본 연구는 환경디자인을 통한 대학 캠퍼스의 정체성과 이미지 확립에 바람직한 도움이 되고자 캠퍼스 내의 건축물을 대상으로 하는 색채 사용 기준을 제시하였다. 특히 오랜 역사와 고유의 학풍을 지닌 Y-대학교 S-캠퍼스를 대상으로 향후 건축물조성에 사용할 수 있는 색채 팔레트를 제시함으로써, 전통과 현대의 조화를 통해 다가올 미래의 변화를 수용할 수 있으며, 대학의 특성화 및 차별화 된 환경 디자인의 한 기준을 마련할 수 있을 것으로 기대한다. 연구의 진행은 기초조사, 본 조사, 분석 및 색채 팔레트 제안으로 이루어지는데, 기초조사 단계에서는 문헌을 통해 대학교의 역사와 교육 이념 등의 대학교 이미지를 형용사어를 중심으로 조사하였다. 본 조사에서는 다양한 건축 외장재를 수집하여 측색하고, 현재 캠퍼스 내의 건축물 색채 및 사계절에 해당하는 자연 색채를 계절별로 실측 조사하였다. 이 때에는 측색기와 NCS 표준 색채, 디지털 카메라 등이 보조 수단으로 사용되었다. 분석 단계에서는 위에서 수집된 자료들을 바탕으로 Y 캠퍼스의 지향 이미지 색채를 설정하고, 현재 건축물 색채와 자연 색채와의 조화를 고려한 배색 팔레트를 최종 제시하였다. 이를 바탕으로 설정한 최종 대표 색으로 주조 색은 중 명도/중 채도의 화강암을 주재료로 하는 YR 계열 및 무채색에 해당하는 색을 선정하였고, 보조 색은 고 채도와 어둡고 무거운 색을 제외한 P, Lgr, Dl, Dp에 해당하는 주조 색과 비슷하거나 약간 어두운 중 명도, 중 채도에 해당하는 색들을 지정하였다. 마지막으로 강조 색은 한국인 단색감성척도를 사용하여 추출한 Y 대학교가 지향하는 이미지 색채와 캠퍼스의 자연 색을 함께 사용하기로 하였다. 본 연구를 통해 얻을 수 있는 결과물은 자연 색 체계(NCS System)에 기초하고 색채 조화 원리에 의거한 Y 캠퍼스의 지향 이미지 색채를 설정하고, 현재 건축물 색채 및 자연 색채와의 조화를 고려한 배색 팔레트이다. 또한 건축물, 자연 색, Y대학교 지향 이미지를 바탕으로 향후 종합적인 색채 계획에 필요한 색채 팔레트 메뉴얼 제안이 이루어 질 수 있고, 최종적으로 Y 대학교 캠퍼스 이미지 통합을 위한 연구의 보조적 자료로서의 색채 팔레트 제안이 이루어 질 수 있을 것이다.
국내 건설업은 국민 생활과 국가 산업의 기반 시설을 제공하고 있는 중요한 산업이다. 하지만 건설업의 이미지는 부정적으로 나타나고 있는 것이 현실이다. 건설업 이미지를 개선하기 위한 연구는 모두 당시의 이미지를 토대로 수행되었다는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간 경과에 따라 일반 국민들이 건설업에 대해 가지고 있는 이미지가 어떻게 변화하였는지 비교분석하였다. 비교분석 결과 국가경제 기여도, 장래성에 관한 이미지는 긍정적인 면이 줄어든 것으로 나타났으며, 도덕성 측면에 관한 이미지는 부정적인 면이 감소된 것으로 나타났다. 이를 토대로 건설업 이미지 향상을 위한 개선 전략을 제시하였다.
최근 국내 대표적인 플로팅건축물인 세빛섬의 운영 정상화로 플로팅건축물에 대한 이미지가 매우 긍정적인 방향으로 개선되었다. 플로팅건축의 특장점은 특별한 공간체험(29.9%) > 랜드마크(27.6%) > 수해양문화 향유(21.5%) > 관광 및 개발의 거점(16.0%) > 지구온난화에 대비하는 친환경성(4.8%) 순으로 나타났다. 플로팅건축물은 일반인들에게 특별한 공간체험을 제공하며 차별화된 이미지를 가지고 있다. 따라서 플로팅건축물의 공간디자인마케팅은 특별한 공간을 매개로 지자체나 기업이 주민이나 고객들과 아이덴티티와 이미지를 교환하는 형태로 일어난다. 이때, 건축물이 지닌 기본적인 공간 속성에 방문객들의 공간수요를 반영한 프로그램 선정과 사업주체 및 운영주체의 일원화가 중요하다. 플로팅건축의 프로그램은 상업시설이나 문화시설, 친수공간 확보 조건을 활용한 마리나시설이 적절하며, 향후 플로팅건축 시장도 활성화될 것으로 전망된다.
