도서관 관련 학술연구 주제와 자료를 소개합니다

대학을 위한 7가지 놀라운 공간 사용 트랜드

2023년 12월 13일 | 도서관공간연구 | 코멘트 0개

고등 교육 기관에서 도서관, 피트니스, 식당, 사무실 공간은 어떻게 사용되고 있을까요? 팬데믹 이전과 이후의 사용 현황은 어떻게 비교되며, 하루 동안 그리고 교육기관마다 어떻게 다를까요? 고등 교육 기관의 의사결정권자는 공간 점유 데이터를 어떻게 활용하여 얼마나 많은 공간을 제공할지, 어디에 배치할지, 어떻게 운영할지에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있을까요?

이러한 질문은 브라이트스팟(brightspot)과 부로 해피폴드(Buro Happold) 분석팀의 동료들이 점유 모니터링 회사인 Occuspace와 협력하여 해답을 찾기 위해 설정한 질문입니다.

Occuspace는 미국과 캐나다 전역의 38개 대학 140개 공간의 익명화된 공간 활용도 데이터와 함께 재학생 수, 운영 시간, 도서관 인쇄물 소장 규모, 도서관 내 학생 성공 지원 기능의 유무, 관련/보완 기능과의 근접성 등의 기관 특성을 제공했습니다. 그리고 도서관, 피트니스, 식당, 사무실 공간의 과거 유동인구 데이터를 분석하여 이러한 질문에 대한 해답을 찾았습니다.

이 문서에서는 고등교육 기관의 의사결정권자가 점유 추세를 기반으로 시설을 더 잘 계획하고 운영하는 데 도움이 되는 7가지 인사이트를 제시합니다:

  1. 위성 도서관 위치 통합
  2. 도서관 공간을 책 저장공간에서 학습 공간으로 바꾸기
  3. 도서관, 식당, 강의실 간의 인접성 최적화
  4. 도서관 내 학생 성공 파트너 포함
  5. 운영 시간 및 오퍼링과 사용량 일치
  6. 하이브리드 근무 패턴에 맞는 적절한 업무 공간 크기 조정
  7. 점유 데이터를 다른 분석과 연결하여 ‘만석’의 의미 정의하기

일부 인사이트는 놀랍고 공간의 이벤트와 프로그램, 모니터링 및 관리에 사용하는 시스템, 직원 배치 방식, 기타 중요한 공간 관리 요구 사항 등 공간 운영 방식에 대해 다르게 생각하게 만들 수 있습니다. 다른 인사이트를 통해 직관을 확인하고 시설 및 운영 변경에 대해 데이터로 뒷받침되는 주장을 펼칠 수 있는 데이터를 얻을 수도 있습니다. 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 소스 및 방법론

여러 기관과 공간 유형에서 수집된 Occuspace 재실 센서 데이터를 분석하여 현재 공간 사용을 이해하고 향후 부동산 관련 의사결정에 도움이 되는 패턴을 파악했습니다. 이 문서의 Occuspace 고객 데이터는 완전히 익명으로 처리되었습니다. 모든 데이터는 집계되고 정규화된 형식으로 제공됩니다. 고객 데이터의 기밀을 보호하기 위해 구체적인 조치를 취했습니다. 브라이트스팟은 이러한 익명화된 데이터를 시설 유형 및 학교 특성에 관한 광범위한 메타 정보와 함께 분석하여 다양한 변수를 분석함으로써 고등 교육 캠퍼스 전반의 고유한 패턴을 식별할 수 있었습니다.

팬데믹 전후의 데이터를 분석하여 도서관, 식당, 업무공간, 피트니스 공간의 전체, 주간, 일일 사용률을 살펴봤습니다. 팬데믹 이후 센서 도입이 크게 증가하여 2019년 3개 기관, 12개 공간 구역에서 2023년에는 38개 기관, 140개 공간 구역으로 늘어났습니다. 이러한 관점에서 공간 사용 방식과 시기에 대한 인사이트를 제공하는 트렌드를 개발했습니다. 이 데이터를 통해 정보에 기반한 의사결정, 효율적인 리소스 할당, 사용자 경험 개선이 가능해집니다. 2019~20년에 데이터를 수집한 기관의 표본 규모가 3개로 제한되어 있기 때문에 대부분의 조사 결과에서는 2021년 이후 38개 대학이라는 대규모 풀에서 도출된 인사이트를 강조하지만, 유용한 경우 팬데믹 이전과 이후를 비교하기도 합니다.

