날짜 정보의 일관성을 확보하기 위해 모든 날짜를 YYYYMMDD 형식으로 표준화함. 예를 들어, 2025년 6월 9일은 20250609로 기록함.

릴레이션(Relation)

영문명	한글명	정의역	치역	설명
belongsTo	A가_B에_속하다	Event	Category	이벤트가 어떤 분류에 속하다
isHeldAt	A가_B에서_열리다	Event	Place	이벤트가 특정 장소에서 열리다
isOrganizedBy	A가_B에의해_주최되다	Event	Organization	이벤트에 '주최'로 참여한 기관
isSponsoredBy	A가_B에의해_후원되다	Event	Organization	이벤트에 '후원'으로 참여한 기관
isCollaboratedWith	A가_B와_협력하다	Event	Organization	이벤트에 '협력'으로 참여한 기관
startsAt	A가_B에_시작하다	Event	Time	이벤트가 시작한 날짜
endsAt	A가_B에_끝나다	Event	Time	이벤트가 끝난 날짜

속성(Attribute)

Event 속성

속성명	한글명	설명
gid	식별자	개별 노드의 식별자
class	클래스	개별 노드가 속하는 클래스
name	대표명	개별 노드의 대표명
refurl	참고 웹 자원	개별 노드의 정보에 대해 참고할 수 있는 웹 자원
summary	요약	사용자들에게 이벤트의 내용을 알 수 있게 한 이벤트 요약. 요약의 기준 및 방법은 세 문장 요약을 원칙으로 하여 첫문장은 행사의 핵심 목적, 두번째 문장은 주요콘텐츠와 프로그램, 세번째 문장은 행사 성격과 특징으로 정리하였음.

Category 속성

속성명	한글명	설명
gid	식별자	개별 노드의 식별자
class	클래스	개별 노드가 속하는 클래스
name	대표명	개별 노드의 대표명

Place 속성

속성명	한글명	설명
gid	식별자	개별 노드의 식별자
class	클래스	개별 노드가 속하는 클래스
name	대표명	개별 노드의 대표명
placeType	장소 유형	DDP 내 세부 장소들을 공간 특성에 따라 상위 유형으로 재분류한 값. 이를 통해 개별 장소 수준뿐 아니라 아트홀, 디자인랩, 뮤지엄, 야외공간 등의 공간 유형 단위 분석이 가능하도록 함.

Organization 속성

속성명	한글명	설명
gid	식별자	개별 노드의 식별자
class	클래스	개별 노드가 속하는 클래스
name	대표명	개별 노드의 대표명
organizationType	기관 유형	지자체, 공공기관·공공재단, 사기업 등 12가지로 나눔. 기준은 기관의 이벤트에서의 실질적 역할로 설정함. 예를 들어, '아모레퍼시픽재단'의 경우 재단이라는 특성상 공공재단에 포함될 수 있지만, 행사에서의 역할이 사기업에 가깝다고 판단되어 사기업으로 분류함.

Time 속성

속성명	한글명	설명
gid	식별자	개별 노드의 식별자
class	클래스	개별 노드가 속하는 클래스
name	대표명	날짜 정보, YYYYMMDD 형식으로 표준화하여 기록함.

데이터 샘플링

데이터 샘플링 그래프는 전체 94개 행사를 모두 표시할 경우 노드와 관계가 과도하게 증가하여 가독성이 저하된다고 판단하여 작성하였다. 이에 각 행사 유형(Category)에서 행사(Event)를 임의로 1개씩 선정하여 예시 그래프를 구성하였으며, 이를 통해 데이터 구조와 노드 간의 관계를 시각적으로 제시하고자 하였다. 단, 해당 그래프는 데이터 모델 설명을 위한 참고 자료이며, 실제 분석은 전체 94개 행사 데이터를 대상으로 수행하였다.

연구 데이터

【데이터 시트 페이지로 이동】

노드 데이터(총 391건)

• Event 94건
• Category 9건
• Place 34건
• Organization 135건
• Time 119건

링크 데이터(총 666건)

• belongsTo 94건
• startsAt 94건
• endsAt 94건
• isOrganizedBy 133건
• isHeldAt 142건
• isCollaboratedWith 65건
• isSponsoredBy 44건

연구 결과

[PART 1] DDP 운영의 중심 영역과 특징 분석

문제 제기 배경:

• DDP는 개관 당시 디자인 산업 육성과 문화 콘텐츠 생산을 위한 플랫폼을 목표로 조성되었다. 그러나 실제 운영 과정에서 어떤 유형의 행사들이 중심적으로 개최되고 있는지는 데이터에 기반한 실증적 분석을 통해 객관적으로 확인할 필요가 있다. 특히 DDP가 설립 취지대로 디자인 산업 중심 공간으로 기능하고 있는지, 혹은 다양한 문화·상업 행사가 공존하는 복합문화공간으로 변화하고 있는지를 확인하기 위해서는 행사 유형별 분포를 면밀히 살펴보아야 한다.
• 이에 본 연구에서는 DDP에서 개최된 행사들을 카테고리별로 분류하고, 각 카테고리의 행사 수를 비교 분석하여 현재 DDP 운영의 중심 영역과 특징을 도출하고자 한다.
  

문제 의식:

• DDP에서 개최된 행사(Event)가 속하는 카테고리(Category)별 행사 수를 내림차순으로 출력하라.
  

맥락:

• DDP에서 운영된 행사들이 연구자가 설정한 9개 카테고리 중 어디에 집중되어 있는지 파악하기 위한 질의어이다.
  

