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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박근덕 (NYU) 기동환 (한양대학교) 이수기 (한양대학교)
저널정보
한국도시설계학회 한국도시설계학회지 도시설계 한국도시설계학회지 제22권 제3호(통권 제105호)
발행연도
2021.6
수록면
55 - 72 (18page)
DOI
10.38195/judik.2021.06.22.3.55

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

서울시 가로환경 요소의 시각적 특성이 보행만족도에 미치는 영향 분석 - 구글 가로이미지와 딥러닝 의미론적 분할 기법을 활용하여
박근덕 ,  기동환 ,  이수기 한국도시설계학회지 도시설계 2021.06 학술저널

2018

딥러닝과 구글 Street View API를 활용한 가로이미지의 보행만족도 분석
박근덕 도시공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구는 미시적 가로환경 요소를 구글 가로이미지와 컴퓨터 비전 기법을 적용하여 정량화하고, 보행자가 느끼는 보행만족도와의 관계를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 정량화된 가로환경 요소는 보행만족도와 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 첫째, 건물, 자동차, 표지판은 보행만족도에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 해당 요소들은 보행자에게 폐쇄감, 낮은 심미성을 제공하기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 보차 분리를 통한 차량과 보행자와의 이격, 간판 개선사업을 통한 옥외광고물 개선 및 정비를 통해 보행환경을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 둘째, 가로변 녹지(교목, 관목, 초화)는 보행만족도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타나 가로수 식재를 통한 띠녹지 조성, 건물녹화 정책들을 통해 보행만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 셋째, 시각적 복잡도는 보행만족도와 역 U자형 관계를 갖는 것으로 나타났다. 이는 단조로운 가로환경이나 과도하게 복잡한 가로환경은 보행만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 적정수준의 시각적 복잡도가 보행만족도에 중요함을 시사한다.
#가로환경 #보행만족도 #구글 가로이미지 #컴퓨터 비전 #딥러닝 #의미론적 분할 #Street Environment #Walking Satisfaction #Google Street View #Computer Vision #Deep Learning #Semantic Segmentation

목차

국문요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구 고찰
3. 연구 방법론
4. 분석결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
금기정 / 2010 / 구조방정식을 이용한 상업지구 보행가로의 경관 이미지 분석 / 국토계획 45(4):97~109 dbpia 김규리 / 2016 / 보행공간 요소에 대한 보행자의 인지 및 보행만족도에 관한 연구 / 도시설계 17(3):89~103 dbpia 김창국 / 2016 / 보행 목적별 보행자 만족도에 영향을 미치는 근린 건조환경 구성요소 특성 분석 / 국토계획 51(4):145~159 dbpia 박근덕 / 2018 / 가로공간 보행만족도 예측을 위한 딥러닝 모형의적용과 검증 / 도시설계 19(6):19~34 Crossref 성현곤 / 2011 / 구조방정식을 활용한 보행환경 계획요소의 이용만족도 평가에 관한 연구 - 종로 및 강남일대를 대상으로 / 국토계획 46(5):275~288 dbpia

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