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수직ㆍ수평 연결 네트워크 공간분석을 위한 보행에너지 가중 Visibility ERAM 모델 구축 및 적용

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dc.contributor.advisor최재필-
dc.contributor.author최성필-
dc.date.accessioned2019-10-21T01:41:27Z-
dc.date.available2019-10-21T01:41:27Z-
dc.date.issued2019-08-
dc.identifier.other000000158421-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/161883-
dc.identifier.urihttp://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000158421ko_KR
dc.description학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 건축학과,2019. 8. 최재필.-
dc.description.abstractSpace analysis techniques such as spatial syntax and ERAM models are a quantitative analysis of spatial structure based on the attributes of 'space layout' within urban and architectural spatial structures, providing a theoretical basis for 'space analysis theory' to establish itself as an academic subject.
The theory of weights was introduced for more detailed analysis by reflecting the weights in the network connectivity of spaces in the spatial analysis technique. An angle and distance are typical factors considered to be weights for space analysis.
However, 'angles' and 'distances', which are mainly dealt with in existing spatial analysis techniques, are physical components of space structure in the built environment. In order to perform more detailed spatial analysis, it is necessary to consider other factors affecting other spatial mobility.
In addition, since the spatial depth (Depth) and the angle of the space (Angular) covered in the existing spatial analysis theory are based on the two-dimensional plane space, There is a limit in predicting the pedestrian volume occurring in the three-dimensional space structure having the vertical and the horizontal network.
As a result of previous studies, it is difficult to evaluate the mobility of individual spaces in the 3D space network.
In addition, 3-D spatial network studies are also based on the random weight of the researcher, or the mobility evaluation units of the vertical and horizontal network are different. As a result, there has been a limit to construct an objectified model that can quantitatively analyze the mobility of individual spaces in a three-dimensional space network.
This study established a model that can evaluate the intrinsic connection properties of a space with a vertical and horizontal network structure and presented a deepened model for predicting the pedestrian volume in the space structure.
For this, this study suggested walking energy weighted visibility ERAM model that could compare and analyze the spatial mobility according to the amount of walking energy consumed in random walking in the space and finally estimate the pedestrian volume after measuring the walking energy consumed in the spatial structure with vertical and horizontal network.
In order to verify the analytical model, we developed the software for analysis and compared the actual traffic volume with the existing spatial analytical model and examined the possibility of using the analytical model proposed in this study.
As a result of comparing the traffic survey on the actual buildings, the results of the visualization analysis on the traffic volume by each space showed the best use of actual space usage patterns.
This shows that the walking energy weighted visibility ERAM model presented in this study is applicable to multi-level space analysis.
Correlation analysis and simple regression analysis showed that the walking energy weighted visibility model among four analytical models was the highest in respect of the estimation power for the actual traffic volume.
Finally, a virtual two-dimensional spatial network and a three-dimensional spatial network were set up and compared to examine the applicability of the model proposed in this study
As a result of the analysis, it is difficult to compare the mobility difference between two planar networks in the two-dimensional network analysis. However, it is possible to quantitatively compare the difference in mobility between the two planes in space analysis with vertical and horizontal network,
It is meaningful that space analysis with the vertical and horizontal network structure becomes possible by intensifying the spatial analysis methodology for the existing spatial structure on the same layer.
This study can be applied to the optimization of spatial layout by predicting the pedestrian volume in vertical and horizontal network structure.
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dc.description.abstract공간구문론과 ERAM 모델과 같은 공간분석 기법은 도시와 건축 공간구조 내에서 공간배치의 속성만으로 공간구조를 정량적으로 분석하는 연구로 공간분석이론이 학문으로 자리 잡을 수 있도록 이론적 기반을 마련해 주었다. 그러나 공간분석기법의 이론은 가로의 연결 각과 같은 추가적인 정보, 즉 공간 네트워크 연결 관계에서의 가중치가 반영이 안 되어 세밀하게 분석하기에는 한계가 있다.