질의어:

match (e:Event) - [:belongsTo] -> (c:Category) 
return c.name as 카테고리, count(e) as 행사수 order by 행사수 desc

결과 분석:

• 디자인·창조산업 행사는 전체 94개 행사 중 30개로 가장 높은 비중을 차지했다. 이는 현재 DDP 운영이 디자인 산업 및 창작 활동을 중심으로 이루어지고 있음을 보여주는 동시에, 개관 당시 제시된 '디자인·창조산업 육성'이라는 목표가 현재까지 이어지고 있음을 시사한다.
• 브랜드 홍보·체험 행사가 두 번째로 높은 비중을 차지했으며, 정책·산업 지원 행사, 시민참여형 프로그램, 미디어아트·디지털콘텐츠 행사 등이 그 뒤를 이었다. 이처럼 다양한 유형의 행사가 고루 운영되고 있다는 점은 DDP가 디자인 전시 공간에 그치지 않고 기업 홍보·체험 플랫폼까지 아우르는 복합문화공간으로 기능하고 있음을 보여준다.
• 패션 행사는 상대적으로 적은 비중에 머물렀다. 2015년 서울시 정책보고서가 DDP를 거점으로 동대문 일대를 세계적인 패션 중심지로 육성하고자 했던 점을 고려하면, 현재의 운영 양상은 초기의 패션 산업 중심 전략에서 벗어나 디자인·창조산업 전반과 다양한 문화 콘텐츠를 아우르는 방향으로 확장된 것으로 해석할 수 있다.

[PART 2] DDP 운영의 구조적 특성과 주요 행위자의 영향력 분석

문제 제기 배경:

• DDP에서 개최되는 행사는 서울디자인재단을 비롯한 다양한 기관들에 의해 기획·운영된다. 그러나 각 기관이 어떠한 목적과 비중으로 DDP를 활용하고 있는지, 그리고 기관 간 협력 및 역할 분담의 양상이 어떠한지는 단순한 행사 목록만으로는 파악하기 어렵다.
• 만약 특정 기관에 행사가 집중되어 있다면 DDP는 특정 주체 중심으로 운영되는 공간으로 해석될 수 있으며, 반대로 다양한 기관이 고르게 참여한다면 플랫폼형 복합문화공간으로 해석할 수 있다. 따라서 기관별 행사 개최 현황과 참여 양상을 분석함으로써 DDP 운영 구조의 특성을 파악할 필요가 있다.
• 특히 주관 기관인 서울디자인재단이 DDP 운영에 미치는 영향력과 설립 취지와 관련된 행사들의 비중을 살펴봄으로써, DDP가 본래의 기능과 역할을 충실히 수행하고 있는지 확인하고자 한다.

[PART 2-1] 각 기관별 가장 많이 개최한 행사

문제 의식:

• DDP에서 행사를 개최한 기관들의 가장 많이 개최한 행사 유형을 도출하라.
  

맥락:

• 산발적으로 개최되는 유형의 행사 대신, 각 기관들이 가장 많이 개최했던 행사 유형을 파악하여, DDP를 사용하는 각 기관의 목적성을 파악하기 위함이다.
  

질의어:

match (o:Organization)<-[:isOrganizedBy]-(e:Event)-[:belongsTo]->(c:Category) 
with o, c, count(e) as 개최횟수 order by 개최횟수 desc 
with o, collect({카테고리: c.name, 횟수: 개최횟수})[0] as 최다카테고리정보 
return o.name as 기관, 최다카테고리정보.카테고리 as 주요카테고리, 최다카테고리정보.횟수 as 개최횟수 order by 개최횟수 desc

결과 분석:

• 현재 기관들의 행사 중 산발적으로 개최되는 유형의 행사가 많기 때문에 단순 전체 행사 순만으로는 기관별 활용 목적을 파악하기 어렵다. 이에 따라 각 기관들이 가장 많이 개최했던 행사들을 추출하여, 각 기관들의 행사 개최 목적성을 파악하였다. 특정 유형의 행사를 반복적으로 개최하였을 경우, 주최 측의 목적성이 일관된다고 해석하였다.

→ 기관별 대표 행사 유형 개최 횟수 (상위 6개만 표기(null제외))

• 같은 유형의 행사를 반복적으로 주최한 기관은 6곳이었다. 서울디자인재단(디자인·창조산업), 서울특별시(정책·산업 지원), 농부시장 마르쉐(시민참여형 프로그램) 등은 특정 유형의 행사를 반복적으로 개최하였다. DDP에서 행사를 진행한 기관들의 수를 생각할 때, 상당히 적은 수의 기관들만이 특정 목적성을 가지고 DDP를 사용한다고 볼 수 있다. 그런 주최자들은 또한, 서울시와 관련된 공공기관이라는 점에서, 서울시가 DDP를 특정하게 사용함을 알 수 있다. 이는 반대로, 사설 기관, 민간 기업 등은, DDP를 특정 목적성을 가지고 반복적으로 사용하지는 않음을 알 수 있다.
• 서울특별시와 서울디자인재단을 제외한 대부분의 기관들이 DDP 내에서 산발적으로만 행사를 진행하고 있는 양상은, 수의 기관이 DDP를 지속적으로 활용하기보다는 특정 행사 단위로 활용하는 경향이 있음을 보여준다.
• DDP의 운영 주체인 서울디자인재단의 경우 22건의 디자인·창조산업 관련 행사를 개최하였는데, 이는 동일 유형 행사 개최 수로는 가장 많은 수이다. 이를 통해 보았을 때, DDP 관련 기관(서울디자인재단 및 서울특별시 등)은 설립 당시의 목적이었던 디자인 및 창조산업의 진흥을 위해 DDP를 사용하고 있다고 해석할 수 있다.

[PART 2-2] 서울디자인재단이 개최한 행사 카테고리

문제 의식:

• 서울디자인재단이 주최한 행사(Event)의 카테고리(Category)별 행사 수를 내림차순으로 출력하라.
  
