본 연구는 실내 환경의 경로탐색을 위한 실내녹화 효과의 적용 및 그로 인한 실내녹화의 환경 분석을 위해 수행되었다. 이 환경 분석은 실내공간 이용자들의 공간 인지의 어려움을 개선하고자 하는데 그 기초를 두고 있으며, 이 공간 인지의 불편함을 일으키는 인자인 환경적 설계 특징을 개선하고자 한다. 이러한 환경적 인자의 설정을 통해 실내 환경 개선 및 환경적 설계기준이 마련되어진다. 본 연구에는 4학년 학부생 57명이 선정되었고, Spielberger 상태 특성 불안 검사를 통해 불안정도가 높은 피험자와 불안정도가 낮은 피험자 두 그룹으로 범주화하였다. 실험 참여자들은 건물 실내 환경의 지정된 공간을 찾아가는 두개의 다른 경로탐색 환경을 인지하도록 하였다. 원래의 건물 실내 환경공간과 시뮬레이션 작업에 의한 실내녹화 공간이 설치된 새로운 건물 실내 환경공간의 두개의 경로탐색 환경이 본 실험에 이용되었다. 실험 참여자들은 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 인지함으로써 the STAI, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the Positive and Negative Affect Scale이 개선되었고, 불안정도가 낮은 피험자들이 불안정도가 높은 피험자에 비해 실내녹화 공간이 설치된 경로탐색이 용이한 공간을 좀더 적극적으로 인지하는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 실내녹화 공간의 경로탐색 효과를 규명하고, 실내 환경의 미학적 환경계획을 시행하여 실내공간 이용자들의 미학적 관점 및 공간 인지를 높이는데 기여하였다는 점이다.
최근 들어 복잡한 대규모의 실내공간이 늘어남에 따라, 실내공간에서의 생활이 늘어나고 있다. 이에 따라 실내공간에서의 편의와, 혹시 발생할지 모르는 사고에 대비하여 실내공간을 3차원으로 표현하고 분석하는 것은 매우 중요한 이슈가 되어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 실내공간을 표현하고, 실내공간 뿐만 아니라 실외공간과의 연계 표현이 가능한 실내공간 데이터 모델을 제시한다.
본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 실내 공간 위치정보를 표현하는 위치모델을 제안한다. 실내 공간은 실외공간과 마찬가지로 유클리디언 공간, 네트워크 공간, 기호 공간의 성격을 동시에 가지고 있다. 그러나 현재 실외공간을 대상으로 하는 위치서비스의 경우, 도로 혹은 평면 공간처럼 어느 한 공간을 가정하고 위치 서비스를 제공하는 반면, 실내공간에서의 위치서비스는 이 세 가지 공간을 동시에 고려해야하는 차이점이 있다. 이 논문은 세 가지 공간의 특성을 소개한 후, 각각의 공간을 위해 현재 사용되는 공간 위치모델을 간략히 소개한다. 이를 바탕으로, 실내 위치모델을 위한 요구사항을 정리하고, 세 가지 공간모델을 통합하는 실내 위치 모델을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 모델은 실내 공간들 간의 접근성 표현할 수 있으며, 현재 사용되고 있는 공간모델에 실내 위치모델을 위한 모델요소를 추가하는 형태로 설계되었으므로, 현재 개발된 지리정보 시스템들과의 호환성을 지원한다는 점에서 의의가 있다.
본고에서는 실내공간정보와 관련하여 국토교통부 및 서울시 등 공공분야에서 추진한 실내공간정보 구축 현황에 대해 살펴보고, 실내공간정보 구축기술의 현주소와 향후 실내외를 연결한 통합서비스 구현에 필요한 실내외 공간정보 통합플랫폼 개발 사례 및 실내외 연계기준점 설치 방안에 대해 살펴보고자 한다.
이에 본 논문에서는 이동 객체의 위치를 향상 명시적으로 결정할 수 있는 추적 가능 실내 기호 공간(Trackable Indoor Symbolic Space)을 정의하고, 이러한 공간을 정의하기 위한 규칙들을 제안한다 위치를 좌표로 나타내는 실외 공간의 응용 프로그램들과는 달리, 대부분의 실내공간의 응용 프로그램들은 위치를 방 번호와 같은 기호적 값으로 표현하는 기호참조체계를 이용한다 이에, 본 논문에서는 실내기호공간의 개념과 실내 기호공간에서의 이동객체의 위치 추정에 대해 소개하고, 추정 가능한 실내공간을 만들기 위한 규칙과 방법을 제안하고 있다.
