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서울시 가로경관 이미지에 대한 주관적 인지에 영향을 미치는 가로환경 요인 분석 : Deep Learning 의미론적 분할과 YOLOv3 객체 검출기법을 적용하여

저자

유승재, 하정원, 김혜준, 기동환, 이수기

학술지명

국토계획

출판/발행연도

2021

주제

#딥 러닝

요약

본 연구는 딥러닝 기법(의미론적 분할, 객체 검출)을 활용하여 서울시 가로환경 요소가 보행 만족도 및 주관적 인지에 미치는 영향을 분석했습니다. GSV 이미지를 통해 추출된 가로환경 요소와 보행자의 감정(안전함, 아름다움, 활기참, 지루함, 우울함) 간의 관계를 다수준 순서형 로지스틱 회귀모형으로 분석했습니다. 분석 결과, 하늘, 식생, 보도, 포장도로 등이 긍정적인 영향을 미치고, 차량 수는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

학술지 영향력

[국토계획]