  

맥락:

• 앞서 살펴 본 일정한 목적성을 가지고 활동하는 서울디자인재단이 DDP에서 어떤 유형의 행사를 진행하는 살펴보기 위함이다. 이를 통해 서울디자인재단이 DDP의 운영 방향 형성에 어떠한 역할을 수행하고 있는지 살펴보고자 한다.
  

질의어:

match (o:Organization)<-[:isOrganizedBy]-(e:Event)-[:belongsTo]->(c:Category) 
where o.name = "서울디자인재단" 
return c.name as 카테고리, count(e) as 행사수 order by 행사수 desc

결과 분석:

• 서울디자인재단이 주최한 행사의 카테고리 분포를 분석한 결과, 디자인 창조산업 행사가 22건으로 가장 높은 비중을 차지하였다. 이는 두 번째로 많은 시민 참여형 프로그램(8건)과 비교해도 큰 차이를 보이며, 서울디자인재단의 운영 방향이 디자인 산업 진흥과 창조산업 육성에 집중되어 있음을 보여준다.
• 또한 시민 참여형 프로그램(8건), 공연행사(6건), 미디어아트 디지털 콘텐츠 행사(3건) 등 다양한 유형의 행사도 함께 운영되고 있었다. 이는 서울디자인재단이 단순히 디자인 산업 지원 기능에만 머무르지 않고, 시민 문화 향유와 콘텐츠 확산 기능도 함께 수행하고 있다고 볼 수 있다.
• 종합하면, 서울디자인재단은 DDP를 통해 디자인 창조 산업 진흥이라는 설립 목적을 지속적으로 실현하는 동시에, 시민 참여와 문화 콘텐츠 제공 기능도 함께 운영하고 있다. 이는 DDP의 실제 운영이 개관 당시 제시된 비전과 상당히 일치하고 있음을 보여주는 결과로 해석할 수 있다.

[PART 2-3] DDP내 행사 개최 기관 생태계 분석

문제 의식:

• DDP 전체 행사(Event)들의 기관별 주최 횟수를 내림차순으로 출력하여, '서울디자인재단'을 포함한 주요 주최자들의 분포를 확인하라.

맥락:

• 어떤 기관들이 행사를 주로 주최했는지 전체적인 생태계를 파악함과 동시에, 서울디자인재단이 주최한 행사의 총개수와 순위를 다른 기관들과 비교하여 그 영향력의 규모를 상대적으로 진단하기 위한 질의어이다.
  
  

질의어:

match (o:Organization)<-[:isOrganizedBy]-(e:Event) 
return o.name as 기관, count(e) as 주최행사수 order by 주최행사수 desc

결과 분석:

상위 10개만 표기, 나머지 기관들은 1~2건 수준이었음.

• 앞선 2-1, 2-2 의 분석을 통해 서울디자인 재단이 디자인창조산업행사를 중심으로 DDP를 운영하고 있음을 확인했다. 이에 본 2-3에서는 서울 디자인 재단이 DDP 전체 운영에서 어느 정도의 비중을 차지하고 있는지 확인하기 위해 기관별 행사 개최 횟수를 분석하였다.
• 서울디자인재단은 45건의 행사를 주최하며 전체 주최 기관 중 가장 높은 비중을 차지하였다. 여기에 두 번째로 비중이 높은 서울특별시의 행사 17건를 더하면 두 공공기관·지자체가 주최한 행사가 전체의 절반을 넘어선다. 이는 현재 DDP 운영이 운영 주체의 영향을 강하게 받고 있음을 시사한다.
  
• 반면 서울디자인재단과 서울특별시를 제외한 대부분의 기관은 1~5건 수준의 행사만을 개최하였다. 이는 다양한 기관이 DDP를 활용하고는 있지만, 지속적이고 안정적으로 공간을 활용하는 주체는 제한적임을 의미한다. 즉 DDP는 여러 기관이 참여하는 개방형 플랫폼의 성격을 지니는 동시에, 서울디자인재단이 운영 방향을 주도하는 구조를 가진다고 해석할 수 있다.
• 특히 서울디자인재단의 행사 수가 다른 기관들에 비해 압도적으로 많다는 점은 DDP가 설립 이후에도 운영 주체를 중심으로 비교적 일관된 방향성을 유지하고 있음을 보여준다. 이는 DDP가 단순 공간 대관을 넘어 디자인 산업 진흥과 문화 콘텐츠 생산을 위한 거점 공간으로 기능하고 있음을 시사한다.

[PART 3] DDP의 공간별 기능적 특성와 활용 현황 분석

문제 제기 배경:

• DDP는 디자인랩, 뮤지엄, 아트홀, 야외공간 등 서로 다른 성격의 공간들로 구성되어 있다. 그러나 각 공간이 실제로 어떤 기능을 수행하고 있으며, 어떤 유형의 행사가 주로 개최되고 있는지는 쉽게 파악하기 어렵다. 개관 당시 DDP는 디자인 산업 육성, 시민 문화 공간 조성, 산업 교류 플랫폼 구축 등 다양한 역할을 수행하는 복합 공간으로 계획되었으므로, 이러한 목표가 공간별 활용 양상에 어떻게 반영되고 있는지 분석할 필요가 있다.
• 이에 본 연구에서는 DDP 내 공간 유형별로 개최된 행사들의 카테고리 분포를 파악하여, 공간별 기능적 특성와 활용 현황을 분석하고자 한다.
  

문제 의식:

• DDP의 공간유형(PlaceType)별로 개최된 행사(Event)가 속하는 카테고리(Category)별 행사 수를 내림차순으로 출력하라.
  

맥락:

• DDP의 각 공간유형에서 어떤 유형의 행사들이 주로 개최되었는지 파악하여 공간별 활용 특성과 기능적 차이를 분석하기 위한 질의어이다.
  

