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자료유형
학술저널
저자정보
최재연 (이화여자대학교) 김소망 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
한국도시지리학회 한국도시지리학회지 한국도시지리학회지 제27권 제1호
발행연도
2024.4
수록면
65 - 79 (15page)

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본 연구는 거리영상과 딥러닝 기술을 활용하여 보행환경에 대한 사람들의 정성적 평가를 시각화하고 그 결과를 분석하고자 하였다. 보행의 중요성이 강조되면서 보행환경에 대한 인지 평가의 중요성도 강조되고 있다. 도시 건조환경에 대한 인식의 평가는 설문이나 인터뷰 등을 통해 일부의 사람을 대상으로 제한된 지역에 대해 수행되는 한계가있었다. 하지만 보행자의 시야에서 관찰하는 것과 유사하게 도시를 프로파일링할 수 있는 거리영상의 대두와 딥러닝기술의 발전은 광범위한 지역에 상세한 수준에서 도시 건조환경에 대한 정성적 평가를 가능하게 하고 있다. 본 연구에서는 안양시와 영등포구를 연구 대상 지역으로 거리영상을 수집하고, Global-Patch-RSS-CNN 모델을 활용하여 보행환경을 정성적으로 평가한 후, 그 결과를 시각화하여 걷기 좋다고 인식되는 지역과 나쁘다고 인식되는 지역을 분석하였다. 본 연구는 세 가지 측면에서 의의가 있다. 첫째, 보행환경에 대한 정성평가를 하고자 할 때 별도의 쌍별 비교 데이터 셋을 구축하지 않고도 연구 지역의 거리영상을 활용하여 보행환경에 대한 상세한 수준의 정성평가를 할 수 있다는 점, 둘째, 보행환경 정성평가를 위한 딥러닝 모델에 있어서도 국내 실정에 맞게 구축한 보행환경 쌍별 비교 데이터셋으로 사전 훈련된 딥러닝 모델을 활용할 수 있다는 점, 셋째, 국내 타지역에서 보행환경 정성평가를 하고자 할 때 전문가가 아니라도 쉽게 보행환경 정성평가를 수행할 수 있도록 프로세스를 체계적으로 제시한다는 점이다.
#거리영상 #딥러닝 #보행환경 #정성평가 #Street view images #deep learning #walking environment #qualitative evaluation

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