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CNN 딥러닝을 활용한 경관 이미지 분석 방법 평가 - 힐링장소를 대상으로 -
Assessment of Visual Landscape Image Analysis Method Using CNN Deep Learning - Focused on Healing Place - 원문보기

한국조경학회지 = Journal of Korean institute of landscape architecture, v.51 no.3, 2023년, pp.166 - 178  

성정한 (공주대학교 일반대학원 조경.환경계획학과) ,  이경진 (공주대학교 조경학과)

초록
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본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to introduce and assess CNN Deep Learning methods to analyze visual landscape images on social media with embedded user perceptions and experiences. This study analyzed visual landscape images by focusing on a healing place. For the study, seven adjectives related to healing were sel...

주제어

#인공지능   #소셜미디어   #이미지 분류   #경관지각   #경관계획  

참고문헌 (33)

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  29. AIHub https://aihub.or.kr/？ 

  30. DOMO https://www.domo.com/data-never-sleeps？ 

  31. ETRI AI 나눔 https://nanum.etri.re.kr/？ 

  32. shashisuman018, Build a Neural Network Classifier in 5 minutes. 2017. https://shashisuman.wordpress.com/2017/10/20/build-a-neural-network-classifier-in-5-minutes/？ 

  33. Statista https://www.statista.com/statistics/278414/number-of-worldwide-social-network-users/ 

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