질의어:

match (p:Place)<-[:isHeldAt]-(e:Event)-[:belongsTo]->(c:Category) 
return p.placeType as 공간유형, c.name as 카테고리, count(e) as 행사수 
order by 공간유형, 행사수 desc

결과 분석:

• 먼저 디자인랩에서는 브랜드 홍보·체험 행사(12건)가 가장 많이 개최되었으며, 디자인·창조산업 행사(7건)가 그 뒤를 이었다. 반면 미디어아트·디지털콘텐츠 행사, 정책·산업 지원 행사, 패션 행사, 시민 참여형 프로그램은 모두 2건 이하로 나타났다. 이는 디자인랩이 주로 기업과 브랜드의 제품, 서비스를 소개하고 체험하는 공간으로 활용되고 있으며, 디자인 산업과 연계된 체험적, 상업적 성격의 행사가 집중되는 공간임을 보여준다.
  
  

• 뮤지엄에서는 디자인·창조산업 행사(20건)가 압도적으로 높은 비중을 차지했다. 이를 통해 뮤지엄은 DDP의 디자인 정체성을 가장 직접적으로 보여주는 핵심공간으로서 기능하고 있고, 디자인 콘텐츠의 전시를 담당하는 역할을 수행하고 있음을 알 수 있다.
  
  

• 아트홀의 경우, 정책·산업 지원 행사(16건)가 가장 많이 개최되었고, 디자인·창조산업 행사, 브랜드 홍보·체험 행사가 각각 5건으로 나타났다. 이는 아트홀이 공연장이라는 공간적 특성과 함께 산업포럼, 정책 설명회, 세미나 등 전문적인 정보교류와 네트워킹을 위한 공간으로 활용되고 있음을 보여준다.
  
  

• 야외 공간에서는 시민참여형 프로그램(18건)이 가장 높은 비중을 차지했고, 공연 행사, 미디어아트·디지털콘텐츠 행사 역시 높은 비중을 차지했다. 이는 DDP가 단순히 전문가나 산업 관계자를 위한 공간이 아닌 일반 시민의 참여와 문화 향유를 지원하는 역할 또한 수행하고 있음을 보여준다.
  

→ 공간유형 별 대표 카테고리 행사의 수

• 종합하면 DDP는 단일한 전시 공간이 아닌 공간별로 서로 다른 기능을 수행하도록 운영되고 있었다. 디자인랩은 기업 홍보 및 체험, 뮤지엄은 디자인·창조산업 콘텐츠 전시, 아트홀은 정책·산업 교류, 야외공간은 시민 참여와 문화 향유 기능이 두드러졌다. 이는 DDP가 설립 목적에 따라 디자인 산업 육성과 시민 문화 공간이라는 두 역할을 공간적으로 분담하여 수행하고 있으며, 개관 당시 제시된 목표가 실제 운영 과정에서도 구현되고 있음을 보여준다. 한편, 브랜드 홍보·체험 행사와 같은 기업 중심의 프로그램 역시 큰 비중을 차지하고 있어, DDP가 단순 디자인 전시 공간을 넘어 문화 산업, 상업, 시민 참여 기능이 공존하는 복합 문화 공간으로 발전하고 있다고 해석할 수 있다.

[PART 4] 행사 유형별 외부 기관 참여 양상과 운영 네트워크의 특징 분석

문제 제기 배경:

• DDP에서 개최되는 행사들은 단일 기관에 의해 운영되기도 하지만, 다양한 협력 기관과 후원 기관이 공동으로 참여하는 경우도 있다. 그러나 행사 유형에 따라 외부 기관들의 참여 양상이 어떻게 달라지며, 이로 인해 형성되는 운영 네트워크의 특징이 무엇인지는 쉽게 파악하기 어렵다. 특히 DDP가 개관 당시 디자인 산업 플랫폼과 다양한 주체를 연결하는 네트워크 허브로서의 역할을 지향했음을 고려할 때, 실제 운영 과정에서 이러한 연결과 협력의 구조가 어떻게 구현되고 있는지를 분석할 필요가 있다.
• 이에 본 연구에서는 DDP 행사 운영에 참여하는 협력기관과 후원기관 간의 관계를 살펴봄으로써, 행사 유형별 외부 기관 참여 양상과 운영 네트워크의 특징을 파악하고자 한다.
  
  

[PART 4-1] 카테고리별 협력기관 및 후원기관 분석

문제 의식:

• DDP에서 개최된 행사(Event)가 속하는 카테고리(Category)별 협력기관 및 후원기관의 규모를 출력하라.
  

맥락:

• 행사 유형에 따라 협력기관과 후원기관의 참여 규모가 어떻게 다른지 파악하기 위한 질의어이다. 이를 통해 어떤 유형의 행사들이 다양한 외부 기관과의 협력 및 후원을 기반으로 운영되는지 분석하고자 한다.
  