인사이트 1: 메인 도서관 위치가 위성 도서관보다 40% 더 많이 사용됨

많은 학술 도서관은 소규모 위성 도서관과 관련하여 어려운 결정에 직면합니다. 이러한 도서관은 수학, 물리학, 음악, 화학 도서관처럼 주제별로 운영되는 경우가 많습니다. 이러한 도서관은 학술 커뮤니티에서 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 인쇄 및 디지털 자료와 전문가 연구 조언을 제공하며, 해당 분야의 학생, 교수진, 교직원을 위한 일종의 사교장 또는 클럽하우스 역할을 할 수 있습니다. 하지만 규모에 비해 운영 비용이 많이 들기 때문에 운영 시간이 제한되고, 서비스가 제한되며, 결과적으로 이벤트와 프로그램이 축소될 수 있습니다.

예산이 줄어들고 있는 상황에서 많은 대학들이 소규모 도서관을 폐쇄하여 운영을 통합하고 규모의 경제를 달성하는 동시에 사용자들에게 더 많은 서비스를 제공하기 위해 비록 덜 편리하거나 더 중심적인 위치에 있더라도 다른 도서관을 폐쇄할 것을 고려하고 있습니다. 38개 기관을 분석한 결과, 메인 도서관이 위성 도서관이나 보조 도서관보다 평균 40% 더 많이 이용되는 것으로 나타났습니다.

도서관 관리자는 도서관 마스터 플랜을 개발하고 통합을 고려할 때 비용/편익 분석에서 위성 도서관의 활용도를 고려해야 합니다. 이는 어려운 결정이자 변화일 수 있지만, 중앙 위치에서 이용자에게 더 많은 서비스를 제공할 수 있고 도서관 공간을 학교나 부서에서 연구실, 실험실 또는 사무실 공간과 같은 다른 용도로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다.

활용도가 낮다고 해서 반드시 폐쇄나 통폐합으로 이어지는 것은 아닙니다. 개선이 필요하다는 신호일 수도 있습니다.

공간 안팎의 사용률 히트맵을 살펴보면 가구, 기술, 지원 서비스 업그레이드가 필요한 공간이나 이를 활성화하고 운영하기 위해 더 많은 직원과 이벤트가 필요한 공간을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 점유 데이터를 빠르게 스캔하는 것이 사람들을 공간에 보내 설문조사를 실시하거나 포커스 그룹을 진행하는 심층 연구보다 이러한 ‘가능성’을 발견하는 데 더 비용 효율적인 방법이 될 수 있습니다.

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

인사이트 2: 인쇄 소장자료가 도서관 이용량을 증가시키지 못함

몇 년 전 캠퍼스 전체 도서관 시스템 마스터플랜을 개발하면서 동종 업계 벤치마킹 분석을 수행했습니다. 그 결과 우리 고객의 학생당 예산은 평균과 비슷했지만 공간 사용량은 가장 낮고 서비스 거래는 가장 적었으며 학생당 도서 수는 가장 많았습니다. 이야기는 여기서 끝이 아니었습니다: 이 도서관은 장서에서 사람과 서비스로 자원을 전환하고 장서에서 학습으로 공간을 전환해야 했습니다.

이는 많은 대학에서 흔히 볼 수 있는 이야기입니다. 예약 대출을 하거나, 유동 인구가 많은 곳에 전시하거나, 시의적절한 주제에 맞게 큐레이팅하거나, 전시 및 저자 강연과 같은 프로그램을 통해 활성화하면 인쇄물 장서는 도서관 이용에 영향을 미칠 수 있고 실제로 영향을 미칩니다. 하지만 이는 규칙이 아니라 예외입니다. 분석 결과, 일일 이용률 피크로 측정한 결과 보유 인쇄물 수와 도서관 공간 활용도 사이에는 매우 약한 상관관계(r = 0.282)가 있는 것으로 나타났습니다. 도서관 관리자들이 미래를 계획하고 도서관에 필요한 좌석 수를 고려할때 , 이 결과는 서가 공간에서 학습 공간으로의 전환에 대한 정보를 제공하고 실제로 이를 장려할 수 있습니다. 또한 장서를 큐레이팅하고 전시하여 사용률을 높이고 교육, 학습, 연구, 장학 사업을 강화하려는 노력에 박차를 가할 수 있습니다.

