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공간 경험 정의에 앞서, 공간 및 사용자 경험에 대한 선행 연구를 분석하여 각 연구별 정의된 경험의 구성 요소를 확인하였다[Table 2]. 관찰을 기반으로 사용자 경험 분석 기준을 수립한 더블린 그룹(Doblin Group, 1991)은 행동, 환경, 상호작용, 사물, 사용자로 총 5가지 구성 요소를 제시했다. 마이클(Michael, 1980)의 경우 환경을 물리적, 사회적 환경으로 구분하고 행동 또한 3개의 분류로 상세히 나눴으며, 이외 의사소통, 물리적 흔적, 서면, 뜻밖의 상황을 포함하여 총 9가지 경험의 기준을 제시하였다. 공간 경험을 특정하여 연구한 라히미 등(Rahimi et al., 2018)은 행동, 맥락, 사람에 대한 총 6가지의 하위 요소로 공간 경험을 정의했으며, 줄리아 넴 등(Juliá Nehme et al., 2020)은 물리적 접근성과 호환성 외에도 사용자의 인지, 정서, 감상, 대인관계에 대한 요소를 제안하였다. 이외 환경적 경험에 대해 연구한 헤란츠 등(Herranz Pascual et al., 2010)은 개인과 집단, 사람과 공간 간의 상호작용, 공간, 행동으로 경험을 정의했으며, 국제공항 경험을 특정하여 연구한 정 & 챈(Zheng & Chen, 2019)은 위치, 사용자 유형, 행동 유형, 이동 흐름을 공간 경험 분석 요소로 활용했다.

여러 연구를 종합한 결과, 공간 경험에는 사용자와 사용자 주위의 물리적 공간, 공간과 사용자 사이의 관계가 필수로 포함되며, 이로 인해 파생되는 사용자의 인지와 감정, 이외 타인 및 사물이 경험을 이루고 있음을 확인하였다. 이를 기반으로 공간 경험을 정의하자면 다음과 같다. 공간 경험은 공간 중심의 물리적이고 거시적인 관점, 내부 구성원과 주변 환경 사이의 상호작용에 대한 사용자 중심의 미시적 관점을 포괄하며, 각 관점은 서로 영향을 주고받는 상호 관계이다. 즉, 공간 경험에는 물리적이며 객관적인 성격의 거시적 측면, 주관적이며 해석적인 미시적 측면이 공존한다.

공간 경험 분석을 위한 타당한 기준점을 마련하기 위해, 공간 경험 구성 요소를 선행 연구를 기반으로 도출하였다. 이를 위해 앞서 정리한 선행 연구의 경험 요소를 동일한 성격으로 구분하여 주안점을 확인하고 이를 새로운 공통 요소로 재분류했다[Table 3].

선행 연구 a, b, c, d, e, f, g, h, j, k, l에서 공통적으로 확인된 경험의 요소인 ‘사용자’는 공간을 이용하는 경험의 당사자이다. ‘사용자’는 가시적으로 보이는 객관적인 특징, 공간 경험 시 발생하는 사용자의 주관적 감정으로 하위 요소를 구분할 수 있다.

선행 연구 a, b, c, d, f, g, j, k, l로부터 도출된 경험 요소인 ‘행동’은 공간 이용 시 사용자의 행동으로, 이용 목적과 행동 빈도 및 소요 시간을 하위 요소로 포함한다.

‘상호작용’은 선행 연구 a, b, c, d, e, f, g, i에서 도출되었으며 공간 이용 상황에서 발생한 모든 상호작용에 대한 요소이다. 상호작용의 대상에 따라 물리적, 서비스적, 인적 상호작용으로 구분할 수 있다.

‘이동’은 선행 연구 l, j에서 도출되었으며 공간 내 특정 지점에서 다른 지점으로 이동하는 사용자의 움직임, 즉 동선을 의미한다.

‘상황’은 선행 연구 b, f, i, k에서 도출된 공간이 이용되는 맥락에 대한 요소로, 시간대와 분위기의 하위 요소를 포함한다.

‘환경’은 선행 연구 a, b, c, e, f, g, h, i, j, k, l로부터 도출되었으며, 맥락 외 사용자 주변에서 체감되는 주변 환경을 의미한다. ‘환경’은 물리적, 감각적 요소를 하위 요소로 포함한다.

마지막으로 ‘사물’은 선행 연구 a, b, c, d, f, g, k에서 도출된 요소로, 공간 내 존재하며 환경을 구성하는 사물, 사용자의 소유물로 구분할 수 있다. 선행 연구별 공통 요소를 정리한 것은 [Table 4]와 같다.

본 연구에서는 공간 경험 데이터 수집, 분석 시 기준이 되는 경험의 필수 요소를 정의하기 위해, 선행 연구에서 도출된 다양한 요소를 공통의 성격에 따라 재분류한 후 이를 개념화하였다. 분류 결과, 사용자, 행동, 상호작용, 이동, 상황, 환경, 사물 총 7개의 요소가 도출되었으며, 각각의 경험 구성 요소는 하위 구성 요소를 포함한다[Table 5].

관찰법은 크게 관찰 시기나 관찰자의 참여도, 관찰 환경의 통제 정도에 따라 분류된다. 관찰 시기에 따라서, 관찰 대상 사건 발생 시점과 관찰 시점이 일치하여 관찰자가 대상을 직접 관찰하고 기록하는 직접관찰, 기록이나 사후적 흔적을 통해 사건 발생 이후 관찰하는 간접관찰로 분류할 수 있다. 관찰자의 참여도를 기준으로 한다면 관찰자가 관찰 상황에 참여하는 참여관찰, 참여하지 않는 비참여관찰로 분류된다. 관찰 환경의 통제 정도는 계획된 관찰 절차와 조사지에 따라 진행되는 통제관찰과 자유롭게 관찰하는 비통제관찰로 분류된다.

객관적 경험 데이터 확보를 위해서는 실제 상황에서 사용자의 자연스러운 행동을 관찰하는 것이 중요하다. 그렇기에 공간 경험 데이터를 확보하기 위해서는 관찰에 관여하는 참여관찰이나 통제관찰은 적합하지 않다. 그러나 관찰의 시기는 복합적으로 고려되어야 한다. 당장의 상황을 파악하기 위해서는 관찰 시기와 사건 발생 시기가 동일한 것이 좋지만, 행동 패턴을 파악하거나 간접적, 내재적 수요 파악을 위해서는 사건 발생 후 관찰하는 것이 유리할 수 있다.

