(연구배경 및 목적) 일반적으로 건물의 실내이미지는 전문 사진가 또는 일반인에 의해 임의적이고 비표준적인 방식으로 촬영되며, 다양한 방식으로 새로운 공간 디자인에서 레퍼런스나 커뮤니케이션을 위한 수단으로 활용된다. 카메라로 촬영한 다양한사진들은 공간 디자인을 표현하는 대표적인 매체이지만, 사진가의 화면 구성, 시야각, 카메라의 위치 등이 주관적이고 자의적이므로 해당 공간정보의 온전한 전체의 표현은 제한된다는 한계를 갖는다. 기존의 방식은 제한된 화각으로 공간의 전체적인 모습을 담기 위해서 여러 장의 이미지가 필요한 반면, 360도로 촬영된 실내 파노라마 이미지는 통합된 단일 이미지로 공간의 전체를나타낼 수 있다. 그러한 특징을 바탕으로 본 논문은 360 파노라마 이미지, 렌더링 및 지능형 기술을 이용하여 전체 실내 공간 이미지를 획득, 저장 및 활용할 수 있는 일관되고 효율적인 방법에 대해 기술한다. (연구방법) 360 파노라마 이미지를 획득하는 방법은 사진촬영 및 컴퓨터 실사 렌더링 두 가지 방법이 있으며, 각각 이미지 저작을 위한 카메라 기술적 방법을 설명하고, 이를 기반으로 실제 실내이미지 저작 사례를 기술한다. 작성된 360 파노라마 이미지를 활용하기 위해 기존의 화각을 가진 일반 이미지로 분할 수정한다. 분할된 이미지들을 입력값으로 사용하여 딥러닝을 이용한 객체 인식 모듈과 공간 사용 인식 모듈이 인식하는정보를 기반으로 분할된 이미지들을 저장한다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 실제 사용자가 작성한 360 파노라마 이미지 입력값으로 분할하여 실내디자인 레퍼런스 이미지 데이터베이스 구축하는 방법을 설명하고 시연한다. (결과) 본 논문에서는 임의로 선정한 사진 촬영의 각도와 크기로 360 파노라마 이미지를 분할하여 실내디자인 레퍼런스 이미지 아카이브를 일관되고 표준화된방식으로 실내디자인 데이터베이스를 구축하는 방법을 제안하였다. 건축가들이 주로 인테리어 디자인 촬영에 사용하는 카메라의 두 가지 시야 기준을 활용하여 360 파노라마 이미지를 분할하며, 분할된 이미지는 1280(W)×720(H) 사이즈의 실내디자인 레퍼런스 이미지이다. 구축된 아카이브는 800개의 360 파노라마 이미지와 분할된 실내디자인 레퍼런스 56,700개의 이미지및 분할된 이미지에 태그, 분류 및 디자인 정보가 포함되어 있다. (결론) 본 논문에서는 실내건축 분야에서 거대하고 질적인 360 파노라마 이미지 데이터를 쉽게 보관하고 활용하는데 기여한다. 특히 사람들이 애드혹 방식으로 처리하는 실내디자인 레퍼런스보관 방식을 표준화할 것으로 기대된다. 추후, 주어진 실내디자인 이미지에서 인식된 정보의 범위를 확장하고 디자인 프로세스에서 보관된 데이터를 활용하는 방법을 개발한다. 따라서 공간정보와 공간 내 객체뿐만 아니라 보다 질적인 설계정보가 정의되고 인정되어 이미지를 분류할 수 있는 아카이브로 확대될 것이다. 일률적으로 촬영된 360 파노라마 이미지를 이용하여 분할 방법을 제시하고 분할에 필요한 변수를 정의함으로써 사용자는 목적과 편의에 따라 다양한 수의 이미지로 분할을 할 수 있다.
(Background and Purpose) Generally, interior images of buildings are captured in an arbitrary and non-standard manner by professional photographers or ordinary people. These are used as reference or communication images in new spatial designs in various ways. Various photographs are representative media that express spatial design. However, the photographer's screen composition, viewing angle, and camera location are subjective and arbitrary; therefore, the complete expression of spatial information is limited. The existing method requires several images to capture the overall appearance of a space with a limited viewing angle. However, an indoor panoramic image photographed at 360° may represent the entire space as a single integrated image. (Method) There are two ways to acquire 360-panoramic images, such as photography and live-action rendering images through computers. This paper describes the technical method of the camera for each image archive and the actual indoor image archiving case. To apply the created 360-panoramic images, they were segmented into general images with existing angles of view. The segmented image is archived based on the information recognized through modules that recognize objects and the use of space using deep learning. Therefore, this study explains and demonstrates how to develop an interior design database by dividing it into 360 panoramic image input values taken by actual users. (Results) This paper proposes a method to develop an interior design database in a consistent and standardized manner by segmenting 360-panoramic images with arbitrarily selected angles and sizes. The 360-panoramic image was segmented using two visual criteria of the camera, which architects mainly use for interior design photography, and the segmented image was an indoor design reference image of size 1280(W)×720(H). The developed archive includes 800 360-panoramic images, 56,700 segmented interior design reference images, and tag, classification, and design information in the segmented images. (Conclusions) This study contributes to the easy storage and application of large and qualitative 360-panoramic image data in the field of interior architecture. In particular, it is expected to standardize the interior design reference storage method that people process in an ad-hoc manner. In the future, the range of information recognized in interior design images will be expanded to develop a method for applying the data stored in the design process. Therefore, not only spatial information and objects in space but also more qualitative design information will be defined, recognized, and expanded to archives where images can be classified. This study presents a method for segmenting a uniformly photographed 360-panoramic image, and defines the variables necessary for segmentation. Therefore, the user can segment various numbers of images according to their purpose and convenience.