도서관 학습 공간이 ‘꽉 찼다’는 느낌은 공간의 유형, 구성 방식, 사용 방식에 따라 달라진다는 점에 유의해야 합니다. 많은 도서관은 학생들이 도서관을 50~60% 정도에서 ‘만석’으로 인식하고 기말고사 기간에는 80~90%까지만 이용한다는 인식을 가지고 있습니다. 팬데믹 기간 동안 사회적 거리두기, 고립감, 내향성으로 인해 ‘만석’에 대한 기준도 낮아졌을 수 있습니다.

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

인사이트 3: 학생 성공 기능이 있는 도서관은 사용률이 20~25% 더 높습니다.

서가가 학습 공간으로 이동한 이후 도서관 공간과 서비스를 재구성하는 가장 큰 변화는 도서관이 대학 내 다른 부서와 협력하여 학생과 교직원을 위한 프로그램과 서비스를 제공하는 방식, 즉 도서관이 있는 곳, 즉 도서관에서 이루어지고 있다는 점입니다! 때때로 ‘파트너십’은 도서관이 외부로 이동하면서 비워진 공간을 고밀도 서가로 채우기 위해 관련 없는 기능을 도서관에 강요하는 ‘도서관 토지 확보’에 불과합니다. 그러나 더 일반적으로 이러한 파트너십은 특히 학생들의 성공을 촉진하기 위해 공동의 미션과 상호 보완적인 서비스를 활용합니다. 학생이 프로젝트의 추가 자료를 찾기 위해 참고 사서와 협력하다가 글쓰기 센터에서 논문을 다듬기 위한 컨설팅을 받거나 데이터 연구실에서 그림 1의 그래프를 다듬거나 커뮤니케이션 센터에서 프레젠테이션을 다듬는 데 도움이 될 수 있다는 것을 알게 되는 경우를 상상하는 것은 어렵지 않습니다.

인쇄물 소장자료와 도서관 이용률 사이에는 거의 관계가 없는 것으로 나타났지만, 도서관 내에 학생 성공 파트너가 포함되어 있는 경우에는 정반대의 결과가 나타났습니다. 학생 성공 기능이 없는 23개 도서관과 글쓰기, 학습 지도, 수학 센터 등 학생 성공 기능이 포함된 15개 도서관을 비교했습니다.

오전 9시에서 오전 10시, 오후 4시에서 오후 6시 사이에 사용량이 25~26% 증가하는 등 아침과 초저녁 피크 시간대에 가장 큰 차이를 보였습니다.

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

인사이트 4: 근처에 식당이 있는 도서관은 이용률이 낮지만, 근처에 강의실이 있는 도서관은 그렇지 않습니다.

예전에는 도서관이 캠퍼스 학습 공간을 거의 독점하다시피 했습니다. 그러다 노트북이 등장하면서 학생들은 어디서든 공부하고 자료에 접근할 수 있게 되었습니다. 이동이 잦은 학생들이 공부하고, 휴식을 취하고, 수업을 듣거나 커피나 식사를 할 장소와 시간을 선택함에 따라 다양한 기능의 위치가 더욱 중요해졌습니다. 어떤 인접성, 동선, 공간이 사람과 아이디어가 가장 잘 흐르고 학생에게 최고의 경험을 제공할 수 있을까요? 도서관, 식당, 피트니스, 교육 분야의 캠퍼스 기획자 및 관리자가 어디에 무엇을 배치할지 고민할 때 활용도 데이터가 도움이 될 수 있습니다.