이에 본 연구는 관찰법 중 직접, 간접 관찰에 포함되는 상세한 조사 기법을 알아보고, 기준 되는 축을 설정하여 각 조사 기법을 4분면으로 분류하였다(Figure 1 참조). 세로축은 관찰 대상 사건 발생 시점과 관찰 시점의 일치도에 따라 직접, 간접관찰로 구분되며 가로축은 관찰 목적에 따라 개별 사건 중심, 상호적 맥락 중심 관찰로 구분된다. 개별 사건 중심으로 치우칠수록 개체나 사건에 초점을 맞추어 관찰하고 분석하는 것이 강조된 관찰법이며 특정 상황이나 단일의 행동을 이해하는 데 필요하다. 상호적 맥락 중심 관찰은 관계나 상호작용의 맥락을 중심으로 관찰하고 분석하는 것을 강조하며 공간 및 사람 사이의 관계, 행동 패턴 등을 이해하는 데 용이하다.

Figure 1 Categorizing user behavior observation methods

김개천 & 김범중(2004), 김옥남(2009), 김진우(2017), Lipson-Smith, R., & McLaughlan, R.(2002) 문헌 요약

직접 및 간접 관찰, 사건 및 맥락 중심 관찰의 축으로 구분하여 조사 기법을 분류한 내용은 [Table 6]과 같다. 각 관찰 조사 기법은 ①맥락 중심 직접관찰, ②사건 중심 직접관찰, ③사건 중심 간접관찰, ④맥락 중심 간접관찰로 분류된다. ①에는 타운워칭과 몰래 관찰하기 기법이 있으며, ②는 하루 살아보기, 섀도잉이 포함된다. ③의 경우 모바일 에스노그라피, 사용자 다이어리, 포켓 스토리가 포함되며, ④에는 가이드 투어, 비디오 관찰, 흔적조사가 있다.

본 연구에서는 앞서 선행 연구를 기반으로 공간 경험의 구성 요소를 정의하고, 관찰법을 총 4가지 기준으로 구분하였다. 각 관찰법을 통해 수집 가능한 공간 경험 구성 요소를 확인한 것은 [Table 7]과 같다.

①맥락 중심 직접관찰법은 여러 사용자의 행동을 공간 구조 안에서 관찰함으로써 사용자의 행동 목적 유형, 맥락적 상황과 관련된 데이터를 효과적으로 도출할 수 있다. ②사건 중심 직접관찰법은 사용자의 실시간 경험을 자세히 파악하며, 물리적, 서비스적, 인적 상호작용의 세부 내용을 자세히 분석할 수 있다. ③사건 중심 간접관찰법은 사용자의 주관적 감정과 경험을 수집하여 미시적인 측면을 이해하는 데 도움이 된다. ④맥락 중심 간접관찰법은 사용자 경험이 발생한 이후에 조사를 수행하며, 정량적 데이터를 취합할 수 있다.

공간 경험 구성 요소는 개별 사건과 상호적 맥락, 직접과 간접 관찰 분류 내 복합적으로 분포되어 있기 때문에 여러 관찰 기법이 함께 활용되어야 한다.

이에 본 연구에서는 4가지 분류 내에서 가장 보편적으로 활용되는 대표 기법이며, 연구에서 정의한 공간 경험 요소를 수집하기 유리한 관찰법을 한 가지씩 선정하여 통합 사용했다. 우선 ①맥락 중심 직접관찰법에서는 타운워칭 기법을 선정하였다. 타운워칭(Town Watching)은 많은 관찰 대상을 만날 수 있는 곳에서 장시간 관찰하는 방식으로, 관찰 대상자의 행태를 분석하고 분위기와 트렌드를 파악하기 적합하기에 선정하였다(Lee, 2014). ②사건 중심 직접관찰법에서는 섀도잉 기법을 선정하였다. 섀도잉(Shadow Tracking)은 관찰 대상자를 따라가며 행동을 기록하는 방식으로, 다른 관찰법보다 사소하거나 표현되기 어려운 상세한 데이터를 수집하기에 유리하기에 선정하였다(McDonald, 2005). ③사건 중심 간접관찰법에서는 사용자 다이어리 기법을 선정하였다. 사용자 다이어리(User Diary)는 사용자가 특정 경험 시 느낀 감정과 행동 등을 기록한 내용을 관찰하는 방식으로, 상호작용의 자연스러운 맥락 속에서 사용자 관점의 경험 정보에 접근할 수 있기에 선정하였다(Lallemand, 2012). 마지막으로 ④맥락 중심 간접관찰법에서는 비디오 관찰 기법을 선정했다. 비디오 관찰(Video Ethnography)은 고정된 카메라로 녹화된 영상을 통해 관찰하는 방식으로, 관찰 대상자의 무의식적인 행동 패턴과 주변의 환경을 함께 분석할 수 있기에 선정하였다(Song et al., 2008; An & Kim, 2018).

건축 및 공간 분야에서 보편적으로 활용되는 공간 분석 방법 통해 사용자 경험 데이터의 분석이 가능한지 알아보기 위해 선행 연구를 분석했다. 해당 분야에서 주로 활용되는 공간 분석 방법을 정리한 내용은 [Table 8]과 같다.

기존의 방법은 건물, 도시, 지역 및 지형 단위의 데이터 수집을 통해 주로 물리적 증거물을 분석하여 지역적 패턴을 확인하는 데 중점을 둔다. 건물 및 도시의 구조를 이해하고, 지역 단위에서의 행동 및 이동 동향을 예측하며, 이상 현상을 감지하는 등 거시적 시각에서 공간에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 그러나 이러한 방법에서 공간 내 사용자 행동이나 경험에 대한 정보는 소외된다. 즉, 미시적 맥락과 사용자와 공간 간의 상호작용에 대한 이해는 고려되기 어렵다. 공간에서의 사용자 경험을 완전히 이해하기 위해서는 공간의 물리적 구조와 사용자 기반의 정보를 통합적으로 수집하여, 복합적인 관점에서 분석해야 한다.

종합하면, 기존의 공간 분석 방법은 지리적 정량 데이터를 통해 집단적 양상을 발견하거나, 공간의 구조적 특성을 파악하기에 용이하다. 그러나 특정한 공간 내에서 발생하는 사용자 관점의 맥락적 상황과 상호작용 등에 대한 상세한 경험 데이터를 분석하기에는 한계가 있다.

사용자 경험은 범위가 넓고 사용자마다의 주관성을 포함하고 있기 때문에, 데이터가 수집되어도 적절히 분석되기 어렵다. 공간 경험은 특히 공간과 시간의 흐름 속에서만 발생할 수 있기에(Li An et al., 2015), 공간과 시간의 중첩적인 분석을 통해서만 이해될 수 있다.