이러한 이유로 공간분석기법에서 공간의 네트워크 연결 관계에 가중치를 반영하여 보다 세밀하게 분석하기 위해 가중치 이론이 도입되었다. 공간분석기법에 가중치로 고려되는 요인으로 각도(angle)와 거리(distance)가 대표적이다. 각도와 거리를 이용한 공간분석기법은 결국 건조환경의 물리적 공간만을 분석대상으로 하는 것으로 그 이외의 기타 공간 이동성에 영향을 미치는 요인에 대한 고려의 필요성이 대두되기 시작하였다.

또한, 기존 공간분석이론에서 다루는 공간 깊이(depth)나 공간의 연결 각(angular)은 2차원 평면 공간을 전제로 하기 때문에 수직 공간과 수평 공간의 연결 관계를 갖는 3차원 공간 네트워크의 이동성 분석을 통한 보행량을 예측하는데는 한계가 있으며, 다층의 연결 구조를 갖는 전체 공간시스템에서 개별공간이 갖는 위상의 구분이 어려운 면이 상존했다. 이에 따라 3차원 수직ㆍ수평 연결 네트워크의 공간구조 내 위상배치를 정량화하는 공간분석 방법론을 정립할 필요성이 제기되었다.

선행연구를 살펴본 결과, 기존 공간분석이론은 3차원 공간의 전체 네트워크 내에서 개별공간이 갖는 이동성을 평가하기 어렵다. 또한, 3차원 공간 네트워크 관련 연구들도 연구자의 임의적 설정에 의한 가중치가 적용되거나, 수직 공간과 수평 공간의 이동성 평가 단위가 상이하여 3차원 공간 네트워크의 정량적 이동성의 객관화된 모형을 구축하기에는 한계가 있다.

본 연구는 수직ㆍ수평 연결 네트워크 구조를 갖는 공간의 내재적 연결속성을 평가할 수 있는 모형을 제시하고 공간 내 보행량을 예측할 수 있는 심화 된 모델을 제시했다는 점에서 기존 연구와 차별성을 지닌다. 기존 연구를 심화시킨 모델로서 수직ㆍ수평 연결 네트워크 구조를 갖는 공간분석을 위해 공간연결구조에 따라 소모되는 보행에너지를 측정하고, 공간 내에서 임의보행 시 소모되는 보행에너지양에 따라 보행량을 예측하여 공간 간 위상 비교분석이 가능한 보행에너지 가중 Visibility ERAM 모델을 제시했다.

분석 모델을 검증하기 위해서 분석을 위한 소프트웨어를 개발하여 실제 통행량과 기존 공간분석 모델을 비교하였고, 본 연구에서 제안한 분석 모델의 활용 가능성을 살펴보았다. 실제 건물에 대한 통행량 조사를 비교 검증한 결과, 공간별 통행량에 대한 시각화 분석결과는 실제 공간이용 패턴을 가장 잘 보여주었다. 이것은 본 연구에서 제시하는 보행에너지 가중 Visibility ERAM 모델이 다층 공간분석에 활용 가능성이 있음을 보여준다. 상관관계 분석과 단순 회귀분석 결과에서도, 실제 통행량에 대해 보행에너지 가중 Visibility 모델의 보행량 설명력이 가장 높게 나타났다.

마지막으로, 본 연구에서 제시한 모델의 적용 가능성을 살펴보기 위해 가상의 2차원 공간 네트워크와 3차원 공간 네트워크를 설정하여 비교 분석하였다. 분석결과, 2차원 공간 네트워크 분석에서 두 개 평면의 공간 네트워크 내 공간 간의 이동성의 차이를 비교하기가 어려웠으나, 수직ㆍ수평 연결 관계를 갖는 네트워크 공간분석에서는 두 개 평면의 공간 네트워크 내 공간 간의 이동성의 차이를 정량적으로 비교할 수 있게 되었다.

