• 지적과 국토정보
• /
• 제46권2호
• /
• pp.57-77
• /
• 2016

본 연구는 주거지 내 상업화가 활발하게 일어나고 있는 가로수길을 대상으로 제인제이콥스의 활성화 가로 요인을 적용하여 활성화 요인들의 공간적 상관관계를 분석하였으며, 동질성을 갖는 특성들끼리 군집을 이루고 있는 유형을 분류하였다. 연구결과를 바탕으로 다음과 같은 연구의 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 가로수길은 의류 및 잡화 등 패션가로의 주된 장소성 기능이 집중되어 특색있는 가로를 형성하고 있었고, 주변 식음용도의 상점들이 그 기능을 받쳐주는 요인이 되고 있다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 건축면적 외 공지의 활용여부를 보면, 메인가로는 쇼윈도 진열 및 상품의 적재가 이루어지고 내부의 음식점 및 카페는 테라스형 좌석 조성, 그리고 간선도로변은 보행공간으로서 이용되고 있는 것으로 나타났는데, 간선가로와 메인가로는 물판 위주 및 통과공간으로서의 기능이 강화되고 휴식을 취하거나 체류할 수 있는 공간은 내부 블록에서 형성된다는 것을 알 수 있다. 셋째, 가로수길 내에서 건축물의 신축과 공실이 이어지는 소모적인 현상은 도심공동화와 가로가 가지는 자체의 정체성을 상실하는 주거환경의 부정적인 효과로 이어질 수 있어서 주거민과 상인이 협력하여 발전시킬 수 있는 노력이 필요할 것이다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.867-871
• /
• 2022

최근 빠른 유행의 변화 속에서 디자인의 변화는 패션기업의 매출에 큰 영향을 미치기 때문에 기업들은 신제품디자인 선택에 신중할 수밖에 없다. 최근 인공지능 분야의 발달에 따라 패션시장에서도 소비자들의 선호도를 높이기 위해 다양한 기계학습을 많이 활용하고 있다. 우리는 선호도와 같은 추상적인 개념을 수치화함으로써 신제품 개발에 신뢰성을 높이는 부분에 기여하고자 한다. 이를 위해 3가지 적대적 생성 신경망(Generative adversial netwrok, GAN)을 통하여 기존에 없는 새로운 이미지를 생성하고, 미리 훈련된 합성곱 신경망(Convolution neural networkm, CNN)을 이용하여 선호도라는 추상적인 개념을 수치화시켜 비교하였다. 심층 컨볼루션 적대적 생성 신경망(Deep convolutional generative adversial netwrok, DCGAN), 점진적 성장 적대적 생성 신경망(Progressive growing generative adversial netwrok, PGGAN), 이중 판별기 적대적 생성 신경망(Dual Discriminator generative adversial netwrok, D2GAN)의 3가지 방법을 통해 새로운 이미지를 생성하였고, 판매량이 높았던 제품으로 훈련된 합성곱 신경망으로 유사도를 비교, 측정하였다. 측정된 유사도의 정도를 선호도로 간주하였으며 실험 결과 D2GAN이 DCGAN, PGGAN에 비해 상대적으로 높은 유사도를 보여주었다.