기존의 공간 분석 방법은 물리적 증거 기반의 정량적 분석에 초점을 두어 복합적인 경험에 대한 구조화가 어려운 한계가 있었다. 또한 물리적 증거물을 기반으로 하기에 사용하는 기준에 따라 결과가 달라질 수 있어 정량적인 단위에 매우 민감하다(Schmit et al., 2006; Glatte, 2015). 반면 사용자 경험을 시공간을 기반으로 매핑(mapping)하는 경험 매핑 방법은 공간, 시간 모두를 고려하여 복잡한 관찰 기반 공간 경험 데이터를 효과적으로 구조화할 수 있다. 때문에 사용자의 문제를 해결하고, 다양한 경험을 포착, 분석하여 향상시키려 할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있다(Samson et al., 2017; Mckelvey & Frank, 2018).

경험 매핑은 주로 서비스디자인의 분야에서 사용되는 방식으로, 사용자 관점의 경험을 이해하고 문제를 파악하는 데 적합하다. 경험 매핑에 관련해 저술한 제임스 칼바흐(Kalbach, 2020)는 경험은 시간의 경과에 따른 행동, 생각, 감정 등 상황에 대한 모든 것을 포함하면서 가변적이고 주관적이기에, 경험을 이해하는 핵심적인 방법은 경험을 시각적으로 표현하는 모델을 만드는 것이라고 말했다. 여기서 모델, 즉 경험의 매핑은 모든 것을 한눈에 파악하게 하여 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있게 돕는다. 매핑을 통해 경험을 시각화함으로써 관찰된 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있으며, 이후의 서비스 전략에 도움이 되는 제안을 구상할 수 있다.

경험 매핑은 분석의 축에 따라 시간적, 공간적, 계층적, 네트워크 구조로 분류될 수 있다(Figure 2 참조). 가장 보편적으로 경험 매핑에 사용되는 방식은 시간에 따라 행동 및 사건을 배치하는 시간적 구조이다. 공간적 구조는 물리적 위치를 기준으로 상호작용 위주의 경험을 분석하는 것에 용이하다. 계층적 구조는 정보의 위계를 기준으로 경험의 여러 측면을 논리적으로 배열하는 데 사용된다. 네트워크 구조는 경험 내 여러 요소를 연대적, 혹은 계층적 축으로 배열하여 각 요소 간의 상호 관계를 설명하는 데 유용하다.

Figure 2 Types of experience mapping structures (Kalbach, 2020)

본 연구에서는 사용자의 공간 경험을 시공간적 측면에서 분석할 수 있도록 시간적 구조 및 공간적 구조의 경험 매핑 방식을 선정했다. 시간적 구조는 사용자가 특정 서비스를 이용하는 전반 과정에서의 상호작용과 일련의 사건들을 시간에 따라 시각적으로 묘사하는 방법이다(Rosenbaum et al., 2017). 사용자 측면에서 여정을 구조화하여 경험적 통찰력을 제공할 수 있다(Halvorsrud et al., 2016). 공간적 구조는 공간 내에서의 사용자 움직임과 반응 등을 추적하여 공간에 매핑함으로써, 사용자의 경험을 분해하여 새로운 정보를 얻을 수 있게 해준다(Kirchberg & Tröndle, 2015). 지리적 위치나 행동 정보뿐만 아니라 사용자의 공간 인지도 등도 공간에 매핑하여, 공간이 사용자에게 영향을 주는 다양한 측면을 파악할 수 있다(Salama et al., 2013).

사용자 조사는 오피스 공용 공간과 공간 사용자를 대상으로, 공간 경험 개선을 위한 경험 데이터를 수집 및 분석하기 위해 진행했다. 타운워칭, 섀도잉, 비디오 관찰법, 사용자 다이어리를 활용하여 사용자 경험 데이터를 수집하며, 관찰법별 조사 계획은 아래와 같다[Table 13].

비디오 관찰을 위해 조사 대상지인 오피스 로비 공용 공간에 4대의 카메라를 설치했다. 타운워칭과 섀도잉은 비디오 관찰과 같은 시간대에 진행하여, 주변 환경과 행동 패턴에 대한 정량적 데이터와 사용자 행동과 맥락적 상황에 대한 데이터를 함께 수집할 수 있도록 설계했다. 섀도잉은 타운워칭 시 관찰되는 불특정 인물에 대해 진행하여, 타운워칭으로만 파악하기 힘든 사용자의 감정과 상호작용에 대한 상세한 데이터를 수집하도록 했다. 사용자 다이어리는 사용자가 직접 작성한 조사지를 수거하여 사용자의 감정과 불편점을 수집할 수 있도록 하였다.

타운워칭 및 섀도잉 시 현장에서 바로 맥락적 관찰 데이터를 수집하여 기록하기 위한 현장 조사지, 사용자가 직접 공간에 대한 내용을 기록할 수 있도록 하는 사용자 다이어리 조사지는 도면 기반으로 구성하여 관찰자와 조사 대상 사용자들에게 배포했다(Figure 5 참조). 현장 조사지는 공간 경험 요소를 중심으로 관찰된 내용을 기재할 수 있도록 하였으며, 사용자 다이어리의 경우 사용자가 공간을 활용하는 맥락 안에서 겪는 사용자 관점의 감정과 경험을 기재하도록 하였다, 이를 위해 사용자 다이어리의 상세 항목은 공간의 주요 접점에 대한 활용 빈도와 목적, 동반인, 활용 시 느낀 감정, 불편과 필요를 느끼는 공간/시설로 구성하였다.

Figure 5 Investigation paper for observation

사용자 경험 데이터 수집을 위해 실제 조사를 진행했다. 비디오 관찰은 4대의 카메라를 통해 진행되었으며, 사전 설정 기간인 2일 동안 매일 8시간씩 총 16시간 분량의 영상 데이터를 확보하였다. 타운워칭과 섀도잉은 비디오 관찰과 같은 기간 및 시간대에 진행하여 맥락적 해석이 가능한 경험 데이터를 수집했다(Figure 6 참조). 비디오 관찰, 타운워칭, 섀도잉은 해당 기간 중 공간을 이용하는 불특정 사용자를 대상으로 진행되었다.