이러한 대화를 나누기 위해 도서관과 인근 식당 및 강의실 공간의 이용률을 비교하여 어떤 영향을 미치는지 살펴봤습니다. 식사 공간의 경우, 예상했던 결과를 확인할 수 있었습니다: 인근 식당은 식사 시간대에 도서관 이용률을 감소시킵니다. 식사 시간대인 오후 1시와 오후 7시에는 사용률이 약 15%, 그 사이에는 약 10% 감소하는 것으로 나타났습니다. 도서관 근처에 강의실이 있는 경우에는 그 반대의 결과가 나타났습니다: 사용량이 증가합니다. 핵심 수업 시간대인 오전 9시에서 오후 6시 사이에는 강의실이 근처에 있는 도서관의 도서관 이용률이 평균 27% 증가했으며, 학생들이 수업을 마치고 도서관을 찾는 오후 5시에는 36%까지 증가했습니다.

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

인사이트 5: 식당 및 피트니스 시설 이용이 증가하고 변화하고 있습니다.

운영 시간과 직원을 학생 수요에 맞게 조정하는 것은 복잡하고 역동적입니다. 사용 패턴은 날마다, 주마다, 학기마다 달라집니다. 날씨도 한 요인입니다. 다른 곳에서 열리는 프로그램과 이벤트도 마찬가지입니다. 인력 자원은 한정되어 있습니다. 특히 학생 직원의 경우 캠퍼스 밖 일자리의 임금이 캠퍼스 내 일자리보다 빠르게 상승함에 따라 직원을 충원하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

일화적으로, 대학에서 식당과 피트니스 시설의 이용 시간이 늦은 시간으로 옮겨지면서 전반적인 이용률이 증가했다는 소식을 들었습니다.

표본 규모는 작지만 데이터는 이를 뒷받침하는 것으로 보입니다. 3개 대학의 12개 장소와 38개 대학의 140개 장소를 비교한 결과, 사용량과 사용 시간이 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.

평균 식사 공간 사용률이 40% 증가했습니다. 2019~2020년 피크는 75%에서 95%, 2023년 피크는 95%에서 125%입니다. 점심과 저녁 시간대의 사용량은 30%에서 50%로 증가했지만, 오후 7시부터 밤 11시까지의 사용량은 60%에서 90%로 증가했습니다. 마찬가지로 피트니스 공간의 평균 사용량도 15% 증가했습니다. 2019~2020년 피크는 110%에서 120%, 2023년 피크는 125%에서 130%입니다. 사용량은 오전에 약 40%, 오후에 20%, 저녁에 40% 증가했습니다. 이 데이터는 연중무휴 24시간 운영되는 모든 지점을 하나로 통합하는 등 운영 시간에 관한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 FM 및 인력 자원에도 도움이 됩니다.

제공하는 음식은 식사나 유산소 운동기구 등 운영 방법과 시기에도 영향을 미칩니다. 한 대학에서는 팬데믹 이후 학생들이 체육관 밖에서 운동하는 데 익숙해져서인지 유산소 운동기구 사용이 감소하고 근력 운동이 증가한 것을 발견했습니다. 그래서 이 대학은 시간이 지남에 따라 공간과 장비의 양을 바꾸고 학생들이 장비, 규모 등에 따라 틈새를 찾을 수 있는 ‘피트니스 구역’을 만들었습니다. 측정된 약 45개의 식당 공간 중 약 10곳에서 심야 서비스를 제공했으며, 오후 8시 이후에는 평균 13%의 이용률 감소를 보인 반면, 그렇지 않은 곳은 39%의 이용률 감소를 보였습니다.

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

인사이트 6: 업무 공간의 사용량이 팬데믹 이전(비교적 낮은) 수준으로 회복될 수 있습니다.

행정 및 학술 사무실 공간은 일반적으로 캠퍼스에서 가장 큰 비주거 공간을 차지합니다: 미국대학기획협회(SCUP) 캠퍼스 시설 인벤토리에 따르면 전체 공간의 19%를 차지합니다. 이는 공립 4년제 교육기관의 경우 학생당 265nsf 중 52개, 사립 4년제 비영리 교육기관의 경우 학생당 384nsf 중 72개에 해당합니다.

