The purpose of this study is to improve the residential environment of the deteriorated apartment in Gyeongju. We survey the characteristics of each of the seven buildings in the subject housing, the renovations of each unit and the overall environment, and the residents' perceptions. The findings show that the residents of the deteriorated apartment in Gyeongju are generally satisfied with the current residential environment and that they prefer the reconstruction to improve their environment. The results also include that the residents feel burdened with the reconstruction because it is difficult to receive the approval from the local government and it is highly costly from the view points of the residents. It is recommendable to establish the logical judging criteria on the reconstruction. reuse, or renovation of the deteriorated apartment in a small local city such as Gyeongju and to offer the objective and specific programs on the basis of the established criteria for the improvement of the residential environment in the future.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
Reconstruction of the three-dimensional (3D) environment is a key aspect of augmented reality and augmented virtuality, which utilize and incorporate a user's surroundings. Such reconstruction can be easily realized by employing a Kinect device. However, multiple Kinect devices are required for enhancing the reconstruction density and for spatial expansion. While employing multiple Kinect devices, they must be calibrated with respect to each other in advance, and a marker is often used for this purpose. However, a marker needs to be placed at each calibration, and the result of marker detection significantly affects the calibration accuracy. Therefore, a user-friendly, efficient, accurate, and marker-less method for calibrating multiple Kinect devices is proposed in this study. The proposed method includes a joint tracking algorithm for approximate calibration, and the obtained result is further refined by applying the iterative closest point algorithm. Experimental results indicate that the proposed method is a convenient alternative to conventional marker-based methods for calibrating multiple Kinect devices. Hence, the proposed method can be incorporated in various applications of augmented reality and augmented virtuality that require 3D environment reconstruction by employing multiple Kinect devices.
This study aims to investigate the change in building density and residential environment after the reconstruction of decrepit public rental housing complexes formed in accordance with the Land Readjustment Project during the 1970s-80s. The results of this study can be summarized as follows: First, in terms of change in residential environment after the reconstruction, floor plans that were limited to two to four types and to small apartments measuring $42.9m^2$(13py)-$56.1m^2$ (17py) became varied, presenting 5-6 types of floor plans and various sizes of apartments. In particular, the reconstructed apartments were mainly built in a size smaller than 85($m^2$) and in the 3LDK floor plan and staircase-style unit architectural structure in order to reflect the lifestyle of residents. Second, in terms of change in building density after the reconstruction, the building coverage ratio did not change a lot, but the floor area ratio showed great change depending on the complex, ranging from a minimum of 2.9 times (Singdong Complex) to a maximum of 5.4 times (Eoyangdong Complex). Such change is attributable to the reconstruction policy that aims to improve the residential environment for original residents, secure economic feasibility and efficiency, and reflect the lifestyle of residents while incorporating dividends assigned to the existing housing project members as well as the maximum floor area ratio allowed by the regulation. Additionally, in terms of change in the number of floors and building density after the reconstruction, the former 5-story apartments were changed to apartments with 16-28 stories. Accordingly, the number of households in each complex has also increased by 20%. Third, according to the characteristics of parking facilities in terms of the size and density of parking spaces, former apartment complexes had only aboveground parking lots, not underground parking area. The newly constructed apartment complexes have underground parking space, and the parking-housing ratio is 1.1-1.3 cars.
In connection with the plan for improving the residential environment gradually by analyzing the present condition of the reconstruction and parcel form of the housing area in a inner area, the main objective of this research is to develop a cooperative urban housing model based on the neighborhood agreement. The parcel form has a structure that is inappropriate for individual reconstruction; thus, the substantial improvement only through the residential environment improvement project has its limitations. As an alternative plan to resolve such limitations, I proposed a system that enables step-by-step reconstruction within the small-scaled blocks through the annexation of the land based on the neighborhood agreement. Nonetheless, I realized that it is difficult to apply such reconstruction system to individual housing. Therefore, I presented a design concept on the cooperative urban housing project as a residential form for the reconstruction inside blocks. A model plan vouches for its effectiveness. To apply substantially the cooperative urban housing plan based on the neighborhood agreement, we need to supplement the sectional plan system.