본 연구는 1997년 세계문화유산으로 지정된 수원화성의 야간경관조명연출에 따른 조명실태와 효과를 조사 분석하였다. 평가대상은 화성의 경관조명시설이 설치된 33개소 중 측정당시 설치가 완료된 성곽의 내 외부와 서북공심돈을 선정하였다. 평가방법은 야간에 조명현황조사 및 물리량의 측정을 실시하였다. 물리량은 피조면의 휘도, 색온도 및 색도를 측정하였으며, 이를 토대로 경관조명의 연출효과를 분석하였다. 분석결과, 전체적인 조명방식은 건축물 하단부에 설치된 지주등으로 상향조명을 하거나, 외곽 투광기를 이용한 전반조명이 병용되고 있었다. 조명연출실태는 성벽의 경우 연속된 성곽의 이미지를 강조하고, 빛의 콘트라스트를 이용하여 건축시설물을 강조함으로써 리듬감을 연출하였다. 색온도의 경우 성곽의 차가운 이미지를 보완하기 위하여 따뜻한 색온도의 광원을 사용하여 전체적 이미지를 안정적이고 부드럽게 표현하였다. 색도의 경우 전체적으로 황색의 색도가 나타났는데, 우리나라 전통건축에서 강조되어야 할 단청이나 부재를 위해서는 광원의 색채선정에 신중한 고려가 요구된다.
본 연구는 건축시 발생되는 폐기물의 자동분류를 위해 딥러닝 알고리즘을 활용해 건출 폐기물 데이터를 각각 목재 폐기물, 플라스틱 폐기물, 콘크리트 폐기물로 분류하는 두 모델들을 통해서 성능 비교를 한다. 건축 폐기물의 분류를 위해 사용된 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망 이미지 분류 알고리즘 VGG-16과 NLP를 기반으로 이미지를 시퀀스화 시킨ViT, Vision Transformer 모델을 사용했다. 건축 폐기물 데이터 수집을 위해 이미지 데이터를 전 세계 검색엔진에서 크롤링 하였고, 육안으로도 명확히 구분하기 어렵거나, 중복되는 등 실험에 방해되는 이미지는 전부 제외하여 각 분류당 1천장씩 총 3천장의 이미지를 확보했다. 또한, 데이터 학습시에 모델의 정확도 향상에 도움을 주기 위해 데이터 확대 작업을 진행해 총 3만장의 이미지로 실험을 진행 하였다. 수집된 이미 데이터가 정형화 되어있지 않은 데이터 임에도 불구하고 실험 결과는 정확도가 VGG-16는 91.5%, ViT 는 92.7%의 결과가 나타났다. 이는 실제 건축폐기물 데이터 관리 작업에 실전 활용 가능성을 제시한 것으로 보인다. 본 연구를 바탕으로 추후에 객체 탐지 기법이나 의미론적 분할 기법까지 활용한다면, 하나의 이미지 안에서도 여러 세밀한 분류가 가능해 더욱 완벽한 분류가 가능할 것이다.
With the aging of buildings, the number and importance of regular inspections of buildings are increasing. The current safety inspection goes through a procedure in which a skilled technician visits an old building, visually checks it, takes a photo, and finally organizes and judges it at the office. For this, field personnel and analysis and review personnel are required. Since the inspection procedure includes taking pictures, a huge amount of data has been accumulated from the time digital photos were used to the present. When a model that can check cracks outside a building is developed using these data, manpower and time required can be greatly reduced. Therefore, this study aims to create a model for classifying cracks that occur outside the building through the artificial intelligence method. The created model can be used as a basic model for determining cracks only by external photography in the future, and furthermore, it can be used as basic data for calculating the size and width of cracks.
건축물은 건축자재의 선택과 사용에 따라서 전혀 다른 이미지로 보여 질 수 있다. 건축물을 설계하는 과정에서 건축물을 검증하거나 가시화된 이미지를 얻어내기 위해서 여러 가지 시뮬레이션 프로그램들을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 시뮬레이션 프로그램은 국외에서 생산되는 건축자재정보에 대한 데이터들로 이루어져 있기 때문에 국내의 환경에 맞게 적용하는데는 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 국내에서 생산되고 사용되어지는 많은 건축자재를 바탕으로 데이터를 수집하고, 건축자재가 가진 광학적 특성을 측정하여 데이터베이스 구축을 위한 방안을 제시하였다. 최종적으로 RADIANCE 엔진을 이용하여 개발된 인터넷 웹기반 가시화 시스템에 구축된 국내 건축자재의 데이터베이스를 적용하였다.
본 연구는 한국의 문화정체성을 표현하는 대표적 이미지어들을 도출함으로써 디자인 분야에서 활용할 수 있는 한국의 정서와 이미지를 구체적인 어휘로 제시하는데 목적이 있다. 연구 방법으로는 1990년대에 발표된 복식과 건축 디자인 논문 중에서 한국의 이미지를 현대적 의미로 재해석한 논문을 중심으로, 디자인 요소, 디자인 원리, 추상성, 표현성 그리고 기능성의 요인과 관련된 이미지어를 유형별로 범주화하여 분석하였다. 복식과 건축디자인 분야를 대상으로 한국의 이미지에 대한 공통성과 차별성을 규명한 결과, 이제까지 보편적으로 인식되어오던 한국의 이미지와 함께 새로운 측면도 발견할 수 있었다. 즉, 이제까지 한국의 문화 정체성을 나타낸다고 인식되어온 무채색, 소박함, 한과 비애, 간접적 표현 등을 나타내는 이미지 외에도 화려한 색채, 고귀함, 즐거움 등과 같은 적극적이고 능동적인 표현도 한국의 문화정체성을 나타내는데 중요한 비중을 차지하고 있음을 알 수 있었다. 또한 건축디자인에서는 복식디자인보다 기능적이고 합리적인 이미지가 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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