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발간물

건축외관 정보 구축을 위한 딥러닝 적용방안 연구
손동화 부연구위원 권영란 연구원
  • 정책자료 2020-2
  • 2020.08.28
  • 97페이지
  • 조회수 42
요약

□ 건축·도시 공공데이터의 활용가치 증진과 완전성을 위한 외관정보 구축 필요

  - 민간에 공개되고 있는 건축·도시 분야의 공공 데이터의 양은 늘어나고 있지만, 현재 공개되고 있는 데이터는 행정정보의 비중이 높아 실수요가 매우 적은 실정이며, 공공 데이터의 다양화가 요구되고 있음

  - 또한 건축·도시 분야 공공 데이터의 질적 제고를 위해 형상정보와 관련된 기존 건축·도시 외관정보를 수집 및 구축하여 기존 행정정보와 연계하는 방안이 필요한 시점
  - 건축·도시 외관정보는 활용가치가 높은 정보임에도 불구하고, 현재 영상정보로만 구축되어 있어 정보의 활용 및 재생산에 이르지 못한다는 한계가 있음

 건축·도시 외관정보 식별 및 구축을 위한 딥러닝 기술 적용가능성 검토

  - 건축물 외관정보 식별과 관련된 기술은 컴퓨터 비전(CV)에 바탕을 두고 있으며, 딥러닝 기술적용으로 많은 양의 영상 내 객체식별의 정확도와 분류능력이 향상됨에 따라 현재 다방면에서 활용되고 있음

  - 사례조사를 통해 최근 딥러닝 기술적용 영상 식별 사례는 건축물 윤곽, 테두리, 포인트, 개구부, 재질, 색, 선형 요소 중심으로 식별되고 있으며, 기존 학습된 정보를 통해 분류값이 부여되고, 이후 DB 분류체계에 맞추어 정보가 구축되고 있음을 확인함

  - 딥러닝 기반 영상 식별 및 구축 적용사례를 검토한 결과 건축 외관의 각 요소를 식별하고 분류하기 위한 기술적 수준이 충분하며, 기존 행정정보와 연계 가능성 또한 확인함

  - 딥러닝의 기술적 수준과는 별개로 건축·도시의 외관 데이터의 완전성을 지향하기 위해 BIM 형상정보와 연동될 수 있는 구조화된 외관정보 분류체계를 수립할 필요가 있음


 건축·도시 외관정보의 식별 및 구축을 위한 딥러닝 이슈도출 및 모델제시
  - 건축물 외관정보 식별을 위해 기존 3차원 공간지도에 구축되어 있는 영상정보를 활용하여 비용·시간·인력을 최소화 할 수 있을 것으로 보임

  - 기존 딥러닝 플랫폼 활용 (Case1), CNN 기반으로 영상 학습 (Case2), CNN과 RNN의 복합모델 구축(Case3)의 3가지 적용방안 수립

  - 건축 외관정보는 건축물 또는 경관심의에도 객관적인 판단기준을 부여할 수 있으며, 지역 특성을 고려한 건축설계·도시계획·디지털트윈에 이르기까지 정책적 활용 가능성이 매우 높음

목차

1. 서론

  1) 연구 배경 및 목적 01

  2) 연구의 내용 및 방법 06

  3) 연구의 흐름 07


2. 관련 이론 및 현황과 딥러닝 기술 고찰

  1) 건축도시 공공데이터 관련 법규 및 정책 현황 09

  2) 건축도시 관련 정보 플랫폼 21

  3) 영상 식별기술 이론 27

  4) 건축도시 분야 영상 식별기술 검토 41

  5) 식별된 건축외관 정보 구축기술 검토 60

  6) 소결 65


3. 건축물 외관정보의 구축방안 및 전략

  1) 영상 식별 및 구축 기술 적용 가능성 69

  2) 영상 식별기술 적용을 위한 이슈 71

  3) 외관정보 식별 및 구축 모델 74

  4) 소결 77

4. 결론

  1) 기술적용 방안 및 가능성 79

  2) 정책적 활용방안 80

  3) 연구의 한계 및 후속연구 81

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