Figure 6 Photos from field observations

사용자 다이어리는 관찰 대상 공간을 주 5일 이상, 전 시간대에 걸쳐 두루 이용하는 7명을 대상으로 조사지를 배부하여 평소 이용하던 공간 및 시설 관련 생각을 기재하게 하였다. 공간의 주 사용자인 입주사 임직원 중 20대부터 50대까지의 연령대의 사용자를 고르게 선정하였으며, 선정 시 아이가 있거나 방문객 접대가 많은 등의 특이사항을 반영하여 각 입장에서의 공간 경험을 수집했다. 관찰 결과, 사용자별 자주 활용하는 공간의 특성이나 활용 시간대 등의 이용 맥락과, 공간 및 시설의 문제점 및 수요를 확인했다(Figure 7 참조).

Figure 7 User diaries

수집된 경험 데이터를 분석이 가능한 형태로 구조화하기 위해, 기본적인 분석을 수행했다. 각 관찰 기법별 수집된 경험 데이터를 모아 분석에 활용 가능한 방식으로 구조화하면서, 공간 경험 구성 요소와 관련된 데이터가 모두 도출되었는지 확인했다.

본 연구에서는 출근, 점심, 오후, 퇴근 시간대별 2시간씩 매일 8시간을 2일에 걸쳐 관찰하여 총 16시간 분량의 데이터를 수집했다. 단, 사용자 다이어리는 사용자가 하루 동안의 공간 활용에 대해 직접 조사지에 기재하도록 하였다. 비디오 관찰의 경우 시간대별 가장 유동 인원이 많은 구간을 표본 구간으로 설정하고 해당 구간을 트리밍(trimming)하여 데이터를 정제했다. 분석은 표본 구간을 대상으로 진행되었다. 타운워칭과 섀도잉은 비디오 관찰과 같은 시간대에 현장 조사를 진행하여 조사지에 관찰 내용을 기재했다.

관찰을 통해 수집한 모든 경험 데이터는 공간 경험 구성 요소를 기준으로 분류하였다. 분석 결과, 모든 공간 경험 요소가 확인되었으며, 일부 하위 요소는 추가되었다. 행동(ACT)의 하위 요소로 의식적/무의식적 행동이, 이동(MOV)의 하위 요소로 동선 유형, 이동비율, 제약요소가 추가되었다.

사용자(ATR), 행동(ACT), 동선(MOV)은 하위 항목에서 다음과 같은 유형이 도출되었다. 사용자(ATR)의 객관적 특성의 경우, 사용자 유형에 따라 임직원, 방문객, 혼합, 기타로 4가지로 구분됐다. 대부분의 사용자가 입주사 임직원 혹은 입주사에 방문한 방문객, 이들의 혼합으로 확인되었다. 기타의 경우, 부모와 함께한 어린이, 배달원, 화장실 등 내부 시설만 잠시 이용하는 소수의 사용자를 포함하였다. 행동(ACT)의 경우, 목적별 행동은 대기, 식음, 대화, 회의, 개인 업무, 통화, 휴식, 앞선 6가지에 포함되지 않는 기타로 총 7가지 유형이 도출되었다. 행동별 빈도는 1회, 2~3회, 4회 이상으로 구분되었으며, 소요 시간은 10분 미만부터 50분 이상 내에서 구분되었다. 이동(MOV)에서 동선 유형은 직선, 경유, 혼합으로 분류되었다.

분석에 편의를 더하기 위해 상위의 공간 경험 구성 요소인 사용자, 행동, 상호작용, 이동, 상황, 환경, 사물에는 별도 코드를 붙여 구분했으며, 상세 항목 중 분석의 주요한 기준점이 되는 시간대, 공간요소, 환경 내 사물은 별도의 하위 코드를 설정했다[Table 14].

분석된 결과를 기반으로 경험을 매핑하고, 이에 따른 기회영역을 제시하기 위해 종합적인 분석을 진행했다. [Stage3]에서 1차로 정제된 공간 경험 데이터를 앞서 설계한 분석의 틀에 따라 사용자의 동선, 공간 활용도, 이용 여정 3가지 기준으로 구분하여 분석하였다.

(1) 사용자의 이동에 따른 공간 내 동선 분석

공간의 구조에 따라 사용자가 받는 영향을 거시적인 관점에서 이해하기 위해 사용자의 동선을 분석했다. 사용자가 공간 내에서 이동하며 나타나는 동선의 유형을 파악함으로써, 공간의 효율성을 향상시키고 경로의 흐름에 맞는 경험을 설계하는 데 필요한 시사점을 도출하기 위한 목적으로 진행하였다.

① 공간 내 동선 분석 방법

공간 경험 구성 요소 중 이동(MOV)의 동선 유형, 이동 비율, 제약요소, 상황(SCN)의 시간대, 환경(ENV)의 공간요소, 이외 사용자(ACT) 및 사물(OBJ)을 중심으로, 비디오 관찰과 타운워칭을 통해 추출된 경험 데이터를 분석했다[Table 15]. 비디오 관찰을 통해 수집된 영상 기반 데이터를 통해 시간에 따른 사용자의 이동 패턴을 확인하였다. 이 때 구체적인 상황과 주변의 환경은 타운워칭의 기록지를 통해 확인하였다.

SCN	ENV		MOV
시간대	시작점	도착점	동선 유형	이동 비율	제약요소
M	OG2	IG1	직선	49%	• OG2 수동문 어린이(노약자) 특히 이용 불편 • 흡연 후 꽁초 처리로 T4(LL1) 경유, 동선 비효율 발생 • OG1 수동문 어린이(노약자) 이용 불편 • 출근 피크 타임대 혼잡도 상승, IG1 앞 대기 발생
	IG1	OG2	혼합	30%
	OG2	OG2	직선	12%
	IG1	OG1	혼합	6%
	OG2	LL1	경유	3%
	동선 매핑
* 공간 경험 구성 요소: 상황(SCN), 환경(ENV), 이동(MOV) * 공간 접점: 로비 휴게실1,2(LL1,2), 로비 방풍실1,2(LW1,2), 로비 카페(LC), 로비 통로(LA) * 상세 접점: 6인용 테이블/의자(T1, LL1), 4인용 테이블/의자(T2, LL1), 모빌리티 보관소(T3), 쓰레기통(T4), 안내데스크(T5), 4인용 테이블/의자(T6, LL2), 전자기기 충전소(T7), 택배 보관소(T8) * [Table 14] 참조

분석의 목적은 전반적인 사용자의 이동 패턴을 종합하여 동선 유형을 확인하는 것이기 때문에, 이동의 시작점과 도착점을 기준으로 동선을 구분하여 도면 위 표시하고, 동선에 포함된 인원수에 따라 선의 굵기를 다르게 하였다. 이동비율은 각 시간대별 표본 구간에서 집계된 전체 인원 대비 해당 동선의 이용자수를 백분율로 계산하여 산정했다.

