Ⅱ 16 SS SSSS
3. GroupGroup
실험결과의 검증
실험결과의 검증
실험결과의 검증
실험결과의 검증
표 5-26 Group 평가모델과 인간의 감성평가 비교
〈 〉Ⅲ
Group Group Group Group
Ⅲ
ⅢⅢ
Ⅲ 인간의 감성평가인간의 감성평가인간의 감성평가인간의 감성평가 공간감의 평가공간감의 평가공간감의 평가공간감의 평가
감성요소 % 7점 = 100%
A AA A
CCCCCC CC
개방감 42
38.4 2.97
2.7
깊이감 33 2.33
높이감 32 2.26
넓이감 32 2.26
쾌적감 53 3.72
SG SG SG SG
개방감 49
52.6 3.40
3.7
깊이감 48 3.37
높이감 55 3.87
넓이감 54 3.80
쾌적감 57 3.97
HN HNHN HN
개방감 49
51.4 3.44
3.6
깊이감 50 3.49
높이감 54 3.81
넓이감 50 3.49
쾌적감 54 3.79
의 의 의 의 Group Group Group Group
Ⅲ
ⅢⅢ
Ⅲ 평가 평가 평가 평가
개방감 47
47.6 3.27
3.3
깊이감 44 3.06
높이감 47 3.31
넓이감 45 3.18
쾌적감 55 3.83
풍부한 공간감이 제공되는 병원 A:
풍부한 공간감이 제공되지 않은 병원 B:
공간감 평가모델로 A와 B를 분류
공간감 평가모델과 인간의 감성평가 비교 분석하면 다음과 같다.
개방감은 은 은 은 로 나타났다
(1) ⅠGroup 72%, ⅡGroup 66%, ⅢGroup 47% .
깊이감은 은 은 은 로 나타났다
(2) ⅠGroup 63%, ⅡGroup 58%, ⅢGroup 44% .
높이감은 은 은 은 로 나타났다
(3) ⅠGroup 66%, ⅡGroup 59%, ⅢGroup 47% .
넓이감은 은 은 은 로 나타났다
(4) ⅠGroup 65%, ⅡGroup 62%, ⅢGroup 45% .
쾌적감은 은 은 은 로 나타났다
(5) ⅠGroup 62%, ⅡGroup 65%, ⅢGroup 55% . 상대적으로ⅠGroup, ⅡGroup보다는 쾌적하지 않다는 인식이 나타났다. ⅢGroup는 공간감이 제공되지 않는다고 가정하였으나 인간의 감성평가는 쾌적감은 제공하였다.
그러나 상대적으로ⅠGroup, ⅡGroup 보다는 쾌적하지 않다는 인식이 나타났다 쾌적감. 에 대한 평가는 공간감 평가모델과 인간의 감성평가가 일치한다고 볼 수 있다.
따라서 공간감 평가모델과 인간의 감성평가가 일치한다고 볼 수 있다. 「풍부한 공 간감이 제공되는가? 」어떠한가는 공간감 평가모델의 타당성이 검증되었다고 할 수 있 다 제안된 모델에서는 분류를 명확한 값으로 얻을 수 있지만 학습데이터를 적절하게. 하는 것에 의해 보다 현실에 입각한 적용이 가능하리라고 생각되어진다.
표 5-27 공간감 평가모델과 인간의 감성평가 비교 분석
〈 〉
공간감 평가모델 공간감의 평가공간감의 평가공간감의 평가공간감의 평가
개방감 깊이감 높이감 넓이감 쾌적감 공간감
AA
AA ⅠGroup 72 63 66 65 69 67.00 Group
Ⅱ 66 58 59 53 62 59.6
BB
BB ⅢGroup 47 44 47 45 55 47.6
풍부한 공간감이 제공되는 병원
A: ,
풍부한 공간감이 제공되지 않은 병원 B:
제 절 적용방안 토론 및 향후 연구과제 제 절 적용방안 토론 및 향후 연구과제 제 절 적용방안 토론 및 향후 연구과제 제 절 적용방안 토론 및 향후 연구과제 3 3 3 3
본 연구는 건축계획 설계하는 과정에서 공간감이라는 개념이 제공되는가 어떠한가․ 에서부터 시작하여 이 개념을 건축 공간적 요소를 분리한 실공간의 지각에 어떻게 반, 영할 것이며 또한 반영된 공간에서 어떻게 평가할 것이며 평가가 타당성한가를 연구, , 하였다 본 연구의 목적은 평가 방법으로 사용한 공간감 평가모델의 유효성의 검증과. 타당성의 검증에 두었다 신경망을 이용한 모델구축은 공간에 관련된 공간요소들의 특. 성을 체계화 하여 추출한 변수의 의해 인식기가 가장 좋은 성능을 가짐을 알 수 있다.
사용하는 특징들이 많아진다고 해서 인식률이 높아지지 않는다 공간감에 영향을 주. 는 다양한 공간구성요소를 가지고 신경망인식기를 훈련된다면 가장 좋은 성능을 가진 평가모델 될 것이다.
