본 연구는 일본 마쓰에 시의 임시 이벤트 공간을 사례로, 생성형 AI를 활용한 데이터 기반 분석을 통해 시각적 매력도와의 관계를 규명하고자 한다. 마쓰에 시의 임시 이벤트를 대상으로, 참가자들의 시각 정보 처리에 있어 인지적·문화적 차이를 고려하여 연구를 진행하였다. 먼저 인터뷰를 통한 의미 키워드 추출을 통해 물리적 요소, 활동, 분위기 등으로 분류하고, 두 번째 단계로 공간 인식을 레이아웃 계층, 제품 가시성, 시각적 주의 세 가지 범주로 분석하였다. 공간 효율성과 다양한 요구 간의 균형, 방문객 흐름 최적화 및 문화·인구 통계적 다양성을 고려한 가시성 전략을 갖춘 공간 구성이 성공적인 이벤트 디자인에 중요함을 시사한다. 본 연구는 임시 이벤트 공간의 도시적 품질 이해에 기여하며, 일본 전역의 원격 지역 이벤트 시각적 매력 향상을 위한 복제 가능한 프레임워크를 제공한다.