관찰 결과 동선의 유형은 목적지로 직행하는 직선형과 특정 지점에서 정지하는 경유형, 잠깐의 일시정지만 발생한 직선/경유 혼합형이 발견되었기에 이를 분류하여 기재했다. 또한, 각 동선 내 이동에 방해되는 구간이 발생한 경우 이를 제약요소로 구분했다.

② 공간 내 동선 분석 결과

시간대별 이동 패턴을 분석한 결과를 바탕으로 동선 유형과 이동 비율, 제약요소를 종합적으로 도면에 매핑하여 시각화하였다. 매핑을 통해 동선 유형과 제약요소 발생 지점을 직관적으로 파악하고, 시간대별로 비교하거나 통합하여 분석할 수 있도록 했다.

시간대별 동선 매핑의 결과는 다음과 같다[Table 16].

출근 시간대 동선 매핑			점심 시간대 동선 매핑
제약 요소	OG1, OG2	어린이 및 동반인, 모빌리티 보유자 출입구 이용 불편	제약 요소	LL1	시설이 부족하여 이용하지 못함
				LA	여러 동선이 겹쳐 혼잡도 상승
	T4	모빌리티 보관소, 쓰레기통 이용 위해 경유, 동선 비효율 발생
				T5	안내데스크 사용자와 출입구 사용자가 겹쳐 혼잡도 상승
	IG1	내부로 들어가기 위해 인원이 몰려 혼잡도 상승
				OG1	출입구 이용이 불편하여 지연 발생
오후 시간대 동선 매핑			퇴근 시간대 동선 매핑
제약 요소	OG1, OG2	출입구 폭이 작아 택배원의 수레 이용 어려움, 출입구 이용 불편	제약 요소	OG1, OG2	어린이 및 동반인, 모빌리티 보유자 출입구 이용 불편, 출입구 이용 불편하여 지연 발생
	IG2	여러 동선이 겹쳐 혼잡도 상승

출근 시간대의 경우, 외부 출입구2(OG2)에서 내부 출입구1(IG1)로 향하는 동선이 49%가 이용하는 메인 동선으로 확인됐다. 제약요소는 대부분 내·외부 출입구에서 발생했다. 점심 시간대의 경우, 내부 출입구1(IG1)에서 외부 출입구2(OG2)로 향하는 동선이 30%가 이용하는 메인 동선으로 파악됐으며, 통로(LA) 중심으로 다양한 동선이 발견되었다. 주요 제약요소는 내·외부 이동 사이 공간인 통로(LA)에서 발견됐다. 오후 시간대의 경우, 외부 출입구2(OG2)와 내부 출입구1(IG1) 사이를 오가는 동선이 60%가 이용하는 메인 동선으로 파악됐다. 타 시간대 대비 동선 종류가 가장 적었으며, 내·외부 출입구에서 제약요소가 발견되었다. 퇴근 시간대의 경우, 내부 출입구1(IG1)에서 외부 출입구2(OG2)로 향하는 동선이 67%가 이용하는 메인 동선으로 확인됐다. 외부 이동 전 사용자들이 모빌리티 보관소(T3)나 휴게실(LL1, LL2), 통로(LA)를 경유하기도 했다. 제약요소는 외부 출입구1, 2(OG1, OG2)에서 발생했다.

동선에 대한 종합 시사점을 도출하기 위해, 시간대별 매핑을 하나의 매핑으로 통합했다(Figure 8 참조).

Figure 8 Movement flow mapping analysis

외부 출입구2(OG2)와 내부 출입구1(IG1) 사이를 오가는 동선이 유동인원이 가장 많은 메인 동선으로 확인되었다. 해당 동선을 포함하여 통로(LA) 구간에서 가장 많은 동선이 발견되었다. 이외에는 휴게실(LL1, 2)과 외부 출입구1(OG1) 출입 동선이 주요하게 확인되었다.

유동인원이 가장 많은 동선을 포함하여 다양한 동선 유형이 통로(LA) 내에서 발생하였는데, 이로 인해 해당 공간에서 동선이 겹치는 구간을 중심으로 혼잡도가 증가하였다. 이를 통해 여러 방향으로 향하는 동선의 복잡성을 고려한 통로(LA) 내 동선 재설계가 필요함을 확인하였다.

동선을 방해하는 제약요소는 주로 외부 출입구1, 2(OG1, OG2)에서 발생하였다. 로비 방풍실1, 2(LW1, 2) 사이에 두고 수동문과 자동문이 이중으로 존재하는 구조로, 수동문 통과 시의 불편함이 가장 큰 불편점으로 확인되었다. 수동문은 어린이에게 특히 위험했으며, 유모차나 개인 모빌리티 보유자가 이용하기 불편했다. 모든 문은 폭이 좁아 큰 짐이나 수레가 지나가기 어려웠다. 이를 통해 각 출입구가 제 기능을 수행하지 못하고 있으며, 노약자를 포함한 다양한 사용자를 고려하여 사용성을 개선할 필요가 있음을 확인하였다.

이외 로비 휴게실1, 2(LL1, 2)의 경우 사용자가 몰리는 점심 시간대에 테이블/의자(T1, 2, 6) 수가 부족하여 휴게실에 머무르지 못하고 돌아가는 사용자가 있음을 확인하였다. 또한 출퇴근 시간대에 모빌리티 보관소(L4) 등의 시설 이용을 위해 휴게실1(LL1)을 경유해야 함을 확인하였다. 이를 통해 휴게실 내 시설을 사용자의 필요와 동선의 편의를 반영하여 재구성할 필요가 있음을 확인하였다.

공간 내 사용자의 동선 매핑 방법을 활용한 결과, 공간의 구조에 따른 사용자의 이동 관련 경험을 확인할 수 있었다. 공간에 영향을 받는 사용자의 동선과 제약을 확인하여, 공간 구조적 문제를 파악하고 이를 사용자의 가시적, 비가시적 요구에 맞게 개선하기 위한 시사점 도출이 가능했다.

또한, 앞서 수립한 분석 틀에 따라 공간 경험 요소 중 사용자의 객관적 특성, 이동 내 동선 및 제약, 상황 내 시간대, 환경의 공간요소, 환경 내 사물을 기준으로 관찰 데이터를 수집하고, 이를 공간적 구조의 경험 매핑을 활용하여 분석할 수 있음을 확인하였다.