건축디자인이너가 주관적 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고 1.
건축디자인의 기본개념이 반영된 공간이 만들어지며 사용자 감성에 근거한 계획이 되 기 때문에 시행착오를 줄일 수 있을 것이다.
사용자의 의견 및 선호 선향이 일상적으로 데이터화되면 언제라도 누가라도 감성 2.
의 예측에 사용 될 수 있을 것이다.
공간감 측면에서 요구된 공간의 설계가 사용자의 요구에 부합되도록 이루어졌는 3.
지 평가하는데 활용할 수 있고 디자인이어의 개념이 반영되었는지를 평가하는데도 활, 용할 수 있을 것이다.
실내에서 공간감을 이루는 환경적 요소로는 벽 천장 바닥 창문 문 가구 조명
4. , , , , , , ,
색채 온도 채광 소음 등을 가지고 감성분류모델을 구축하여 요소들을 조화로 인하여, , , 인간은 넓이감 깊이감 높이감 개방감 재질감 색채감 등을 분류한다면 본 연구에 재, , , , , 질감 색채감 등을 포함한 대상물에 대한 추가적 정보 입력변수 를 감성분류 과정에 포, ( ) 함한다면 보다 나은 기능을 수행하는 신경망을 구출하여 더 명확한 출력을 얻을 수 있
을 것이다 건축 환경에 대한 인간의 인지과정을 정당한 방법으로 구조화하고 모방을. 구현할 수 있다면 디자인과정의 창의성에 대한 인간의 감성과 감각을 올바르게 판단하 고 예측할 수 있는 디자인 지원방안의 창출이 가능하다.
제안한 공간감의 평가모델은 공간에 대한 감성 중에서 공간감의 평가를 하였다
5. .
그러나 공간에서는 이 외도 많은 감성이 유발될 수 있으며 그러한 감성을 평가하는, 연구가 계속 이루어져야 할 것이다.
제 장 결 론 제 장 결 론 제 장 결 론 제 장 결 론 6 6 6 6
최근 건축계획 및 설계과정에서 건축디자인의 목적은 사용자 요구에 만족한 건물을 만드는 것으로 볼 수 있다 이는 한정된 공간을 인간의 감성에 맞춘 효과적이면서 사. 용자의 요구에 만족하도록 하는 디자인 수법으로 효과적이고 쾌적한 인간 생활의 영․ 위를 요구하는 사회 환경 변화에 의한 건축목적에 두는 것으로 하고 있다 그러기 위. 해서 인간의 감성에 대한 예측과 평가는 이와 같은 배경에 따라 디자인너와 사용자 사 이의 올바른 의사교환의 역할을 의도하고 있다.
본 연구는 이용자가 느끼는 건축공간의 공간감에 대한 평가의 유효성과 타당성을 검 증한 연구이다 특히 신경회로망에 의한 감성 모델에 의해 설정한 평가요소들에 대한. , 결과는 다음과 같은 결론을 도출해 내었다.
유효성의 검증결과 유효성의 검증결과 유효성의 검증결과 유효성의 검증결과 1.
1.
1.
1.
신경망을 이용해 건축 공간적 요소를 분리한 실공간의 지각에 근거한 유효성의 결과 는 총 60개 병원데이터를 이용하여 학습시킨 검증용 신경망의 인식률은 입력변수 26개 와 14개 모두 정 인식 하여 100%를 나타남으로써 유효성이 검증되었다.
감성분류모델
1) 의 입력 변수별 분석한 결과는 총 60 (「개 풍부한 공간감이 제공되 다 의 데이터」 30개와 풍부한 공간감이 제공 안되다 의「 」 30 )개 의 데이터를 사용하여 학습 및 검증을 하기 위해 사용한 프로그램는 Visual C++ 6.0 사용하였다 훈련된 신. 경망을 이용한 공간감 평가 모델은 공간감이 제공되는 곳과 제공되지 않은 곳(ⅢⅢⅢⅢ Group))))으로 평가 되며 공간감이 제공된 곳 중에, 26개 변수와 14개 변수가 공통인 곳 (ⅠⅠⅠⅠGroup))))과 다른 곳(ⅡⅡⅡⅡGroup))))으로 평가하였다.
으로는 이고 은 이고
Group CS, CJ, MR, HG, BH Group IG, SS, HD, HS Group
Ⅰ Ⅱ Ⅲ
은 DD, DA, CC, SG, SM, HN, GJ이었다.
년 이후에 건립된 개를 공간감이 제공되는 병원으로 가정하고 년 이
2) 2000 10 , 2000
전에 건립된 6개는 공간감이 제공되지 않는 병원으로 가정하여 연대별 분류에 의한, 공간감 평가모델의 분석결과는 가장 좋은 성능을 보인 인식기는 14개의 특징을 가지고
의 데이터 비로 실험한 신경망 인식기가 가장 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다
8:2 .
이는 사용했던 특징들이 많아진다고 해서 인식률이 높아지지 않는다는 것을 알았다.