최근 건축기술의 발달에 따라 초고층 건축물 및 지하시설물과 연계된 복합건축물 등과 같이 건축물들이 대형화 되고 있으며, 실내에서 활동하는 인구도 함께 증가하고 있다. 이에 따라 실내공간정보를 이용한 위치 기반서비스에 대한 요구도 증가하고 있다. 실내공간에서 효과적인 위치기반서비스를 위해 OGC IndoorGML 표준에 따라 실내 네트워크가 구축되고 있다. 하지만, 크고 복잡한 실내공간에 대해 단순한 네트워크 구조를 적용하여 실내 네트워크를 구축하는 것은 적합하지 않다. 실내 네트워크는 실내공간에서 주어지는 논리적, 물리적, 기능적 제약조건들을 잘 반영하여 구축되어야 하며, 공간간의 연결정보와 기하정보도 제공해야하기 때문이다. 이를 위해서는, 크고 복잡한 실내 공간을 적절한 크기의 공간으로 분할하는 방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 실내네트워크를 생성하기 위해 필요한 실내공간 분할 요구사항을 정리하고 그에 따른 실내공간 분할 프로세스를 제시하였다.
오늘날 경제적 생활환경의 개선으로 인하여 현대인의 일상생활 대부분이 다양한 실내공간에서 이루어지고 있고 인구 및 산업의 도시집중화에 따른 지하생활공간의 이용이 확대되는 둥 생활양식과 거주환경에 많은 변화를 가져오고 있다. 실내공간은 현대 도시인들에게 있어서 대부분의 시간을 소비하는 공간으로서(Wily et at., 1991) 실내공간의 공기오염이 보건학적인 중요한 관심사로 대두된 것은 1970년대 이후이며(Spongier, 1983) 현재 국내에서도 실내공간을 대상으로 오염물질에 대한 오염도가 조사되고 있으나 아직 미진한 상태이다(김윤신, 1994). (중략)
실내공간에 대한 관심이 높아지면서, 실내공간 정보를 활용하는 다양한 서비스들에 대한 요구가 높아지고 있다. 이와 함께 실내공간 정보의 구축에 대한 요구도 높아지고 있으나, 현재 실내 공간 정보 구축을 위한 공간 세밀도 모델이 존재하지 않는다. 이에, 본 논문에서는 현재 활용 가능한 실내공간 데이터들을 분류하고, 각각의 데이터의 형태 및 표현방법에 따라 적합한 응용 서비스를 제공하기 위해 필요한 실내공간 세밀도의 정확도 및 상세정도에 대해서 정의한다. 기존의 연구들이 기하의 표현에 중심을 둔 반면, 본 논문에서는 실내공간 데이터들의 형태 및 표현방법을 중심으로 실내공간 세밀도를 정의한다. 또한, 본 논문에서 제시하는 실내공간 세밀도 단계들을 활용 가능한 응용분야들을 제시함으로써, 실내공간 데이터 구축 및 활용을 위한 가이드라인을 제안한다.
실내 공간 용용기술의 핵심은 3차원 실내공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 제한된 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 공간 DBMS 기반의 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layer 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(Cellular Automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
최근 3차원 공간정보에 대한 구축 및 활용이 높아짐에 따라 실내공간 기반의 공간정보 관리 및 활용에 대한 중요성도 함께 증가하고 있다. 특히, 건설기술의 발달에 따라 건물의 대형화 및 복잡화로 인하여 재난 및 재해를 대비한 실내 내비게이션 등과 같은 실내공간 기반의 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 따라서, 복잡한 실내공간을 대상으로 하는 공간정보의 관리 및 서비스 활용을 효과적으로 하기 위해서는 실외를 중심으로 개발된 3차원 공간모델 및 서비스 등을 실내공간으로 확장 및 발전시키는 것이 필요하다. 본 연구에서는 대규모 실내공간에 대한 공간정보 구축을 지원하고 위상정보를 통한 실내공간 위치기반의 서비스를 지원하기 위한 3차원 실내공간 데이터모델을 개발하였다. 본 연구에서 제시하는 3차원 실내공간 데이터 모델은 CityGML 확장 객체모델과 객체간의 위상관계를 표현하는 IndoorGML을 참조하는 위상모델로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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