(2) 사용자의 행동에 따른 공간 활용도 분석

사용자의 공간별 이용 목적과 활용도를 파악하기 위해, 사용자의 행동을 중심으로 경험 데이터를 분석했다. 공간 활용 현황을 분석함으로써, 공간을 보다 활성화시키고 사용자의 수요에 맞는 공간 경험을 제공하는 데 필요한 시사점을 도출하기 위한 목적으로 진행하였다.

① 공간 활용도 분석 방법

공간 경험 구성 요소 중 행동(ACT)의 목적별 행동, 행동 빈도 및 소요시간, 환경(ENV)의 공간요소, 환경 내 사물(OBJ), 상황(SCN)의 시간대, 사용자(ATR)의 감정 및 특성을 중심으로 비디오 관찰과 타운워칭을 통해 추출된 경험 데이터를 분석했다[Table 17]. 비디오 관찰을 통해 수집된 영상 기반 데이터를 통해 사용자가 머무르는 특정 점점과 머무른 빈도, 시간을 확인하였다. 해당 접점에서 사용자의 목적, 주변의 환경과 상황, 사용자 유형은 타운워칭의 기록지를 통해 파악하였다.

분석의 목적은 사용자 행동을 중심으로 사용자가 공간을 이용하는 목적을 파악하고 공간별 활용도를 알아보기 위함으로, 환경(ENV) 중 공간 구조 및 상세 접점을 기준으로 하여 분석을 시행했다. 접점에서 발생한 목적별 행동, 행동별 빈도, 소요시간, 사용자의 객관적 특성을 집계하여, 시간대별로 종합하였다.

② 공간 활용도 분석 결과

시간대 및 공간을 기준으로 사용자의 공간 이용 목적에 따른 행동을 분석한 결과를 직관적으로 파악하기 위해 매핑으로 시각화하였다. 매핑에 선행하여, 시각화를 위해 목적별 행동, 빈도, 소요시간, 사용자의 특성을 범례로 구성한 것은 Figrue 9와 같다.

Figure 9 Behavioral symbols

시각적 기호로 범례를 구성하여, 시간대별 나타난 각 경험 요소를 도면 위 매핑하였다. 출근, 점심, 오후, 퇴근 시간대에 따라 별도의 매핑을 도출하여 각각의 차이를 알아보고 앞서 동선 매핑과 비교하며 분석할 수 있도록 했다. 각 시간대별 분석 결과는 다음과 같다[Table 18].

출근 시간대 공간 활용 매핑			점심 시간대 공간 활용 매핑
제약 요소	LL1	• 출근 전 임직원의 휴식, 통화, 대기 • 임직원 간의 대화 • 임직원, 기타(어린이) 사용자의 내부 시설(T3) 이용	제약 요소	LL1	• 임직원 간의 식음, 대화 • 임직원의 휴식, 업무, 잠시 대기
	LL2	• 출근 전 임직원의 업무, 통화, 휴식 • 임직원 간의 업무 미팅 • 안내데스크(T5)에서 택배 등 수령, 방문객을 위한 등록 절차 실행 • 내부 시설(T7) 이용		LL2	• 임직원 간의 대화, 업무 미팅 • 임직원의 휴식, 식음, 내부 시설(T7) 이용, 대기 • 방문객의 안내데스크(T5) 이용 • 기타(배달원) 사용자의 안내데스크(T5) 문의
	LA	• 임직원 간의 대화 • 잠시 서서 대기, 통화		LA	• 임직원, 방문객의 대기
오후 시간대 공간 활용 매핑			퇴근 시간대 공간 활용 매핑
제약 요소	LL1	• 임직원의 휴식, 대화, 식음, 업무 미팅, 업무, 통화 • 임직원, 방문객의 대기	제약 요소	LL1	• 임직원의 휴식, 대화, 대기 • 임직원, 기타(어린이) 사용자의 내부 시설(T3) 이용
	LL2	• 임직원, 방문객의 휴식, 대화, 통화 • 기타(배달원) 사용자의 택배 보관소(T8) 이용		LL2	• 임직원의 휴식, 통화
	LA	• 임직원의 통화, 대화 • 임직원, 방문객의 대기 • 방문객의 안내데스크(T5) 이용		LA	• 기타(배달원) 사용자 출입

출근 시간대의 경우, 사용자가 가장 많이 활용하는 공간은 로비 휴게실1, 2(LL1, 2)로 드러났다. 주 사용자는 임직원으로, 각 휴게실은 통화, 휴식 등의 목적으로 활용되었다. 또한 휴게실 내 모빌리티 보관소(T3)나 전자기기 충전소(T7)를 이용하는 비율이 높게 나타났다. 점심 시간대의 경우에도 로비 휴게실1, 2(LL1, 2)가 가장 많이 이용되었으며, 주 사용자는 임직원이었다. 사용자들은 휴게실을 주로 대화와 휴식, 식음의 목적으로 활용했다. 이외 방문객과 기타 사용자의 안내데스크(T5) 이용 비율이 높게 나타났다. 오후 시간대의 경우, 로비 휴게실1, 2(LL1, 2)뿐만 아니라 통로(LA), 택배 보관소(T8)까지 타 시간대에 비해 고르게 활용되고 있었다. 사용자 유형 또한 다양하게 드러났다. 휴게실1(LL1)에서는 휴식, 통화, 대화, 식음, 미팅 등 다양한 목적이 혼재되었으며, 휴게실2(LL2)는 휴식의 빈도가 높았다. 통로 공간(LA)은 주로 대화나 통화, 대기의 목적으로 사용되었다. 퇴근 시간대의 경우 가장 적은 종류의 행동이 발견되었으며, 주로 로비 휴게실1, 2(LL1, 2)가 임직원의 휴식 목적으로 활용되었다. 이외 모빌리티 보관소(T5)와 안내데스크(T5)의 기타 서비스 활용도가 높게 나타났다.

공간 활용도에 대한 종합 시사점을 도출하기 위해, 시간대별 매핑 결과를 하나로 종합했다(Figure 10 참조).

Figure 10 Spatial utilization mapping analysis

우선, 로비 휴게실(LL1, 2)이 가장 활발히 이용되는 공간으로 확인되었으며, 테이블/의자(T1, 2, 6)를 중심으로 식음, 대화, 미팅, 업무, 통화, 휴식의 모든 행동 유형이 발견되었다. 이 때 임직원의 경우 휴게실1(LL1)을 주로 이용하였고, 방문객은 정문(OG1)과 가까운 휴게실2(LL2)를 이용하는 경향이 나타났다. 이를 통해 현재의 공간이 다양한 행동 유형을 고려하여 설계되어 있는지 점검이 필요함을 확인하였다. 또한 방문객을 위한 시설은 정문(OG1)과 가까이 구성하고, 내부 직원의 자유로운 활용을 위한 시설은 보다 안쪽의 공간에 구성하는 것이 사용자별 편의를 향상할 수 있는 방향임을 확인하였다.