팬데믹 이전에는 사무실 공간의 활용도가 가장 낮았는데, 예를 들어 일반적인 사무실이나 워크스테이션은 20~50%의 시간 동안 사용되는 반면 일반적인 강의실은 50~75% 이상 사용될 수 있습니다. 퓨 리서치 보고서에 따르면 팬데믹 이전에는 고등 교육 기관의 직원과 교수진 중 약 10%만이 풀타임으로 원격 근무를 할 수 있는 능력을 갖추고 있었습니다.

그 이후로 교직원과 교수진이 하이브리드 및 원격 근무로 전환하면서 업무 패턴이 상당히 변화했습니다. 2019년에는 한 대학교의 2개 공간, 2023년에는 두 대학교의 15개 공간으로 표본 규모가 매우 작지만 몇 가지 결론을 내릴 수 있습니다. 첫째, 2019년과 2023년을 비교했을 때 최대 점유율이 50%인 이 오피스 공간은 팬데믹 이전의 최대 점유율인 55%로 거의 회복된 것으로 보이며, 2021년에는 25%, 2022년에는 45%로 비교적 꾸준히 상승할 것으로 보입니다. 둘째, 고등 교육 분야의 오피스 공간은 다른 분야보다 사용률이 낮고 학사 일정으로 인해 변동이 훨씬 큰 것으로 보입니다. 스탠퍼드 대학교의 닉 블룸 교수의 재택근무 연구 그룹에 따르면 2022년 12월 이후 사무실 사용 시간이 약 67% (아래 그래프의 회색 선)로 안정화된 반면, 고등 교육 분야의 경우 2023년 여름 이전에는 사무실 사용 시간이 약 50% (아래 그래프의 파란색 선)였던 것을 알 수 있습니다.

사무실 활용률에 대한 정확한 데이터를 보유하고 있는 대학은 거의 없지만, 많은 대학이 일화적인 정보와 관찰을 통해 공간의 양과 유형을 새로운 업무 패턴에 더 잘 맞추고 있습니다. 예를 들어, 동일한 캠퍼스 시설 인벤토리 연구에서 설문조사에 참여한 약 100개 기관 중 77%는 내년에 더 유연한 행정 업무 공간을 만들 가능성이 있거나 매우 높다고 답했으며, 60%는 내년에 더 유연한 교수 업무 공간을 만들 가능성이 높거나 매우 높다고 답했습니다.

대학이 활용도에 맞춰 물리적 사무실 공간을 재검토함에 따라 탄소 발자국에도 이점이 있습니다.

최근 미국국립과학원 회보에 실린 Tao 등의보고서에 따르면 일주일에 이틀 원격 근무를 하면 탄소 배출량이 11%, 4일 원격 근무는 29%, 완전 원격 근무는 58% 줄어든다고 합니다. 대학에서 필요한 공간이 줄어들어 건물을 짓지 않기 때문에 발생하는 탄소까지 고려하면 절감 효과는 훨씬 더 커질 것입니다.

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

인사이트 7: 점유 데이터를 다른 분석과 연결하면 ‘만석’의 의미를 정의하고 구체화할 수 있습니다.

분석에 익명 데이터가 포함된 38개 기관 중 약 20개 기관과 함께 회의를 개최하여 조사 결과를 논의했습니다. 이 대학들은 점유 데이터를 측정하면서 얻은 네 가지 교훈과 공간 활용 기술을 보완하거나 구현하는 다른 대학을 위한 조언을 공유했습니다:

  1. 시작하기 전에 명확한 계획을 세우면 점유 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 데 집중할 수 있습니다. 집중하는 한 가지 방법은 결정하려는 의사 결정에서 거꾸로 작업하는 것입니다. 참가자들이 우선적으로 결정한 사항은 (감소하는 순서대로) 시설 규모 적정화, 학생 경험 향상, 운영 시간 최적화, 위치 통합이었습니다.
  2. 점유 데이터는 하나의 척도일 뿐이며, 점유 데이터를 게이트 수, 직원 배치 수준, 근접성 및 서비스 제공과 같은 다른 데이터 포인트와 연관시킬 수 있을 때 더욱 가치가 높아집니다.
  3. 공간의 ‘사용 중’ 또는 ‘만석’에 대한 인식은 다소 주관적이고 정의하기 어려우며 공간 유형과 구성에 따라 달라지고 기말고사 기간과 학기 초 등 시간이 지남에 따라 달라집니다. 예를 들어, 일부 공용 도서관 좌석의 경우 학생들은 낯선 사람과 함께 앉는 것을 어색하게 느껴 다른 테이블을 선택하면 ‘만석’이라는 인식이 더 빨리 나타날 수 있습니다.
  4. 학생들이 실시간 점유 데이터에 액세스하기를 원한다는 것은 분명합니다. 특히 피트니스 센터, 식당 또는 도서관이 얼마나 꽉 찼는지, 특히 이러한 공간이 부족하거나 이동 거리가 긴 경우 더욱 그렇습니다. 실시간 점유 데이터를 표시하는 것은 밀집도의 수준에 대한 인식을 높이고 진입 장벽을 낮추어 사용률을 높일 수 있는 방법입니다.

다음 단계 체류 시간, 히트맵 및 예측 모델링

점유 데이터는 의사결정을 내리는 데 매우 유용하지만, 이 데이터를 활용해 공간 운영과 인력 배치의 효율성을 높일 수 있는 다른 방법은 없을까요? 회의에 참여한 20개 기관의 의견, Occuspace의 곧 출시될 기능, Brightspot과 Buro Happold의 분석 사례에서 세 가지 해답을 찾을 수 있습니다:

  1. 체류 시간: 거주자가 특정 공간에 머무는 시간을 파악하면 사용률을 보다 자세히 파악할 수 있습니다. 공간의 체류 시간을 측정하면 운영자가 해당 위치(또는 서비스)를 언제 이용할 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 “시간 경과에 따른 사용량이 방문자의 위치, 주변에 무엇이 있는지, 좌석 유형 등과 어떤 관련이 있는가?”와 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  2. 히트 맵: 평면도에서 공간의 사용 방식을 시각화하여 핫스팟을 확인하고 가구 또는 교통 흐름 계획과 오버레이할 수 있으면 대학에서 최적의 트래픽을 위해 공간을 세분화하거나 제공하는 가구, 장비, 기술 및/또는 서비스를 업그레이드하는 데 사용할 수 있는 한 차원 높은 인사이트와 함께 운영 시기 및 방법을 파악할 수 있습니다.
  3. 예측 분석: 사용률 데이터는 과거 분석을 통해 시설 계획, 설계, 운영에 대한 훌륭한 인사이트를 제공합니다. 시간, 일, 주, 월, 학기별 점유 패턴 등 향후 사용량 예측에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 한 학기 동안 직원 수를 어떻게 변경해야 하는지, 공간이나 장비의 사용량을 균등하게 분배하기 위해 어떻게 순환 배치해야 하는지 등을 예측할 수 있습니다. 트래픽이 적은 시간대에 비용과 에너지를 절약하기 위해 운영 시간을 어떻게 조정할 수 있을까요?

© brightspot, Burro Happold, Occuspace

이 문서에서는 38개 대학의 익명화된 데이터를 사용하여 도서관, 피트니스, 식당, 사무실 공간의 사용 방식과 사용 패턴이 어떻게 다른지에 대한 질문에 답했습니다. 이러한 인사이트를 통해 고등 교육 기관의 관리자는 위치 통합, 학습 공간으로의 스택 이동, 캠퍼스 내 다양한 기능 간의 인접성 최적화, 도서관 내 학생 성공 기능 통합, 피트니스 및 식당 운영을 수요에 맞게 조정, 하이브리드 및 원격 근무 패턴에 맞게 업무 공간의 규모 조정에 관한 결정을 내리는 데 도움을 받을 수 있습니다.

연구자 Julie Levick, principal, brightspot strategy; Elliot Felix, partner at Buro Happold and founder of brightspot strategy; Yutao Song, lead analytics developer at Buro Happold; and Becky Hayward, associate director of analytics & crowd dynamics at Buro Happold


출처 : tradelineinc.com

0개의 댓글

댓글 제출

이메일 주소는 공개되지 않습니다. 필수 필드는 *로 표시됩니다