본 연구는 보행에너지 가중 ERAM 모델을 구축함으로써 도시 가로 네트워크나 동일층의 평면 공간을 대상으로 한 기존 공간분석 모델에 비해 보행 예측 설명력이 높은 분석 모델을 제시했으며, 기존 동일 층상의 공간분석 방법론을 확장하여 수직ㆍ수평 연결 네트워크 공간 구조도 분석이 가능하게 되었다는 점에서 연구의 의의가 있다. 본 연구는 수직ㆍ수평 연결 네트워크 구조를 갖는 공간의 보행 예측을 통해 공간배치 최적화에도 활용이 가능할 것을 사료된다.
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dc.description.tableofcontents목 차

제 1 장 서 론 1
1.1. 연구의 배경 3
1.2. 연구의 목적 4
1.3. 선행연구의 검토 5
1. 기존 연구 검토 5
2. 기존 연구와의 차별점 10
1.4. 연구의 방법 및 구성 12
1. 연구의 범위 및 방법 12
2. 연구의 구성 13

제 2 장 관련 이론 고찰 17
2.1. 공간분석 관련 이론 19
1. 공간구문론 19
2. ERAM 모델 27
3. 가시성 그래프 28
2.2. 가중치 이론 31
1. 각도 가중치 31
2. 거리 가중치 33
3. 보행에너지 가중치 36

제 3 장 보행에너지 가중치 산정 모형 39
3.1. 수직ㆍ수평 연결 네트워크 공간분석 조건 41
1. 수직ㆍ수평 연결 네트워크 공간 구성요소 41
2. 보행량 영향 인자 41
3. 분석의 기본 전제 45
4. 분석 조건 46
5. 수직ㆍ수평 연결 네트워크 공간분석 인자 도출 49
3.2. 보행에너지 가중치 산정 모형 50
1. 수평 연결 네트워크 공간의 보행에너지 가중치 산정 모형 51
2. 수직 연결 네트워크 공간의 보행에너지 가중치 산정 모형 64
3. 소결 74

제 4 장 보행에너지 가중 Visibility ERAM 모델 구축 75
4.1. ERAM 모델의 보행에너지 가중치 적용 검토 77
1. 기존 가중치 관련 공간분석 연구 검토 77
2. 인간의 이동성을 고려한 공간분석의 필요성 77
3. 공간분석을 위한 보행에너지 가중치 79
4. ERAM 모델과 보행에너지 가중치 81
4.2. 보행에너지 가중 Visibility ERAM 모델 82
1. 보행에너지 가중을 위한 공간그래프 재현 82
2. 인접그래프와 보행에너지 가중 인접행렬 88
3. 보행에너지 가중 ERAM 산정 89
4. 보행에너지 가중 Visibility ERAM과 보행량 시각화 94

제 5 장 보행에너지 가중 Visibility ERAM 모델 검증 97
5.1. 분석대상 선정 99
1. 분석대상 선정 99
2. 분석의 설계 99
5.2. 통행량 조사 102
1. 조사방법 102
2. 조사결과 104
5.3. 분석모델 검증 107
1. 실제 통행량 107
2. 실제 통행량과의 상관관계 분석 108
3. 분석 모델별 통행량 시각화 비교 109
4. 분석 모델별 보행 예측력 114
5.4. 소결 128


제 6 장 분석 모델의 적용 131
6.1. 가상공간의 시뮬레이션 133
1. 분석 모델별 실제 통행량과의 상관관계 분석 133
2. 분석 모델별 보행 예측력 134
3. 공간 이동성 비교 147
4. 소결 149
6.2. 분석 모델의 적용 152
1. 기존시설의 공간분석 152
2. 2차원과 3차원 공간 네트워크 계획(안) 비교 155
6.3. 소결 171

제 7 장 결론 173
1. 연구의 요약 175
2. 연구의 의의 및 한계 179

참고문헌 183
부 록 195
Abstract 197
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dc.language.isokor-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject공간분석-
dc.subject공간구문론-
dc.subjectERAM-
dc.subject3차원 공간 네트워크-
dc.subject보행에너지-
dc.subject가중치-
dc.subject보행량-
dc.subject.ddc690-
dc.title수직ㆍ수평 연결 네트워크 공간분석을 위한 보행에너지 가중 Visibility ERAM 모델 구축 및 적용-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.department공과대학 건축학과-
dc.description.degreeDoctor-
dc.date.awarded2019-08-
dc.contributor.major건축학전공-
dc.identifier.uciI804:11032-000000158421-
dc.identifier.holdings000000000040▲000000000041▲000000158421▲-
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