• 제목/요약/키워드: Isovist variable

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정량적 공간분석 모델에 관한 연구 - 시각 분석과 영상처리에 의한 이미지 분석 모델을 중심으로 - (A Study on Quantitative Space Analysis Model - Focused on a Visual Analysis and Image Analysis by Digital Image Processing -)

  • 이혁준;이종석
    • 한국실내디자인학회논문집
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    • 제37호
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    • pp.136-143
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    • 2003
  • Users' demands on the space are changing in variety. These demands include reasonable space and form, harmonious composition with surroundings and esthetic satisfaction that could be brought by personal tastes and preferences. In addition, models that are introduced from designing process and from various forms tend to lack objective decision making standard. Accordingly it is difficult to find a clear alternative plan and process. In an effort to solve these problems, the objects of this study are; to propose an analysis model of image and space by using image process techniques that are on study in the field of artificial intelligence based on acquisition of digital image and to verify the application possibilities of such analysis model, 'Isovist' on quantitative analysis. The model can be applied with variable analysis model, as digital image process and other analysis model such as 'Isovist' It is possible that further study can complement problems from this study.

전라남도.광주광역시 소규모요양시설의 동선분석연구 -공간깊이와 가시영역분석을 중심으로- (An Analytical Study on the Circulation of the Small-scale Elderly Care Facilities in JeollaNamdo and Gwangju -Focusing on the Analysis on Spatial Depth and Visible Area-)

  • 김정미;조주영;이효원
    • 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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    • 제15권1호
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    • pp.23-32
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    • 2009
  • Among welfare facilities for the elderly, necessity for the elderly welfare with diverse advantages is rising in the Small-scale Elderly Care Facilities. The government is expecting great demand in the future. However, current the Facilities lack construction plans that consider characteristics of the elderly. Accordingly, 14 case facilities located in JeollaNamdo and Gwangju were selected to comprehensively analyze the circulation of seniors at care facilities by computing spatial depth and visible area variables. As a result of this study, average spatial depth of bathroom, resting room, physical therapy room and dining hall that seniors frequently get in contact with was found to be deep, but visible area appropriate for the function of space was not available. It showed that the circulation for the elderly was deep spatially and long physically, and the spatial rank along circulation which is perceived visually by the admitted the elderly was clear, thus, providing them abundant visual experience supported by high openness as they move from private space to public space. The obtained visibility, however, was observed not to be matched with the function of each space. Since the Small-scale Elderly Care Facilities require various spaces within small surface area, actual functions of each space must be taken into consideration with hierarchical space organization to obtain an environment that stimulates senses such as vision and hearing. In addition, since the circulation of seniors using facilities must consider aging characteristics and delicate care on spatial depth and physical distances, in-depth studies on planning of the circulation in care facilities are deemed necessary.

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보행자 내비게이션 서비스를 위한 건물 속성정보를 이용한 랜드마크 추출 (Extraction of Landmarks Using Building Attribute Data for Pedestrian Navigation Service)

  • 김진형;김지영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권1호
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    • pp.203-215
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    • 2017
  • 최근 스마트폰 보급과 측위 기술의 향상으로 보행자용 내비게이션 서비스(Pedestrian Navigation Service, PNS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보행자의 이동 특성과 길 찾기 성공률 측면에서 보행자에게 길안내를 하는데 랜드마크를 이용하는 것이 효율적이다. 이에 PNS를 위하여 랜드마크를 추출하려는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 이들 선행연구는 랜드마크를 추출할 때 건물들 간의 차이만을 고려하고, PNS가 구동되는 화면 속 지도에 대한 사용자의 시각적 주의를 고려하지 않았다는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 건물의 속성을 지역적 변수와 전역적 변수로 정의함으로써 이와 같은 문제를 개선하고자 한다. 지역적 변수는 건물들 간의 차이를 나타내고 전역적 변수는 건물이 가지는 고유한 특성을 나타냄으로써 건물의 현출성과 시각적 주의 정도를 반영한다. 또한, 네트워크 보로노이 다이어그램을 이용하여 네트워크의 연결성을 고려하고 랜드마크 후보군 추출 시 발생하는 중첩 현상을 해결한다. PNS를 위한 랜드마크를 추출하기 위하여 선행 연구를 바탕을 건물 속성정보를 정의하였다. 다음으로, 보행자를 위한 선택점을 선정하고, 해당 선택점 별로 랜드마크 후보군을 추출하였다. 이들 랜드마크 후보군에 대해서 정의된 건물 속성정보를 산출하고, 주성분 분석을 이용하여 랜드마크를 추출하였다. 제안된 기법을 서울특별시 관악구 일부 지역을 대상으로 적용하여 랜드마크를 추출하고, 네이버와 다음 지도 서비스의 레이블과 길찾기 시 표출되는 랜드마크와 비교하여 정확도를 평가하였다. 그 결과, 네이버와 다음 레이블 219개 중에서 60.3%에 해당하는 132개가 제안된 방법으로 랜드마크로 추출되었으며, 네이버와 다음 지도 서비스에는 없지만 선택점에서 추가로 추출된 228개의 랜드마크는 지역적 수준에서 길 찾기 시 방향 전환을 결정하는데 도움이 될 수 있음을 확인하였다.