After January 2023, as part of the plan to realize housing stability for the people, the weights for each field of reconstruction safety diagnosis have been adjusted. Among them, the weight of the residential environment sector has been raised from 15% to 30%, so that it occupies a high proportion. The adequacy review will also be partially implemented if requested by the local government. Therefore, it is also required to improve the existing reconstruction safety diagnosis manual for rational review. In this study, we intend to examine the problems and points to be improved through the review cases from the introduction of the system to the present. Through this, it is intended to be used as basic data to approach changes in demand for reconstruction and future trends in the future housing market.
최근 현실감 있는 경험을 제공하기 위한 몰입형 가상현실(VR) 기술에 대한 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 가상현실 참여자에게 실제와 유사한 실감적인 가상현실 체험을 제공하기 위해서는 실제 현실 공간에 존재하는 환경 및 객체의 정보를 정밀하게 캡처 및 복원하여 가상 환경 시스템의 모델 데이터로 적용한 시스템 구성이 필요하다. 이러한 가상 환경 구성에 필요한 실 데이터를 획득하기 위해서는 다수의 비정형 카메라를 활용한 셋업으로 이루어진다. 하지만, 다수의 비정형 위치의 카메라를 활용해 실제 공간에서의 3차원으로 구성된 정보를 획득할 경우 카메라의 개수 및 위치가 최적화되지 않아 복원의 오류가 발생할 수 있다. 또한, 정밀한 객체 복원을 위해 과도한 양의 비정형 카메라가 배치될 경우 비정형 카메라 배치에 따른 자원의 낭비 또한 발생할 수 있어 적절한 개수의 비정형 카메라가 배치되어야 한다. 본 논문에서는 3차원 공간 데이터를 복원 시 필요한 정보를 얻기 위해 배치되는 다수의 비정형 카메라를 최적화할 수 있는 최적 카메라 배치(Optimal Camera Placement) 학습 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 통해 실제 환경 정보 획득 시 정확한 형태의 복원 데이터를 이용하여 가상 환경을 생성하고, 더욱 몰입도 높은 실감형 콘텐츠 시스템을 사용자에게 제공할 수 있다.
최근 공통주택 재건축과 리모델링 사업은 경제성만을 고려하여 사업이 추진되고 있다. 그러나 경제성 이외에도 환경성은 사업계획 및 수행에 있어서 중요한 고려요소이다. 따라서 재건축과 리모델링 사업의 환경성과 경제성을 함께 평가되어야 하며, 정량적인 평가방법에 의해 의사결정의 도구로써 활용할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 연구는 공동주택 재건축과 리모델링 사업의 환경성 및 경제성을 통합 및 평가할 수 있는 모델을 제시하고자 한다.
In this study, we analyze space alternation, which is shown pre-development and post-development in the reconstruction apartment. We point out problems in terms of the city and dwelling environment, and in looking for drawing up a plan for improvement as well. As a result of our research, we offer some important observations and conclusions. Ourdoor space of the site after the reconstruction caused inconvenience to the residents due to the plan for high-storeys, high-density, And the building shape and arrangement provide changeable conditions form line figures to variable figures due to courtyard patterns. The courtyard space changes into a parking area ; therefore the outdoor site gives worse circumstances.
This study deals with the investigation of recognition structure on architectural environment and reconstruction of it by artificial intelligence. To test the possibility of the reconstruction, recognition structure on architectural environment is analysed and each steps of the structure are matched with computational methods. Edge Detection and Neural Network were selected as matching methods to each steps of recognition process. Visual perception system established by selected methods is trained and tested, and the result of the system is compared with that of experiment of human. Assuming that the artificial system resembles the process of human recognition on architectural environment, does the system give similar response of human? The result shows that it is possible to establish artificial visual perception system giving similar response with that of human when it models after the recognition structure and process of human.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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