질의어:

match (e:Event)-[:belongsTo]->(c:Category) 
optional match (e)-[:isCollaboratedWith]->(co:Organization) 
optional match (e)-[:isSponsoredBy]->(sp:Organization) 
return c.name as 카테고리, count(distinct co) as 협력기관수, count(distinct sp) as 후원기관수 
order by 협력기관수 + 후원기관수 desc

• 추가로, 행사 카테고리별 협력기관 및 후원기관 유형 분포를 파악하기 위한 질의어를 만들어, 어떤 유형의 행사들이 다양한 성격의 기관들과 연결되어 있는지 확인하였다.
  

match (e:Event)-[:belongsTo]->(c:Category) 
match (e)-[:isCollaboratedWith]->(o:Organization) 
return c.name as 카테고리, o.organizationType as 기관유형, count(DISTINCT o) as 기관수
order by 카테고리, 기관수 desc 

match (e:Event)-[:belongsTo]->(c:Category) 
match (e)-[:isSponsoredBy]->(o:Organization) 
return c.name as 카테고리, o.organizationType as 기관유형, count(DISTINCT o) as 기관수 order by 카테고리, 기관수 desc 

결과 분석:

• 먼저 카테고리별 협력기관 및 후원기관의 규모를 살펴보면, 디자인·창조산업 행사가 협력기관 15개, 후원기관 18개로 가장 높은 수치를 기록하였다. 또한 정책·산업 지원 행사와 미디어아트·디지털콘텐츠 행사 역시 각각 10개의 협력기관이 참여한 것으로 나타났다. 반면 브랜드 홍보·체험 행사와 시민참여형 프로그램는 협력기관만 존재하였고, 패션 행사와 공연 행사는 후원기관 중심의 구조를 보였다. 이는 행사 유형에 따라 외부 기관이 참여하는 방식에 차이가 있음을 보여준다.
  

→ 카테고리별 협력기관 유형 분포

• 협력기관의 유형을 살펴보면, 디자인·창조산업 행사는 공공기관·공공재단(6개), 사기업(4개), 디자인 기관(2개), 교육·연구기관(1개), 언론사(1개), 지자체(1개) 등 가장 다양한 유형의 기관과 협력하고 있는 것으로 나타났다.
  

• 미디어아트·디지털콘텐츠 행사의 협력기관 10개는 모두 사기업으로 구성되었으며, 브랜드 홍보·체험 행사 역시 협력기관 7개가 모두 사기업이었다. 이는 디자인·창조산업 행사가 다양한 주체들과의 협력을 기반으로 운영되는 반면, 일부 행사 유형은 특정 기관 유형의 비중이 높게 나타남을 보여준다.
  

→ 카테고리별 후원기관 유형 분포

• 후원기관의 유형을 살펴보면, 디자인·창조산업 행사는 사기업(12개)의 비중이 가장 높았으며, 공공기관·공공재단(3개), 언론사(1개), 협회(1개), 디자인 기관(1개)도 함께 참여하였다. 또한 정책·산업 지원 행사는 사기업(5개)과 공공기관·공공재단(4개)이 함께 후원하고 있었으며, 예술 전시에서는 사기업, 공공기관·공공재단뿐 아니라 외교기관과 지자체도 후원기관으로 참여한 것으로 나타났다. 패션 행사는 후원기관 7개 중 사기업이 5개를 차지하였고, 공연 행사는 후원기관 5개 중 사기업이 3개를 차지하였다.
  
  

→ 카테고리별 협력기관 및 후원기관의 규모

• 종합하면 DDP의 행사들은 카테고리에 따라 협력기관 및 후원기관의 규모뿐 아니라 참여 기관의 구성에서도 차이를 보였다. 특히 디자인·창조산업 행사는 협력기관과 후원기관의 수가 가장 많을 뿐 아니라 공공기관·공공재단, 사기업, 디자인 기관, 언론사, 교육·연구 기관 등 다양한 유형의 기관이 참여하는 것으로 나타났다. 반면 미디어아트·디지털콘텐츠 행사와 브랜드 홍보·체험 행사는 사기업 중심의 협력 구조를 보였으며, 패션 행사와 공연 행사는 후원 중심의 구조를 보였다. 따라서 DDP의 행사들은 카테고리에 따라 협력기관 및 후원기관의 규모와 기관 구성에서 차이를 보이는 것으로 나타났다.
  

[PART 4-2] 행사 유형별 운영 구조의 차이 분석

문제 의식:

• 협력기관(Organization)과 후원기관(Organization)이 동시에 참여한 행사(Event)의 카테고리(Category)별 행사 수를 내림차순으로 출력하라.
  

맥락:

• DDP 행사 중 협력기관과 후원기관이 모두 참여하는 행사들을 대상으로, 어떤 유형의 행사들이 보다 복합적인 운영 네트워크를 형성하는지 파악하기 위한 질의어이다. 협력기관과 후원기관이 모두 존재하는 행사는 여러 기관이 기획, 운영, 재정 지원 등의 역할을 분담하는 복합 네트워크 행사로 볼 수 있다. 따라서 이를 통해 행사 유형별 운영 구조의 차이를 분석하고자 한다.
  

질의어:

match (e:Event)-[:belongsTo]->(c:Category) 
where exists {match (e)-[:isCollaboratedWith]->(:Organization)} 
and exists {match (e)-[:isSponsoredBy]->(:Organization)} 
return c.name as 카테고리, count(distinct e) as 행사수 
order by 행사수 desc

결과 분석:

• 협력기관과 후원기관이 모두 참여한 행사만을 대상으로 분석한 결과, 디자인·창조산업 행사가 3건으로 가장 많았으며, 미디어아트·디지털콘텐츠 행사와 예술 전시가 각각 2건으로 뒤를 이었다. 또한 공공·사회캠페인 행사와 정책·산업 지원 행사는 각각 1건씩 나타났다. 이는 디자인·창조산업 행사에서 협력기관과 후원기관이 동시에 참여하는 사례가 다른 행사 유형에 비해 상대적으로 많이 나타났음을 보여준다. 해당 행사들은 단일 기관 중심으로 운영되기보다 협력기관과 후원기관이 함께 참여하는 운영 방식을 보이는 경향이 있으며, 이를 통해 다양한 외부 기관이 행사 운영에 관여하고 있음을 확인할 수 있다.
  
• 반면 브랜드 홍보·체험 행사, 공연 행사, 패션 행사 등은 협력 또는 후원 중 하나의 방식에 상대적으로 의존하는 경향을 보이며, 협력과 후원이 동시에 이루어진 사례는 나타나지 않았다. 이는 행사 유형에 따라 외부 자원의 동원 방식이 서로 다르게 나타난다는 점을 보여준다.
  