어린이를 동반하여 출퇴근하는 임직원의 경우, 휴게실1(LL1)의 모빌리티 보관소(T3)에 유모차 등을 보관하였다. 이는 앞서 동선 매핑에서도 관찰된 것으로, 어린이 동반 임직원을 위한 편의 시설이 요구될 가능성을 확인하였다.

통로 공간(LA)에서 서서 대기하는 임직원, 방문객이 다수 존재하였으며, 앞서 동선 매핑의 결과에서 나타난 통로(LA) 공간의 혼잡도를 향상하는 원인이 서서 대기하는 행위가 될 수 있음을 파악하였다. 이에 잠시 대기할 수 있는 별도 시설이 마련될 경우, 통로(LA)의 혼잡도를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

이외 다양한 사용자가 기타 목적으로 안내데스크(T5)를 이용하고 있음을 파악하였으며, 이를 통해 현재의 안내데스크(T5)가 여러 사용자를 대응하기에 적절한지 검증해야 함을 확인하였다. 또한 기타로 분류된 행동 중 배달 관련 행동이 다수 관찰되어, 배달 과정의 편의 향상을 위한 공간 분리가 필요할 가능성을 확인하였다.

사용자의 공간 활용 매핑 방법을 활용한 결과, 사용자별 공간 활용도 현황을 확인할 수 있었다. 공간 이용 시 나타나는 사용자의 행동으로, 공간과 내부 시설의 실질적 사용성을 확인하고 쉽게 드러나지 않는 사용자의 요구를 해석할 수 있었다. 이를 통해 사용자 중심의 공간 구성, 내부 시설 개선을 위한 시사점 도출이 가능했다.

앞서 수립한 분석 틀에 따라 공간 경험 요소 중 사용자의 감정 및 특성, 행동 및 빈도와 소요시간, 상황 내 시간대, 환경의 공간요소, 환경 내 사물을 기준으로 관찰 데이터를 수집하고, 이를 공간적 구조의 경험 매핑을 활용하여 분석할 수 있음을 확인하였다.

(3) 사용자의 공간 이용 여정 분석

사용자 관점에서 공간을 이용하며 나타나는 여정을 이해하기 위해, 시간의 흐름에 따른 사용자의 구체적인 공간 이용 상황과 상황 내에서 발생하는 주요 불편점을 도출하여 하나의 여정 매핑으로 구성했다.

사용자 중심의 미시적 관점에서 경험을 분석하여 사용자가 공간을 활용하며 나타나는 복합적인 맥락을 파악하고, 사용자의 여정에 맞는 공간 경험을 구성하는 데 필요한 기회영역을 확인하는 목적으로 진행하였다.

① 공간 이용 여정 분석 방법

공간 경험 구성 요소 중 사용자(ATR), 행동(ACT), 상호작용(INT), 상황(SCN), 환경(ENV), 사물(OBJ)을 중심으로, 섀도잉, 타운워칭, 사용자 다이어리를 통해 추출된 경험 데이터를 분석했다. 타운워칭과 섀도잉을 통해 사용자의 공간 이용 여정과 상세한 상호작용을 확인하였으며, 사용자 다이어리에서 드러난 사용자 관점의 주관적 기록을 통해 주요 경험과 페인포인트 관련 해석을 보완하였다.

사용자의 공간 이용 여정을 분석하여 하나의 매핑으로 구성하기 위해 다음과 같이 2단계의 과정을 거쳤다. 첫째, 섀도잉과 타운워칭을 통해 수집된 경험 데이터를 시간대별 사용자의 공간 이용 상황으로 구조화하고, 여정의 단계를 분류했다. 둘째, 앞서 구조화한 공간 이용 상황에 따른 공간 접점별 주요 페인포인트를 도출하고, 사용자 다이어리에서 드러난 페인포인트를 통합했다.

먼저, 수집된 경험 데이터를 사용자의 공간 이용 상황으로 구조화하기 위해 섀도잉과 타운워칭에서 나타난 모든 에피소드를 1차 분석했다. 에피소드는 출근, 점심, 오후, 퇴근 시간대별 특정한 상호작용(INT)이나 행동(ACT)이 발생했을 때를 기준으로 선정했다. 총 51가지의 에피소드가 도출되었으며, 에피소드 분석 예시는 [Table 19]와 같다.

에피소드	[EP1] 외부 출입구(OG2) 수동문 이용
에피소드 사진	공간 경험 구성 요소		관찰 내용
	ATR	객관적 특성	임직원, 개인 혹은 2~3명 이동
	ACT	의식적 행동	OG1의 양쪽 여닫이문을 이용하여 로비 진입
		무의식적 행동	사용이 불편한 모습으로 얼굴을 찡그림
	INT	물리적	로비 진입을 위해 여닫이문을 사용
		서비스적	불편한 여닫이문 사용에 어려움을 겪는 직원은 보안요원이 문을 열어줌
		인적	출근 중인 다른 직원들과 마주치며 인사
	SCN	분위기	여러 사람들이 몰려 들어오며 혼잡한 분위기
	ENV	공간요소	로비 방풍실1(LW1), 외부 출입문(OG2)
		감각요소	부산스러운 발걸음 소음, 어두운 조명과 조도
	OBJ	사용자 소유물	휴대폰, 커피 및 음식, 이어폰
에피소드	[EP2] 아침이나 음료 등을 들고 로비 내부로 진입
에피소드 사진	공간 경험 구성 요소		관찰 내용
	ATR	객관적 특성	임직원, 개인 혹은 2~3명 이동
	ACT	의식적 행동	간단한 아침이나 음료를 챙기며 걸어 감
		무의식적 행동	우측으로 통행하며 사람들과 마주치지 않으려 노력
	INT	인적	마주치는 상주 직원과 목례로 인사를 나눔
	SCN	분위기	소리가 울리지 않아 조용하고 정적인 분위기
	ENV	공간요소	로비 통로(LA)
		감각요소	밖에서 빛이 들어오나 어두운 조명
	OBJ	사용자 소유물	아침이나 음료, 사원증, 휴대폰

이후 사용자의 공간 이용 여정 단계를 구분하기 위해, 각 시간대별 동일한 맥락 내에서 발생한 에피소드를 하나의 상황으로 묶어 구조화했다. 예를 들어, 출근 시간대의 E1, E2는 모두 임직원이 출근하는 맥락 내에서 발생한 에피소드이다. 따라서 ‘임직원이 출근하는 상황’으로 통합될 수 있다. 출근 시간대부터 퇴근 시간대까지 총 25가지의 맥락적 상황이 도출되었으며, 상황에서 드러난 맥락의 공통성을 기준으로 사용자의 공간 이용 여정을 25개 단계로 구분했다. 시간대별 단계 및 맥락적 상황을 요약한 예시는 [Table 20]과 같다.