타당성의 검증결과 타당성의 검증결과 타당성의 검증결과 타당성의 검증결과 2.
2.
2.
2.
공간감 평가모델의 결과와 인간의 감성평가결과를 ⅠGroup, ⅡGroup, ⅢGroup별로 비교하면 다음과 같다.
인간의 감성평가결과 1)
개방감은 Group은 72%, Group은 66%, Group은 47%로 나타났다.
① Ⅰ Ⅱ Ⅲ
깊이감은 Group은 63%, Group은 58%, Group은 44%로 나타났다.
② Ⅰ Ⅱ Ⅲ
높이감은 Group은 66%, Group은 59%, Group은 47%로 나타났다.
③ Ⅰ Ⅱ Ⅲ
넓이감은 Group은 65%, Group은 62%, Group은 45%로 나타났다.
④ Ⅰ Ⅱ Ⅲ
쾌적감은 Group은 62%, Group은 65%, Group은 55%로 나타났다.
⑤ Ⅰ Ⅱ Ⅲ
상대적으로ⅠGroup, ⅡGroup보다는 쾌적하지 않다는 인식이 나타났다. ⅢGroup는 공간감이 제공되지 않는다고 가정하였으나 인간의 감성평가는 쾌적감은 제공하였다.
그러나 상대적으로ⅠGroup, ⅡGroup 보다는 쾌적하지 않다는 인식이 나타났다 쾌적. 감에 대한 평가는 공간감 평가모델과 인간의 감성평가가 일치한다고 볼 수 있다.
따라서 공간감 평가모델과 인간의 감성평가가 일치한다고 볼 수 있다. 「풍부한 공 간감이 제공되는가? 」어떠한가는 공간감 평가모델의 타당성이 검증되었다고 할 수 있 다 제안된 모델에서는 분류를 명확한 값으로 얻을 수 있지만 학습데이터를 적절하게. 하는 것에 의해 보다 현실에 입각한 적용이 가능하리라고 생각되어진다.
실험결과를 변수에 의한 평가모델을 비교하면 는
2) IG 63.8%, SS는 62.6%로 공간감을
제공되었다. 26개 변수 평가모델로 볼 때 63.2%로 풍부한 공간감이 제공된다는 인식을 보였다. HD는 59.6%, HS는 56%로 공간감을 제공되었다. 14개 변수 평가모델로 볼 때
로 풍부한 공간감이 제공된다는 인식을 보였다
63.2% .
입력 변수별 공간감 평가모델의 결과와 인간의 감성평가결과를 ⅡGroup를 비교하면,
개 변수의 신경망 인식기 에 의해 평가한 결과와 일치하였다
26 (8:2) .
인간과 컴퓨터의 감성분류에 대한 인지결과로 공간적 요소를 분리한 실공간의 지 3)
각 에 근거한 공간감 평가모델의 구축 인지과정의 특성을 보여주고 있다 즉 공간감. 평가모델과 인간의 감성평가에 대한 인지특성에 대한 결과는 다음과 같다.
첫째 실공간에 대한 인간의 인지 유사적 실공간의 경계 실공간의 시야넓이 천정, , , 높이 등의 학습을 통하여 이루어지고 있었다.
둘째 실공간에 대한 인간의 인지는 실내에서 공간감을 이루는 환경적 요소로는 벽, , 천장 바닥 창문 문 가구 조명 색채 온도 채광 소음 등이 있다 이러한 요소들을, , , , , , , , , . 조화로 인하여 인간은 넓이감 깊이감 높이감 개방감 재질감 색채감 등을 느끼는 것, , , , , 에 의해 바탕을 두었다.
셋째 공간적 요소를 분리한 실공간의 지각상태는 분류과정의 유사성을 통하여 실공, 간의 지각에 대한 공간감 평가가 설명될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서 구축된 신경망시스템은 공간치수의 실적자료에 의해 학습이 이루어지기 때문에 공간감의 평가에 활용할 경우 기존의 주관적인 공간감 평가에 대한 새로운 접, 근방안으로 모색될 수 있을 것으로 판단된다 또한 이러한 자료를 활용함으로써 디자. 인과정에서 감성에 대한 예측과 평가로 인해 디자이너와 사용자 사이의 올바른 의사교 환에도 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
앞으로 감성평가의 입력변수에 생리 심리적인 면을 포함한 조명 재료 공간구조 채, , , 광 조망 통행 등에 대한 환경까지 포함한 감성평가를 위한 이론적 연구와 더불어 현, , 실여건에 수용될 수 있는 실제적인 평가방법에 대해서도 많은 연구가 이루어져야 할 것이다 공간에서는 이 외에도 많은 감성을 유발될 수 있으며 그러한 감성을 평가하는. 기술을 확보하기 위한 후속연구가 필요하다 후속 연구에서 공간에 대한 시각적인 자. 극으로부터 유발될 수 있는 모든 감성을 평가하고 이와 관련된 공간요소들의 특성을 체계화에 하여 건축계획 및 설계과정에 반영한다면 의의가 있을 것이다.