• 종합하면 DDP의 행사들은 단순히 행사 수의 차이뿐 아니라 운영 네트워크의 구조에서도 차이를 보인다. 특히 디자인·창조산업 행사와 미디어아트·디지털콘텐츠 행사, 예술 전시는 협력과 후원이 동시에 이루어지는 대표적인 유형으로 나타났으며, 이는 DDP가 개관 당시 목표로 제시한 디자인 산업 플랫폼 및 네트워크 허브로서의 기능과 일정 부분 연결되는 결과로 해석할 수 있다. 특히 디자인·창조산업 행사와 미디어아트·디지털콘텐츠 행사에서 다양한 외부 기관의 참여가 확인된다는 점에서, DDP가 여러 주체를 연결하는 플랫폼 역할을 수행하고 있음을 시사한다.

연구 후기

ASW26KU

🐰

컴퓨터를 잘 다루던 편이 아니라서 걱정이 많이 되었었다. 그리고 주제의 방향성이 처음 생각했던 것과 달라서 꽤나 어려웠던 것 같다. 그래도 이번 활동을 통해 컴퓨터를 조금은 다룰 수 있게 된거 같아 의미있는 시간이라는 생각이 들었다. 또한 열심히 참여해 준 팀원들 덕에 좋은 결과물이 나온 것 같다.

KJW26KU

🐯

한 학기 동안 진행했던 과제 중 가장 애정이 갔던 프로젝트였다, 무엇보다 팀원들을 잘 만나서 협업 과정이 즐거웠고, 서로 의견을 주고 받으면서 프로젝트를 발전시켜 나갈 수 있었다는 점이 좋았다. 프로젝트 초반에는 연구 방향을 제대로 잡지 못해서 시행착오가 있었다. DDP 전시 데이터 전체 분량을 모으려했지만, 교수님의 피드백을 듣고 연구를 진행하면서 연구 목적에 맞는 데이터를 선별하고 구조화하는 과정이 더 중요하다는 걸 알게 되었다. 지금 돌아보면, 이런 시행 착오 역시 프로젝트를 완성시키는데 필요한 과정이었다고 생각한다. 또한 neo4j와 cypher Query 에 대한 이해가 높아진 것이 매우 뿌듯하다. 수업을 들을 때만 해도 내가 이걸 직접 응용 할 수 있을까 싶었는데. 직접 질의문을 작성하면서 점점 익숙해지는 내 모습이 신기했다. 프로젝트에 많은 시간을 투자한 만큼 어려운 순간도 있었지만, 그만큼 애정도 많이 생겼고 결과물을 완성 시키는 과정이 즐거웠다.

OSH26KU

🐣

개인적으로 데이터를 다루는 것에 익숙하지 않아서 되게 힘들었다. 일단 주제가 '서울'이어서 좀 재밌을 거라고 생각했는데, DDP 내의 행사들을 아카이빙하고 이를 분석해야 해서 개인적으로는 흥미가 떨어졌다. 그러나, 이 활동을 하면서 데이터 정리나 관련 프로그램을 사용하는 것에 조금이나마 익숙해진 것 같아서 뿌듯한 감정이 들었다.무엇보다 조원들을 잘 만나서, 악명 높은 팀플 활동의 첫인상을 잘 가져간 것 같다. 여러모로 배운 것이 많은 활동이었다.

LDH26KU

👍🏻

평소 스프레드시트 사용에 능숙한 편도 아니고 타자도 느릴 정도로 컴퓨터와 멀게 지냈기에 심리적 진입장벽이 꽤나 큰 연구였다. 또한 이전에 데이터 분석 연구를 수행한 경험도 적어서 주제를 수립하거나 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪기도 했다. 특히 ‘DDP의 이미지 분석’에서 ‘DDP의 최근 1년간 행사 중심 데이터’로 연구 방향을 구체화하기까지의 과정이 쉽지 않았고, 시간이 촉박한데 결과물을 잘 완성할 수 있을지 걱정이 되기도 했다. 그러나 항상 적극적으로 다양한 의견을 주고받으며 마지막까지 열심히 참여해 준 팀원들 덕에 무사히 멋진 결과물을 만들어낼 수 있어 감사했다. 또한 직접 위키를 편찬하거나 Neo4j에 데이터를 입력해 결과값을 얻어내는 과정이 신기하고 재미있었다. 직접 데이터를 수집, 편찬, 분석해보는 경험을 통해 디지털 인문학이라는 학문에 흥미를 느끼고 조금은 친숙해질 수 있었고, 매우 기억에 남는 시간이었다.

KHJ26KU

🐹

돌아보니 처음 주제를 잡는 것부터, 주제와 연구 대상을 구체화하고 연구의 방향성을 설정하는 과정까지가 제일 힘든 부분이었던 것 같다. '인문 데이터' 편찬이라는 목적에 맞아야 했고, 연구이다 보니 모호한 용어나 표현들을 최대한 배제해야 했기 때문이다. 특히 DDP 행사 데이터를 수집하고 정리하면서 행사 유형과 기관 유형을 분류하는 과정이 가장 어려웠던 것 같다. 생각보다 기준을 정하는 것이 쉽지 않았고, 조원들과 정말 많은 이야기를 나누며 분류 체계를 만들어갔다. 처음에는 Neo4j와 Cypher 질의어도 낯설었지만, 데이터를 직접 구조화하고 분석하면서 데이터인문학이 단순히 데이터를 정리하는 것이 아니라 새로운 의미를 발견하는 과정이라는 것을 느낄 수 있었다. 또한 연구를 진행하면서 평소에는 잘 알지 못했던 DDP의 운영 방식과 다양한 기능에 대해서도 새롭게 알게 되어 흥미로웠다. 원래는 DDP 행사 아카이브 전체를 대상으로 연구를 진행하고자 했지만, 자료 수집과 정제에 필요한 시간의 한계로 인해 약 1년간의 행사 데이터를 중심으로 연구를 진행하게 된 점은 조금 아쉬움으로 남는다. 한 학기 동안 적극적으로 참여해주고 서로의 부족한 부분을 채워준 조원들 덕분에 어려운 과정도 잘 마무리할 수 있었던 것 같다. 데이터인문학이 무엇인지 직접 경험해볼 수 있었던 뜻깊은 시간이었고, 앞으로도 오래 기억에 남을 것 같다 😊