다음으로 공간 이용 상황에서 드러난 공간 접점별 주요 페인포인트를 파악했다. 이를 위해 먼저 사용자 다이어리를 통해 수집된 경험 데이터를 불편점과 개선점 중심으로 구조화했다[Table 21].

이후 앞에서 도출한 맥락적 상황과 사용자 다이어리 분석을 통합하여 주요 페인포인트를 도출했다. 전 시간대에서 외부 출입구에 대한 이용 제약, 목적에 따라 별도의 공간이 구성되지 않음, 로비 카페 이용 불편, 로비 자체의 부정적 분위기, 임직원의 복지 및 편의를 위한 서비스 부족, 비효율적 동선, 안내 시스템의 접근성 미흡의 총 7가지 주요 페인포인트가 도출되었다. 단, 7가지에 대한 우선순위는 시간대별로 상이했다. 페인포인트는 여정 단계 및 상황에 대응시킬 수 있도록 시간대 및 공간 접점별 세부 페인포인트로 상세 분석하였다[Table 22].

② 공간 이용 여정 분석 결과

사용자 관점에서 공간을 이용하며 나타나는 여정을 하나의 매핑으로 통합하여 시각화했다(Figure 11 참조). 여정 매핑의 가로축을 사용자 여정의 단계로, 세로축을 해당 단계에 따른 상황, 페인포인트, 기회영역으로 구성하였다. 여정의 단계는 앞서 [Table 19]에서 도출한 단계가 시간 순대로 전개된다. 상황에는 각 단계에 맞는 맥락적 상황과, 이에 따른 공간 및 상세 접점이 포함된다. 페인포인트는 각 단계에 맞는 사용자 감정, 세부 페인포인트, 페인포인트의 체감도가 포함된다. 사용자 감정은 사용자 다이어리를 통해 직접 언급된 인용구로, 페인포인트 체감도는 관찰을 종합하여 측정한 주요 페인포인트 발생 빈도로 나타냈다.

Figure 11 User journey mapping

사용자의 공간 이용 여정을 매핑하여 분석한 결과는 다음과 같다.

출근 시간대 주요 사용자는 임직원으로, 출근, 업무 전 행위, 타인과 소통, 외부 시설 이용의 4단계로 사용자 여정이 진행되었다. 출근 단계에서는 출입구 사용 제약(P1)이 가장 큰 페인포인트로 체감되었으며, 출입구 사용 시 어린이를 동반한 임직원은 더욱 큰 불편을 겪고 있었다. 이외 잠깐의 대기나 통화를 위한 공간이나 시설이 부재한 점, 배달물 수령 및 방문 등록을 모두 안내데스크(T5)에서 진행해야 하는 점이 불편점으로 나타났다.

점심 시간대는 이동과 시설 이용, 음식 및 택배 수령, 식사 후 휴식, 업무의 4단계로 사용자 여정이 진행되었다. 식사를 위해 이동하거나 배달 음식을 수령하는 상황이 나타났으며, 식사 후 휴식하거나 업무를 하는 상황이 뒤를 이었다. 출입구 사용 제약(P1)과 목적별 공간 미분리(P2)가 높은 체감도의 페인포인트로 드러났다. 상세 페인포인트로는 전자기기 충전소(T7)나 안내데스크(T5) 이용의 불편함, 대기 공간의 부재, 휴식과 업무를 위한 공간이나 시설 부재가 확인되었다.

오후 시간대는 임직원과 방문객의 업무, 대기 및 내·외부 이동의 2단계로 사용자 여정이 진행되었으며, 업무 단계에서의 목적별 공간 미분리(P2)가 가장 큰 페인포인트로 나타났다. 또한 로비의 어두운 분위기(P4), 로비 카페 이용 제약(P3)이 페인포인트로 드러났으며, 업무 집중이 어려운 공간과 불친절한 안내에 대한 상세 내용이 확인되었다.

퇴근 시간대는 임직원의 퇴근 및 대기, 음식 및 택배 수령, 식사 후 휴식 3단계로 사용자 여정이 진행되었다. 타 시간대 대비 다양한 페인포인트가 나타났지만, 가장 높은 체감도는 출입구 사용 제약(P1)으로 확인되었다.

전 시간대에 걸쳐 외부 출입구 사용 제약(P1), 목적별 공간 미분리(P2)가 주요한 페인포인트로 나타났다. 그 외 로비의 어두운 분위기(P4), 로비 카페 이용 제약(P3), 편의 시설 미흡(P5)이 주요한 페인포인트로 드러났다. 이를 통해 출입구의 안전 및 접근성 개선, 활용도 높은 다양한 공간 및 시설 제공, 밝은 분위기로의 공간 개선, 편의 시설 확장에 대한 기회영역을 확인하였다. 또한 임직원, 방문객, 배달원, 노약자 등 사용자 유형이나 시간대별 주요 페인포인트가 상이하기에, 사용자 특성, 시간과 상황의 특수성을 고려하여 공간을 개선할 필요가 있음을 파악하였다.

사용자의 공간 이용 여정 매핑 방법을 활용한 결과, 사용자가 공간을 활용하며 나타나는 맥락과 상황을 여정 중심으로 확인할 수 있었다.

시간에 따른 사용자의 공간 활용 상황을 단계별로 분석하고, 각 단계별 구체적인 접점과 사용자 감정, 페인포인트를 확인하였다. 이를 통해 앞서 동선 매핑과 공간 활용 매핑에서 드러나지 않은 상황에 대한 맥락적 이해도를 높일 수 있었다. 전반적인 여정을 분석함으로써 단편적인 문제점 해결을 넘어 사용자 경험을 개선하기 위한 시사점 도출이 가능했다. 또한, 관찰을 통해 앞서 수립한 분석 틀에 따라 공간 경험 요소 중 이동 외 모든 요소를 수집하고, 이를 시간적 구조의 경험 매핑을 활용하여 분석할 수 있음을 확인하였다.