ADE26KU

🎵

평소에 컴퓨터 언어나 디지털 툴을 잘 다루는 편이 아니라서 연구를 제대로 끝낼 수 있을지 걱정이 많았다. 그래서 초반에는 부담도 크고 많이 힘들었는데 하다 보니 후반부에는 나름 재미를 붙이면서 했던 것 같다. 특히 Neo4j를 배우면서 데이터를 직접 다뤄보는 경험이 생각했던 것보다 흥미로웠다. 기존의 데이터를 내가 원하는 관계의 관점으로 가공하여 새로운 인사이트를 얻어낼 수 있다는 점이 신기했다. 아쉬운 점이 있다면 시간상의 한계로 DDP 행사 데이터를 1년치밖에 모으지 못했다는 것인데, 전체 데이터를 가지고 연구를 진행했다면 팀에서 보고자 했던 결과를 더 명확히 볼 수 있었을 것 같아 미련이 남는다. 끝날 기미가 보이지 않던 연구를 무사히 마칠 수 있었던 데에는 바쁜 와중에도 항상 열심히 참여해준 능력자 팀원들이 있었기 때문이라고 생각한다. 정말 고맙다. 디지털 인문학이라는 분야를 직접 경험해볼 수 있었던 게 대학 생활 중에 꽤 기억에 남는 활동이 될 것 같다.

코멘트

타죠

NGY26KU

🐰

주제도 흥미롭고 연구내용도 알찬것 같습니다. 특히 문제의식에서 연구목적이 잘 드러나는 것 같습니다.

CEJ26KU

🐯

DDP에 한 번도 가보지 못하여 어떤 곳인지 평소에 잘 모르고 있었지만 이번 발표를 통해서 DDP에 어떤 행사가 열리는지 알게 되었고, 또 행사들의 주최기관과 후원기관도 데이터를 가지고 디테일하게 분석하여 주셔서 DDP가 어떤 공간으로 쓰이는지, 또 어떤 공간으로 사용되길 바라는지 이해가 되게 잘 설명해주신 거 같습니다. 수고하셨습니다.

LKS26KU

🐣

사실 주제 선정부터 어려운 주제라고 생각했는데 이렇게 잘 풀어내신 것을 보니 대단하다고 생각듭니다. 좋은 발표 잘 들었습니다!

KMS26KU

👍🏻

그동안 ddp에 관심이 없었는데, 발표를 듣고 ddp에서 이렇게 많은 행사가 개최된다는 걸 알았습니다 앞으로 ddp에서 열리는 행사에 조금 더 관심 갖게 될 거 같아요! 너무 수고하셨습니당~

LMS26KU

🐹

DDP에서 개최된 행사들을 나름의 기준을 갖고 9가지의 카테고리로 나눠서 분석을 시도했다는 점이 인상 깊었습니다. 또한, DDP가 참고할 수 있는 의미 있는 자료들을 도출해 낸 것 같아서 좋았습니다.

AYN26KU

🎵

저도 평소에 DDP를 자주 방문하는데 다양한 프로그램이 운영되고 있어 보통 어떤 유형의 행사가 주로 열리는지 궁금했었는데 이번 발표를 통해 DDP의 운영 결과를 데이터로 살펴볼 수 있어 인상적인 발표였다고 생각합니다. 발표 잘 들었습니다!

그것이알고싶조

LYS26KU

🐰

DDP라는 공간에서 열리는 행사를 분류하고, 공간의 성격을 행사를 토대로 알아보고자 한 시도가 인상적이었습니다!

LCY26KU

🐯

DDP에서 어떤 유형의 행사가 열리는지 한 눈에 볼 수 있던 시간이었습니다! 실제 1년간의 데이터를 바탕으로 행사 각각의 내용을 세 문장으로 요약하여 편찬한 것이 정말 흥미로웠습니다.

JYJ26KU

🐣

DDP의 여러 행사를 상세하게 조사해주신 걸 보는데, 정말 흥미로웠습니다! 그냥 DDP 전시가 있으면 전시를 관람하는 것에만 초점을 맞추곤 했는데, 이렇게 공간의 성격까지 나아간 주제가 너무 멋졌어요.

LXT26KU

👍🏻

발표를 제일 잘한 조 인거 같습니다!! DDP라는 흔히 알고 있던 주제를 선정해 굉장히 몰입감 있게 들었습니다!

CJ26KU

🐹

어쩌면 단순해 보일 수도 있는 주제를 잘 심화해서 발표한 것 같습니다. 수고하셨습니다!

CYS26KU

🎵

코멘트를 자유롭게 남겨 주세요

잼컨조

KYJ26KU

🐰

장기 시계열 데이터가 필요하나 현실적인 한계를 고려해 1년간의 데이터를 연구 대상으로 정한 점이 구체적인 데이터 분석의 기초가 된 것 같습니다. 클래스를 정리한 것을 예시를 들며 구체적으로 설명해주셔서 클래스에 대한 이해가 쉬웠습니다. 또한 원그래프를 통해 연구결과를 한 눈에 알아볼 수 있어서 문제의식이 잘 드러났습니다. 파트 3에서 아트홀, 뮤지엄 등과 같은 구체적 공간별 기능적 특성을 표로 보여주며 자신의 해석을 덧붙여 DDP가 복합문화공간으로 잘 발전할 수 있음을 알 수 있었습니다. 깔끔한 문제의식과 그에 따른 의미있는 결론이 좋았습니다! 수고하셨습니다!

KMJ26KU

🐯

DDP의 설립 취지를 고려하여 행사 데이터를 카테고리별로 분류하고, 이를 바탕으로 의미를 해석한 점이 인상적이었습니다. 특히 행사 유형을 나누는 기준을 설정하는 과정에서 최대한 객관적인 기준을 설정하려고 하시는 노력이 보였던 것 같습니다. 또한 원그래프, 막대그래프 등 다양한 형태의 그래프를 활용하여 데이터를 효과적으로 전달한 점이 좋았으며, 향후 더 긴 기간의 데이터를 추가적으로 수집한다면 장기적인 변화 양상까지 분석할 수 있어 더 의미 있는 자료로 확장될 수 있을 것 같습니다. 수고 많으셨어요!

CYW26KU

🐣

데이터의 시각화 방식이 다양해서 DDP의 운영양상을 파악하기 좋았습니다! DDP 관계자에게 큰 도움이 될 만한 연구 같습니다! 수고하셨어용

CSY26KU

👍🏻

학교 오는 길에 DDP를 매일 지나치는데, 그저 패션위크 하는 곳으로만 알던 DDP가 사실은 이렇게 다양한 문화 행사들을 진행하는 복합 문화 시설이라는 것을 알게되었습니다!

AJO26KU

🐹

평소에 디자인 관련 행사에 방문하는 것을 좋아해서 DDP에 자주 방문하는 편인데 그냥 행사만 목적에 두고 방문하다보니 DDP의 시점?에서 보는 공간별로, 주체자 별로 보는 시각이 굉장히 새롭고 흥미롭게 느껴졌습니다. 발표 수고하셨습니다!

LSE26KU

🎵

이전에는 DDP가 "어떤 모습이어야 하는지"에 대한 논의가 대부분이었지만, 이번에는 데이터 자체가 모든 것을 말해주고 있습니다. 이는 매우 혁신적이고 가치 있는 결과입니다.장기적인 연구를 위한 견고한 토대를 마련하고, 연구자들이 DDP가 실제로 어떤 역할을 하는지 보다 객관적으로 이해하는 데 도움을 줍니다. 매우 가치 있는 방법론이며, 연구 결과 또한 탁월합니다.수고하셨습니다.

에쁠조

KJH26KU

🐰

DDP 자체에 대해 모르고 있었는데 어떤 행사들이 주로 개최되는지, 어떤 기관들이 자주 행사를 진행하는지 알게 되어 흥미로웠습니다! 평소 디자인 분야에 관심이 높은 편은 아니었는데 관련 행사들이 많은 만큼 방문해 보면 좋을 것 같았습니다.

LEW26KU

🐯

이번 발표를 통해 DDP에서 어떤 유형의 행사가 주로 열리고 누가 이를 운영하는지 데이터로 확인할 수 있어 흥미로웠습니다. 특히 공간별 기능과 행사 유형을 연결하여 분석한 점이 인상적이었고, DDP가 단순 전시 공간이 아니라 복합 문화 공간으로 운영된다는 점을 잘 보여준 것 같습니다. 온톨로지 설계부터 Cypher Query 분석까지 많은 고민의 흔적이 느껴졌습니다. 발표 잘 들었습니다!

LYK26KU

🐣

DDP 개관 이후 10년간의 선언적 비전에서 벗어나, 실제 1년간의 운영 데이터를 기반으로 복합문화공간의 현재를 진단한 귀납적 접근 방식이 매우 신선하고 설득력 있었습니다. 특히 [PART 3]에서 공간 유형(디자인랩, 뮤지엄, 아트홀, 야외공간)에 따라 행사의 목적성과 카테고리가 어떻게 분담되고 있는지 데이터로 증명한 부분은 공간 기획과 운영의 실제를 보여주는 최고의 분석이었습니다. 초기 패션 중심 전략에서 디자인·창조산업 전반으로 확산되었다는 시계열적 변화 해석까지 더해져 디지털 인문학 연구로서의 완성도가 확연히 돋보이는 프로젝트입니다. 정말 고생 많으셨습니다!

HJH26KU

👍🏻

가시화하기 어려운 주제라고 생각했는데 주제부터 싸이퍼쿼리까지 세세하게 고민하신 흔적이 엿보였습니다. 특히 교수님께서 지속적으로 강조하셨듯, 후속 연구에서 활용하기 좋은 기초 자료를 잘 구축하신 것 같습니다. 다양한 각도에서의 분석이 매우 흥미로웠고, 재미있는 발표였습니다. 수고하셨습니다!

CGH26KU

🐹

학교 오는 길에 항상 DDP를 지나는데, 그곳을 지날때마다 이 발표가 생각날 것 같아요~ 흥미로운 발표였습니다.

KRB26KU

🎵

버스킹이나 투어 파트가 빠진게 자꾸 뇌리에 남았습니다. 상설 프로그램이라서 제외하였다는 점은 좋지만 이 부분들도 시민 문화의 한 부분이기 때문에 어떻게 추가해볼 수 있을지 생각해보는것도 좋을 것 같다고 생각합니다. 수고하셨습니다!

참고 자료

(참고 자료 및 주석은 출처 표기 규칙 페이지를 참고할 것!)

"DDP 소개", 『DDP』^online, 서울디자인재단.

주석